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�ݺ�ߣshows by User: feststelltaste / http://www.slideshare.net/images/logo.gif �ݺ�ߣshows by User: feststelltaste / Mon, 16 Jul 2018 06:03:10 GMT �ݺ�ߣShare feed for �ݺ�ߣshows by User: feststelltaste Datenanalysen in der Softwareentwicklung (IMPROVE Workshop Wien) https://de.slideshare.net/slideshow/datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-improve-workshop-wien/106094325 datenanalysenindersoftwareentwicklungimproveworkshopwien-180716060310
Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. Genau dafür stelle ich den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Ich bringe hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Ich zeige das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken oder wertlosen Codeteilen an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen.]]>
Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. Genau dafür stelle ich den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Ich bringe hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Ich zeige das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken oder wertlosen Codeteilen an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen.]]> Mon, 16 Jul 2018 06:03:10 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-improve-workshop-wien/106094325 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Datenanalysen in der Softwareentwicklung (IMPROVE Workshop Wien) feststelltaste Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. Genau dafür stelle ich den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Ich bringe hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Ich zeige das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken oder wertlosen Codeteilen an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/datenanalysenindersoftwareentwicklungimproveworkshopwien-180716060310-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. Genau dafür stelle ich den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Ich bringe hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Ich zeige das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken oder wertlosen Codeteilen an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen.

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0 Software Analytics - Datenanalysen in der Softwareentwicklung (BigDataMeetup) https://de.slideshare.net/slideshow/softwareanalytics-datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-bigdatameetup/90084371 softwareanalyticsbigdatameetuppublic-180308215528
Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. In diesem Meetup stellt Markus Harrer den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Markus bringt hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Markus zeigt das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken, wertlosen Codeteilen sowie die Optimierung des fachlichen Schnitts einer Anwendung an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen.]]>
Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. In diesem Meetup stellt Markus Harrer den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Markus bringt hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Markus zeigt das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken, wertlosen Codeteilen sowie die Optimierung des fachlichen Schnitts einer Anwendung an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen.]]> Thu, 08 Mar 2018 21:55:28 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/softwareanalytics-datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-bigdatameetup/90084371 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Software Analytics - Datenanalysen in der Softwareentwicklung (BigDataMeetup) feststelltaste Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. In diesem Meetup stellt Markus Harrer den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Markus bringt hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Markus zeigt das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken, wertlosen Codeteilen sowie die Optimierung des fachlichen Schnitts einer Anwendung an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/softwareanalyticsbigdatameetuppublic-180308215528-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Softwareentwickler haben bei ihren altgedienten Anwendungssystemen oft das Bauchgefühl, dass irgendetwas komisch läuft. Das Management lässt sich aber nur mit Zahlen-Daten-Fakten von dringenden Verbesserungsarbeiten überzeugen. In diesem Meetup stellt Markus Harrer den Bereich "Software Analytics" vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Markus bringt hierzu einen digitalen Notizbuchansatz sowie Werkzeuge für die schnelle Durchführung von nachvollziehbaren Datenanalysen mit. Damit können ganz individuelle Problemursachen in Softwaresystemen Schritt für Schritt herausgearbeitet und explizit dargestellt werden. Markus zeigt das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie Jupyter, Pandas, jQAssistant, Neo4j und D3) zur Untersuchung von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.). Im Live-Coding-Teil sehen wir uns einige Auswertungen zu Race-Conditions, Wissenslücken, wertlosen Codeteilen sowie die Optimierung des fachlichen Schnitts einer Anwendung an – von den Rohdaten bis zu den Visualisierungen.

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0 Datenanalysen in der Softwareentwicklung mit Software Analytics https://de.slideshare.net/slideshow/datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-mit-software-analytics/88577985 softwareanalyticshackerkegelnpublic-180222063225
Der Foliensatz zum Vortrag am Hackerkegeln vom 15.02.2018 in der Drucker- und Urheberrechts-freundliche Version inkl. Erläuterungen]]>
Der Foliensatz zum Vortrag am Hackerkegeln vom 15.02.2018 in der Drucker- und Urheberrechts-freundliche Version inkl. Erläuterungen]]> Thu, 22 Feb 2018 06:32:25 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-mit-software-analytics/88577985 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Datenanalysen in der Softwareentwicklung mit Software Analytics feststelltaste Der Foliensatz zum Vortrag am Hackerkegeln vom 15.02.2018 in der Drucker- und Urheberrechts-freundliche Version inkl. Erläuterungen <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/softwareanalyticshackerkegelnpublic-180222063225-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Der Foliensatz zum Vortrag am Hackerkegeln vom 15.02.2018 in der Drucker- und Urheberrechts-freundliche Version inkl. Erläuterungen

