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.
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.
“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.
“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”).
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.
Kanban ha riportato all’attenzione del mondo Agile una serie di metriche che ci aiutano a guidare il processo di miglioramento continuo e a diventare prevedibili. In questo e nel prossimo articolo — che sarà quello conclusivo — discutiamo di come usare i nostri dati per prevedere la durata di interi progetti parlando di “probabilistic forecasting”.
Continuiamo la nostra analisi delle metriche che ci aiutano a fare delle previsioni e, soprattutto, ci sostengono nel nostro processo di miglioramento continuo. Nel terzo articolo di questa serie parliamo di metriche per migliorare l’attendibilità delle nostre previsioni.
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