Die eigene agile Transformation soll natürlich erfolgreich sein – doch wie kannst du überprüfen, ob du mit deinem Unternehmen auf dem richtigen Weg hin zu mehr Agilität bist? Das Gute vorweg: Du kannst den Erfolg deiner Maßnahmen im Rahmen der Transformation messen. Wir stellen dir in diesem Blogpost eine besondere Herangehensweise für die Erfolgsmessung vor, nämlich prädiktive Metriken.
Ein bekanntes Zitat unklarer Herkunft sagt: “If you can’t measure it, you can’t manage it.” Ein teurer Irrtum, meint Daniel Westermayr, denn nicht wenige Unternehmen haben in der Vergangenheit hochentwickelte Gebäude aus KPI errichtet – und damit doch das eigentliche Problem verfehlt. In Daniels Vortrag von der letztjährigen Tools4AgileTeams-Konferenz erfahren wir, dass “Messen” nicht zwingend das bedeutet, was wir erwarten. Hier ist das Video zu der interessanten und unterhaltsamen Session.
Liefert Wert! Das ist das Mantra der Agilität. Aber es ist in der heutigen komplexen Welt dann trotzdem nicht mehr ausreichend, lediglich die Fertigstellung zu messen beziehungsweise darauf basierend Entscheidungen zu treffen. In ihrer Session auf der zehnten Tools4AgileTeams-Konferenz haben Felix Rüssel und Michele Lanzinger gezeigt, wie Alternativen aussehen können. Hier ist das Video zum Vortrag.
Der Erfolg eines Unternehmens gründet auf erfolgreichen Teams, und gute Teams sind bestrebt, ständig nach Verbesserungsmöglichkeiten ihrer Methoden und Prozesse zu suchen, um noch bessere Ergebnisse liefern zu können. Die Daten-Pipeline in Jira gibt uns hilfreiche Werkzeuge an die Hand, um die Nutzung des Systems besser zu verstehen und zu optimieren. Sie generiert nicht einfach Daten, sondern sie bietet die Möglichkeit, aus Jira aktionable Einsichten und Trends abzuleiten, die konkrete Handlungsoptionen eröffnen können. In einem früheren Blog-Beitrag haben wir die Vorteile der Daten-Pipeline bereits zusammengefasst. Heute wollen wir uns mal einigen konkreten Funktionen widmen.
Es existieren unterschiedliche Werkzeuge, um Architekturen und Softwareprojekt-Strukturen zu analysieren und zu validieren. Bei jqAssistant handelt es sich um ein neues interessantes Tool für diese Anwendungsfälle, das im Hintergrund mit der bekannten Graphendatenbank Neo4j und ihrer Abfragesprache Cypher arbeitet. Es analysiert gegebene Projekte und Artefakte, speichert deren Metadaten und Relationen in der Graphendatenbank und eine Vielzahl unterschiedlicher Plugins reichern diese Datenbank dann um weitere Informationen an, die als Grundlage späterer Analysen und Validierungen dienen können.
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