Agile ist doch gleichbedeutend mit Chaos und Planlosigkeit - wie soll mir das bitte bei meinem Business Intelligence-Vorhaben weiterhelfen?' Es ist ein gängiger Irrglaube, dass Agile gleichbedeutend ist mit schlechter oder keiner Planung. Wir laden dich deshalb ein zu einem interaktiven Stadtrundgang durch „Agile BI City”: Du erfährst, was du für dein agil durchgeführtes BI-Projekt beachten musst. Du lernst mittels praktischer Aufgaben, wie du frühzeitig und kontinuierlich Mehrwerte für deine Auftraggeber lieferst. Abwechslung ist garantiert! 

Maximale Teilnehmerzahl: 45

Zielpublikum: Projektleiter, Product Owner, Scrum Master, BICC-Leiter 
Voraussetzungen: Grundverständnis der Begriffe BI und DWH 
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger 

Extended Abstract: 
Du stehst vor deinem ersten Business Intelligence (BI)- oder Data Warehousing (DWH)-Projekt, welches du agil abwickeln möchtest? Oder aber du steckst bereits mitten drin und irgendwie will das mit der Agilität im BI-Kontext nicht so richtig klappen? Dann ist diese Stadtführung durch Agile BI City genau richtig für dich.  

Agilität kann man nicht „machen”. Gesteigerte Agilität - z.B. im Kontext von BI und DWH-Systementwicklung - ist viel mehr das abstrakte Fernziel einer Reise, sowohl für dich als auch deine Organisation. Als Reiseleiter nehmen wir dich in diesem interaktiven Workshop mit und führen dich einmal quer durch „Agile BI City”. Dabei spielt unser GPS für Agile BI, kurz GABI, eine zentrale Rolle: In Form von mehr als 30 Stationen, aufgeteilt in acht Stadtteile, bekommst du eine praktische Orientierungshilfe an die Hand, damit du dich - wieder zurück in deiner eigenen Organisation - auf deiner eigenen Agile-BI-Reise orientieren kannst. 

Wir starten unseren Rundgang in Inception-Beach. Hier schauen wir uns an, welches konkrete Ziel erreicht werden soll. In einer praktischen Übung wählst du dir deine Favoriten unter den agilen Prinzipien aus. Das agile „Mindset” mag ein guter Leitstern sein, bleibt in der Regel aber zu wenig konkret. Deswegen machen wir einen kurzen Abstecher in die Vision-Hills, wo wir uns über die Rolle einer BI-Strategie unterhalten. Anschließend geht's weiter nach Westside-Requirements, wo das Erheben von Anforderungen im agilen Kontext und zeitgemäße Planungsaktivitäten aufeinandertreffen. In Kleingruppen erarbeitet ihr dabei einen Scopebreakdown für ein fiktives BI-Projekt und schreibt erste User-Storys. 

Nach einer kurzen Verschnaufpause fahren wir mit unserem Stadtrundgang weiter in Central-Technology. Dabei stehen die technologischen Grundlagen für Agile BI wie z.B. DWH- und Testautomation im Mittelpunkt. Gemeinsam besuchen wir ausgewählte Anbieter in der Messehalle. 

Es folgt ein kurzer Abstecher nach South-Contracting, wo wir die Frage erörtern, wie sich ein agiles Vorgehen und Verträge sinnvoll zusammenbringen lassen. In Downtown-Patterns erfahren wir mehr über die Wichtigkeit von Design Patterns und Standards als Grundlage für ein agiles Vorgehen. Weiter geht's in Uptown-Process, wo wir verschiedene agile Prozesse wie z.B. Scrum besichtigen und uns in Gruppen überlegen, wie sich diese im Kontext von Agile BI bewähren.

Als Abschluss unserer dreistündigen Entdeckungstour hast du die Möglichkeit, dir Gedanken zu deiner eigenen Reise in Richtung Agile BI zu machen. Wenn du den Agile BI City-Stadtplan auf deine eigene Organisation anwendest: Wo steht ihr gerade? Welche Stadtteile kennt ihr schon gut, welche sind noch erkundungswürdig? Wo hast du konkrete Fragen? Deine Reiseleiter stehen dir dabei für Rückfragen und Auskünfte gerne zur Verfügung. 

Am Ende des Workshops hast du nicht nur eine Landkarte in der Hand, welche dir einen Überblick der möglichen Wegpunkte auf deiner Reise zu mehr Agilität in BI und DWH-Projekten gibt. Du hast auch bereits erste praktische Erfahrungen gesammelt und dir konkrete Schritte für deine weitere Reise überlegt. 

Data Analysts and Data Scientists invest an immense amount of time into optimizing models and interpreting data, all in the quest to promote better business decision making and more efficient product development. We oftentimes however fail to take a step back and answer the overarching question: Why does the user show the observed behavior pattern? Why does a certain variable improve the accuracy of our prediction model? Despite all the advances we have made in analytics, even predictive analytics and ML models cannot truly answer what the user was thinking and why they act in a certain way. 

Adding the customer perspective into the insights equation opens up a whole new perspective on this problem. As a consequence, XING merged the User Research and Analytics departments to create a more holistic approach to insights generation. This presentation walks through the problem statements, the differences in the professional fields (analytics and research) and how the individual segments of both disciplines are complementary and lead to a more user centric decision making organization.

Target Audience: anyone open to thinking outside of the regular patterns of analytics and AI/DS 
Prerequisites: none 
Level: Basic