Неочевидные проблемы команды: что тикеты в Jira расскажут о процессах

Все команды хотят работать лучше, но часто улучшения основаны на ощущениях, а не на данных.

Цель статьи: показать, как с помощью простого анализа тикетов Jira можно выявить неочевидные проблемы, которые тормозят команду и снижают качество.

Статья будет интересна тимлидам, продактам, Scrum-мастерам, разработчикам.

- Ключ задачи, Тип задачи (Багрепорт, Задача, Новый функционал).

- Статус, Время в статусе.

- Исполнитель, Автор (заказчик/менеджер).

- Создано, Обновлено, Решено.

- Количество переходов (история статусов).

- Связанные задачи (блокировки, дубликаты).

- Количество комментариев.

- Jira Query Language (JQL) — для базовых выборок.

- Экспорт в CSV/Excel — для простого анализа.

- REST API Jira + Python (Pandas, Matplotlib/Seaborn) — для мощного и гибкого анализа.

- Готовые дашборды в eazyBI.

- Power BI — для тех, кто не хочет писать код.

Задача неоднократно переоткрывается, меняет исполнителя, к ней добавляются комментарии «а вот еще надо», «я имел в виду не это».

Подобные задачи можно замерить следующим образом:

Это не проблема разработки, а проблема коммуникации на этапе сбора требований.

Необходимо внедрить практику уточняющих встреч (check-in) перед началом работы над задачей, улучшить формат написания пользовательских историй (INVEST).

Задача закрыта, но в смежных тикетах или в фидбек-системе появляется негативный отзыв. Или задача закрыта, но сразу же создана новая, очень похожая.

Подобные задачи можно замерить следующим образом:

Проблема процесса приемки работы. Нет четкого Definition of Done (DoD) или критериев завершенности (определения готовности).

Необходимо регламентировать процесс приемки (создать единый и обязательный для всех чек-лист, определяющий, что задача считается 100% готовой), возможно, внедрить демо-сессии для заказчика перед закрытием.

После релиза версии vX.X резко вырастает количество задач типа Bug, у которых в поле Fix Version или Affects Version указана эта версия.

Подобные задачи можно замерить следующим образом:

Недостаточное тестовое покрытие или отсутствие регрессионного тестирования.

Необходимо не просто «прописать юз-кейсы», а проанализировать, почему существующие тест-кейсы их не отловили. Возможно, нужно внедрить тестовые чек-листы для регресса или повысить покрытие автотестами.

Данные из Jira — это мощный инструмент для ретроспективы и улучшений.

Цель не в том, чтобы наказать кого-то, а в том, чтобы найти слабые места процесса.

Начните с малого — выберите одну метрику, проанализируйте ее и предложите одно улучшение на следующем спринте.

Стоит помнить, что метрики — не истина в последней инстанции, их нужно интерпретировать в контексте.