Ultrapassando o ABC do Scrum

globo.com

Sunday, September 9, 12 1

globo Scrum beyond the basics
.com


Igor Macaúbas
http://about.me/macaubas
@igor


12
anos de estrada


550.000+
assinantes

200+ Gbps
de banda*
* 2 datacenters - RJ e SP

500+
funcionários
27 times multidisciplinares

NÃO

Desenvolvimento ágil é um
sistema de valores - não um
processo!


As pessoas são a parte
mais importante desse
sistema!


“aquele todo complexo que inclui o conhecimento, as crenças, a
arte, a moral, a lei, os costumes e todos os outros hábitos e
aptidões adquiridos pelo homem como membro da sociedade”
Edward B. Taylor


Sistema de gestão
globo.com


Planejamento

Acompanhamento

Reports A3 - Toyota


Sunday, September 9, 12
“Melhoramento” 45

Velocity
40

35

30

25

20

15

10
Entregue
5
Estimado
0 Vel. média
4 5 6 1 2 3 4 5
Product Burndown
150
135 140
120 131

105
90 98
75 83
60 67
45 36
27 31 27 30
30
15 Backlog restante
18 -2 21 11 0
0 Entregue Sprint
-15 Cancelado/adicionado
1 2 3 4 5

Project risk management
‣ Risk management do planejamento do projeto (Product Backlog)
‣ Forecast que monitora quantos sprints temos em backlog
‣ Numero ótimo: maior que 2,5 menor que 4
‣ Inventado pelo Danilo Bardusco

Backlog Total
Velocidade média * 3
Ref: http://macaubas.com/agile/backlog-ready

Backlog ready - exemplo
‣ Velocity:
‣ 25 story points
‣ Product backlog no início do sprint:
‣ 120 story points
‣ Backlog ready:
‣ 120 / (25 * 3) = 160%
‣ Significa que no início deste sprint, havia backlog para 4.8 sprints

Backlog ready - na prática
Backlog ready
200%

175% 187%
170%
150%

125%
118%
100%

75% 88%
71%
50%

25% 40%

0%
1 2 3 4 5 6
Backlog ready Minimo desejável


Sprint risk
forecasting
Complexidade média Taxa de sucesso


Sprint risk forecasting
‣ Risk management do planejamento do sprint (Sprint Backlog)
‣ Métrica de forecast do sprint
‣ Numero ótimo: depende do time
‣ Inventado por mim
Insight - há uma relação inversamente proporcional entre o
tamanho médio das histórias planejadas no sprint backlog e a
taxa de entrega do sprint

Ref: TBD - http://macaubas.com/

‣ Complexidade média:
‣ Média aritimética do sprint backlog (início do sprint)
‣ Complexidade planejada: 26 pontos, em 7 histórias
‣ Complexidade média: 26/7 = 3.25


‣ Taxa de sucesso
‣ % de pontos entregues de fato, em relação ao planejado
‣ Complexidade planejada: 26 pontos
‣ Complexidade entregue: 27 pontos
(time entregou mais do que o planejado)

‣ Taxa de sucesso: (26/27)*100 = 104%


Tamanho médio - na prática
Tamanho média das histórias
6 5.6 250%

4.9
5 200%
4.0

4 3.3 3.2 150%

104% 107% 100%
2 100%
77%
69%

1 50%

0 0%
1 2 3 4 5

Complexidade Media Taxa de sucesso


E daí?


‣ É possível prever o resultado do sprint (taxa de sucesso)
baseado em dados históricos!
‣ Regressão linear simples (least square estimates),
‣ Entrada = complexidade média das histórias do sprint atual.
‣ Entrada = histórico de compl. média & taxa de sucesso
‣ Saída = forecast da taxa de sucesso do sprint que está
começando

Sprints 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Compl. planejada 20 32 16 17 37 30 36 40 47 50 34 51 19 21 45 24 40 41
Compl. entregue 50 43 9 32 29 35 31 40 53 62 46 46 20 24 45 34 42 47
Qtd planejado 4 9 6 5 12 8 9 8 14 17 10 16 9 10 20 10 14 14
Qtd entregue 20 17 6 13 13 13 8 9 17 22 14 17 10 13 21 15 15 18
Complexidade
1.00 1.88 2.67 1.31 2.85 2.31 4.50 4.44 2.76 2.27 2.43 3.00 1.90 1.62 2.14 1.60 2.67 2.28
Media
Taxa de sucesso 250% 134% 56% 188% 78% 117% 86% 100% 113% 124% 135% 90% 105% 114% 100% 142% 105% 115%

19o Sprint:
Taxa de sucesso prevista:
Complexidade planejada: 48
102%
Quantidade de histórias: 16
Complexidade média: 3 Ref: TBD - http://macaubas.com/

Sprint risk forecasting in action
Taxa de sucesso prevista Nível de risco

maior ou igual a 95% Baixo

entre 95% e 80% Médio

entre 80% e 70% Alto

menor que 70% Fujam para as colinas!


‣ Massa de dados:
‣ Coleta em 2 times por 18 sprints (G1 e Ego)
‣ Coleta em 3 times por 9 sprints, e contando (Webmedia)


globo Crie tendência,

.com
venha construir o
futuro da internet.
AGILE
SCRUM

Venha trabalhar PYTHON
DJANGO

com a gente RUBY ON RAILS
JAVA
JAVASCRIPT
HTML5
Você cria, 45 milhões CSS
usam diariamente LINUX
MYSQL
OPEN-SOURCE

Vagas para desenvolvedores, SMs e POs globo.com/talentos
Aceitamos candidatos de qualquer região do Brasil.

Igor Macaúbas
http://about.me/macaubas
@igor


‣ Crédito das imagens aos seus criadores!
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