Agiles Vorgehen verändert Unternehmen. Viele der Ideen lassen sich in allen Geschäftsbereichen anwenden, nicht nur in der IT. Gilt das auch für die agilen Werte und Prinzipien, die sich auf Software und Projekte beziehen?
Business Agility: Ein agiler Ansatz außerhalb der IT
Agiles Vorgehen verändert Unternehmen. Viele der Ideen lassen sich in allen Geschäftsbereichen anwenden, nicht nur in der IT. Gilt das auch für die agilen Werte und Prinzipien, die sich auf Software und Projekte beziehen?
Effektives Homeoffice: Teamführung aus der Ferne
Während die Verlagerung der Arbeit vom Büro ins Homeoffice ohnehin schon zahlreiche Herausforderungen für das Tagesgeschäft mit sich bringt, kommt auf diejenigen in Führungspositionen noch einiges mehr zu.
Die dunkle Seite der UI Test-Automation – Teil 1
Meine ersten Gehversuche im Bereich der UI-Testautomatisierung waren recht holprig und frustrierend. Heute, fast neun Jahre später und um viele Erfahrungen in der automatisierten Qualitätssicherung reicher, muss ich schmunzeln, wenn ich an meine Anfänge zurückdenke. Ich kann mich glücklich schätzen, denn ich hatte gute Mentoren, die mich mit Wissen und genug Motivation versorgt haben, um danach zu streben ein besserer Entwickler zu werden.
Quality Leadership Circle: Welche Chancen CIOs durch COVID-19 sehen
Der Ausbruch des Coronavirus (COVID-19) hat zu Betriebsunterbrechungen mit anhaltenden Auswirkungen auf Geschäftskontinuität, Arbeitsweise und Wachstumsverhalten geführt. CIOs müssen auf die Krise sowohl mit kurz- als auch langfristigen Maßnahmen reagieren, um schnelle Abhilfe zu schaffen, die Widerstandsfähigkeit gegen künftige Störungen zu erhöhen und sich auf Wachstum vorzubereiten.
KI und Machine Learning revolutionieren unsere Welt: Längst haben personalisierte Kaufempfehlungen, Natural Language Processing und Gesichtserkennung Einzug in unser tägliches Leben gehalten. In anderen Bereichen steht die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning noch am Anfang. Klar ist: auch wir Testverantwortlichen werden uns damit auseinandersetzen müssen, was Softwarequalität in diesem Zusammenhang bedeutet.
Big data und Informationen: Maschinen werden zunehmend mit verschiedenen Arten von Sensoren ausgestattet. Diese Sensorinformationen sind das Herzstück der IoT-Revolution, in der wir uns befinden. Eine einfache Maschine kann Hunderte von Sensoren haben, und die komplexesten haben Zehntausende von ihnen. Stellen Sie sich das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der Daten vor, die in einem Geschäft von diesen Sensoren kommen. An dieser Stelle müssen große Datenmengen sofort in den Sinn kommen. Das Sammeln von Informationen von diesen Tausenden von Sensoren ist eine Sache, das Verstehen ist eine ganz andere. Wir sind sicher in einer großen Datensituation und Ihr Big Data Typ wird loT, Hadoop und Spark in das Problem werfen. Aber würde dies zu einer gewissen Einsicht führen? Würde dies zu einer Entdeckung oder einem konkreten Return on Investment führen?
Eine Blockchain ist eine ständig wachsende Liste von Datensätzen, den sogenannten Blöcken, die kryptographisch verknüpft und gesichert sind. Einige Beispiele sind Bitcoin, Ripple, Ethereum. Jeder Block enthält typischerweise einen Hash-Pointer als Link zu einem vorherigen Block, einen Zeitstempel und Transaktionsdaten. Die Technologie verwendet ein intelligentes Vertragsprotokoll oder eine Regel, die unveränderlich ist, so dass sie nach dem Einsatz dauerhaft bleibt. Nehmen wir an, es wird eine aktualisierte Version eines bestehenden Vertrages erstellt, um einen Produktionsfehler zu beheben, die manuelle Übertragung der gespeicherten Daten ist erforderlich - was ein umständlicher Prozess ist.
.png "Martin Dragosits")
