Trendy technologiczne 2020 – 2021

Obecnie obserwujemy kilka dominujących trendów technologicznych, które będą miały wpływ na nasze życie i biznesy w najbliższych miesiącach i latach. Dodatkowo dzięki takim zjawiskom jak Covid pojawiają się nowe trendy lub zostają wzmocnione inne.

Poniżej lista zaobserwowanych trendów w rozwoju technologii na świecie:

  • Robotyzacja i automatyzacja procesów – zastępowanie ludzi w procesach powtarzalnych przez systemy informatyczne, unikanie błędów ludzkich i minimalizacja kosztów zatrudnienia i szkolenia personelu. Zobacz także RPA – Robotic Process Automation
  • Blockchain – wykorzystanie technologii blockchain np. w jednostkach rządowych, samorządowych i służbie zdrowia.
  • Chmura, Cloud Computing – wykorzystanie chmury zarówno w corowych procesach biznesowych jak i pomocniczych. Przenoszenie do chmury obliczeń, systemów i baz danych. Zobacz: doradztwo Cloud
  • Big Data – Zbieranie dużych ilości danych z wielu źródeł i ich łączenie w celu wykorzystania w systemach podejmowania decyzji. Zobacz: doradztwo Big Data
  • Sztuczna Inteligencja (Artificial Inteligence) – Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w tym uczenia maszynowego (Deep i Machine Learning) w nowoczesnym biznesie i handlu internetowym.
  • Praca zdalna i dygitalizacja procesów backoffice – trend nabierający na sile związany głównie z pracą zdalną spowodowaną pandemią wirusa Covid. Narzędzia pracy zdalnej, dostęp do systemów firmy oraz dokumentów (EOD – Elektroniczny Obieg Dokumentów, DMS, EMS) w postaci cyfrowej z dowolnego miejsca na Świecie.
  • Handel elektroniczny (eCommerce) – istniejący i silny trend wzrostowy sprzedaży produktów i usług poprzez kanały cyfrowe jak eCommerce, Mobile, Social Media, Marketplace, etc.. Zobacz usługi dla eCommerce
  • Monetyzacja danych – zbieranie, łączenia, tłumaczenie i poszukiwanie nowych strumieni przychodów opartych na danych. Zobacz: nowe strumienie przychodów.
  • Systemy predykcyjne, systemy podejmowania decyzji – systemy prodykcyjne, systemy wspierające podejmowanie decyzji, systemy System Business Intelligence (BI)Business Intelligence (BI) oparte na hurtowniach danych.
  • Mobile – trend posiadania i wykorzystywania urządzeń mobilnych, transmisji danych, wykorzystania technologii 5G i Internetu Rzeczy (IoT).
  • Omnichannel – sprzedaż i tracking użytkowników w świecie offline (Retail) i w internecie (mobile, eCommerce, social media, itd.) oraz w Contact Center. Zobacz doradztwo technologiczne dla Omnichannel
  • 5G – wykorzystanie sieci dużych przepustowości do integracji urządzeń, pojazdów i ludzi w czasie rzeczywistym. Zobacz Doradztwo 5G
  • Privacy – ochrona danych użytkowników w sieci. Bardzo silny trend występujacy np. w Niemczech i USA.
  • Inteligentne Miasta (Smart City) – technologie dla inteligentnych miast wykorzystujące technologie 5G, IoT, Big data i chmury. Zobacz doradztwo Smart City
  • Autonomiczne pojazdy – trend przyszłości zarówno w samochodach, dronach, statkach powietrznych jak i morskich.
  • Cyfrowy bliźniak (Digital Twin) – testowanie realnego świata w stworzonych ich cyfrowych modelach.
  • Bezpieczeństwo (Cybersecurity) – zabezpieczenie danych zarówno prywatnych jak i firmowych przed wyciekami i kradzieżą.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Podstawy eCommerce – sklep internetowy

W internecie znajdziecie nieskończoną ilość przydatnych i nieprzydatnych informacji o tym jak zacząć być online czyli o pierwszych krokach w biznesie cyfrowym. Poniżej krótkie podsumowanie (check lista) o czym należy pamiętać dziś i w przyszłości zakładając biznes w internecie, dywersyfikując lub całkowicie transformując swój biznes offlinowy na online (Cyfrowa transformacja – Digital Transformation) lub zmieniając segmentacje klienta (B2B, B2C). Firmy działające w wielu światach (mobile, Retail, Social Media, Contact Center, Marketplace, eCommerce, itd.) często są nazywane Omnichannel.

