Przewidywalność zespołu

Czy Twój zespół naprawdę dowozi to, co zaplanuje? A może się przyzwyczailiście do tego, że zrealizowany jest tylko ułamek planu na iterację? Rozkładamy na czynniki pierwsze przewidywalność zespołu. Miara ta może być potężnym wsparciem dla zespołu, ale i źródłem frustracji czy złych decyzji. Pokażemy Ci jak mierzyć ją w Jira, Excelu czy innych narzędziach. Podpowiemy też, jak interpretować wyniki, by realnie ustabilizować w zespole proces dowożenia zaplanowanego zakresu prac. Cała rozmowa odnosi się do case study z naszej pracy z jednym z zespołów. Jeśli masz już dość niewykonanych planów oraz ciągłych tłumaczeń, ten odcinek jest dla Ciebie.

Definicja przewidywalności

Przewidywalność rozumiemy jako to, w jakim stopniu zespół dowozi lub dostarcza to, co zaplanował. W jakim stopniu realizuje plan, który przyjął? Czy jeśli zespół mówi, że coś zostanie zrealizowane, to faktycznie tak się stanie? Z jakim prawdopodobieństwem zespół realizuje swoje zamiary. Z jednej strony jest to miara, do której można wrócić w dalszej części, ponieważ da się ją wyrazić w sposób precyzyjny…a z drugiej, mówiąc o przewidywalności zespołu, mamy na myśli cechę, którą warto uznawać za pożądaną. To zespół, na którego prognozach organizacja może polegać.

Dla równowagi warto doprecyzować, czym przewidywalność – w naszym rozumieniu – nie jest, mimo że bywa tak postrzegana. Przewidywalność bywa utożsamiana z ogólnym prawdopodobieństwem dostarczania, niezależnie od jego poziomu lub dużej zmienności. W sensie czysto matematycznym nadal mieści się to w definicji, podobnie jak smród jest zapachem, a brunatny jest kolorem… jednak przewidywalność postrzegamy jako zjawisko pozytywne, pożądane. Nie uznajemy za sukces sytuacji, w której zespół dostarcza jedno zadanie na cztery lub realizuje jedynie 20% planu, mimo że taki poziom również może być „przewidywalny”. Choć w ujęciu matematycznym nadal można to nazwać przewidywalnością, odcinamy się od takiego podejścia. Przewidywalność rozumiemy jako korzystną cechę zespołu. To cecha, która powinna zmierzać ku konkretnym, ambitnym wartościom. Przewidywalny zespół to ten, który dostarcza to, co zaplanuje, nie tylko tyle, ile zazwyczaj udaje mu się osiągnąć. Nawet jeśli ta „zazwyczaj osiągana” wartość jest bardzo niska. Zespół, który regularnie dostarcza mało, nie jest dla nas przewidywalny, nawet jeśli działa w sposób powtarzalny.

Jak mierzyć przewidywalność?

Ogólny sposób obliczania jest dość prosty. W uproszczeniu: to stosunek wartości faktycznie zrealizowanej w danej iteracji (np. Sprincie) do wartości uprzednio zaplanowanej. W większości przypadków wyraża się to w procentach.

W szczegółach może się to okazać znacznie bardziej złożone. Poszczególne zespoły uwzględniają w tym wzorze różne elementy składowe. Najprostsze podejście polega na uwzględnieniu wszystkich elementów realizowanych przez zespół, niezależnie od typu pracy czy rodzaju planowanych zadań w iteracji. Część zespołów decyduje się jednak na mierzenie przewidywalności wyłącznie na podstawie historyjek użytkownika (tzw. storki), niezależnie od przyjętej lokalnej terminologii. W innych przypadkach brane są pod uwagę tylko funkcjonalności lub wyłącznie prace rozwojowe. Zdarza się też, że zespoły uwzględniają zadania techniczne lub podzadania niezbędne do realizacji zaplanowanej pracy. Kontrowersyjne bywa włączanie do kalkulacji przewidywalności błędów zaplanowanych do rozwiązania, mimo że są one znane już na początku Sprintu. Podobne wątpliwości może budzić uwzględnianie zadań utrzymaniowych, powtarzalnych czynności, które muszą zostać wykonane niezależnie od okoliczności i regularnie pojawiają się w iteracjach. Warto jednak zaznaczyć, że sposób uwzględniania typów pracy w mierzeniu przewidywalności to temat wart refleksji. To obszar, który wymaga świadomego zaplanowania i doprecyzowania, co dokładnie zostanie ujęte w wzorze stosowanym przez konkretny zespół.

Jeśli zespół zaplanował dostarczenie 10 elementów, a zrealizował tylko 2 – przewidywalność wynosi 20%. Przy realizacji 5 z 10 zaplanowanych elementów przewidywalność wynosi 50%. Jeśli zaplanowano 10, a dostarczono 12 – przewidywalność osiąga poziom 120%. Przewidywalność to miara, w której wartość oczekiwana mieści się w pewnym akceptowalnym zakresie. Zakresem uznawanym za wart rozmowy jest przedział 80 a 120%. Istotniejsze jest utrzymywanie się w tym zakresie niż osiąganie konkretnego, precyzyjnego wyniku. Powtarzalne osiąganie dokładnie 100% może świadczyć o tym, że miara została potraktowana jako cel sam w sobie. Zakres zdrowej przewidywalności można porównać do przedziałów referencyjnych w wynikach badań krwi. Otrzymujemy listę wyników wraz z informacją, czy konkretna wartość mieści się w normie lub spodziewanym zakresie. Bardzo podobnie działa to w przypadku przewidywalności.

W kontekście przewidywalności warto również wspomnieć, jak można ją mierzyć w praktyce, za pomocą narzędzi. Innymi słowy, w jaki sposób technicznie przeprowadzić taki pomiar.

