Чувствительность EBDC модели.

Здесь мы обсуждаем вопросы совместной работы в команде и с командами (Scrum, Kanban, TOC и прочий Lean)
Аватара пользователя
Станислав Волжанкин
Сообщения: 1
Зарегистрирован: Пн июл 27, 2015 7:11 am
x 1
Контактная информация:

Чувствительность EBDC модели.

Сообщение Станислав Волжанкин » Пн июл 27, 2015 7:20 am

Здравствуйте.

Активно использую модель EBDC на своих скрам проектах.

<Модераторское>
Для тех, кто не знает, EBDC - это Enhanced Burn-Down Chart - один из способов наглядно визуализировать состояние итеративного проекта.

Excel-шаблон и видео-инструкции по его применению можно найти здесь: http://mnogosdelal.ru/slidecasts/project-estimation/
</Модераторское>


Столкнулся со следующей ситуацией:
На небольшом количестве спринтов (порядка 3-4) один из ряда вон выходящий спринт (зафакапленный) очень сильно влияет на модель.
Понятно, что 3-4 спринта маленькая выборка и один из спринтов – это уже существенна часть всех значений, но тем не менее модель чрезмерно чувствительна к единичным кейсам.

Вот пример, чтоб не быть голословным.

Все красиво, 80% -> Спринт 13:
Изображение

Спринт 4 – сделали 1SP вместо средних 16SP. Все пропало, 80% -> Спринт 18.
Изображение

Скачок в пять(!) спринтов кажется неправдоподобным.

Проверил устойчивость модели при 10 безупречных и 1 зафакапленном спринте, показатели лучше, скачок 2-3 спринта в зависимости от вероятности. Но даже такой скачок кажется чрезмерным.
К слову Jira Version Report, который делает похожие предсказания не так чувствителен к подобным кейсам.

Несколько вопросов:
1. Как вы считаете, адекватна ли устойчивость модели к пограничным значениям?
2. Были ли попытки улучшить модель в данном направлении?
3. Что порекомендуете?
Вложения
ebdc2.png
ebdc1.png
1 x

Аватара пользователя
cartmendum
Site Admin
Сообщения: 1164
Зарегистрирован: Вс июн 28, 2015 10:56 am
x 1327
Контактная информация:

Re: Чувствительность EBDC модели.

Сообщение cartmendum » Пн июл 27, 2015 10:08 am

Станислав, спасибо за хороший вопрос.

Смысл вот в чем. Модель проста и в этом ее прелесть :) Она считает, что в будущем все будет происходить ровно так, как происходило в прошлом. И если у вас первые три спринта прошли хорошо, а на 4-м вы почему-то затормозили, то модель просто считает, что и в будущем вы будете факапить каждый 4-й спринт, после чего пересчитает прогноз. И не только добавить сроков, но еще и распределение станет более широким - так модель сообщает о возрастающем масштабе неопределенности. Именно поэтому 80%-я дата так далеко упозла.

Была бы модель живым человеком, она бы сказала: "Все, что я вижу - вы зафакапили один спринт из четырех. То, что этого больше не повторится вы будете рассказывать своему руководителю, а я, пожалуй, в своих прогнозах это учту" :D

Если честно, то я стаю это поведение вполне адекватным. Сначала я думал выкидывать из расчета параметров модели явно особые значения, но тогда разумным образом встает вопрос - а что считать особыми значениями? Если брать нижний контрольный предел скорости, скажем, по критерию Шухарта (про это был видосик о людях-снежинках), то это получается достаточно большое отрицательное число порядка самого значения velocity. То есть для большинства данных, что я видел у реальных команд, ничего не сделать за спринт - это нормально :) Как с практической точки зрения, так и с точки зрения науки о вариациях :)
2 x


Вернуться в «Как доводить дела до конца ВМЕСТЕ?»

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 0 гостей