Metrificar para prever e não prever para metrificar. O aprendizado a partir de indicadores ágeis.

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Apresentação realizada na segunda ProdConf, evento organizado pela Locaweb. Mais detalhes sobre o evento acessem http://www.eventick.com.br/2a-prodconf

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Metrificar para prever e não prever para metrificar. O aprendizado a partir de indicadores ágeis.

  1. 1. Metrificar para prever e não prever para metrificar. O aprendizado a partir de indicadores ágeis. Raphael Donaire Albino
  2. 2. O que vamos debater? Quem sou? Por que indicadores são importantes? Quais métricas podem ser úteis para o desenvolvimento de produtos digitais? Por que as métricas estão sendo úteis?
  3. 3. Quem sou? Raphael Donaire Albino Gerente (facilitador) de projetos na Plataformatec Professor (aprendiz) nos cursos de pós do SENAC/Bauru Mestre pela FEA-USP Compartilhador de conteúdo @rapha_albino
  4. 4. http://mixedwiki.com/how-to-use-story-mapping-for-complex-products-and-features/
  5. 5. QUANDO UMA VERSÃO DO PRODUTO SERÁ ENTREGUE?
  6. 6. Quantidade de dias entre o início e o fim do desenvolvimento de um requisito/funcionalidade.
  7. 7. Dias
  8. 8. Requisitos/funcionalidades
  9. 9. Piora do lead time Melhora do lead time
  10. 10. Alta variância Baixa variância
  11. 11. Time box Média acima do timebox Média abaixo do timebox
  12. 12. outlier outlier
  13. 13. Indefinição nos requisitos/funcionalidades.
  14. 14. Requisitos/funcionalidades sem padronização de complexidade e incerteza.
  15. 15. Throughput
  16. 16. Quantidade de funcionalidades/requisitos entregues em um período de tempo.
  17. 17. Quantidade de funcionalidades requisitos
  18. 18. Semanas
  19. 19. Piora do throughput Melhora do throughput
  20. 20. Baixo número de entregas por espaço de tempo.
  21. 21. Problemas que podem estar bloqueando entregas contínuas.
  22. 22. Time analysis Started Code review Waiting QA QA review Ready done Done
  23. 23. Avaliação do tempo em que os itens que estão em desenvolvimento passam em cada etapa do processo.
  24. 24. Requisito para análise e aprendizado US com alteração de definição.
  25. 25. Identificar existência de gargalo em alguma etapa (muitos itens em uma mesma fase do processo).
  26. 26. Criar insumos para cerimônias como daily e retrospectiva.
  27. 27. Burnup e entrega acumulada
  28. 28. Dada a semana X, quantos itens serão entregues?
  29. 29. Burnup e entrega acumulada Número de requisitos
  30. 30. Burnup e entrega acumulada Semana
  31. 31. Burnup e entrega acumulada Semana Número de requisitos
  32. 32. Deadlinedeentrega Com certeza entregaremos o projeto dentro da data prevista
  33. 33. Deadlinedeentrega O projeto caminha para ser entregue dentro da data prevista
  34. 34. Deadlinedeentrega O projeto caminha para ser entregue dentro da data prevista, mas corremos o risco de não conseguirmos finalizar tudo
  35. 35. Deadlinedeentrega O projeto caminha para não ser entregue dentro da data prevista, sendo necessária alguma intervenção (simplificação do backlog e/ou aumentar o throughput)
  36. 36. Não cumprimento da data de entrega.
  37. 37. Crescimento do backlog fora do planejado.
  38. 38. Nível de entrega abaixo do desejado.
  39. 39. Finalizando
  40. 40. QUANDO UMA VERSÃO DO PRODUTO SERÁ ENTREGUE?
  41. 41. MONITORAMENTO DO PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO
  42. 42. MELHORIAS BASEADAS EM DADOS
  43. 43. DEADLINES SOFTS
  44. 44. PREVISIBILIDADE
  45. 45. PREVISIBILIDADE (COM RESSALVAS - PARA OS AMIGOS STATS)
  46. 46. Raphael Donaire Albino @rapha_albino http://blog.plataformatec.com/ http://neilkillick.com/ http://ronjeffries.com/

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