Data science

Agile 2: ความหวังใหม่

ในเดือนกุมภาพันธ์ 11-11, 2001 กลุ่มโปรแกรมเมอร์อาวุโส ผู้จัดการโครงการ และนักวิเคราะห์ทางเทคนิคพบกันที่สกีรีสอร์ทสโนว์เบิร์ดในยูทาห์ ภารกิจของพวกเขาซึ่งถูกจุดประกายด้วยการสนทนามากมายระหว่างสมาชิกหลายคนผ่านการแชทและในการประชุมคือการกำหนดการเคลื่อนไหวเดียวที่จะจบลงด้วยการกำหนดรูปแบบการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างรุนแรง ผลลัพธ์ของความพยายามของพวกเขาคือเอกสารจุด ที่รู้จักกันในชื่อ The Agile Manifesto ยี่สิบปีผ่านไปนับตั้งแต่มีการเผยแพร่แถลงการณ์ดังกล่าวครั้งแรก ควรใส่บริบทว่าโลกของการเขียนโปรแกรมเป็นอย่างไร 2001 ยุคดอทคอมกำลังเต็มไปด้วยความผันผวน และทุกคนต่างแข่งขันกันเพื่อสร้างเว็บไซต์ที่สามารถปรับขนาดได้ Amazon ยังเหลือเวลาอีกไม่กี่ปีในการแสดงผลกำไร และ Google ได้เปลี่ยน Altavista เป็นเครื่องมือค้นหาบนเว็บ เมื่อการเคลื่อนไหวกลายเป็นที่รู้จัก เน้นไปที่กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ ท้าทายสิ่งที่เป็นกระบวนทัศน์ของน้ำตกที่โดดเด่นด้วยวัฏจักรที่ยาวนานและขั้นตอนการวางแผนที่กว้างขวาง แต่กลับส่งเสริมแนวคิดที่ว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นกระบวนการวนซ้ำ ซึ่งมักไม่ทราบเป้าหมายที่แน่นอนล่วงหน้า ดังนั้น วิธีการแบบวนซ้ำที่มีวัฏจักรสั้นและเป้าหมายการพัฒนาที่สามารถทำได้ภายในวัฏจักรเหล่านั้น โดยทั่วไปแล้วจะให้ผลตอบรับที่ดีกว่า ทำให้ลูกค้าปรับความคิดของตนได้ง่ายขึ้นเมื่อผลิตภัณฑ์เคลื่อนไปสู่สถานะสุดท้าย เมื่อ Agile ขยายอิทธิพลออกไป โดยสร้างหน่อ เช่น Kanban, Extreme Programming, Scrum และอื่นๆ แนวคิดหลักได้รับแรงฉุดมากขึ้นที่ C-Suite และอุตสาหกรรมกระท่อมของที่ปรึกษา ผู้เชี่ยวชาญการต่อสู้ และปรมาจารย์ Agile ที่ผ่านการรับรองก็เข้ามาเป็นส่วนหนึ่ง ของสิ่งนี้ ถึงกระนั้นก็ตาม Agile ต้องเผชิญกับการวิพากษ์วิจารณ์ที่เพิ่มขึ้นในพื้นที่ที่ล้มเหลว (บางครั้งก็น่าทึ่ง) ความล้มเหลวที่ใหญ่ที่สุดสองประการของ Agile ส่วนใหญ่มาจากพื้นที่ที่มีการครอบคลุมเพียงเล็กน้อยในแถลงการณ์ – บทบาทของการออกแบบและบทบาทของข้อมูล ลักษณะหนึ่งที่ทำให้ Agile แตกต่างไปจากเดิมคือความเชื่อที่ว่าการออกแบบเป็นคุณสมบัติที่จะเกิดขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ Agile บ่อยครั้งคือบ่อยครั้งเกินไป แนวทางนี้นำไปสู่ทั้งการออกแบบที่เป็นอัมพาต เนื่องจากคำจำกัดความของผลิตภัณฑ์ยังคงคล่องตัวเกินกว่าจะตั้งโปรแกรมอย่างเหมาะสม และความท้าทายในการบูรณาการเนื่องจากหลายทีมที่เกี่ยวข้องในเส้นทางคู่ขนานล้มเหลวในการสร้างอินเทอร์เฟซทั่วไป ในทางกลับกัน สิ่งนี้นำไปสู่คำถามพื้นฐานเกี่ยวกับทั้งแนวคิดของทีมที่เท่าเทียมกันและอันตรายที่เกี่ยวข้องซึ่งมีอยู่ในการขาดความเป็นผู้นำ ซึ่งทั้งสองอย่างนี้มีแนวโน้มที่จะถูกแสดงไว้ในแถลงการณ์ดั้งเดิม ประเด็นที่สองที่เป็นปัญหาสำหรับ Agile คือบทบาทที่เปลี่ยนแปลงไปของโปรแกรมเมอร์/วิศวกร ซึ่งมักจะมุ่งเน้นไปที่การสร้างกรอบงานและอัลกอริธึมการประมวลผล เมื่อเทียบกับนักวิเคราะห์ข้อมูล ในช่วงต้น 2010 ยุคของ Big Data ได้ประกาศถึงการเปลี่ยนแปลงนี้ เนื่องจากการเน้นที่เปลี่ยนจากการสร้างโซลูชันที่ปรับขนาดได้ไปจนถึงการจัดการข้อมูลปริมาณมาก/ความเร็วสูง (ปัญหาด้านวิศวกรรม) ไปจนถึงการใช้ ข้อมูลดังกล่าวจะขับเคลื่อนทั้งโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (AI) นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจใช้เครื่องมือการเขียนโปรแกรม แต่บทบาทของพวกเขาแตกต่างกัน – เครื่องมือเป็นเพียงวิธีการในการทำความเข้าใจสัญญาณที่เกี่ยวข้องโดยธรรมชาติซึ่งมาจากสัญญาณรบกวนของข้อมูล ในทางกลับกัน ผู้เชี่ยวชาญ AI ใช้ข้อมูลที่ผลิตโดยวิศวกรข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อสร้างแบบจำลอง บ่อยครั้งด้วยพารามิเตอร์นับพัน ล้าน หรือกระทั่งพันล้านพารามิเตอร์ เพื่อให้เครื่องกำหนดพฤติกรรมของตนเอง ผู้ใช้เครื่องมือเหล่านี้ใช้พลังของระบบความเร็วสูงเพื่อทำแบบจำลองและการพัฒนา “ซอฟต์แวร์” ส่วนใหญ่ในเชิงคำนวณ และความต้องการและลำดับความสำคัญของพวกเขาแตกต่างกัน ในรูปแบบของสิ่งต่าง ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับการพัฒนาโอเพ่นซอร์สมากกว่าสามสิบปี บทบาทของโปรแกรมเมอร์ได้เปลี่ยนจากการเป็นศูนย์กลางไปสู่ทุกด้านของการคำนวณ กลายเป็นความจำเป็นในขั้นต้นในฐานะผู้สร้างเครื่องมือเมื่อเครื่องมือที่มีอยู่ไม่เพียงพอต่อความต้องการ . Agile 2000 นั้นไม่เกี่ยวข้องกันในปัจจุบันเนื่องจากการเน้นย้ำของ Agile – เครื่องมือสร้าง – ไม่เกี่ยวข้องเท่ากับความสำคัญของข้อมูลและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เพิ่มขึ้น นี่คือข้อพิจารณาบางประการของคลิฟฟอร์ด เบิร์กและชุมชนที่เขาอยู่รอบๆ ตัวเขาต้องเผชิญเมื่อพิจารณาว่า “เปรียว” หมายถึงอะไรในปัจจุบัน Data Agility เป็นส่วนสำคัญ – การตระหนักว่าวงจรชีวิตของข้อมูลในปัจจุบันไม่ใช่วงจรชีวิตของซอฟต์แวร์เมื่อสองทศวรรษก่อน ในหลาย ๆ ด้าน มันเน้นไปที่ไปป์ไลน์มากขึ้น: การได้มาซึ่งข้อมูล การล้างข้อมูลและการดูแลจัดการ การเก็บข้อมูลเมตา การประสานข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การนำเสนอข้อมูล และการปรับบริบทของข้อมูล จุดสุดท้ายนี้มักไม่มีอยู่ในแผนภูมิวัฏจักรข้อมูล ยังคงเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง – การปรับบริบทคือการนำสิ่งที่เรียนรู้จากการวิเคราะห์มาใช้ในการฝึกอบรมกระบวนการด้านหลัง – เพื่อให้ได้มาซึ่งง่ายขึ้น ทำให้การประสานกันแม่นยำยิ่งขึ้น และทำให้การวิเคราะห์มีความหมายมากขึ้น และการนำเสนอมีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นกระบวนการที่เทียบเท่ากับ back-propagation ในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง และเป็นพื้นฐานในการเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ความว่องไวมีบทบาทที่นี่ แต่เป็นสิ่งที่ผู้นำต้องกำหนดว่าองค์กรในฐานะสิ่งมีชีวิตควรเรียนรู้อะไร ความคล่องตัวใหม่คือการยอมรับว่าการสื่อสารไม่ได้เห็นหน้ากัน แต่เป็นแบบต่อเนื่องหลายรูปแบบ ทั้งแบบซิงโครนัสและแบบอะซิงโครนัส เสริมด้วยปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งกลายเป็นสมาชิกในทีมมากขึ้นเรื่อยๆ เป็นการตระหนักว่ามีบางครั้งที่คุณต้องการวงจรนวัตกรรมแบบวนซ้ำที่ Agile เสนอเพื่อปรับแต่งแพ็คเกจ แต่ก็มีบางครั้งที่คุณจำเป็นต้องสร้างเดิมพันในพื้นดิน โดยทำงานร่วมกับผู้สร้างที่ทุ่มเทเพื่อช่วยระบุเจตนาที่แท้จริงของ ผลิตภัณฑ์. กล่าวอีกนัยหนึ่ง Agile ใน 2020 ต้องเห็น Agile 2000 เป็นส่วนประกอบ สิ่งที่มีประโยชน์ในการกำหนดแนวคิดดิบให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้ แต่มีบางอย่างที่ต้องสอดคล้องกับโครงสร้างข้อมูลที่กว้างขึ้น เรากำลังเข้าสู่ยุคใหม่ที่ลึกซึ้งที่กระบวนการสร้างสิ่งใดๆ ไม่ว่าจะเป็นหนังสือ ชิ้นส่วนของซอฟต์แวร์ เครื่องยนต์สำหรับรถยนต์หรือเครื่องบิน หรือเค้กแต่งงาน ท้ายที่สุดแล้วจะลงมาสู่การสร้างฝาแฝดเสมือนของ นี้ก่อน จากนั้นจึง “สร้างตัวอย่าง” ผ่านเครื่องพิมพ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น เครื่องพิมพ์บางรุ่นเป็นเครื่องควบคุมเรื่องต่างๆ บางเครื่องพิมพ์เป็นแบบจำลองสำหรับการตัดสินใจ บางส่วนจะนำชิ้นส่วนของสื่อมาประกอบเข้าด้วยกันในรูปแบบใหม่ทั้งหมด ในที่สุดสิ่งนี้จะส่งกลับคืนสู่ดิจิตอลทวิน – เสมือนเรียนรู้จากทางกายภาพและในทางกลับกัน ดังนั้นสิ่งนี้จะทำให้ Agile รุ่นใหม่กว่า Agile 2 อยู่ที่ไหนถ้าคุณต้องการ? เป็นความคล่องตัวที่รับรู้ DevOps และการผสานรวมอย่างต่อเนื่อง การประชุม Zoom ซึ่งครอบคลุม 10 โซนเวลา และที่เก็บ git ที่แสดงถึงสถานะการทำงานของโครงการที่มีชีวิตและการทำงานร่วมกันในรูปแบบรายการต่างๆ มากมาย Agile ไม่ได้มองว่าสิ่งใดคงอยู่ถาวร แต่กลับมองว่า “ผลิตภัณฑ์” เป็นสิ่งประดิษฐ์สแนปชอตของกระบวนการเมื่อเวลาผ่านไป เป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่า Agile 2 สามารถลดลงเป็นแถลงการณ์สิบสองจุดได้หรือไม่และบางทีนั่นก็เช่นกัน แถลงการณ์มักจะแข็งและไม่โค้งงอตามขอบ Agile 2 เป็นแบบปรับตัวได้ ลื่นไหล และมีหลายแง่มุม และเช่นเดียวกับการสะท้อนของคริสตัลบนระนาบ มันจะดูแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่ามองจากมุมใด ไม่เป็นไร. Clifford Berg และการเคลื่อนไหว Agile 2 มีความก้าวหน้าอย่างมากในการพยายามทำเช่นนี้ สิ่งที่จะเกิดขึ้นจากสิ่งนี้น่าจะเป็นแนวความคิดใหม่ แนวปฏิบัติใหม่ที่ดีที่สุด เกี่ยวกับลักษณะและการกระทำขององค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในท้ายที่สุด

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button