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5 dicas valiosas para acertar na tomada de decisão de quando ficará pronto

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Uma das perguntas que sempre ouvimos é justamente a do tipo: Quando ficará pronta a entrega? É uma pergunta essencial relacionada a vários contextos e principalmente na questão de alinhamento de expectativas dos stakeholders. Para saber responder essa pergunta é de fundamental importância que você saiba fazer a gestão do tempo em projetos.

Com isso, é essencial a qualidade e o grau de confiança sobre essa informação, e foi considerando essa importância que reunimos 5 valiosas dicas para a tomada de decisão do prazo de entrega.

Para ilustrar e exemplificar bem o assunto, aqui você verá um case onde essas dicas foram aplicadas e que teve como resultado um alinhamento adequado com os stakeholders e que, ao final, a assertividade da previsibilidade foi totalmente adequada e aceitável.

Contexto

O cenário no momento é uma de nossas ofertas de transformação digital, com uma parceria de agregação de valor com um cliente através de um Squad. Esse é um time multifuncional com competências de gestão, de agilidade, de UX, qualidade, técnicas e com capacidade de entregas de produtos digitais ou partes dele, nas tecnologias iOS e Android.

Em três meses de relacionamento junto ao cliente, produto e negócio; em determinado upstream foi selecionado e priorizado uma determinada feature. Na sequência realizamos um refinamento junto ao cliente e com outros participantes de seu time. Durante o refinamento,foi compartilhado também um desejo desta feature ser entregue até 19/novembro/2021.

Dica 1: Refinamento e Sizing

Como o contexto é considerado em transição de “sem métricas iniciais” para “com uma base inicial de métricas”, observando que há apenas 3 meses de dados e histórico, mantivemos o modelo inicial de gerar uma estimativa por afinidade ao final do refinamento. Tal estimativa é denominada como “Sizing” das features ou das tarefas que, no caso, fizemos das tarefas identificadas, pois já tínhamos as informações em mãos e bem compreendidas.

Em linhas gerais, listamos as tarefas e com a prática de T-Shirt Sizing e realizamos a associação do nosso modelo maduro de “Cluster de Sizing” a cada tarefa, como apresentado a seguir.

Sizing Android

O refinamento demandou as atividades abaixo para o contexto do time Android, que estão borradas por questão de confidencialidade, mas cada linha representa uma tarefa e cada uma possui a atribuição à um sizing (PP é a menor unidade, P, M, G e GG que é a maior unidade).

Lista de tarefas do time Android com a associação ao nosso modelo de  T-Shit Sizing.

Em relação ao dia em que estávamos para iniciar o trabalho nessa feature, através dessa sizing, conseguimos gerar uma expectativa de finalização da feature para o dia 18/novembro/2021 e com apresentação ao cliente no dia seguinte.

Expectativas de datas após análise da sizing para o contexto Android.

Sizing iOS

O mesmo processo e ações foram realizados no contexto do time iOS.

Lista de tarefas do time iOS com a associação ao nosso modelo de  T-Shit Sizing.

Para o contexto do time iOS a expectativa de finalização da feature foi projetada para o dia 23/novembro/2021 e com apresentação ao cliente no dia seguinte.

Expectativas de datas após análise da sizing para o contexto iOS.

Dica 2: Análise de GAP – Sizing x Monte Carlo

Em paralelo ao refinamento da feature, algumas métricas foram analisadas, tais como o lead time, cycle time, throughput, wip, aging, entre outras.

Essa análise foi separada para o contexto Android e para o Contexto iOS. Através da nossa ferramenta, o Sinccera, conseguimos ter os registros e métricas apartadas e adequadas.

Análise Sizing x Monte Carlo Android

Indo direto ao ponto, com base no histórico de entregas do time, geramos e analisamos o resultado da Simulação de Monte Carlo para o contexto do Android. Como resultado obtivemos a simulação com 85% de confiança apresentando a data de 22/novembro/21.

Simulação de Monte Carlo da feature para o contexto Android.

Com a simulação em mãos e com a expectativa da data gerada pelo Sizing (18/novembro/21), conseguimos confirmar que a simulação está bem próxima da projeção do sizing e ambos bem próximos do desejo do cliente em terminar em até 19/novembro/21.

