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Bitter Scrum Bildquelle: © shutterstock|  Golfer Concentratingby Diego Cervo Auf der Suche nach den Sweet Spots Chris Rupp & Thomas Mödl
2 1 3 Scrum Intro Projektrealität 5 4 Schluss-folgerung Scrum in der Projektrealität Bitter Scrum – Auf der Suche nach den Sweet Spots
Anforderungen 23 1 Softwareentwicklung Praxis Theorie agil 250 1/2 Bildquelle: © shutterstock|  Heart cardiogram with heart on it by PastushenkoTaras “Wasserfall” Scrum
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Thomas Moedl ,[object Object]
Supporterim IREB e.V.
Trainer, Berater und Coach
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Chris Rupp ,[object Object]
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Unsere Kunden Auszug aus unserer Kundenliste
Rollen  Ablauf BacklogGrooming Scrum
Die Rolle Scrum Master © shutterstock| Portrait of a friendly, laughing policeman by Lisa F. Young © shutterstock| College teacher giving a lecture by Monkey Business Images  Der Scrum Master als ProcessFacilitator
Der ProductOwnermit vielen Aufgaben Bildquelle: © shutterstock| Businessmandisguised in supermanbyolly Release Planung Fachliche Klärungen P O Prioritäten ROI
1   –   Seite12 Dialog Data & SOPHIST Scrum © shutterstock| eggswithbaconby Marco Mayer „Pigs + Chickens“
Sprints, Meetings und Artefakte Der Ansatz Scrum #.1   –   Seite 13 Dialog Data Scrum Release Planning Release Planning Burndown Chart Product Backlog Sprint Backlog Product Increment Team  Skill Task Board Sprint, Daily Scrum, Review Sprint Planning Sprint Planning Retrospective BacklogGrooming, Estimating, Refinement
BacklogGrooming „Scrumissilent on how thisworkisdone …“ Empfehlungen: Zeitaufwand umfasst 10% jedes Sprints Enthält detaillierte Requirements Analyse Aufteilen von Backlog Items Requirements in Scrum 2   –   Seite14 Dialog Data & SOPHIST Scrum Bildquelle: © shutterstock| model with post itby W. Goldswain BacklogGrooming, Estimating, Refinement
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Garbage-In … Goldene Regel Konsolidierungsterror Projektarten Lernstufen Wissen und Können Projektrealität
Garbage In - Garbage out
Worte sind bedeutungslos Referenz als Schlüssel zum Erfolg  Dialog Data & SOPHIST Scrum Gedankenübertragung funktioniert nicht. Perfekte Kommunikation ist unmöglich! Worte an sich sind bedeutungslos. © iStockphoto | human brain by  Eraxion Das gemeinsame Referenzmodell entscheidet über den Kommunikationserfolg! 3   –   Seite18
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Dreyfus Model of Skill Acquisition Fünf Lernstufen Dialog Data & SOPHIST Scrum Der Anfänger Der Kompetente Der Experte Der Gewandte Der Fortgeschrittene 3   –   Seite22
Unterschiede zwischen Wissen und Können erzeugen Daten Informationen repräsentiert in führen zu Wissen Wissen ist die Grundlage für Mut + Übung + Talent ! übersetzt in Können Können Meister Schüler
Daily Scrum Sprints Backlog Management  Story Splitting Dokumente Scrum in der Projektrealität
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Daily Scrum Täglich Time boxed Sprachschablone Rederecht (nur pigs) Anwesenheitspflicht Keine Diskussionen im Stehen(Körperhaltung) Trocken  Regel Wirkprinzip Kontinuität + Transparenz Zeitbegrenzung Transparenz + Gleichheit Fokussierung, Störungen vermeiden Partizipation Fokussierung Aufmerksamkeit Aufmerksamkeit Was steht hinter den Regeln? Dialog Data & SOPHIST Scrum 4   –   Seite26
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© www.imdb.com | Bruce Almightyby Tom Shadyac Backlog Management
