Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die einem Unternehmen dabei helfen, künstliche Intelligenz erfolgreich zu betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
Operationen für maschinelles Lernen verstehen
Machine Learning Ops ist ein relativ neues Konzept, da die kommerzielle Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) ebenfalls ein aufstrebender Prozess ist.
Tatsächlich tauchte die KI vor weniger als einem Jahrzehnt auf, nachdem ein Forscher damit einen Wettbewerb zur Bilderkennung gewann.
Seitdem ist künstliche Intelligenz zu sehen in:
Übersetzen von Websites in verschiedene Sprachen.
Berechnung des Kreditrisikos für Hypotheken- oder Kreditanträge.
Umleitung von Kundendienstanrufen an die zuständige Abteilung.
Unterstützung des Krankenhauspersonals bei der Analyse von Röntgenbildern.
Optimieren der Logistik- und Lieferkettenabläufe von Supermärkten.
Automatisierung der Textgenerierung für Kundensupport, SEO und Texterstellung.
Da die KI allgegenwärtiger wird, muss dies auch das maschinelle Lernen tun, das sie antreibt. MLOps wurde als Reaktion auf die Notwendigkeit für Unternehmen entwickelt, einem entwickelten Framework für maschinelles Lernen zu folgen.
Basierend auf DevOps-Praktiken versucht MLOps, eine grundlegende Diskrepanz zwischen sorgfältig erstelltem Code und unvorhersehbaren Daten aus der realen Welt zu beheben. Diese Trennung kann zu Problemen wie langsamer oder inkonsistenter Bereitstellung, geringer Reproduzierbarkeit und Leistungseinbußen führen.
Die vier Leitprinzipien von Machine Learning Ops
Wie bereits erwähnt, ist MLOps keine einzelne technische Lösung, sondern eine Reihe von Best Practices oder Leitprinzipien.
Im Folgenden sehen Sie sich die einzelnen Elemente in keiner bestimmten Reihenfolge an:
Maschinelles Lernen sollte reproduzierbar sein
Das heißt, Daten müssen in der Lage sein, jede Produktion zu auditieren, zu verifizieren und zu reproduzieren Modell.
Versionskontrolle für Code in der Softwareentwicklung ist Standard.
Aber beim maschinellen Lernen müssen Daten, Parameter und Metadaten alle versioniert werden.
Durch Speichern Modell Trainingsartefakte, die Modell können bei Bedarf auch reproduziert werden.
Maschinelles Lernen sollte kollaborativ sein
MLOps befürwortet dieses maschinelle Lernen Modell Die Produktion ist sichtbar und kollaborativ.
Alles von der Datenextraktion bis Modell Die Bereitstellung sollte angegangen werden, indem implizites Wissen in Code umgewandelt wird.
Maschinelles Lernen sollte getestet und überwacht werden
Da maschinelles Lernen eine Ingenieurspraxis ist, sollten Testen und Überwachen nicht vernachlässigt werden.
Die Leistung im Zusammenhang mit MLOps umfasst sowohl die prädiktive Bedeutung als auch die technische Leistung.
Vorbildliche Einhaltungsstandards müssen gesetzt und erwartetes Verhalten sichtbar gemacht werden.
Auf das Bauchgefühl sollte sich die Mannschaft nicht verlassen.
Maschinelles Lernen sollte kontinuierlich sein
Es ist wichtig zu erkennen, dass ein maschinelles Lernen Modell ist temporär und sein Lebenszyklus hängt vom Anwendungsfall und davon ab, wie dynamisch die zugrunde liegenden Daten sind.
Während ein vollautomatisiertes System im Laufe der Zeit schrumpfen kann, muss maschinelles Lernen als kontinuierlicher Prozess betrachtet werden, bei dem das Umlernen so einfach wie möglich gemacht wird.
Implementierung von MLOps in den Geschäftsbetrieb
Im weitesten Sinne können Unternehmen MLOps implementieren, indem sie einige Schritte befolgen:
Schritt 1 – Stakeholder erkennen
MLOps-Projekte sind oft große, komplexe, multidisziplinäre Initiativen, die die Beiträge verschiedener Interessengruppen erfordern.
Dazu gehören offensichtliche Stakeholder wie Machine Learning Engineers, Data Scientists und DevOps Engineers.
Diese Projekte erfordern jedoch auch die Zusammenarbeit und Zusammenarbeit von IT, Management und Dateningenieuren.
Schritt 2 – Investieren Sie in die Infrastruktur
Es gibt eine Reihe von Infrastrukturprodukten auf dem Markt, und nicht alle sind gleich geboren.
Bei der Entscheidung über die Einführung eines Produkts sollte ein Unternehmen Folgendes berücksichtigen:
Reproduzierbarkeit
Das Produkt muss die Beibehaltung von Data Science-Wissen erleichtern.
