A projektmenedzsment és a szoftverfejlesztés dinamikus világában gyakran vitatják az agilis módszer jelentőségét. Egyesek azt állítják, hogy az agilitás „halott”, gyakran arra a merevségre hivatkozva, mellyel egyes szervezetek a Scrum útmutatókat követik. Ironikus módon a kihívás nem magában az agilis filozófiában rejlik, hanem annak értelmezésében és végrehajtásában.
Ipar 5.0: az emberi tőke felszabadítása
Az Ipar 5.0 megjelenése soha nem látott lehetőségeket és kihívásokat egyaránt jelent a vállalatok számára. Ahogy a világ a dolgok internetéről (IoT) a viselkedések internetére (IoB) vált át, a vállalkozásoknak meg kell fordulniuk és alkalmazkodniuk kell ehhez a szép új korszakhoz. Bár az Ipar 4.0 lefektette az adatvezérelt gyártás és működés alapjait, az Ipar 5.0 továbbviszi azt az ember és a gépek közötti együttműködés hangsúlyozásával.
Ami a digitális transzformációban a technológiánál is fontosabb
Mi is az a digitális átalakulás? Nos, ez az a folyamat, melynek során a digitális technológiák segítségével alapvetően megváltoztatják egy vállalkozás működését. De amennyire azonban a technológiai fejlődés létfontosságú, annyira elengedhetetlen az erős és határozott vezetés is ahhoz, hogy az átállás sikeres legyen.
A DevOps mint kultúra
A mai világban minden nagyobb vállalat és szervezet kapcsolatban áll a szoftverfejlesztéssel. Minden eddiginél nagyobb lett a nyomás, hogy gyorsabban és agilisabban haladjanak anélkül, hogy ez a biztonság vagy a megbízhatóság rovására menne. Ez viszont gyakran abban nyilvánul meg, hogy a legtöbb projektet előbb vagy utóbb törlik vagy felfüggesztik. A DevOps ezt a helyzetet kívánja orvosolni: hogyan lehet rávenni a fejlesztést, az üzemeltetést és a szervezeten belüli egyéb csoportokat, hogy közös célok mentén működjenek együtt, hogy gyorsabban és megbízhatóbban szállítsák a szoftvereket az ügyfeleknek és a végfelhasználóknak.
Hogyan változtatja meg a DataOps az adatok világát?
A DataOps-szal kapcsolatos egyik gyakori tévhit az, hogy ez nem más, mint az adatelemzésre alkalmazott DevOps. Bár szemantikailag kissé félrevezető, a „DataOps” elnevezésnek van egy pozitív tulajdonsága. Azt kommunikálja ugyanis, hogy az adatelemzéssel el lehet érni azt, amit a szoftverfejlesztés a DevOps-szal már sikeresen megvalósított. Vagyis a DataOps nagyságrendekkel javíthatja a minőséget és a ciklusidőt, amikor az adatcsapatok új eszközöket és módszereket használnak.