SlideShare a Scribd company logo
1 of 34
Як маштабувати Agile
на великі проекти
Декілька слів про нас
Co-founder & trainer @ E5
Agile Project manager @ Ciklum
IC Agile certified professional
Agile Project manager/Consultant
@ Ciklum
IC Agile certified professional
А ви? ;)
SAFe: погляд з висоти
NDA
Чому маштабуватися?
Складний продукт
ІТ команда 50 – 100 чоловік
Розвиток функціоналу і потреба в
маштабуванні архітектури
Необхідність регулярних релізів
Наші передумови
Виділений реліз менеджер (RTE)
Команда архітекторів
Сильний лідерський склад
SCRUM команди
Виділена DevOps команда
TOP 5 причин для успішного
маштабування AGILE по версії VersionOne
Рівень портфоліо
Architectural
features
Business
features
Portfolio
Backlog
Business Owners
Head of IT Development
Portfolio
management
Strategic
Themes
Рівень релізу
3 релізи в одиночас
Deliver Develop Plan
Deliver Develop Plan
Deliver Develop Plan
Test Pack UATS2
Kanban
+ UAT S3
Pack &
Deliver
Portfolio
meeting
EG1 EG2 Planning
Agile Release Train
GoLive
CodeFreeze
S1
Commitment
Release Train Engineer
Product
Owner
Vision
Release
Goals Architectural Runway
Feature
roadmap
А до чого тут потяг?
Release scope
Планування релізу
Матриця залежностей
Випуск релізу
Рівень команди
2 weeks sprint
Team
Product
Owner Scrum
master
Sprint
backlog
Sprint
Planning
Daily
Stand up
Sprint Demo
Retrospective
Epic
grooming
Story
grooming
Маштабування організаційної структури
RTE DevOps LeadHead of IT DevelopmentCPO
PO 1
PO 2
PO N
SM 1
SM 2
SM N
TL 1
TL 1
TL N
QA Lead
Sen QA 1
Sen QA 2
Sen QA N
DevOps 1
DevOps 2
DevOps N
Arch 1
Arch 2
Arch N
…
…
…
…
…
…
Continuous improvement culture:
як підвищити рівень зрілості команди?
Improvement board
Topic Problem Profit
Demos Feedback from POs on
1. Demo meetings bring value both to POs and
external guests
2. We can collect feedback from all parties
Responsibilities of
SMs
What we are responsible for and what we
lack to execute it
1. Responsibilities are clear
2. We have all power (and cookies) we need
Commitments
Scrum Teams are responsible for making
and delivering commitments. We do not
have fully implemented "Getting things
done" mindset
motivated team to deliver realistic commitments,
managed expectations for PO and bussiness, managed
opportunities to deliver over commitment
How to process CI
blockers
Too many open Blockers in the system,
most of which are CI blockers
Clear understanding how to process CI blockers,
descries number of Open Blockers in the system
Leadership knowledge exchange
Expectations from position
Плюси та мінуси SAFe на
нашому проекті
Плюси
Маштабування  8+ Agile команд
Синхронізація  Прорітезація нових фіч і
архітектурних задач на рівні
портфоліо
 Синхронізація роботи між
командами на рівні релізу
Релізи  Інкрементальні релізи кожні 4
ітерації
 Можливість швидко випускати
маленькі патчі
Управління ризиками  Управління ризиками і
залежностями на ранніх стадіях
Якість  Контроль якості на всіх рівнях
 Управління технічним боргом
Продуктивність  Фокус для кожного релізу
 Повна загрузка девелопменту
Мінуси
Реліз процес ‒ Довгий Lead time
‒ Довгий процес випуску на
Production
Якість ‒ Виривання QA з спрінта для
регресії
Продуктивність ‒ Затягування грумінгів через
сирі вимоги
‒ Застрявання незакінчених
фіч при постійній зміні
бізнес пріорітетів
Підтримка процесу ‒ Додаткові ролі і ритуали для
підтримання процесу
Чи є альтернатива?
Статистика за 2014 рік від VersionOne
Корисні посилання
 SAFe (Scaled Agile Framework)
http://www.scaledagileframework.com
 DAD (Disciplined Agile Delivery)
https://disciplinedagiledelivery.wordpress.com/introduction-to-
dad/
 LeSS (Large-Scale Scrum)
http://less.works
_______________________________________________________
 Version One Agile report
http://info.versionone.com/state-of-agile-development-survey-
ninth.html
Прихнич Альона
helen@e-5.com.ua
Пашко Ірина
irpa@ciklum.com