Tatsächlich wird die einfache Reproduzierbarkeit durch Datenversionskontrolle und Experimentverfolgung bestimmt.
effizienz
Führt das Produkt zu Zeit- oder Kosteneinsparungen? Kann maschinelles Lernen beispielsweise manuelle Arbeit beseitigen, um die Pipeline-Fähigkeit zu erhöhen?
Integrierbarkeit
Lässt sich das Produkt gut in bestehende Prozesse oder Systeme integrieren?
Schritt 3 – Automatisierung
Vor dem Übergang in die Produktion müssen Machine-Learning-Projekte in kleinere, überschaubarere Komponenten aufgeteilt werden.
Diese Komponenten müssen verwandt sein, aber separat entwickelt werden können.
Der Prozess der Aufteilung eines Problems in verschiedene Komponenten zwingt das Produktteam dazu, einem gemeinsamen Prozess zu folgen.
Dies fördert die Bildung einer klar definierten Sprache zwischen Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, die zusammenarbeiten, um ein Produkt zu erstellen, das sich automatisch selbst aktualisieren kann.
Diese Fähigkeit ähnelt der DevOps-Praxis der kontinuierlichen Integration (CI).
MLOps und AIaaS
Artificial Intelligence as a Service (AlaaS) hilft Unternehmen, Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) ohne das damit verbundene Fachwissen zu integrieren. In der Regel bauen AIaaS-Dienste auf Cloud-basierten Anbietern wie Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure und IMB Cloud auf, die als IaaS verwendet werden. Der KI-Dienst, das Framework und die auf diesen Infrastrukturen aufbauenden Arbeitsabläufe werden Endkunden für verschiedene Anwendungsfälle angeboten (z. Inventar Management Services, Fertigungsoptimierungen, Texterstellung).Quelle: cloud.google.com
MLOps besteht aus verschiedenen Phasen, die auf einer KI-Plattform aufbauen, in denen Modelle vorbereitet (über Datenkennzeichnung, Big Query-Datensätze und Cloud-Speicher), erstellt, validiert und bereitgestellt werden müssen.
Und MLOps ist eine riesige Welt, die aus vielen beweglichen Teilen besteht.
In der Tat, bevor der ML-Code betrieben werden kann, wie auf hervorgehoben Google Cloud, es wird viel ausgegeben „Konfiguration, Automatisierung, Datenerfassung, Datenverifizierung, Testen und Debuggen, Ressourcenmanagement, Modellieren Analyse, Prozess- und Metadatenverwaltung, Serverinfrastruktur und Überwachung.“
Der ML-Prozess
ML-Modelle folgen mehreren Schritten, ein Beispiel ist: Datenextraktion > Daten Analyse > Datenvorbereitung > Modelltraining > Modellbewertung > Modellvalidierung > Modellbereitstellung > Modellüberwachung.
Beispiele für maschinelles Lernen
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Operationen des maschinellen Lernens bei Unternehmen wie Uber und Booking.com angewendet werden.
Uber ist ein zweiseitiger Marktplatz, eine Plattform Geschäftsmodell das Fahrer und Mitfahrer verbindet, mit einer Schnittstelle, die Gamification-Elemente enthält, die es zwei Seiten erleichtert, sich zu verbinden und Transaktionen durchzuführen. Uber verdient Geld, indem es Gebühren aus den Bruttobuchungen der Plattform einzieht.
Uber Michelangelo ist der Name für das maschinelle Lernen von Uber Plattform das den Workflow teamübergreifend standardisiert und die Koordination verbessert.
Vor der Entwicklung von Michelangelo hatte Uber aufgrund der enormen Größe des Unternehmens und seiner Geschäftstätigkeit Schwierigkeiten, maschinelle Lernmodelle zu implementieren.
Während Datenwissenschaftler Vorhersagemodelle entwickelten, erstellten Ingenieure auch maßgeschneiderte, einmalige Systeme, die diese Modelle in der Produktion verwendeten.
Letztendlich beschränkte sich der Einfluss des maschinellen Lernens bei Uber auf alles, was Wissenschaftler und Ingenieure in kurzer Zeit mit überwiegend Open-Source-Tools bauen konnten.
Michelangelo wurde konzipiert, um ein System bereitzustellen, mit dem zuverlässige, einheitliche und reproduzierbare Pipelines für die Erstellung und Verwaltung von Vorhersage- und Trainingsdaten in großem Maßstab erstellt werden können.
Heute sind die MLOps Plattform standardisiert Arbeitsabläufe und Prozesse über ein End-to-End-System, in dem Benutzer ML-Systeme einfach erstellen und betreiben können.