Wejście w eCommerce może być dość tanie, należy jednak pamiętać o konsekwencjach „taniości” i w przypadku udanego wejścia, po 2-3 latach odczujemy skutki szybkiego i taniego wejścia związane z przebudową frontendu, integracjami z systemami ERP (Enterprise Resources Planning, WMS (Warehouse Management System) czy kosztami migracji na bardziej wydajną platformę eCommerce. Poniżej wskazówki jak wejść w cyfrowy biznes lub jak się już w nim jest.

Jeśli masz już swój eCommerce i potrzebujesz wsparcia w jego rozwoju

Często klienci zrobili już pierwszy krok, mają sklep internetowy, kanały social media. Biznes się rozwija, jednakże szybkie i tanie wejście w eCommerce spowodowało, że nie zastanawialiśmy się nad UX (User Experience) czy UI (User interface) a już tym bardziej nad systemami ERP (Enterprise Resources Planning), CRM (Customer Relationship Management) czy wydajnością sklepu internetowego.

Jeśli dopiero wchodzisz w eCommerce

Lista rzeczy, o których należy pamiętać:

  • Dobrej jakości zdjęcia i opisy produktów
  • Przemyślana strategia SEO – najlepiej ustalona lub prowadzona przez fachowców
  • Przemyślany target klienta B2B lub B2C – segmentacja klientów, persony
  • Przemyślany proces obsługi i kontaktu z klientami (email, czat, social media, Contact Center)
  • Przemyślany proces wysyłki towaru z magazynu własnego lub w modelu Dropshipping.
  • Przemyślane kanały sprzedażowe (własny sklep internetowy, Allegro, Amazon, itd.) – konkurencja, ceny, koszty sprzedaży, itd.
  • Odpowiednio wybrana technologia: sklep internetowy, marketplace, aplikacja mobilna, integracje systemami finansowo-księgowymi, magazynowymi, itd.
  • Przemyślana obecność w social media
  • Przemyślany proces zwrotów od klientów
  • Przemyślany proces zamawiania towarów od dostawców
  • itd.

Zobacz naszą ofertę doradczą dla eCommerce

Jeśli potrzebujesz wsparcia w eCmmerce, Retail zapraszamy do kontaktu. Posiadamy kilkunastoletnie doświadczenia z największymi biznesami eCommerce.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Uczenie maszynowe – Machine Learning, Uczenie głębokie – Deep Learning

Pojęcia Uczenie maszynowe (Machine Learning), Głębokie uczenia (Deep Learning) czy Sztuczna Inteligencja (AIArtificial Intelligence) pojawiają się w ostatnich dość często i są grupowane jako technologie automatyzujące, predykcyjne oraz wspierające podejmowanie decyzji. Technologie opierają się na sieciach neuronowych. To one budzą zarówno zachwyt jak i przerażenie.

Machine Learning i sieci neuronowe

Machine Learning jest podstawą obecnych systemów Sztucznej Inteligencji i zajmuje się eksploracją danych (Data Mining). Machine Learning koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców danych w dużych zbiorach danych zasilanych przez różne systemy lub procesy. Uczenie maszynowe często z uwagi na potrzebę dużej mocy obliczeniowej korzysta z chmur obliczeniowych (Cloud) lub specjalistycznych superkomputerów.

Deep Learning a ludzie

Deep Learning jako „dziecko” Machine Learningu pozwala skoncentrować się na człowieku i jego zachowaniach. Deep learning potrafi wchodzić w interakcję z człowiekiem, słucha dźwięków, muzyki, głosu, obserwuje np. rozpoznając obrazy. Deep Learning jest bardzo popularny z uwagi na koncentracji na zachowaniach człowieka, co w przypadku obecnych biznesów jest kluczowe.

Gdzie najprościej wykorzystać Machine Learning?

W organizacjach gdzie są spełnione dwa elementy. Są zbierane duże ilości danych (Big Data) oraz, w których innowacja jest w DNA firmy. Duże ilości aktualnych danych pozwalają „uczyć” systemy zachowań np. użytkowników czy linii produkcyjnej. Czym więcej danych na początku tym lepsze wyniki uczenia. Jeśli danych jest mniej systemy muszą za każdym razem kiedy wystąpi nieoczekiwana sytuacja uczyć się, co wydłuża proces wdrożenia i produkcyjnego wykorzystania tychże systemów.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Smart Home – inteligentne domy

Inteligentne domy (Smart Homes) to trend, który rozpoczął się na dobre kilka lat temu m.in. w Polsce z uwagi na dostępność w kraju internetu, szczególnie na peryferiach i wioskach, gdzie dużo Polaków zaczęło stawiać swoje domy, z dala od zgiełku miejskiego. Drugą przyczyną rozwoju urządzeń dla inteligentnych domów jest dostępność technologii, ciągły spadek ich cen oraz coraz szersza gama produktów, które są prostsze w użyciu czy montażu. Produkty te są dostarczane przez duże firmy zachodnie i polskie jak i startupy technologiczne, których liczba ciągle rośnie. Na rynku widoczne są też projekty typu spin-off czy Joint Venture firm, których efektem są spółki czy produkty dla inteligentnych domów czy inteligentnych miast (Smart City).

