Pull to refresh
23
0
Павел Ахметчанов @hipnosis

User

Send message

На доску с Канбан-Метриками, я открою доступ без регистрации, когда подготовлю свою статью с описанием этой работы.

Сейчас для зарегистрированных пользователей она открыта.

Demo режим сейчас у нас в работе, скоро предоставим. Войти в него можно будет без всего вот этого. Правде в Demo-режиме не будут доступна возможность посмотреть кабинет, только рисовашка.

А сейчас можно как пример попросить кого-то у кого есть аккаунт поделится доской по ссылке со входом на доску без регистрации

Добре! Ретро бывает разным. Недавно Оксана Кречко, профессиональный фасилитатор с многолетним стажем, рассказывала в своей статье о своём опыте проведения таких мероприятий. Статью можно прочитать тут.

— Есть ли подобные шаблоны?

— Да, есть, и мы постепенно расширяем их набор. Например, сегодня мы выпустили новый шаблон для "Event Storming".

— Возможность скрывать карточки?
— Можно сделать карточки полностью прозрачными или накрывать их другими карточками?

— И как насчёт раундов для голосования и т.д.?

— Вероятно, вы имеете в виду модуль "голосований". Пока мы его не добавляли.

Добре!

  1. Для рисования BPMN-схем мы работаем над тем, чтобы добавить ортогональные стрелки и готовый набор шейпов. Это не то же самое, что шаблон — это быстрые, отдельно готовые блоки, которые можно сразу добавлять на доску. Плюс будет возможность создавать новые элементы от уже существующих с быстрой связью с помощью стрелок.

  2. В мобильной версии мы временно отключили редактирование до тех пор, пока не протестируем разные способы использования с новым дизайном, который мы готовим к выпуску.

Да, например, у Unidraw с использованием sboard лучше производительность при большом количестве элементов или одновременном редактировании нескольких пользователей.

geoma.space — это платный сервис, что сразу бросается в глаза, но по функционалу его еще нужно сравнивать.

Собственно о чем вся эта статья, которая похоже сходится с вашими тезисами.

Приятно осознать, что мнения совпадают

Добро!

Уже с интересом жду вашу статью

По поводу вопроса "в)"

Если рассматривать тот факт, что мы исследуем время жизни задачи в состоянии работы, может быть все таки аргументация Алексея вполне верная
Если рассматривать тот факт, что мы исследуем время жизни задачи в состоянии работы, может быть все таки аргументация Алексея вполне верная

Соответственно, правильно будет указать не "Логарифмическое семейсвто", а скорее "Гамма-распределение".

Спасибо за вопросы. Очень схожие вопросы я задавался и сам.

По поводу вопроса "а)" вы правы, но так же, если глубже капнуть можно найти разные связи (частный не частный). Тут на хабре даже есть по этому поводу интересная статья https://habr.com/ru/articles/331060/

По поводу вопроса "б)". Лично я склонялся так же больше к истории с распределением Пуассона, но в свое время не смог найти хороших аргументов против мнения Алексея Жеглова. Возможно и вашими стараниями и еще большим углублением в изучении статистики смогу найти эти аргументы.

По этому при написании статьи воспользовался работами Алексея и использовать наработанные материалы от коллег из KU. Как минимум уже упомянутого Алексей Жеглова, и как пример его статья "The Weibull Training Wheels".

И так, если я верно вас понял, то вы говорите о том, что

Дорожная карта — это набор вех которые изначально не связаны со временем.

План — это приземление дорожной карты на время, когда веха привязывается к какой-то дате, а значит сразу дает информацию "а когда это надо", исходя из анализа и определения рисков, вехи на дорожной краты возможно может уточнятся по сроку, формируя план.

Получается, так что анализ и моделирование сроков для достижения вех по дорожной карте создают план.

Тогда ответ на вопрос

И ещё такой вопрос как этот подход помогает оценивать вехи на дорожной карте?

Будет помогать косвенно. Скорее подход помогает лучше ориентироваться в построении плана.

