Позвольте пояснить ситуацию с графиком технического долга (DEV). Здесь наблюдается эффект запаздывания. Дело в том, что дефекты обычно имеют более высокий приоритет для исправления, чем работа над техническим долгом. Это особенно актуально в условиях действующего SLA по багам в продакшене: для их мониторинга предусмотрены отдельные дашборды с аналитикой.
Поэтому оценивать ситуацию стоит в динамике:
в первую очередь мы ориентируемся на приоритеты дефектов;
задачи уровня Blocker и Critical исправляются строго в соответствии с правилами SLA.
Что касается оценки трудозатрат, мы используем шкалу размеров: XS, S, M, L, XL. При этом крупные задачи обычно декомпозируются — это позволяет точнее планировать работу и повышать качество разработки.
Чтобы обосновать необходимость работы с техническим долгом перед бизнесом, предлагаю следующий подход:
Настроить процесс фиксации технического долга. Это даст базовое понимание:
объёма текущего долга;
наиболее частых причин его возникновения;
типов технического долга.
Проанализировать конкретные области. Например, для технического долга в QA (автоматизация):
если долг растёт, увеличивается время на ручной регресс;
повышаются риски пропуска дефектов, включая критические и блокирующие;
каждый дефект имеет финансовую стоимость.
Оценить риски. Дефект, приведший к финансовым потерям, может оказаться дороже, чем системная работа по:
обучению команд грамотному планированию;
сжиганию технического долга по автоматизации и не только.
Использовать современные инструменты. Несмотря на возникающие сложности при автоматизации, сегодня существует множество решений на базе AI, которые помогают оптимизировать этот процесс.
Можно попробовать разместить эти пункты в паре слайдов, для 20% под тех.долг =)
Доброго времени! Благодарю за ваш комментарий.
Позвольте пояснить ситуацию с графиком технического долга (DEV). Здесь наблюдается эффект запаздывания. Дело в том, что дефекты обычно имеют более высокий приоритет для исправления, чем работа над техническим долгом. Это особенно актуально в условиях действующего SLA по багам в продакшене: для их мониторинга предусмотрены отдельные дашборды с аналитикой.
Поэтому оценивать ситуацию стоит в динамике:
в первую очередь мы ориентируемся на приоритеты дефектов;
задачи уровня Blocker и Critical исправляются строго в соответствии с правилами SLA.
Что касается оценки трудозатрат, мы используем шкалу размеров: XS, S, M, L, XL. При этом крупные задачи обычно декомпозируются — это позволяет точнее планировать работу и повышать качество разработки.
Чтобы обосновать необходимость работы с техническим долгом перед бизнесом, предлагаю следующий подход:
Настроить процесс фиксации технического долга. Это даст базовое понимание:
объёма текущего долга;
наиболее частых причин его возникновения;
типов технического долга.
Проанализировать конкретные области. Например, для технического долга в QA (автоматизация):
если долг растёт, увеличивается время на ручной регресс;
повышаются риски пропуска дефектов, включая критические и блокирующие;
каждый дефект имеет финансовую стоимость.
Оценить риски. Дефект, приведший к финансовым потерям, может оказаться дороже, чем системная работа по:
обучению команд грамотному планированию;
сжиганию технического долга по автоматизации и не только.
Использовать современные инструменты. Несмотря на возникающие сложности при автоматизации, сегодня существует множество решений на базе AI, которые помогают оптимизировать этот процесс.
Можно попробовать разместить эти пункты в паре слайдов, для 20% под тех.долг =)
Буду рад обсудить ваши мысли по этому поводу!