AGILE METRICS

En este taller aprenderemos a estimar, pronosticar y predecir el trabajo en ambientes complejos.

“¿Cuándo estará acabado el proyecto?”, “¿Qué nueva funcionalidad estará lista en la próxima entrega?”, “¿Nos vamos a retrasar?”… Estas son algunas de las preguntas que casi siempre escucharemos en cualquier ámbito de trabajo y que son muy difíciles de responder con el nivel de certeza esperado.

¿En qué consiste?

Este taller provee de las herramientas estadísticas necesarias para poder ofrecer respuestas adecuadas a las preguntas anteriores y que nos ayuden a crear un ambiente predecible. En él, los participantes aprenderán qué métricas son necesarias para ofrecer pronósticos más certeros, cómo visualizar esas métricas, cómo analizar los datos, cómo usar esos análisis para hacer pronósticos con confianza y entender el riesgo asociado a ese pronóstico y, finalmente, cómo hacer intervenciones útiles para la mejora de los procesos.

Objetivos

Seleccionar qué métricas ágiles son útiles para obtener más predictibilidad.

Realizar pronósticos usando métodos estadísticos para estimar cuándo finalizamos una historia de usuario o funcionalidad individual.

Gestionar un proyecto de forma estadística estableciendo:

a) Un pronóstico de cuándo acabaremos una cantidad de trabajo existente en un backlog.

b) Un pronóstico de cuánto trabajo analizaremos en una fecha determinada.

Usar métricas avanzadas de gestión y análisis de flujos (Flow Management) para crear un proceso de trabajo estable.

Establecer por qué es necesario tener un proceso de trabajo estable para poder usar métodos estadísticos para calcular pronósticos precisos.

¿A quién va dirigido?

Cualquier persona a la que hayan preguntado “¿Cuándo estará acabado?” o haya tenido que estimar algún tipo de trabajo, ya sea una historia de usuario, nueva funcionalidad o la entrega de un producto.

Ejecutivos, directores, gestores y miembros de un equipo de trabajo que quieren profundizar su conocimiento y transparencia de cómo funciona su proceso de trabajo.

Quien trabaje en ambientes Lean o Agile y esté interesado en cómo mejorar la predictibilidad y eficiencia de sus prácticas.

Temática

Taller

Métricas de Flujo (Flow Metrics):

Profundizar el conocimiento de WIP, Cycle Time y Throughput incluyendo por qué es necesario calcularlos, cómo se relacionan con la Ley de Little y por qué son importantes para crear pronósticos fiables.

Análisis de Flujo (Flow Analytics):

Una introducción a la visualización y gráficos usados en la gestión de flujos como el CFD (Diagrama Acumulativo de Flujos), Scatterplots (Diagramas de Dispersión) y los Histogramas. Detallaremos qué datos visualizamos, cómo se crean y cómo se pueden usar para mejorar la predictibilidad.

Pronósticos usando la Simulación de Monte Carlo:

Cómo usar las métricas de flujo para responder a la pregunta “¿Cuándo estará acabado?”. Introduciremos de una forma sencilla cómo funciona la simulación de Monte Carlo y los métodos de muestreo estadístico para la formulación de pronósticos.

Cuantificación y Gestión del Riesgo:

Tener conocimientos de la gestión de riesgos es crucial para poder desarrollar pronósticos adecuados. Esto incluye saber cómo identificar y cuantificar el riesgo en las distintas gráficas de flujo y cómo modificar los pronósticos, lo que ayuda a desarrollar un perfil de riesgo adaptado a cada contexto particular.

Cómo empezar la Gestión del Cambio:

Cómo se pueden poner en práctica todas las técnicas que abordaremos en el curso de una forma inmediata para la gestión de los proyectos que ya están en marcha. Qué datos hay que capturar y analizar y cuántos datos son necesarios para poder empezar a usar estas técnicas de una forma fiable.

Agenda del curso

Este taller tiene una estructura modular y la agenda está diseñada para responder a las necesidades de los participantes. Durante los dos días del taller, habrá ejercicios prácticos y utilización de herramientas de métricas.

  • Fundamentos para hacer pronósticos:
    1. ¿Qué es la predictibilidad?
    2. ¿Qué datos debemos capturar?
  • Pronósticos individuales usando el Cycle Time:
    1. ¿Qué es el Cycle Time y por qué es importante?
    2. Técnicas tradicionales de estimación y por qué no funcionan
    3. Pronosticar usando gráficos de dispersión del Cycle Time
    4. Cómo calcular el riesgo de un pronóstico individual usando porcentajes y SLAs
    5. ¿Cómo mejorar los pronósticos individuales?
  • Pronósticos para grupos usando Throughput y la simulación de Monte Carlo:
    1. ¿Qué es el Throughput y por qué es importante?
    2. Técnicas tradicionales de estimación en grupos y por qué no funcionan
    3. Introducción a la simulación de Monte Carlo y métodos de muestreo estadístico
    4. Cómo contestar a la pregunta “¿Cuánto trabajo estará listo en la fecha de entrega?”
    5. Cómo contestar a la pregunta “¿Cuánto tardaremos en acabar un número determinado de tiques?”
    6. Cómo calcular el riesgo de un pronóstico para grupos
    7. ¿Cómo mejorar los pronósticos grupales?
  • Cómo saber si los pronósticos son fiables:
    1. El trabajo en curso (WIP) y la Ley de Little
    2. CFD (Diagrama Acumulativo de Flujos)
    3. CFD y la estabilidad del proceso
  • Profundizar en el concepto de la Predictibilidad:
    1. Políticas de “Pull”
    2. Examinar la Ley de Little
    3. Deuda de en la gestión del Flujo
  • Selección y Priorización del Trabajo:
    1. ¿Cómo saber cuándo debemos de empezar a trabajar en algo?
    2. Técnicas tradicionales de planificación y por qué no funcionan
    3. Introducción a Cost of Delay, WSJF y CD3
    4. La simulación de Monte Carlo y Cost of Delay
  • ¿Cómo empezar?
    1. Extracción y análisis de datos
    2. Cosas a las que estar atentos

P.D. Es importante que los participantes traigan al taller sus portátiles o tabletas

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