Die Business-Intelligence-Modelle haben sich zu Continuous Intelligence entwickelt, bei der eine dynamische Technologieinfrastruktur mit Continuous Deployment und Delivery gekoppelt wird, um Continuous Intelligence bereitzustellen. Kurz gesagt, die in der Cloud angebotene Software wird in die Daten des Unternehmens integriert und nutzt KI/ML, um in Echtzeit Antworten auf aktuelle Probleme zu liefern, mit denen das Unternehmen möglicherweise konfrontiert ist.
Aspekt
Erläuterung
Konzeptübersicht
- Kontinuierliche Intelligenz (CI) ist ein moderner Ansatz zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung, der den Schwerpunkt auf die Verarbeitung von Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit legt, um Organisationen in die Lage zu versetzen, fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, wenn Ereignisse eintreten. CI integriert verschiedene Technologien, darunter Streaming-Analyse, Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, sobald neue Daten verfügbar werden. Es unterstützt eine schnelle Reaktion auf sich ändernde Bedingungen, steigert die betriebliche Effizienz und treibt Innovationen voran.
Schlüsseleigenschaften
– Continuous Intelligence zeichnet sich durch folgende Hauptmerkmale aus: 1. Echtzeit-Datenverarbeitung: Daten werden verarbeitet und analysiert, während sie generiert werden, sodass Unternehmen schnell auf Ereignisse reagieren können. 2. Predictive Analytics: Es nutzt maschinelles Lernen und KI, um auf der Grundlage eingehender Daten Vorhersagen und Empfehlungen zu treffen. 3. Automatisierung: CI beinhaltet häufig automatisierte Aktionen und Arbeitsabläufe, die durch vordefinierte Bedingungen ausgelöst werden. 4. Entscheidungshilfe: Es bietet Entscheidungsträgern zeitnahe, kontextbezogene Erkenntnisse, die sie bei ihren Handlungen unterstützen. 5. Skalierbarkeit: CI-Systeme sind für die Verarbeitung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen konzipiert.
Anwendungsbereich
– Continuous Intelligence wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt: 1. Finanzdienstleistungen: Banken nutzen CI zur Betrugserkennung und Kreditrisikobewertung in Echtzeit. 2. Gesundheitspflege: Krankenhäuser nutzen CI zur Patientenüberwachung, zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und zur Optimierung der Ressourcenzuweisung. 3. E-Commerce: Online-Händler nutzen CI, um Empfehlungen zu personalisieren und betrügerische Transaktionen zu erkennen. 4. Herstellung: Die kontinuierliche Überwachung von Geräten und Prozessen hilft, Ausfallzeiten zu vermeiden und die Qualität zu verbessern. 5. Supply Chain : CI optimiert die Logistik der Lieferkette und prognostiziert Nachfrageschwankungen.
Technologie-Stapel
– CI basiert auf einem Technologie-Stack, der Folgendes umfasst: Stream-Verarbeitungsplattformen (z. B. Apache Kafka, Apache Flink), Datenspeicher- und Verwaltungssysteme (z. B. Data Lakes, Datenbanken), Frameworks für maschinelles Lernen (z. B. TensorFlow, scikit-learn) und Visualisierungstools für die Präsentation von Erkenntnissen für Endbenutzer.
Benefits
– Continuous Intelligence bietet mehrere Vorteile: 1. Schnellere Entscheidungsfindung: Echtzeiteinblicke ermöglichen es Unternehmen, schnell auf Chancen und Bedrohungen zu reagieren. 2. Verbesserte Effizienz: Automatisierung reduziert manuelle Eingriffe und Betriebskosten. 3. Verbesserte Kundenerfahrung: Personalisierte Empfehlungen und sofortige Reaktionen verbessern die Kundenzufriedenheit. 4. Wettbewerbsvorteil: Unternehmen können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie Daten für Innovation und Optimierung nutzen.
Herausforderungen und Risiken
– Zu den mit CI verbundenen Herausforderungen gehören die Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen, die Gewährleistung der Datenqualität und -sicherheit sowie die Berücksichtigung von Datenschutzbedenken. Es besteht auch die Gefahr, dass man sich zu sehr auf die automatisierte Entscheidungsfindung ohne menschliche Aufsicht verlässt.
