От Зефира в коробке к Structure Zephyr или как тест-менеджеру перекроить внут...
Оценка влияния бизнес-аналитика на скорость работы команды
1. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ БИЗНЕС-
АНАЛИТИКА НА СКОРОСТЬ
РАБОТЫ КОМАНДЫ
ДЕНИС ГОЛУБЕВ, ДМИТРИЙ ЛЮТИКОВ (соавтор), 2017
Sayan Mountains, Bear Lake
2. 2CONFIDENTIAL
ОБ АВТОРЕ
Денис Голубев. Product Manager, в недалёком прошлом – Senior
Business Analyst, a в более отдалённом — биржевой финансовый
аналитик.
Профессиональные интересы. Методы оценки эффективности
работы распределённых команд разработки ПО, анализ бизнес-
процессов, управление рисками, математическая статистика.
Образование. Ижевский государственный технический
университет им. М. Т. Калашникова, факультет «Прикладная
математика», специальность «Экономист-математик» (2005 г.).
3. 3CONFIDENTIAL
СИТУАЦИЯ
Заказчик.
Холдинг, занимающийся предоставлением через интернет букмекерских услуг и услуг
онлайн-казино. Территориально – Лондон, Великобритания.
S.T.A.R.
Команда.
Около 30 человек: разработчики, тестировщики, бизнес-аналитики, дизайнеры.
Проект.
Семейство сайтов, оптимизированных для работы на мобильных устройствах. Контент
преимущественно приходил от API, основная часть задач разработки относилась к
фронтенду.
4. 4CONFIDENTIAL
ЗАДАЧА
Проблема.
Аналитическая стадия стала
узким местом всего
процесса разработки.
S.T.A.R.
Предложенное решение.
Подключение к процессу BA
с одновременным
разделением процесса на
анализ требований и
анализ компонентов.
Бэклог
Анализ
Разработка
5. 5CONFIDENTIAL
ДЕЙСТВИЯ S.T.A.R.
Обзор
• Все ли UC отражены?
• Все ли требования
достаточно детальны?
• Учтены ли возможные
исключительные
ситуации?
• Все ли нужные активы
(цвета, иконки и т.д.)
предоставлены?
Уточнение
• Упущенные UC или
альтернативные
варианты UC
• Уточнение требований
• Запрос отсутствующих
активов
• Оценка возможных
решений (с командой)
Дополнение
• Дополнение
спецификации UC,
вариантами UC,
активами
• Согласование с
Заказчиком
• Перевод тикета на
этап анализа
компонентов
(теханализа)
6. 6CONFIDENTIAL
Группа A – тикеты, которые были проанализированы
без участия BA. Всего 19 шт. Среднее время
нахождения на этапе анализа – 13.5 ч.-дн.
(человеко-дней).
Группа B – тикеты, в анализе которых участвовал
BA в составе команды. Всего 7 шт. Среднее время
нахождение в анализе (анализ требований +
теханализ) – 8.9 ч.-дн.
Вывод – участие BA из числа членов
команды в анализе требований сократило
среднюю продолжительность данного этапа
в 1.52 раза (т.е. на 34%)
34%
66%
РЕЗУЛЬТАТЫ (ч. I) S.T.A.R.
7. 7CONFIDENTIAL
РЕЗУЛЬТАТЫ (ч. II) S.T.A.R.
Группа
тикетов
Длительность
фазы анализа,
ч.-дн. в ср.
Малые 10.3
Средние 18.6
Большие 21.7
Малые Средние Большие
8. 8CONFIDENTIAL
РЕЗУЛЬТАТЫ (ч. III) S.T.A.R.
2
17
10
Малые Средние Большие
Уменьшение общих трудозатрат на тикет,
человеко-дней, в среднем
Вывод
Эффект сокращения общего
срока работы над тикетом
наблюдался в каждой из
групп, но наиболее заметным
он был для групп «Средние»
и «Большие».
Notes de l'éditeur
Добрый день, коллеги!
Меня зовут Денис Голубев. В данный момент я Product Manager в одной не слишком известной (пока!) компании, но в недалёком прошлом я работал бизнес-аналитиком на ряде проектов с иностранными заказчиками, а ещё раньше – был биржевым финансовым аналитиком.
Закончил я факультет прикладной математики Ижевского государственного технического университета в 2005 году. Специальность – «Экономист-математик». Немного экономики и много математики. Не вся она пригодилась в дальнейшей жизни и работе, но вот теорвер и матстат – пригодились.