JIRA (Velocity Chart)

Najczęściej spotykanym narzędziem w organizacjach, jest JIRA.Wystarczy przejść do sekcji raportów i wybrać wykres Velocity Chart (w wersji anglojęzycznej). Na wykresie znajdziesz zarówno informację o faktycznie zrealizowanej pracy (prędkość zespołu), jak i o zakresie pracy zaplanowanej na dany Sprint. Dane te powinny pojawić się automatycznie, pod warunkiem zachowania podstawowej higieny pracy w JIRA. Oznacza to m.in. prawidłowe uruchamianie Sprintów. Sprint powinien wystartować w faktycznym momencie jego rozpoczęcia, a zakończony dokładnie w momencie jego ukończenia. W jego zakresie powinna znaleźć się realnie wykonywana praca. Równie istotna jest poprawna konfiguracja boardu, jak i samego projektu, który zespół realizuje. Przy takim podejściu wykres otrzymujemy „z pudełka”, bez dodatkowej konfiguracji. Nie jest potrzebna żadna dodatkowa konfiguracja, aby sprawdzić, jak historycznie kształtowała się przewidywalność zespołu.

Excel

W porównaniu z JIRA, Excel oferuje znacznie większą elastyczność, choć dane nie zbierają się automatycznie, jak ma to miejsce w JIRA. Przy zachowaniu podstawowej dyscypliny pracy, JIRA zlicza dane samodzielnie. W Excelu natomiast konieczne jest ręczne wprowadzanie danych, najczęściej przez osobę odpowiedzialną za proces, członka zespołu lub jego lidera. Należy pamiętać o przeniesieniu danych historycznych i użyciu odpowiednich formuł, aby uzyskać oczekiwany wynik. Choć jest to praca wymagająca większego zaangażowania, to w sytuacjach bardziej złożonych lub wymagających większej precyzji w doborze danych do analizy, Excel może okazać się bardziej wiarygodnym i lepiej kontrolowanym rozwiązaniem niż narzędzia generujące wynik na podstawie filtrów lub niewłaściwie prowadzone.

Mural, Miro, kartka papieru

Innymi narzędziami mogą być wszelkiego rodzaju rozwiązania wspierające wizualizację pracy oraz powiązanych z nią koncepcji. W warunkach pracy zdalnej mogą to być narzędzia takie jak Mural czy Miro. W pracy stacjonarnej równie dobrze sprawdzi się tablica, flipchart czy nawet kartka papieru. Kluczowe jest, aby dane znalazły się w miejscach, wokół których zespół będzie się koncentrować. Na podstawie obserwacji, zespoły pracujące zdalnie często prowadzą refleksję np. na Muralu. W takim przypadku śledzenie informacji procesowych, w szczególności dotyczących przewidywalności, może być naturalnym elementem, który i tak zostanie uwzględniony podczas cotygodniowej lub dwutygodniowej refleksji. Posiadanie kompletu informacji w miejscu, do którego zespół zagląda rutynowo, znacząco zwiększa szansę na ich wykorzystanie i refleksję nad tym, jakie wnioski z nich płyną.

Osobna baza i narzędzia BI’owe

Ostatnią z opcji w kontekście narzędziowego mierzenia i prezentowania przewidywalności są narzędzia BI. Najczęściej źródłem danych była JIRA, Azure DevOps lub podobne narzędzia służące do zarządzania zadaniami. Surowe dane z tych narzędzi można przesłać do systemów BI. Niezależnie, czy będzie to Power BI, Tableau czy inne narzędzie, zależnie od tego, co jest używane w danej organizacji. Różne narzędzia mają różny poziom popularności w zależności od organizacji. Oczywiście wymaga to już określonych kompetencji, zarówno w zakresie podłączenia danych, jak i konfiguracji raportów. W zamian można otrzymać atrakcyjną formę wizualizacji, możliwość konfigurowania dodatkowych filtrów lub rozszerzania zakresu danych. W przypadku dużych organizacji dużą wartością może być możliwość pokazania na jednym dashboardzie wyników wielu zespołów lub pewna forma standaryzacji np. dotycząca sposobu mierzenia przewidywalności. Potencjalna nagroda jest duża, ale wiąże się to również z określonym kosztem. Jeżeli zespół dysponuje odpowiednimi kompetencjami, koszt może być pomijalny, a w niektórych przypadkach warto ponieść ten wysiłek, aby uzyskać wartościowe raporty i miarodajne wizualizacje.

Wskazówki na temat stosowania miary przewidywalności

Uwzględnij stopień innowacyjności zespołu

Warto rozpocząć od uwzględnienia stopnia innowacyjności zespołu. W typowym zespole wytwórczym przewidywalność powinna być mierzona. Jest to również pożądana cecha takiego zespołu. W praktyce można jednak wskazać zespoły o bardzo wysokim poziomie innowacyjności, których praca opiera się głównie na badaniach, odkrywaniu i działaniach typu research and development a poziom innowacyjności tych zespołów jest wyjątkowo wysoki. Ze względu na złożoność i nieprzewidywalność zadań badawczych, takie zespoły z natury rzeczy mogą mieć trudność z osiąganiem przewidywalności, w rozumieniu prezentowanym artykule. W takich przypadkach należy przyjąć pewną poprawkę, swego rodzaju gwiazdkę przy tej miarze. W niektórych organizacjach część zespołów może być z definicji nieprzewidywalna. Zdarzają się też firmy, w których przewidywalność nie jest możliwa w żadnym zespole, ze względu na charakter produktu lub branży. Warto więc uwzględnić, że nie w każdej firmie i nie w każdym zespole mierzenie przewidywalności będzie adekwatne. Może to być również miara, której zastosowanie nie zawsze ma sens.