Inhaltsverzeichnis
Sumo-Logik und der Aufstieg kontinuierlicher Intelligenz
Wie Sumo Logic den Prozess der kontinuierlichen Intelligenz beschreibt (Bildquelle: Sumo Logic S-1).
Kontinuierliche Intelligenz wird als Service bereitgestellt, um kontinuierliches Arbeiten zu ermöglichen Innovation. Nachfolgend einige der Funktionen, die Unternehmen wie Sumo Logic beschreiben:
Der Plattform der kontinuierlichen Intelligenz ist immer verfügbar, skalierbar und sicher. Und es muss über integrierte, fortschrittliche Analysen verfügen, die in der Lage sind, dem Unternehmen des Kunden Echtzeit-Einblicke zu geben.
Daher einige Merkmale der kontinuierlichen Intelligenz Geschäftsmodell sind:
Immer aktiv, aktuell, skalierbar, elastisch, lernfähig (durch fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen) und sicherer Service.
Integrierte, fortschrittliche Analysen, die Muster und Anomalien in der gesamten Infrastruktur und/oder dem Anwendungsstapel aufdecken.
Wird über ein abonnementbasiertes Umsatzmodell bereitgestellt, in einigen Fällen gekoppelt mit verbrauchsbasierten APIs.
Ein weiteres Schlüsselelement des Continous-Intelligence-Geschäftsmodells ist seine Echtzeitkomponente:
Schnelle Wertschöpfung (schnelle Bereitstellung).
Schnelle Lösung (schnelle Fehlerbehebung).
Tempo zur Disziplin.
Kontinuierliche Intelligenz, um kontinuierliche Innovation zu erreichen
Continuous Intelligence ist an den Trend des Continuous gebunden Innovation erreicht durch:
Cloud-basierte Software ist in die Datenpipelines des Unternehmens integriert.
Beschleunigen Sie die Untersuchung, Lösung von Problemen und deren Behebung in Echtzeit.
Security.
Fähigkeit, die Software in verschiedenen Abteilungen innerhalb derselben Organisation zu verwenden.
Schlüssel-Höhepunkte
Übergang zur kontinuierlichen Intelligenz: Business-Intelligence-Modelle haben sich zu Continuous Intelligence entwickelt, bei dem dynamische Technologieinfrastruktur mit kontinuierlicher Bereitstellung und Bereitstellung kombiniert wird, um Erkenntnisse und Lösungen in Echtzeit bereitzustellen.
Cloud-Integration und KI/ML: Bei Continuous Intelligence handelt es sich um cloudbasierte Software, die sich in die Daten eines Unternehmens integriert und dabei KI und ML nutzt, um in Echtzeit Antworten auf aktuelle organisatorische Herausforderungen zu liefern.
Sumo-Logik und kontinuierliche Intelligenz: Sumo Logic verkörpert Continuous Intelligence als Service für Continuous Innovation. Es umfasst Funktionen wie ständige Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit sowie erweiterte Analysen für Echtzeit-Einblicke.
Hauptmerkmale der kontinuierlichen Intelligenz:
Stets verfügbarer, skalierbarer, elastischer und sicherer Service.
Integriert erweiterte Analysen, um Muster und Anomalien in Infrastruktur und Anwendungen aufzudecken.
Wird oft über abonnementbasierte Modelle und verbrauchsbasierte APIs angeboten.
Echtzeitkomponente:
Betont Wertschöpfungsgeschwindigkeit, Entschlossenheit und Disziplin.
Ermöglicht eine schnelle Bereitstellung, Fehlerbehebung und Problemlösung.
Bietet erweiterte Sicherheitsmaßnahmen.
Kontinuierliche Innovation:
Erreicht durch cloudbasierte Softwareintegration in Datenpipelines.
Ermöglicht eine schnelle Untersuchung, Problemlösung in Echtzeit und verbesserte Sicherheit.
Kann in verschiedenen Abteilungen innerhalb der Organisation eingesetzt werden.
Geschäftsmodell Innovation geht es darum, den Erfolg einer Organisation mit bestehenden Produkten und Technologien zu steigern, indem ein überzeugendes Produkt entwickelt wird Value Proposition in der Lage, ein neues anzutreiben Geschäftsmodell um Kunden zu vergrößern und einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Und alles beginnt mit der Beherrschung der Schlüsselkunden.
