Note de lecture : Agile Analytics, par Ken Collier

Note : 4 ; L’agilité expliquée aux praticiens du décisionnel

Lorsque j’ai acquis ce livre, j’escompté en savoir plus sur l’adaptation et les spécificités de la mise en œuvre de l’agilité dans le monde du BI. Beaucoup de choses y sont différentes par rapport aux projets de développement : les outils, l’architecture et la cinématiques des applications, l’environnement et la culture. Pourtant, il m’apparaît évident qu’un mode de travail collaboratif et fortement itératif est particulièrement adapté aux projets décisionnels, alors que le mode de travail généralement admis dans le milieu emprunte au « cycle en V » avec sa litanie de phase de spécification, de modélisation et de recettage et sa structuration en MOA / MOE.

En fait, ce n’est pas l’angle du livre. Celui-ci s’adresse au praticien du projet décisionnel, justement celui qui est un habitué du projet mené à l’ancienne. Si, comme moi, vous êtres déjà un habitué des principes et pratiques agiles dans un projet classique mais êtes désireux de connaître comment celles-ci se déclinent dans le monde du BI, ce texte n’est pas pour vous !

Il n’en demeure pas moins que l’auteur connaît son affaire, aussi bien sur le volet agile que sur les projets décisionnels. Pour ce qui est du volet agile, ses deux mentors sont Jim Highsmith et Scott Ambler. J’approuve pour le premier, moins pour le second. Quoi qu’il en soit, ses sources d’inspiration sont très visibles au long de l’ouvrage. Mais il est temps de passer au livre lui-même.

Le texte compte environ 300 pages, divisées en 10 chapitres, eux-mêmes regroupés au sein de 2 parties : Mangement methods (140 pages) et technical methods (le reste).

Toute la première partie, constituée des 5 premiers chapitres, reprend les principes de base de l’agilité. On y trouve peu de matériel qui soit une déclinaison des principes agiles adaptés au monde du décisionnel. Le chapitre 1 qui compte 24 pages est une introduction qui répond à la question du « pourquoi » de l’application d’agile au monde du BI.

Le chapitre 2, long d’une trentaine de pages, traite de gestion de projets agile. Elle reprends pratiquement point pour point, les principes du même noms énoncés par Jim Highsmith dans « agile project management », avec notamment le cycle « envision / explore ». Le lecteur déjà familier avec la prose de Jim Highsmith ne sera pas perdu par le texte. Mais on peut aussi noter que Ken Collier possède bien son sujet et le traite fort bien.

Au chapitre 3 traite de la collaboration, qui n’est pas là non plus un sujet de première fraicheur pour les agilistes, mais les points importants y sont bien traités. J’ai bien aimé le modèle « doers / planners / customers » dans cette partie.

Ce sont les users stories et l’estimation qui forment la matière du chapitre 4. Le sujet n’est plus guère original, pas plus que je n’ai trouvé d’éléments d’adaptation au monde du décisionnel.

Cette première partie se conclut par le chapitre 5 consacré à l’auto-organisation des équipes. Parmi les éléments intéressants, j’ai relevé le « 6 hats of thinking » que j’emploierais à l’occasion pour mes rétrospectives. Le reste est bel et bien du classique. Cette première section me laisse bien sur ma faim, même si j’ai pu en picorer quelques éléments intéressants par ci par là…

La seconde partie est aussi formée de 5 chapitres et s’avère plus prometteuse sur le papier. On commence par le chapitre 6 « evolving excellent design » qui compte quand même 50 pages. L’auteur y expose son modèle d’architecture décisionnelle incrémentale basée sur du message queue. C’est intéressant mais on est hors sujet par rapport au livre ! L’auteur peut être certainement fier de sa réalisation, mais ne peut-on appliquer agile dans le BI que par le biais de cette architecture ?

Le TDD et le Data Warehouse est le sujet du chapitre 7. C’est hélas très abstrait et peut d’élément pour la mise en œuvre. Sauf peut-être une petite astuce technique avec Microsoft SQL Server Integration Services. Ca tombe bien, c’est mon ETL ! Mais comment font les autres ?

Nous arrivons au chapitre 8 qui traite du versionning. Il nous dit qu’il faut versionner (grande nouvelle), en utilisant … Subversion ! Après nous avoir expliqué qu’il faut versionner les sources et non les produits générés (ce que je sais depuis pas loin de 20 ans), eh bien on est arrivé au bout du chapitre !

On se rapproche doucement de la fin : le chapitre 9 traite de l’automatisation, mais là encore si on a un peu d’éléments sur ce qui est une séquence de build typique sur un projet BI, le reste traite d’outils qui ne sont plus de prime jeunesse … comme Ant !

L’ouvrage se termine au chapitre 10 avec des propos plus généraux comme la conduite du changement en milieu décisionnel.

Bref, ce livre m’a déçu, en grande partie parce que je n’étais pas le bon public. Cela se reflète sur la note, mais c’est la règle du jeu. Comme je l’ai dit au début, l’auteur connaît sa matière, ses matières devrais-je dire et il est parfaitement crédible pour traiter le sujet. La prose tend à tirer un peu trop en longueur, ce qui est dit sur 300 pages pourrait l’être sur 220 pages sans nécessiter de sacrifices sur le contenu. Le fil rouge du case study vécu est généralement rafraichissant, mais il est raté ici : les épiques sont trop longues et ne servent pas correctement le sujet.

Faites attention à être la bonne cible avent de débuter cette lecture. Sinon, celle-ci risque d’être frustrante.

Agile Analytics

Référence complète : Agile Analytics, a value-driven approach to business intelligence and data warehousing – Ken Collier – Addison Wesley / ASD series 2012 – ISBN : 978-0-321-50481-4

Agile Analytics: A Value-Driven Approach to Business Intelligence and Data Warehousing


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