《SAS数据分析开发之道：软件质量的维度》引用并遵照国际标准化组织规定的软件产品质量模型，详细介绍了15个能代表软件质量维度的性能要求，旨在让读者从头至尾连贯地阅读，或作为指导、启发、交付及评估软件质量的参考工具。
大多数软件开发环境通常仅注重功能性要求，在大多数情况下只关注“是什么”和“怎么做”，而忽略了性能要求，但恰恰是性能要求能详细说明软件运行功能如何（通过运行软件进行评估）以及软件维护的难易程度（通过检测代码进行评估）。如果缺少性能要求的定义和传达，则开发人员所开发的软件可能达不到预期的质量要求，或使软件超出性能目标，从而出现软件性能不佳或镀金的问题，这两种情况都是我们不希望出现的。管理人员、客户及其他决策制定者也应该了解软件质量的维度，以便在项目启动之初确定好性能要求，并在完成软件开发之后评估这些性能目标是否达成。
作为数据分析软件，SAS将数据转化为信息，最终转化为知识和数据驱动的决策。数据质量常常是SAS相关著作关注的焦点和主题，这一点不足为奇，但代码质量很少被提及，仅仅在提到软件运行速度或效率时才偶有涉及，其他关键的软件质量维度则常常被忽略。SAS软件项目定义及技术要求常常会成为这种矛盾的牺牲品——对数据及数据产品有严格的质量要求，但对支撑它们的软件没有质量要求。
通过分析软件质量的成本和优点，以及排除软件质量所带来的风险等，利益相关人员学着在软件开发生命周期（SDLC）的风险管理和项目管理架构中优先考虑、使用并评估软件质量的维度。因此，本书重新审视了商业价值，将代码质量和数据质量、性能要求和功能要求看得同样重要。
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