More Related Content

Viewers also liked

про сухомлинського в.о.
про сухомлинського в.о.про сухомлинського в.о.
про сухомлинського в.о.
Divetypez
 
Suhomlinskiy
SuhomlinskiySuhomlinskiy
Suhomlinskiy
Divetypez
 
Василь Сухомлинський. Біографія.
Василь Сухомлинський. Біографія.Василь Сухомлинський. Біографія.
Василь Сухомлинський. Біографія.
HomichAlla
 
ілюстрації до казок
ілюстрації до казокілюстрації до казок
ілюстрації до казок
Lyubow Bondar
 
василь олександрович сухомлинський копия
василь олександрович сухомлинський   копиявасиль олександрович сухомлинський   копия
василь олександрович сухомлинський копия
NataKvasha
 
Презентація В.О.Сухомлинський 3
Презентація В.О.Сухомлинський 3Презентація В.О.Сухомлинський 3
Презентація В.О.Сухомлинський 3
Sergeevna1985
 
презентація сухомлинський
презентація сухомлинськийпрезентація сухомлинський
презентація сухомлинський
Sl H
 

Viewers also liked (11)

Портфоліо Рижикова
Портфоліо РижиковаПортфоліо Рижикова
Портфоліо Рижикова
 
про сухомлинського в.о.
про сухомлинського в.о.про сухомлинського в.о.
про сухомлинського в.о.
 
В.Сухомлинський дитячий письменник
В.Сухомлинський  дитячий письменникВ.Сухомлинський  дитячий письменник
В.Сухомлинський дитячий письменник
 
Suhomlinskiy
SuhomlinskiySuhomlinskiy
Suhomlinskiy
 
Василь Сухомлинський. Біографія.
Василь Сухомлинський. Біографія.Василь Сухомлинський. Біографія.
Василь Сухомлинський. Біографія.
 
ілюстрації до казок
ілюстрації до казокілюстрації до казок
ілюстрації до казок
 
Василь Сухомлинський
Василь СухомлинськийВасиль Сухомлинський
Василь Сухомлинський
 
василь олександрович сухомлинський копия
василь олександрович сухомлинський   копиявасиль олександрович сухомлинський   копия
василь олександрович сухомлинський копия
 
Презентація В.О.Сухомлинський 3
Презентація В.О.Сухомлинський 3Презентація В.О.Сухомлинський 3
Презентація В.О.Сухомлинський 3
 
презентація сухомлинський
презентація сухомлинськийпрезентація сухомлинський
презентація сухомлинський
 
презентація сухомлинський
презентація сухомлинськийпрезентація сухомлинський
презентація сухомлинський
 

Similar to PMLab. Алена Прихнич и Ірина Пашко "Як масштабувати agile на великі проекти"

Як РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdf
Як РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdfЯк РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdf
Як РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdf
E-5
 

Similar to PMLab. Алена Прихнич и Ірина Пашко "Як масштабувати agile на великі проекти" (20)

Agile (IF PM Group) v2
Agile (IF PM Group) v2Agile (IF PM Group) v2
Agile (IF PM Group) v2
 