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0 Software Analytics with Jupyter, Pandas, jQAssistant, and Neo4j [Neo4j Online Meetup] /slideshow/software-analytics-with-jupyter-pandas-jqassistant-and-neo4j-neo4j-online-meetup/82603010 softwareanalyticsmeetupfinaldeanimated-171123185111
Let’s tackle problems in software development in an automated, data-driven and reproducible way! As developers, we often feel that there might be something wrong with the way we develop software. Unfortunately, a gut feeling alone isn’t sufficient for the complex, interconnected problems in software systems. We need solid, understandable arguments to gain budgets for improvement projects or to defend us against political decisions. Though, we can help ourselves: Every step in the development or use of software leaves valuable, digital traces. With clever analysis, these data can show us root causes of problems in our software and deliver new insights – understandable for everybody. If concrete problems and their impact are known, developers and managers can create solutions and take sustainable actions aligned to existing business goals. In this meetup, I talk about the analysis of software data by using a digital notebook approach. This allows you to express your gut feelings explicitly with the help of hypotheses, explorations and visualizations step by step. I show the collaboration of open source analysis tools (Jupyter, Pandas, jQAssistant and, of course, Neo4j) to inspect problems in Java applications and their environment. We have a look at performance hotspots, knowledge loss and worthless code parts – completely automated from raw data up to visualizations for management. Participants learn how they can translate their unsafe gut feelings into solid evidence for obtaining budgets for dedicated improvement projects with the help of data analysis.]]>
Let’s tackle problems in software development in an automated, data-driven and reproducible way! As developers, we often feel that there might be something wrong with the way we develop software. Unfortunately, a gut feeling alone isn’t sufficient for the complex, interconnected problems in software systems. We need solid, understandable arguments to gain budgets for improvement projects or to defend us against political decisions. Though, we can help ourselves: Every step in the development or use of software leaves valuable, digital traces. With clever analysis, these data can show us root causes of problems in our software and deliver new insights – understandable for everybody. If concrete problems and their impact are known, developers and managers can create solutions and take sustainable actions aligned to existing business goals. In this meetup, I talk about the analysis of software data by using a digital notebook approach. This allows you to express your gut feelings explicitly with the help of hypotheses, explorations and visualizations step by step. I show the collaboration of open source analysis tools (Jupyter, Pandas, jQAssistant and, of course, Neo4j) to inspect problems in Java applications and their environment. We have a look at performance hotspots, knowledge loss and worthless code parts – completely automated from raw data up to visualizations for management. Participants learn how they can translate their unsafe gut feelings into solid evidence for obtaining budgets for dedicated improvement projects with the help of data analysis.]]> Thu, 23 Nov 2017 18:51:11 GMT /slideshow/software-analytics-with-jupyter-pandas-jqassistant-and-neo4j-neo4j-online-meetup/82603010 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Software Analytics with Jupyter, Pandas, jQAssistant, and Neo4j [Neo4j Online Meetup] feststelltaste Let’s tackle problems in software development in an automated, data-driven and reproducible way! As developers, we often feel that there might be something wrong with the way we develop software. Unfortunately, a gut feeling alone isn’t sufficient for the complex, interconnected problems in software systems. We need solid, understandable arguments to gain budgets for improvement projects or to defend us against political decisions. Though, we can help ourselves: Every step in the development or use of software leaves valuable, digital traces. With clever analysis, these data can show us root causes of problems in our software and deliver new insights – understandable for everybody. If concrete problems and their impact are known, developers and managers can create solutions and take sustainable actions aligned to existing business goals. In this meetup, I talk about the analysis of software data by using a digital notebook approach. This allows you to express your gut feelings explicitly with the help of hypotheses, explorations and visualizations step by step. I show the collaboration of open source analysis tools (Jupyter, Pandas, jQAssistant and, of course, Neo4j) to inspect problems in Java applications and their environment. We have a look at performance hotspots, knowledge loss and worthless code parts – completely automated from raw data up to visualizations for management. Participants learn how they can translate their unsafe gut feelings into solid evidence for obtaining budgets for dedicated improvement projects with the help of data analysis. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/softwareanalyticsmeetupfinaldeanimated-171123185111-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Let’s tackle problems in software development in an automated, data-driven and reproducible way! As developers, we often feel that there might be something wrong with the way we develop software. Unfortunately, a gut feeling alone isn’t sufficient for the complex, interconnected problems in software systems. We need solid, understandable arguments to gain budgets for improvement projects or to defend us against political decisions. Though, we can help ourselves: Every step in the development or use of software leaves valuable, digital traces. With clever analysis, these data can show us root causes of problems in our software and deliver new insights – understandable for everybody. If concrete problems and their impact are known, developers and managers can create solutions and take sustainable actions aligned to existing business goals. In this meetup, I talk about the analysis of software data by using a digital notebook approach. This allows you to express your gut feelings explicitly with the help of hypotheses, explorations and visualizations step by step. I show the collaboration of open source analysis tools (Jupyter, Pandas, jQAssistant and, of course, Neo4j) to inspect problems in Java applications and their environment. We have a look at performance hotspots, knowledge loss and worthless code parts – completely automated from raw data up to visualizations for management. Participants learn how they can translate their unsafe gut feelings into solid evidence for obtaining budgets for dedicated improvement projects with the help of data analysis.

