Disciplined Agile Delivery (DAD) für Einsteiger

(Last Updated On: 15. August 2018)

Disciplined Agile Delivery (DAD) ist ein Process Decision Framework. Es kombiniert Ansätze verschiedener Lean- und Agile-Methodiken. Darunter befinden sich beispielsweise Scrum, Data Vault 2.0, Extreme Programming (XP), Six Sigma, Project Management Body of Knowledge (PMBoK), capability Maturity Model (CMM), Unified Process (UP), Kanban u. v. m. DAD wurde entwickelt um die Lücken der einzelnen Vorgehensmodelle zu schließen, indem man sie sinnvoll miteinander verbindet. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf den Business Intelligence Aspekt.

DAD ist also ein ganzheitlicher Ansatz, der agile und schlanke Ansätze aus der Softwareentwicklung (Extreme Programming), der Arbeitsorganisation (Kanban), der Datenmodellierung (Data Vault 2.0, Agile Business Intelligence) und der Produktentwicklung (Scrum) miteinander verbindet. Während sich produktgetriebene Vorgehensmodelle wie Scrum auf unterster Ebene nicht um ihre Platzierung in einem Projekt kümmern (hierzu gibt es Konzepte wie das Scrum of Scrums oder Nexus), betrachtet DAD die Kombination aller genannten Modelle in einer Projektumgebung.

Disciplined Agile IT DAIT

Das Konzept ist lernorientiert. Das heißt im Endeffekt, dass DAD zuvorderst eine Lernumgebung schafft. Unter Lernen versteht man dabei, zu verstehen. Was erwarten sich die Stakeholder vom Projekt? Wie verbessert man die Prozesse und bereinigt sie von Overhead (Lean-Ansätze). Wie verwendet man bestehende Lösungen richtig? Um diese praxisnahen Fragen kümmert sich der DAD-Ansatz.

Disciplined Agile Delivery ist eine Teildisziplin

DAD in sich ist wiederum Bestandteil eines größeren Frameworks des Disciplined Agile Consortium (DAC). Auf dem obersten Level steht das Disciplined Agile Enterprise (DAE). Das Business ist dazu in der Lage, maximal effiziente Wertschöpfungsprozesse bereitzustellen. Sie enthalten keinen unnötigen Overhead oder Müll (japanisch: Muda) und werden kontinuierlich verbessert.

Die Disciplined Agile IT (DAIT) ist in das DAE-Framework integriert. Sie ist direkter Bestandteil und Profiteur der optimierten Prozesse des Unternehmens. Sie setzt auf bekannten IT Governance Frameworks wie COBIT5 auf und interpretiert diese in einer agilen und schmalen Perspektive. DAIT besteht aus Disciplined DevOps und Disciplined Agile Delivery. Während sich die DevOps-Disziplin um die kontinuierliche Auslieferung von Software-Releases kümmert, fokussiert sich DAD auf die Auslieferung von IT-Services an interne und/oder externe Kunden.

Disciplined Agile Delivery DAD

ETL is dead

Die meisten Frameworks liefern nur einen groben Leitfaden zur Umsetzung von Agile- und Lean-Gedanken. DAD ist da anders. Es ist ein Vorgehensmodell, welches praxisnah beschreibt, WIE man die Gedanken der Disciplined Agile Delivery im Projektgeschäft ausliefert. Hierzu werden bewusst Technologien und Methodiken wie etwa das Data Vault 2.0 eingesetzt. Das Framework schreibt also in diesem Beispiel einen ganz konkreten Modellierungsansatz im Enterprise Data Warehouse Sektor vor.

eines der Kernelemente von DAD ist das Dogma „ETL is dead“. Im neuen agilen Data Warehousing werden Daten nicht mehr von verschiedenen Quellsystemen in ein zentrales Enterprise Data Warehouse verschoben, um dort verarbeitet zu werden. „Move processing to where the data is“ bedeutet, die Daten auf den Quellsystemen selbst zu verarbeiten. Das kann beispielsweise innerhalb eines Hadoop-Clusters, innerhalb einer in-Memory Datenbank oder innerhalb einer MPP Datenbank sein.

In der Vergangenheit habe ich über diese verschiedenen Ansätze bereits berichtet. Ein anderer Ansatz für agiles Data Warehousing ist Data Vault 2.0. Dabei handelt es sich um einen Modellierungsansatz, in welchem man anstelle von klassischen Sequenz-Nummern einen Hashwert für Primär- und Fremdschlüsselwerte verwendet. Dies verbessert die Geschwindigkeit bei umfangreichen Ladeprozessen und Joins. Dadurch verhindert man die Bildung von Flaschenhälsen. Ein gutes Beispiel hierfür ist etwa der Austausch von Daten zwischen Hadoop und einer in-Memory Datenbank.

Ein wichtiger Bestandteil der Datenmodellierung in DAD ist die Automatisierung der Datentransformation. Darunter versteht man die automatisierte Überführung der logischen Business-Daten (Business Logical Model) zum logischen Modell (EDW Logical Model) und von dort zum physischen Datenmodell (EDW Physical Model). Datenautomatisierung ist der wichtigste Treiber für die agile Auslieferung von Data Warehousing Services.

Wenn Sie mehr Interesse an der agilen Auslieferung von Business Intelligence im Unternehmensumfeld haben, warten Sie auf meinen Beitrag zur Data Vault 2.0 Philosophie. In diesem Konzept steigen wir ganz genau in das Konzept ein. Wir erklären den Unterschied zwischen Natural Keys, Business Keys und Hash Keys. Dadurch lernen Sie, vom dimensionalen Modellierungsgedanken der alten EDW-Welt weg zu gehen.

 

 

Andreas Loibl ist SAP-Berater, Ethical Hacker und Online Marketing Manager und schreibt auf seinem Blog DaFRK Blog über verschiedene Themen in den Sektoren Projektmanagement, Informationstechnik, Persönlichkeitsentwicklung, Finanzen und Zeitmanagement.

DaFRK

Andreas Loibl ist SAP-Berater, Ethical Hacker und Online Marketing Manager und schreibt auf seinem Blog DaFRK Blog über verschiedene Themen in den Sektoren Projektmanagement, Informationstechnik, Persönlichkeitsentwicklung, Finanzen und Zeitmanagement.

Das könnte Dich auch interessieren...

Kommentar verfassen

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.