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度量指标,你的团队用了吗?

2019-08-21  本文已影响0人  苏西的敏捷之旅

        在最近一次迭代回顾会上,我看了下I项目里开发的一些度量指标。之所以从系统上看,是因为从上一迭代开始,团队由物理看板转为电子看板,那度量指标就不用手动操作收集了,目测能节省很多工作量,心里窃喜了一下。

        当我查看过几个我关心的度量指标(展现为折线图)后,发现了一个问题:研发时效中统计的用户故事卡24张,交付时效中统计的用户故事卡34张,中间差的10去了哪里?

交付时效(整体时效) 研发时效(开发时效)

        于是问了团队,以下是交流内容。

一次关于度量指标的浅度讨论

        通过这次交流,可以看出来团队一些潜在的问题,这让我欣喜,因为只有发现了问题才好对症下药,对这几位回复的同事我是心存感激的。I项目本身是做敏捷研发管理工具的,包括电子看板、需求管理、用户故事、代码管理、发布流水线等,自然也包含项目管理中的一些度量指标的开发。原本以为团队对自身开发的度量指标应该有认同感,可是结果却出乎意料。那问题出在哪里呢?

        1、这个团队(可能不是个例)认为度量指标是给领导汇报用的,而作为外部敏捷教练从第三方的角度来看,度量指标应该是辅助团队自身能力提升的一种手段。这些指标到底有没有帮助,团队自己是有话语权的,你自己都觉得没用,为什么要做它呢?这些指标既然做了,那就把它用好,特别是团队的管理者及核心成员要认可并刻意去做才会更有成效。而“领导需要”这个可以作为指标数据出现后的附加价值。

        2、电子看板上的卡片拖动不及时:为什么前期在使用物理看板(近3个月的时间)的时候没有这个问题呢?因为物理看板时期养成的好习惯。在使用物理看板开站会时,每个人会对照卡片说自己工作、同时挪动卡片,这相当于给了每个人自己增加了一个潜在的约束:“我承诺的事是要做到的”。而使用电子看板后,站会采用投影仪投射出电子看板,没办法让每个人方便操作、快速移卡,于是就容易变成站会只是说工作,而说的内容也未必会跟卡片对应,站会后其它时间再去移卡,这种情况下,就出现了那“10”张从待开发直接移动到上线,开发时间是0而在度量数据里“消失”的情况,这样统计出来的一些数据自然没办法准确;

        3、我们设定一些度量指标的目的是提升团队信心、帮助团队持续成长,最终让团队交付出来的产品能更加满足客户或用户的要求(客户/用户满意度提升)。但指标好不好用是需要团队在实践中体会和探索的,一上来就说这不行、那也不行、没办法做,那请你仔细想想为什么不行?怎样做是可行的?没有实践就没有发言权,想好了、做到了你再说自己的观点,对自己负责,对团队负责。


        我们设计度量指标时有几个要点

        1、度量指标是面向团队而非个人的:安全感

        2、度量指标是被敏捷团队认可的:认同感

        3、度量指标对团队提升有帮助的:有价值

        4、度量指标越精简越好:易操作性

        以我们目前的研发状况来看,我们建议敏捷试点团队使用的度量指标是四个:研发效率、交付效率、缺陷修复时间、故事吞吐率。我们还设计了其他一些度量指标我在本文暂不赘述,如有需要可联系作者一起讨论。

          一、响应力指标

          1、研发时效:

          指标含义:软件研发耗费时长。

          计算方法:从需求澄清后开始计时,到UAT结束。

          指标价值:反映研发效率。

          推荐指数:★★★★★

          2、交付时效:

          指标含义:业务需求交付耗费时长。

          计算方法:从需求提出后开始计时,到实现需求的软件上线发布结束。

          指标价值:反映整体效率。

          推荐指数:★★★★★

          3、故障修复时长:

          指标含义:生产缺陷出现后的修复时间。

          计算方法:从生产缺陷被发现(提出)后开始计时,到缺陷修改完毕上线发布结束。单位通常以小时计。

          指标价值:反映故障解决效率。

          推荐指数:★★★★

          二、产能指标

          1、故事吞吐率

          指标含义:在固定时间内(一个迭代周期)已交付的工作项(用户故事)数量。对于已经开始尚未结束的用户故事不计入其中。

          计算方法:一个迭代内完成的用户故事个数。

          指标价值:吞吐率反映团队的产能,可用于做计划,团队目标之一是持续改善吞吐率。吞吐率来自于团队交付能力的真实数据,吞吐率的变化反映了故事大小、复杂性、紧急程度和人员技能等因素的影响。

          推荐指数:★★★★★

          

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