В вопросах оценки задач менеджер вынужден полагаться на экспертную оценку исполнителя. А тот — как любой человек — всегда может ошибиться как в большую, так и в меньшую сторону, так как будущее предвидеть никому не дано. А отвечать за срыв сроков — менеджеру.
🤔Что же делать? Люди так несовершенны, они не умеют предсказывать будущее!
✅ Чеклист: как менеджеру спрогнозировать срок выполнения любой задачи не отвлекая подчиненных.
Шаг 1. Выгружаем из трекера задач (JIRA, Asana, Kaiten и т. д) данные по завершенным задачам: дату начала работы над задачей и дату конца работы над задачей
Шаг 2. По каждой завершенной задаче вычисляем время выполнения (Lead Time) в днях — как разницу между датой окончания работ и датой начала работ
Lead Time = Дата окончания работ - Дата начала работ
Формула ДНИ() вам в помощь
Шаг 3. Строим в Excel диаграмму Lead Time Distribution, которая показывает сколько раз мы наблюдали то или иное время выполнения задачи.
Звучит страшно, но все довольно просто: по оси X отмечаем время выполнения задач, которые мы наблюдали в выгрузке, а по оси Y — количество задач с данным временем выполнения
Шаг 4. Применяя формулы теории вероятности к этим данным, и получаем время выполнения любой задачи с вероятностью 80-90%
Вероятность события вычисляется о формуле:
P = кол-во нужным нам событий / общее кол-во событий
Шаг 5. Теперь мы можем уверенно отвечать на вопрос «когда будет сделана задача» без необходимости привлекать к оценке исполнителей
Вывод: анализ исторических данных позволяет делать прогнозы по срокам выполнения задач с высокой вероятностью реализации
Всё это я разбираю в своём Телеграм-канале «Данные в дейSTвии», на который смело зову подписаться.
Вот подборка полезных постов, которые вы можете изучить прямо сейчас:
➲ Как Scrum-команде давать оценки задач с вероятностью 85% и не тратить на это 4-6 часов
➲ Как и зачем делать аудит рабочих процессов, чтобы ускорить Time To Market в 1.5-2 раза?
Ещё больше полезноты — впереди.