Scrum sprint plan中规模估算的常见方式
生活随笔
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Scrum sprint plan中规模估算的常见方式
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
首先,把根據sprint歷史數據得到的估算,稱為 歷史數據估算,把commitment之后的估算 稱為 承諾估算。
歷史數據是以前的定量情況,包括但不限于資源利用率、sprint可以完成的story point數量、每個story point平均所需的【實際】/【理想】人時(或工時)數、每個use case point平均所需的【實際】/【理想】人時(或工時)數,等等。
承諾估算是指團隊的每個成員達成共識,認為可以完成的估算,
對于 歷史數據估算,常見方式如下。
1,假設1個user story point需1個理想人天(IMD), Velocity為理想人天數/實際人天數,常見的范圍是50%~80%。
sprint估算時,估算可用人天數 * Velocity 得到 user story points數量。
2,選擇最小的工作單元為1個User stroy point,velocity為user story points數量/理想人天數,再考慮資源
利用率,可能是75%左右。sprint估算時,估算可用人天數 * 資源利用率 * Velocity 得到 user story points數
量。
3,選擇最小的工作單元為1個User stroy point,velocity為user story points數量/實際人天數,不再考慮資
源利用率。sprint估算時,估算可用人天數 * Velocity 得到 user story points數量。
4, 采用use case point作為規模,Velocity為use case points數量/實際人天數,不再考慮資源利用率。
sprint估算時,估算可用人天數 * Velocity 得到 use case points數量。
5, 看看前幾個sprint完成的user story point數量,或采用平均數,或上個sprint的story points數量,或根據情
況在以前基礎上略作調整,這樣就不必管velocity的計算了。前提是團隊人員工作量投入變化小,人員穩定。
對于承諾估算,常見方式如下。
1,sprint planning part 2團隊將user story細分為task細分為task,用小時進行詳細估計之后,達成承諾。sprint planning part 1進行歷史數據估算。 具體的commitment是依賴于sprint planning part 2估計出來的hour-based capacity和effort來決定做哪些feature的。
2,歷史數據估算采用了IMD,按功能的優先級,本次Sprint要達到的目標,選擇優先級最高的功能,分解為實現任務,任務顆粒度是約2H~6H,并評估如何實現,不斷評審優先級最高的一些功能,直至Team不能承諾完成為止,也即是所選功能的累積IMD達到了 本sprint的IMD。
3,基于歷史數據估算進行調整或不調整,就算調整,幅度也不大,在20%以內,不細分任務到Hour-basde,最后團隊達成承諾。
小結
在多數的實踐中,“豬”們(scrum中意思,絕無其它意思)的承諾都基于歷史數據估算,就算是第一個sprint的估算,也參考了非敏捷生命周期或業界的數據。承諾估算雖然會調整些,但幅度都在25%以內,多數情況下幅度小于5%。
歷史數據估算在sprint plan時看起來是不可少的,顆粒度到達6H以下的承諾估算很難單獨應用。
把歷史數據估算的結果(包括微調)作為承諾來達成,不失為一種可行的做法,尤其適合引入scrum不久的團隊和有新人的團隊。
歷史數據是以前的定量情況,包括但不限于資源利用率、sprint可以完成的story point數量、每個story point平均所需的【實際】/【理想】人時(或工時)數、每個use case point平均所需的【實際】/【理想】人時(或工時)數,等等。
承諾估算是指團隊的每個成員達成共識,認為可以完成的估算,
對于 歷史數據估算,常見方式如下。
1,假設1個user story point需1個理想人天(IMD), Velocity為理想人天數/實際人天數,常見的范圍是50%~80%。
sprint估算時,估算可用人天數 * Velocity 得到 user story points數量。
2,選擇最小的工作單元為1個User stroy point,velocity為user story points數量/理想人天數,再考慮資源
利用率,可能是75%左右。sprint估算時,估算可用人天數 * 資源利用率 * Velocity 得到 user story points數
量。
3,選擇最小的工作單元為1個User stroy point,velocity為user story points數量/實際人天數,不再考慮資
源利用率。sprint估算時,估算可用人天數 * Velocity 得到 user story points數量。
4, 采用use case point作為規模,Velocity為use case points數量/實際人天數,不再考慮資源利用率。
sprint估算時,估算可用人天數 * Velocity 得到 use case points數量。
5, 看看前幾個sprint完成的user story point數量,或采用平均數,或上個sprint的story points數量,或根據情
況在以前基礎上略作調整,這樣就不必管velocity的計算了。前提是團隊人員工作量投入變化小,人員穩定。
對于承諾估算,常見方式如下。
1,sprint planning part 2團隊將user story細分為task細分為task,用小時進行詳細估計之后,達成承諾。sprint planning part 1進行歷史數據估算。 具體的commitment是依賴于sprint planning part 2估計出來的hour-based capacity和effort來決定做哪些feature的。
2,歷史數據估算采用了IMD,按功能的優先級,本次Sprint要達到的目標,選擇優先級最高的功能,分解為實現任務,任務顆粒度是約2H~6H,并評估如何實現,不斷評審優先級最高的一些功能,直至Team不能承諾完成為止,也即是所選功能的累積IMD達到了 本sprint的IMD。
3,基于歷史數據估算進行調整或不調整,就算調整,幅度也不大,在20%以內,不細分任務到Hour-basde,最后團隊達成承諾。
小結
在多數的實踐中,“豬”們(scrum中意思,絕無其它意思)的承諾都基于歷史數據估算,就算是第一個sprint的估算,也參考了非敏捷生命周期或業界的數據。承諾估算雖然會調整些,但幅度都在25%以內,多數情況下幅度小于5%。
歷史數據估算在sprint plan時看起來是不可少的,顆粒度到達6H以下的承諾估算很難單獨應用。
把歷史數據估算的結果(包括微調)作為承諾來達成,不失為一種可行的做法,尤其適合引入scrum不久的團隊和有新人的團隊。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Scrum sprint plan中规模估算的常见方式的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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