Реалистичный прогноз Спринта с помощью метрик Канбана

12 окт. 2023 г. 2 min read
Реалистичный прогноз Спринта с помощью метрик Канбана

Мы уже рассказывали, что ключевые метрики Канбана улучшают события Скрама. Давайте разберем на примере Планирования Спринта

Пропускная способность

Скрам-команда на Планировании Спринта задается тремя вопросами:

  1. В чем ценность этого Спринта?
  2. Как будет выполнена работа в Спринте?
  3. Что должно быть готово?

Ответить на последний вопрос помогают данные о пропускной способности (Throughput).

Сводная таблица метрик Канбана и событий Скрама

Благодаря этой метрике и «Монте-Карло — симуляции» Скрам-команда может делать качественный прогноз для Бэклога Спринта.

Монте-Карло — симуляция

«Монте-Карло — симуляция» запускается на эмпирических данных о пропускной способности Скрам-команды каждый день. 

Данные о пропускной способности

Симуляция предполагает, что ближайшее будущее будет похоже на недавнее прошлое. Поэтому лучше опираться на данные за последние 2–3 Спринта — это минимум 20. «Монте-Карло — симуляция» даст Скрам-команде вероятностную информацию о количестве элементов, которые стоит взять в Спринт.

Вероятностная информация о количестве элементов Бэклога Спринта

На симуляции выше видно, что Скрам-команда завершит в Спринте 12 или более элементов (PBI) с вероятностью 85%. А вот данные этой же симуляции в табличном виде:

Вероятность 95%

Вероятность 85%

Вероятность 70%

Вероятность 50%

9 PBI и более

12 PBI и более

15 PBI и более

18 PBI и более

С такими данными Скрам-команда может задаться более интересным вопросом: 

Какой уровень риска можно себе позволить в Спринте?

За это «Монте-Карло — симуляцию» ценят Владельцы Продукта, которым приходится работать с бизнес-рисками и давать прогнозы заинтересованным лицам.

Размер элемента при этом не важен

«Монте-Карло — симуляция» помогает определить количество элементов, но ничего не говорит об их размере. Они должны стать «правильного» размера еще до симуляции — пройти ряд активностей PBR и быть готовыми к тому, что Скрам-команда возьмет их в будущий Спринт. 

«Монте-Карло — симуляция» уже учитывает разный уровень сложности элементов, блокировки и внешние зависимости, прерывания, отпуска и другие факторы изменчивости. Все это зашито в те эмпирические данные, на которых запускается симуляция.

Научиться использовать метрики Канбана в Скраме можно на нашем онлайн-тренинге Professional Scrum with Kanban (PSK). Он пройдет 30–31 октября.

Great! Next, complete checkout for full access to Scrum.ru Consulting.
Welcome back! You've successfully signed in.
You've successfully subscribed to Scrum.ru Consulting.
Success! Your account is fully activated, you now have access to all content.
Success! Your billing info has been updated.
Your billing was not updated.