Jobs to be done und How might we-Fragen: die Define-Phase im Design Thinking

Der Name „Design Thinking“ lässt schnell vermuten, dass es bei diesem Konzept hauptsächlich um kreatives Arbeiten und vor allen Dingen um Design geht – aber das ist nur die eine Seite der Medaille. In meinem Blogpost „Was ist eigentlich Design Thinking?“ habe ich bereits einiges über das tatsächlich dahinter stehende Mindset geschrieben. Jetzt möchte ich weiter ins Detail gehen und euch die Phase vorstellen, in der die wichtige Vorarbeit für die richtig guten Lösungen geleistet werden muss: die Define-Phase. Weiterlesen >

Managing unrealistic expectations in embedded software development

According to a number of different studies  somewhere between 30 % and 70 % of embedded software projects are unsuccessful. Success can, of course, be measured in a number of different ways, which is probably where the large range in the statistics comes from. However, no business really wants even the lowest measurement, 30 %, of its projects to be unsuccessful. Read more >

HANSEBLOC – Blockchain für Logistik

Blockchain-Technologien haben heute eine Menge Einsatzmöglichkeiten – z. B. im Bereich Transport und Logistik. Insbesondere in diesem Bereich ist die fälschungssichere Versendung von Informationen an die Beteiligten entlang der Logistikkette ein großes Problem. Transportbegleitpapiere, Frachtbriefe und Zolldokumente werden heute oft noch in Papierform ausgetauscht – und in einigen Fällen auch über E-Mail, Clouddienste oder Frachtbörsen.  Weiterlesen >

What is Design Thinking?

Design Thinking is one of the much-hyped topics that we encounter again and again. But what is behind it? What does "thinking creatively" mean? What do I need to be able to achieve it? Do I have to be a designer? I will try to get to the bottom of such questions, and in the process provide an introduction to the topic. Read more >

Was machen wir mit unfertigen User Stories?

Wer kennt sie nicht, die Frage am Ende eines Sprints: Was machen wir mit dieser halb fertigen User Story? Und diese Frage stellt sich nicht nur Neulingen, sondern auch erfahrenen Scrum-Teams. Am Ende eines Sprints konnte eine Story bzw. ein Backlog Item nicht vollständig abgeschlossen werden, weil beispielsweise die Definition of Done nicht in Gänze erfüllt wurde – das kommt auch in den besten Scrum-Teams vor. Aber wie gehen wir jetzt mit der halb fertigen Lösung um? Weiterlesen >

Wie verliere ich Bewerber oder: Was im Bewerbungsprozess schief gehen kann

Das waren noch Zeiten (zumindest für Arbeitgeber): Es gab qualifizierte Bewerber in rauen Mengen, die sich um jeden Job förmlich gerissen haben – man konnte sich die besten einfach aussuchen! Weiterlesen >

New Project Wizard: einfach mit Xtext 2.14 generieren

Wer DSLs mit Eclipse Xtext umsetzt, profitiert davon, dass die notwendige Infrastruktur automatisiert aus der Grammatik erzeugt wird. Mit minimalem Aufwand entsteht somit eine Umgebung, in der alles gegeben ist, um direkt mit der eigenen DSL durchzustarten. Eine Grammatik und zwei Knöpfe später startet man voller Vorfreude Eclipse und fragt sich zunächst, welche Art von Projekt zu erstellen ist. Diese Frage beantwortet Xtext bisher nicht und der Entwickler hat die Wahl.  Weiterlesen >

Mehr als Brainstorming: Kreativmethoden im Design Thinking

In einem meiner vorherigen Blogartikel habe ich erklärt, was Design Thinking eigentlich ist und grob den dahinterstehenden Prozess beschrieben. Nun möchte ich euch für eine der Prozessphasen, genauer gesagt für die Ideate-Phase, Methoden an die Hand geben, die ihr einsetzen könnt, um euren Geist in Schwung zu bringen und alleine oder im Team zu Lösungsideen zu kommen. Weiterlesen >

Internship at itemis: Robocar showcase of machine learning

At itemis, we are involved in automotive software projects in terms of modeling (domain specific languages for architecture and behavior), tooling (architecture, feature models, implementation, Machine Learning) and concepts/standards (AUTOSAR, Genivi, openADX). At our office in Stuttgart, we wanted to set up a tangible demonstrator – a robocar platform as a flexible base with an initial showcase of machine learning. Read more >

The Business DSL: Zurich Insurance

Insurance products are complicated. They involve sophisticated math and lots of interacting rules. They exhibit significant variability between different markets. They change over time, for example, driven by changes in law or updated risk assessments from the company. In addition, once consumers sign an insurance contract, they must not be affected by changes to that product (or at least they must not be worse off), which means that “old” contracts must continue to be executed with the “old” logic. Read more >

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