Software Analytics with Jupyter, Pandas, jQAssistant, and Neo4j [Neo4j Online Meetup] from Markus Harrer

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0 Philosophy screws it all up (Pecha Kucha) [Java Forum Stuttgart 2017] https://de.slideshare.net/feststelltaste/philosophy-screws-it-all-up-pecha-kucha-java-forum-stuttgart-2017 philosophyscrewsitallup-pechakuchajfs2017-170709191249
Wie Erkenntnistheorie unsere Softwareentwicklung beeinflusst und wie wir damit umgehen können... Softwareentwicklungsprojekte scheitern ab und an weder aus technischen, noch fachlichen – ja nicht einmal aus politischen Gründen. Sind anderweitige Gründe im Spiel, versenkt diese Art von Softwareprojektabbrüchen meist auch noch extrem viel Geld. Es ist unheimlich, dass wir diese Fälle nicht wirklich begründen können und daher vor allem nicht herausbekommen, woran es wohl wirklich gelegen hat. Es müssen somit noch andere, grundsätzliche Aspekte eine Rolle spielen, welche nicht sofort offensichtlich sind. In diesem Pecha-Kucha-Vortrag ergründe ich mit Hilfe der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie – der Theorie des Wissens – einige der nicht augenscheinlichen, jedoch immer vorhandenen Probleme der Softwareentwicklung. Die vorgestellten „erkenntnistheoretischen Dilemmata“ begegnen uns immer, wenn wir es mit Wissen zu tun haben. Softwareentwicklung ist die Implementierung von Wissen in Code. Daher sind auch wir – ob wir es wollen oder nicht – immer von diesen Dilemmata betroffen. Es gibt jedoch Hoffnung: Sind diese Grundprobleme erst einmal bekannt, können wir sie nutzen, um unsere eigene Arbeit – unser Vorgehen, unserer eingesetzten Methoden und Praktiken in der Softwareentwicklung – nach objektiven Kriterien zu beurteilen und zu verbessern. Konkret zeige ich, wie sich die normative Wissenschaft der Erkenntnistheorie ganz praktisch als „Messwerkzeug“ verwenden lässt. Dazu stelle ich ihre Einflussnahme auf softwaretechnische Praktiken anhand von Praxisbeispielen vor. Meine Kernziele sind es, die Dilemmata kurz und prägnant darzustellen, handhabbar zu machen und praxisorientierte Lösungsansätze zum Umgang mit ihnen aufzuzeigen.]]>
Wie Erkenntnistheorie unsere Softwareentwicklung beeinflusst und wie wir damit umgehen können... Softwareentwicklungsprojekte scheitern ab und an weder aus technischen, noch fachlichen – ja nicht einmal aus politischen Gründen. Sind anderweitige Gründe im Spiel, versenkt diese Art von Softwareprojektabbrüchen meist auch noch extrem viel Geld. Es ist unheimlich, dass wir diese Fälle nicht wirklich begründen können und daher vor allem nicht herausbekommen, woran es wohl wirklich gelegen hat. Es müssen somit noch andere, grundsätzliche Aspekte eine Rolle spielen, welche nicht sofort offensichtlich sind. In diesem Pecha-Kucha-Vortrag ergründe ich mit Hilfe der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie – der Theorie des Wissens – einige der nicht augenscheinlichen, jedoch immer vorhandenen Probleme der Softwareentwicklung. Die vorgestellten „erkenntnistheoretischen Dilemmata“ begegnen uns immer, wenn wir es mit Wissen zu tun haben. Softwareentwicklung ist die Implementierung von Wissen in Code. Daher sind auch wir – ob wir es wollen oder nicht – immer von diesen Dilemmata betroffen. Es gibt jedoch Hoffnung: Sind diese Grundprobleme erst einmal bekannt, können wir sie nutzen, um unsere eigene Arbeit – unser Vorgehen, unserer eingesetzten Methoden und Praktiken in der Softwareentwicklung – nach objektiven Kriterien zu beurteilen und zu verbessern. Konkret zeige ich, wie sich die normative Wissenschaft der Erkenntnistheorie ganz praktisch als „Messwerkzeug“ verwenden lässt. Dazu stelle ich ihre Einflussnahme auf softwaretechnische Praktiken anhand von Praxisbeispielen vor. Meine Kernziele sind es, die Dilemmata kurz und prägnant darzustellen, handhabbar zu machen und praxisorientierte Lösungsansätze zum Umgang mit ihnen aufzuzeigen.]]> Sun, 09 Jul 2017 19:12:49 GMT https://de.slideshare.net/feststelltaste/philosophy-screws-it-all-up-pecha-kucha-java-forum-stuttgart-2017 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Philosophy screws it all up (Pecha Kucha) [Java Forum Stuttgart 2017] feststelltaste Wie Erkenntnistheorie unsere Softwareentwicklung beeinflusst und wie wir damit umgehen können... Softwareentwicklungsprojekte scheitern ab und an weder aus technischen, noch fachlichen – ja nicht einmal aus politischen Gründen. Sind anderweitige Gründe im Spiel, versenkt diese Art von Softwareprojektabbrüchen meist auch noch extrem viel Geld. Es ist unheimlich, dass wir diese Fälle nicht wirklich begründen können und daher vor allem nicht herausbekommen, woran es wohl wirklich gelegen hat. Es müssen somit noch andere, grundsätzliche Aspekte eine Rolle spielen, welche nicht sofort offensichtlich sind. In diesem Pecha-Kucha-Vortrag ergründe ich mit Hilfe der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie – der Theorie des Wissens – einige der nicht augenscheinlichen, jedoch immer vorhandenen Probleme der Softwareentwicklung. Die vorgestellten „erkenntnistheoretischen Dilemmata“ begegnen uns immer, wenn wir es mit Wissen zu tun haben. Softwareentwicklung ist die Implementierung von Wissen in Code. Daher sind auch wir – ob wir es wollen oder nicht – immer von diesen Dilemmata betroffen. Es gibt jedoch Hoffnung: Sind diese Grundprobleme erst einmal bekannt, können wir sie nutzen, um unsere eigene Arbeit – unser Vorgehen, unserer eingesetzten Methoden und Praktiken in der Softwareentwicklung – nach objektiven Kriterien zu beurteilen und zu verbessern. Konkret zeige ich, wie sich die normative Wissenschaft der Erkenntnistheorie ganz praktisch als „Messwerkzeug“ verwenden lässt. Dazu stelle ich ihre Einflussnahme auf softwaretechnische Praktiken anhand von Praxisbeispielen vor. Meine Kernziele sind es, die Dilemmata kurz und prägnant darzustellen, handhabbar zu machen und praxisorientierte Lösungsansätze zum Umgang mit ihnen aufzuzeigen. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/philosophyscrewsitallup-pechakuchajfs2017-170709191249-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Wie Erkenntnistheorie unsere Softwareentwicklung beeinflusst und wie wir damit umgehen können... Softwareentwicklungsprojekte scheitern ab und an weder aus technischen, noch fachlichen – ja nicht einmal aus politischen Gründen. Sind anderweitige Gründe im Spiel, versenkt diese Art von Softwareprojektabbrüchen meist auch noch extrem viel Geld. Es ist unheimlich, dass wir diese Fälle nicht wirklich begründen können und daher vor allem nicht herausbekommen, woran es wohl wirklich gelegen hat. Es müssen somit noch andere, grundsätzliche Aspekte eine Rolle spielen, welche nicht sofort offensichtlich sind. In diesem Pecha-Kucha-Vortrag ergründe ich mit Hilfe der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie – der Theorie des Wissens – einige der nicht augenscheinlichen, jedoch immer vorhandenen Probleme der Softwareentwicklung. Die vorgestellten „erkenntnistheoretischen Dilemmata“ begegnen uns immer, wenn wir es mit Wissen zu tun haben. Softwareentwicklung ist die Implementierung von Wissen in Code. Daher sind auch wir – ob wir es wollen oder nicht – immer von diesen Dilemmata betroffen. Es gibt jedoch Hoffnung: Sind diese Grundprobleme erst einmal bekannt, können wir sie nutzen, um unsere eigene Arbeit – unser Vorgehen, unserer eingesetzten Methoden und Praktiken in der Softwareentwicklung – nach objektiven Kriterien zu beurteilen und zu verbessern. Konkret zeige ich, wie sich die normative Wissenschaft der Erkenntnistheorie ganz praktisch als „Messwerkzeug“ verwenden lässt. Dazu stelle ich ihre Einflussnahme auf softwaretechnische Praktiken anhand von Praxisbeispielen vor. Meine Kernziele sind es, die Dilemmata kurz und prägnant darzustellen, handhabbar zu machen und praxisorientierte Lösungsansätze zum Umgang mit ihnen aufzuzeigen.

