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Agilität hat sich längst als Schlüsselprinzip, als Mindset, fast schon als (Lebens-)Philosophie für den Erfolg in der heutigen Geschäftswelt etabliert. Doch bei der Vielzahl agiler Ansätze kann man schnell den Überblick verlieren.In diesem Blog-Beitrag werfen wir einen differenzierten Blick auf verschiedene agile Methoden. Das Ziel: bei der Auswahl der passenden Methode zu unterstützen.

Die nahtlose Integration von Data Science in Unternehmen ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei adesso haben wir uns eingehend mit der Implementierung agiler Vorgehensweisen in Data-Science-Projekten beschäftigt. In diesem Blog-Beitrag fassen wir die zentralen Erkenntnisse aus Experteninterviews prägnant zusammen und ergänzen sie anhand aktueller Forschungsergebnisse.

Agilität und Data Science haben eines gemeinsam: Beide Disziplinen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der Einsatz agiler Methoden und Frameworks kann für Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. In diesem und den kommenden Blog-Beiträgen werden wir uns vor allem mit der Frage beschäftigen, ob und wie agile Ansätze in die Welt der Data Science integriert werden können. Zunächst jedoch ein Blick auf wichtige Grundlagen im Bereich Data Science und Agilität.

Unsere Arbeitswelt hat sich in den letzten Jahrzehnten grundlegend verändert. Durch die Corona-Pandemie wurden diese Trends noch beschleunigt. Ein solcher Wandel erfordert neue Arbeitsformen in Unternehmen, die an den geänderten Anforderungen der Arbeitnehmenden ausgerichtet sind. Man spricht von New Work. Eine Gestaltungsform von New Work ist agiles Arbeiten. Was es damit auf sich hat, erklären wir in unserem Blog-Beitrag.

Versteht man unter Organisation mehr als nur ein Verwaltungsgerüst, nämlich ein zweckmäßiges, wertschöpfendes Konstrukt, ist es keine einfache Aufgabe, einen ganzheitlichen Ansatz zu ihrer Entwicklung zu finden. Dieser Blog-Beitrag stellt hierfür das 3⁴ Konzept zur Organisationsentwicklung vor.

Im ersten Teil unserer Blog-Serie zum Thema „Agile Skalierung und ihre Herausforderungen“ haben wir uns gezielt mit dem Verlangen nach agiler Skalierung und den damit verbundenen Herausforderungen beschäftigt, die überwunden werden müssen, um für eine Organisation Mehrwerte zu generieren. In diesem Teil möchten wir uns auf die Herausforderungen konzentrieren, die mit agiler Skalierung einhergehen.

Aha-Momente sind nicht erzählbar, sondern müssen erlebt werden, genauso wie Erfolgsfaktoren für Agilität. Als Agile Coach erlebe ich oft Momente, in denen Teams den Wunsch haben, besser zu werden. Wenn wir uns auf diesen Prozess einlassen und die Unsicherheit akzeptieren, können wir lernen und neue Erkenntnisse gewinnen. Achtsamkeit erleichtert diesen Prozess und kann dabei helfen, erfolgreicher zu arbeiten.

Klassische User Stories bieten aus meiner Sicht dem Team zu wenig Anlass, sich kreativ einzubringen. Meiner Meinung nach gibt es gute Gründe dafür, echte Storys in Backlog Items zu schreiben: User Experience (UX), Customer Centricity und nicht zuletzt Motivation. Mit einer echten Geschichte hingegen kann sich jedes Teammitglied identifizieren – unabhängig von der Position oder vom technischen (oder nicht so technischen) Hintergrund. Wieso das so ist, erkläre ich in diesem Blog-Beitrag.

In diesem Blog-Beitrag lernt ihr das Framework „Dual-Track Agile“ kennen, welches das Ziel verfolgt, die verschiedenen Tätigkeiten von Konzeption über Design bis hin zur Implementierung innerhalb der agilen Produktentwicklung methodisch anzugleichen und die Teammitglieder näher zusammenzubringen. Dabei liegt der Fokus vor allem auf der Anpassbarkeit der UX-Tätigkeiten in Form von Geschwindigkeit und Granularität.