Przy tej okazji warto zwrócić uwagę na zjawisko, które często można zaobserwować w zespołach. Wiele zespołów ma poczucie, że są wyjątkowe i na tyle innowacyjne, że ze względu na charakter swojej pracy nie są w stanie działać w sposób przewidywalny. Jednak doświadczenie pokazuje, że w większości przypadków nie jest to do końca uzasadnione. Zespoły, które rzeczywiście funkcjonują w taki sposób, stanowią zdecydowaną mniejszość. Nawet w przypadku zespołów realizujących działania badawcze, również możliwe jest ich planowanie, dzielenie na mniejsze kroki oraz precyzyjne określenie kryteriów akceptacji. Można także w uporządkowany sposób decydować, czy zaplanowane działania zostały zrealizowane, nie tyle przez pryzmat rezultatu, ile przez wykonanie zaplanowanej pracy. Większość zespołów wykonuje pracę, która ma najczęściej taki charakter, że można dość dobrze przewidzieć zakres realizowanych zadań. Warto zatem zaznaczyć istnienie potencjalnej pułapki myślenia, i zachęcić do rzetelnej refleksji, czy rzeczywiście praca zespołu jest aż tak niezarządzalna i nieprzewidywalna, czy jedynie utknęliśmy w przekonaniu, że właśnie taka ona jest.

Świadomie wybierz zmienne do wzoru

W poprzednich fragmentach została omówiona zarówno postać wzoru, jak i sposób wyrażania jego wyniku. Jedną z głównych wątpliwości osób analizujących temat przewidywalności jest wybór między analizą liczby konkretnych elementów zaplanowanych na dany Sprint lub iterację, czy analizą sumy przypisanych im story pointów. Choć pierwsze próby mierzenia przewidywalności opierały się głównie na story pointach, obecnie zdecydowanie bliższe jest podejście polegające na analizie liczby zaplanowanych elementów. W Jirze istnieje możliwość zmiany ustawień wykresu tak, aby prezentował liczbę zadań (issue count), czyli liczbę elementów zaplanowanych na dany Sprint. Takie podejście przybliża do koncepcji mierzenia przepustowości oraz przewidywalności w oparciu o ilość zadań, a nie klasyczne velocity, które zazwyczaj oparte jest na sumie story pointów zaplanowanych na dany Sprint.

Dlaczego warto poświęcić czas na ten temat? Ponieważ wiele zespołów traci czas na szczegółową wycenę elementów, aby tylko uwzględnić je we wzorze na przewidywalność. Tymczasem niezależne obserwacje i doświadczenia wskazują że w wielu zespołach korelacja między liczbą zakończonych elementów a liczbą zrealizowanych story pointów jest na tyle silna, że nie ma potrzeby inwestowania dodatkowej energii w wycenianie wszystkich prac. Szczególnie gdy prowadzi to do naszym zdaniem niepotrzebnych działań, takich jak wycenianie błędów czy zadań technicznych, jedynie po to, aby dobrze wyglądały w zestawieniach. Prostsze podejście, polegające na liczeniu liczby zakończonych elementów, w takim predictability może okazać się wystarczające. Wzór oparty na liczbie elementów jest prosty i łatwy do wyliczenia, a jego zastosowanie nie wymaga dodatkowego wysiłku, który nie przekłada się na wartość. Warto podkreślić (jak wcześniej wspomniano), że domyślnie narzędzie Jira prezentuje dane (a z obserwacji wynika, że jest to najczęściej używane narzędzie), w oparciu o story pointy. Oznacza to, że elementy niewycenione nie zostaną uwzględnione w analizie przewidywalności, co może zaburzyć dokładność wskaźnika, zwłaszcza gdy zespół realizuje zadania przechodzące pomiędzy Sprintami. Jeśli zespół w praktyce uwzględnia także elementy niewyceniane, to domyślne podejście oparte na story pointach może okazać się mylące. Dlatego warto świadomie dobrać zmienne uwzględniane we wzorze na przewidywalność.

Traktuj przewidywalność jako wewnętrzny kompas zespołu

Wiele niepożądanych skutków pojawia się w organizacjach, w których przewidywalność staje się celem samym w sobie. W niektórych organizacjach przewidywalność wpisywana jest jako cel roczny, a premie są uzależniane od stopnia przewidywalności zespołu.Często przy tym określane są konkretne oczekiwane wartości. Często spotykaną praktyką jest oczekiwanie dokładnie 100% realizacji planów, czyli „realizujcie dokładnie to, co zaplanowane”, co może prowadzić do licznych pułapek. Widziano też organizację, w której oczekiwano, że przewidywalność nie powinna przekraczać 80%, co oznacza, że przewidywalny zespół to taki, który konsekwentnie nie dowozi całości planu. To również nie jest trafne podejście. Przewidywalność powinna pełnić przede wszystkim rolę wewnętrznej miary zespołu, służącej jako punkt odniesienia przy doskonaleniu procesu, a także jako pomoc przy planowaniu i refleksji zespołowej (np. podczas Retrospektyw). Może być również przydatna w dłuższym horyzoncie czasowym, jednak nie powinna być podstawą do nagród lub kar. Tak jak każda podobna metryka, przewidywalność może łatwo zostać wypaczona, jeśli stanie się celem sama w sobie, zamiast wiarygodnym wsparciem dla usprawnień.

Nie polegaj wyłącznie na przewidywalności

Przewidywalność nie powinna być jedynym wskaźnikiem, na który zespół zwraca uwagę w ramach monitorowania procesu. Może być dobrym punktem wyjścia, ale nie należy poprzestawać wyłącznie na niej.  Przykładowo, warto równolegle obserwować przepustowość (throughput). Można uzupełnić ten zestaw o wskaźnik jakości lub wartości biznesowej. Kluczowe jest uwzględnienie tego, co w danym momencie jest istotne i co zespół chce monitorować, tworząc zestaw miar odpowiadający kontekstowi. Należy obserwować, jak poszczególne wskaźniki wpływają na siebie nawzajem. Zdarza się, że poprawa jednej metryki wpływa negatywnie na inną. Dlatego warto świadomie dobrać zestaw wskaźników, aby uzyskać pełniejszy obraz kondycji zespołu oraz jego otoczenia.

Jak poprawiać przewidywalność zespołu?