from Markus Harrer

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0 Architektur und Code im Einklang [JUG Nürnberg] https://de.slideshare.net/slideshow/architektur-und-code-im-einklang-jug-nrnberg/77350260 architekturundcodeimeinklangjavausergroupnrnberg-170628202226
28.06.2017, Java User Group Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt.]]>
28.06.2017, Java User Group Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt.]]> Wed, 28 Jun 2017 20:22:26 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/architektur-und-code-im-einklang-jug-nrnberg/77350260 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Architektur und Code im Einklang [JUG Nürnberg] feststelltaste 28.06.2017, Java User Group Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/architekturundcodeimeinklangjavausergroupnrnberg-170628202226-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 28.06.2017, Java User Group Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt.

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0 Architektur und Code im Einklang [DeveloperCamp 2017] https://de.slideshare.net/slideshow/architektur-und-code-im-einklang-developercamp-2017/76089102 architekturundcodeimeinklangdevelopercamp2017-170518105432
18.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt.]]>
18.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt.]]> Thu, 18 May 2017 10:54:32 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/architektur-und-code-im-einklang-developercamp-2017/76089102 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Architektur und Code im Einklang [DeveloperCamp 2017] feststelltaste 18.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/architekturundcodeimeinklangdevelopercamp2017-170518105432-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> 18.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Umsetzung von Architekturkonzepten und Designvorgaben mit jQAssistant direkt im Quellcode überprüfen jQAssistant ist ein Werkzeug zur statischen Analyse von Softwareartefakten. Mit jQAssistant ist es möglich, Architektur- und Designkonzepte als einen Satz von Regeln zu definieren. Die Einhaltung dieser Regeln kann anschließend bei jedem Bau einer Software automatisiert überprüft werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass eine vorgegebene Architektur sowie Designvorgaben auch wirklich im Quellcode umgesetzt wurden. In meinem Vortrag stelle ich die Grundlagen von jQAssistant vor und zeige an einem Beispiel, wie sich mit dem Werkzeug eine sich selbst prüfende Architekturdokumentation erstellen lässt.

