Василий Савунов

+59
с 2023

Оптимизация рабочих процессов бизнеса на основе данных. Больше 7 лет в управленческом консалтинге. Партнер компании Scrumtrek. https://t.me/data_driven_manageme

45 подписчиков
49 подписок
Опережающая Канбан-метрика
Опережающая Канбан-метрика

Канбан-метод позволяет прогнозировать время выполнения задач с вероятностью 80–90%. Опытные канбанисты привыкли смотреть на 85% перцентиль Lead Time и хвалиться предсказуемыми сроками, но такой подход похож на взгляд в зеркало заднего вида, и вот почему.

Анализ Cumulative Flow Diagram
Анализ Cumulative Flow Diagram

Cumulative Flow Diagram (CFD) — мощный инструмент визуализации и анализа рабочего процесса. Он позволяет отслеживать ключевые метрики потока работы, выявлять узкие места и прогнозировать производительность вверенного вам подразделения. В этой статье мы подробно разберём, как читать CFD, какие метрики можно из неё извлечь, и какие характерные паттер…

2
Тайна "жирного хвоста"
Тайна "жирного хвоста"

Вероятностные распределения с "жирным хвостом" чреваты для менеджера неожиданностями, сюрпризами и даже катастрофами. Умение отличать распределение с "коротким хвостом" от "жирного хвоста" становится важным, когда нам нам надо выбрать правильную стратегию, потому что то что работает для "короткого хвоста" не работает для "жирного хвоста".

7
HowTo. Как построить Cumulative Flow Diagram (CFD) в Excel
Как сделать Cumulative Flow Diagram

Cumulative Flow Diagram - второй по ценности источник информации о бизнес-процессах (первый - Lead Time Distribution Chart).
Эта диаграмма позволяет объяснить, в какой момент упала производительность, и почему это произошло.
Используя ее, можно в динамике видеть последствия своих управленческих решений и быстро оценивать средние значения метрик про…

4
Третья Канбан-метрика - 3. Control Chart
Картинка для привлечения внимания

Для IT-менеджеров и руководителей разработки важно не только управлять текущими задачами, но и контролировать стабильность рабочих процессов. Поэтому им

1
1
Третья Канбан-метрика - 2. Run Chart
Третья Канбан-метрика - 2. Run Chart

Продолжаем цикл статей про метрики, нужные менеджерам для управления рабочим процессом. В первой части мы поговорили про Scatterplot, а сейчас наконец узнаем, что такое Run Chart и чем он может быть полезен.

3
Третья Канбан-метрика - 1. Scatterplot
Третья Канбан-метрика - 1. Scatterplot

Канбан-метод позволяет делать прогнозы сроков выполнения задач с вероятностью 80-90%. Но можем ли мы быть уверены в этих прогнозах? И какие метрики* подскажут нам правильный ответ?

4
Прокачиваем оценку Scrum-команды
Прокачиваем оценку Scrum-команды

Использование Story Points (SP) в Scrum кажется чем-то естественном и само собой разумеющимся. Говорим Story Point - подразумеваем Scrum, говорим Scrum - имеем в виду Story Point. Правда же?НО! Если мы откроем Scrum Guide и поищем там словосочетание "Story Point" то ... мы ничего не найдем! Сюрприз!

1
Читая Нассима Талеба. Часть 2
Читая Нассима Талеба. Часть 2

Эта статья, продолжение серии статей по мотивам прочтения книги Нассима Талеба “Статистические последствия жирных хвостов”

8
Разбираемся с Customer Lead Time, System Lead Time, Cycle Time, First Touch Time - что это такое и как их считать?
Время поставки бывает очень медленным, чтобы найти причину, нужно проанализировать все составляющие времени пос��авки и найти самые медленный участок

🏃‍♀Все эти "Lead Time"-ы представляют собой время за которое задача (работа) переходит из состояния А, в состояние Б. И название зависит от того, между какими состояниями А и Б замеряется время.

5
Читая Нассима Талеба. Часть 1
Читая Нассима Талеба. Часть 1

Относительно недавно на русский язык перевели книгу "Статистические последствия жирных хвостов" Нассима Талеба. Автор известен книгами "Черный лебедь", "Антихрупкость" и другими книгами, которые стали широко известны в мире. А термин "черный лебедь" стал привычным синонимом маловероятных событий, которая драматическим образом ставит ситуацию с ног…

2
Customer Lead Time 168 дней это много или мало?
Customer Lead Time 168 дней это много или мало?
1