oop 2011: bitter scrum chris rupp thomas mödl
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Agile Anforderungen Scrum-orientiertes Requirements Engineering Product Owner Enablement @ www.einfachkomplex.netTRANSCRIPT
SOPHIST GmbH
Vordere Cramergasse 13
90478 Nürnberg
Tel.:+49 (0)911 40 900 - 0
Fax:+49 (0)911 40 900 - 99
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Bitter Scrum
Auf der Suche nach den Sweet Spots
Chris Rupp & Thomas Mödl
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Bitter Scrum – Auf der Suche nach den Sweet Spots
Schluss-folgerung
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Scrum
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Intro
1
Scrum in der Projektrealität
4
Projektrealität
3
3
1 23Theorie Praxis
1/2 250agil“Wasserfall”
Scrum
Anforderungen
Softwareentwicklung
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TUM, Max-Planck
Programmierung
Schulungen
Produktentwicklung
Beratung
Projekte über 25 PJ.
DIN EN ISO 9001 TAW Cert Zert.Nr.:33010107
2003
2005
2000
2002
2004
2006 … 2010:
1997
1995
1991 1990
1989
1986
Individualsoftware seit 1989. B
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Thomas Moedl• Geschäftsführer der
DialogData GmbH & Co KG
• Supporter im IREB e.V.
• Trainer, Berater und Coach
• Certified Scrum Product Owner
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Chris Rupp
• Geschäftsführerin der SOPHIST GmbH
• Vorstandsvorsitzende des IREB e.V.
• Trainerin, Beraterin und Autorin
Wer schreibt, der bleibtDie Bücher der SOPHISTen
Unsere KundenAuszug aus unserer Kundenliste
2
Scrum
Rollen Ablauf Backlog Grooming
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Die Rolle Scrum Master
Der Scrum Master als Process Facilitator
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ortrait of a friendly, laughing policeman by Lisa F. Y
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Der Product Owner mit vielen Aufgaben
ROI
ReleasePlanungFachliche
KlärungenPrioritäten
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1 – Seite 12Dialog Data & SOPHIST Scrum
„Pigs + Chickens“
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Sprints, Meetings und ArtefakteDer Ansatz Scrum
#.1 – Seite 13Dialog Data Scrum
Sprint, Daily Scrum,
Review
Sprint Planning
Retrospective
ProductBacklog
SprintBacklog
ProductIncrement
Team Skill
BurndownChart
TaskBoard
Backlog Grooming, Estimating, Refinement
Release PlanningRelease Planning
Sprint Planning
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Backlog Grooming
„Scrum is silent on howthis work is done …“
Empfehlungen:
Zeitaufwand umfasst 10% jedes Sprints
Enthält detaillierte Requirements Analyse
Aufteilen von Backlog Items
Requirements in Scrum
2 – Seite 14Dialog Data & SOPHIST Scrum
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Backlog Grooming, Estimating, Refinement
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Backlog Grooming
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 15
Days / Month Working Days for Backlog GroomingTeam Members 7 20 140 10% 14Product Owner 1 20 20 100% 20
8 40 160 21,25% 34
Zeitaufwand
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Backlog Grooming, Estimating, Refinement
3
Projektrealität
Garbage-In … Goldene Regel Konsolidierungsterror Projektarten Lernstufen Wissen und Können
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Garbage In - Garbage out
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Worte sind bedeutungslosReferenz als Schlüssel zum Erfolg
Dialog Data & SOPHIST Scrum
Perfekte Kommunikation ist unmöglich!
Das gemeinsame Referenzmodell entscheidet
über den Kommunikationserfolg!
Gedankenübertragung funktioniert nicht. Worte an sich sind
bedeutungslos.
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3 – Seite 18
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macht die Regeln!Wer das Gold hat,
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Die Goldene Regel:
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eKonsolidierung kostet Zeit und Nerven.