Während Michelangelo Dutzende von Modellen im gesamten Unternehmen für unzählige Anwendungsfälle verwaltet, ist seine Anwendung auf UberEATS ist eine kurze Erwähnung wert.
Uber Eats ist ein dreiseitiger Marktplatz, der einen Fahrer, einen Restaurantbesitzer und einen Kunden mit Uber Eats verbindet Plattform im Zentrum. Der dreiseitige Marktplatz bewegt sich um drei Akteure: Restaurants zahlen Provisionen auf die Bestellungen an Uber Eats; Kunden zahlen die kleinen Liefergebühren und manchmal Stornierungsgebühren; Fahrer verdienen durch zuverlässige und pünktliche Lieferungen.
Hier wurde maschinelles Lernen in die Vorhersagen von Essenslieferzeiten, Restaurantrankings, Suchrankings und die automatische Vervollständigung der Suche integriert.
Die Berechnung der Essenslieferzeit wird als besonders komplex angesehen und beinhaltet viele bewegliche Teile, wobei Michelangelo Baumregressionsmodelle verwendet, um End-to-End-Lieferschätzungen auf der Grundlage mehrerer aktueller und historischer Metriken vorzunehmen.
Booking.com ist die größte Online-Reisebüro-Website der Welt, auf der Benutzer nach Millionen verschiedener Unterkunftsmöglichkeiten suchen können.
Wie Uber benötigte Booking.com eine komplexe Lösung für maschinelles Lernen, die in großem Umfang bereitgestellt werden konnte.
Um die missliche Lage des Unternehmens zu verstehen, stellen Sie sich einen Benutzer vor, der nach einer Unterkunft in Paris sucht.
Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels gibt es über 4,700 Einrichtungen – es wäre jedoch unrealistisch zu erwarten, dass der Benutzer sie alle ansieht.
Woher weiß Booking.com also, welche Optionen angezeigt werden sollen?
Auf einer etwas einfachen Ebene listen maschinelle Lernalgorithmen Hotels auf der Grundlage von Eingaben wie Standort, Bewertung, Preis und Ausstattung auf.
Die Algorithmen berücksichtigen auch verfügbare Daten über den Benutzer, wie z. B. seine Neigung, bestimmte Arten von Unterkünften zu buchen, und ob die Reise geschäftlich oder privat ist oder nicht.
Komplexeres maschinelles Lernen wird verwendet, um dies zu vermeiden Plattform Anzeigen von Ergebnissen, die aus ähnlichen Hotels bestehen.
Es wäre unklug, wenn Booking.com auf der ersten Ergebnisseite 10 3-Sterne-Hotels in Paris zum gleichen Preis auflisten würde.
Um dem entgegenzuwirken, umfasst maschinelles Lernen Aspekte der Verhaltensökonomie wie den Kompromiss zwischen Exploration und Exploitation.
Der Algorithmus sammelt auch Daten über den Benutzer, während er nach einer Unterkunft sucht.
Vielleicht verbringen sie mehr Zeit damit, sich familienfreundliche Hotels mit Swimmingpool anzusehen, oder vielleicht zeigen sie eine Vorliebe für ein Bed & Breakfast in der Nähe des Eiffelturms.
Ein wichtiger, aber manchmal übersehener Aspekt der Booking.com-Website sind die Eigentümer und Gastgeber der Unterkunft.
Diese Nutzergruppe hat ihre eigenen Interessen, die manchmal mit Urlaubern und dem Unternehmen selbst in Konflikt geraten.
Im letzteren Fall wird maschinelles Lernen eine immer wichtigere Rolle in der Beziehung von Booking.com zu seinen Anbietern und damit auch in seiner langfristigen Rentabilität spielen.
Booking.com ist heute der Höhepunkt von 150 erfolgreichen kundenorientierten maschinellen Lernanwendungen, die von Dutzenden von Teams im gesamten Unternehmen entwickelt wurden.
Diese wurden Hunderten von Millionen Benutzern ausgesetzt und durch randomisierte, aber kontrollierte Studien validiert.
Das Unternehmen kam zu dem Schluss, dass der iterative, hypothesengesteuerte Prozess, der sich von anderen Disziplinen inspirieren ließ, der Schlüssel zum Erfolg der Initiative war.
Die zentralen Thesen
Machine Learning Ops umfasst eine Reihe von Best Practices, die Unternehmen dabei helfen, künstliche Intelligenz erfolgreich zu integrieren.
Machine Learning Ops versucht, die Diskrepanz zwischen sorgfältig geschriebenem Code und unvorhersehbaren Daten aus der realen Welt zu beheben. Auf diese Weise kann MLOps die Effizienz von Veröffentlichungszyklen für maschinelles Lernen verbessern.