Швейцарія, масштабування Scrum і розподілені команди от Романа Сахарова
Швейцарія, масштабування Scrum і розподілені команди от Романа СахароваШвейцарія, масштабування Scrum і розподілені команди от Романа Сахарова
Швейцарія, масштабування Scrum і розподілені команди от Романа Сахарова
 
Agile Feedback Loops (ukr)
Agile Feedback Loops (ukr)Agile Feedback Loops (ukr)
Agile Feedback Loops (ukr)
 
Alexander Marchenko: Адаптивність чи довгострокове планування? (UA)
Alexander Marchenko: Адаптивність чи довгострокове планування? (UA)Alexander Marchenko: Адаптивність чи довгострокове планування? (UA)
Alexander Marchenko: Адаптивність чи довгострокове планування? (UA)
 
Nikita Zahurdaiev: Найдієвіші методології для PMO (UA)
Nikita Zahurdaiev: Найдієвіші методології для PMO (UA)Nikita Zahurdaiev: Найдієвіші методології для PMO (UA)
Nikita Zahurdaiev: Найдієвіші методології для PMO (UA)
 
Нікіта Загурдаєв - Найдієвіші методології для PMO
Нікіта Загурдаєв - Найдієвіші методології для PMOНікіта Загурдаєв - Найдієвіші методології для PMO
Нікіта Загурдаєв - Найдієвіші методології для PMO
 
Alice Averina: Launching a Successful Growth Team: Everything You Need to Kno...
Alice Averina: Launching a Successful Growth Team: Everything You Need to Kno...Alice Averina: Launching a Successful Growth Team: Everything You Need to Kno...
Alice Averina: Launching a Successful Growth Team: Everything You Need to Kno...
 
Роман Сахаров “Кар’єрний розвиток аналітика: стан та перспективи”
Роман Сахаров “Кар’єрний розвиток аналітика: стан та перспективи”Роман Сахаров “Кар’єрний розвиток аналітика: стан та перспективи”
Роман Сахаров “Кар’єрний розвиток аналітика: стан та перспективи”
 
Andrii Skoromnyi: Чому не працює методика "5 Чому?" – і яка є альтернатива? (UA)
Andrii Skoromnyi: Чому не працює методика "5 Чому?" – і яка є альтернатива? (UA)Andrii Skoromnyi: Чому не працює методика "5 Чому?" – і яка є альтернатива? (UA)
Andrii Skoromnyi: Чому не працює методика "5 Чому?" – і яка є альтернатива? (UA)
 
Ruslan Kusov_baq_2019_dev_ops_or_not_devops
Ruslan Kusov_baq_2019_dev_ops_or_not_devopsRuslan Kusov_baq_2019_dev_ops_or_not_devops
Ruslan Kusov_baq_2019_dev_ops_or_not_devops
 
DaKiRy_PMWeekend2016_Роман Сахаров "Як відсутність бачення продукту псує прое...
DaKiRy_PMWeekend2016_Роман Сахаров "Як відсутність бачення продукту псує прое...DaKiRy_PMWeekend2016_Роман Сахаров "Як відсутність бачення продукту псує прое...
DaKiRy_PMWeekend2016_Роман Сахаров "Як відсутність бачення продукту псує прое...
 
Lviv PMDay 2015 S Михайло Попчук: “Синхронізація декількох Agile команд в про...
Lviv PMDay 2015 S Михайло Попчук: “Синхронізація декількох Agile команд в про...Lviv PMDay 2015 S Михайло Попчук: “Синхронізація декількох Agile команд в про...
Lviv PMDay 2015 S Михайло Попчук: “Синхронізація декількох Agile команд в про...
 
Як найняти 
cкрам команду
Як найняти 
cкрам командуЯк найняти 
cкрам команду
Як найняти 
cкрам команду
 
природна і економна дорожня карта для переходу команди розробки на тест центр...
природна і економна дорожня карта для переходу команди розробки на тест центр...природна і економна дорожня карта для переходу команди розробки на тест центр...
природна і економна дорожня карта для переходу команди розробки на тест центр...
 