Wiele sposobów na poprawę przewidywalności zostało już omówionych we wcześniejszych artykułach. Z perspektywy czasu można się uśmiechnąć, że tekst poświęcony przewidywalności pojawia się tak późno, skoro wiele związanych z nią praktyk zostało już wcześniej szczegółowo opisanych. Potraktuj ten fragment jako spis treści: zestaw ośmiu praktyk, które rekomendujemy w kontekście poprawy przewidywalności zespołu.

 Jakie praktyki zastosować, żeby poprawić przewidywalność zespołu?

1. Zacznij kończyć, skończ zaczynać.
2. Stosuj krótkie Sprinty.
3. Wzmacniaj odpowiedzialność zespołu za produkt.
4. Dziel pracę na mniejsze kawałki.
5. Planuj zespołowo.
6. Zarządzaj zależnościami zewnętrznymi.
7. Traktuj codzienny stand up jako bezpiecznik.
8. Usprawniaj się w oparciu o miary dostarczania produktu.

FAQ: Przewidywalność zespołu

Czym jest przewidywalność zespołu?

Przewidywalność to miara i jednocześnie pożądana cecha zespołu, która pokazuje, w jakim stopniu zespół realizuje pracę planowaną na Sprint. Zwykle wyraża się ją w procentach, jako stosunek liczby elementów faktycznie zrealizowanych do liczby elementów pierwotnie zaplanowanych.

Jak obliczyć przewidywalność zespołu?

Przewidywalność obliczysz jako stosunek liczby elementów zrealizowanych do liczby elementów zaplanowanych, wyrażony w procentach.Przykładowo: zespół planuje zrealizować 10 zadań, udaje się zrobić 7, przewidywalność = 70%

Jak interpretować wartości przewidywalności?

Optymalny wynik przewidywalności mieści się w przedziale pomiędzy 80% a 120%. Powtarzalny wynik 100% może sygnalizować manipulowanie planowaniem, a nie faktyczną poprawę procesu.

Jakie narzędzia można stosować do śledzenia i obliczania przewidywalności?

Wybór narzędzia zależy od tego, czego aktualnie używasz jak również indywidualnych preferencji:

• Jira
• Excel
• Miro/Mural
• Narzędzia BI
• Kartka papieru

Jak definiujemy zespół, który nie jest przewidywalny?

To zespół, który regularnie nie dostarcza tego, co planuje zrealizować. Brak przewidywalności może dotyczyć pojedynczego Sprintu lub dowolnego, dłuższego okresu.

Jakie typy zadań można wliczać do miary przewidywalności?

Do miary przewidywalności można wliczać:

• Historyjki
• Ficzery, 
• Zadania
• Błędy
• Zadania utrzymaniowe

W jaką pułapkę myślową mogą wpadać zespoły, aby usprawiedliwić brak przewidywalności?

Zespoły mogą uważać, że ich praca jest wyjątkowo innowacyjna i nieprzewidywalna, przez co jest niemożliwa do zaplanowania.

Dlaczego przewidywalność sama w sobie nie powinna stać się celem zespołu?

Gdy miara staje się podstawą nagród lub kar, traci wiarygodność. Zespół zaczyna działać pod wskaźnik, a nie pod wartość. Przewidywalność powinna być wewnętrznym kompasem, a nie narzędziem kontroli.

Transkrypcja podcastu „Przewidywalność zespołu”

Poniżej znajdziesz pełny zapis rozmowy z tego odcinka podcastu Porządny Agile.

Jacek: Ostatnio na naszej stronie pojawiło się nowe case study. Dotyczy ono tego, jak w jednym z zespołów poprawiliśmy przewidywalność. Uznaliśmy z Kubą, że jest to dobra okazja, żeby powiedzieć trochę więcej o przewidywalności w ramach tego odcinka.

Kuba: Adres case jest nie do przedyktowania w nagraniu audio, więc po prostu zachęcam Cię do tego, żeby znaleźć wspomniany case study w notatkach do odcinka i przeczytanie tego, co Jacek tam pisze.

Jacek: Jaki spis treści na dzisiaj? Przede wszystkim zdefiniujemy, czym dla nas jest przewidywalność. Opowiemy, jak mierzyć przewidywalność. Podzielimy się wskazówkami na temat stosowania przewidywalności i na koniec damy kilka wskazówek, jak faktycznie, jakimi praktykami poprawić przewidywalność zespołu.

Kuba: To przechodząc do rzeczy, pierwsza część to definicja przewidywalności. Przewidywalność rozumiemy to, jak zespół dowozi czy dostarcza to, co zaplanował. W jakim stopniu realizuje ten plan, który sobie przyjął? Czy, jak mówią, że coś będzie zrealizowane, czy to faktycznie będzie? Z jakim prawdopodobieństwem zespół realizuje swoje zamiary.

Jacek: Więc jest to dla nas z jednej strony miara, o której powiemy za chwilę trochę więcej, bo można ją bardzo konkretnie wyrazić, a z drugiej strony, jak mówimy o tym, że zespół jest przewidywalny, to myślimy też w kontekście takim, że jest to pewna pożądana cecha zespołu. To jest taki zespół, na którym w kontekście tych prognoz, z którymi się dzielą z organizacją, można na nim polegać.

Kuba: Dla równowagi powiemy też, czym nie jest przewidywalność według nas, choć niektórzy to też tak rozumieją. Niektórzy rozumieją przewidywalność jako pewną taką cechę generyczną rozumianą jako prawdopodobieństwo dostarczania, ale również prawdopodobieństwo o bardzo niskim stopniu albo o bardzo dużej zmienności tej wartości. W sensie, takim matematycznym, to też jest przewidywalność, tak samo jak smród jest zapachem albo jakiś brunatny też jest kolorem, ale jednak jako przewidywalność rozumiemy coś pozytywnego, zjawisko korzystne. W tym sensie nie cieszy nas fakt, że jakiś zespół ma przewidywalność, tylko ta przewidywalność to jest jedno zadanie na cztery zaplanowane albo 20% planu. W sensie matematycznym to jest przewidywalność, ale my się od takiej przewidywalności i takiego rozumienia tego słowa odcinamy, uważamy, że przewidywalność jest cechą czy charakterystyką pozytywną. Miarą, która powinna dążyć też do pewnych wartości. Zespół przewidywalny to taki, który dostarcza to, co planuje, a nie dostarcza tyle, ile zazwyczaj dostarcza. Nawet jeśli zazwyczaj dostarcza bardzo mało. Zespół, który przewidywalnie dostarcza mało, to jest dla nas zespół nieprzewidywalny, a nie przewidywalny w jakimś dziwnym znaczeniu.

