비즈니스 민첩성: 애자일 프레임워크 선택 방법

비즈니스 민첩성 및 애자일 프레임워크 선택

애자일 프레임워크는 인트라애자일, 인터애자일, 엑스트라애자일의 본고장이므로 경험하고 육성하는 애자일 유형에 따라 더 적합한 애자일 프레임워크가 있을 수 있다고 생각합니다. 하지만 지금은 그 논의는 잠시 보류하고 애초에 애자일 프레임워크를 선택하는 방법에 초점을 맞추겠습니다.

어디서부터 시작해야 할까요? 칸반. 스크럼. 하이브리드 스크럼. Cynefin. OPS, DAD. LeSS. Nexus. SAFe. Scrum at Scale. Spotify?

애자일 프레임워크를 선택할 때 일률적이고 통계적으로 확실한 기준은 없지만, 연구에 따르면 조직의 규모와 복잡성이 중요하다고 합니다.

좋은 프레임워크를 선택하기 위해서는 과거의 경험과 분석을 통해 추론된 내용을 조사해야 합니다. 물론 애자일 개발 초기에 발견한 것을 관찰해야 합니다. 이 과정에서 모든 연구가 비즈니스 애자일의 "목적에 맞는" 적용으로 완벽하게 이어진다고 말하거나 인과관계, 방향성과 관련하여 어떠한 주장도 하지 않습니다.

그럼에도 불구하고 다음에서는 지난 25년간 다양한 분야에서 수집한 몇 가지 인사이트를 종합해 보려고 합니다. 일부 프레임워크의 사용을 통해 애자일이 빛을 발할 수 있는 잠재적 연관성뿐만 아니라 기업 규모, 복잡성 수준 및 기타 고려할 때 더 높은 수준의 성공을 시사하는 것으로 보이는 변수에 대해서도 세심한 주의를 기울일 것입니다.

회사 규모와 애자일 프레임워크

중소기업을 위한 애자일 프레임워크

애자일 연구에 따르면 특히 50명 이하의 소규모 기업에서는 프로젝트 일정 관리에 있어 칸반이 스크럼보다 더 나은 성과를 보이는 반면, 스크럼 일정 요소 분석에 따르면 50명 미만 및 100~500명 규모의 중소기업에 이점이 있다고 합니다(Lei. et al, 2017).

대규모 조직을 위한 애자일 프레임워크

대규모 애자일 프레임워크를 구현하는 데는 최소 9가지의 예측 가능한 문제와 "비용, 문화, 구조, 통제 범위 등의 제약"이 있습니다(Conboy. 외, 2019). OPS, DAD, LeSS, Nexus, SAFe, Scrum at Scale, Spotify 중에서 프레임워크를 선택하는 것 외에도 "프레임워크는 제어 수준, 범위, 유연성, 확장성, 투명성, 낭비 제거 측면에서 대규모 팀이 직면하는 복잡성을 명시적으로 다루기 때문에"(Almeida. et al, 2021) 더 복잡한 환경에 더 잘 맞을 수 있습니다.

대규모 조직이 프레임워크를 선택할 때 직면하는 어려움에 덧붙이자면, 인터애자일과 엑스트라애자일에 초점을 맞출 때 우리가 의도한 바는 기계, 기술 및 자동화가 선택한 프레임워크의 이면에 있는 사람 문제를 해결하지 못한다는 것입니다. Conway의 법칙이 지적한 것처럼, 커뮤니케이션에서 관찰되는 역기능은 시스템에서도 복제되는 경향이 있지만 "흔하지만 예상치 못한 사건으로 인해 프로젝트 커뮤니케이션이 한계점까지 늘어날 수 있다"(Herbsleb & Grinter, 1999)는 말처럼 예기치 않은 상황도 조직의 노력을 둔화시킬 수 있습니다.

대규모 조직에서 린 및 애자일 방식을 확장하는 데 있어 어떤 것을 선택할지는 논란의 여지가 있습니다.

