Daten und Reports in Jira Align: Entscheidungen auf ein datengetriebenes Fundament stellen

Jedes Unternehmen ist anders. Jede Organisation hat ihre spezifischen Produkte oder Dienste, ihre unikale Kultur, ihren eigenen Führungsstil, ihre besondere Organisationsstruktur, ihre einzigartige Zusammenstellung aus Angestellten und Teams mit ihren Arbeitsmethoden. Und dann ist da noch die Frage, wie weit die digitale und agile Transformation vorangeschritten ist.

Deshalb sind spezifische, individuelle Daten wichtig, um Trends und Muster zu identifizieren und um zu erkennen, ob sich das Unternehmen auf dem Erfolgsweg befindet und wo es hakt. Die meisten großen Organisationen sammeln und speichern ihre Daten aus unterschiedlichen Quellen jedoch in einer ganzen Reihe von unterschiedlichen Formaten – von abgekoppelten Tabellen bis zu abteilungsspezifischen Systemen. Wie kann das Unternehmen aus seinen Unmengen an Daten sinnvolle Analysen und Erkenntnisse ziehen?

Es gibt einige Standard-Reports, die für die meisten Unternehmen nützlich sind – beispielsweise die in Jira und Jira Align. Aber angesichts all der oben genannten Variablen wird deutlich, dass für zielgerichtete Analysen ein passgenauer Reporting-Ansatz nötig ist. Was kann eine Organisation dafür tun?

Eine Bestandsaufnahme als Grundlage

Manche Organisationen sammeln tonnenweise Daten, ohne dass ein prokativer Plan oder eine Intention dahintersteckt. Ein Reporting findet entweder lediglich als Reaktion auf Managementanfragen statt oder durch Teams, die versuchen zu erraten, was die Unternehmensführung denn wissen will. Ohne eine Reporting-Strategie birgt eine Überlast an Daten die Gefahr, dass sich das Unternehmen festfährt und mit den richtigen Initiativen nicht vorankommt.

Jede Organisation wünscht sich Reports, die exakt sagen, was das Team wissen will, und zwar auf einfache und verständliche Weise. Die Basis dafür bildet eine ehrliche und umfassende Bestandsaufnahme des Status quo, die die folgenden Fragen beantworten sollte:

Enthalten die aktuellen Reports die Informationen und Metriken, die wir wirklich benötigen?
Ziehen die Reports Daten aus allen Quellen oder nur aus einigen wenigen?
Wer entscheidet, welche Reports notwendig sind?
Bieten die Reports genügend aktionable Einsichten?
Werden sie in einem sinnvoll verwendbaren Format präsentiert oder als Datenwust?

Excel-Tabellen voller Rohdaten aus diversen Abteilungen sind für sinnvolle Analysen nicht effektiv, vor allem dann nicht, wenn inkonsistente Datenformate genutzt werden. Was ist, wenn eine verantwortliche Person, die für die Pflege einer bestimmten Tabelle verantwortlich ist, das Unternehmen verlässt? Wenn Daten zusammengefasst und synchronisiert, in Kontext gesetzt und in Form von Diagrammen oder Graphen präsentiert werden, wird das Leben deutlich einfacher.

Die Herausforderungen aufgrund verteilter Daten verstehen

So, wie es Adapter oder Knoten braucht, um Computer und Peripheriegeräte mit unterschiedlichen Port-Konfigurationen zu verbinden, sind Tools und Systeme nötig, die die unterschiedlichen Daten verknüpfen. In manchen Organisationen gibt es diese Verknüpfungen bereits, andere haben noch Arbeit vor sich. Auch hier ist zunächst eine Bestandsaufnahme nötig:

Wo sind die Daten gespeichert? Auf einem Server, in einer Public Cloud, in einer Private Cloud oder in einer hybriden Umgebung?
Welche Formate, Plattformen und Tools werden genutzt?
Sind die Daten miteinander verknüpft und synchronisiert?
Wer sind die Owner der unterschiedlichen Arten von Daten und wer kontrolliert sie?
Wie oft werden die Daten aktualisiert?
Welche Qualitätskontrollen gibt es, um "Garbage in, Garbage out" zu vermeiden?

Wenn diese Fragen beantwortet sind, hat das Unternehmen vermutlich eine Idee davon, wo es Reporting-Lücken und andere Probleme gibt. Beispielsweise stößt das Team während der Bestandsaufnahme vielleicht auf bisher unentdeckte Sicherheitsrisiken – ein nützlicher Nebeneffekt eines solchen Assessments.

Einschätzen, welche Metriken warum wichtig sind

Während Konkurrenten sich eröffnende Chancen gezielt nutzen, verpasst das eigene Unternehmen sie, weil die gemessenen und genutzten Daten unvollständig waren. Welche Informationen hätten die Teams in der Organisation gebraucht? In einem großen Unternehmen gibt es Bedarf an vielerlei Auswertungen.

Welche Metriken sind wichtig und welche nicht? Betrachten wir Outputs, Outcomes oder beides? Der Umfang der gemessenen Arbeit sollte ebenfalls berücksichtigt werden. Vielleicht wollen wir die Time to Market für von Kunden gewünschte Features bestimmen? Beziehen wir die Lead Time und die Cycle Time ein? Wenn wir die Time to Market messen und die Zeit, die nötig war, um die Finanzierung zu sichern, außer acht lassen, könnten unsere Metriken zu Fehlschlüssen verleiten.

