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Métricas Ágeis: saiba como obter melhores resultados com sua equipe

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Segundo o estatístico William Edwards Deming, não se pode gerenciar o que não se mede, logo, as métricas ágeis têm o papel de medir e gerar insights dentro de uma empresa. Elas são responsáveis por trazer indicadores, que aplicados, geram melhorias e fornecem projeções baseadas em dados históricos sobre um determinado contexto. 

Existem diversas métricas utilizadas por times ágeis, a seguir, você entenderá quais são as principais, como elas funcionam, porque são utilizadas e como o monitoramento delas pode ajudar na obtenção de melhores resultados.

O que são métricas ágeis?

As métricas ágeis são tipos de medições de um determinado período e contexto. Elas fornecem indicadores para auxiliar nas tomadas de decisões. Além disso, trazem maior visibilidade geral do fluxo de valor/processo e são bases para melhorias contínuas. As métricas ágeis permitem a visualização ampla de uma demanda, da sua solicitação até a entrega ou a destinação a um outro fluxo de trabalho.

Quando e por que usar métricas ágeis?

A análise das métricas ágeis auxilia na detecção de problemas no fluxo de trabalho, assim como na identificação da causa do problema. Ela também pode sinalizar que o fluxo está saudável. Essas métricas devem ser acompanhadas sempre que necessário na busca por melhorias no processo, o que inclui observar o ritmo, o tempo e a quantidade das entregas. As métricas ágeis também ajudam a determinar a capacidade de entregas em um determinado período de tempo, assim, a gestão das atividades futuras pode ser feita com maior exatidão. 

Métricas de gestão de fluxo

As métricas ágeis são fundamentais quando o assunto é mensuração de desempenho de fluxo de valor/trabalho. Conheça as principais métricas de gestão de fluxo a seguir:

Diagrama de Fluxo Cumulativo (CFD)

O Diagrama de Fluxo Cumulativo fornece informações e dados do fluxo de valor por meio de um gráfico de área. O CFD pode ser construído manualmente, onde os colaboradores do projeto registram os dados ou de forma automática por meio de softwares. 

Pelo diagrama é possível calcular três principais métricas:

Lead Time: tempo médio em que os itens ficam dentro do fluxo, incluindo tempo de espera.

Throughput: taxa média de vazão, a quantidade média de entregas.

WIP (work in progress): trabalho em progresso, a quantidade de itens abertos.

Essas métricas são as variáveis do que chamamos de “Lei de Little”, uma lei criada pelo Dr. John Little na década de 60.

A Lei de Little é representada por: Lead Time = WIP / Throughput

Métricas Ágeis: saiba como obter melhores resultados com sua equipe. Exemplo de Diagrama de Fluxo Cumulativo (CFD)
Exemplo de Diagrama de Fluxo Cumulativo (CFD)

Cycle Time e Lead Time

Essas duas métricas são muito utilizadas quando falamos em Gestão de Fluxo ou  Método Kanban, entretanto possuem diferentes conceitos. 

O Cycle Time é o tempo médio que um item de trabalho entra em uma etapa e sai dela, ou a duração média dele em um conjunto de etapas. 

Já o Lead Time compreende todo o fluxo, da solicitação inicial de um cliente ou do comprometimento do time em iniciar a atividade até a entrega final. Assim, o Lead Time representa o tempo médio que um item de trabalho passa por todo fluxo. Nesse sentido, é possível utilizar esse indicador para gerar projeções de entregas futuras e para tomada de decisões. 

Segundo John Little, quanto mais itens abertos além da capacidade de execução/entrega no fluxo, maior será o Lead Time. 

Aplicando a Lei de Little conseguimos calcular o Lead Time:

Lead Time = WIP/Throughput

Throughput

O Throughput ou taxa de vazão média, representa a quantidade de itens entregues em um determinado período de tempo. Ele também auxilia o time a entender suas capacidades e as frequências de entrega.

Aplicando a Lei de Little conseguimos calcular o Throughput: 

Throughput = WIP/Lead Time

WIP

O Work In Progress apresenta a quantidade de itens abertos no fluxo ainda não entregues ou não finalizados durante um período de tempo (dias, semanas ou meses). O WIP também é utilizado para limitar a quantidade de itens no fluxo ou em parte dele. Por exemplo, se o time tem a capacidade de executar três itens em uma determinada etapa, o WIP permite que apenas três itens estejam abertos nesta etapa do fluxo. Essa mesma visão pode ocorrer para um conjunto de etapas ou para todo o fluxo. 