좋은 출발점은 조직, 기술, 문화, 팀(Hobbs & Petit, 2017)과 같은 측면을 인식하여 애자일 확장에 따른 어려움을 인식하면서 기존 애자일 프레임워크의 공통점을 고려하고 추출하는 것입니다(Theobald et al, 2019).

일부 프레임워크에서 제기된 우려와 비판이 있지만, 이러한 모든 세부 사항을 다루지 않고 제안된 한 가지 아이디어는 ROI를 측정하여 증거를 찾는 것입니다(Schwaber, 2013):

사이클 시간 - 하나의 기능을 가장 빠르게 출시하는 시간

릴리스 주기 - 릴리스가 배포되는 시간

결함 - 결함 변경

생산성 - 단위 기능을 "완료"하기 위한 표준화된 노력

안정화 - 코드 완료 후 릴리즈의 %는 릴리즈 전에 안정화 작업에 사용됩니다.

고객 만족도 - 상승 또는 하락

직원 만족도 - 상승 또는 하락

OPS 프레임워크에 관한 몇 가지 말씀

독자는 다음과 같습니다. 강력하게 목표, 원칙 및 전략(OPS) 프레임워크에 따른 애자일 방법론의 연계성을 자세히 설명하는 Soundararajan 박사의 연구를 읽어보시기를 권장합니다. 그녀는 "1 애자일 방법의 적절성, 2 방법에서 명시한 원칙과 전략을 지원할 수 있는 조직의 역량, 3 방법의 효과성"을 면밀히 검토하여 애자일 방법의 '우수성'을 전문적으로 평가했습니다. (사운다라라잔, 2013). 다음을 수행할 수 있습니다. 그녀의 박사 학위 논문을 여기에서 읽어보세요.!

복잡성, 복잡성, 혼돈, 하이브리드 애자일 프레임워크의 부상

애자일 마케팅에서 하이브리드 애자일 프레임워크의 등장

애자일이 기존 방식에 비해 효과가 있다는 것은 이미 잘 알려져 있으며, Standish Group은 25년 동안 50,000개의 프로젝트를 통해 연구한 결과 애자일이 3배 더 많은 성공을 거둔다는 사실을 밝혀냈습니다(Standish Group, 2011, 2020). 마케터의 501TP3% 이상이 스크럼이나 칸반을 사용하지 않을 때 하이브리드 버전의 프레임워크를 사용한다고 답했습니다. 당연히 어떤 프레임워크를 사용하든 애자일 프랙티스의 하위 집합을 기반으로 하는 한 어느 정도 성공을 거둘 수 있을 것으로 예상합니다. 실제로 스크럼과 칸반이 성공으로 이어지는 이유를 제시하는 연구(Lei 등, 2017)가 있지만 하이브리드 프레임워크에 대한 데이터는 스크럼반이라고 불리는 것 외에는 많지 않습니다.

이것이 바로 비즈니스 민첩성에서 공식적인 프레임워크와 향상된 프레임워크의 조합이 등장하는 이유일 것입니다. 예를 들어 애자일 마케팅은 최근 애자일 마케팅 네비게이터(AMN)라는 새로운 기능을 추가했습니다. 는 마케터가 복잡한 환경을 탐색하는 데 도움을 주기 위한 것으로(Ackerman & Seaton, 2022), 특히 모범 사례 영역에서 더욱 그러합니다.

다른 비즈니스 분야에서의 애자일 프레임워크 도입

애자일 마케팅에서는 종종 칸반, 스크럼, 하이브리드, 그리고 이제 AMN을 선택하지만, HR, 재무, 법무, 영업과 같은 다른 부서에서도 프레임워크의 채택이 증가하고 있습니다. 예를 들어 애자일 HR은 프레임워크 유형에 대해 규범적이지 않지만(ICAgile), 일부 기업에서는 스크럼을 사용하고 있습니다(Cappelli & Travis, 2018). 애자일 금융은 복잡성 계층을 처리하기 위해 Cynefin 프레임워크(ICAgile)를 제안합니다.

