Business Intelligence und Scrum: Wie passt das zusammen?

Die Projektmanagementmethode Scrum wird in der Software-Entwicklung immer beliebter. Das lösungsorientierte Framework mit seinen kurzen Entwicklungssprints überzeugt durch schnelle und funktionale Ergebnisse. Doch eignet es sich auch für BI-Projekte? Das schauen wir uns genauer an.

Scrum: Ein kurzer Überblick

Agile Projektmanagementmethoden sind auf dem Vormarsch, denn sie sind ergebnisorientiert, liefern innerhalb kurzer Zeit funktionale Systeme und erfreuen sich nicht zuletzt aufgrund ihrer Anwenderbezogenheit einer großen Beliebtheit. Gerade junge, demokratisch ausgerichtete Unternehmen ohne strenge Hierarchien, in denen Mitarbeiter weitestgehend autonom und selbstverantwortlich arbeiten, gehören hier zu den Vorreitern, da Scrum sich nahezu nahtlos in ihre Arbeitsweisen integrieren lässt.

Das Scrum-Prinzip ist bekanntermaßen so einfach, dass es auch auf einen Bierdeckel passt:

(https://www.it-agile.de/fileadmin/PDF/Scrum_Intro_V1.0.pdf)

Quelle: © it-agile (www.it-agile.de)

Die drei zentralen an Scrum-Projekten Beteiligten sind:

  • Der Product Owner: entwickelt zusammen mit Stakeholdern und Anwendern die Produkt-Vision und Features, die im sogenannten Product Backlog festgehalten werden. Der Product Owner repräsentiert den Kunden und legt fest, welche Prioritäten die einzelnen Features haben.
  • Der Scrum Master: ist dafür verantwortlich, dass das Projektvorgehen eingehalten wird und die Teams möglichst selbstständig und ungestört arbeiten können. Er unterstützt außerdem den Product Owner als Coach bei der Umsetzung seiner Aufgaben.
  • Das Team: ist für die eigentliche Entwicklung zuständig und besteht aus einer geringen Personenanzahl, die alle unterschiedliche, aber für das Projekt relevante Skills und Kenntnisse besitzen. Es können mehrere Teams an einem Scrum-Projekt arbeiten und mit unterschiedlichen Bereichen betreut sein. Alle Teams sind selbstorganisierend.

Stakeholder: Darüber hinaus sind natürlich noch andere Personen involviert, z. B. als Sponsoren, spätere Anwender oder externe Experten. Sie werden jedoch in der Regel durch den Product Owner repräsentiert und sind im eigentlichen Scrum-Ablauf nicht als Inputgeber eingeplant.

Der Ablauf eines Scrum-Projekts gliedert sich durch Sprints und Meetings. In einem Start-Meeting wird das initiale Product Log festgelegt. Es umfasst die spezifischen Anforderungen an das Produkt und wird im Laufe des Projekts immer wieder um eventuell neu entstandene Anforderungen erweitert. Diese sollten stets unmissverständlich die gewünschten Funktionen darstellen und auch den davon versprochenen Nutzen: „Ich benötige eine mobile Ad-hoc-Report-Funktion mit Zugriff auf die folgenden Daten, um bei Kunden konkrete Lieferfristen angeben zu können.“ Das Team schätzt dann den Zeitaufwand für die priorisierten Features ein und ein bestimmter Umfang wird für den neuen Sprint festgelegt (Springt Log). Sprints dauern in der Regel wenige Wochen. Täglich werden kurze Daily Scrums durchgeführt, in denen jedes Team vorstellt, was es am vergangenen Tag geschafft hat und was heute zu tun ist. So können eventuelle Verzögerungen oder Probleme frühzeitig aufgedeckt werden. Am Ende eines Sprints werden die entwickelten Features zusammen mit dem Product Owner vorgestellt, evaluiert und Verbesserungswünsche in das nächste Springt Log übernommen (Sprint Retrospektive).

Eignet sich Scrum für Business-Intelligence-Projekte?

BI-Projekte unterscheiden sich in einigen Aspekten von dem typischen Einsatzgebiet für Scrum, der reinen Software-Entwicklung. Business Intelligence hat mit seinen Data Warehouses, zahlreichen Schnittstellen mit Quellsystemen und enormen Datenbeständen eine komplexe System-Landschaft, die es zu beachten gilt. Darüber hinaus gibt es sehr viele Stakeholder: Idealerweise profitieren alle Unternehmensbereiche von den Vorteilen von BI, dementsprechend haben auch alle (zum Teil unterschiedliche) Anforderungen, die es zu organisieren, priorisieren und vereinbaren gilt – ein langes und komplexes Product Log ist die Folge. Diesen hohen Abstimmungsbedarf zu managen ist keine leichte Aufgabe. Nicht zuletzt ist auch das Testing im BI-Bereich anspruchsvoll, da die Datenqualität von Anfang an neben der Performance und Funktionalität eine elementare Rolle spielt. Hier sollten die späteren Anwender im BI-Bereich unbedingt einbezogen werden, da Reports und KPIs nur in enger Zusammenarbeit mit ihnen definiert werden können.

Scrum sollte deswegen nur dann im BI-Bereich eingesetzt werden, wenn sich ein erfahrener Scrum Master und ein engagierter Product Owner finden lassen – denn ihre Aufgaben und Herausforderungen multiplizieren sich im BI-Bereich um ein Vielfaches verglichen mit anderen Projekten. Darüber hinaus müssen manche Scrum-Regeln angepasst werden, um zum Beispiel die späteren Anwender regelmäßig zu involvieren. Inzwischen gibt es einige Best Practices für Scrum-nahe BI-Projekte, die von den überzeugenden Vorteilen der schnellen, umsetzungsstarken Methode profitiert haben: flexible und anpassungsfähige Ergebnisse, die den aktuellen Anforderungen entsprechen.

By | 2018-11-21T14:52:19+00:00 21. November 2018|Categories: BI Know-how|