Umsetzbare Agile Metriken Band II (Deutsche Ausgabe)
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Umsetzbare Agile Metriken Band II (Deutsche Ausgabe)

Fortgeschrittene Themen zur Vorhersagbarkeit

Über das Buch

Der einzige Grund, Daten zu sammeln, ist es, Maßnahmen zu ergreifen. Wir handeln aufgrund unseres unermüdlichen Strebens nach Verbesserung. Darum geht es bei Professionalität. Maßnahmen zu ergreifen erfordert jedoch eine sorgfältige und überlegte Analyse der vorliegenden Daten. Wir handeln nicht um der Handlung willen, sondern basieren unsere Handlungen darauf, wie unsere Daten zu uns sprechen. Leider sprechen unsere Daten zu uns durch die unverständliche Sprache der Variabilität. Nur wenige erkennen überhaupt die Sprache der Variabilität. Noch weniger verstehen sie. Dieses Buch wird als Übersetzer fungieren.

Sobald die Variabilität kontrolliert ist, besteht der nächste Schritt darin, unsere Prozessdaten in sinnvolle Prognosen darüber zu verwandeln, was getan werden kann oder nicht. Aber wie prognostizieren wir, wenn wir komplizierte Arbeitsstrukturhierarchien, sich ausweitende WIP und übermäßige Abhängigkeiten haben? Auch dabei wird dieses Buch helfen.

(Mehr Informationen finden Sie immer unter https://www.actionableagile.com)

Dieses Buch ist eine Übersetzung ins Deutsch von Actionable Agile Metrics Volume II, das ursprünglich auf Englisch verfasst wurde.

Über die Herausgeber

Daniel Vacanti
Daniel S. Vacanti

Daniel Vacanti ist ein Veteran der Softwarebranche mit über 25 Jahren Erfahrung, der sich den Großteil seiner Karriere auf Lean und Agile Praktiken konzentriert hat. 2007 half er bei der Entwicklung von Kanban als Strategie für Wissensarbeit und leitete im selben Jahr die erste Projektumsetzung der Welt mit Kanban. Seitdem führt er Lean-Agile Schulungen, Coaching und Beratung durch. 2013 gründete er ActionableAgileTM, das branchenführende prädiktive Analytik-Tools und Dienstleistungen für Organisationen bietet, die Lean-Agile Praktiken nutzen. 2014 veröffentlichte er sein Buch „Actionable Agile Metrics for Predictability“, das als maßgeblicher Leitfaden für flussbasierte Metriken und Analysen gilt. 2017 half er bei der Entwicklung der „Professional Scrum with Kanban“-Klasse mit Scrum.org und 2018 veröffentlichte er sein zweites Buch „When Will It Be Done?“. Zuletzt hat Daniel ProKanban.org mitgegründet, dessen Ziel es ist, eine sichere, vielfältige, inklusive Gemeinschaft zu schaffen, um mehr über Kanban zu lernen.

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Inhaltsverzeichnis

  • Vorwort
    • Warum dieses Buch schreiben
    • Annahmen
    • Wer sollte dieses Buch lesen
    • Verwendete Konventionen
    • Wie man liest
    • ActionableAgile.com
  • Abschnitt I: Variation und Vorhersehbarkeit
  • Kapitel 1 – Wilt der Stilt
  • Kapitel 2 – Variation Definiert
    • Das zweite Prinzip zum Verständnis von Daten
    • Zwei Arten von Variation
    • Die zwei Fehler der Datenanalyse
    • Flussmetriken und Variation
    • Fazit
  • Kapitel 3 – Variation und Vorhersehbarkeit
    • Eine Definition eines vorhersehbaren Prozesses
    • Sequenzielle Analyse zur Vorhersagbarkeit
    • Was ist mit Little’s Gesetz?
    • Fazit
  • Kapitel 4 – Prozessverhaltensdiagramme
    • Tabellendaten vs. Visualisierte Daten
    • Das Laufende Protokoll
    • Regeln zur Präsentation von Daten
    • Das erste Prinzip des Datenverständnisses
    • Das X-Diagramm
    • Das Bewegungsbereichsdiagramm
    • Das XmR-Diagramm
    • Fazit
  • Kapitel 5 - Wie viele Daten?
    • Wie viele Daten?
    • PBCs mit weniger als 20 Datenpunkten
    • Wann sollten die Grenzen aktualisiert werden
    • Fazit
  • Kapitel 6 – Signale auf PBCs erkennen
    • Der Trend ist nicht dein Freund
    • Erkennungsregeln für XmR-Diagramme
    • Nullbegrenzte Daten
    • Zeichen, Zeichen, überall ein Zeichen
    • Hat sich Wilt verbessert?
    • Eine zusätzliche Regel?
    • Ein Beispiel zur Verwendung der Zykluszeit
    • Fazit
  • Kapitel 7 – XmR-Diagramme und die vier grundlegenden Metriken des Flusses
    • XmR-Diagramme und Zykluszeit
    • XmR-Diagramme und Durchsatz
    • XmR-Diagramme und Arbeitsfortschritt
    • XmR-Diagramme und WIP-Alter
    • Fazit
  • Kapitel 8 – Mythen und andere Überlegungen
    • Was, wenn ich weiß, dass ich schlechte Daten habe?
    • PBCs mit Mediane
    • Die falschen Wege zur Verwendung von PBCs
    • Die Einzigen Datenüberlegungen, Die Sie Brauchen
    • Fazit
  • Kapitel 9 - VoP, VoC und Vorhersagbarkeit
    • Vorhersehbarer Prozess vs. Willkürliche Ziele
    • VoC, VoP und Scrum
    • Drei Arten von Maßnahmen
    • Fazit
  • Abschnitt II: Fortgeschrittene Monte Carlo-Simulation und Vorhersehbarkeit
  • Kapitel 10 - Monte-Carlo-Simulation erneut betrachtet
    • Ein kurzes Gedankenexperiment
    • Probabilistisches Denken
    • Prognosen für mehrere Artikel
    • Fazit
    • Wichtige Erkenntnisse und Mitnahmen
  • Kapitel 11 - Verschiedene Stichprobenmethoden
    • Ist unser Standard-Stichprobenalgorithmus falsch?
    • Alle Modelle sind falsch, aber einige sind zufällig
    • Was ist mit unserem Team passiert?
    • Fazit
  • Kapitel 12 - Welches Perzentil wähle ich?
    • Hier kommt wieder der Regen
    • Kontinuierliche Vorhersage
    • Fazit
  • Kapitel 13 - Skalierung der Monte-Carlo-Simulation
    • Einzelnes Team mit Arbeitsobjekthierarchie
    • Einzelnes Team arbeitet an mehreren Elementen
    • Mehrere Teams mit Abhängigkeiten
    • Gerade als Sie dachten, es sei sicher…
    • Fazit
  • Kapitel 14 - Ein Abschiedsgedanke
  • Anhänge
  • Anhang A - Die grundlegenden Kennzahlen des Flusses
    • Arbeit im Fortschritt
    • Zykluszeit
    • Alter des Arbeitselements
    • Durchsatz
    • Fazit
  • Anhang B - Wie man ein XmR-Diagramm erstellt
    • Das XmR-Diagramm für Durchlaufzeit
    • Fazit
  • Endnoten
  • Bibliografie
  • Danksagungen
  • Über den Autor

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