Investigación y Desarrollo en un Contexto Ágil

Investigación y Desarrollo en contexto AGIL

Marivi Briz

@marivibriz @pc_garcia

Pablo García

TALE

NTO

AG

IL

SCR

UM

TECN

OLO

GÍA

DAT

A

SCIE

NCE

CENTRO I+D

CAN’T DO

EPIC SHIT WITH

BASIC PEOPLE…

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

MAR

KET

IDEA

CONCEPTO (hito G/NG)

RELEASE PROTOTIPO (hito RFA)

RELEASE PRODUCTO (hito TA)

Entender viabilidad y definir concepto

Crear un nuevo Release del Producto

Adaptar y entregar producto al cliente

Kanban Sprint 0 Sprint 1 Sprint n

Descubir y comprender al cliente

…. …. Sprint n+1

Deseable, factible tecnicamente y viable

económicamente.

Release listo para ser desplegado.

Release listo para ser comercializado.

Ciclo de vida del producto

Kanban

KANBAN PORTAFOLIO DE OPORTUNIDADES

Investigación & Ideación

G

O/N

O G

O

Conceptualización Construcción

Conocimiento del cliente. Oportunidad de mercado.

Estado del Arte.

MAR

KET

PU

LL

Implantación

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

Product Backlog

Demanda

Cadena de valor

Oferta To do Doing QA Done

Velocidad comprometida

Tiempo medio ciclo-tarea

Tasa de llegada

Tasa de error

Tiempo medio E2E-tarea

Utilización

Cumplimiento cronograma

Índice de conformidad Cliente/PO

Equipo

t

OK?

Velocidad real (troughput)

Cumplimiento presupuesto

Productividad

Calidad

Capacidad

Eficiencia

Servicio

Tiempo medio espera-tarea

Q Devs

Tasa de impedimentos Sprint Backlog

QA index

Calidad US

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

Elev

ator

Sta

tem

ent

Scrum @ Telefónica I+D

Product Backlog

Sprint Planning

Sprint Backlog

Sprint 3 sem

Sprint Review

potentially shippable

product increment

24 hrs

Burndown Chart Task board

User Stories

Sprint Retro

Vision

Idea

Daily Scrum

Roles Clientes Product Owner

Scrum Master

Team

Ceremonias 1. Sprint Planning 2. Daily Scrum

3. Sprint Review

4. Sprint Retro

Artefactos Product Backlog Sprint Backlog

Product increment

http://fiware-iot-stack.readthedocs.org/en/latest/index.html https://github.com/telefonicaid/fiware-orion

Research / Data Science

¿Qué es Data Science?

Utiliza teorías y técnicas de muchos campos y disciplinas para ayudar a los tomadores de decisiones en muchas industrias, como la ciencia , la ingeniería, la economía, la política, las

finanzas y la educación

Manejar, maniuplar, extraer, interpretar y generar conocimiento a partir de grandes

volumnes de datos heterogenos

Data Scientist Es un profesional con formación multidisciplinaria capaz de tomar datos y poder darles vida, sacar

información y una historia a partir de ellos

Formación de pregrado:

Ej: Control de riego

13

Sensorhumedadyestaciónmeteorológica

Datosmeteorológicos:humedad,temperatura,radiaciónsolaryvelocidaddelviento.

Ej: Control de riego

14

¿Y que recibe el usuario final?

¿Nos comemos solos la torta?

16

TP TN FP FNTest 1 95.78% 97.71% 4.22% 2.29%Test 2 95.81% 96.95% 4.19% 3.05%Test 3 94.3% 93.16% 5.67% 6.84%

ConfusionMatrix

¡Todos pueden ser parte de

esto!

¿Preguntas?