Jacek: To prowadzi nas do pytania, w jaki sposób możemy przeżyć przewidywalność. Ogólny wzór jest bardzo prosty. W dużym uproszczeniu jest to stosunek tego, co zostało faktycznie zrealizowane w konkretnym Sprincie czy w konkretnej iteracji w stosunku do tego, co było zaplanowane. Najczęściej jest to wyrażone po prostu w procentach.

Kuba: Natomiast w szczegółach już może być trochę bogato. Różne zespoły uwzględniają do tego wzoru różne składowe elementy. Najprościej, gdy po prostu bierze się wszystko to, co zespół realizuje, niezależnie od tego, jakie typy pracy, jakie typy elementów planów wchodzą w skład danego Sprintu właśnie czy iteracji. Ale wiemy też i obserwujemy, i czasem ma to sens, że są zespoły, które liczą na przykład tylko historyjki użytkownika, storki, czy jakkolwiek to się w danym zespole nazywa. Czasem ficzery, czasem jakieś wyłącznie prace rozwojowe. Inne zespoły uwzględniają zadania czy jakiś rodzaj subtasków, jakaś praca techniczna do wykonania tego, co jest potrzebne do zrobienia w danym Sprincie. Kontrowersje mogą się zaczynać gdzieś w sferze tego, gdy się zaczyna liczyć do przewidywalności zaplanowane rozwiązania błędów, które wiemy, że istnieją, gdy zaczyna się Sprint, ale jest plan w zespole, żeby je rozwiązać. No i kontrowersją mogą być też zadania utrzymaniowe, czyli jakieś zadania powtarzalne, które z góry wiadomo, że trzeba zrealizować, no i choćby nie wiadomo, co się działo, to one po prostu faktycznie są częścią pracy w Sprincie. W ewentualnej kontrowersji głębiej się nie chcemy zagłębiać. Tutaj tylko jakby sygnalizuje, że jest temat, jakie typy pracy uwzględniać w mierze przewidywalności. No moim zdaniem jest tu temat do przemyślenia i bardzo świadomego zaplanowania czy do doprecyzowania, co jest uwzględnione we wzorze dla Twojego zespołu.

Jacek: Może to jest dobry czas na taki prosty, namacalny przykład. Jeżeli zespół planował dostarczyć 10 elementów, nazwijmy to bardzo ogólnie, i dostarczył tylko dwa elementy, no to dla nas, patrząc na ten wzór przewidywalność, to jest 20%. Jeżeli planował dostarczyć 10, a dostarczył 5, no to przewidywalność jest 50%, natomiast jeśli planował dostarczyć 10, a dostarczył 12, to przewidywalność wynosi 120%. Tak więc przewidywalność jest miarą, w której ta wartość oczekiwana raczej jest pewnym zakresem. Takim dla nas powiedzmy akceptowalnym punktem do rozpoczęcia rozmowy, to jest przewidywalność między 80 a 120%. I bardziej chodzi nam o przebywanie w tym zakresie, niż osiąganie jakiegoś konkretnego, precyzyjnego wyniku. W szczególności powtarzalne osiąganie 100% może oczywiście wskazywać na to, że no ta miara być może za bardzo jest traktowana jako jakiś taki punkt do osiągnięcia. Z kolei o tym zakresie, który można nazwać, że jest powiedzmy zdrowy, można myśleć tak jak na przykład o wskaźnikach, kiedy idziemy na badanie krwi. Dostajemy wylistowaną listę, dostajemy poukładaną listę wyników i najczęściej jesteśmy w stanie znaleźć informacje, czy ta konkretna wartość zbadania jest w normie, czy mieści się w jakimś tam spodziewanym zakresie. I bardzo podobnie, właściwie można powiedzieć, wręcz identycznie działa to w przypadku przewidywalności.

Kuba: Jeśli chodzi o przewidywalność, warto też wspomnieć to, jak narzędziowo można to mierzyć, jak można to liczyć, czyli jak konkretnie w narzędziu, jakim sposobem to zrealizować. Jest kilka opcji, wymienimy cztery.

Jacek: Tak, pierwsze narzędzie takie, no, najczęściej nadal spotykane przez nas w organizacjach, to jest JIRA. Należałoby się skierować do sekcji raportów i znaleźć tam w wersji anglojęzycznej Velocity Chart i na tym wykresie oprócz tej informacji, ile faktycznie zespół zrealizował, czyli jaka jest prędkość zespołu, no, można również znaleźć tę informację o tym, ile na dany Sprint zostało zaplanowane. Te dane, te wykresy powinny się właściwie same wyświetlić, jeśli tylko przestrzegasz jakiejś takiej podstawowej higieny pracy w JIRA. To znaczy faktycznie uruchamiane są Sprinty. We właściwych momentach takich prawdziwych, kiedy zaczyna się Sprint, to ten Sprint jest startowany, powinien też być zamykany faktycznie wtedy, kiedy Sprint się kończy. Sprint powinien zawierać w sobie tę faktycznie wykonywaną pracę. Jak również pewna taka otoczka dotycząca tego boardu, na którym się znajdujemy, czy projektu, który realizujemy, te rzeczy też powinny być poprawnie skonfigurowane, no i wtedy można powiedzieć, że ten wykres dostajemy z pudełka. Właściwie nic nie musimy dodatkowego zrobić, żeby móc zobaczyć sobie historycznie, jak ta przewidywalność się w naszym zespole układała.

