Czy można zmienić szacunki w trakcie iteracji?

Zaczęliśmy używać Agile / Scrum w zespole 4 programistów. Dokonaliśmy oszacowań historii i uporządkowaliśmy historie Przygotowane historie w rejestrze produktów.

Zaczęliśmy od punktowej oceny złożoności od 1 do 5, zamiast zwykłych 1,2,3,5,8,13 .... i tak dalej

Po pracy nad kilkoma historiami czuliśmy, że niektóre historie, które zostały oszacowane na 4 punkty, powinny mieć tylko 2, podczas gdy inne, które zostały oszacowane na 2, są znacznie bardziej złożone i powinny być oszacowane na 5. Chciałbym wiedzieć:

• Czy można zmienić nasze prognozy historii w trakcie iteracji?
• Czy można użyć obecnych punktów szacunkowych od 1 do 5 zamiast zwykłych 1,2,3,5,8,13 .... i tak dalej

Chociaż osobiście uważam, że nie powinno tak być w obu przypadkach, ale muszę się poprzeć, ponieważ moje własne zrozumienie nie jest bardzo jasne (choć każdy dobry materiał referencyjny byłby dobry!)

Czy można zmienić nasze prognozy historii w trakcie iteracji?

Absolutnie nie. Spodziewamy się, że tak się stanie. Oczekujemy, że błędy z czasem się wyrównają. Naprawdę dostosowujemy szacunki tylko wtedy, gdy jest jasne, że pewna kategoria (np. Nowe strony internetowe) zawsze będzie bardziej złożona, niż myśleliśmy, gdy oszacowaliśmy je wszystkie.

Ponieważ epicka opowieść jest podzielona na mniejsze historie (co powinno się wydarzyć na długo przed sprintem), możemy wydawać się, że dostosowujemy pierwotne oszacowanie, ale nazwałbym to dopracowaniem, a nie ponownym oszacowaniem. To dlatego, że w tym czasie mamy wyraźniejszy pogląd.

Agile Estimating and Planning Mike'a Cohna to dobra książka na ten temat. Ostrzegam przed użyciem go (lub jakiejkolwiek książki „Agile”) jako biblii, ale jest to dobry punkt wyjścia do udoskonalenia procesu.

Mówi o tym, jak błędne szacunki równoważą się z „magią”, ale podkreśla, że ​​widział, jak to działa w kółko.

Czy można użyć obecnych punktów szacunkowych od 1 do 5 zamiast zwykłych 1,2,3,5,8,13 .... i tak dalej

Zastosowanie serii punktów Fibonacciego jest akceptacją, że im większa historia, tym mniej dokładne są nasze szacunki (patrz mój wcześniejszy komentarz na temat Epiki).

Ale jeśli to nie działa, szczególnie jeśli utrzymujesz wszystkie swoje prace na małym poziomie, nie używaj go. To wytyczna, a nie reguła.

Rozmiary koszulek (SML XL XXL) są również popularne i zasadniczo nie różnią się od (1 2 3 4 5).

Czy można zmienić nasze prognozy historii w trakcie iteracji?

Absolutnie tak - jeśli wpłynie to na obecne lub przyszłe wiosenne planowanie. Celem zwinności jest oparcie swoich działań na informacjach, które są tak aktualne i poprawne, jak to możliwe.

Jeśli oszacowanie okaże się tak błędne, że nie można ukończyć bieżącego sprintu w jego timeboxie, musisz działać zgodnie ze zmienionym oszacowaniem, więc prawdopodobnie będziesz chciał go zmienić. Jeśli opierasz nowe szacunki na starych (i faktycznie patrzysz na nie, zamiast polegać na pamięci / doświadczeniu), potrzebujesz ich poprawności.

Z drugiej strony, tak naprawdę nie ma żadnej wartości per se w oszacowanie jest prawidłowe. Nie trać czasu na upiększanie jakiejkolwiek bezsensownej statystyki.