Como a análise de dados pode melhorar a qualidade da entrega iterativa para equipes ágeis?

Valor da análise de dados

As equipes ágeis tradicionais geralmente não dispõem de dados eficazes para apoiar a tomada de decisões, e o módulo Analytics do Wisile fornece informações multidimensionais sobre o projeto.

Principais etapas de aprimoramento

1. Identificar gargalosExiba os gráficos do Workflow Analytics para identificar anomalias no tempo gasto em cada fase (por exemplo, as sessões de teste estão travadas).
2. controle de qualidadeRastreie as métricas de "taxa de defeitos/retrabalho" e defina limites de alerta automáticos (recomenda-se acionar alertas em >15%)
3. Otimização de recursos: equilibrar a distribuição de tarefas com base em um mapa de calor das cargas dos membros (idealmente, isso deve mostrar uma distribuição equilibrada em verde)

Cenários de aplicativos de dados

• Revisão do SprintRelatórios de comparação de ciclos de exportação de iterações históricas para analisar as causas das flutuações de velocidade
• planejamento preditivoEstimativa inteligente da capacidade de pontos de história para a próxima iteração com base em curvas de tendência de conclusão de tarefas
• Melhoria de processosIdentificar problemas de alta frequência (por exemplo, "dependência ambiental" é muito grande e precisa ser otimizada) por meio de uma nuvem de palavras de causas de bloqueios.

advertência

- A coleta de dados precisa ser completa: garanta que todas as tarefas fluam pelo sistema
- Combinado com a análise qualitativa: as anomalias nos dados precisam ser registradas por meio de reuniões nas estações para localizar causas específicas
- Melhorias incrementais: priorizar 1-2 indicadores mais importantes por iteração

Essa resposta foi extraída do artigoWisile: uma ferramenta de IA para simplificar o gerenciamento ágil de projetosO