Agile Modelle in Digital Analytics – Kanban Projekt Management

Agile Modelle in Digital Analytics – Kanban Projekt Management 150 150 Thomas Koschel

Agile Analytics erfordert ein hohes Maß an Zusammenarbeit aller Beteiligten. Dabei muss das Ziel oder die Vision grob in den jeweiligen Business Cases beschrieben sein. Diese dienen als Grundlage für Planung und Freigabe nötiger Ressourcen (Personal und Budget) und der Kanban Modell Software. Die Konzeption ist dann Teil der folgenden Release-Planungsrunden (vom Use Case zur User Story in einem Backlog). Es muss also genau so viel an Rahmen vorgegeben sein (Standards, Best Practice, Architektur), damit die Arbeit beginnen kann.

In jedem Zyklus soll ein Feature entstehen

Als Management Framework wird für Agile Analytics häufig Scrum oder Kanban eingesetzt. In jedem Zyklus (Sprint) soll ein nutzbares Feature – beispielsweise ein Report oder ein Dashboard entstehen – auch bezeichnet als feature-driven oder story-driven Ansatz. Das Feature wird innerhalb einer Zwei-Wochenphase gemeinsam mit den Auftraggebern entwickelt und auf seine Nutzbarkeit überprüft (Stakeholder intensiv einbinden), angenommen oder verbessert. Neben den Zwei-Wochen-Sprints sind aber auch Ein-Wochen- oder Drei-Wochen-Sprints denkbar.

Dabei wird sich das Team täglich zum aktuellen Fortschritt der Stories oder Tasks aller Teammitglieder abstimmen:

  • was habe ich gestern umgesetzt
  • was werde ich heute tun
  • benötige ich dabei Unterstützung

Das geschieht im Rahmen eines Daily und sollte nicht länger als 10 – 15 Minuten in Anspruch nehmen.

Probleme in festgelegtem Zeitplan bearbeiten

Wird im Sprint auf Probleme gestoßen, soll jedes Problem in einer festgelegten zeitlichen Dauer bearbeitet werden (timeboxing). Das hilft dabei, eine Kontrolle über den Entwicklungszyklus zu behalten und sichert die Planbarkeit. Es ist besser, schnell auf Probleme zu stoßen oder zu scheitern, um dann zeitnah nötige Anpassungen vorzunehmen als erst am Ende eines Projektes ohne Ergebnis und Budget dazustehen.

Feature in einem Review vorstellen

Nach dem Sprint stellt das Team das fertige Feature im Rahmen eines Showcase oder Reviews vor und der Auftraggeber nimmt es ab. Zusätzlich prüft das Team im Rahmen einer Retrospektive, wie die Teammitglieder die Zusammenarbeit wahrgenommen haben. Im Rahmen des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses wird so nach Potenzialen gesucht.

Alle neuen Anforderungen reihen sich wieder in das Back Log ein, und werden entsprechend ihrer übergreifenden Priorität (auch als Business Value oder Customer Value bezeichnet) top down vom Team abgearbeitet.

neo.eleven, eine Agentur für Digital Analytics Services, bietet anwendungsbereites Expertenwissen im Bereich der agilen Modelle für Digital Analytics.

Sprechen Sie uns an!

Ihre Fragen und Anmerkungen sind herzlich willkommen.