К гадалке не ходи

Месяц назад я писал о процессах, по которым работают наши команды автоматизации. Тогда я пообещал подробнее рассказать про наблюдения за производительностью команд и построение прогнозов. Что ж, время пришло =)

Напомню, как таковых релизов у нас в команде нет - как только задача сделана, новый код сразу идёт “в бой”. Однако чтобы сделанные задачи не мешались на борде, я раз в неделю формирую формальный релиз, в который попадают все сделанные за неделю задачи. Это позволяет мне наблюдать за тем, сколько задач делается за неделю. Вот как это выглядит:

При беглом просмотре может показаться, что число задач в неделю - совершенно случайная величина. Так оно и есть =). Но это не значит, что её нельзя предсказать.

Как и большинство случайных величин, наша величина каким-то образом распределяется. Будем считать это распределение нормальным. Разобъем все недели на три группы. Первая - малопроизвоидительные недели, в них делается от 0 до 4 тасков. Вторая - обычные недели - от 5 до 9 тасков. И третья - высокопродуктивные недели - 10 тасков и больше.

Имея эти данные, не сложно посчитать вероятность попадения недели в каждую из групп. Для этого делим количество таких недель на общее число. Получается 0.375 для первой, 0.458 для второй и 0.167 для третьей группы. Следующий шаг - подсчитываем матожидание. Если взять для прогноза 4 недели, то из них в среднем 1.5 недели будут малопроизводительными, 1.83 недель - обычных и 0,67 недель высокопроизводительными. Округлив эти числа, получим наиболее вероятные исходы - 2-2-0 (~18%) и 1-2-1 (~16%). Вероятность не ахти какая. Однако если делать прогноз для исхода: от 0 до 2 малопроизводительных, от 1 до 3 средних и от 0 до 1 высокопроизводительных недель, то получается внушительная цифра в 67%. Довольно сильный прогноз, правда?

А теперь самая интересная часть - как распределились задачи в нашей команде за прошедший месяц? Я до последнего надеялся, что будет хоть одна высокопроизводительная неделя, но сработал самый высоковероятный исход 2-2-0 =). Вообще это не первый раз, когда я исползую эту мат. модель для прогнозирования и могу сказать что она работает. Изначально идея была подсмотрена у Макса Дорофеева, за что ему большое спасибо. Кстати, у него в блоге можно найти и много других интересных штук про процессы управления и разработки - рекомендую!

comments powered by Disqus