Die Implementierung von Machine Learning Ops kann komplex sein und ist daher auf den Input vieler verschiedener Interessengruppen angewiesen. Auch die Investition in die richtige Infrastruktur und die Fokussierung auf die Automatisierung sind entscheidend.
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 Programmmanagement ist ein Mittel, um zusammenhängende Arbeit so zu verwalten, zu planen und zu koordinieren, dass die Wertschöpfung für alle wichtigen Stakeholder betont wird. Agile Program Management (AgilePgM) ist ein disziplinierter und dennoch flexibler agiler Ansatz zur Bewältigung transformativer Veränderungen innerhalb einer Organisation.
Agiles Projektmanagement (APM) ist a und Dritten 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 und Dritten . Um sicherzustellen, dass Analysten über die erforderlichen Fähigkeiten und Fachkenntnisse verfügen, wurde die AgileBA-Zertifizierung entwickelt.
Agile Führung ist die Verkörperung der Prinzipien des agilen Manifests durch einen Manager oder ein Managementteam. Agile Führung wirkt sich auf zwei wichtige Ebenen eines Unternehmens aus. Die Strukturebene definiert die Rollen, Verantwortlichkeiten und Kennzahlen. Die Verhaltensebene beschreibt die Handlungen, die Führungskräfte nach agilen Prinzipien gegenüber anderen zeigen.
Bimodales Portfoliomanagement (BimodalPfM) hilft einem Unternehmen, sowohl agile als auch traditionelle Portfolios gleichzeitig zu verwalten. Bimodales Portfoliomanagement – manchmal auch als bimodale Entwicklung bezeichnet – wurde vom Forschungs- und Beratungsunternehmen Gartner geprägt. Das Unternehmen argumentierte, dass viele agile Organisationen einige Aspekte ihres Betriebs immer noch mit traditionellen Bereitstellungsmodellen ausführen müssten.
Geschäft Innovation geht es darum, neue Möglichkeiten für ein Unternehmen zu schaffen, um seine Kernangebote und Einnahmequellen neu zu erfinden und zu verbessern Value Proposition für bestehende oder neue Kunden und erneuert damit sein gesamtes Geschäftsmodell. Geschäft Innovation Quellen, indem sie die Struktur des Marktes verstehen und diese Veränderungen anpassen oder antizipieren.
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.
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.
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 schnell beantwortet werden Design und Prototyping mit Fokus auf den Endverbraucher. EIN Design Der 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, 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.
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, einschließlich Design Thinking, Lean Startup und A/B-Testing, 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.
Das ICE-Bewertungsmodell ist eine agile Methodik, die Funktionen anhand von Daten nach drei Komponenten priorisiert: Wirkung, Vertrauen und einfache Implementierung. Das ICE-Bewertungsmodell wurde ursprünglich vom Autor und erstellt Wachstum Experte Sean Ellis, um Unternehmen bei der Expansion zu unterstützen. Heute wird das Modell häufig verwendet, um Projekte, Funktionen, Initiativen und Rollouts zu priorisieren. Es eignet sich ideal für die Produktentwicklung in der Frühphase, in der es einen kontinuierlichen Ideenfluss gibt und die Dynamik aufrechterhalten werden muss.
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.
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 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.
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 und Dritten .
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 und Dritten .
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.
Scrumban ist ein Projektmanagement-Framework, das eine Mischung aus zwei beliebten agilen Methoden ist: Scrum und Kanban. Scrumban ist ein beliebter Ansatz, um Unternehmen dabei zu unterstützen, sich auf die richtigen strategischen Aufgaben zu konzentrieren und gleichzeitig ihre Prozesse zu stärken.
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.
Stretch Objectives beschreiben jede Aufgabe, die ein agiles Team zu erledigen plant, ohne sich ausdrücklich dazu zu verpflichten. Teams integrieren während eines Sprints oder Programminkrements (PI) als Teil von Scaled Agile erweiterte Ziele. Sie werden verwendet, wenn das agile Team unsicher ist, ob es in der Lage ist, ein Ziel zu erreichen. Daher sind Stretch-Ziele stattdessen Ergebnisse, die zwar äußerst wünschenswert sind, aber nicht den Unterschied zwischen Erfolg oder Misserfolg jedes Sprints ausmachen.
Das Wasserfallmodell wurde erstmals 1956 von Herbert D. Benington während einer Präsentation über die Software beschrieben, die während des Kalten Krieges in der Radarbildgebung verwendet wurde. Da es damals noch keine wissensbasierten, kreativen Softwareentwicklungsstrategien gab, wurde die Wasserfallmethode zum Standard. Das Wasserfallmodell ist ein lineares und sequentielles Projektmanagement-Framework.
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.