РОМАН МАРІНСЬКИЙ «Організація та покращення QA Center of Excellence» QADay
РОМАН МАРІНСЬКИЙ «Організація та покращення QA Center of Excellence» QADayРОМАН МАРІНСЬКИЙ «Організація та покращення QA Center of Excellence» QADay
РОМАН МАРІНСЬКИЙ «Організація та покращення QA Center of Excellence» QADay
 
Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
 
Якість продукту при створенні ПЗ. SDLC (Software development lifecycle). Роль...
Якість продукту при створенні ПЗ. SDLC (Software development lifecycle). Роль...Якість продукту при створенні ПЗ. SDLC (Software development lifecycle). Роль...
Якість продукту при створенні ПЗ. SDLC (Software development lifecycle). Роль...
 
Проекти в ІТ.pptx
Проекти в ІТ.pptxПроекти в ІТ.pptx
Проекти в ІТ.pptx
 
РІНА УЖЕВКО «Вплив архітектури на стратегію тестування»
РІНА УЖЕВКО «Вплив архітектури на стратегію тестування»РІНА УЖЕВКО «Вплив архітектури на стратегію тестування»
РІНА УЖЕВКО «Вплив архітектури на стратегію тестування»
 
Як РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdf
Як РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdfЯк РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdf
Як РМу швидко влитися на різних стадіях проєкту_розробки продукту. .pptx.pdf
 

More from GeeksLab Odessa

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
GeeksLab Odessa
 
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
GeeksLab Odessa
 

More from GeeksLab Odessa (20)

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
 
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
 
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторDataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
 
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеDataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
 
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
 
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
 
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
 
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
 
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
 
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
 
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
 
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
 
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
 
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
 
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
 
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
 

Recently uploaded

Recently uploaded (10)

Супрун презентація_presentation_for_website.pptx
Супрун презентація_presentation_for_website.pptxСупрун презентація_presentation_for_website.pptx
Супрун презентація_presentation_for_website.pptx
 
psychologistpresentation-230215175859-50bdd6ed.ppt
psychologistpresentation-230215175859-50bdd6ed.pptpsychologistpresentation-230215175859-50bdd6ed.ppt
psychologistpresentation-230215175859-50bdd6ed.ppt
 
Супрун презентація_presentation_for_website.pptx
Супрун презентація_presentation_for_website.pptxСупрун презентація_presentation_for_website.pptx
Супрун презентація_presentation_for_website.pptx
 
Горбонос 2024_presentation_for_website.pptx
Горбонос 2024_presentation_for_website.pptxГорбонос 2024_presentation_for_website.pptx
Горбонос 2024_presentation_for_website.pptx
 
Габон
ГабонГабон
Габон
 
Спектроскоп. Спостереження оптичних явищ
Спектроскоп. Спостереження оптичних явищСпектроскоп. Спостереження оптичних явищ
Спектроскоп. Спостереження оптичних явищ
 
Роль українців у перемозі в Другій світовій війні
Роль українців у перемозі в Другій світовій війніРоль українців у перемозі в Другій світовій війні
Роль українців у перемозі в Другій світовій війні
 
Балади про Робіна Гуда. Аналіз образу Робіна Гуда
Балади про Робіна Гуда. Аналіз образу Робіна ГудаБалади про Робіна Гуда. Аналіз образу Робіна Гуда
Балади про Робіна Гуда. Аналіз образу Робіна Гуда
 
Відкрита лекція на тему: "Сидерати - як спосіб виживання"
Відкрита лекція на тему: "Сидерати - як спосіб виживання"Відкрита лекція на тему: "Сидерати - як спосіб виживання"
Відкрита лекція на тему: "Сидерати - як спосіб виживання"
 
Defectolog_presentation_for_website.pptx
Defectolog_presentation_for_website.pptxDefectolog_presentation_for_website.pptx
Defectolog_presentation_for_website.pptx
 