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0 Nachvollziehbare, datengetriebene, automatisierte Analysen der Softwareentwicklung [DeveloperCamp2017] https://de.slideshare.net/slideshow/nachvollziehbare-datengetriebene-automatisierte-analysen-der-softwareentwicklung-developer-camp2017/76064503 nachvollziehbaredatengetriebeneautomatisierteanalysendersoftwareentwicklungdevelopercamp2017-170517170020
Session am 17.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Jeder Schritt in der Entwicklung oder Verwendung von Software hinterlässt wertvolle, digitale Spuren. Die Auswertung dieser „Softwaredaten“ (wie etwa Laufzeitmessungen, Logdateien oder Commits) lässt unser Bauchgefühl zu Fakten und stichhaltigen Beweisen werden. Ich zeige, wie sich Fragen aus der Softwareentwicklung datengetrieben, automatisiert und nachvollziehbar beantworten lassen. Dazu demonstriere ich das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie jQAssistant, Neo4j, Pandas und Jupyter) zur Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen (wie Profiler, Jenkins und Git). Gemeinsam sehen wir uns u. a. an, wie wir Lösungen zur Optimierung der Performance erarbeiten, Build-Breaker identifizieren oder Wissenslücken im Quellcode offenlegen können.]]>
Session am 17.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Jeder Schritt in der Entwicklung oder Verwendung von Software hinterlässt wertvolle, digitale Spuren. Die Auswertung dieser „Softwaredaten“ (wie etwa Laufzeitmessungen, Logdateien oder Commits) lässt unser Bauchgefühl zu Fakten und stichhaltigen Beweisen werden. Ich zeige, wie sich Fragen aus der Softwareentwicklung datengetrieben, automatisiert und nachvollziehbar beantworten lassen. Dazu demonstriere ich das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie jQAssistant, Neo4j, Pandas und Jupyter) zur Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen (wie Profiler, Jenkins und Git). Gemeinsam sehen wir uns u. a. an, wie wir Lösungen zur Optimierung der Performance erarbeiten, Build-Breaker identifizieren oder Wissenslücken im Quellcode offenlegen können.]]> Wed, 17 May 2017 17:00:20 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/nachvollziehbare-datengetriebene-automatisierte-analysen-der-softwareentwicklung-developer-camp2017/76064503 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Nachvollziehbare, datengetriebene, automatisierte Analysen der Softwareentwicklung [DeveloperCamp2017] feststelltaste Session am 17.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Jeder Schritt in der Entwicklung oder Verwendung von Software hinterlässt wertvolle, digitale Spuren. Die Auswertung dieser „Softwaredaten“ (wie etwa Laufzeitmessungen, Logdateien oder Commits) lässt unser Bauchgefühl zu Fakten und stichhaltigen Beweisen werden. Ich zeige, wie sich Fragen aus der Softwareentwicklung datengetrieben, automatisiert und nachvollziehbar beantworten lassen. Dazu demonstriere ich das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie jQAssistant, Neo4j, Pandas und Jupyter) zur Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen (wie Profiler, Jenkins und Git). Gemeinsam sehen wir uns u. a. an, wie wir Lösungen zur Optimierung der Performance erarbeiten, Build-Breaker identifizieren oder Wissenslücken im Quellcode offenlegen können. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nachvollziehbaredatengetriebeneautomatisierteanalysendersoftwareentwicklungdevelopercamp2017-170517170020-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Session am 17.05.2017, DeveloperCamp 2017, Nürnberg Jeder Schritt in der Entwicklung oder Verwendung von Software hinterlässt wertvolle, digitale Spuren. Die Auswertung dieser „Softwaredaten“ (wie etwa Laufzeitmessungen, Logdateien oder Commits) lässt unser Bauchgefühl zu Fakten und stichhaltigen Beweisen werden. Ich zeige, wie sich Fragen aus der Softwareentwicklung datengetrieben, automatisiert und nachvollziehbar beantworten lassen. Dazu demonstriere ich das Zusammenspiel von Open-Source-Analysewerkzeugen (wie jQAssistant, Neo4j, Pandas und Jupyter) zur Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen (wie Profiler, Jenkins und Git). Gemeinsam sehen wir uns u. a. an, wie wir Lösungen zur Optimierung der Performance erarbeiten, Build-Breaker identifizieren oder Wissenslücken im Quellcode offenlegen können.

