Métricas Ágeis: como progredir no uso de indicadores de produtividade e performance para times

Atualmente é um movimento de mercado as organizações se tornarem cada vez mais Data Driven, reforçando ainda mais suas decisões com dados e núcleos de informação especializados, segundo uma pesquisa da Intera, uma HR Tech de recrutamento digital, há um crescimento de 485% na abertura de vagas para cargos na área de inteligência de dados no primeiro semestre de 2021. O que reflete diretamente no cenário de gestão de times e agilidade em totalidade, mais do que qualquer coisa os times precisam de dados para compreender comportamentos e características, para então promover melhorias baseadas em indicadores. Métricas de desempenho, produtividade e qualidade para os times, grandes contextos como tribo e organização se tornaram indispensáveis.

Não menos importante do que possuir informação é torná-la relevante para os principais interessados, promovendo foco em métricas que apoiarão a adaptação e organização inicial da conjuntura a que se destina esses dados, por exemplo, um time que nunca havia utilizado métricas anteriormente recebe uma série de dashboards e relatórios com dezenas de métricas disponíveis, esse time provavelmente sofrerá uma sobrecarga de informação e não saberá como tornar tanta informação útil simultaneamente, pro seu contexto, de forma que possuir tantas métricas se torne mais vaidade que praticidade.

Dessa forma, como podemos saber em que momento é interessante introduzir cada métrica? O meio mais viável é quando a pergunta certa for feita, os dados estarão disponíveis para demonstrar os comportamentos do time e apoiar em melhorias, ademais conforme a maturidade do time aumenta ele propõe novos questionamentos, e é nesse momento que surgirá a necessidade de outros indicadores, imaginemos um time que já conseguiu estabelecer e estabilizar seu fluxo de trabalho com as métricas iniciais de organização de fluxo, então surge o questionamento sobre sua constância, sobre seu ritmo de entrega, nessa conjunção temos a oportunidade e avançar para métricas de cadência e eficiência, nesse modelo as métricas surgem conforme as necessidades e maturidade do contexto.

A maioria dos times ágeis passam por estágios de maturidade e desenvolvimento semelhantes, mas podem utilizar métricas diferentes para alcançar esses estágios, é importante podermos relacionar essa evolução com uma progressão de métricas, listei alguns estágios e métricas que representam o amadurecimento e aperfeiçoamento dos processos do time.

Organização e definição de processos

Fase inicial de organização de processos e medidores, importante para que o time não se apoie em métricas sem integridade, com essas métricas iniciais compreendemos o volume de trabalho em progresso e outliers.

Work Aging

É uma métrica de tempo gasto no desenvolvimento dos itens ainda não concluídos. Lead time e cycle time são métricas que só conseguimos medir de itens finalizados. Work aging permite visualizar o tempo de itens que ainda estão no fluxo, é útil para entender gargalos antes mesmo dos itens serem completados.

Work In Progress

WIP run chart mostra quantos itens foram iniciados, mas não finalizados, ou seja, quanto itens estão nas fases intermediárias do processo de desenvolvimento (fases entre o to do e o done) em um determinado momento. Para que as entregas sejam fluídas e a velocidade de entrega seja equilibrada, o ideal é que o time tenha foco em finalizar itens prioritários, mesmo que em conjunto antes de iniciar novos.

Cumulative Flow Diagram

O Cumulative Flow Diagram (CFD) é uma ferramenta que permite que as equipes visualizem o progresso de seus projetos. As equipes podem monitorar o fluxo de trabalho através de seus estágios e dá ao time a capacidade de prever bloqueadores ou interrupções no progresso das iterações. O CFD é utilizado para determinar a eficiência do fluxo de trabalho as equipes.

Otimização do fluxo e processos de trabalho

Fase onde os times já compreendem suas principais disfunções processuais e trabalham para ajustar o fluxo e formatar as etapas conforme o que querem medir e dar visibilidade.

Lead Time

É o tempo que o item do backlog leva para ser feito, ao contrário do tempo do ciclo, o lead time também conta com o tempo que o item está no backlog. Com o Lead Time, podemos analisar o tempo total do ciclo de uma tarefa, desde a sua criação até a sua conclusão.

Cycle Time

A partir do momento em que a tarefa é considerada “em andamento” até entrar no estado concluído. Podemos medir o processo médio de desenvolvimento e entender quanto tempo os itens levam para entrar no estado de progresso até o estado concluído.