Análise Sizing x Monte Carlo iOS

A mesma simulação ocorreu no contexto iOS e obtivemos o resultado de 85% de confiança apresentando a data de 23/novembro/21.

Simulação de Monte Carlo da feature para o contexto iOS.

Observamos que a simulação apresenta a mesma projeção que o Sizing (23/novembro/21) e que também está bem próxima do desejo do cliente em terminar em até 19/novembro/21. Ainda mais considerando que 19/novembro/21 era uma sexta-feira.

Dica 3: Análise de GAP – Sizing x Análise do CFD

Após realizar a simulação de Monte Carlo foi realizada uma análise de cada CFD (Cumulative Flow Diagram) focando nas tendências do fluxo e não apenas nos dados.

Análise Sizing x Análise de tendência de fluxo (CFD) Android

Realizando algumas projeções através de algumas possíveis tendências de fluxo do contexto, determinamos que a tendência a ser considerada é justamente a que resultou em uma projeção de finalização em 18/novembro/21.

Análise de tendência de fluxo do CFD do contexto Android.

Essa análise também confirma a projeção da sizing para 18/novembro/21.

Análise Sizing x Análise de tendência de fluxo (CFD) iOS

Na figura a seguir temos a análise do fluxo também confirmando a aproximação de projeção com a sizing para 23/novembro/21.

Análise de tendência de fluxo do CFD do contexto iOS.

Dica 4: Análise dos riscos

“Não há estimativas ou previsibilidade sem falar de riscos!”

Atue sempre com Gestão de Riscos! Essa é uma das grandes dicas para termos sucesso em nossas ações. Saiba mais um pouco também sobre gestão de riscos e uma maneira de aplicá-lo, no artigo Gerenciamento de riscos: o catalisador da agilidade e o quadro de riscos.

E lembre-se dessa frase:

Você é livre para gerenciar ou não os riscos!

E colherá as consequências da sua escolha.

(Hugo K. M. Lourenço).

Avaliando os riscos envolvidos no contexto, foi decidido que, mesmo com as projeções do iOS indicando uma data acima da expectativa do cliente, é viável considerarmos os riscos e oportunidades envolvidas para que a entrega do feature iOS ocorresse também até a data de expectativa.

Na análise de riscos foram consideradas as métricas disponíveis em nossas ferramentas, o contexto projetado de disponibilidade e de capacidade do Squad, além de riscos identificados que eram ameaças e oportunidades, onde criamos um plano para mitigar ou eliminar as ameaças e aumentar ou explorar ainda mais a probabilidade de ocorrência e o impacto das oportunidades, que principalmente era a de reduzir a projeção da data de entrega.

Dica 5: Análise geral e fechamento

Após finalizar as análises, realizamos um alinhamento interno e com o cliente sobre riscos compartilhados e a data projetada de entrega conforme a expectativa dele.

E essa é a maravilha de todas essas análises, onde confrontamos as estimativas por T-Shirt com a Simulação de Monte Carlo e com a Análise de Fluxo, além de agregar a gestão de riscos ao contexto. Nos apoiando então à uma tomada de decisão muito bem suportada por dados e por práticas, a tornando confiável e assertiva.

Resultados

A entrega foi realizada antecipadamente, em 17/novembro/2021. Comprovando assim a eficácia das métricas, das análises e das ações sobre riscos de ameaças e oportunidades realizadas. Obtendo, ao final, uma satisfação total do cliente sobre a respectiva feature.

Conclusão

A proposição com essas 5 dicas é apoiar a análise de cenários e de decisão com diversas práticas. Propomos a ideia de que não há uma receita única para respondermos a questão de “quando ficará pronto?”; onde, ao agregarmos duas ou mais práticas de análise e de tomada de decisão, aumentará muito as chances de uma maior e melhor assertividade em nossos resultados.

Esperamos que estas 5 valiosas dicas para uma tomada de decisão de quando ficará pronto o ajude em insights e como exemplo de como podemos evoluir nossos contextos, conhecimentos e práticas em nosso dia a dia.

Conheça mais sobre o tema e como a equipe da Objective pode te apoiar na resposta de “quando ficará pronto?”, entre em contato com nossos especialistas.

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