Как agile coach помогает полностью оптимизировать процессы в одной отдельно взятой команде

Кейс «Магнита»

Привет! На связи Артём Пруденко — agile coach «Магнита». В этой статье я расскажу, как команда, работающая над ad-hoc аналитикой, за год вырастила свои процессы и начала создавать и развивать собственные Data Science продукты.

Работать мы начали около года назад. Ребята (2 Data Scientists, 3 Data Analysts и Data Engineer) с мая 2021 года создают инструменты на основе Machine Learning для департамента коммерции и ассортимента.

Главная проблема — отсутствует связь с бизнесом, а команду воспринимают как конвейер. Цель изменения процессов — выстроить партнёрские отношения с заказчиками.

Для начала я решил провести S.T.A.T.I.K.

Для работы выбрал S.T.A.T.I.К. А3 — канвас А. Жеглова.

Почему именно А3:

Встречи я проводил в формате сессии «Вопрос-ответ», где старался познакомиться с коллегами и обсудить их видение проблемы. Так я пообщался с заказчиками, пользователями и каждым участником команды. Далее делюсь, какие данные получилось собрать.

Как я уже написал, основная проблема — отсутствие контакта с заказчиком: вся обратная связь сводилась к комментариям «всё медленно/всё не то». Это очень демотивировало команду.

Ребята признавали, что не до конца понимают запрос и особенности бизнеса заказчика. К тому же список запросов не был структурирован и менялся каждую неделю.

Также не представлялось возможным оценить сроки реализации — команда не понимала свою скорость работы. Это вызывало расхождение во взглядах заказчика и команды на результат: заказчик считал, что всё двигается медленно, а команда не могла оценить текущую скорость, и, соответственно, понять отличие «медленно» от «быстро».

Но было и хорошее:

Немного поработав с командой, мы визуализировали несколько процессов. Это были простые модели, которые обрисовали минимальную картину происходящего.

Благодаря этому нам стало понятно:

Объясню терминологию для новичков.

Каденции — это циклы рабочего процесса, которые обеспечивают петли обратной связи и позволяют делать ваш процесс более гибким.

Чтобы каденции принесли пользу, нужно:

После проведения S.T.A.T.I.K стало понятно, какие изменения нужны команде.

Шаг 1: Появление РО (Product Owner)

Команда и бизнес-заказчики обсудили выявленные инсайты, признали часть проблем и решили, что нужен человек, который будет строить продукты и понимать их бизнес-компоненты.

Так у команды появился владелец продукта. Это случилось в конце октября, и за два месяца совместно с РО мы починили часть проблем.

РО привнес в команду:

Большие изменения коснулись Jira. Мы начали собирать метрики, появился Lead Time — дельта времени между статусом «Готово» и «Обещано».

Также появились:

В конце декабря, собравшись для подведения итогов года, все члены команды отметили, что появилась понятная стратегия на 2022 год.

Шаг 2: Улучшение доски команды

В мае команда была озадачена несколькими проблемами:

Мы провели ретро и решили внести следующие изменения в процесс:

Статус «Заблокировано» помогал мониторить период, в который мы не можем решать задачу. Часто задачи блокировались нашими пользователями, которые не хотели давать обратную связь о функциональности. Теперь мы смогли измерять время такого ожидания и начали договариваться с пользователями о взаимодействии. Решить проблему удалось двумя путями: определили тех, кто согласен сразу реагировать на наши доработки, а с оставшимися выбрали день пользовательского ревью (1 раз в месяц), на котором могли обсуждать все накопившиеся вопросы.

Также мы добавили буферный статус, чтобы посчитать, сколько времени задачи передаются внутри команды. В Jira появилось поле «Оценка трудозатрат» в днях и критерии готовности задачи.

Поработали мы и со списком идей в Confluence. Для него сделали отдельную доску, которая соединялась с основной. Весь процесс работы с идеей превратился в несколько событий в календаре, где мы обсуждали идею и принимали решение о её исследовании.

После второго этапа изменений наш календарь немного преобразился, но новые события не стали лишними и несли понятную ценность. Мы также посчитали, что встречи занимают 9,8% от всего рабочего времени в месяц.

Благодаря всему вышеперечисленному у нас получилось:

Внедрять изменения можно по-разному. Для себя я установил следующие условия для успеха:

До конца 2022 года мы планируем попробовать выровнять поток через систему сигналов на нашей доске. Такими сигналами станут work in progress limits (минимальный на доске с идеями и максимальный на доске команды) и критерии перехода по статусам на доске команды. В следующем году планируем применить метод Монте-Карло для более точного моделирования нашего процесса и прогнозирования сроков задач. Получилось или нет, поделюсь с вами в следующих статьях.