“Ichglaube, dassunser Land sich das Zielsetzensoll, nochvorEnde dieses JahrzehntseinenMenschen auf den Mond und sicherwiederzurückzurErdezubringen.”  JFK, 1961 Bildquelle: © shutterstock|  Weltraumfahrer by Peter Hansen Astronautenausbilden. Raketebauen. Vision
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User Stories Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite32
Story-Mapping... 	Durch die bewusste Schneidung und Priorisierung von User Stories können sich sinnvolle Releases ergeben – oder auch nicht ... Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite33
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Themes Weitere Themes Weitere Themes Story Splitting Granularität von großen User Stories, Epics und Themes Dialog Data & SOPHIST Scrum 1   –   Seite35 große User Stories (Epics) verfeinerte  User Stories verfeinerte  User Stories verfeinerte  User Stories verfeinerte  User Stories verfeinerte  User Stories
Story Splitting Cheat Sheet Patterns zur Zerlegung von User Stories Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite36 ,[object Object]
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#3 Major Effort
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Klassifizierung nach Aspekten #5 Variations in Data #8 Operations #1 Workflow Steps #2 Business Rule Variations #3 Major Effort #4 Simple/Complex #4 Simple/Complex #6 Data Entry Methods #7 Defer Performance #9 Break Out a Spike Dialog Data & SOPHIST Scrum 1   –   Seite38
#3 Major Effort #4 Simple/Complex #5 Variations in Data #1 Workflow Steps #8 Operations #2 Business Rule Variations #6 Data Entry Methods #7 Defer Performance #9 Break Out a Spike Klassifizierung nach Komplexität Hoch >> Niedrig Niedrig >> Hoch Dialog Data & SOPHIST Scrum 1   –   Seite39
Das Schneidungs-Meta-Pattern Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite40 #9 Break Out a Spike
Konsequenzen Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite41
Konsequenzen Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite42 Risiken minimieren Stabilität erhöhen
Konsequenzen Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite43 Frühe Erfolgserlebnisse Einfacher Wissensaufbau
Anwendung des Meta-Patterns Dialog Data & SOPHIST Scrum 2   –   Seite44 Szenario: Ein neues Entwicklungsteam entwickelt für einen ungeduldigen Kunden. Möglichkeiten entsprechend dem Meta-Pattern und der Konsquenzen: Schneidung nach einfachen, technischen Aspekten – zum Aufgleisen des Entwicklungsteams Schneidung nach einfachen, fachlichen Aspekten – für eine schnelle Auslieferung an den Kunden
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Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Wo steckt RE?
Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Erhebung
Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Dokumentation
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OOP 2011: Bitter Scrum Chris Rupp Thomas Mödl

  • 1. Bitter Scrum Bildquelle: © shutterstock| Golfer Concentratingby Diego Cervo Auf der Suche nach den Sweet Spots Chris Rupp & Thomas Mödl
  • 2. 2 1 3 Scrum Intro Projektrealität 5 4 Schluss-folgerung Scrum in der Projektrealität Bitter Scrum – Auf der Suche nach den Sweet Spots
  • 3. Anforderungen 23 1 Softwareentwicklung Praxis Theorie agil 250 1/2 Bildquelle: © shutterstock| Heart cardiogram with heart on it by PastushenkoTaras “Wasserfall” Scrum
  • 4. Projekte über 25 PJ. 1997 2000 1995 Beratung 2002 1991 Produktentwicklung 1990 Schulungen 1989 Programmierung 2003 TUM, Max-Planck 1986 2004 2005 Bildquelle: © shutterstock| Close-zpWoodenTextureby Victor Leonidovich 2006 … 2010: Individualsoftware seit 1989.
  • 5.
  • 9.
  • 11.
