The Agile Transition in Software Development Companies: The Most Common Barriers and How to Overcome Them
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to investigate the most common barriers facing the greater adoption of Agile approaches to project management, and ways to overcome these barriers during an Agile transition. First, based on a literature review, this paper describes the Agile approaches and practices in general. The review also covers the previous work around the adoption of Agile, which provides considerable information about the challenges of doing so. This includes some prerequisites, key decisions, transitional frameworks, and recommendations to overcome organisational, cultural, and structural barriers. Next, this paper reports on a recently conducted Agile project management survey. Using this method, this research project gathered information about the important issues that software development companies have to overcome in order to be successful in an Agile transition. The survey was given to Scrum masters, project managers, chief executive officers, and IT professionals, who have participated in companies that have migrated from a traditional methodology to an Agile methodology. Several barriers were highlighted: general organisational resistance to change, lack of user/customer availability, pre-existing rigid framework, not enough personnel with Agile experience, concerns about loss of management control, concerns about lack of upfront planning, insufficient management support, concerns about the ability to scale Agile, need for development team support, and the perceived time and cost to make the transition. Finally, the paper offers concise recommendations to overcome each of the barriers as well as ideas for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».