Kuba: Drugą opcją narzędziową jest po prostu Excel. W porównaniu do JIRA, Excel stanie się, czy jest o wiele bardziej elastyczny, co prawda nie budują się dane same, jak w JIRA. Jeśli dobrze zachować tą dyscyplinę, o której mówi Jacek, no to JIRA liczy to sama, no w Excelu siłą rzeczy, ktoś odpowiedzialny za proces, albo członek zespołu, albo jakiś jego rodzaj lidera, po prostu musi te dane do tego Excela wprowadzić. Pamiętać o tym, żeby je przepisać, żeby złapać te dane historyczne bazowe i też pewnie w odpowiednie formuły wprowadzić te dane, żeby pokazały pewien wynik. Jest to oczywiście praca trochę ręczna, ale za to po drugiej stronie, zwłaszcza gdyby zespół miał jakąś bardziej skomplikowaną sytuację, albo bardziej wysublimowane warunki, co uwzględniać, czego nie uwzględniać, no to może się okazać, że ten Excel jest bardziej wiarygodny i pod większą kontrolą, niż narzędzia, które biorą po prostu wynik jakiegoś filtru lub nie są tak dobrze prowadzone.

Jacek: Innymi narzędziami mogą być wszelkiego rodzaju narzędzia, które pomagają nam wizualizować pracę i pewne koncepcje z nią związaną. Czyli z jednej strony w warunkach online’owych to może być jakiś Mural czy Miro. W warunkach stacjonarnych to może być tablica, flipchart czy nawet wręcz kartka papieru. Tak naprawdę istotne jest, żeby te dane się znalazły w tych miejscach, wokół których będziemy się skupiać jako zespół. Na bazie moich doświadczeń bardzo często zespoły pracujące online dokonują refleksji na przykład na Muralu. No i w takim przypadku śledzenie tych informacji procesowych w kontekście tego odcinka, mówię tutaj w szczególności o przewidywalności, może być takim naturalnym miejscem, na które i tak spojrzymy w momencie, kiedy będziemy realizować cotygodniową czy co dwutygodniową refleksję. Tak więc posiadając komplet informacji w miejscu, do którego i tak rutynowo zaglądamy, drastycznie zwiększa szanse, że na te dane spojrzymy i zastanowimy się co z tych informacji, które posiadamy płynie, jakie wnioski do zespołu.

Kuba: Ostatnią opcją, którą wymienimy, jeśli chodzi o narzędziowe pokazanie, mierzenie i uwidacznianie przewidywalności to są narzędzia BI-owe. W kilku organizacjach niezależnie od siebie widziałem taki efekt podłączenia bazy danych. Najczęściej pod spodem była jakaś JIRA, może Azure DevOps, albo tego typu narzędzia do mierzenia zadań, pokazywania tych zadań, kończenia ich. Dane surowe z takich narzędzi można przerzucić do narzędzi BI-owych. Czy to jest Power BI, czy to jest Tablo, czy to jest jeszcze coś innego. Kilka narzędzi różnie popularnych w różnych organizacjach. Oczywiście wymaga to już pewnych konkretnych kompetencji, żeby to wszystko podłączyć, żeby też być może odpowiednio skonfigurować raporty. No potencjalnie po stronie nagrody jest dosyć atrakcyjny sposób wizualizacji, być może sposób też jakiejś konfiguracji dodatkowego filtrowania dodatkowego, może dokładania kolejnych danych. W kontekście dużej organizacji wartością w sobie samo może być też pokazanie na jednym dash-boardzie wyników wielu zespołów, czy może pewien rodzaj standaryzacji pomiędzy zespołami, jakie aspekty są tam odpowiednio uwzględniane. Potencjalnie nagroda wielka, no ale tak jak wspomniałem też potencjalnie pewien koszt. Jeśli ma się te kompetencje w zespole, to może ten koszt jest siłą rzeczy pomijalny, a czasami warto to zainwestować, żeby dostać wartościowe widoki, czy wartościowe mierniki.

Kuba: Ostatnią opcją, którą wymienimy, jeśli chodzi o narzędziowe pokazanie, mierzenie i uwidacznianie przewidywalności to są narzędzia BI-owe. W kilku organizacjach niezależnie od siebie widziałem taki efekt podłączenia bazy danych. Najczęściej pod spodem była jakaś JIRA, może Azure DevOps, albo tego typu narzędzia do mierzenia zadań, pokazywania tych zadań, kończenia ich. Dane surowe z takich narzędzi można przerzucić do narzędzi BI-owych. Czy to jest Power BI, czy to jest Tablo, czy to jest jeszcze coś innego? Kilka narzędzi różnie popularnych w różnych organizacjach. Oczywiście wymaga to już pewnych konkretnych kompetencji, żeby to wszystko podłączyć, żeby też być może odpowiednio skonfigurować raporty. No potencjalnie po stronie nagrody jest dosyć atrakcyjny sposób wizualizacji, być może sposób też jakiejś konfiguracji dodatkowego filtrowania dodatkowego, może dokładania kolejnych danych. W kontekście dużej organizacji wartością w sobie samo może być też pokazanie na jednym dash-boardzie wyników wielu zespołów, czy może pewien rodzaj standaryzacji pomiędzy zespołami, jakie aspekty są tam odpowiednio uwzględniane. Potencjalnie nagroda wielka, no ale tak jak wspomniałem też potencjalnie pewien koszt. Jeśli ma się te kompetencje w zespole, to może ten koszt jest siłą rzeczy pomijalny, a czasami warto to zainwestować, żeby dostać wartościowe widoki, czy wartościowe mierniki.

Kuba: I zanim przejdziemy do następnego rozdziału, przypominamy, że jeżeli chcesz pogłębić wiedzę, jeszcze bardziej niż robimy to w podcaście, to znajdziesz nasze płatne produkty na stronie porzadnyagile.pl/sklep.

Jacek: Przechodzimy do kolejnej sekcji dzisiejszego odcinka, czyli kilka wskazówek na temat tego, jak stosować miary przewidywalności w praktyce.

