Спасибо за комментарий. Конечно, чем выше стабильность системы тем точнее прогноз. И прогноз не только по Монте-Карло, но и экспертная оценка будет лучше работать в стабильной среде.
Монте-Карло учитывает предыдующую неопределенность, выбросы, которые у команды встречалась и повторяет её в прогнозе. Но понятно, что будущую неопределенность он не может предсказать достоверно. Как и эксперт не сможет предсказать черного лебедя.
Если у вас есть расхождение в 3 попугая — это повод обсудить, почему тим-лид оценивает на 8, а математика на 5. Есть какие-то риски? Блокеры? Что важно учесть в проекте?
Точность и полезность экспертных оценок тема отдельной статьи.
Ловите: https://deliverymanager.ru/docs/roadmap/management/job/tasks/planning/monte-carlo-method
Спасибо за комментарий. Конечно, чем выше стабильность системы тем точнее прогноз. И прогноз не только по Монте-Карло, но и экспертная оценка будет лучше работать в стабильной среде.
Монте-Карло учитывает предыдующую неопределенность, выбросы, которые у команды встречалась и повторяет её в прогнозе. Но понятно, что будущую неопределенность он не может предсказать достоверно. Как и эксперт не сможет предсказать черного лебедя.
Вот тут можно познакомиться с подробностями самого расчёта как раз на примере ИТ проекта: https://tinkoff.github.io/dm-knowledgebase/docs/roadmap/management/job/tasks/planning/monte-carlo-method
Если у вас есть расхождение в 3 попугая — это повод обсудить, почему тим-лид оценивает на 8, а математика на 5. Есть какие-то риски? Блокеры? Что важно учесть в проекте?
Точность и полезность экспертных оценок тема отдельной статьи.
Инструмент решает вполне конкретные задачи и не пытается заменить управление проектами. Всё зависит от того, какой вопрос вы ставите.
Предлагается в качестве альтернативы или в дополнение к экспертным оценкам, чтобы не "закладывать", "добавлять", "отнимать".