Dostęp do internetu, także 5G (zobacz Startupy 5G) spowodował rozkwit urządzeń Internetu Rzeczy (IoTInternet of Things). Za pomocą aplikacji mobilnej możemy sterować urządzeniami na odległość np. ogrzewaniem, otwieraniem okien czy podlewaniem trawnika. A nasza lodówka potrafi zaproponować nam produkty do kupienia.

Dane z urządzeń Internetu Rzeczy są zazwyczaj przechowywane w chmurze (Cloud). Nowe urządzenia potrafią przewidywać nasze zachowania za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji (AIArtificial Intelligence) wraz uczeniem maszynowym (Machine i Deep Learning). Rodzi to nowe obszary do innowacji oraz zagrożenia. Największymi zagrożeniami jest dostęp do danych, nieuprawnione działania hackerów czy złodziei. Dzięki danym mogą przewidzieć czy ktoś jest w domu, kiedy może wrócić do domu, jakie są zabezpieczenia, itd.

Jeśli jesteś Startupem technologicznym, który tworzy innowacyjne produkty czy Software Housem i masz wyzwania technologiczne i biznesowe dla swojego produktu zapraszamy do kontaktu.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

M-Commerce – doradztwo technologiczne

Mobile commerce (M-Commerce lub mCommerce) jest częścią eCommerce czyli handlu elektronicznego (cyfrowego, internetowego), gdzie dostęp do zasobów jest realizowany przez smartphony, tablety i inne urządzenia kieszonkowe.

Dostęp mobilny dzięki coraz lepszemu dostępowi do sieci internet, szybszym telefonom oraz lepszym aplikacją pozwala na zwiększanie usług i produktów oferowanych klientom mobilnym. Obecnie nikt nie wyobraża sobie życia bez map na telefonie, gdzie możemy pokazywać biznesy w pobliżu i sprzedawać produkty. Użytkownicy aktywnie korzystają z usług finansowych (banki, porównywarki) czy portali sprzedażowych (np. Allegro czy OLX). Rośnie też większa aktywność w tym obszarze przez sklepy internetowe m.in. dzięki technologią RWD (Responsive Web Design), mobile i PWA (Progressive Web Application). Obecnie każdy sklep internetowy musi mieć wersję mobilną sklepu internetowego umożliwiającego pełną ścieżkę zakupową.

Oferta technologiczna w obszarze M-Commerce:

Zobacz także naszą ofertę doradztwa technologicznego dla eCommerce:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Data Management – Big Data

Zarządzanie danymi jest jednym z ważniejszych zadań działów informatycznych i Dyrektorów IT (CIOChief Information Officer). Dane są zbierane przez procesy zaimplementowane w systemach, aplikacjach czy czujnikach (np. IoT), przetwarzane i udostępniane w jeszcze kolejnych systemach czy wydrukach (raportach). Dane są wymieniane przez różne systemy, łączone, interpretowane. Dane zarabiają, dane prognozują, na danych opieramy i strategię i działania operacyjne. GoTechnologies wspiera organizacje z branż eCommerce, Omnichannel, Retail, Przemysł, Automotive, Logistyka w wykorzystaniu danych w rozwoju i optymalizacji biznesu.

Zarządzanie danymi

Zarządzadnie danymi to m.in:

  • Tworzenie danych przez procesy zaimplementowane w systemach, aplikacje czy urządzenia fizyczne (czujniki).
  • Przesyłanie danych (connectivity) przez sieci LAN, WiFi, internet, itd. – bezpieczne!
  • Przechowywanie danych w bazach danych lub w chmurze
  • Zapewnienie dostępu do danych przez użytkowników czy inne systemy
  • Archiwizacja i proces niszczenia danych

Zbieranie danych, integracja danych

Dane są zbierane w różnych systemach np. ERP, CRM, eCommerce, PIM, WMS, MRP, MES, SCM czy bazach danych np. z czujników IoT czy innych systemów OT (Operational Technology – Technologia Operacyjna).

Przetwarzanie danych, Analiza danych

Dane z wielu źródeł (systemy, bazy danych) integrują się w hurtowniach danych, gdzie są udostępniane np. dla systemów raportowych BI lub systemów wspomagających podejmowanie decyzji.