Letztlich dreht sich alles darum, hochwertige Ergebnisse an die Kunden auszuliefern und in der Lage zu sein, Pivot-or-persevere-Entscheidungen zu treffen, wenn sich der Markt verändert. Das Unternehmen muss den gesamten Fluss von der Idee bis zur Auslieferung verstehen, um zu sehen, wo Initiativen reibungsarm vorangehen und wo Schlaglöcher und verschwendete Ressourcen auftreten.

Eine Ende-zu-Ende-Sichtbarkeit über die Organisation hinweg ermöglicht es, die richtigen Dinge zu messen, während die Teams schnell und sicher hochqualitative Produkte oder Dienste entwickeln. Leute überall in der Organisation sollten sich die Daten so granular zurechtschneiden können, wie sie sie benötigen, statt sich auf Reports verlassen zu müssen, die für jemand anderen zusammengestellt wurden.

Verstehen, wie die Daten zu interpretieren sind – und wie diese Informationen genutzt werden können

Daten zu interpretieren und auf Basis dieser Interpretation richtig zu agieren, ist ein Teamsport. Manchmal sind Leute so tief in das Tagesgeschäft eingebunden, dass ihnen der Blick fürs große Ganze fehlt – und deshalb ist die Datensichtbarkeit über die Organisation hinweg so wichtig.

Ein Finanzleiter und ein DevOps-Manager interpretieren die Metriken entlang eines Value Streams wahrscheinlich unterschiedlich: Einer betrachtet die Kosten und der andere die Produktivität, aber beide arbeiten auf dieselben Unternehmensziele und -ergebnisse hin. Wenn jede Person einen Schritt zurücktritt und sich die Situation aus einer holistischen Perspektive ansieht, können alle gemeinsam an einer Lösung arbeiten.

Doch niemand weiß, welche Daten verfügbar sind, wenn Teams in Silos arbeiten und ihre Informationen nicht für andere verfügbar sind. Enterprise-Unternehmen brauchen ein Tool, das solche Silos aufbricht und alle Daten an einem zentralen Ort verfügbar macht.

Jira Align etabliert einen solchen Ort über Teams hinweg und trägt dazu bei, dass alle Leute im Unternehmen gemeinsam an denselben Zielen arbeiten. Sie können sehen, wo Aktivitäten wie geplant vonstatten gehen, wo sie in Gefahr sind und wo sie aus dem Ruder laufen. Dann können sie tiefer in die Details einsteigen.

Durch die Verknüpfung von Menschen, Arbeiten und Zeit über alle Unternehmensebenen hinweg lassen sich Prozesse verbessern und teamübergreifende Abhängigkeiten managen. Wenn beispielsweise ersichtlich wird, dass in der Softwareentwicklung alle Wege auf dieselbe Straßensperre hinauslaufen (etwa eine unterbesetzte Abteilung, die mit technischen Schulden kämpft oder in der Arbeiten manuell durchgeführt werden, die sich automatisieren ließen), können die Teams zusammenkommen, um eine Lösung zu entwickeln, damit die Sperre das Unternehmen nicht weiter daran hindert, Wert an die Kunden auszuliefern.

Tipps für den Erfolg

Jede Organisation muss sich entscheiden, welche Metriken für sie am besten funktionieren. Standard-Reports helfen höchstens bis zu einer gewissen Grenze. Und dann sind spezifische Informationen nötig. Diese Tipps können dabei unterstützen, einen möglichst großen Gewinn aus den Daten des Unternehmens zu ziehen:

Im gesamten Unternehmen sollte die hohe Bedeutung akkurater Daten klar sein.
Teams sollten Daten zu Zielen, Outcomes und OKR sammeln und analysieren.
Mit Diagrammen, Dashboards und ähnlichen Visualisierungen lässt sich Sichtbarkeit herstellen.
Die Organisation sollte Metriken etablieren, die an Kundenwert und andere Schlüsselbereiche geknüpft sind.
Im Unternehmen muss Klarheit herrschen, wie Erfolg definiert ist, sodass alle wissen, welche Reports benötigt werden.
Ebenso braucht es ein Alignment darüber, wie die Metriken und Reports zu interpretieren sind.
Metriken sollten regelmäßig begutachtet werden, um zu identifizieren, inwiefern interne und externe Faktoren den Erfolg beeinflussen.
Pivot-or-persevere-Entscheidungen müssen datengetrieben sein und auf belastbaren Metriken basieren.

Die Reports generieren, die das Unternehmen braucht

Einsichten auf Basis spezialisierter Reports und Visualisierungen führen zu besseren und fundierteren Entscheidungen. Atlassians Enterprise-Agility-Lösung Jira Align liefert eine ganze Reihe von Standardberichten mit, die einen ersten Schritt auf diesem Weg bilden können. Mit dem neuen Feature-Set Enterprise Insights ist nun eine weitere Berichtsebene hinzugekommen, die die Programm- und Portfoliodaten zusammenbringt und die Möglichkeit eröffnet, bei reduziertem Zeitaufwand spezifische Trends und Muster in Echtzeit zu visualisieren.

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