Другая полезная диаграмма – частотная диаграмма. По горизонтали откладываем срок выполнения задач в днях, по вертикали – число таких задач. Диаграмму строим в разрезе классов обслуживания, выделенных в SLA. Если задачи в потоке однородны, то мы получим пуассоново распределение или его аналог. А вот если у полученного распределения есть несколько максимумов, то значит мы имеем дело с существенно неоднородным потоком задач. В этом случае имеет смысл провести анализ, чтобы научиться заранее разделять классы задач и с этой помощью улучшить предсказуемость их выполнения и учесть это в SLA. Потому что предсказуемость для бизнеса часто имеет гораздо большее значение, чем скорость.

      Это все – конкретные примеры, и их можно приводить довольно долго. Но это именно примеры, а не универсальная система метрик. Конечно, было бы очень привлекательно получить именно универсальную систему, однако опыт развития IT говорит о том, что ее не существует. Однако, выработка системы метрик для конкретной компании или конкретной команды – вполне обозримая задача, есть много разных докладов на конференциях о конкретных системах метрик. И основную ценность в них представляет не конкретная система метрик, а логика, в которой к ней шли. Собственно, это – частное проявление пути Kanban: мы внедряем не конкретный процесс, а запускаем эволюционное развитие процесса, в данном случае – экспериментируя с разными метриками и индикаторами для повышения предсказуемости работы и мониторинга здоровья. На этом я закончу разговор метриках.

      Каденции и синхронизация.

      Как известно, в Scrum со спринтом связан ряд встреч: daily scrum, планирование, демо, ретро, а помимо них есть и другие встречи, такие как story mapping для планирования релизов. Все они обеспечивают синхронизацию процесса и взаимодействие со стейкхолдерами. Как легко догадаться, эти функции являются необходимыми для организации потока