Dane to biznes

Wykorzystanie danych w biznesie to kluczowy element przewagi konkurencyjnej. Spółki digitalowe zbierają dane z wszystkich możliwych źródeł, często na początku nie mając pomysłu do ich wykorzystania np. google.

Wyzwania firm z danymi

Firmy borykają się z:

  • Ciągłym, logarytmicznym przyrostem danych ze starych i ciągle nowych systemów czy urządzeń
  • Przetwarzaniem w chmurze
  • Bezpieczeństwem przesyłania i przetwarzania danych
  • Brakiem jakości danych w systemach i brakiem jednoznacznych masterów danych w procesach
  • Utrzymanie wysokiej wydajności i dostępności do danych
  • Compliance z regulacjami prawnymi jak np. RODO
  • Brak pomysłów na monetyzację danych
  • itd.

Zobacz naszą ofertę doradczą w obszarze zarządzania danymi Big Data

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Poziom gotowości technologicznej TRL w Startupach

Poziom gotowości startupu zarówno rozwoju produktu jak i gotowości do komercjalizacji TRL (Technology Readiness Level) określa się w skali od 1 do 9. Skala jeden to ocena wstępnej koncepcji, walidacja pomysłu, realności wdrożenia, natomiast skala dziewięć to gotowość produktu do sprzedaży (po wszystkich testach, certyfikacji, itd.). TRL określa zatem poziom dojrzałości produktu do jego komercjalizacji. Czym wyżej w skali tym mniejsze ryzyko niepowodzenia i szybszy czas rozpoczęcia sprzedaży produktu.

Skala ta ułatwia zewnętrznym inwestorom śledzenie postępu rozwoju produktów i jest pomocnym narzędziem i wskaźnikiem rozwoju KPI (Key Performance Indicator). TRL jest powszechnie stosowany nie tylko w Polsce, ale także jest standardem w Unii Europejskiej w Stanach Zjednoczonych, gdzie został pierwotnie wymyślony przez NASA w latach 70-tych. Z punktu widzenia inwestora czym wyższym TRL tym większa szansa na sukces i mniejsze ryzyko inwestycyjne. Oczywiście należy pamiętać także o własnym IT Due Diligence, nie zawsze founderzy rozumieją TRL, a wręcz podwyższają skalę dojrzałości produktu.

Skalę TRL można podzielić na trzy grupy:

  • TRL 1: Prace koncepcyjne, analiza pomysłu, produktu, realności jego stworzenia
  • TRL 2-6: Badania przemysłowe nad produktem
  • TRL 7-9: Prace rozwojowe nad produktem

Skala TRL w NCBiR:

  • TRL 1: Zaobserwowano i opisano podstawowe zasady danego zjawiska – najniższy poziom gotowości technologii, oznaczający rozpoczęcie badań naukowych w celu wykorzystania ich wyników w przyszłych zastosowaniach. Zalicza się do nich między innymi badania naukowe nad podstawowymi właściwościami technologii.
  • TRL 2: Określono koncepcję technologii lub jej przyszłe zastosowanie. Oznacza to rozpoczęcie procesu poszukiwania potencjalnego zastosowania technologii. Od momentu zaobserwowania podstawowych zasad opisujących nową technologię można postulować praktyczne jej zastosowanie, które jest oparte na przewidywaniach. Nie istnieje jeszcze żaden dowód lub szczegółowa analiza potwierdzająca przyjęte założenia.
  • TRL 3: Potwierdzono analitycznie i eksperymentalnie krytyczne funkcje lub koncepcje technologii. Oznacza to przeprowadzenie badań analitycznych i laboratoryjnych, mających na celu potwierdzenie przewidywań badań naukowych wybranych elementów technologii. Zalicza się do nich komponenty, które nie są jeszcze zintegrowane w całość lub też nie są reprezentatywne dla całej technologii.
  • TRL 4: Zweryfikowano komponenty technologii lub podstawowe jej podsystemy w warunkach laboratoryjnych. Proces ten oznacza, że podstawowe komponenty technologii zostały zintegrowane. Zalicza się do nich zintegrowane „ad hoc” modele w laboratorium. Uzyskano ogólne odwzorowanie docelowego systemu w warunkach laboratoryjnych.
  • TRL 5: Zweryfikowano komponenty lub podstawowe podsystemy technologii w środowisku zbliżonym do rzeczywistego. Podstawowe komponenty technologii są zintegrowane z rzeczywistymi elementami wspomagającymi. Technologia może być przetestowana w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 6: Dokonano demonstracji prototypu lub modelu systemu albo podsystemu technologii w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Oznacza to, że przebadano reprezentatywny model lub prototyp systemu, który jest znacznie bardziej zaawansowany od badanego na poziomie V, w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypu w warunkach laboratoryjnych odwzorowujących z dużą wiernością warunki rzeczywiste lub w symulowanych warunkach operacyjnych.
  • TRL 7: Dokonano demonstracji prototypu technologii w warunkach operacyjnych. Prototyp jest już prawie na poziomie systemu operacyjnego. Poziom ten reprezentuje znaczący postęp w odniesieniu do poziomu VI i wymaga zademonstrowania, że rozwijana technologia jest możliwa do zastosowania w warunkach operacyjnych. Do badań na tym poziomie zalicza się badania prototypów na tzw. platformach badawczych.
  • TRL 8: Zakończono badania i demonstrację ostatecznej formy technologii. Oznacza to, że potwierdzono, że docelowy poziom technologii został osiągnięty i technologia może być zastosowana w przewidywanych dla niej warunkach. Praktycznie poziom ten reprezentuje koniec demonstracji. Przykłady obejmują badania i ocenę systemów w celu potwierdzenia spełnienia założeń projektowych, włączając w to założenia odnoszące się do zabezpieczenia logistycznego i szkolenia.
  • TRL 9: Sprawdzenie technologii w warunkach rzeczywistych odniosło zamierzony efekt. Wskazuje to, że demonstrowana technologia jest już w ostatecznej formie i może zostać zaimplementowana w docelowym systemie. Między innymi dotyczy to wykorzystania opracowanych systemów w warunkach rzeczywistych

