Erfolgreiche agile Projekte by Matthias Book & Volker Gruhn & Rüdiger Striemer

Erfolgreiche agile Projekte by Matthias Book & Volker Gruhn & Rüdiger Striemer

Autor:Matthias Book & Volker Gruhn & Rüdiger Striemer
Die sprache: deu
Format: epub
ISBN: 9783662533307
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg


Auf Basis dieser Erkenntnisse diskutieren die Stakeholder nun Ansatzpunkte für die neue Technologie – sollen z. B. Einsatzpotenziale für Big Data beleuchtet werden, so identifizieren die Stakeholder zunächst die Daten, die zur Erreichung der eingangs definierten Ziele erforderlich sind. Diese Daten werden sodann auf dem Object Canvas lokalisiert – entweder sind sie dort bereits verzeichnet (in diesem Fall ist zu untersuchen, ob die aktuelle Datenqualität ausreichend ist oder Maßnahmen zu ihrer Präzisierung getroffen werden müssen), oder sie werden bislang noch nicht erfasst (in diesem Fall ist festzulegen, wie diese Daten mit bereits etablierten Datenstrukturen in Beziehung stehen). Handelt es sich um Daten, die nicht aus Geschäftsprozessabwicklungen, Softwaresystemen oder anderen digitalen Quellen stammen, sondern die sich an physischen Objekten manifestieren, so kann es dabei hilfreich sein, zusätzlich einen Physical Object Canvas, wie er im IR:digital zum Einsatz kommt, zu skizzieren, um die Datenquellen korrekt zu verorten (Abschn.​ 4.​3). Zu den so identifizierten Daten und Datenquellen wird ebenfalls diskutiert, in welchen Prozessschritten sie anfallen bzw. erfasst werden müssen, in welchen Schritten sie verarbeitet werden, und welche Techniken dabei jeweils zum Einsatz kommen.

Die Erkenntnisse aus diesem Innovationsprozess werden wiederum in die Ist-Canvases eingezeichnet, die sich damit zu Soll-Darstellungen wandeln: Die Stakeholder skizzieren auf dem Process, Object und Integration Canvas, wie sich Datenstrukturen, Prozesse und Komponentenanbindungen ändern müssen, um die gerade konzipierten Lösungen der eingangs formulierten Ziele umzusetzen.

Die so entstandenen Darstellungen werden nochmals mit Annotationen versehen, nun jedoch mit dem Fokus auf der Umsetzbarkeit der vorgeschlagenen Lösungen.

Dies führt zum Ergebnis des IR:tech: Die Stakeholder aus Fachlichkeit und IT entwickeln ein gemeinsames Verständnis davon, in welcher Weise eine neue Technologie wie Big Data oder Cloud Computing die in sie gesetzten Erwartungen erfüllen kann, welche Veränderungen dies in der Prozess- und Systemlandschaft erfordern würde, und ob der dadurch in Aussicht stehende Nutzen die Umsetzungsaufwände rechtfertigen würde.

Diese Erkenntnisse können in eine fundierte Technologieempfehlung für das Management münden. Die annotierten Canvases illustrieren dabei anschaulich, wie die Lösung aussehen würde, welche Chancen und Herausforderungen ihr innewohnen, welche Aufwände zu erwarten sind, und was vielversprechende Startpunkte für die Technologieeinführung sind. Fällt auf Basis dessen die Entscheidung, die neue Technologie einzuführen, so können die Canvases aus dem IR:tech unmittelbar als Ausgangspunkt für eine vertiefende Beschäftigung mit der fachlichen und technischen Umsetzung im IR:scope (Kap.​ 5) dienen.



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