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0 Software Analytics for Pragmatists [DevOps Camp 2017] /slideshow/software-analytics-for-pragmatists-devops-camp-2017/75944914 softwareanalyticsforpragmatistsdevopscamp2017-170513133136
Talk at DevOps Camp 2017, Nürnberg, 13.05.2017 Each step in the development or use of software leaves valuable, digital tracks. The analysis of this "software data" (such as runtime measures, log files or commits) refines our gut feeling to facts with sound evidence. I'll show how questions that arise in software development can be answered automated, data-driven and reproducible. I demonstrate the interaction of open source analysis tools (such as jQAssistant, Neo4j, Pandas, and Jupyter) for the analysis of data from different sources (such as JProfiler, Jenkins, and Git). Together, we have a look at how we can develop solutions to optimize performance, identify build breaker or make knowledge gaps in our source code visible.]]>
Talk at DevOps Camp 2017, Nürnberg, 13.05.2017 Each step in the development or use of software leaves valuable, digital tracks. The analysis of this "software data" (such as runtime measures, log files or commits) refines our gut feeling to facts with sound evidence. I'll show how questions that arise in software development can be answered automated, data-driven and reproducible. I demonstrate the interaction of open source analysis tools (such as jQAssistant, Neo4j, Pandas, and Jupyter) for the analysis of data from different sources (such as JProfiler, Jenkins, and Git). Together, we have a look at how we can develop solutions to optimize performance, identify build breaker or make knowledge gaps in our source code visible.]]> Sat, 13 May 2017 13:31:36 GMT /slideshow/software-analytics-for-pragmatists-devops-camp-2017/75944914 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Software Analytics for Pragmatists [DevOps Camp 2017] feststelltaste Talk at DevOps Camp 2017, Nürnberg, 13.05.2017 Each step in the development or use of software leaves valuable, digital tracks. The analysis of this "software data" (such as runtime measures, log files or commits) refines our gut feeling to facts with sound evidence. I'll show how questions that arise in software development can be answered automated, data-driven and reproducible. I demonstrate the interaction of open source analysis tools (such as jQAssistant, Neo4j, Pandas, and Jupyter) for the analysis of data from different sources (such as JProfiler, Jenkins, and Git). Together, we have a look at how we can develop solutions to optimize performance, identify build breaker or make knowledge gaps in our source code visible. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/softwareanalyticsforpragmatistsdevopscamp2017-170513133136-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Talk at DevOps Camp 2017, Nürnberg, 13.05.2017 Each step in the development or use of software leaves valuable, digital tracks. The analysis of this "software data" (such as runtime measures, log files or commits) refines our gut feeling to facts with sound evidence. I'll show how questions that arise in software development can be answered automated, data-driven and reproducible. I demonstrate the interaction of open source analysis tools (such as jQAssistant, Neo4j, Pandas, and Jupyter) for the analysis of data from different sources (such as JProfiler, Jenkins, and Git). Together, we have a look at how we can develop solutions to optimize performance, identify build breaker or make knowledge gaps in our source code visible.

Software Analytics for Pragmatists [DevOps Camp 2017] from Markus Harrer

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0 Einsatzmöglichkeiten der automatisierten Analyse von Artefakten und Metadaten aus Softwareprojekten zur Unterstützung der Wartbarkeitsoptimierung langlebiger Softwaresysteme https://de.slideshare.net/slideshow/einsatzmglichkeiten-der-automatisierten-analyse-von-artefakten-und-metadaten-aus-softwareprojekten-zur-untersttzung-der-wartbarkeitsoptimierung-langlebiger-softwaresysteme/65535884 prsentationmasterarbeitsoftwarebewertung-160831053036
Präsentation der Ergebnisse meiner Masterarbeit]]>
Präsentation der Ergebnisse meiner Masterarbeit]]> Wed, 31 Aug 2016 05:30:36 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/einsatzmglichkeiten-der-automatisierten-analyse-von-artefakten-und-metadaten-aus-softwareprojekten-zur-untersttzung-der-wartbarkeitsoptimierung-langlebiger-softwaresysteme/65535884 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Einsatzmöglichkeiten der automatisierten Analyse von Artefakten und Metadaten aus Softwareprojekten zur Unterstützung der Wartbarkeitsoptimierung langlebiger Softwaresysteme feststelltaste Präsentation der Ergebnisse meiner Masterarbeit <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/prsentationmasterarbeitsoftwarebewertung-160831053036-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Präsentation der Ergebnisse meiner Masterarbeit

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0 Erkenntnistheoretische Beurteilung von Extreme Programming https://de.slideshare.net/slideshow/erkenntnistheoretische-beurteilung-von-extreme-programming-informatik-2013/33570383 erkenntnistheoretischebeurteilungvonextremeprogramminginformatik2013-140415155451-phpapp01
English abstract: Agile software development projects fail from time to time for reasons that can be explained neither technically nor functionally. So other aspects must be playing an important reason why those projects fail. In this article, I take another view on agile development practices with the help of the philosophical discipline of epistemology to show the inherent human problems. These problems occur in every methodology where humans try to model real world phenomenon. Further, these epistemological dilemmas can be used to evaluate the problems of methods and procedures used in the software development. I take a deeper look at some of the practices used in Extreme Programming (XP). The goal is to find out what epistemological dilemmas are particularly well treated by XP practices and which ones can be very dangerous for projects using XP practices]]>
English abstract: Agile software development projects fail from time to time for reasons that can be explained neither technically nor functionally. So other aspects must be playing an important reason why those projects fail. In this article, I take another view on agile development practices with the help of the philosophical discipline of epistemology to show the inherent human problems. These problems occur in every methodology where humans try to model real world phenomenon. Further, these epistemological dilemmas can be used to evaluate the problems of methods and procedures used in the software development. I take a deeper look at some of the practices used in Extreme Programming (XP). The goal is to find out what epistemological dilemmas are particularly well treated by XP practices and which ones can be very dangerous for projects using XP practices]]> Tue, 15 Apr 2014 15:54:51 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/erkenntnistheoretische-beurteilung-von-extreme-programming-informatik-2013/33570383 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Erkenntnistheoretische Beurteilung von Extreme Programming feststelltaste English abstract: Agile software development projects fail from time to time for reasons that can be explained neither technically nor functionally. So other aspects must be playing an important reason why those projects fail. In this article, I take another view on agile development practices with the help of the philosophical discipline of epistemology to show the inherent human problems. These problems occur in every methodology where humans try to model real world phenomenon. Further, these epistemological dilemmas can be used to evaluate the problems of methods and procedures used in the software development. I take a deeper look at some of the practices used in Extreme Programming (XP). The goal is to find out what epistemological dilemmas are particularly well treated by XP practices and which ones can be very dangerous for projects using XP practices <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/erkenntnistheoretischebeurteilungvonextremeprogramminginformatik2013-140415155451-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> English abstract: Agile software development projects fail from time to time for reasons that can be explained neither technically nor functionally. So other aspects must be playing an important reason why those projects fail. In this article, I take another view on agile development practices with the help of the philosophical discipline of epistemology to show the inherent human problems. These problems occur in every methodology where humans try to model real world phenomenon. Further, these epistemological dilemmas can be used to evaluate the problems of methods and procedures used in the software development. I take a deeper look at some of the practices used in Extreme Programming (XP). The goal is to find out what epistemological dilemmas are particularly well treated by XP practices and which ones can be very dangerous for projects using XP practices

