Diego Fernando Robledo T.
@DRobledo / @Analytics_DR
Diego.Robledo@GMail.com
 ¿Qué se necesita?
◦ Usuarios
◦ Product owner
◦ Scrum master
◦ Team members
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Usuario
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 ¿Cómo se hace?
 Resultado
◦ Usuarios felices
◦ Equipo comprometido
◦ Organizaciones disfrutando resultados
◦ ¿Gente más feliz?
 Hay algo que no cuadra
 No funciona igual
◦ No se logran los objetivos del sprint
 Ampliemos el sprint!!!
 Comprometá...
 Si el 60% al 70% en un proyecto tradicional de
BI se va solo en ETL, ¿por qué no tenemos eso
en cuenta?
◦ Y qué tal si h...
 Fácil
◦ Hagamos un sprint de modelamiento
◦ Otro para ETL
◦ Y uno final para “Visualización”
 Tableros
 Reportes
 Etc.
 Finalmente el ciclo para presentar un
producto potencialmente entregable era
demasiado largo
◦ Con sprints de 2 semanas,...
Se encuentran tres elementos fundamentales
para el desarrollo de BI
 Arquitectura
◦ Modelamiento dimensional
 Data Integ...
 La idea es
◦ Entregar valor de negocio en cada uno de los
niveles fundamentales anteriores
 Arquitectura
 Modelo dimen...
 Debe delinearse por el product owner.
◦ TI debería apoyarlo ojalá con un arquitecto
◦ Permitirá tener una visión de alto...
 Sprint inicial
◦ Inicia el equipo de arquitectura
 Tomar las HU del Product Backlog
 Realizar modelamiento de acuerdo ...
 Primera iteración del modelo
◦ Comienzo de Data Integration
 Paradigma: HU y Criterios INVEST
 I ndependent
 N egotia...
 Para BI una HU
◦ Demasiado genérica o muy grande
◦ No se alcanza a cumplir en un sprint
◦ Difícil realizar las pruebas d...
 D emonstrable
 I ndependent
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 E stimable
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 Demonstrable
◦ Cada entregable debe ser algo que se pueda mostrar
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◦ Pueden haber varios entregables demostrables p...
 Layered
◦ La historia debe pertenecer a una única capa
 Extracción/Stage
 Integración
 Presentación
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 Estimable
◦ Heredado directamente de INVEST
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◦ Concentrarse en el qué
◦ El cómo es lo que se permite refinar
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 Al finalizar un sprint de Data Integration
◦ Potencialmente entregables a nivel de presentación
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 Finalizadas entregas de sprints de Data
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Scrum for BI

  1. 1. Diego Fernando Robledo T. @DRobledo / @Analytics_DR Diego.Robledo@GMail.com
  2. 2.  ¿Qué se necesita? ◦ Usuarios ◦ Product owner ◦ Scrum master ◦ Team members Product Owner Scrum Master Team Usuario final
  3. 3.  ¿Cómo se hace?
  4. 4.  Resultado ◦ Usuarios felices ◦ Equipo comprometido ◦ Organizaciones disfrutando resultados ◦ ¿Gente más feliz?
  5. 5.  Hay algo que no cuadra  No funciona igual ◦ No se logran los objetivos del sprint  Ampliemos el sprint!!!  Comprometámonos a menos  Aun así, ¿por qué no llegamos?
  6. 6.  Si el 60% al 70% en un proyecto tradicional de BI se va solo en ETL, ¿por qué no tenemos eso en cuenta? ◦ Y qué tal si hacemos sprints solo para ETL? ◦ ¿Pero quién nos entrega modelo? ◦ ¿Y cómo hacemos para los reportes? ¿En otro sprint?
  7. 7.  Fácil ◦ Hagamos un sprint de modelamiento ◦ Otro para ETL ◦ Y uno final para “Visualización”  Tableros  Reportes  Etc.
