Controller Magazin 6/2019

16 allen untersuchten Dimensionen verbesserte Leistungsfähigkeit agiler Methoden gegenüber klassischem Projektmanagement. An der Stu- die nahmen mehr als 600 Teilnehmer aus über 30 Ländern teil. Stehen sich die Vorgehensweisen im Projekt gegenüber, erklärt sich die Misserfolgsquote relativ schnell. In unserem Wasserfallmodell beträgt die Zeitspanne ausgehend von der Vision zum prognostizierten Echtstart knapp 2 Jahre. Sie unterstellt, dass der AG zur Zeit der Lastenhefterstellung genau wusste, was er letztendlich wollte. Der AN hat ja exakt das Gewollte geliefert, nur: „Operation gelungen, Patient (fast) tot.“ Ich habe noch deutlich fol- gende Gesprächssequenz im Ohr: · · AG: „Das ist nicht das, was ich wollte!“ · · Ich: „Aber das ist das, was Sie beschrieben und gezeigt haben, genaus das!“ · · AG: „Aber Sie sind mein Berater, Sie müssen doch wissen,was ich will!“ Andererseits beruht ein möglicher Qualitätsman- gel auf fehlender oder mangelhafter Mitwirkung und Kommunikation, auf der späten Abnahme und Testphase und auf dem unbegrenzten Ver- trauen gegenüber dem AN-Team, frei nach dem Motto „Es ist schon immer gut gegangen“. 4 Cone of Uncertainty Untersuchungen der NASA haben 1996 die Aussagen des Softwareingenieurs Barry Boehm 5 bestätigt, dass eine Projektschätzung zu Beginn des Projektlebenszyklus im Durch- nach Erfolg und Misserfolg analysiert und prä- sentiert. 2 Eines der Untersuchungsergebnisse belegt, dass 20% aller EDV-Projekte scheitern und fast 50% aller großen Projekte. Zu dem „Anderssein“ agiler Projekte gibt die Standish Group ebenfalls eine Antwort (Abbil- dung 3); sie sind einfach erfolgreicher: Der Un- terschied minimiert sich dann, wenn nur die „kleinen“ Projekte ausgewiesen werden. Pro- jektdauer, Teamgröße, Kommunikation zwi- schen AG und AN, usw. sind für kleine agile und Wasserfall-Projekte vermutet identisch. Die im Chaos Report 2015 verabschiedeten Zahlen sprechen für sich, bzw. für agile Projekte. Noch deutlicher wird das Ergebnis, wenn, wie in Ab- bildung 4, nur die erfolgreichen Projekte nach Größenordnung differenziert vorgestellt werden. Auch die Studie “Status Quo Agile 2016/2017“ 3 der Hochschule Koblenz in Zusammenarbeit mit der Deutschen Gesellschaft für Projekt­ management und der scrum.org ergab eine in die zukünftig benötigten VDA-Dokumenten- standards verarbeiten; · · das BI-Tool beinhaltet zwar Standard-Auftragsstatistiken, kann aber nur durch spezialisierte Berater erweitert werden (jeder neue Bericht zu 2 Tagessätzen). Das ist alles kein Beinbruch, der Auftragneh- mer (folgend AN genannt) liefert nach, immer auf Basis eines Change Request; d. h. gegen Aufwand, fix oder „Time & Material“. Letztend- lich wird das Budget um den Faktor 2 über- schritten. Kann aber der Auftraggeber (folgend AG genannt) von einem Misserfolg sprechen? Der AN hat alles genauso so eingerichtet und programmiert wie gefordert. Die Lieferung er- folgte frist-, budget- und vertragsgerecht, wie der AG es wollte. Wasserfall vs. agil Auf welchen Ursachen beruht der Erfolg und/ oder Misserfolg unseres Projektes? Die grund- sätzliche Beantwortung dieser Frage für Soft- wareprojekte hat sich die Standish Group als eine primäre Forschungs- und Beratungsorga- nisation zum Ziel gesetzt. Sie wurde 1985 mit der Vision einer innovativen Gruppenreflexion unter Verwendung von Fallverfahren gegrün- det, um Projekte und ihre Umgebung zu analy- sieren und eine präzisere Beratung auf der Grundlage großer Stichproben und wissen- schaftlicher Methoden zu liefern. Sie erforscht und berät seit über 30 Jahren mit einer For- schungsdatenbank mit 50.000 Projekten im Hintergrund, wie der Wert von Software-Inves- titionen gesteigert werden kann. Sie gibt den jährlichen Chaos-Report heraus, der Projekte Abb. 3: Chaos Report 2015, erfolgreiche Projekte Abb. 4: Chaos Report 2015, erfolgreiche Projekte Projekte aus Kunden- und Lieferantensicht