Der Innovation loop ist eine Methodik/ein Framework, abgeleitet von den Bell Labs, die produziert haben Innovation im gesamten 20. Jahrhundert. Sie lernten, wie man einen Hybrid nutzt Innovation Managementmodell, das auf Wissenschaft, Erfindung, Ingenieurwesen und Fertigung in großem Maßstab basiert. Durch die Nutzung individueller Genialität, Kreativität und kleiner/großer Gruppen.
Je nachdem, wie gut das Problem definiert ist und wie gut der Bereich definiert ist, haben wir vier Haupttypen von Innovationen: Grundlagenforschung (Problem und Bereich oder nicht gut definiert); Durchbruch Innovation (Bereich ist nicht gut definiert, das Problem ist gut definiert); aufrechterhalten Innovation (Sowohl Problem als auch Domäne sind gut definiert); und störend Innovation (Domäne ist gut definiert, das Problem ist nicht gut definiert).
Das ist ein Prozess, der eine kontinuierliche Feedback-Schleife erfordert, um ein wertvolles Produkt zu entwickeln und ein tragfähiges Geschäftsmodell aufzubauen. Kontinuierlich Innovation ist eine Denkweise, bei der Produkte und Dienstleistungen so konzipiert und geliefert werden, dass sie auf das Problem des Kunden abgestimmt sind und nicht auf die technische Lösung seiner Gründer.
Störend Innovation als Begriff wurde erstmals von Clayton M. Christensen beschrieben, einem amerikanischen Akademiker und Unternehmensberater, den The Economist als „den einflussreichsten Managementdenker seiner Zeit“ bezeichnete. Störend Innovation beschreibt den Prozess, durch den sich ein Produkt oder eine Dienstleistung am unteren Ende eines Marktes durchsetzt und schließlich etablierte Wettbewerber, Produkte, Firmen oder Allianzen verdrängt.
In einer von Technologie und Digitalisierung getriebenen Geschäftswelt ist der Wettbewerb viel flüssiger, da Innovation wird zu einem Bottom-up-Ansatz, der von überall kommen kann. Dies macht es viel schwieriger, die Grenzen bestehender Märkte zu definieren. Also ein richtiger Business-Wettbewerb Analyse betrachtet Kunde, Technik, Verteilung, und Finanzmodell überschneidet sich. Gleichzeitig werden zukünftige potenzielle Schnittpunkte zwischen Branchen betrachtet, die kurzfristig nicht miteinander verbunden zu sein scheinen.
Technologische Modellierung ist eine Disziplin, um die Grundlage für die Nachhaltigkeit von Unternehmen zu schaffen Innovation, wodurch inkrementelle Produkte entwickelt werden. Gleichzeitig suchen wir nach bahnbrechenden innovativen Produkten, die den Weg für langfristigen Erfolg ebnen können. In einer Art Barbell-Strategie schlägt die technologische Modellierung einen zweiseitigen Ansatz vor, um einerseits kontinuierlich zu bleiben Innovation als Kernstück des Geschäftsmodells. Andererseits setzt es auf zukünftige Entwicklungen, die das Potenzial haben, durchzubrechen und einen Sprung nach vorne zu machen.
Der Soziologe EM Rogers entwickelte 1962 die Diffusion of Innovation Theory mit der Prämisse, dass Tech-Produkte mit genügend Zeit von der Gesellschaft als Ganzes übernommen werden. Menschen, die diese Technologien übernehmen, werden nach ihrem psychologischen Profil in fünf Gruppen eingeteilt: Innovatoren, Early Adopters, Early Majority, Late Majority und Nachzügler.
Im TED-Talk mit dem Titel „Creative Problem-Solving in the Face of Extreme Limits“ definierte Navi Radjou sparsam Innovation als „die Fähigkeit, mit weniger Ressourcen mehr wirtschaftlichen und sozialen Wert zu schaffen. Sparsam Innovation geht es nicht darum, sich zu begnügen; es geht darum, die Dinge besser zu machen.“ Inder nennen es Jugaad, ein Hindi-Wort, das bedeutet, kostengünstige Lösungen auf der Grundlage vorhandener knapper Ressourcen zu finden, um Probleme intelligent zu lösen.