  8. 8.  Finalmente el ciclo para presentar un producto potencialmente entregable era demasiado largo ◦ Con sprints de 2 semanas, el resultado final sería a 6 semanas ◦ ¿Y el tiempo de pruebas? ◦ ¿Y la aceptación de las H.U?
  9. 9. Se encuentran tres elementos fundamentales para el desarrollo de BI  Arquitectura ◦ Modelamiento dimensional  Data Integration ◦ ETL  Data Visualization ◦ Reportes ◦ Dashboards
  10. 10.  La idea es ◦ Entregar valor de negocio en cada uno de los niveles fundamentales anteriores  Arquitectura  Modelo dimensional. Iterativo e incremental  Data Integration  ETL. Iterativo e incremental  Data Visualization  Iterativo e incremental
  11. 11.  Debe delinearse por el product owner. ◦ TI debería apoyarlo ojalá con un arquitecto ◦ Permitirá tener una visión de alto nivel de diseño ◦ Dependencias con otros sistemas o proyectos ◦ Permite asegurar que las HU futuras sean coherentes con lo planeado en el PB
  12. 12.  Sprint inicial ◦ Inicia el equipo de arquitectura  Tomar las HU del Product Backlog  Realizar modelamiento de acuerdo con HU  Paradigma: El modelo tiene que estar completo antes de hacer Data Integration. ◦ Entrega de valor:  Primera iteración del modelo de datos
  13. 13.  Primera iteración del modelo ◦ Comienzo de Data Integration  Paradigma: HU y Criterios INVEST  I ndependent  N egotiable  V aluable  E stimable  S mall  T estable
  14. 14.  Para BI una HU ◦ Demasiado genérica o muy grande ◦ No se alcanza a cumplir en un sprint ◦ Difícil realizar las pruebas de aceptación  Historias de desarrollador ◦ Punto intermedio entre HU y Tareas ◦ Puede ser cumplida en un sprint ◦ Representa avance en la entrega de valor ◦ Es entendible por el PO
  15. 15.  D emonstrable  I ndependent  L ayered  B usiness valued  E stimable  R efinable  T estable  S mall I ndependent N egotiable V aluable E stimable S mall T estable • Dilberts en vez de Invest:
  16. 16.  Demonstrable ◦ Cada entregable debe ser algo que se pueda mostrar al PO ◦ Pueden haber varios entregables demostrables para poder completar una HU  Independent ◦ Al comenzar una historia de desarrollador no puede depender de otras ◦ Secuencializarlas para asegurar independencia
  17. 17.  Layered ◦ La historia debe pertenecer a una única capa  Extracción/Stage  Integración  Presentación  Business Valued ◦ Asegurar que la historia entrega valor de negocio. ◦ Es el criterio más complejo
  18. 18.  Estimable ◦ Heredado directamente de INVEST  Refinable ◦ Concentrarse en el qué ◦ El cómo es lo que se permite refinar  Testable ◦ Heredado directamente de INVEST  Small ◦ Inherente a las historias de desarrollador
  19. 19.  Al finalizar un sprint de Data Integration ◦ Potencialmente entregables a nivel de presentación  Tablas de data  Tablas agregadas  Tablas materializadas  “Capa semántica”
  20. 20.  Finalizadas entregas de sprints de Data Integration, inicio de explotación. ◦ Se pueden tomar HU para explotación o visualización ◦ Se trabaja con HU; las HD son para Data Integration ◦ Los reportes, tableros, vistas, etc., pueden ser iterativos e incrementales
  21. 21. HU HU HU HU HU HU HU HUHU HU HD Product Backlog Arquitectura Modelamiento HD HD HD HD HD HD HD Data Integration HU HU HUHU HU Data Visualization Sprint 3 Sprint 3 Sprint 3 Sprint 2Arquitectura Modelamiento Data Integration Data Visualization Sprint 2Sprint 1

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