싸이네핀은 새로운 것이 아니라 탄탄한 실적을 가지고 있으며, 특히 주문된 작업에서 주문되지 않은 작업, 알려진/예측 가능한 환경부터 혼란스러운 환경까지 광범위한 스펙트럼을 다루기 때문에 수많은 산업에 서비스를 제공해 왔습니다(Kurtz & Snowden, 2003).

비즈니스에 적합한 애자일 프레임워크는 무엇인가요?

보시다시피 정답은 없습니다. 핵심은 조직에 적합한 프레임워크를 언제 선택해야 하는지를 아는 것입니다. 그렇기 때문에 비즈니스의 여러 하위 기능에서 발견되는 사례를 살펴보고 영감을 얻어야 합니다. 하지만 위의 내용이 프레임워크를 선택하는 데 도움이 되길 바라며, 회사 규모, 직원의 기술 유형, 복잡성 수준, 문화와 같은 기타 요소 등 중요한 변수를 고려하시기 바랍니다.

최소한 기술 유형(인트라 민첩성, 인터 민첩성, 엑스트라 민첩성), 회사 규모, 처리하는 복잡성 수준이 선택에 도움이 되기를 바랍니다!

출처

Ackerman, S. 및 Seaton, M. (2022, May 5). 애자일 마케팅 네비게이터. AMN. www.agilemarketingnavigator.org

알메이다, 페르난도, 에두아르도 에스핀헤이라. "대규모 애자일 프레임워크: 비교 검토." 응용 과학, 경영 및 엔지니어링 기술 저널 2.1 (2021): 16-29.

카펠리, 피터, 안나 타비스. "HR의 애자일화." 하버드 비즈니스 리뷰 96.2 (2018): 46-52.

Conboy, K. 및 Carroll, N. (2019). 대규모 애자일 프레임워크 구현: 과제 및 권장 사항. IEEE 소프트웨어, 36(2), 44-50.

Herbsleb, James D. 및 Grinter, Rebecca E. "아키텍처, 조정 및 거리: 콘웨이의 법칙과 그 너머." IEEE 소프트웨어 16.5 (1999): 63-70.

홉스, 브라이언, 이반 프티. "대규모 조직의 대규모 프로젝트에 대한 애자일 방법." 프로젝트 관리 저널 48.3 (2017): 3-19.

애자일을 위한 국제 컨소시엄(ICAgile). 금융 분야의 애자일 학습 결과. 2022년 2월 12일 액세스. www.icagile.com/media/pdfs/learning-outcomes/agility-in-finance-learning-outcomes.pdf

애자일을 위한 국제 컨소시엄(ICAgile). HR 학습 결과의 민첩성. 2022년 2월 12일 액세스. www.icagile.com/media/pdfs/learning-outcomes/agility-in-hr-learning-outcomes.pdf

커츠, C. F., 및 스노든, D. J. (2003). 전략의 새로운 역학: 복잡하고 복잡한 세상에서의 센스 메이킹. IBM 시스템 저널, 42(3), 462-483.

레이, 하워드 외. "스크럼과 칸반이 소프트웨어 개발 프로젝트에 미치는 영향에 대한 통계적 분석." 로봇 공학 및 컴퓨터 통합 제조 43 (2017): 59-67.

테오발트, 스벤, 안나 슈미트, 필립 디볼트. "기본 관행에 기반한 애자일 프레임워크 확장 비교." 애자일 소프트웨어 개발에 관한 국제 컨퍼런스. 스프링거, 참, 2019.

슈바버, 켄. "어떤 속도에서도 UnSAFe." 켄 슈워버의 블로그: 있는 그대로 말하기 (2013).

Soundararajan, S. (2013). 애자일 방법 평가하기 적절성, 역량 및 효과성 조사목표, 원칙, 전략 접근 방식 (버지니아 폴리테크닉 인스티튜트 및 주립대학교 박사 학위 논문).