Development

Wir leben in einer Welt, die zunehmend digitalisiert wird und zu großen Teilen bereits ist. Qualität ist insbesondere bei komplexen, skalierten Systemen stets eine große Herausforderung. Der Einfluss von Lean-Management-Methoden nimmt mit steigender Größe und Komplexität der IT-Systeme stetig zu. „Go-Look-See and adapt for IT” wird nachfolgend als vielversprechender Lösungsansatz für die IT-System..

Testautomatisierung bewältigt eine Vielzahl von Herausforderungen – ein Mythos jedoch ist der Glaube, dass die Qualität der Software alleine durch Testautomatisierung sichergestellt werden kann. Heutzutage sollte man auch das Feedback von echten Nutzern einbeziehen und den Faktor Mensch bei der Entwicklung digitaler Produkte berücksichtigen – erfahren Sie hier, welche Möglichkeiten es gibt, seine ..

Die Raiffeisen Bank International AG (RBI) begann 2014 mit der Umstellung der Projektabwicklungen von einem klassischen Ansatz, mehrheitlich nach dem Wasserfallmodell, in einen agilen Ansatz. Dies ergab nicht nur Änderungen für Projektteams, sondern auch konkret für das Berufsbild der Tester im Unternehmen. Aus unabhängigen Testteams wurden agile Teams, welche aus Entwicklern, Testern und Fachbere..

Die Einbindung von Test und Qualitätssicherung (QS) in agile Frameworks war insbesondere zu Beginn des agilen Entwicklungstrends eine besondere Herausforderung, aufgrund organisatorischer Änderungen, vieler Anpassungen in den Arbeitsprozessen und kürzerer Entwicklungszyklen. Um diese Herausforderungen erfolgreich zu meistern, haben wir das House of Agile Testing (HoaT) als Quality Transformation F..

Wie kann man Python, das für datenwissenschaftliches Arbeiten weit verbreitet ist, in Kombination mit Java und JavaScript zur Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen in professionellen Anwendungen verwenden? Wir stellen anhand eines aktuellen Fallbeispiels einen schnell einsetzbaren Architekturstack für den Einsatz von Data Science vor. Die Anwendung ist ein Cockpit, das betriebliche Da..