How to adapt Scrum for Business Intelligence Projects

1. Diego Fernando Robledo T.
@DRobledo / @Analytics_DR
Diego.Robledo@GMail.com

2.  ¿Qué se necesita?
◦ Usuarios
◦ Product owner
◦ Scrum master
◦ Team members
Product
Owner
Scrum
Master
Team
Usuario
final

3.  ¿Cómo se hace?

4.  Resultado
◦ Usuarios felices
◦ Equipo comprometido
◦ Organizaciones disfrutando resultados
◦ ¿Gente más feliz?

5.  Hay algo que no cuadra
 No funciona igual
◦ No se logran los objetivos del sprint
 Ampliemos el sprint!!!
 Comprometámonos a menos
 Aun así, ¿por qué no llegamos?

6.  Si el 60% al 70% en un proyecto tradicional de
BI se va solo en ETL, ¿por qué no tenemos eso
en cuenta?
◦ Y qué tal si hacemos sprints solo para ETL?
◦ ¿Pero quién nos entrega modelo?
◦ ¿Y cómo hacemos para los reportes? ¿En otro
sprint?

7.  Fácil
◦ Hagamos un sprint de modelamiento
◦ Otro para ETL
◦ Y uno final para “Visualización”
 Tableros
 Reportes
 Etc.

8.  Finalmente el ciclo para presentar un
producto potencialmente entregable era
demasiado largo
◦ Con sprints de 2 semanas, el resultado final sería a
6 semanas
◦ ¿Y el tiempo de pruebas?
◦ ¿Y la aceptación de las H.U?

9. Se encuentran tres elementos fundamentales
para el desarrollo de BI
 Arquitectura
◦ Modelamiento dimensional
 Data Integration
◦ ETL
 Data Visualization
◦ Reportes
◦ Dashboards

10.  La idea es
◦ Entregar valor de negocio en cada uno de los
niveles fundamentales anteriores
 Arquitectura
 Modelo dimensional. Iterativo e incremental
 Data Integration
 ETL. Iterativo e incremental
 Data Visualization
 Iterativo e incremental

11.  Debe delinearse por el product owner.
◦ TI debería apoyarlo ojalá con un arquitecto
◦ Permitirá tener una visión de alto nivel de diseño
◦ Dependencias con otros sistemas o proyectos
◦ Permite asegurar que las HU futuras sean
coherentes con lo planeado en el PB

12.  Sprint inicial
◦ Inicia el equipo de arquitectura
 Tomar las HU del Product Backlog
 Realizar modelamiento de acuerdo con HU
 Paradigma: El modelo tiene que estar completo antes de
hacer Data Integration.
◦ Entrega de valor:
 Primera iteración del modelo de datos

13.  Primera iteración del modelo
◦ Comienzo de Data Integration
 Paradigma: HU y Criterios INVEST
 I ndependent
 N egotiable
 V aluable
 E stimable
 S mall
 T estable

14.  Para BI una HU
◦ Demasiado genérica o muy grande
◦ No se alcanza a cumplir en un sprint
◦ Difícil realizar las pruebas de aceptación
 Historias de desarrollador
◦ Punto intermedio entre HU y Tareas
◦ Puede ser cumplida en un sprint
◦ Representa avance en la entrega de valor
◦ Es entendible por el PO

15.  D emonstrable
 I ndependent
 L ayered
 B usiness valued
 E stimable
 R efinable
 T estable
 S mall
I ndependent
N egotiable
V aluable
E stimable
S mall
T estable
• Dilberts en vez de Invest:

16.  Demonstrable
◦ Cada entregable debe ser algo que se pueda mostrar
al PO
◦ Pueden haber varios entregables demostrables para
poder completar una HU
 Independent
◦ Al comenzar una historia de desarrollador no puede
depender de otras
◦ Secuencializarlas para asegurar independencia

17.  Layered
◦ La historia debe pertenecer a una única capa
 Extracción/Stage
 Integración
 Presentación
 Business Valued
◦ Asegurar que la historia entrega valor de negocio.
◦ Es el criterio más complejo

18.  Estimable
◦ Heredado directamente de INVEST
 Refinable
◦ Concentrarse en el qué
◦ El cómo es lo que se permite refinar
 Testable
◦ Heredado directamente de INVEST
 Small
◦ Inherente a las historias de desarrollador

19.  Al finalizar un sprint de Data Integration
◦ Potencialmente entregables a nivel de presentación
 Tablas de data
 Tablas agregadas
 Tablas materializadas
 “Capa semántica”

20.  Finalizadas entregas de sprints de Data
Integration, inicio de explotación.
◦ Se pueden tomar HU para explotación o
visualización
◦ Se trabaja con HU; las HD son para Data Integration
◦ Los reportes, tableros, vistas, etc., pueden ser
iterativos e incrementales

21. HU
HU
HU
HU
HU
HU HU
HUHU
HU
HD
Product
Backlog
Arquitectura
Modelamiento
HD
HD HD
HD
HD
HD
HD
Data
Integration
HU HU
HUHU
HU
Data
Visualization
Sprint 3
Sprint 3
Sprint 3
Sprint 2Arquitectura
Modelamiento
Data
Integration
Data
Visualization
Sprint 2Sprint 1