DevOps (von DEVelopment und OPerationS) gilt als Wunderwerkzeug für digitale Exzellenz und datengetriebene Agilität. Doch von einer Union der Willigen zwischen Spezialisten für Softwareentwicklung und Experten für den IT-Regelbetrieb kann nur selten die Rede sein. Ein Szenario nach einer wahren Begebenheit zeigt, dass sich Unternehmen viel Zeit für die DevOps-Integration nehmen sollten.
Agil
Google, Amazon, Facebook sowie Apple und Microsoft setzen Maßstäbe in der Arbeit mit Daten. Das muss man nicht in jeder Hinsicht toll finden. Aber man sollte anerkennen, dass sich durch datengetriebene Agilität tragfähige Geschäftsmodelle entwickeln lassen, und sich dann auf den eigenen Weg in die Umsetzung machen.
Agile Projektvorgehensweisen wie Scrum scheinen der Zeitgeist zu sein. Selbst eingefleischte Wasserfall-Traditionalisten wie Versicherer wollen so schnell und flexibel werden wie Insurtechs. Wichtigste Erkenntnis: Teams arbeiten nicht von heute auf morgen agil. Die Umstellung erzeugt zunächst jede Menge Hilferufe. Hier die Innensicht aus einem konkreten Transformationsprogramm.
Start-Ups haben es vergleichsweise leicht, agile IT-Infrastrukturen zu schaffen, denn sie müssen dafür keine Altlasten entsorgen oder gewachsene Systeme umbauen. Datengetriebene Agilität steht jedoch auch etablierten Unternehmen offen. Dafür bedarf es aber eines kulturellen Wandels: Change muss Unternehmensaufgabe werden – und bleiben.
Startups und vergleichsweise junge Unternehmen machen etablierten Unternehmen vor, wie datengetriebene Agilität geht. Anstatt nun mit den ungleichen Startbedingungen zu hadern, sollte die volle Konzentration auf der eigenen IT-Infrastruktur liegen. Mit einer konsequenten Digitalisierungsstrategie lässt sich eine Menge eigene Agilität erreichen.
Die TDWI Konferenz in München ist seit 13 Jahren fester Bestandteil im Terminkalender von BI-Experten. Die 2017er-Veranstaltung Ende Juni hat eines gezeigt: Durch die Digitalisierung haben Unternehmen deutlich mehr Möglichkeiten, Big Data in Geschäft zu verwandeln. Es gibt zahlreiche neue BI- und Analytics-Werkzeuge und -methoden. Aber wie das so ist mit der größeren Auswahl: Sie erzeugt eine latente Unsicherheit.
Digital exzellente Unternehmen zeichnet eine besondere Arbeitsweise aus: datengetriebene Agilität. Das war eine der zentralen Erkenntnisse unserer Studie Digitale Exzellenz. Dazu wollten wir mehr wissen und haben Ende 2016 eine Reihe von Expertenworkshops und -Interviews durchgeführt. Die Merkmale haben wir in einer Infografik zusammengefasst. Sie zeigt, was es braucht, um in der Formel 1 der digitalen Exzellenz mitzufahren.
Ein wichtiges Element für datengetriebene Agilität nach dem Vorbild von Start-ups ist ein kontinuierlicher Lernprozess, der vom Kunden angetrieben wird. Eric Ries skizziert in seinem „Lean Start-up“-Konzept ein Kreislaufmodell für validiertes Lernen. Es besteht aus drei Phasen: Build, Measure und Learn. Wir haben für unsere Studie „Datengetriebene Agilität“ unter anderem untersucht, inwieweit die Arbeitsweise etabliert ist und noch werden soll.
Eine User Story erzählt die Geschichte, wie das Produkt den Nutzer beim Erreichen seiner Ziele unterstützt. Ein User Story Mapping veranschaulicht diese Produktvision. Die Entwickler verzetteln sich damit nicht im Projekt-Kleinklein. Dieser Beitrag zeigt vereinfacht, wie User Story Mapping funktioniert.
Datengetriebene Agilität avanciert zur vorherrschenden Arbeitsweise einer digitalisierten Wirtschaft. Ein guter Grund, dem Phänomen Data-driven Agility mit einer Studie auf den Grund zu gehen. Schon in unserer ersten Befragung 2015 hat sich herauskristallisiert, dass hierin wohlmöglich eine Art DNA der Digitalen Exzellenz steckt. Ganz wichtig ist, sich konkret vor Augen zu führen, was datengetriebene Agilität überhaupt bedeutet.