© iStockphoto | I quit by Trista
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© iStockphoto | Rows of clothes washers in a store 2 by milkos
Die Realität entscheidet über das Entwicklungsvorgehen
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Dreyfus Model of Skill AcquisitionFünf Lernstufen
Dialog Data & SOPHIST Scrum
Der Anfänger
Der Gewandte
Der Kompetente
Der Fortgeschrittene
Der Experte
3 – Seite 22
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Unterschiedezwischen Wissen und Können
Meister Schüler
Können
Daten
Wissen
übersetzt in
repräsentiert in
Informationen
Wissen
Können
führen zu
ist die Grundlage für
Mut + Übung+ Talent !
erzeugen
4
Scrum in der Projektrealität
Daily Scrum Sprints Backlog Management Story Splitting Dokumente
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Daily Scrum
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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 – Seite 26
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Sprints
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Backlog Management
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Rakete bauen. Astronauten ausbilden.
“Ich glaube, dass unser Land sich das Ziel setzen soll,noch vor Ende dieses Jahrzehnts einen Menschen auf den
Mond und sicher wieder zurück zur Erde zu bringen.” JFK, 1961
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Vision
Konkretheit ist auf kurze Sicht wichtig.
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User Stories
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 32
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Story-Mapping...
Durch die bewusste Schneidung und Priorisierung von User Stories können sich sinnvolle Releases ergeben – oder auch nicht ...
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 33
Story Splitting
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Weitere ThemesWeitere Themes
Themes
Story SplittingGranularität von großen User Stories, Epics und Themes
Dialog Data & SOPHIST Scrum 1 – Seite 35
große User Stories(Epics)
verfeinerte User Storiesverfeinerte
User Storiesverfeinerte User Storiesverfeinerte
User Storiesverfeinerte User Stories
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Story Splitting Cheat SheetPatterns zur Zerlegung von User Stories
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 36
#1 Workflow Steps #2 Business Rule
Variations #3 Major Effort #4 Simple/Complex #5 Variations in Data #6 Data Entry Methods #7 Defer Performance #8 Operations (e.g.
CRUD) #9 Break out a Spike
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Patterns analyzed
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 37
Name
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Anwendbarkeit:
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Fachlichkeit
Qualität
Technik
#1 Workflow Steps
#2 Business Rule Variations
#3 Major Effort
#4 Simple/Complex
#5 Variations in Data
#6 Data Entry Methods#7 Defer
Performance
#8 Operations
#9 Break Out a Spike
#4 Simple/Complex
Dialog Data & SOPHIST Scrum 1 – Seite 38
Klassifizierung nach Aspekten
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#1 Workflow Steps
#2 Business Rule Variations
#3 Major Effort
#4 Simple/Complex
#5 Variations in Data
#6 Data Entry Methods
#7 Defer Performance
#8 Operations
#9 Break Out a Spike
Klassifizierung nach Komplexität
Hoch >> Niedrig Niedrig >> Hoch
Dialog Data & SOPHIST Scrum 1 – Seite 39
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Das Schneidungs-Meta-Pattern
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 40
#9 Break Out a Spike
1. Aspekt
Fachlichkeit
Technik
Qualität
2. Komplexität
Hoch >> Niedrig
Niedrig >> Hoch
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Konsequenzen
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 41
Komplex >> Einfach Einfach >> Komplex
Fachlichkeit
Kein „Rosinen picken“. Früheres Erkennen von Projektrisiken und Wissensdefiziten
Frühere Erfolgserlebnisse, frühere Rückmeldungen
Technik
Stabile, tragfähige Architektur, einfache ErweiterbarkeitGefahr des Over-Engineering
Wahrscheinlich höhere Refactoring-AufwändeSchnellerer Wissensaufbau im Team
Qualität
Selbst einfache Funktionalität kommt erst spät
Potenziell geringere Nutzerakzeptanz
Pattern #9Kein auslieferbares Produkt für den ersten Teil der User Story