Если для вас дорожная карта уже связана со сроками, тогда ответ на вопрос будет таким:

Будет помогать напрямую в моделировании сроков. Так как мы находим риски, а с учетом выстроенного стабильного процесса позволяет определять и сроки выполнения работ с определенной точностью, которую, кстати, можно так же измерить и отслеживать за счет наблюдения за инквартильным размахом или отслеживанием тонких и толстых хвостов на "Lead Time".

Конечно, важно в построении процессов учесть ньюансы своего контекста и лучше разобраться где у вас Time To Market, где фактический Lead Time.

Если вы считает Time To Market — это все таки не то же самое, что Lead Time.

И все техники тюнинга и upstream и downstream и вынос рисков на ранний этап и прочее это про сокращение lead time и про устранение потерь.

Кстати не обязательно про сокращение Lead Time, может быть это про уменьшение дисперсного разброса, зависит от необходимой задачи, и повышения предсказуемости.

MMF, техника полезная и контекстная, и это про Time To Market.

И ещё такой вопрос как этот подход помогает оценивать вехи на дорожной карте?

Тут бы понять, что вы конкретно вкладываете в словосочетание "оценивать вехи", как вы представляете это действие, чтобы попробовать ответить на ваш вопрос.

почему-то первый комментарий так и не отобразился

Да, вы правы в том, что Lead Time может начинаться для разных задач с разного этапа. И в этом тоже есть проблема для анализа метрик и процессов.

И, как вы уточнили, есть процессы где Анализ входит в Lead Time, есть где не входит. Хотя чаще всего бывает так, что для разных задач и с разным приоритетом Lead Time может начинаться как и до анализа, так и после, да и в общем с разного этапа. И это одна из проблем при в построении процессов разработки.

И самое не удобное в том, что почти во всех трекерах это не учтено. И сложность сбора метрики Lead Time привод к том, что приходится тюнить процесс в трекере под то, чтобы это получалось.

В нашем внутреннем инструменте, анализа метрик, учитываются эти моменты, чтобы была возможность гибкой настройки и сборы более актуальных данных для анализа.

В статье подсвечена эта проблема на картинках "Методика упрощения", заключающееся в том, что в работу задачи могут быть взяты как полностью подготовленные "Simple", так и не готовые "Complecated". Вы жизни они могут быть взяты в работу по требованию с позиции "сделайте чтобы было хорошо, время пошло". Тогда вы этом случае постановщик задачи перекладывает риски связанные с этой задачей на команду реализающую ее. А команда должна уметь работать с такими рисками, и закладывать в систему управления работой такие особенности.

В частности возникает вопрос: "А как нам ограничивать работу тогда, ведь по количеству задач это не тоже самое, что по количеству рисков задачах?"

Я постараюсь раскрыть более подробно с примером в следующих статьях, где хочу привести примеры как это можно сделать.

Собственно, улучшение процессов будет приводить к тому, что на этапах ближе к релизу, нужно уменьшать количество рисков в пользу более ранних этапов. О чем намекает эта статья.

Об этом много есть информации и методик, та же "Shift Left Testing" концепция тоже про перенос рисков на более ранние этапы.

А так как очень многие не прорабатывают свои Upstream-процессы перекладывая проблемы на Downstream часто приводят к проблемам в реализации.

Я надеюсь, что статья побудит читателей обратить на это внимание, и начать работать над своим Upstream.

Надеюсь, что те кто управляет "бэклогами" Upstream процессами смогут взять себе это на заметку и посмотреть например доклады от Patrick Steyaert про Discovery Kanban https://www.youtube.com/watch?v=iMzw2p68oh8
А так же работы  Dimitar Bakardzhiev, например https://www.youtube.com/watch?v=sn0vKLVj9mM, и другие его работы, например как можно уменьшить количество рисков через технику Capacity Allocation.

И поработать в эту сторону лучше свои процессы.

Из моего скромного опыта подавляющему большинству как раз и нужна оценка Lead Time без учета Reaction Time.


Значит вы работаете с людьми которые не используют Lead Time.

Мой не скромный опыт как раз показывает другое.

Простите, не уверен что понял, что находится по осям последнего графика.
X - количество единиц времени, затраченных на "In-Progress/Review/Testing"; Y - количество таких задач? Если да, то лучше все таки изобразить их на разных графиках по оценках как в статье. Но, если лепестки распределения достаточно точно Вами отмечены, то я скорее склонен увидеть довольно хорошую точность/качество оценки.

