Dr. Ina Humpert

Scrum-Teams sammeln in ihren Jira-Projekten einen immensen Datenschatz. Wir zeigen, wie diese Daten mithilfe von Data Science-Methoden im gesamten Scrum-Prozess vom Planning bis zur Retrospektive eingebracht werden können. Geplante vs. umgesetzte Velocity, Kopfmonopole und Chaos im Backlog werden besprochen.

In diesem Vortrag stellen wir die Grundlagen von Power BI vor.

Die Online-Konferenz der viadee Unternehmensberatung AG für Entscheider:innen, IT-Architekt:innen und Softwareentwickler:innen mit dem Anspruch, über den Tellerrand zu schauen.

Die Einflussnahme und die unterschiedlichen Interessen der Stakeholder in Scrum-Projekten können eine fokussierte Ausrichtung auf Sprint-Ziele schwierig machen. Wir zeigen, dass in Jira-Projekten durch moderne Natural-Language-Processing-Methoden (NLP-Methoden) die Messung der inhaltlichen Heterogenität der einzelnen Aufgaben des Sprints möglich ist. Hierbei wird eine thematische Ähnlichkeit der Jira-Tickets über die Inhalte der Beschreibungstexte und der Titel angenommen - ähnlich zum Vorgehen einer Suchmaschine. Ein Jira-Projekt mit einigen Monaten Laufzeit reicht hierzu als Datenbasis aus. Diese Methode ist aber auch für sämtliche Projektgrößen, bis hin zu großen Entwicklungsprojekten, geeignet.

Auch mehrsprachige Aufgabenbeschreibungen und projektbezogene Fachsprache im Ticket stellen kein Problem dar. In unserem Vortrag fokussieren wir uns auf die Fragestellungen: Ist Excel wirklich das effizienteste Tool, um die langfristige Entwicklung der Velocity in einem Projekt zu untersuchen? Trägt eine starke Ausrichtung auf das Sprint-Ziel zu einer hohen Velocity bei? Wurde mein Team im Laufe des Sprints vom Tagesgeschäft abgelenkt?

Diese Fragen können wir mit Hilfe der zuvor beschriebenen Methodik zuverlässig analysieren. Als Ergebnis entstehen automatisch aus Jira abgeleitete Dashboards, die Teams bspw. mit PowerBI einsehen und reflektieren können. Wir berichten von unserer Praxiserfahrung und insbesondere wird es um die Korrelation von Heterogenität und Velocity gehen. Danach möchten wir gemeinsam mit dem Auditorium die Schlussfolgerungen für Scrum-Teams und deren inhaltliche Steuerung daraus diskutieren.

Was lernen die Zuhörerenden in dem Vortrag?

Teilnehmer:innen lernen inhaltliche Komplexität in Jira-Projekten (mit KI/NLP-Methoden) zu messen und zur Sprint-Velocity in Bezug zu setzen - ohne Data Science Vorkenntnisse.

Teilnehmer:innen können die Potenziale und Voraussetzungen von KI / Data-Science-Verfahren im Blick auf Jira-Projekte besser einschätzen.

Wir berichten von unseren Erfahrungen von komplexen Planungsprobleme aus unserem Arbeitsalltag in der viadee IT-Unternehmensberatung. Themen sind "Dynamische Tourenplanung von Fahrzeugen", "Jira Ticket Analyse" und "Personalplanung und OR".

The processes that determine the establishment of the complex morphology of neurons during development are still poorly understood. We present experiments that use live imaging to examine the role of vesicle transport and propose a lattice-based model that shows symmetry breaking features similar to a neuron during its polarization. In a otherwise symmetric situation our model predicts that a difference in neurite length increases the growth potential of the longer neurite indicating that vesicle transport can be regarded as a major factor in neurite growth.