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Zwinne wytwarzanie oprogramowania Scrum i Kanban

Zwinne wytwarzanie oprogramowania (Agile Software Development) na dobre zagościło w polskich firmach. Obecnie mało, w której nie stosuje się jakiegoś “zwinnego” procesu  wytwarzania oprogramowania. Dlaczego tak się dzieje? Dlaczego firmy odchodzą od tradycyjnych metod prowadzenia projektów na rzecz bardziej elastycznych lub je łączą? Powodów jest wiele. A więc od początku.

W 2001 roku powstał manifest zwinności, który obecnie brzmi “Wytwarzając oprogramowanie i pomagając innym w tym zakresie, odkrywamy lepsze sposoby wykonywania tej pracy. W wyniku tych doświadczeń przedkładamy:

  • Ludzi i interakcje ponad procesy i narzędzia.
  • Działające oprogramowanie ponad obszerną dokumentację.
  • Współpracę z klientem ponad formalne ustalenia.
  • Reagowanie na zmiany ponad podążanie za planem.

Doceniamy to, co wymieniono po prawej stronie, jednak bardziej cenimy to, co po lewej.

Od tego się zaczęło. Od tamtego czasu powstało wiele odmian metodyk zwinnych takich jak XP (Extreme programming), Crystal Clear, Scrum i inne. Jednakże dopiero Scrum został tak szeroko przyjęty przez programistów i organizacje. Tzw. “wdrożenie” Scruma nie jest łatwe, gdyż zmienia on sposób myślenia i funkcjonowania nie tylko samego działu deweloperskiego, ale i całej organizacji. Scruma możemy wykorzystywać stale w procesie wytwarzania oprogramowania lub w przypadku wyjątkowo ważnych projektów, które charakteryzują się dużą zmiennością, ograniczonym czasem i obarczonych dużym ryzykiem.

Zacznijmy od najważniejszego: ludzi. Scrum składa z trzech ról: właściciela produktu (Product Owner), zespołu oraz Scrum Mastera. Właściciel produktu reprezentuje osoby zainteresowane produktem np. sponsor, zarząd, dział sprzedaży, itd. Ustala on priorytety i odbiera wytworzone produkty. Zespół deweloperski jest odpowiedzialny za wykonanie zadań i ponosi grupową odpowiedzialność za ich realizację. Zespoły budujemy w zależności od czekających nas zadań tak, aby znaleźli się w nim specjaliści o kompetencjach umożliwiających wykonanie zleconych im zadań. Scrum Master jest rolą odpowiedzialną za realizowanie całego procesu scrumowego i “ochronę” jego przed próbami łamania zasad. Ta rola nie jest ani Team Leaderem ani Project Managerem.

