Mattia Battiston

Mattia Battiston è un software developer con una grande passione per il miglioramento continuo. Attualmente lavora a Londra e utilizza Kanban, Lean e Agile per aiutare diversi team a migliorare.

Articoli pubblicati da Mattia Battiston:

n 262 giugno 2020

Metriche Agili per “prevedere” il futuro

IV parte: Forecasting per prevedere e gestire progetti

Si conclude la nostra serie in cui vediamo come usare dati e metriche per rispondere a domande di business e migliorare le nostre conversazioni. Nel quarto articolo parliamo di Probabilistic Forecasting, tramite il quale possiamo fare previsioni di progetti/feature e migliorare le conversazioni con cui prendiamo decisioni di business.

n 261 maggio 2020

Metriche Agili per “prevedere” il futuro

III parte: Prendere decisioni di business con Throughput e Story Health

In questa serie vediamo come usare dati e metriche per rispondere a domande di business e migliorare le nostre conversazioni. Nel terzo articolo parliamo di come utilizzare Throughput (quante storie sono completate in un periodo di tempo,p.e. in uno sprint) e Story Health (da quanti giorni è in corso una storia) per migliorare le nostre conversazioni e prendere decisioni di business.

n 260 aprile 2020

Metriche Agili per “prevedere” il futuro

II parte: Prendere decisioni di business con il Lead Time

“Quanto tempo ci vuole? Sarà pronto in tempo? Quanto lavoro possiamo completare?”. In questa serie vedremo come usare dati e metriche per rispondere a domande di business come queste e migliorare le nostre conversazioni. Nel secondo articolo parliamo di come utilizzare la metrica Lead Time (quanti giorni ha impiegato una storia per essere completata) per aiutare le nostre decisioni di business.

n 259 marzo 2020

Metriche Agili per “prevedere” il futuro

I parte: Imprevedibilità dei terremoti e… sviluppo software

“Quanto tempo ci vuole? Sarà pronto in tempo? Quanto lavoro possiamo completare?”. In questa serie vedremo come usare dati e metriche per rispondere a domande di business come queste e migliorare le nostre conversazioni. Nel primo articolo spieghiamo perché è meglio abbandonare il comune approccio deterministico (le classiche “stime”) a favore di modelli probabilistici (“forecasting”).

n 219 luglio 2016

Metriche Kanban per il miglioramento continuo

VI parte: “Probabilistic forecasting” e la (sottile) differenza tra stima e previsione

Concludiamo con questo articolo questa serie che ha affrontato la tematica delle metriche nell’ottica del miglioramento continuo. In quest’ultima puntata, continuiamo a parlare di Probabilistic Forecasting analizzando le differenze tra stima e previsione.