Story Points ile İlgili Problem: Mühendislik Ekipleri için Daha İyi Alternatifler

Story points, çevik geliştirmede iş tahmini için fiili standart haline geldi. Herhangi bir mühendislik ekibinin planlama toplantısına girin ve muhtemelen bir görevin 3 mü yoksa 5 mi olduğu veya o "basit" özelliğin neden bir şekilde 8 olduğu hakkında tartışmalar duyacaksınız.

Ama işte rahatsız edici gerçek: story points genellikle çözdüklerinden daha fazla problem yaratır. Ekiplerin tahminle mücadele ettiğini yıllarca izledikten sonra, mühendislik ekiplerinin gerçekten değer sunmasına yardımcı olan daha iyi alternatifleri keşfetme zamanı geldi.

Story Points Neden Yetersiz Kalıyor

Hassasiyet İllüzyonu

Story points, zaman tabanlı taahhütlerin baskısı olmadan göreceli tahmin vaat ediyor. Teoride, 5 puanlık bir story, 2 puanlık bir story'den yaklaşık 2,5 kat daha uzun sürmeli. Pratikte, bu ilişki nadiren geçerli oluyor.

Bu senaryoyu düşünün: Ekibiniz bir kullanıcı kimlik doğrulama özelliğini 5 puan olarak tahmin ediyor. Daha sonra, bir ödeme entegrasyonunu 5 puan olarak tahmin ediyorsunuz. Bunlar gerçekten karmaşıklık açısından eşdeğer mi? Kimlik doğrulama basit CRUD işlemlerini içerebilirken, ödeme entegrasyonu üçüncü taraf API entegrasyonu, güvenlik uyumluluğu ve hata yönetimi gerektiriyor.

Oyunlaştırma ve Hız Tiyatrosu

Story points önemli bir metrik haline geldiğinde, ekipler kaçınılmaz olarak sistemi manipüle eder. Geliştiriciler hızı daha iyi göstermek için tahminleri şişirir. Yöneticiler, story points'in göreceli olduğunu, mutlak olmadığını anlamadan ekipleri hızı artırmaya zorlar.

Bu "hız tiyatrosu" yaratır - gerçek verimlilik içgörülerini gizlerken ilerleme ölçümü illüzyonu. Bu sprint 50 puan tamamlayan bir ekip, geçen sprint 40 puana karşı mutlaka gelişmemiştir; sadece tahminlerini yeniden kalibre etmiş olabilir.

Planning Poker Problemi

Planning poker oturumları, ilgi çekici olsa da, genellikle sahte konsensüs alıştırmalarına dönüşür. En yüksek ses kazanır veya ekipler karmaşıklığı gerçekten değerlendirmek yerine çatışmayı önlemek için tahminlerde birleşir.

Daha da kötüsü, bu oturumlar önemli zaman tüketir. Tipik bir planlama oturumu, bir özelliğin 3 mü yoksa 5 puan mı olduğunu tartışmaya 30 dakika harcayabilir - gerçek problem çözme veya işi daha küçük, yönetilebilir parçalara ayırmaya harcanabilecek zaman.

Story Points'e Daha İyi Alternatifler

1. Net Tanımlarla T-Shirt Boyutlandırma

Sayısal story points yerine, açık, ekip özelinde tanımlarla t-shirt boyutları (XS, S, M, L, XL) kullanın:

• XS: Basit hata düzeltmesi veya yapılandırma değişikliği (< 1 gün)
• S: Net gereksinimlerle iyi anlaşılan özellik (1-2 gün)
• M: Biraz araştırma veya koordinasyon gerektiren özellik (3-5 gün)
• L: Birden fazla sistemi kapsayan karmaşık özellik (1-2 hafta)
• XL: Daha küçük parçalara ayrılması gereken epic

Bu yaklaşım, sahte hassasiyeti önlerken göreceli boyutlandırmanın faydalarını korur. Ekipler doğal olarak XL bir öğenin ayrılması gerektiğini anlar, "üç sprint süren 8 puanlık story" problemini önler.

2. Cycle Time ve Lead Time Metrikleri

Tahmin edilen karmaşıklık yerine gerçek teslimat sürelerini ölçmeye odaklanın:

Bu metrikler, tahminin öznelliği olmadan teslimat süreciniz hakkında somut veri sağlar. Gerçek darboğazları vurgular: yavaş kod incelemeleri, uzun QA döngüleri veya deployment sürtünmesi.