  • 12. Unsere Kunden Auszug aus unserer Kundenliste
  • 13. Rollen Ablauf BacklogGrooming Scrum
  • 14. Die Rolle Scrum Master © shutterstock| Portrait of a friendly, laughing policeman by Lisa F. Young © shutterstock| College teacher giving a lecture by Monkey Business Images Der Scrum Master als ProcessFacilitator
  • 15. Der ProductOwnermit vielen Aufgaben Bildquelle: © shutterstock| Businessmandisguised in supermanbyolly Release Planung Fachliche Klärungen P O Prioritäten ROI
  • 16. 1 – Seite12 Dialog Data & SOPHIST Scrum © shutterstock| eggswithbaconby Marco Mayer „Pigs + Chickens“
  • 17. Sprints, Meetings und Artefakte Der Ansatz Scrum #.1 – Seite 13 Dialog Data Scrum Release Planning Release Planning Burndown Chart Product Backlog Sprint Backlog Product Increment Team Skill Task Board Sprint, Daily Scrum, Review Sprint Planning Sprint Planning Retrospective BacklogGrooming, Estimating, Refinement
  • 18. BacklogGrooming „Scrumissilent on how thisworkisdone …“ Empfehlungen: Zeitaufwand umfasst 10% jedes Sprints Enthält detaillierte Requirements Analyse Aufteilen von Backlog Items Requirements in Scrum 2 – Seite14 Dialog Data & SOPHIST Scrum Bildquelle: © shutterstock| model with post itby W. Goldswain BacklogGrooming, Estimating, Refinement
  • 19. BacklogGrooming Dialog Data & SOPHIST Scrum Zeitaufwand BacklogGrooming, Estimating, Refinement > 21% 2 – Seite 15
  • 20. Garbage-In … Goldene Regel Konsolidierungsterror Projektarten Lernstufen Wissen und Können Projektrealität
  • 21. Garbage In - Garbage out
  • 22. Worte sind bedeutungslos Referenz als Schlüssel zum Erfolg Dialog Data & SOPHIST Scrum Gedankenübertragung funktioniert nicht. Perfekte Kommunikation ist unmöglich! Worte an sich sind bedeutungslos. © iStockphoto | human brain by Eraxion Das gemeinsame Referenzmodell entscheidet über den Kommunikationserfolg! 3 – Seite18
  • 23. Bildquelle: © istockphoto | In gold we trust by apcuk Die Goldene Regel: macht die Regeln! Wer das Gold hat,
  • 24. Konsolidierung kostet Zeit und Nerven. © iStockphoto | I quit by Trista
  • 25. Die Realität entscheidet über das Entwicklungsvorgehen © iStockphoto | Rows of clothes washers in a store 2 by milkos
  • 26. Dreyfus Model of Skill Acquisition Fünf Lernstufen Dialog Data & SOPHIST Scrum Der Anfänger Der Kompetente Der Experte Der Gewandte Der Fortgeschrittene 3 – Seite22
  • 27. Unterschiede zwischen Wissen und Können erzeugen Daten Informationen repräsentiert in führen zu Wissen Wissen ist die Grundlage für Mut + Übung + Talent ! übersetzt in Können Können Meister Schüler
  • 28. Daily Scrum Sprints Backlog Management Story Splitting Dokumente Scrum in der Projektrealität
  • 29. Daily Scrum © iStockphoto | Business Talks by Tina Rencelj
  • 30. Daily Scrum Täglich Time boxed Sprachschablone Rederecht (nur pigs) Anwesenheitspflicht Keine Diskussionen im Stehen(Körperhaltung) Trocken Regel Wirkprinzip Kontinuität + Transparenz Zeitbegrenzung Transparenz + Gleichheit Fokussierung, Störungen vermeiden Partizipation Fokussierung Aufmerksamkeit Aufmerksamkeit Was steht hinter den Regeln? Dialog Data & SOPHIST Scrum 4 – Seite26
  • 31. © iStockphoto | Start bymelhi Sprints
  • 32. © www.imdb.com | Bruce Almightyby Tom Shadyac Backlog Management
  • 33.
  • 34. “Ichglaube, dassunser Land sich das Zielsetzensoll, nochvorEnde dieses JahrzehntseinenMenschen auf den Mond und sicherwiederzurückzurErdezubringen.” JFK, 1961 Bildquelle: © shutterstock| Weltraumfahrer by Peter Hansen Astronautenausbilden. Raketebauen. Vision
  • 35. Konkretheit ist auf kurze Sichtwichtig. Bildquelle: © shutterstock| GPS Vehicle Navigation byOlaru Alexandru
  • 36. User Stories Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite32
  • 37. Story-Mapping... Durch die bewusste Schneidung und Priorisierung von User Stories können sich sinnvolle Releases ergeben – oder auch nicht ... Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite33
  • 38. Bildquelle: © shutterstock| PyramidGizabySculpi Story Splitting
  • 39. Themes Weitere Themes Weitere Themes Story Splitting Granularität von großen User Stories, Epics und Themes Dialog Data & SOPHIST Scrum 1 – Seite35 große User Stories (Epics) verfeinerte User Stories verfeinerte User Stories verfeinerte User Stories verfeinerte User Stories verfeinerte User Stories
  • 40.
