Schritte zu mehr Agilität in BI-Projekten

„Wir machen jetzt auch Agile BI“ – diese und ähnliche Aussagen hört man auch in der deutschen BI Community immer häufiger. Doch ist Agilität in Business Intelligence (BI) und Datawarehouse (DWH) Vorhaben wirklich so direkt machbar? Reicht es, zweiwöchige Iterationen einzuführen und die Mitarbeiter das Agile BI Memorandum [BiM] lesen zu lassen? Zumindest in der Erfahrung des Autors greifen solche Massnahmen zu kurz. In diesem Artikel zeigt der Autor daher grundlegende Ursache-Wirkungszusammenhänge auf, an deren Ende die gewünschte Agilität steht.

Wenn am Ende der erwähnten Wirkungskette das Resultat von Agilität stehen soll, so steht am Beginn der Schritt „Professionelles Arbeiten“ (vgl. dazu Abbildung 1). Kein noch so ausgeklügeltes (agiles) Projektführungsmodell, kein noch so (agiles) BI-Toolset ersetzt „die guten Leute“ in Projekt- und Betriebsteams. „Gut“ meint in diesem Zusammenhang, dass die mit der Entwicklung und dem Betrieb der BI-Lösung betrauten Personen Meister ihres Faches sind, die Qualität ihrer Arbeit selber kritisch hinterfragen und daher keine oder zumindest wenig Anfängerfehler begehen.

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Abbildung 1: Schritte zu mehr Agilität in BI-Projekten

Die Professionalisierung als solches genügt aber nicht, um am Ende mehr Agilität zu erreichen. Der Grund liegt darin, dass unterschiedliche Experten häufig auch mit unterschiedlichen Standards arbeiten. Daher ist der nächste Schritt die „Standardisierung von Design- und Entwicklungsvorgehen“. Das Ziel dabei ist die Verwendung von einheitlichen Standards für das Design und die Entwicklung von BI-Lösungen. Dies nicht nur innerhalb eines Teams, sondern auch über Team- und Projektgrenzen hinweg. Ein wichtiges Hilfsmittel, um diesen Schritt zu vollziehen sind Design Patterns z.B. im Bereich der Datenmodellierung, dem Design und der Entwicklung von Datentransformationsprozessen oder der Entwicklung von Informationsprodukten.

Diese Standardisierung ist denn auch nötige Voraussetzung für den nachfolgenden Schritt: Die Automatisierung möglichst vieler Prozessschritte in der BI-Entwicklung sowie dem Betrieb einer BI-Lösung. Die Automatisierung ist ein Schlüsselfaktor – so widmet „Agile Analytics“ Autor Ken Collier gleich mehrere Kapitel diesem Thema [Col12]. Denn nur wer einen hohen Automatisierungsgrad in seiner BI-Entwicklung und –betrieb erreicht, ist auch in der Lage, nachhaltig in kurzen Iterationen zu arbeiten. Nachhaltig bedeutet dabei, dass die kurzen Iterationen nicht zu einer Zunahme von technischen Schulden führen (vgl. dazu [War92] und [Fow03]). Ohne Automatisierung, z.B. im Bereich Testen, ist dies praktisch nicht erreichbar.

Nun sind wir dem eigentlichen Ziel, nämlich mehr Agilität, schon sehr nahe. Können auf einem Abnahmesystem nämlich in z.B. zweiwöchigen Abständen neue oder geänderte Funktionalitäten bereitgestellt werden, können diese bei Bedarf ebenso häufig produktiv gesetzt werden. Und genau das, die schnelle und häufige Anpassung der Funktionalität der BI-Lösung ist was die Auftraggeber und Endbenutzer letztlich als Agilität wahrnehmen.

Veranstaltungshinweise:

Quellenangaben:

[BiM] Memorandum für Agile Business Intelligence: http://www.tdwi.eu/wissen/agile-bi/memorandum/

[Col12] Collier Ken: Agile Analytics, Addison-Wesley, 2012

[War92] Cunningham Ward: The WyCash Portfolio Management System, http://c2.com/doc/oopsla92.html, 1992

[Fow03] Fowler Martin: Technical Debt, http://martinfowler.com/bliki/TechnicalDebt.html, 2003

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