Zobaczmy jak wygląda proces wytwarzania oprogramowania w Scrumie:

  • Planowanie (Sprint Planning), spotkanie inicjujące, które składa się z dwóch części. Pierwsza część to prezentacja przez product ownerów zadań do wykonania, celów, priorytetów, itd. Druga część to analiza przez zespół programistyczny czasochłonności, trudności wykonania, możliwej do zastosowania technologii lub architektury. Wynikiem tego jest Sprint Backlog – lista zadań wybrana na jeden sprint z Product Backloga.
  • Codzienne spotkania (Daily Scrum lub Daily Standup), krótkie kilkuminutowe spotkania członków zespołu, zazwyczaj w godzinach porannych. Każdy z zespołu odpowiada na 3 pytania, co zrobił wczoraj, co zrobi dzisiaj i czy są tematy, które blokują jego pracę.
  • Przegląd sprintu (Sprint Review) to spotkanie pod koniec każdego sprintu, gdzie zespół oddaje wykonaną pracę w postaci działającego produktu.
  • Analiza sprintu (Sprint Retrospective) to spotkanie, na którym możemy omówić, co się nie udało podczas tego sprintu, co należy poprawić, itd. Bardzo ważne spotkanie, które często jest pomijane ze względu na brak czasu (spotkanie można realizować np., co drugi lub trzeci sprint, ale nie wolno pomijać jego zgodnie z procesem samodoskonalenia).

Zatem jak “wdrożyć” Scruma w kilku krokach:

  • Podziel ludzi na małe zespoły (kilku osobowe w zależności od skali organizacji i projektów) posiadających w sobie różne kompetencje.
  • Wyznacz rolę właściciela projektów lub zadań (Produkt Owner) oraz Scrum Mastera.
  • Podziel zadania lub projekty na mniejsze zadania, ustal z Product Ownerami ich priorytety i oszacuj potencjalny czas ich realizacji, zrób z tego kolejkę lub listę zadań (Product Backlog).
  • Wyznacz czas jednego sprintu (czas, w którym będziemy pracowali a na koniec jego oddawali zlecone zadania) zależnie od skali zadań od jednego do kilku tygodni.
  • Rozpocznij sprint zgodnie z procesem opisanym wyżej.

Co daje nam Scrum? W teorii są to: łatwość reagowania na zmiany i łatwość realizacji zadań, zwiększona produktywność i jakość, szybsze reagowanie na pojawiające się ryzyka, wcześniejsze uzyskiwanie półproduktów, poprawę komunikacji pomiędzy biznesem a działami IT, większe zaangażowanie całej organizacji w prace rozwojowe, zmniejszenie kosztów realizacji projektów i jeszcze kilka innych. Oczywiście jest to tylko teoria i wszystko zależy od ludzi i chęci zmiany aktualnej rzeczywistości w organizacji.

Czym jest Kanban i w czym może nam pomóc? Kanban wywodzi się z systemów produkcyjnych, głównie z branży motoryzacyjnej. Pozwala śledzić postępy prac nad poszczególnymi produktami na liniach montażowych. Kanban należy do tzw. systemów “ciągnionych” (pull), które różnią się od systemów “pchanych” (push) realnym zapotrzebowaniem na wytwarzanie niż z góry wytyczoną polityką produkcji. Proces wytwarzania oprogramowania może zostać porównany z linią montażową w hali produkcyjnej, dlatego Kanban idealnie nadaje się, jako technika sygnalizacyjna przy zarządzaniu realizacją zadań czy projektów.

Wszystkie zadania poruszają się zgodnie z przepływem (flowem) w jednym kierunku (np. z lewa do prawa) i przechodzą przez kolejne etapy (np. analiza, implementacja, testowanie, wdrożenie, itd.) . Każdy z etapów posiada określone zasoby (pracownicy o odpowiednich umiejętnościach) oraz możliwość przerobu (ilość możliwej do wykonania pracy w tej samej jednostce czasu). Dzięki takiemu podejściu szybko widzimy, na jakim etapie znajdują się zadania, gdzie mamy ograniczenia oraz co musimy zrobić, aby zwiększyć przerób, czyli produkcję oprogramowania.

Kanban posiada kilka podstawowych zasad:

  • Wizualizacja – stworzenie i rozrysowanie (na tablicy lub za pomocą oprogramowania) procesu wytwarzania oprogramowania ze statusami działań np. analiza, wytwarzanie, testowanie, wdrażanie, zadania skończone.
  • Limit pracy w toku (WIP – Work in Progress) – nie możemy pracować nad większą liczbą zadań niż jesteśmy w stanie wykonać w tej samej jednostce czasu oraz jeśli nie dostaliśmy zlecenia na wykonanie pracy przez jednostkę zlecającą. Jest to zasada wywodząca się z systemów “ciągnionych” (pull).
  • Zarządzanie strumieniem – monitorowanie i raportowanie o etapach wykonywania zadań, prędkości i płynności wykonywania zadań. Idealny proces charakteryzuje się dużą prędkością wykonywania zadań i płynnością oraz przewidywalnością.


