(ラージソリューションは、あまり使わないと実践者の方に聞いたことがあるので上記の階層の説明からは一旦抜きました。) ここでいう、「プログラム」とは複数チームで構成される大規模な開発体制のことを意味します。各階層ごとに管理するバックログがあるため、ひとつの手法の中で粒度の異なる複数のバックログを管理することになります。これらの階層を一枚に図示したものを、SAFeの全体像 (big picture) と呼びます。 SAFeが実現しようとしているの価値は以下の4つになります。 ベクトル合わせ 3 つのレベルのメンバーが戦略的な目標を共有し、その方向に向かって力を合わせる コード品質 技術プラクティスを実践することで大規模で品質のよいプロダクトを実現する プログラムの実行 開発メンバーの自律性に基づく自己組織化や自己管理、及び反復のサイクルを自然な形でプログラムレベルにスケールアップすることで、大
2. 自己紹介 ✤ 吉羽龍太郎 (@ryuzee) ✤ 株式会社アトラクタ取締役CTO/アジャイルコーチ ✤ ✤ ✤ 野村総合研究所、Amazon Web Servicesなどを経てアトラクタを創業 開発プロセス/アジャイル開発/DevOps/クラウドコンピューティングが専門 ✤ Scrum Alliance Certified Team Coach (CTC) ✤ Microsoft MVP for Azure 青山学院大学非常勤講師 2 4. 時価総額ランキング 2019 (6末) 2007 1. マイクロソフト (10265億ドル) 1. エクソンモービル (4685億ドル) 2. Amazon (9322億ドル) 2. GE (3866億ドル) 3. アップル (9106億ドル) 3. マイクロソフト (2936億ドル) 4. アルファベット (7510億ドル) 4. CITIグルー
A deeper look into the strengths and weaknesses of Agile in Data Science projects (Part 1 of 2) In the last post, we discussed about the aspects of Agile that work, and don’t work, in the data science process. You can find the previous post here. After I posted on moderating a panel on Data Science and Agile, some have reached out for my views on this. This topic is also often discussed among the
大量生産のために一斉に同じことをするような仕事は減り、個々人の創造性やアイデアが求められる仕事が増えてくる中で、チームのマネジメントも変えざるを得ない。 計画した通りに手を動かしているかどうか管理するようなマネジメントから、個性や強みを活かしながら成果を出すマネジメントへの変化が求められる。その先にあるのが「チームの自己組織化」だろう。 ティール組織が注目されたのも自己組織化すれば、自律的に働きながらもチームとして成果を出せるかもしれないという期待からではなかったか。 しかし、チームの自己組織化を実現しようとしても、そう簡単にはいかない。自主性を重んじて、マイクロマネジメントをやめるだけではダメだ。なにより気をつけなければいけないのは、従来のパラダイムに引っ張られてしまうことだろう。 本稿では、自己組織化を妨げてしまう13個の古い常識や価値観について書いた。 1.計画通りであることを良しと
最新版 本ポストをXP祭り2017で発表したので、補足を含め要点のみを抽出してリライトしております。 i2key.hateblo.jp 本ポストはプロダクト開発における特定の文脈によるものなのですべてがそうだとは言っていませんのであしからず。バイモーダル戦略でいうところのSoE領域*1であり、学びによる改善サイクルをガンガン回していくようなモデル・フェーズを対象としております。TPSやLEANを現場で実践してる方々には今更なお話かと思いますが、DevOpsやアジャイル、リーンスタートアップを実践していく上で何周かしてまた原点の理解すると深みがますというかようやく、「ちょっとだけリーンわかる」ようになったので自分用のメモになります。 共通の価値観としての「リードタイム」 SoEライクな開発をしていると、仮説を立案し、そのための仮説を実証するための機能を実装し、リリースして計測、そして学びを得
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