Ein Verbraucher Marke Unternehmen wie Procter & Gamble (P&G) definieren „konstruktive Disruption“ als: die Bereitschaft, sich zu verändern, anzupassen und neue Trends und Technologien zu schaffen, die unsere Branche für die Zukunft prägen werden. Laut P&G bewegt es sich um vier Säulen: Lean Innovation, Marke Gebäude, Lieferkette sowie Digitalisierung und Datenanalyse.
In den FourWeekMBA Wachstum Matrix, können Sie anwenden Wachstum für Bestandskunden, indem die gleichen Probleme angegangen werden (Gain-Modus). Oder indem Sie bestehende Probleme angehen, für neue Kunden (Expand-Modus). Oder indem Sie neue Probleme für bestehende Kunden angehen (Erweiterungsmodus). Oder vielleicht indem Sie ganz neue Probleme für neue Kunden angehen (Neuerfindungsmodus).
An Innovation Trichter ist ein Werkzeug oder Prozess, der sicherstellt, dass nur die besten Ideen ausgeführt werden. Im übertragenen Sinne screent der Funnel innovative Ideen auf Realisierbarkeit, damit nur die besten Produkte, Prozesse, bzw Geschäftsmodelle werden auf den Markt gebracht. Ein Innovation Funnel bietet einen Rahmen für das Screening und Testen innovativer Ideen auf Realisierbarkeit.
Tim Brown, Executive Chair von IDEO, definiert Design Denken als „ein menschenzentrierter Ansatz zu Innovation das aus dem Werkzeugkasten des Designers schöpft, um die Bedürfnisse der Menschen, die Möglichkeiten der Technologie und die Anforderungen für den Geschäftserfolg zu integrieren.“ Daher werden Wünschbarkeit, Machbarkeit und Durchführbarkeit ausgewogen, um kritische Probleme zu lösen.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist besonders nützlich für das moderne IT-Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente moderner digitalbasierter Organisationen geworden, die auf Software und Algorithmen basieren.
Agile begann als leichtgewichtige Entwicklungsmethode im Vergleich zur schwergewichtigen Softwareentwicklung, die das Kernparadigma der Softwareentwicklung der vergangenen Jahrzehnte war. Im Jahr 2001 wurde das Manifest für agile Softwareentwicklung als eine Reihe von Prinzipien geboren, die das neue Paradigma für Softwareentwicklung als kontinuierliche Iteration definierten. Dies würde auch die Art und Weise der Geschäftstätigkeit beeinflussen.
Agiles Projektmanagement (APM) ist a Strategie das große Projekte in kleinere, überschaubarere Aufgaben aufteilt. In der APM-Methodik wird jedes Projekt in kleinen Abschnitten abgeschlossen – oft als Iterationen bezeichnet. Jede Iteration wird gemäß ihrem Projektlebenszyklus abgeschlossen, beginnend mit der ersten Design und weiter zum Testen und dann zur Qualitätssicherung.
Agile Modeling (AM) ist eine Methodik zur Modellierung und Dokumentation softwarebasierter Systeme. Agile Modellierung ist entscheidend für die schnelle und kontinuierliche Bereitstellung von Software. Es ist eine Sammlung von Werten, Prinzipien und Praktiken, die eine effektive, schlanke Softwaremodellierung leiten.
Agile Business Analysis (AgileBA) ist eine Zertifizierung in Form von Anleitung und Training für Business Analysten, die in agilen Umgebungen arbeiten möchten. Um diesen Wandel zu unterstützen, hilft AgileBA dem Business Analyst auch dabei, agile Projekte mit einer breiteren Organisation zu verknüpfen Mission or Strategie. Um sicherzustellen, dass Analysten über die erforderlichen Fähigkeiten und Fachkenntnisse verfügen, wurde die AgileBA-Zertifizierung entwickelt.
Geschäftsmodell Innovation geht es darum, den Erfolg einer Organisation mit bestehenden Produkten und Technologien zu steigern, indem ein überzeugendes Produkt entwickelt wird Value Proposition in der Lage, ein neues anzutreiben Geschäftsmodell um Kunden zu vergrößern und einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Und alles beginnt mit der Beherrschung der Schlüsselkunden.