Jak zacząć? Zastosowanie Kanbana jest bardzo proste. Poniżej kilka kroków, jakie należy uczynić, aby móc sprawnie zarządzać zadaniami w procesie wytwarzania oprogramowania.

  • Rozrysuj aktualny proces wytwarzania oprogramowania np. na tablicy lub dużej powieszonej na ścianie kartce papieru. Kolumny będą oznaczały kolejne elementy procesu.
  • W pierwszej kolumnie (np. nazwanej listą zadań, backlog-iem lub wish listą) umieść karteczki z zadaniami. Powstanie kolejka zadań. Nadaj im priorytety. Podziel zadania na kategorie zadań np. błędy, zadania, poprawki, itd.
  • Nazwij kolejne kolumny np. analiza, programowanie, testowanie, wdrażanie i zadania skończone.
  • Określ możliwy przerób na każdym etapie (tzw. WIP) np., jeśli posiadamy jednego testera to możemy przyjąć, że na etapie testowania będziemy mogli równocześnie testować tylko jedno zadanie.
  • Podziel oznaczone już etapy (kolumny) na dwa statusy: w trakcie, skończone.
  • Zacznij działać. Pobieraj zadania z kolejki zgodnie z możliwościami przerobu (WIP). Przesuwaj zadania zgodnie ze zmianami statusów do lewa do prawa, aż do kolumny zadania skończone (wdrożone).

Co dalej? Kanban pozwala na analizę czasu potrzebnego na wykonania zadań. Dzięki takiej wiedzy i grupowaniu zadań nie musimy szacować czasochłonności wykonania zadań a określać wielkość zadań za pomocą prostych miar np. duże, małe, średnie. Zaoszczędzi to nam bardzo dużo czasu na estymację, która i tak będzie błędna. A co w przypadku pisania oprogramowania dla klienta zewnętrznego? Tutaj warto przyjrzeć się połączeniu Scruma i Kanbana, co zrobimy w dalszej części. Kanban pozwala wykrywać wąskie gardła w procesie od pojawienia się pomysłu, aż do wdrożenia oprogramowania. Często wąskie gardła znajdują się poza procesem wytwarzania oprogramowania np. w dziale biznesowym, który jest odpowiedzialny za testy akceptacyjne wytworzonych produktów.

Kanban pozwala zmniejszyć skutki wielozadaniowości poprzez stosowanie limitów WIP. Pozwala to na zajmowanie się zadaniami, które w rzeczywistości mają wysoki priorytet i które możemy rzeczywiście wykonać w jednej jednostce czasu.

Proces wytwarzania powinien charakteryzować się też płynnością wykonywania zadań. Monitorujmy zatem  i udoskonalajmy wszystkie elementy procesu. Pozwoli to w przyszłości do osiągnięcia dużej prędkości wytwarzania oprogramowania, unikania wąskich gardeł i nie tracenia cennego czasu.

Kolejne kroki? Mamy już działający Scrum. Widzimy także tablicę Kanbana. Jak to teraz połączyć i co dzięki temu zyskamy? Scrum działa w określonych okresach czasu tzw. iteracjach. Kanban to zmienia mówiąc, że zasoby są wolne i domagają się otrzymania kolejnych zadań. Praca w Scrumbanie zaczyna przypominać taśmociąg, który pracuje niezależnie od okresu czasu. Dzięki takiemu podejściu możemy wykonać więcej zadań niż w typowym sprincie. Możemy także mniej uwagi przywiązywać do estymacji czasu wykonania a bardziej bazować na priorytetach i kolejce. W praktyce w niedługim czasie zobaczymy, że wykonujemy więcej zadań niż pracując w typowym Scrumie.

Jakie są różnice pomiędzy Scrumem a Scrumbanem? Nie ograniczamy się do sprintu. Bierzemy pierwsze zadanie z kolejki. Tablica Kanbana może być stosowana dla wielu zespołów a także dla całych firm. W przypadku tablicy Scruma, korzysta z niej tylko zespół scrumowy. Jak widzimy tablica Kanbana poprawia komunikację i poszerza wiedzę o innych zadaniach i projektach wykonywanych przez inne zespoły, niekoniecznie informatyczne. W Scrumbanie nie patrzymy na wykres spalania (burndown chart) a bardziej na czas wykonania zadania. A co z codziennymi spotkaniami, sprint planningiem czy sprint review? Polecam kontynuowanie codziennych stand-upów, planowanie tylko wtedy, kiedy jest to potrzebne, a przeglądy regularnie, co kilka tygodni w z góry ustalonym terminie. Zachęcam do eksperymentowania i procesu ciągłego doskonalenia. Jestem też zwolennikiem adoptowania najlepszych elementów z różnych metodologii do istniejącej organizacji np. elementów Scruma, Princa2, PMI, CCPM lub Kanbana.