Reaction Time

É o intervalo de tempo entre a criação da tarefa até o início do trabalho, desde sua entrada no backlog até o momento em que a equipe inicia sua execução. Podemos então medir quanto tempo os itens do backlog levam para sair de seu status primário e iniciar seu progresso em todos os aspectos.

Flow Efficiency

É o resultado de calcular o tempo que o time gasta efetivamente trabalhando em um item dividido pelo tempo que o item espera para percorrer o fluxo. Primeiramente precisamos entender os tempos de espera, como colunas de prioridade, espera para validar ou espera para publicar em ambientes de produção ou de bloqueio (que o trabalho ficou travado por qualquer motivo). Se a eficiência está baixa, é sinal que o time tem muitas dependências, mudanças de prioridade ou muito trabalho em progresso. Pode ser necessário otimizar etapas ou desenvolver critérios adicionais para garantir que o item chegue mais estruturado na fase de desenvolvimento.

Criando cadência e eficiência

Etapa de construção de constância, o objetivo é tornar o output contínuo para habilitar a próxima fase de previsibilidade.

Deployment Frequency

Deploy frequentes implicam em um menor batch size (volume modificado por unidade) e facilitam a gestão de falhas e impacto no negócio, entender essa frequência é importante para compreender a capacidade de implantação e tempo de resposta a falhas em ambientes produtivos.

Throughput

É a métrica de vazão do fluxo do time, de forma simples essa métrica mostra a quantidade de tarefas entregues pela equipe durante um período. É com ela que duas grandes perguntas são respondidas: quando a tarefa será entregue e quantas tarefas podem ser entregues na data determinada. Combinando throughput com métricas de tempo e WIP (trabalho em andamento) em seu fluxo, você pode demonstrar quanto tempo leva para concluir um trabalho e quanto tempo é gasto para colocar um item em produção.

Control Chart

Com o Control Chart, é possível verificar a evolução do cycle time do time ao longo de um espaço de tempo, verificando se o time está se tornando mais ou menos eficiente na conclusão de itens, por exemplo, após uma mudança de processo. Com a análise do desvio padrão é possível verificar o quão assertiva a média é para fazer projeções: quanto menor o desvio padrão, mais robusta será a média para a previsibilidade.

Backlog Health

Métrica que exibe a quantidade de trabalho em aberto em seu projeto e como ele evolui à medida que o escopo progride. Veja quanto trabalho é atribuído para cada épico da equipe ou associado a um tipo de item específico, podemos entender, por exemplo, qual o volume de defeitos ou débitos em um backlog. Acompanhe como seu backlog se desenvolve ao longo do tempo.

Previsibilidade e Observabilidade

O time trabalha para tangibilizar as métricas em novas melhorias e as utiliza para prever e antecipar entregas e desenvolve novos núcleos de visibilidade.

Milestone Burnup

Com a visão da Milestone conseguimos prever a conclusão de um escopo de projeto, consiste em duas linhas, uma mostra o escopo do projeto em números de itens temporalmente e a outra linha que mostra quantos itens foram concluídos no mesmo período. A diferença entre as linhas mostra quanto trabalho (em números de itens) falta para que o projeto seja concluído. Neste gráfico é possível verificar a velocidade histórica do time em conclusão de itens e obter uma estimativa de quando o projeto será concluído a partir da projeção de quando a linha de itens concluídos cruzará com a linha de itens em escopo.

Scatter Plot

Com o gráfico de dispersão é possível visualizar o tempo de ciclo de cada tarefa, mapeado em uma linha do tempo, ajuda na estabilização e entendimento dos tempos médios para finalização das tarefas organizadas em percentis. Também apoia no reconhecimento de Outliers, que são dados que diferem drasticamente de todos os outros, são pontos fora da curva, influenciam negativamente as médias das métricas.

Epic Completion Rate

É a porcentagem de itens concluídos, dividida pelo total de itens de um épico. O time pode visualizar esta lista de épicos e verificar o status atual do avanço de cada épico. É possível reportar para a liderança e stakeholders o status de cada épico, para que todos tenham visibilidade do pipeline e avanços do time.

Planned Vs Realized

Uma visão comparativa do que foi planejado para as sprints ou iterações e como elas terminaram, em que status os itens estavam no final e quantos itens eram adicionados após o início do período.

Conclusão

Essas foram algumas métricas nas quais os times podem se apoiar para otimizarem seus processos e entregar valor mais rapidamente, lembrando que cada time tem uma forma diferente de evoluir e deve respeitar seus momentos e nunca se comparar com os demais contextos.

As ferramentas utilizadas para criar as imagens são Screenful e ActionAble.