  • 45. #6 Data Entry Methods
  • 48.
  • 49. Klassifizierung nach Aspekten #5 Variations in Data #8 Operations #1 Workflow Steps #2 Business Rule Variations #3 Major Effort #4 Simple/Complex #4 Simple/Complex #6 Data Entry Methods #7 Defer Performance #9 Break Out a Spike Dialog Data & SOPHIST Scrum 1 – Seite38
  • 50. #3 Major Effort #4 Simple/Complex #5 Variations in Data #1 Workflow Steps #8 Operations #2 Business Rule Variations #6 Data Entry Methods #7 Defer Performance #9 Break Out a Spike Klassifizierung nach Komplexität Hoch >> Niedrig Niedrig >> Hoch Dialog Data & SOPHIST Scrum 1 – Seite39
  • 51. Das Schneidungs-Meta-Pattern Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite40 #9 Break Out a Spike
  • 52. Konsequenzen Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite41
  • 53. Konsequenzen Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite42 Risiken minimieren Stabilität erhöhen
  • 54. Konsequenzen Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite43 Frühe Erfolgserlebnisse Einfacher Wissensaufbau
  • 55. Anwendung des Meta-Patterns Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite44 Szenario: Ein neues Entwicklungsteam entwickelt für einen ungeduldigen Kunden. Möglichkeiten entsprechend dem Meta-Pattern und der Konsquenzen: Schneidung nach einfachen, technischen Aspekten – zum Aufgleisen des Entwicklungsteams Schneidung nach einfachen, fachlichen Aspekten – für eine schnelle Auslieferung an den Kunden
  • 57. Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Wo steckt RE?
  • 58. Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Erhebung
  • 59. Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Dokumentation
  • 60. Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Validierung
  • 61. Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification Verwaltung
  • 62. Exkurs: System Specification
  • 63. Stakeholder Vorstudie Sprint Backlog Deliverables Product Owner Product Backlog Specification Artifacts SystemSpecification
  • 64. vs Zweck: Projektplanung Zweck: Systemübersicht Inhalt: Arbeitspakete Inhalt: Analyseergebnisse Product Backlog Ordnung: Systemaufbau Ordnung: Priorirität Verantwortung: Analytiker Verantwortung: Product Owner SystemSpecification
  • 65. ? + = Option 1: Master ist der Product Backlog: Die Systemspezifikation ist die Verfeinerung des Product Backlog Product Backlog Option 2: Master ist die Systemspezifikation Product Backlog ist eine Sicht auf die Systemspezifikation Option 3: Es gibt keinen Master – nur Nachvollziehbarkeit Alle Artefakte in der Systemspezifikation sind mit Elementen des Product Backlog verknüpft SystemSpecification
  • 67. RUP XP Bildquelle: © shutterstock | trucks on highwaybyKletr S C R U M Vorgehensweisen transportieren Wissen. Können entscheidet aber über den Erfolg!
  • 68. z © iStockphoto | SincerePrayerby Alex Motrenko User Story-Schneidung und -priorisierung gehört in Könnerhand oder denken Sie auf der Basis guter Regeln darüber nach
  • 69. Prinzipien geben eine Richtung Werte Regeln Wirkprinzipien Bildquelle: © shutterstock | lighthouseattalacrebyMeirion Matthias
  • 70. Spannen Sie nicht den Karren vor das Pferd! Bildquelle: © www,shutterstock.com| member of Red Star history club by Sergey Kamshylin
  • 71. Besuchen Sie unsam Stand 8.1 Chris Rupp Chris.Rupp@sophist.de Thomas Mödl Thomas.Moedl@dialogdata.de Blog: www.einfachkomplex.net Bildquelle: © www.twitter.com