Zobacz naszą ofertę doradczą:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Metodyka rozwoju oprogramowania DevOps

Nazwa DevOps pochodzi od słów „development” czyli wytwarzanie oprogramowania i „operations” czyli operacje, eksploatacji systemów. Metodyka DevOps ma połączyć światy wytwarzania, testowania, wdrażania, administrowania i utrzymania, często inne, o innych celach i kompetencjach. Kładzie ona nacisk na komunikację pomiędzy działem utrzymania (administratorami systemów) oraz programistów i testerów oprogramowania.

Włączenie administratorów do rozwoju oprogramowania ma ewidentne zalety:

  • Pozwala na szybsze wdrażanie zmian „na produkcję” dzięki czemu biznes osiąga więcej korzyści np. częstsze wdrożenia zmian w platformie eCommerce (sklep internetowy) lub na platformie SaaS
  • Pozwala na lepsze wykorzystaniu posiadanych zasobów serwerowych i obniżeniu kosztów
  • Zwiększa wydajność i bezpieczeństwo systemów obniżając koszty utrzymania.

Metoda DevOps wykorzystuje szeroko zdalne narzędzia do komunikacji pomiędzy członkami zespołu jak wiki, wideokonferencje, czaty, itd. Dlatego bardzo dobrze sprawdza się w okresie pandemii wirusa corona Covid-19.

Metodyka i inżynierowie DevOps lubą pracować ze zwinnymi metodykami wytwarzania oprogramowania (Agile np. Scrum) czy z środowiskami chmurowymi (np. Microsoft Azure, Google GCP, Amazon AWS).

Metodyka DevOps pozwala na lepsze zarządzania cyklem życia aplikacji (oprogramowania), gdzie już w fazie planowania przewidujemy przyszłość i rozwój systemu w kolejnych latach.

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Startupy IoT – Internet of Things

Urządzenia Internetu Rzeczy (IoT – Internet of Things) obecnie można spotkać zarówno w domach, fabrykach (IIoTIndustrial Internet of Things), podczas leczenia czy rehabilitacji, podczas uprawiania sportu, w inteligentnych miastach (Smart Cities) w transporcie, itd. Dostępność urządzeń IoT jest spowodowana m.in. łatwym dostępem do szybkich sieci WiFi, Mobile, zmniejszającymi sie cenami urządzeń, wydłużającym się czasem działania na baterii czy coraz większą ilością aplikacji i dostawców urządzeń. Dostęp do 5G także zaczyna potęgować pomysły wykorzystujące 5G i IoT praktycznie wszędzie.

Startupy działające w branży IoT można podzielić na kilka kategorii.

Startupy IoT w podziale na branże

  • IoT Smart Home – inteligentne domy
  • IoT Smart Cities – inteligentne miasta
  • IIoT w Przemyśle (Industrial Internet of Things) – rozwiązania przemysłowe
  • IoT w Medycynie, opiece osób starszych, rehabilitacji, itd. Internet of medical things (IoMT)
  • IoT w Rolnictwie
  • IoT w branży zbrojeniowej, lotniczej i kosmicznej

Startupy IoT w podziale na produkty

  • IoT Middleware & Operation Systems – systemy dla IoT
  • IoT Hardware – sensory IoT, Beacony, Tagi i czytniki tagów, gateways, routers, system on chip, mikrokontrolery, moduły komunikacyjne.
  • IoT Connectivity – Mobile, sieci niskoprądowe LPWAN (SigFox, LoRa), 5G, Bluetoout, NB-IoT, WiFi, VSAT, itd.
  • IoT Platform – connectivity management, platformy analityczne, platformy end to end.
  • IoT Security – bezpieczeństwo urządzeń, bezpieczeństwo sieci, bezpeiczeństwo przesyłania danych i ich gromadzenia.
  • IoT Development Boards & Kits
  • IoT Stacks

GoTechnologies wspiera od lat zarówno największe fundusze Venture Capital m.in. w IT Due Diligence, startupy w rozwoju produktów, pozyskaniu klientów i kapitału jak i największe firmy produkcyjne, eCommerce w zastosowaniu najnowszych technologii, tworzeniu nowych strumieniu przychodowych (monetyzacja danych) czy optymalizacji procesów za pomocą technologii.

Zobacz naszą ofertę doradczą dla startupów i funduszy Venture Capital:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów