Uma habilidade ganhando cada vez mais evidência no mundo das rede sociais, da internet das coisas e do Big Data, é a capacidade de avaliar os dados estatísticos.

Em ambientes de organizacionais de desenvolvimento de projetos algumas estatísticas costumam ser bastante utilizadas:

  • Velocidade do time (Scrum)
  • Estimativas de esforço
  • % de pessoas em férias
  • Nível de ausências (médicas, outros)
  • Número de horas (ou orçamento) investidas em treinamentos
  • ….entre outras tantas

Ter disponíveis estas medições não só ajuda a ‘prever’ o futuro, como também a tomar ações no presente para evitar que ocorrências, ainda que rotineiras, afetem o desempenho da organização e, obviamente, do projeto.

Assim, escolher adequadamente quais medições devem ser feitas e a maneira como os dados são tratados afetam sua avaliação e, consequentemente, as ações/decisões que serão tomadas.

Por exemplo:

– A cada Sprint você avalia a capacidade de produção (entregas) de uma janela de tempo definida (ex. 3 semanas) baseando-se tanto na estimativa de esforço de cada uma das atividades disponíveis, quanto na velocidade de produção do time.

– Considerando que seu time consegue implementar 1000 pontos, escolhe-se um conjunto de atividades para compor um novo Sprint.

– Se a velocidade do time tiver sido estimada de forma incorreta (digamos, acima da verdadeira), parte do escopo não será executado no intervalo de tempo corrente. De outro lado, se a estimativa de esforço não tiver sido adequadamente feita, este mesmo conjunto de atividades vai requerer mais capacidade produtiva que a disponível da equipe (acarretando na mesma consequência).

– E, no pior caso, onde ambos estiverem incorretos (estimativa e velocidade abaixo do real), passadas as 3 semanas a produção será bem abaixo do esperado, o que pode influenciar negativamente a percepção do PO (Product Owner, que por definição é representante do cliente e escolhe aquilo que deve agregar maior valor) e consequentemente alterar o nível de confiança do seu cliente quanto ao seu trabalho.

– Além disso, estas distorções influenciam o gerenciamento do portfólio de projetos da organização uma vez que a alocação das pessoas deverá ser alterada (por exemplo, adiando o início de um novo projeto seria alocada a mesma equipe). Ou seja, o projeto subsequente não será executado no momento esperado provocando potencialmente um problema em cascata (com atrasos em série).

Perceba do exemplo apresentado que sem as medições necessárias você estará ‘voando às cegas’, ou seja, sem a percepção clara do andamento e das tendências associadas. Assim, todas as suas ações para concluir o projeto serão corretivas e não preventivas.

Em resumo:

  • Escolha um conjunto de métricas que acha adequadas para sua organização (e para o tipo de projeto que vai executar)
  • Faça o acompanhamento das mesmas
  • Veja que ações são derivadas da análise dos dados disponíveis
  • Avalie se as métricas utilizadas tem agregado valor ao seu trabalho e às suas entregas
  • Adapte / Altere / Inclua / Exclua outras métricas

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Este processo deve ser repetido sempre que o processo de coleta de métricas e sua análise:

  • não estiverem sendo executadas
  • não estejam gerando novas ações de melhoria
  • não diminuam a ocorrência de determinados tipos de problemas

 

Giovani De Faria

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