Кто о чем, а менеджерам бы оценку получить🙈
В новой своей роли я тот самый человек, который должен настроить процессы delivery, сделать оценку сроков более точной, ну и научить всех вовремя поднимать «флажки».
Это маленькая такая часть моей работы и это «уютный, понятный мне мирок».
Одна из историй на которой я сейчас «зацыклен» - прогнозирование сроков.
Нашел, что ребята из fresh product manager собрали отличный гайд.
Я добавил чуть ссылок. Сам я обожаю:
Монте-Карло и три-поинт)
Kanban Monte Carlo Simulation
Контекст: Прогнозирование времени завершения проекта на основе данных Kanban.
Описание: Использует исторические данные о выполнении задач для создания статистической модели и прогнозирования времени завершения проекта.
Buy a Feature
Контекст: Принятие решений о приоритетах с участием заказчика.
Описание: Заказчик распределяет свой бюджет между различными "функциями" (задачами), позволяя команде оценить приоритеты.
Velocity Tracking
Контекст: Используется для прогнозирования объема работы на следующих итерациях.
Описание: Измеряет "скорость" команды, то есть количество завершенных Story Points за итерацию, чтобы определить будущие возможности.
NoEstimates
Контекст: Отказ от точных оценок времени выполнения задач.
Описание: Фокусируется на разбиении задач на более мелкие, предсказуемые части, минимизируя необходимость точных временных оценок.
Hour-Based Estimation
Контекст: Применяется для задач, требующих точной оценки времени.
Описание: Каждая задача оценивается в часах, принимая во внимание исторические данные.
Three-Point Estimation
Контекст: Для учета возможных изменений в оценках.
Описание: Каждая задача оценивается тремя значениями: оптимистичным, пессимистичным и наиболее вероятным. Расчет производится по формуле PERT.
Affinity Estimation
Контекст: Применяется для оценки больших объемов задач.
Описание: Задачи группируются по схожести сложности, затем оцениваются в рамках этих групп.
Evidence-Based Scheduling
Контекст: Используется для прогнозирования времени завершения проекта.
Описание: Основывается на реальных данных о продолжительности выполнения задач, собранных из предыдущих проектов.
Relative Mass Valuation
Контекст: Сравнение задач относительно их важности.
Описание: Задачи группируются и сравниваются по их воздействию на проект, определяя таким образом их приоритет.
Speed Boat
Контекст: Определение факторов, замедляющих выполнение проекта.
Описание: Задачи представлены как "камни якоря" в лодке; устранение каждого "камня" улучшает скорость движения.
#career
@badtechproject
В новой своей роли я тот самый человек, который должен настроить процессы delivery, сделать оценку сроков более точной, ну и научить всех вовремя поднимать «флажки».
Это маленькая такая часть моей работы и это «уютный, понятный мне мирок».
Одна из историй на которой я сейчас «зацыклен» - прогнозирование сроков.
Нашел, что ребята из fresh product manager собрали отличный гайд.
Я добавил чуть ссылок. Сам я обожаю:
Монте-Карло и три-поинт)
Kanban Monte Carlo Simulation
Контекст: Прогнозирование времени завершения проекта на основе данных Kanban.
Описание: Использует исторические данные о выполнении задач для создания статистической модели и прогнозирования времени завершения проекта.
Buy a Feature
Контекст: Принятие решений о приоритетах с участием заказчика.
Описание: Заказчик распределяет свой бюджет между различными "функциями" (задачами), позволяя команде оценить приоритеты.
Velocity Tracking
Контекст: Используется для прогнозирования объема работы на следующих итерациях.
Описание: Измеряет "скорость" команды, то есть количество завершенных Story Points за итерацию, чтобы определить будущие возможности.
NoEstimates
Контекст: Отказ от точных оценок времени выполнения задач.
Описание: Фокусируется на разбиении задач на более мелкие, предсказуемые части, минимизируя необходимость точных временных оценок.
Hour-Based Estimation
Контекст: Применяется для задач, требующих точной оценки времени.
Описание: Каждая задача оценивается в часах, принимая во внимание исторические данные.
Three-Point Estimation
Контекст: Для учета возможных изменений в оценках.
Описание: Каждая задача оценивается тремя значениями: оптимистичным, пессимистичным и наиболее вероятным. Расчет производится по формуле PERT.
Affinity Estimation
Контекст: Применяется для оценки больших объемов задач.
Описание: Задачи группируются по схожести сложности, затем оцениваются в рамках этих групп.
Evidence-Based Scheduling
Контекст: Используется для прогнозирования времени завершения проекта.
Описание: Основывается на реальных данных о продолжительности выполнения задач, собранных из предыдущих проектов.
Relative Mass Valuation
Контекст: Сравнение задач относительно их важности.
Описание: Задачи группируются и сравниваются по их воздействию на проект, определяя таким образом их приоритет.
Speed Boat
Контекст: Определение факторов, замедляющих выполнение проекта.
Описание: Задачи представлены как "камни якоря" в лодке; устранение каждого "камня" улучшает скорость движения.
#career
@badtechproject