Kuba: Pierwsza rzecz, od której chcę zacząć, to uwzględnij stopień innowacyjności zespołu. Przewidywalność jako miara w typowym zespole wytwórczym powinna być mierzona. To jest też cecha, którą taki zespół powinien posiadać. Natomiast mamy w swoim doświadczeniu kilka przykładów takich zespołów, które są naprawdę mocno innowacyjne, robią zadania takie mocno polegające na jakimś rodzaju research and development, jakimś badaniu, jakimś odkrywaniu, w takim stopniu innowacyjności naprawdę dużym. Te zespoły siłą rzeczy z racji na taką dużą chaotyczność czy dużą złożoność swojej pracy badawczej, po prostu tej przewidywalności osiągnąć nie za bardzo mogą, w takim znaczeniu, o jakim mówimy w tym odcinku. Dlatego tutaj bierzemy taką poprawkę, może taką dokładamy gwiazdkę do przewidywalności. W wybranej organizacji to niektóre zespoły będą siłą rzeczy nieprzewidywalne, w których firmach może w ogóle wszystkie, bo taka jest natura produktu czy branży, w której się działa, więc może wziąć warto poprawkę na to, że nie we wszystkich zespołach, nie we wszystkich firmach ta przewidywalność, o której dzisiaj powiedzieliśmy i jeszcze będziemy mówić, jest adekwatna, czy jest miarą, na którą warto spoglądać.

Jacek: Jednocześnie przy tej okazji warto zwrócić uwagę na taki pewien ewenement, który obserwujemy z Kubą, że wiele zespołów wpada w poczucie, że są właśnie takim bardzo wyjątkowym i innowacyjnym zespołem, który ze względu na naturę swojej pracy nie jest w stanie pracować w przewidywalny sposób i nasze doświadczenie jest takie, że raczej nie do końca jest tak na takiej zasadzie, że faktycznie takie zespoły spotykamy, ale tych zespołów jest zdecydowania mniejszość. Nawet jeśli to faktycznie jest ten research, o którym wspominał Kuba, takie działania też można planować, można dzielić je na mniejsze kroki, bardzo precyzyjnie sobie określać kryteria akceptacji. I też w miarę w uporządkowany sposób decydować, czy to, co zaplanowaliśmy sobie zrobić, niekoniecznie te uzyskane rezultaty, ale tę pracę wykonaną, którą planowaliśmy, jesteśmy w stanie zaplanować. Raczej większość zespołów tę pracę, którą wykonuje ona, ma najczęściej jednak charakter taki, że jesteśmy w stanie przewidzieć, co będziemy realizować. Więc tutaj chcemy z Kubą wyraźnie zaznaczyć taką potencjalną pułapkę, żeby dokonać faktycznej refleksji, czy rzeczywiście ta nasza praca nosi znamiona takiej absolutnie niezarządzalnej, nieprzewidywalnej, czy tylko wpadliśmy w tę pułapkę, że tak o tej pracy myślimy.

Jacek: Druga wskazówka, świadomie wybierz zmienne do wzoru. Wspomnieliśmy, jak taki wzór mógłby wyglądać, wspomnieliśmy, w jakiej jednostce wyrażony jest wynik. Taką główną wątpliwością osób, które podchodzą do tematu przewidywalności, jest wybór tego, czy powinniśmy patrzeć na konkretne elementy, które posiadamy jako zakres w danym konkretnym Sprincie, czy iteracji, czy raczej powinniśmy patrzeć na sumę story pointów I o ile historycznie pierwsze próby mierzenia się z przewidywalnością kierowały nas z Kubą w stronę story pointów, no to dzisiaj zdecydowanie jest nam bliżej do tego, żeby raczej patrzeć na tę liczbę elementów, które bierzemy do Sprintu. Konkretnie w Jirze można sobie przestawić wykres, ustawić go na to, żeby pokazywał issue count, czyli żeby po prostu policzył nam tę liczbę elementów, którą mamy w Sprincie. No i generalnie zbliża nas to do myślenia bardziej o patrzeniu i mierzeniu przepustowości i przewidywalności na tej bazie, niż na takie klasyczne Velocity, które najczęściej wyrażane jest jako suma story pointów zaplanowanych na konkretny Sprint.

Kuba: Dlaczego poświęcamy na to czas w tym nagraniu? Bo wiele zespołów poświęca niepotrzebnie czas na przykład szczegółowy wycenianie, bo inaczej nie będzie pewien element uwzględniony we wzorze, a po wszystkim zwłaszcza też niezależne próby to potwierdzają w wielu zespołach, w wielu firmach korelacja między ilością skończonych elementów a story pointami zakończonymi jest na tyle silna, że w zasadzie nie ma potrzeby wkładać dodatkowej energii w to, żeby nawyceniać wszystkie prace. Zwłaszcza jeśli ma to prowadzić do, no naszym zdaniem, absurdów takich jak wycenianie błędów czy wycenianie jakichś zadań technicznych, tylko po to, żeby one się później ładnie w słupki sumowały. Może się okazać, że prosta suma ilości elementów jakichkolwiek, które uwzględniamy w takim predictability po prostu są do wzięcia i tyle, to jest dosyć łatwe, łatwo mechanicznie wyliczyć taki wzór i po prostu niepotrzebnie nie wkładać dodatkowej energii w coś, co nie wniesie dodatkowej wartości. I zaakcentuję, czy może tak trochę refrenem powtórzę to, co powiedział Jacek, niestety domyślnie Jira pokazuje, a Jira jest też najbardziej popularnym narzędziem z tego, co widzimy, pokazuje właśnie po story pointach, co może oznaczać, że nie uwzględnia rzeczy niewycenionych do tego typu wzorów na przewidywalność, no i z drugiej strony właśnie trochę miesza w przewidywalności, jeśli zespół cierpi na zadania przechodzące między Sprintami. Jeśli zespół właśnie uwzględnia w swoich działaniach również elementy, które są niewyceniane, więc tutaj domyślny sposób pokazania przewidywalności mierzonej w story pointach może być pewną pułapką, stąd wskazówka świadomie wybierz zmienne do wzoru.

