Métricas Ágeis: O que o Lead Time e o Throughput revelam para nós?

Os números no nosso dia-a-dia podem nos revelar muitas coisas, e existem dois em especial que nos ajudam a verificar a saúde das entregas e a termos mais previsibilidade, eles são o Lead Time e o Throughput.

O LeadTime

Tempo que uma demanda demora para percorrer todo o fluxo até chegar no estado de Done.

Para coletar esse tipo de informação costumo anotar a data que a demanda entra no fluxo e a data que ela sai.

E conforme o volume dos dados vai aumentando conseguimos montar um gráfico e fazer algumas análises.

Exemplo quando o Lead Time tem muita variação existem diversas possibilidade, mais algumas prováveis causas são:

  1. Fluxo não está otimizado — Recomendo limitar o WIP(Work in Progress).
  2. Variação muito grande no tamanho das demandas — Recomendo separar o que é Stories de Tasks, evitando assim comparar elefante com formiga.

Porém, como disse podem ser N causas, recomendo fazer uma investigação a fundo para tentar diminuir essa variabilidade porque assim que a variação estiver mais estável podemos extrair dados importantes como, ter a previsão de entrega de uma demanda.

Olhando o gráfico acima e utilizando o percentil 90 podemos dizer que com 90% de confiança entregamos uma demanda em até 7 dias. Acredito que essa informação será muito útil no seu dia-a-dia quando precisa responder perguntas do tipo:

Quando aquela demanda que te pedi ficará pronta?
Se você começar a mexer nisso hoje quando você me entrega?

O Throughput

Conjunto de demandas entregues em um ciclo de tempo.

Normalmente gosto de medir semanalmente conforme a gráfico a seguir, esse tipo de dados nos ajuda a responder algumas perguntas como:

Em um desenvolvimento com 12 demandas em quanto tempo ficará pronto?

Nesse caso se quiser dar um data pessimista pode falar que em 4 semanas ficará pronto, já que no gráfico acima mostra que em nenhuma semana foi entregue menos que 3 demandas, então 12/3 = 4 semanas , porém se for mais otimista pode dizer que será entregue em 3 semanas já que existe uma grande probabilidade de entregarmos 4 ou mais demandas por semana.

Na teoria parece muito fácil aplicar, porém no dia-a-dia a outras informações que precisam ser observadas, por exemplo:

Quando analisamos o tipo de demandas entregues podemos nos deparar com um cenário parecido com o do gráfico acima onde existe uma grande quantidade de demandas de falhas sendo entregues.

Nesse caso recomendo usar apenas as demandas de valor para passar uma previsão assim ficando mais assertivo. Também recomendo usar esse gráfico como uma ferramenta para auxiliar na melhoria continua tentando entender o porque a taxa de demandas de falha estão alta e procurar formas(kaizen) de reparar isso, caso possível.

Dica

Nos dois gráficos é importante fazer anotações toda vez que houver uma alteração no time ou uma discrepância no gráfico, assim ficando mais fácil a interpretação ao longo do tempo, exemplo:

A Companhia marcou um evento de alinhamento estratégico e o time ficará 3 dias fora

Provavelmente o Throughput da semana do evento será impactado, e caso não tenha uma narrativa explicando o porque, qualquer outra pessoa poderia interpretar de uma forma equivocada essa oscilação ou com o passar do tempo o time esquecer o motivo e também ter uma má interpretação.

Conclusão

Tanto o Lead Time quanto o Throughput são dados importantes para nos auxiliar no dia-a-dia na hora de tomar algumas decisões e ter uma ideia de previsibilidade, mas também é uma ferramenta que ajuda a enxergar melhorias no fluxo e a medir os impactos dos kaizens realizados.

E agora que você aprendeu é só colocar a mão na massa, ou melhor nas planilhas…