Мне живо интересны методы оценки эффективности работы распределённых команд разработки, а главное – как эту эффективность повысить. Ключевую роль, на мой взгляд, в решении этой задачи играет управление бизнес-процессами, в которых взаимодействуют разные подразделения команды. Об одном опыте такого управления я бы и хотел вам рассказать.
Заказчиком на том проекте выступала средней величины британская компания, специализирующаяся на «оказании услуг» (если можно так сказать) онлайн-казино и букмекерства (в основном ставки на спорт, но не только). Проект охватывал семейство сайтов различных региональных подразделений Заказчика в разных странах. Сайты имели разный дизайн и «разговаривали» на разных языках, но имели общий «движок» и API. Доработкой и поддержкой этих сайтов и занималась команда, б.ч. которой находилась в Ижевске (Удмуртская Республика), а меньшая (в основном, дизайнеры) – в Восточной Европе.
К моменту моего прихода на проект в качестве бизнес-аналитика, на нём уже были сложившиеся бизнес-процессы, построенные вокруг канбан-доски с тикетами-задачами на ней, и неким своим пониманием принципов Agile (ну, как это обычо и бывает).
В один не совсем прекрасный день Дима Лютиков, team coordinator с нашей стороны, заметил, что на доске отражается проблема: тикеты накапливались в колонке «Анализ», и висели там по многу дней, а то и недель. Налицо был «боттлнек», связанный с тем, что анализом (как требований так и технических компонентов) занимались те же разработчики, которые потом тикеты реализовывали. Совершенно естественно, что у них в приоритете было написание и рефакторинг кода, а никак не коммуникация с BA Заказчика, которая, к тому же, в то время велась преимущественно по eмэйл. Ребята занимались несвойственным им делом, занимались добросовестно (серьёзных «косяков» удавалось избегать), но очень медленно.
В результате координатором было предложено решение в виде подключения к команде BA с нашей стороны, который бы взял на себя анализ собственно требований, отделив его от анализа компонентов, необходимых для разработки (в дальнейшем называвшийся, обычно, «теханализом»).
[WIP: На этом слайде я не планирую останавливаться надолго, надо рассказать его за 2-3 минуты]
Основные этапы аналитической стадии работы над тикетом представлены на диаграмме. Как правило, требования передавались нам в виде пожеланий бизнеса с начальной степенью проработки бизнес-аналитиками заказчика. Результат часто обладал смысловой связностью, но при этом почти всегда ему не хватало таких вещей, как описание поведение системы в exceptional cases, необходимые активы и т.д. Всё это запрашивалось в ходе этапа уточнения и затем фиксировалось в спецификации в том или ином виде. После этого тикет пускался дальше – на подготовительный этап разработки, носивший имя «Теханализ».
[WIP]
Для целей анализа бралась простая средняя по двум выборкам. Время работы по дням определялось по логам Jira с точностью до часа и минуты когда происходил перевод тикета между этапами, которые затем приводились к дням и округлялись до первого знака после запятой.
Оценённые таким образом по общей длительности аналитической фазы тикеты были разнесены по двум группам: в группу «А» попали те, которые разработчики анализировали самостоятельно, без участия BA: в группу «B» - те, участие в анализе которых принимал BA.
Средняя длительность аналитической фазы в случае второй группы оказалась чуть более чем на треть меньше, чем у первой группы.
[WIP: Тут важно донести до аудитории четкое понимание того, что вот есть фаза аналитики в рамках всего процесса работы над тикетом, и есть общее время этой работы. Сокращение зафиксировано именно по общей продолжительности, т.к. ранее бывали случаи, когда без BA тикет быстро «проскакивал» анализ, но затем «увязал» в девелопменте. Именно по причинам невыявленных или недопонятых требований. Ну и общий вывод в конце какой-то должен быть, пусть и краткий (на 1-2 минуты)]
[WIP]
1. Границы применимости в плане фазы проекта. Была фаза Delivery. На этапе обсуждения T&M лучше послушать других (докладчиков).
2. История взаимоотношений с заказчиком – долговременные, проект не в красной (а лучше в зелёной) зоне, большие планы по развитию.
3. Предостережение: в случае, если Заказчик имеет культуру ведения бизнеса, ориентированную скорее на внутрикорпоративные интересы, нежели на результат в виде продукта, аргументацию, подобную изложенной в докладе, с ходу применять не следует. Что, впрочем, не снимает с хорошего аналитика обязанности стремиться повлиять на мировоззрение заказчика в том направлении, которое позволит лучше и быстрее решать задачи, стоящие перед проектной командой.