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Konsequenzen
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 42
Komplex >> Einfach Einfach >> Komplex
Fachlichkeit
Kein „Rosinen picken“. Früheres Erkennen von Projektrisiken und Wissensdefiziten
Frühere Erfolgserlebnisse, frühere Rückmeldungen
Technik
Stabile, tragfähige Architektur, einfache ErweiterbarkeitGefahr des Over-Engineering
Wahrscheinlich höhere Refactoring-AufwändeSchnellerer Wissensaufbau im Team
Qualität
Selbst einfache Funktionalität kommt erst spät
Potenziell geringere Nutzerakzeptanz
Pattern #9Kein auslieferbares Produkt für den ersten Teil der User Story
Risiken minimierenStabilität erhöhen
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Konsequenzen
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 43
Komplex >> Einfach Einfach >> Komplex
Fachlichkeit
Kein „Rosinen picken“. Früheres Erkennen von Projektrisiken und Wissensdefiziten
Frühere Erfolgserlebnisse, frühere Rückmeldungen
Technik
Stabile, tragfähige Architektur, einfache ErweiterbarkeitGefahr des Over-Engineering
Wahrscheinlich höhere Refactoring-AufwändeSchnellerer Wissensaufbau im Team
Qualität
Selbst einfache Funktionalität kommt erst spät
Potenziell geringere Nutzerakzeptanz
Pattern #9Kein auslieferbares Produkt für den ersten Teil der User Story
Frühe ErfolgserlebnisseEinfacher Wissensaufbau
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Anwendung des Meta-Patterns
Dialog Data & SOPHIST Scrum 2 – Seite 44
Szenario:Ein neues Entwicklungsteam entwickelt für einen ungeduldigen Kunden.
Möglichkeiten entsprechend dem Meta-Pattern und der Konsquenzen:1. Schneidung nach einfachen, technischen Aspekten
– zum Aufgleisen des Entwicklungsteams2. Schneidung nach einfachen, fachlichen Aspekten
– für eine schnelle Auslieferung an den Kunden
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Dokumente
Dokumente
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Vorstudie
Stakeholder
SystemSpecification
Specification Artifacts
ProductOwner Product Backlog
Sprint Backlog Deliverables
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Vorstudie
Stakeholder
SystemSpecification
Specification Artifacts
ProductOwner Product Backlog
Sprint Backlog Deliverables
Erhebung
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Stakeholder
SystemSpecification
Specification Artifacts
ProductOwner Product Backlog
Sprint Backlog Deliverables
Dokumentation
Vorstudie
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Vorstudie
Stakeholder
SystemSpecification
Specification Artifacts
ProductOwner Product Backlog
Sprint Backlog Deliverables
Validierung
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Vorstudie
Stakeholder
SystemSpecification
Specification Artifacts
ProductOwner Product Backlog
Sprint Backlog Deliverables
Verwaltung
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Exkurs: System Specification
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Vorstudie
Stakeholder
SystemSpecification
Specification Artifacts
ProductOwner Product Backlog
Sprint Backlog Deliverables
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SystemSpecificationProduct Backlog
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Zweck:
ProjektplanungZweck:
SystemübersichtInhalt:
ArbeitspaketeInhalt:
AnalyseergebnisseOrdnung:
Priorirität
Ordnung:
Systemaufbau
Verantwortung:
Product Owner
Verantwortung:
Analytiker
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SystemSpecificationProduct 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
Option 1: Master ist der Product Backlog:
Die Systemspezifikation ist die Verfeinerung des Product Backlog
+ = ?
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Schlussfolgerung
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Vorgehensweisen transportieren Wissen.Können entscheidet aber über den Erfolg!
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User Story-Schneidung und -priorisierung gehört in Könnerhand oder denken Sie auf der Basis
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Prinzipien geben eine Richtung
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Regeln
Werte
Wirkprinzipien
Spannen Sie nicht den Karren vor das Pferd!
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Chris [email protected]
Thomas Mö[email protected]:www.einfachkomplex.net
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