science scrum - xp days · science scrum: agiles projektmanagement in der wissenschaft michael...
TRANSCRIPT
SCIENCE SCRUM:Agiles Projektmanagement in der Wissenschaft
Michael PodvinecJoseph Pelrine
einzellige Amöben werden zu einem
mehrzelligen Lebewesen.
<this slide intentionally left blank.>
Gruppenleiter
Wiss. Programmierer,DBA
Junior Entwickler
Sys Admin/Senior EntwicklerWissenschaftlerin,
User support
Doktorand
Doktorand
Doktorandin
Postdoc
Postdoc
Doktorand
Doktorand
DAS TEAM
<this slide intentionally left blank.>
NIH
NIH NOT INVENTED HERE
Ein produktives Portal
in sechs Wochenauf den Markt bringen.
Flow
<this slide intentionally left blank.>
Klare und erreichbare Ziele.
Konzentration und Fokus.
<this slide intentionally left blank.>
Verlust desseiner-Selbst-Bewusstseins.
mühelose Tätigkeit,intrinsische Belohnung.
Flow ≠ Comfort Zone
Scrum ist ein Spiel.
SCIENCE SCRUM.
<this slide intentionally left blank.>
<this slide intentionally left blank.>
«I was following an idea, then I had two that seemed more interesting, and I ran after them immediately. So I never continued the first project...»
P., Post-Doc
VIELE FRAGEN: UNSER ANSATZ
•Wer ist der Product Owner?
•Was sind Shippable Increments?
•Wie sieht die richtige Toolbox aus?
•Welche Grösse soll das Team haben?
• Ist wissenschaftliche Kreativität mit Scrum vereinbar?
SEIT WIR SCRUM VERWENDEN...
sind wir produktiver
bin ich selbst produktiver
nutze ich meine Zeit besser
verstehe ich Projekte besser
sehe ich das “Big Picture”
fühle ich mich weniger gestresst
Scrum ist gut für Forschung
Scrum ist gut für Entwicklung
Persönliche Freiheit geht verloren
0 1 2 3 4 5 6 7
gar nicht richtig nicht richtig neutral richtig sehr richtig
WAS WIR GELERNT HABEN•Kurze Iterationen verbessern Schätzungen
(5d-Iterationen)
• Sprint Review & Planning in einem Tag
• Retrospektiven bei Bedarf
• ad hoc pair programming und pair reasoning
•Transparenz: für Deadlines und Release Plans, aber besonders innerhalb des Teams
SPRINTS: VERSPROCHEN VS. GELIEFERT
-50
0
50
100
150
200
Sprint 1 Sprint 5 Sprint 10 Sprint 15 Sprint 20
Übriggebliebene Arbeit Neue Arbeit
WAS INTRANSPARENZ BEWIRKT
0
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
WAS WIR GELERNT HABEN•Big is bad - Grosse Aufgaben in kleinere aufbrechen
(besonders für Science).
• Schätzung mittels Quattro Stagioni-Modell.
• Einfache Tools funktionieren am besten (Flipchart, Excel)
•Reflexartiges Command and Control wenn Verschiebungen auftreten muss durch SM und Peers aufgedeckt werden.
• Probleme mit Schätzqualität und Velocity-Vorhersagen
IST 75% GUT GENUG?
0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
Sprint 1 Sprint 11 Sprint 21 Sprint 31 Sprint 41 Sprint 51 Sprint 61
Overestimation
0
25
50
75
100
Sprint 1 Sprint 11 Sprint 21 Sprint 31 Sprint 41 Sprint 51 Sprint 61
Percent left undone
Ist wissenschaftliche Kreativität mit Scrum vereinbar?
<this slide intentionally left blank.>
VIELEN DANK.
http://michael.podvinec.ch ● @mpodvinechttp://www.biozentrum.unibas.ch/research_it
http://www.metaprog.com/blogs ● @josephpelrine