PMLab. Алена Прихнич и Ірина Пашко "Як масштабувати agile на великі проекти"

Editor's Notes

  1. Хто власники, бізнес? Хто ПМ/менеджери делівері, продукт ? Хто QA/Dev? Ми підрозуміваєм що ви знайомі із скрамом
  2. Хто власники, бізнес? Хто ПМ/менеджери делівері, продукт ? Хто QA/Dev? Ми підрозуміваєм що ви знайомі із скрамом
  3. Стогодні ми поділимося нашим досвідом маштабування гнучної ітеративної розробки для великого проекту. За основу у нас була взята структура Scaled Agile Framework або скорочено SAFe Хто чув про SAFe ? Хто працюва по ноьму?
  4. Ось так вона виглядає SAFe v 3.0 і доступний публічно в інтерні. Описує як організувати роботу на 3х рівнях – команда, програма (реліз) і портфоліо Інтернет лінку дамо вкінц
  5. - Ми не будемо називати ім”я нашого клієнта і продукту, фокус нашрої розповіді націленій на организацію роботі для випуску інкрементальних релізів продукту які відповідають цілям бізнесу. Процес про який ми розкажемо – це рельний процес розробки в якому я і Альона безпосередньо працювали в ролі Scrum Master
  6. Платіжна система з інноваційнім функціоналом – оплата з моб телефону на касі магазину
  7. Перш ніж ми перейдемо до практиної частини хотілося б зазначити кілька умов без яких реалізація SAFe була б значно складнішою а то й взагалі неможливою Реліз менеджер – основа програм рівня і координація ітеративних релізів Команда архітекторі- окрім арх консультацій для команд, драйвила беклог архітектурних задач які визначалися потребами бізнесу
  8. Ось як виглядав SAFe для нашого продукту – теж 3 рівні: портфоліо, реліз і команди На вході портфоліо рівня стратегічні бізнес цілі і цілі по рзвитку продукту, які трансформуються в бізнес фічі і архітектурні задачі. На виході – портфоліо беклог розкладений в карту розвитку продукту на найбліжчі 6 – 12 місяців На рівні програми – ми одночасно працювали над 3ма релізами, один – грумимо і плануємо, другий – у нас безпосердньо у розробці, і третій – випускаємо в продакшен. Кожен реліз складається з 4х ітерацій, На вході у нас карта продукту із фіч і цілі на реліз, на виході – випущені інкрементальні релізі На рівні команд – ітеративна розробка скрам командами, ітерації в 2 тижні, на вході цілі спрінта? Розглянемо більш детально кожен із цих рівнів
  9. Портфоліо мітинг Основні ролі артефекти
  10. 3 стадії і три релізи в роботі Кючові ролі: Продукт менеджер – овнер карта продукту, сихронізує її з бізнесемо і усіма продукт овнерами Реліз менеджер – за координацію релізів, планування, прибірання пешкод, візуалізація скопу релізів Скрам майстер – веде основні зустрічі, контролює делівері на рівні команди – у нас 1 СМ на 2 команди, Продукт овнер – відповідає за рекваріменті фічі згідно роадмапи і 1 ПО на одну команду Команда – експертна група для грумінгів, вся команда для комітменту і девелопменту
  11. СМ рутина
  12. Драйвить цей процес RTE
  13. Чім наш скрам відрізнявся
  14. Картинка – Альона
  15. Improvement: процес, взаємодія між командами, відділами, НЕ фічі
  16. Через такі ЛКЕ ми відпрацювали формат демо, підхід до планування – відпрацьовували рішення для проекту
  17. Архітетурні задачі на рівні з бізнес фічами 6 релізів в рік
  18. Ботлнеки для релізу – людський фактор для реліз бранча, деплойменту; 2 стадії регресії; дорогий час роботи на предпродакшен; мануальна регресія; довгий фідбек від хостінг провайдера