Artykuł ma na celu wyjaśnienie, jak zrozumieć wskazówkę z DA Mindset przyjmowanie metryk w celu poprawy wyników, w skutecznym myśleniu procesowym w Disciplined Agile.
Postanowiliśmy zebrać naszą wiedzę, doświadczenia i stworzyć jedno miejsce gdzie znajdziesz odpowiedzi na mamy nadzieję, możliwie jak największą liczbę nurtujących Cię pytań dotyczących artykułu, zaczynajmy.
W pomiarach liczy się kontekst.
Codziennie wielu menedżerów i liderów w trakcie pracy zadaje sobie wiele pytań niezależnie od branży, w której pracuje. Co można poprawić? Jak można to zrobić? Czy jakość wykonywanych usług jest wystarczająco dobra? Czy wykonywane przez nas usługi zaspokajają potrzeby klientów? Czy nasz zespół czuje się dobrze z rolami, które mu przedstawiliśmy, czy rozumie postawione przed nim cele? Jakie są morale zespołu? Każda osoba ma również swoje indywidualne sposoby pracy, co za tym idzie każdy jest unikalny i nierealnym jest mierzenie postępów u każdego w dokładnie taki sam sposób. Każda osoba, zespół i organizacja ma własne priorytety w zakresie usprawnień i własne sposoby działania, więc będzie miała swój własny zestaw mierników, które gromadzi, aby uzyskać wgląd w to, jak i, co ważniejsze, jak należy postępować. Mierniki te zmieniają się w czasie, w miarę sytuacji i priorytetów. Oznacza to, że strategia mierzenia efektywności, którą prowadzimy musi być elastyczna i dostosowana do celów i będzie różniła się w zależności od zespołu.
Metryki według Disciplined Agile.
To co konkretnie z metrykami, których przyjęcie miałoby wpływać na poprawę wyników w myśleniu procesowym wg Disciplined Agile? Metryki powinny być wykorzystywane przez zespół, aby zapewnić wgląd w swoją pracę oraz wykorzystywać wskaźniki w celu zapewnienia widoczności dla kierownictwa wyższego szczebla, dzięki czemu kierownictwo wyższego szczebla będzie mogło efektywnie optymalizować wewnętrzne procesy celem skutecznego zarządzania. Jeśli metryki są stosowane właściwie, będą prowadzić do lepszych decyzji, a one z kolei do lepszych wyników. Jeżeli nasza strategia pomiaru zostanie wykonana niewłaściwie, poskutkuje zwiększeniem biurokracji, z którą boryka się zespół, oraz będzie negatywnie wpływać na jego produktywność i dostarczy nieprecyzyjnych informacji temu, kto próbuje zarządzać zespołem.
Dobre praktyki związane z metrykami.
Poniżej przedstawiam kilka heurystyk, które należy wziąć pod uwagę przy podejmowaniu decyzji o sposobie pomiaru efektywności naszego zespołu:
- Zacznij od efektów
- Mierz to, co jest bezpośrednio związane z dostarczaniem wartości.
- Nie ma „jednego sposobu” mierzenia; zespoły potrzebują metryk dostosowanych do potrzeb.
- Każda metryka ma mocne i słabe strony.
- Używaj metryk do motywowania, a nie do porównywania.
- Otrzymujemy to, co zmierzymy.
- Zespoły używają metryk do samoorganizacji.
- Każdy zespół potrzebuje unikalnego zestawu wskaźników.
- Mierzmy, aby się doskonalić; musimy zmierzyć nasz ból, aby zobaczyć nasz zysk.
- Miej wspólne kategorie metryk dla wszystkich zespołów, ale nie wspólne metryki.
- Ufaj, ale weryfikuj.
- W zarządzaniu nie kierujmy się wyłącznie metrykami.
- Automatyzuj wszędzie tam, gdzie to możliwe, aby sprawić by metryki były oswojone.
- Preferuj używanie metryki trendu zamiast skalarów. Warto zaznaczyć, iż metryka trendu wskazuje kierunek i tempo, w jakim coś się zmienia. Na przykład temperatura rośnie obecnie o 2,3 stopnia na godzinę, a sprzedaż w tym roku rośnie o 3,7% z miesiąca na miesiąc, z kolei metryka skalarna ma wyłącznie jedną wartość w danym czasie. Przykładem może być liczba osób w zespole, aktualna temperatura czy podstawowa pensja danej osoby.
- Preferuj metryki wyprzedzające od opóźnionych. Metryka wyprzedzająca/predykcyjna wybiega w przyszłość, dostarczając informacji o potencjalnych przyszłych wynikach. Przykładem miary predykcyjnej jest liczba rozmów sprzedażowych wykonywanych przez pracowników, która jest wskaźnikiem potencjalnej przyszłej sprzedaży. Miara opóźniona wskazuje, czy osiągnięto zamierzony rezultat. Przykłady obejmują ostateczny koszt projektu, sprzedaż w poprzednim kwartale oraz liczbę przypadków testowych przekazanych podczas ostatniego uruchomienia zestawu testów regresji.
- Preferuj metodę pull zamiast push.
0 komentarzy