3. Throughput Tabanlı Planlama

Tekil öğeleri tahmin etmek yerine, ekibinizin zaman periyodu başına kaç öğe tamamladığını takip edin. Bu yaklaşım tahmin doğruluğu yerine akışa odaklanır.

Örneğin, ekibiniz tipik olarak sprint başına 8-12 küçük öğe veya 2-3 büyük öğe tamamlıyorsa, buna göre planlayın. Bu yöntem tahminin doğası gereği belirsiz olduğunu kabul ederken yine de öngörülebilir planlamaya olanak tanır.

4. Monte Carlo Tahmini

Olasılıklı tahminler oluşturmak için geçmiş verileri kullanın. Ekibiniz son altı ayda benzer özellikleri 3-8 günde tamamladıysa, güven aralıklarıyla tahmin edebilirsiniz:

• 5 gün içinde tamamlanma %50 şansı
• 7 gün içinde tamamlanma %80 şansı
• 10 gün içinde tamamlanma %95 şansı

Bu yaklaşım belirsizliği sahte hassasiyet arkasına saklamak yerine kucaklar.

Değişimi Uygulama: Pratik Bir Yaklaşım

Küçük Deneylerle Başlayın

Story points'i bir gecede terk etmeyin. Bunun yerine paralel deneyler yürütün:

1. Hafta 1-2: Story point tahminine devam edin ama gerçek cycle time'ları da takip edin
2. Hafta 3-4: Teslimat kalıplarını izlerken yeni iş için t-shirt boyutlandırmayı deneyin
3. Hafta 5-6: Bir ekip veya proje için throughput tabanlı planlamayla deney yapın

Her yaklaşımın spesifik bağlamınız için doğruluğunu ve kullanışlılığını karşılaştırın.

Sürekli İyileştirmeye Odaklanın

Tahmin yönteminiz ne olursa olsun, hedef teslimat kapasitesinde sürekli iyileştirme olmalı. Düzenli retrospektifler şunlara odaklanmalı:

• Bu iterasyonda bizi ne yavaşlattı?
• Cycle time'ı nasıl azaltabiliriz?
• Daha tutarlı teslimat yapmamıza ne yardımcı olur?

Önemli Olanı Ölçün

Hız yerine, doğrudan iş değeriyle ilişkili metrikleri takip edin:

• Deployment sıklığı: Ne sıklıkla üretime gönderiyorsunuz
• Değişiklikler için lead time: Commit'ten üretime kadar geçen süre
• Ortalama kurtarma süresi: Sorunları ne kadar hızlı düzeltiyorsunuz
• Değişiklik başarısızlık oranı: Sorun yaratan deployment'ların yüzdesi

Bu DORA metrikleri, story point tahmini yükü olmadan mühendislik etkinliği hakkında eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar.

Story Points Ne Zaman Hala Mantıklı Olabilir

Story points evrensel olarak kötü değil. Şunlar için iyi çalışabilir:

• İşi birlikte bölmeyi öğrenen yeni ekipler
• Göreceli karşılaştırmanın yardımcı olduğu yüksek belirsizlik alanları
• Ortak tahmin dili gerektiğinde ekipler arası koordinasyon
• İş ortaklarının konsepti anladığı paydaş iletişimi

Anahtar, bunları hassas ölçüm sistemi olarak değil, konuşma ve planlama aracı olarak kullanmaktır.

Sonuç

Story points tahmin problemini çözmeyi vaat etti, ancak genellikle yeni sorunlar yaratıyor: sahte hassasiyet, oyunlaştırma ve zaman alan planlama ritüelleri. Alternatifler - t-shirt boyutlandırma, cycle time metrikleri, throughput planlaması ve olasılıklı tahmin - mühendislik işini planlamak ve ölçmek için daha pratik yaklaşımlar sunuyor.

En iyi tahmin sistemi, ekibinizin karar vermek ve teslimatı iyileştirmek için gerçekten faydalı bulduğu sistemdir. Sürekli iyileştirmeye odaklanın, önemli olanı ölçün ve hedefin mükemmel tahmin olmadığını unutmayın - müşterilere verimli ve öngörülebilir şekilde değer sunmaktır.

Küçük başlayın, farklı yaklaşımlarla deney yapın ve ekibinizin daha iyi yazılımı daha hızlı göndermesine yardımcı olan yöntemleri seçin. Gelecekteki benliğiniz (ve ekibiniz) story point tuzağını aştığınız için size teşekkür edecek.