Desta maneira restringimos a quantidade de itens abertos no fluxo ou na(s) etapa(s) conforme a capacidade de execução. Lembrando que conforme a Lei de Little, quanto maior o WIP, menor será a quantidade de entregas (Throughput) e maior será o tempo de entrega (Lead Time).

Aplicando a Lei de Little conseguimos calcular o WIP: 

WIP = Throughput*Lead Time

Work Item Age

O Work Item Age, em português, Idade do Item de Trabalho é uma métrica que mensura a quantidade de tempo entre uma tarefa que já foi iniciada e o momento exato em que ela se encontra, por exemplo, a quantidade de dias que o item está aberto no fluxo.

Eficiência do Fluxo

Calculando a soma do Cycle Time médio “das etapas que agregam valor quando há um esforço de trabalho no item” com as “etapas de fila”, temos o “tempo total do ciclo” em que os itens passam pelo fluxo, desde o ponto de comprometimento. Dividindo então essa soma das etapas que agregam valor pelo tempo de ciclo total, temos a eficiência do fluxo, que representa o rendimento do fluxo no momento. Ou seja, se o resultado estiver abaixo de 100%, significa que há um desperdício no fluxo, o que é normal, visto que dificilmente um fluxo não terá desperdícios. De toda maneira, o objetivo a ser alcançado é ter um aproveitamento de 100%, assim, o ideal é aumentar ou manter a eficiência a cada fluxo.

A imagem abaixo ilustra um exemplo:


Previsibilidade com Monte Carlo

A simulação de Monte Carlo é uma técnica matemática ou simulação de probabilidade múltipla que gera um intervalo de resultados possíveis para o contexto selecionado, através de um algoritmo de computador que se repete inúmeras vezes. Os dados de entrada são aleatórios e incluem distribuições de probabilidade e ramificações probabilísticas.

Com a simulação de Monte Carlo é possível analisar e prever a confiabilidade de possíveis resultados futuros para uma escolha e/ou tomada de decisão. A simulação pode ser utilizada para gerar uma confiabilidade de um prazo de entrega de um ou mais itens, para prever o grau de risco de um determinado prazo ou custo relacionado.

Outras métricas ágeis

Conheça abaixo 3 métricas ágeis utilizadas por equipes que seguem o modelo Scrum.

Sprint Burndown

O Sprint Burndown é um gráfico gerado com base na quantidade de trabalho que ainda deverá ser realizado em um Sprint. Ele pode ser utilizado tanto para monitorar o trabalho restante de um Sprint, quanto na projeção de probabilidades para alcance de metas. O eixo X do gráfico representa o tempo e o eixo Y a quantidade de trabalho não concluída em alguma unidade. O principal objetivo do Sprint Burndown é, de maneira visual, apresentar atrasos e antecipações de acordo com o plano de entregas realizado no Planejamento da Sprint.

Sprint Burnup

O Sprint Burnup é um gráfico gerado com base na quantidade de itens de entregas de valor realizados até o momento. Nele há a indicação de uma visão quantitativa total prevista de unidades a se cumprir em determinadas quantidades de tempo (dias, meses ou releases). O eixo Y é a quantidade utilizada para o valor agregado e o eixo X é a unidade de tempo.

Velocidade

A velocidade é uma métrica que representa a quantidade de pontos de histórias entregues em uma Sprint. Com um histórico desse indicador é possível gerar projeções sobre a quantidade de pontos que podem ser entregues em uma ou mais Sprints futuras. Os termos de pontos de histórias podem ser considerados estáveis quando suas últimas variações de medições sejam mínimas ou zero. 

Como monitorar as métricas ágeis

Para monitorar as métricas ágeis, é necessário conhecer o seu próprio negócio. Dessa forma, é essencial acompanhar as métricas da empresa para entender as expectativas do mercado e ao mesmo tempo utilizar as métricas ágeis para mensurar os detalhes do desenvolvimento de cada projeto. Incluir critérios de sucesso para cada requisito do produto, por exemplo, a taxa de adoção do usuário final, alimentam as métricas ágeis de modo com que a equipe tenha mais facilidade em monitorar resultados pré definidos anteriormente.

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Por que as métricas ágeis ajudam sua equipe a obter melhores resultados?

As métricas ágeis priorizam os resultados. Nesse sentido, elas têm como objetivo auxiliar em análises de fluxo de valor, apontar possíveis pontos de gargalos no fluxo e fornecer informações essenciais para melhorias no processo. Assim, torna possível que a equipe concentre sua atenção na entrega contínua de projetos ao eliminar desperdícios. Dessa forma, o foco fica destinado em melhores entregas e na satisfação do cliente.

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