SCIENCE SCRUM - XP Days · SCIENCE SCRUM: Agiles Projektmanagement in der Wissenschaft Michael...

SCIENCE SCRUM:Agiles Projektmanagement in der Wissenschaft

Michael PodvinecJoseph Pelrine

einzellige Amöben werden zu einem

mehrzelligen Lebewesen.

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Gruppenleiter

Wiss. Programmierer,DBA

Junior Entwickler

Sys Admin/Senior EntwicklerWissenschaftlerin,

User support

Doktorand

Doktorand

Doktorandin

Postdoc

Postdoc

Doktorand

Doktorand

DAS TEAM

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NIH

NIH NOT INVENTED HERE

Ein produktives Portal

in sechs Wochenauf den Markt bringen.

Flow

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Klare und erreichbare Ziele.

Konzentration und Fokus.

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Verlust desseiner-Selbst-Bewusstseins.

mühelose Tätigkeit,intrinsische Belohnung.

Flow ≠ Comfort Zone

Scrum ist ein Spiel.

SCIENCE SCRUM.

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«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?

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VIELEN DANK.

http://michael.podvinec.ch ● @mpodvinechttp://www.biozentrum.unibas.ch/research_it

http://www.metaprog.com/blogs ● @josephpelrine