Learn ist der letzte Schritt des SAFe for DevOps Health Radar, und in vielerlei Hinsicht der wichtigste. Hier treffen wir die schwierigen Entscheidungen darüber, wo wir investieren, wo wir aufhören und wie wir alles, was wir tun, kontinuierlich verbessern. In diesem Video erkläre ich, was der Learn-Schritt umfasst und warum er der Schlüssel ist, um das Richtige richtig zu bauen.
Der Weg zum Learn-Schritt#
Bevor wir zum Learn-Schritt gelangen, haben wir die gesamte Continuous Delivery Pipeline durchlaufen. Alles beginnt mit guten Ideen vom Kunden oder Business. Wir extrahieren die Hypothese, erfassen sie im Epic Hypothesis Statement, forschen gemeinsam nach dem echten Kundenbedürfnis, entwerfen die minimale Architektur und brechen das Epic in priorisierte Features auf dem Backlog herunter.
Dann entwickeln wir User Stories, committen Code, bauen deploybare Artefakte, testen End-to-End, deployen in die Staging-Umgebung und deployen in die Produktion mit dem Feature Toggle ausgeschaltet. Wir verifizieren in der Produktion, monitoren und reagieren als ganzes Team auf Incidents. Wenn das Business sagt, der Zeitpunkt ist richtig, schalten wir den Feature Toggle ein. Wir stabilisieren und messen dann, ob unsere Hypothese standhält.
Jetzt, mit all diesen Messdaten, betreten wir den Learn-Schritt.
Pivot or Persevere#
Mit dem Wissen aus dem Measure-Schritt können wir eine Pivot-or-Persevere-Entscheidung treffen. Sollen wir mehr oder weniger in ein Feature oder Epic investieren?
Das ist entscheidend, weil eines der Hauptprobleme in der heutigen Software-Entwicklung darin besteht, dass wir so viele gute Ideen haben, aber nicht genügend Ressourcen, um alle umzusetzen. Wir müssen die Epics und Features identifizieren, die den grössten Geschäftswert bringen, und in diese investieren. Nur weil wir etwas gebaut haben, heisst das nicht, dass wir es behalten, warten oder noch mehr Geld investieren müssen. Wir müssen die Sunk Costs ignorieren und uns auf das konzentrieren, was den grössten Wert für unsere Kunden bringt.
“Nur weil wir etwas gebaut haben, heisst das nicht, dass wir ein Feature behalten oder mehr Geld investieren müssen. Wir müssen die Sunk Costs ignorieren.”
Das verbindet sich mit dem Lean-Startup-Zyklus, der durch den gesamten SAFe DevOps Health Radar läuft. Im Hypothesize-Schritt haben wir die Hypothese erstellt. Im Measure-Schritt haben wir Daten gesammelt. Jetzt im Learn-Schritt treffen wir die Entscheidung: Ist die Hypothese bewiesen und wir investieren mehr, oder ist sie widerlegt und wir stoppen oder machen einen Pivot zu einem neuen Epic?
Value Stream Mapping#
Im Learn-Schritt analysieren wir auch unseren Wertstrom. Wir führen einen Value-Stream-Mapping-Workshop durch. So funktioniert es im Überblick:
- Alle Schritte identifizieren, die nötig sind, um eine Idee von der Entstehung in die Produktion zu bringen.
- Alle Personen identifizieren, die in jedem Prozessschritt benötigt werden.
- Die Process Time messen: die tatsächliche wertschöpfende Arbeitszeit in jedem Schritt.
- Die Lead Time messen: die gesamte verstrichene Zeit von einem Prozessschritt bis zum Ende des nächsten.
- Die Percentage Complete and Accurate (%C&A) messen: wie oft der Output eines Schritts vom nächsten Schritt ohne Nacharbeit genutzt werden kann.
Mit diesen Daten sieht man den aktuellen Wertstrom klar, identifiziert Engpässe und fokussiert sich auf deren Beseitigung. Dann definiert man den zukünftigen Wertstrom: wo man hin möchte. Man beseitigt Engpässe, optimiert den Fluss und eliminiert unnötige Prozessschritte. Dann identifiziert man die Schritte, die nötig sind, um vom aktuellen zum zukünftigen Zustand zu gelangen.
