Wert der Datenanalyse
Traditionellen agilen Teams fehlt es oft an effektiven Daten, um Entscheidungen zu treffen, und das Analytics-Modul von Wisile bietet multidimensionale Projekteinblicke.
Wichtige Schritte zur Verbesserung
- Ermittlung von EngpässenAnzeigen der Workflow-Analyse-Diagramme, um Anomalien in der für die einzelnen Phasen aufgewendeten Zeit zu erkennen (z. B. steckengebliebene Testsitzungen).
- QualitätskontrolleVerfolgung der "Fehler-/Nachbearbeitungsrate"-Metriken und Festlegung automatischer Warnschwellen (empfohlen: Auslösung von Warnungen bei >15%)
- Optimierung der Ressourcen:: Ausgewogene Verteilung der Aufgaben auf der Grundlage einer Heatmap der Mitgliederbelastung (idealerweise sollte diese eine ausgewogene Verteilung in grün anzeigen)
Szenarien der Datenanwendung
- Sprint RückblickExport von Zyklusvergleichsberichten für historische Iterationen zur Analyse der Ursachen von Geschwindigkeitsschwankungen
- vorausschauende PlanungIntelligente Schätzung der Story-Point-Kapazität für die nächste Iteration auf der Grundlage von Trendkurven der Aufgabenerfüllung
- Prozessverbesserung:: Identifizierung hochfrequenter Probleme (z.B. "Umweltabhängigkeit" ist zu groß und muss optimiert werden) durch eine Wortwolke der Ursachen von Blockaden.
caveat
- Die Datenerfassung muss vollständig sein: Stellen Sie sicher, dass alle Aufgaben das System durchlaufen.
- Kombiniert mit qualitativer Analyse: Datenanomalien müssen durch Stationsbesprechungen erfasst werden, um die spezifischen Ursachen zu ermitteln
- Inkrementelle Verbesserungen: Priorisierung von 1-2 der wichtigsten Indikatoren pro Iteration
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWisile: ein KI-Tool zur Vereinfachung des agilen ProjektmanagementsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Qualität der iterativen Lieferungen von agilen Teams durch Datenanalyse verbessert werden?
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