{"id":1268,"date":"2020-02-20T10:30:14","date_gmt":"2020-02-20T10:30:14","guid":{"rendered":"https:\/\/digatus.com\/2020\/02\/20\/wie-wird-agile-entwicklung-gemessen\/"},"modified":"2026-05-20T10:40:21","modified_gmt":"2026-05-20T08:40:21","slug":"wie-wird-agile-entwicklung-gemessen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digatus.com\/de\/wie-wird-agile-entwicklung-gemessen\/","title":{"rendered":"Wie wird agile Entwicklung gemessen?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Metriken und Analysen<\/h5>

Eines der Prinzipien des Agilen Manifests definiert \u201efunktionierende Software als wichtigstes Fortschrittsma\u00df\u201c. Was erneut einfach klingt, entpuppt sich oftmals als nicht in vollem Umfang verstanden. Warum ist funktionierende Software eigentlich das wichtigste Fortschrittsma\u00df f\u00fcr agile Entwicklung?<\/p>

Zuerst muss gekl\u00e4rt werden, was funktionierende Software ausmacht. Um im Rahmen zu bleiben, definieren wir sie entlang drei zentraler Kriterien:<\/p>

  • Die Software enth\u00e4lt keine Fehler, die die Arbeit behindern<\/li>
  • Die Software l\u00e4uft in dem Ma\u00dfe performant, welches die zu verrichtende Arbeit erforderlich macht<\/li>
  • Die Software liefert f\u00fcr den Anwender einen realen, messbaren Mehrwert<\/li><\/ul>

    Um diese Kriterien messbar zu machen, gibt es viele m\u00f6gliche Fortschrittsindikatoren. Hier ein paar als Beispiel:<\/p>

    • Abgeschlossene Tickets \/ Tasks<\/li>
    • Abgeschlossene Story Points<\/li>
    • Gebuchte Zeiten<\/li>
    • Projektlaufzeit<\/li>
    • Anzahl der stattgefundenen Meetings<\/li>
    • Ausgelieferte Softwareversionen<\/li><\/ul>

      Klingt gut, oder? All das sind messbare Kriterien, die erfasst und ausgewertet werden k\u00f6nnen. Abgeschlossene Tickets geben an, wie viele neue Features der Kunde erhalten hat. Gebuchte Zeiten offenbaren, wie viel Arbeit bereits an einem Projekt verrichtet wurde. Je l\u00e4nger ein Projekt dauert desto mehr Fortschritt ist sichtbar. Genauso verh\u00e4lt es sich mit den Meetings, denn mehr Meetings kl\u00e4ren potenziell mehr Sachverhalte als wenige Meetings. Wie viele Softwareversionen ausgeliefert wurden ist fast schon analog wie die Anzahl abgeschlossener Tickets zu sehen.<\/p>

      Bemerkt man den ironischen Unterton bereits? Wir Menschen neigen dazu liebevoll und mit viel M\u00fche Metriken, Analysen und Dashboards zu erstellen. Ob das Ganze auch noch einen kausalen Zusammenhang hat, hinterfragen wir eher selten. Aber wie genau misst man funktionierende Software? Sicherlich kann die Anzahl der abgeschlossenen Tasks ein sehr guter Erfolgsindikator sein. Allerdings sollte dazu auch betrachtet werden, wie viele der abgeschlossenen Tasks f\u00fcr den Kunden und Anwender einen realen Mehrwert liefern oder wie viele \u00fcberhaupt fehlerfrei umgesetzt wurden, eben ob es sich um funktionierende Software handelt.<\/p>

      Ich fasse zusammen: Metriken sind gro\u00dfartig, allerdings sollten wir dazu \u00fcbergehen die Kausalit\u00e4t unserer Metriken kritisch zu hinterfragen, um nicht am Ende ein tr\u00fcgerisches Gesamtbild zu erhalten oder sogar die falschen Gegenma\u00dfnahmen einzuleiten.<\/p>

      Gleichbleibendes Tempo<\/h5>

      Ein guter Zeitpunkt die eigenen Auswertungen zu hinterfragen ist immer dann, wenn man eine Verbesserung erkennt. Warum? Nun, nehmen wir an, ein Team schafft pro Woche durchschnittlich 10 Tasks (f\u00fcr alle die bereits erkennen, dass die Ma\u00dfeinheit \u201eTask\u201c \u00fcberhaupt nicht geeignet ist: stimmt, darauf komme ich auch gleich zur\u00fcck).<\/p>