Alle drei Monate überprüft man den Wertstrom und bewertet, wie er sich verbessert hat. Diese kontinuierliche Analyse stellt fortlaufenden Fortschritt sicher.
Unermüdliche Verbesserung#
Der Learn-Schritt steht für unermüdliche Verbesserung. Wir pflegen und verbessern unsere Continuous Delivery Pipelines kontinuierlich, um unsere Fähigkeit zum Testen von Hypothesen zu verbessern. Diese Verbesserung geschieht durch mehrere Praktiken:
Retrospektiven: Alle zwei Wochen hält das gesamte Team eine Retrospektive. Was lief gut? Was können wir verbessern? Das Team erstellt Backlog-Items für Verbesserungsmassnahmen und arbeitet sie im nächsten Sprint ab.
Wertstromanalyse: Den Wertstrom kontinuierlich analysieren, Engpässe identifizieren, zur Ursache vordringen und sie systematisch beheben.
Incident Post-Mortems: Nach jedem Incident eine Post-Mortem-Analyse durchführen. Identifizieren, was in Zukunft besser gemacht werden kann, und kontinuierlich verbessern, damit solche Incidents verhindert werden.
Die Reifegrade#
Der SAFe DevOps Health Radar bietet ein Reifegradmodell für den Learn-Schritt:
- Sit: Features werden nach dem Release nie evaluiert.
- Crawl: Features werden manchmal mit subjektiven Informationen oder einseitigen Meinungen bewertet.
- Walk: Hypothesen werden mit objektiven Messungen evaluiert, aber Entscheidungen werden stark von Firmenpolitik beeinflusst.
- Run: Hypothesen werden objektiv evaluiert. Pivot-or-Persevere-Entscheidungen werden ohne Gnade oder schlechtes Gewissen getroffen.
- Fly: Kontinuierliches Lernen und Experimentieren sind in der DNA der Organisation verankert.
Wo steht Ihr Team auf dieser Skala? Das Ziel ist, sich in Richtung objektiver, datengetriebener Entscheidungen zu bewegen, die frei von Politik und Sunk-Cost-Denken sind.
Was der Learn-Schritt liefert#
Das Ergebnis des Learn-Schritts ist bedeutend:
Kontinuierliche Verbesserung: Man wird mit jeder Iteration besser. Jeder Sprint bringt neue Erkenntnisse und Verbesserungen für Pipeline und Prozesse.
Eine klare Sicht auf den Wertstrom: Alle, die im Wertstrom arbeiten, verstehen, wie Wert durch das System fliesst und wo die Engpässe sind. Dieses gemeinsame Verständnis bringt IT und Business in Einklang.
Schwierige Entscheidungen auf Basis von Daten: Man hat die Informationen, die nötig sind, um zu entscheiden, ob man mehr in ein Epic oder Feature investiert oder aufhört. Diese Entscheidungen setzen Ressourcen frei, die auf die Ideen umgelenkt werden können, die den grössten Wert bringen.
Fokus auf die richtigen Dinge: Durch das Stoppen von Arbeit an widerlegten Hypothesen senkt man den Work in Process und ermöglicht den Teams, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich zählt.
Kernaussagen#
- Pivot-or-Persevere-Entscheidungen datenbasiert treffen. Sunk Costs ignorieren und sich auf das konzentrieren, was den grössten Wert für Kunden bringt.
- Den Wertstrom regelmässig visualisieren. Alle drei Monate den Wertstrom überprüfen, um Engpässe zu identifizieren und den Verbesserungsfortschritt zu verfolgen.
- Unermüdliche Verbesserung praktizieren. Jeden Sprint Retrospektiven halten, Incidents mit Post-Mortems analysieren und die Delivery Pipeline kontinuierlich verbessern.
- Auf objektive Bewertung abzielen. Weg von Politik und subjektiven Meinungen, hin zu datengetriebenen Entscheidungen über Features und Epics.
- Learn schliesst den Kreislauf. Die Erkenntnisse aus Learn fliessen zurück in die Continuous Exploration und schaffen einen kontinuierlichen Zyklus aus Hypothese, Bau, Messung und Lernen.
- Ressourcen freisetzen durch Stoppen. Nicht jede Idee verdient fortlaufende Investition. Arbeit an widerlegten Hypothesen zu stoppen ist genauso wertvoll wie die Weiterarbeit an bewiesenen.