Das ist ein Prozess, der eine kontinuierliche Feedback-Schleife erfordert, um ein wertvolles Produkt zu entwickeln und ein tragfähiges Geschäftsmodell aufzubauen. Kontinuierlich Innovation ist eine Denkweise, bei der Produkte und Dienstleistungen so konzipiert und geliefert werden, dass sie auf das Problem des Kunden abgestimmt sind und nicht auf die technische Lösung seiner Gründer.
A Design Sprint ist ein bewährter fünftägiger Prozess, bei dem kritische Geschäftsfragen durch schnelles Design und Prototyping beantwortet werden, wobei der Endbenutzer im Mittelpunkt steht. Ein Design-Sprint beginnt mit einer wöchentlichen Herausforderung, die mit einem Prototyp, einem Test am Ende und damit einer zu wiederholenden Lektion enden sollte.
Tim Brown, Executive Chair von IDEO, definierte Design Thinking als „einen menschenzentrierten Ansatz für Innovation das aus dem Werkzeugkasten des Designers schöpft, um die Bedürfnisse der Menschen, die Möglichkeiten der Technologie und die Anforderungen für den Geschäftserfolg zu integrieren.“ Daher werden Wünschbarkeit, Machbarkeit und Durchführbarkeit ausgewogen, um kritische Probleme zu lösen.
DevOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die durchgeführt werden, um automatisierte Softwareentwicklungsprozesse durchzuführen. Es ist eine Konjugation der Begriffe „Entwicklung“ und „Betrieb“, um zu betonen, wie sich Funktionen über IT-Teams hinweg integrieren. DevOps-Strategien fördern das nahtlose Erstellen, Testen und Bereitstellen von Produkten. Es zielt darauf ab, eine Lücke zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu schließen, um die Entwicklung insgesamt zu rationalisieren.
Die Produktfindung ist ein wichtiger Bestandteil agiler Methoden, da ihr Ziel darin besteht, sicherzustellen, dass Produkte gebaut werden, die Kunden lieben. Die Produktfindung beinhaltet das Lernen durch eine Reihe von Methoden, darunter Design Thinking, Lean Start-up und A/B-Tests, um nur einige zu nennen. Dual Track Agile ist eine agile Methodik, die zwei getrennte Tracks enthält: den „Discovery“-Track und den „Delivery“-Track.
Feature-Driven Development ist ein pragmatischer Softwareprozess, der kunden- und architekturzentriert ist. Feature-Driven Development (FDD) ist ein agiles Softwareentwicklungsmodell, das den Arbeitsablauf danach organisiert, welche Features als nächstes entwickelt werden müssen.
eXtreme Programming wurde Ende der 1990er Jahre von Ken Beck, Ron Jeffries und Ward Cunningham entwickelt. Während dieser Zeit arbeitete das Trio am Chrysler Comprehensive Compensation System (C3), um das Gehaltsabrechnungssystem des Unternehmens zu verwalten. eXtreme Programming (XP) ist eine Methode zur Softwareentwicklung. Es wurde entwickelt, um die Softwarequalität und die Anpassungsfähigkeit von Software an sich ändernde Kundenanforderungen zu verbessern.
Die agile Methodik ist in erster Linie für die Softwareentwicklung gedacht (und auch andere Geschäftsdisziplinen haben sie übernommen). Lean Thinking ist eine Prozessverbesserungstechnik, bei der Teams die Wertströme priorisieren, um sie kontinuierlich zu verbessern. Beide Methoden betrachten den Kunden als Hauptantriebskraft für Verbesserungen und Abfallreduzierung. Beide Methoden betrachten die Verbesserung als etwas Kontinuierliches.
Ein Startup-Unternehmen ist ein High-Tech-Unternehmen, das versucht, ein skalierbares Unternehmen aufzubauen Geschäftsmodell in technologiegetriebenen Branchen. Ein Startup-Unternehmen folgt in der Regel einer Lean-Methodik, sofern kontinuierlich Innovation, angetrieben durch eingebaute virale Schleifen, ist die Regel. Also Fahren Wachstum und Gebäude Netzwerkeffekte als Folge davon Strategie.
Kanban ist ein Lean-Manufacturing-Framework, das erstmals Ende der 1940er Jahre von Toyota entwickelt wurde. Das Kanban-Framework ist ein Mittel zur Visualisierung der Arbeit, während sie sich durch die Identifizierung potenzieller Engpässe bewegt. Dies geschieht durch einen Prozess namens Just-in-Time (JIT)-Fertigung, um Konstruktionsprozesse zu optimieren, die Herstellung von Produkten zu beschleunigen und die Markteinführung zu verbessern Strategie.
RAD wurde erstmals 1991 vom Autor und Berater James Martin eingeführt. Martin erkannte und nutzte die endlose Veränderbarkeit von Software beim Entwerfen von Entwicklungsmodellen. Rapid Application Development (RAD) ist eine Methodik, die sich auf schnelle Bereitstellung durch kontinuierliches Feedback und häufige Iterationen konzentriert.
Scaled Agile Lean Development (ScALeD) hilft Unternehmen, einen ausgewogenen Ansatz für agile Übergangs- und Skalierungsfragen zu finden. Der ScALed-Ansatz hilft Unternehmen, erfolgreich auf Veränderungen zu reagieren. Inspiriert von einer Kombination aus schlanken und agilen Werten ist ScALed praxisorientiert und kann durch verschiedene agile Frameworks und Praktiken vervollständigt werden.
Das Spotify-Modell ist ein autonomer Ansatz zur agilen Skalierung, der sich auf kulturelle Kommunikation, Verantwortlichkeit und Qualität konzentriert. Das Spotify-Modell wurde erstmals 2012 anerkannt, nachdem Henrik Kniberg und Anders Ivarsson ein Whitepaper veröffentlichten, in dem detailliert beschrieben wird, wie das Streaming-Unternehmen Spotify Agilität angeht. Daher stellt das Spotify-Modell eine Weiterentwicklung der Agilität dar.
Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei TDD um eine testgetriebene Technik zur schnellen und nachhaltigen Bereitstellung hochwertiger Software. Es ist ein iterativer Ansatz, der auf der Idee basiert, dass ein fehlgeschlagener Test geschrieben werden sollte, bevor Code für ein Feature oder eine Funktion geschrieben wird. Test-Driven Development (TDD) ist ein Ansatz zur Softwareentwicklung, der auf sehr kurze Entwicklungszyklen setzt.
Timeboxing ist eine einfache, aber leistungsstarke Zeitmanagementtechnik zur Verbesserung der Produktivität. Timeboxing beschreibt den Prozess der proaktiven Planung eines Zeitblocks für eine Aufgabe in der Zukunft. Es wurde erstmals vom Autor James Martin in einem Buch über agile Softwareentwicklung beschrieben.
Scrum ist eine von Ken Schwaber und Jeff Sutherland gemeinsam entwickelte Methodik für die effektive Teamzusammenarbeit bei komplexen Produkten. Scrum war in erster Linie für Softwareentwicklungsprojekte gedacht, um alle 2-4 Wochen neue Softwarefähigkeiten bereitzustellen. Es ist eine Untergruppe von Agile, die auch im Projektmanagement verwendet wird, um die Produktivität von Startups zu verbessern.
Scrum Anti-Patterns beschreiben jede attraktive, einfach zu implementierende Lösung, die ein Problem letztendlich verschlimmert. Daher sollten diese Praktiken nicht befolgt werden, um das Auftreten von Problemen zu vermeiden. Einige klassische Beispiele für Scrum-Anti-Patterns sind abwesende Product Owner, vorab zugewiesene Tickets (die Einzelpersonen dazu bringen, isoliert zu arbeiten) und das Herabsetzen von Retrospektiven (bei denen Review-Meetings nicht nützlich sind, um wirklich Verbesserungen vorzunehmen).
Scrum at Scale (Scrum@Scale) ist ein Framework, das Scrum-Teams verwenden, um komplexe Probleme anzugehen und hochwertige Produkte zu liefern. Scrum at Scale wurde durch ein Joint Venture zwischen der Scrum Alliance und Scrum Inc. ins Leben gerufen. Das Joint Venture wurde von Jeff Sutherland, einem Mitbegründer von Scrum und einem der Hauptautoren des Agilen Manifests, geleitet.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