Kuba: Trzecia wskazówka to traktuj przewidywalność jako wewnętrzny kompas zespołu. Dużo nieszczęścia dzieje się w organizacjach, w których zostaje się celem. Jacek już to lekko zaznaczył, ja to wzmocnię. Są organizacje, które wręcz żądają, domagają się, zostawiają w celach rocznych, uzależniają premię od tego, czy zespół będzie przewidywalny, ustawiając też konkretne oczekiwane wartości. Najczęściej spotykam, że wartością oczekiwaną jest dokładnie 100%, czyli róbcie dokładnie tyle, ile planujecie, to poprowadzi do pewnych pułapek, ale znam też organizację, w której oczekiwana wartość przewidywalności to jest nie powinna przekraczać powiedzmy 80%. Czyli przewidywalny zespół to taki, który w przewidywalny sposób zawsze trochę nie dowozi. Też nie najszczęśliwszy pomysł. Więc tutaj mocno opieramy się na pomyśle, że przewidywalność to jest raczej miara wewnętrzna do mierzenia procesu przez zespół, do traktowania go jako punkt odniesienia przy usprawnianiu się, do myślenia o nim w czasie planowania, myślenia o nim w czasie Retrospektyw, myślenia o nim w jakimś tam dłuższym horyzoncie, ale na pewno nie jako sposób czy podstawa do tego, żeby dostać nagrodę albo karę, bo siłą rzeczy, zresztą jak każda inna miara tego typu, może się to łatwo przeinaczyć czy wręcz wypaczyć, stać się celem samym w sobie zamiast wiarygodną podstawą do usprawniania.

Jacek: I czwarta porada, nie polegaj wyłącznie na przewidywalności. Tutaj zdecydowanie rekomendujemy, żeby przewidywalność nie była jedyną miarą procesu, którą zespół monitoruje. Dobrze jest od czegoś zacząć, ale zdecydowanie nie spoczywałbym tutaj na laurach. Przykładowo jednocześnie warto spojrzeć na throughput, czyli na przepustowość. Można do tego dołożyć sobie jakąś miarę jakości, można dołożyć jakąś miarę wartości biznesowej. To, co jest dla nas w danym momencie istotne i to, na co chcemy zwracać uwagę i wtedy patrzeć na pewien zestaw miar. Patrzeć jak one się wzajemnie zachowują. Może być tak, że poprawa jednej konkretnej miary może pogarszać wyniki w drugiej. Warto na to zwrócić uwagę i tak sobie skonfigurować te miary, żebyśmy mieli taki dosyć pełny obraz tego, jaka jest kondycja naszego zespołu i jego otoczenia.

Kuba: I ostatni rozdział. Jak poprawiać przewidywalność zespołu? Ten rozdział będzie krótki, bo tak naprawdę to, co poprawia przewidywalność było tematem masy z poprzednich odcinków. My w zasadzie sami się z Jackiem zaśmialiśmy, że tak późno z naszej strony odcinek o przewidywalności w czasie, gdy mnóstwo praktyk poprawy przewidywalności już było przez nas poruszonych. Więc tutaj nie będziemy pogłębiać tematu, co dokładnie oznacza dana praktyka. Raczej potraktuj tę zawartość tego jako pewnego rodzaju spis treści czy nasze rekomendowane tak dokładnie osiem praktyk poprawy przewidywalności. Jeśli które z nich brzmi dla Ciebie intrygująco albo coś, czego jeszcze nie stosujesz, to po prostu odsyłamy Cię do materiałów, które też zamieszczamy w opisie odcinka. 

Jacek: Ok, czyli jakie praktyki zastosować, żeby poprawić przewidywalność zespołu?

Kuba: Przede wszystkim zacznij kończyć, skończ zaczynać. Stosuj krótkie Sprinty. Wzmacniaj odpowiedzialność zespołu za produkt i dziel pracę na mniejsze kawałki.

Jacek: Dodatkowo planuj zespołowo, zarządzaj zależnościami zewnętrznymi, traktuj codzienny stand-up jako bezpiecznik i usprawniaj się w oparciu o miary dostarczania produktu.

Kuba: Wszystkie wymienione koncepcje, tak jak powiedziałem, znajdziesz w naszych starszych odcinkach, które linkujemy w opisie odcinka i na stronie tego odcinka porzadnyagile.pl/140

Jacek: Przewidywalność to miara i jednocześnie pożądana cecha zespołu, który realizuje zakres pracy, jaki sobie zaplanował na Sprint. Najczęściej przewidywalność podaje się w procentach jako stosunek liczby elementów faktycznie zrealizowanych do liczby elementów pierwotnie zaplanowanych.

Kuba: Przewidywalność jest miarą, której wartość oczekiwana jest zakresem. Naszym zdaniem powinna mieścić się zazwyczaj między 80 a 120 procent. Istnieje szereg praktyk wspierających przewidywalność zespołu i zachęcamy do ich zastosowania w Twoim zespole.

Jacek: Przyczyny braku przewidywalności w danym zespole mogą oczywiście być różne. Jako doświadczenie eksperci dołączamy do zespołu lub wskazanej części firmy i jasno je wskazujemy wraz z rekomendacjami sposobów, aby zmienić proces wytwórczy tak, by przewidywalność faktycznie rosła. Sprawdź naszą propozycję na stronie 202procent.pl/diagnoza.

Kuba: A notatki do tego odcinka, artykuł, transkrypcję, wspomniane linki do innych rekomendowanych materiałów oraz zapis wideo znajdziesz na stronie porzadnyagile.pl/140.

Jacek: I to by było wszystko na dzisiaj. Dzięki Kuba.

Kuba: Dzięki Jacek. I do usłyszenia wkrótce.

________

To była pełna transkrypcja odcinka podcastu Porządny Agile. Dziękujemy za lekturę!