O aprendizado a partir de indicadores ágeis

Desenvolver software é algo que traz naturalmente uma carga de incerteza, afinal de contas, envolve uma mistura de desafios técnicos e dúvidas de negócio.

Independente do processo ou framework adotado pelo time (ex. Scrum, Kanban, Cascata, etc.); clientes, usuários e stakeholders demandarão uma resposta quando o assunto diz respeito ao prazo de entrega do produto que está sendo desenvolvido.

Visando contribuir com a discussão sobre como estimar datas de entrega para o desenvolvimento de produtos digitais, fiz um lightning talk apresentado na ProdConf da Locaweb de 2015, onde pude compartilhar com a audiência sobre:

  1. Como os times da Plataformatec estão aplicando melhorias de processo em projetos a partir de indicadores como:
    • Lead time: quantidade de dias entre o início e a entrega de uma funcionalidade;
    • Throughput: quantidade de funcionalidades entregues em um período de tempo;
    • Time analysis: avaliação do tempo que as funcionalidades em desenvolvimento passam em cada etapa do processo.
  2. Como temos proposto a aplicação de um modelo estatístico baseado em regressão linear, a partir do histórico de desempenho do time, para permitir que os projetos desenvolvidos pela Plataformatec tenham entregas previsíveis.

Os slides utilizados na palestra estão disponíveis para download no Slideshare.

A partir do que vem sendo discutido na comunidade sobre o movimento NoEstimates (bons conteúdos podem ser lidos em Ron Jeffries ou Neil Killick), indicadores e o uso da estatística na busca de previsibilidade se tornam contribuições práticas para o desafio de estimar o desenvolvimento de software, que é, naturalmente, uma atividade imprecisa, incerta e divertida.

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