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0 An interactive form-based mobile software system with a sample application in eldercare (bachelor's thesis 2009) /slideshow/an-interactive-formbased-mobile-software-system-with-a-sample-application-in-eldercare-bachelors-thesis-2009/28001245 20130606aninteractiveform-basedmobilesoftwaresystemwithasampleapplicationineldercarebachelorsthesis2-131107065846-phpapp01
Presentation about my bachelor's thesis back in early 2009. The motivation for this paper was that mobile devices have been entering the workplace at businesses that were previously not supposed to be "digitalized" thus leading to overwhelmed staff and software systems suffering from major acceptance drawbacks. My primary research questions were to find a way to design and realize a software system that can support "interactive forms." Interactive forms are a structured game-like way of entering or gathering data in a computer. They have a well-designed and visually appealing user interface combined with a motivation system (e.g. achievements or high scores). Other goals of my thesis were to create a software development process and a software architecture that support a workflow for the interdisciplinary design of interactive forms. In my thesis I initially investigated and gathered domain-specific requirements for elderly care, which is a (nearly) non-digitized domain, to better understand the problems that a caretaker has to deal with every day. I then analyzed the specific needs of interaction designers and software developers and looked for domain expert centric, iterative development processes that are similar for interaction designers and software developers. This was followed by an examination of existing software architectures that can support most of the requirements previously determined. Finally, I implemented a prototype that demonstrated the feasibility of interactive forms and their underlying software architecture and development process.]]>
Presentation about my bachelor's thesis back in early 2009. The motivation for this paper was that mobile devices have been entering the workplace at businesses that were previously not supposed to be "digitalized" thus leading to overwhelmed staff and software systems suffering from major acceptance drawbacks. My primary research questions were to find a way to design and realize a software system that can support "interactive forms." Interactive forms are a structured game-like way of entering or gathering data in a computer. They have a well-designed and visually appealing user interface combined with a motivation system (e.g. achievements or high scores). Other goals of my thesis were to create a software development process and a software architecture that support a workflow for the interdisciplinary design of interactive forms. In my thesis I initially investigated and gathered domain-specific requirements for elderly care, which is a (nearly) non-digitized domain, to better understand the problems that a caretaker has to deal with every day. I then analyzed the specific needs of interaction designers and software developers and looked for domain expert centric, iterative development processes that are similar for interaction designers and software developers. This was followed by an examination of existing software architectures that can support most of the requirements previously determined. Finally, I implemented a prototype that demonstrated the feasibility of interactive forms and their underlying software architecture and development process.]]> Thu, 07 Nov 2013 06:58:46 GMT /slideshow/an-interactive-formbased-mobile-software-system-with-a-sample-application-in-eldercare-bachelors-thesis-2009/28001245 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) An interactive form-based mobile software system with a sample application in eldercare (bachelor's thesis 2009) feststelltaste Presentation about my bachelor's thesis back in early 2009. The motivation for this paper was that mobile devices have been entering the workplace at businesses that were previously not supposed to be "digitalized" thus leading to overwhelmed staff and software systems suffering from major acceptance drawbacks. My primary research questions were to find a way to design and realize a software system that can support "interactive forms." Interactive forms are a structured game-like way of entering or gathering data in a computer. They have a well-designed and visually appealing user interface combined with a motivation system (e.g. achievements or high scores). Other goals of my thesis were to create a software development process and a software architecture that support a workflow for the interdisciplinary design of interactive forms. In my thesis I initially investigated and gathered domain-specific requirements for elderly care, which is a (nearly) non-digitized domain, to better understand the problems that a caretaker has to deal with every day. I then analyzed the specific needs of interaction designers and software developers and looked for domain expert centric, iterative development processes that are similar for interaction designers and software developers. This was followed by an examination of existing software architectures that can support most of the requirements previously determined. Finally, I implemented a prototype that demonstrated the feasibility of interactive forms and their underlying software architecture and development process. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20130606aninteractiveform-basedmobilesoftwaresystemwithasampleapplicationineldercarebachelorsthesis2-131107065846-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Presentation about my bachelor's thesis back in early 2009. The motivation for this paper was that mobile devices have been entering the workplace at businesses that were previously not supposed to be "digitalized" thus leading to overwhelmed staff and software systems suffering from major acceptance drawbacks. My primary research questions were to find a way to design and realize a software system that can support "interactive forms." Interactive forms are a structured game-like way of entering or gathering data in a computer. They have a well-designed and visually appealing user interface combined with a motivation system (e.g. achievements or high scores). Other goals of my thesis were to create a software development process and a software architecture that support a workflow for the interdisciplinary design of interactive forms. In my thesis I initially investigated and gathered domain-specific requirements for elderly care, which is a (nearly) non-digitized domain, to better understand the problems that a caretaker has to deal with every day. I then analyzed the specific needs of interaction designers and software developers and looked for domain expert centric, iterative development processes that are similar for interaction designers and software developers. This was followed by an examination of existing software architectures that can support most of the requirements previously determined. Finally, I implemented a prototype that demonstrated the feasibility of interactive forms and their underlying software architecture and development process.

