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アジャイルビジネスインテリジェンス

| 作者: Mark Levison フォローする 0 人のフォロワー , 翻訳者 編集部 フォローする 0 人のフォロワー 投稿日 2008年6月21日. 推定読書時間: 2 分 |

Cutter IT Journalへ寄稿したRefactoring Databases: Evolutionary Database Design(source)の著者であるScott Ambler氏が、 データウェアハウジングおよびビジネスインテリジェンスシステムへアジャイルメソッドをどのように導入することができるかについて書いた。Scott氏と その共著者たちは、 ユーザが中央設計された大規模システムで悩んでいる読者向けに書いている。

Scott氏の意見は、主流のデータウェアハウジングプロジェクトはユーザの期待に十分応えることができないことがよくあるというものである。

エンドユーザは共通して不満をこぼしている。提供されたBI機能は、急激に展開していくビジネス上の要求に後れを取らずについていけず、BI開発チームは ユーザコミュ二ティに効果的な関与をしていないと。プロセスのはじめで要求がまとめられ、BI開発チームがアーキテクチャー、おおまかな設計、何が要求されているのかに基づいた綿密な設計を定義する。この ような開発段階にユーザが関与することをBIチームは重要だと認識しているのだが、いったんプロジェクトが始まると、関与は非常に限られたものになってし まう。

アジャイルアプローチの導入以外にも、Scott氏はいくつか重要な提言をしている。

  • アジャイルデータテクニックの適用:進化的なデータモデリング、データベースリファクタリング、データベースレグレッションテスト、継続的なデータベースの統合および既存のデータモデルの再利用。
  • 「唯一の事実」の限界を認識する。

      複数の事実がある可能性を認識したり、そうした事実を特定することは重要である.... 主力な原則は定義の純度ではなく、重要なビジネス価値のタイムリーな提供であるべきである。

  • SOAおよびWeb 2.0ストラテジーの採用: データフェデレーション(source)およびエンタープライズアーキテクチャー統合(source)パターンを検討し、総所有コスト(TCO)を削減する。
  • リーンデータガバナンスストラテジーの採用:ビジネス駆動のプロジェクトパイプラインを使用し、柔軟なアーキテクチャーを実装し、リスクに基づいたマイルストーンを定める。

詳細については、Cutter IT Journal(source)のフリーダウンロードサイトにアクセスし、プロモーションコード、BSINESSINTELLIGENCE を入力する。

原文はこちらです:http://www.infoq.com/news/2008/06/agile_bI

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