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Umsetzbare Agile Metriken Band II (Deutsche Ausgabe)

Fortgeschrittene Themen zur Vorhersagbarkeit

Daniel S. Vacanti and TranslateAI

Der zweite Band einer Serie darüber, wie man Flow-Metriken und Analysen verwendet, um die Vorhersagbarkeit zu erreichen, die sich Ihre Kunden wünschen.

This book is a translation into German of Actionable Agile Metrics Volume II which was originally written in English

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About the Book

Der einzige Grund, Daten zu sammeln, ist es, Maßnahmen zu ergreifen. Wir handeln aufgrund unseres unermüdlichen Strebens nach Verbesserung. Darum geht es bei Professionalität. Maßnahmen zu ergreifen erfordert jedoch eine sorgfältige und überlegte Analyse der vorliegenden Daten. Wir handeln nicht um der Handlung willen, sondern basieren unsere Handlungen darauf, wie unsere Daten zu uns sprechen. Leider sprechen unsere Daten zu uns durch die unverständliche Sprache der Variabilität. Nur wenige erkennen überhaupt die Sprache der Variabilität. Noch weniger verstehen sie. Dieses Buch wird als Übersetzer fungieren.

Sobald die Variabilität kontrolliert ist, besteht der nächste Schritt darin, unsere Prozessdaten in sinnvolle Prognosen darüber zu verwandeln, was getan werden kann oder nicht. Aber wie prognostizieren wir, wenn wir komplizierte Arbeitsstrukturhierarchien, sich ausweitende WIP und übermäßige Abhängigkeiten haben? Auch dabei wird dieses Buch helfen.

(Mehr Informationen finden Sie immer unter https://www.actionableagile.com)

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This book is a translation into German of Actionable Agile Metrics Volume II which was originally written in English

Author

About the Authors

Daniel S. Vacanti

Daniel Vacanti has spent most of the last 20 years focusing on Lean and Agile practices.  In 2007, he helped to develop the Kanban Method for knowledge work.  He managed the world’s first project implementation of Kanban that year, and has been conducting Kanban training, coaching, and consulting ever since.  In 2011 he founded Corporate Kanban, Inc., which provides world-class Lean training and consulting to clients all over the globe—including several Fortune 100 companies.  In 2013 he founded ActionableAgileTM which provides industry leading predictive analytics tools and services to any flow-based process. Daniel holds a Masters in Business Administration and regularly teaches a class on lean principles for software management at the University of California Berkeley.

Leanpub Podcast

Episode 278

An Interview with Daniel Vacanti

TranslateAI

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Contents

Table of Contents

Vorwort

  1. Warum dieses Buch schreiben
  2. Annahmen
  3. Wer sollte dieses Buch lesen
  4. Verwendete Konventionen
  5. Wie man liest
  6. ActionableAgile.com

Abschnitt I: Variation und Vorhersehbarkeit

Kapitel 1 – Wilt der Stilt

Kapitel 2 – Variation Definiert

  1. Das zweite Prinzip zum Verständnis von Daten
  2. Zwei Arten von Variation
  3. Die zwei Fehler der Datenanalyse
  4. Flussmetriken und Variation
  5. Fazit

Kapitel 3 – Variation und Vorhersehbarkeit

  1. Eine Definition eines vorhersehbaren Prozesses
  2. Sequenzielle Analyse zur Vorhersagbarkeit
  3. Was ist mit Little’s Gesetz?
  4. Fazit

Kapitel 4 – Prozessverhaltensdiagramme

  1. Tabellendaten vs. Visualisierte Daten
  2. Das Laufende Protokoll
  3. Regeln zur Präsentation von Daten
  4. Das erste Prinzip des Datenverständnisses
  5. Das X-Diagramm
  6. Das Bewegungsbereichsdiagramm
  7. Das XmR-Diagramm
  8. Fazit

Kapitel 5 - Wie viele Daten?

  1. Wie viele Daten?
  2. PBCs mit weniger als 20 Datenpunkten
  3. Wann sollten die Grenzen aktualisiert werden
  4. Fazit

Kapitel 6 – Signale auf PBCs erkennen

  1. Der Trend ist nicht dein Freund
  2. Erkennungsregeln für XmR-Diagramme1
  3. Nullbegrenzte Daten
  4. Zeichen, Zeichen, überall ein Zeichen
  5. Hat sich Wilt verbessert?
  6. Eine zusätzliche Regel?
  7. Ein Beispiel zur Verwendung der Zykluszeit
  8. Fazit

Kapitel 7 – XmR-Diagramme und die vier grundlegenden Metriken des Flusses

  1. XmR-Diagramme und Zykluszeit
  2. XmR-Diagramme und Durchsatz
  3. XmR-Diagramme und Arbeitsfortschritt
  4. XmR-Diagramme und WIP-Alter
  5. Fazit

Kapitel 8 – Mythen und andere Überlegungen

  1. Was, wenn ich weiß, dass ich schlechte Daten habe?
  2. PBCs mit Mediane
  3. Die falschen Wege zur Verwendung von PBCs
  4. Die Einzigen Datenüberlegungen, Die Sie Brauchen
  5. Fazit

Kapitel 9 - VoP, VoC und Vorhersagbarkeit

  1. Vorhersehbarer Prozess vs. Willkürliche Ziele
  2. VoC, VoP und Scrum
  3. Drei Arten von Maßnahmen
  4. Fazit

Abschnitt II: Fortgeschrittene Monte Carlo-Simulation und Vorhersehbarkeit

Kapitel 10 - Monte-Carlo-Simulation erneut betrachtet

  1. Ein kurzes Gedankenexperiment
  2. Probabilistisches Denken
  3. Prognosen für mehrere Artikel
  4. Fazit
  5. Wichtige Erkenntnisse und Mitnahmen

Kapitel 11 - Verschiedene Stichprobenmethoden

  1. Ist unser Standard-Stichprobenalgorithmus falsch?
  2. Alle Modelle sind falsch, aber einige sind zufällig1
  3. Was ist mit unserem Team passiert?
  4. Fazit

Kapitel 12 - Welches Perzentil wähle ich?

  1. Hier kommt wieder der Regen
  2. Kontinuierliche Vorhersage
  3. Fazit

Kapitel 13 - Skalierung der Monte-Carlo-Simulation

  1. Einzelnes Team mit Arbeitsobjekthierarchie
  2. Einzelnes Team arbeitet an mehreren Elementen
  3. Mehrere Teams mit Abhängigkeiten
  4. Gerade als Sie dachten, es sei sicher…
  5. Fazit

Kapitel 14 - Ein Abschiedsgedanke

Anhänge

Anhang A - Die grundlegenden Kennzahlen des Flusses

  1. Arbeit im Fortschritt
  2. Zykluszeit
  3. Alter des Arbeitselements
  4. Durchsatz
  5. Fazit

Anhang B - Wie man ein XmR-Diagramm erstellt

  1. Das XmR-Diagramm für Durchlaufzeit
  2. Fazit

Endnoten

Bibliografie

Danksagungen

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