Я уверен, что точность оценки, особенно предиктивной, не подходит для того, чтобы правило аддитивности работало для SP.

Да и в общем если понимаем, что мы пробуем складывать в итоге вероятностные значения, при этом забывая про функцию ошибки которая сильно увеличивается при таких сложениях, к тому же часто не учитываем характер зависимых и не зависимых событий завершения задач, то можно однозначно прейти к выводу, что баловаться сложениями SP простыми арефметическими способами приведет к ошибкам.

Либо начнете подгонять всю систему под то, чтобы ваша оценка работала (подгонка) вместо того чтобы генерировала максимум пользы, либо просто расстанетесь с идеей оценивать в SP.

мне кажется "не честным" использование Lead Time, когда мы пытаемся определить надежность самой оценки. Т.к., в моем понимании (и уверен 99% работников), при оценке в sp мы рассматриваем задачу как "коня в вакууме" (конечно, это не правильно) и не знаем когда конкретно и кем она будет выполняться, но мы оцениваем именно ее (In-progress - ... - Done) сложность/ресурсы и не учитываем Reaction Time.

Так а кому вообще интересна оценка, которая не связана с Lead Time?

Если оценка не отражает в себе Lead Time, то ее влияние на время ожидания не имеет значения. А значит в этом смысле такая оценка лишь приносит дисбаланс в работу.

Предсказание (с какой-то ошибкой) ресурсов требуемых на реализацию задачи;

А почему просто не использовать пропускную способность для этого и WIP-лимиты?

Простой WIP-лимит по количеству задач, без сложной системы с оценкой в SP. И правила простые — заканчивай что начал, работай максимум над двумя задачами одновременно. И все ресурсы легко считаються. По персональным WIP-лимитам - можем ограничить количество задач на человека, CONWIP-лимитом, количество задач на всю команду, с учетом фактической пропускной способности. SP будет не нужен.

Если же задаетесь вопросом, а что делать людям которые останутся без работы, чем им заняться, то на эту тему очень много уже создано контента даже в российском интернете, например от Алексея Пименова или от Максима Дорофеева и многих других.

В приведенных ссылках есть хорошее видео про WIP-лимиты. А так же про Capacity Allocation

Возможность относительного сравнения задач между собой (часто для определения их приоритетов);

Тип работ определяется через работы которые необходимо воспроизвести и вероятными проблемами с которыми можете столкнуться.

Вы можете обозначить тип работ и числом, конечно. Но тогда будете соблазняться на то, чтобы начать производить арифметические опперации с ними, хотя так нельзя.

Конкретно я вижу лишь ошибочность использования Lead Time как показателя качества оценки задач

А в чем вы видите смысл оценки задач? Для какой цели вы используете?

так как при таком подходе становятся бессмысленными понятия продуктивности/пропускной способности отдельного человека

Вот до момента "отдельного человека" я с вами соглашусь.

И отмечу, что продуктивность отдельного человека вам нужна только в случае если решили вы его уволить, и надо хоть что-то вам на него накопать.

В остальных случаях продуктивность отдельного человека не так важна с точки зрения общего end-to-end процесса команды, а так же отдельная продуктивность команды не так важна если она является сервисной и не в узком звене end-to-end процесса, как продуктивность всей системы в целом (что будет эквивалентно продуктивности узкого звена)

стори-поинты теряют свои аддитивные свойства, т.к. при наличии нескольких задач в ToDo и их последовательном выполнении Lead Time предпоследней = Reaction Time последней.

Story Points в общем-то и не обладают хорошими аддитивными свойствами, если

  1. Они описывают свою зависимость от времени — время связано с распределениями логарифмического вида, тут нет нормальных распределений, чтобы сводить к аддитивности

  2. Они имеют широкие распределения и в рамках своих границ вносят имеют большой разброс в шкале

Так что в итоге вы правы в том, что SP нельзя складывать!

И в общем в них особо смысла нет, если они не используются как названия категорий групп для анализа статистики.

1

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity

Specialization

Specialist
From 1,000,000 ₽