      Nach einigen Wochen erledigt das Team zun\u00e4chst 11 und dann 12 Tasks pro Woche. Ist die Performance jetzt gestiegen? Oder hat das Team vielleicht nur damit begonnen generell kleinere Tasks zu sch\u00e4tzen? Sind nur kleine Tasks angefallen? Oder ist vielleicht die Qualit\u00e4t der Arbeit gesunken und es werden nur deshalb mehr Tickets erledigt? Die genaue Auswertung f\u00e4llt schwer und ist vermutlich sogar unm\u00f6glich.<\/p>

      Das hat mitunter folgende Gr\u00fcnde:<\/p>

      • Die Ma\u00dfeinheit \u201eTask\u201c sagt nichts \u00fcber den Aufwand, das Risiko oder die Komplexit\u00e4t der Aufgabe aus.<\/li>
      • Eine sinkende Qualit\u00e4t macht sich eventuell erst Wochen sp\u00e4ter bemerkbar, vor allem dann, wenn nicht kontinuierlich ausgeliefert und getestet wird. Bis dahin wird die Performance des Teams l\u00e4ngst als gestiegen angesehen.<\/li>
      • Es gibt keine Ereignisse, die eine gesteigerte Performance begr\u00fcnden w\u00fcrden. Sinkt die Leistung, wird sofort nach Ursachen geforscht. Wieso nicht bei gestiegener Performance?<\/li><\/ul>

        Das Agile Manifest sagt hierzu in seinen Prinzipien, dass agile Teams in der Lage sein sollten \u00fcber lange Zeit eine gleichbleibende Performance abzuliefern. Dazu noch eine kleine Anmerkung von mir: Performance darf sich auch steigern, allerdings sollte es dann handfeste Ursachen daf\u00fcr geben. Dazu k\u00f6nnen zum Beispiel eine bessere Entwicklungsumgebung oder bessere Tools zum Ausliefern der Software z\u00e4hlen. Hat eine Verbesserung (auf den ersten Blick) keine Ursache, sollte h\u00f6chste Achtsamkeit bestehen ob nicht etwa die Qualit\u00e4t der Arbeit gesunken ist. Oftmals passiert so etwas unabsichtlich. Wie immer gilt: Wir suchen keine Schuldigen, sondern Ursachen.<\/p>

        Einleitend hatte ich erw\u00e4hnt, die Einheit \u201eTask\u201c ist nicht optimal. Mittlerweile verstehen wir, dass diese Einheit aus verschiedenen Gr\u00fcnden nicht nur nicht optimal, sondern sogar grundfalsch ist. Es mag andere Bereiche geben, in denen diese Messeinheit sehr gut funktioniert, agile Softwareentwicklung z\u00e4hlt hier aber nicht dazu.<\/p>

        Jetzt m\u00f6chte ich allerdings einen kleinen Schwenk machen und von Metriken, Analysen, kausalen und akausalen Zusammenh\u00e4ngen zu einem technischeren Gebiet kommen.<\/p>

        \"Think<\/p>

        Technische Exzellenz<\/h5>

        Wir Entwickler neigen zu folgenden Anf\u00e4lligkeiten: \u201ePremature Optimiziation\u201c und \u201eOver Engineering\u201c. Ersteres bezeichnet die Tendenz, Dinge zu fr\u00fch zu optimieren, die zum einen nicht optimiert werden m\u00fcssen und zum anderen eventuell sowieso wieder gel\u00f6scht werden. Over Engineering ist ein nat\u00fcrlicher Prozess im Leben eines Entwicklers, bei dem er eine L\u00f6sung so technisch exzellent und ausgefeilt, abstrakt und generisch abliefert, dass die Zeit f\u00fcr eine zweckerf\u00fcllende UND technisch exzellente L\u00f6sung viel geringer gewesen w\u00e4re als f\u00fcr die Abgelieferte.<\/p>

        W\u00e4hrend das Agile Manifest in seinen Prinzipien technische Exzellenz explizit fordert, weist es allerdings auch darauf hin, dass die nicht getane Arbeit maximiert werden sollte, eben um die genannten Ph\u00e4nomene zu begrenzen.<\/p>