An interactive form-based mobile software system with a sample application in eldercare (bachelor's thesis 2009) from Markus Harrer

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0 Erkenntnistheoretische Beurteilung von Extreme Programming https://de.slideshare.net/slideshow/erkenntnistheoretische-beurteilung-von-extreme-programming/28000325 20130917erkenntnistheoretischebeurteilungvonextremeprogramming-131107062755-phpapp02
Agile Softwareentwicklungsprojekte scheitern immer wieder aus Gründen, welche weder technisch noch fachlich erklärbar sind. Es müssen also andere Aspekte eine Rolle spielen. Aus der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie lassen sich menschliche Grundprobleme ableiten, die bei jeder Erstellung von Softwaresystemen auftreten. Diese erkenntnistheoretischen Dilemmata können dazu dienen, verwendete Vorgehen und Methoden in der Softwareentwicklung objektiv nach menschlichen Faktoren zu beurteilen. In dieser Arbeit werden ausgewählte Techniken von Extreme Programming (XP) mit Hilfe der Erkenntnistheorie untersucht. Ziel ist es herauszufinden, welche Dilemmata von XP besonders gut behandelt werden und welche sich gefährlich auf den Projektverlauf auswirken können.]]>
Agile Softwareentwicklungsprojekte scheitern immer wieder aus Gründen, welche weder technisch noch fachlich erklärbar sind. Es müssen also andere Aspekte eine Rolle spielen. Aus der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie lassen sich menschliche Grundprobleme ableiten, die bei jeder Erstellung von Softwaresystemen auftreten. Diese erkenntnistheoretischen Dilemmata können dazu dienen, verwendete Vorgehen und Methoden in der Softwareentwicklung objektiv nach menschlichen Faktoren zu beurteilen. In dieser Arbeit werden ausgewählte Techniken von Extreme Programming (XP) mit Hilfe der Erkenntnistheorie untersucht. Ziel ist es herauszufinden, welche Dilemmata von XP besonders gut behandelt werden und welche sich gefährlich auf den Projektverlauf auswirken können.]]> Thu, 07 Nov 2013 06:27:55 GMT https://de.slideshare.net/slideshow/erkenntnistheoretische-beurteilung-von-extreme-programming/28000325 feststelltaste@slideshare.net(feststelltaste) Erkenntnistheoretische Beurteilung von Extreme Programming feststelltaste Agile Softwareentwicklungsprojekte scheitern immer wieder aus Gründen, welche weder technisch noch fachlich erklärbar sind. Es müssen also andere Aspekte eine Rolle spielen. Aus der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie lassen sich menschliche Grundprobleme ableiten, die bei jeder Erstellung von Softwaresystemen auftreten. Diese erkenntnistheoretischen Dilemmata können dazu dienen, verwendete Vorgehen und Methoden in der Softwareentwicklung objektiv nach menschlichen Faktoren zu beurteilen. In dieser Arbeit werden ausgewählte Techniken von Extreme Programming (XP) mit Hilfe der Erkenntnistheorie untersucht. Ziel ist es herauszufinden, welche Dilemmata von XP besonders gut behandelt werden und welche sich gefährlich auf den Projektverlauf auswirken können. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20130917erkenntnistheoretischebeurteilungvonextremeprogramming-131107062755-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /> Agile Softwareentwicklungsprojekte scheitern immer wieder aus Gründen, welche weder technisch noch fachlich erklärbar sind. Es müssen also andere Aspekte eine Rolle spielen. Aus der philosophischen Disziplin der Erkenntnistheorie lassen sich menschliche Grundprobleme ableiten, die bei jeder Erstellung von Softwaresystemen auftreten. Diese erkenntnistheoretischen Dilemmata können dazu dienen, verwendete Vorgehen und Methoden in der Softwareentwicklung objektiv nach menschlichen Faktoren zu beurteilen. In dieser Arbeit werden ausgewählte Techniken von Extreme Programming (XP) mit Hilfe der Erkenntnistheorie untersucht. Ziel ist es herauszufinden, welche Dilemmata von XP besonders gut behandelt werden und welche sich gefährlich auf den Projektverlauf auswirken können.

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]]> 981 101 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20130917erkenntnistheoretischebeurteilungvonextremeprogramming-131107062755-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post

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0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-feststelltaste-48x48.jpg?cb=1656919927 Researches effective ways for managing technical debt and legacy systems. License to kill bad code. Interested in the human factor in the development of software systems. www.feststelltaste.de https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/datenanalysenindersoftwareentwicklungimproveworkshopwien-180716060310-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-improve-workshop-wien/106094325 Datenanalysen in der S... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/softwareanalyticsbigdatameetuppublic-180308215528-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/softwareanalytics-datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-bigdatameetup/90084371 Software Analytics - D... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/softwareanalyticshackerkegelnpublic-180222063225-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/datenanalysen-in-der-softwareentwicklung-mit-software-analytics/88577985 Datenanalysen in der S...