        Die Aufgabe als Entwickler ist es, Anforderungen von Kunden m\u00f6glichst pr\u00e4zise und qualitativ hochwertig umzusetzen, ohne sich dabei in unn\u00f6tigen und keinen Mehrwert <\/span><\/span><\/span>liefernden Details zu verrennen<\/span><\/span><\/span>.
        Die Aufgabe eines guten Product Owner, SCRUM Master oder wie es manchmal noch genannt wird Projektmanager(in) ist es, ein Auge darauf zu haben ob sich ein Team in Details verliert und gleichzeitig Wert auf Code Reviews, Unit Testing usw. zu legen.<\/p>

        In meinen Augen sollten diese beiden Punkte, \u201etechnische Exzellenz\u201c und \u201eEinfachheit der L\u00f6sung\u201c des Agilen Manifests zusammengefasst werden. Etwa so:
        \u201eSt\u00e4ndiges Augenmerk darauf, technische Exzellenz und gutes Design mit minimalem Aufwand zu erreichen\u201c<\/p>

        Funktionierende Metriken<\/h5>

        Was sind denn nun gute Metriken anhand derer agile Teams gemessen werden k\u00f6nnen? Nun, daf\u00fcr muss man sich \u00fcberlegen, was genau gemessen werden soll. Gilt es das gleichbleibende Tempo zu \u00fcberwachen, ist die sogenannte Velocity eine erprobte Metrik. Dabei wird die Anzahl der pro Sprint erledigten Story Points gemessen. Ziel ist es, diese Zahl \u00fcber l\u00e4ngere Zeit hinweg konstant zu halten. Verwendet man kein Sprint-Basiertes Vorgehensmodell, wie zum Beispiel Kanban, muss die Velocity \u00fcber selbstgew\u00e4hlte Zeitr\u00e4ume ermittelt werden.<\/p>

        Der Burn Down Chart dagegen gibt an, wie der Fortschritt des Teams im aktuellen Sprint ist. Hier ist kein konstanter Verlauf gew\u00fcnscht, sondern eine konstante Abnahme der Anzahl an offenen Tasks. Der Burn Down Chart gibt damit an, wie gut die User Stories in Sub Tasks unterteilt wurden und wie gut die Minimierung des Work in Progress funktioniert.<\/p>

        Selbstverst\u00e4ndlich sind das nicht die einzigen sinnvollen Metriken, jedoch die wohl am verbreitetsten. Die Anzahl der reklamierten Fehler kann zum Beispiel auch eine gute Aussage dar\u00fcber sein, wie stabil das Softwareprodukt tats\u00e4chlich ist.<\/p>

        Please try this at home or at work!<\/h5>

        Ich m\u00f6chte diesen Teil der Artikelreihe jetzt erstmal beenden, bevor ich mich im Over Engineering wiederfinde und verbleibe mit zwei Aufgaben zum Mitmachen:<\/p>

        1. Analysiert eure Auswertungen, Metriken und KPIs. Gibt es akausale Zusammenh\u00e4nge?<\/li>
        2. Versucht die n\u00e4chste User Story so simpel wie irgend m\u00f6glich umzusetzen. Sie soll weiterhin die Abnahmekriterien erf\u00fcllen! Was h\u00e4ttet ihr normal anders gemacht, w\u00e4re das bereits zu viel gewesen?<\/li><\/ol>

          In diesem Sinne: Please try this at home or at work!<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Auf dem Weg hin zu agiler Softwareentwicklung haben wir bereits erfahren, dass Agilit\u00e4t nicht ganz so schnell erreicht ist wie es sich manch einer vielleicht vorstellt. Neben wichtiger Grundpfeiler agiler Softwareentwicklung, beispielsweise nach Methoden wie SCRUM, wurde auch die gro\u00dfe Bedeutung guter Kommunikation und effektiver Zusammenarbeit im Entwickler Alltag thematisiert. Dieser Teil der Artikelreihe widmet sich vor allem der Messbarkeit agiler Projekte durch die Analyse von KPIs (Key Performance Indicators) und befasst sich dar\u00fcber hinaus mit der Bedeutung eines konstanten Tempos sowie technischer Exzellenz bei der Entwicklung. Somit richtet sich dieser Beitrag nicht nur an Entwickler sondern ist auch f\u00fcr diejenigen interessant, die t\u00e4glich mit Entwicklern zusammenarbeiten.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1270,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[95],"tags":[75],"class_list":["post-1268","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikel","tag-softwareentwicklung"],"yoast_head":"\nWie wird agile Entwicklung gemessen?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie lassen sich Fortschritte bei agiler Softwareentwicklung erkennen und messen? 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