SlideShare uses cookies to improve functionality and performance, and to provide you with relevant advertising. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. See our User Agreement and Privacy Policy.
SlideShare uses cookies to improve functionality and performance, and to provide you with relevant advertising. If you continue browsing the site, you agree to the use of cookies on this website. See our Privacy Policy and User Agreement for details.
Successfully reported this slideshow.
Activate your 14 day free trial to unlock unlimited reading.
KEA20 - Павел Ахметчанов - Control Chart в JIRA, все ее тайны
Как проводить анализ по контрольной карте и CFD, если у вас под рукой нет ничего, кроме JIRA. Что делать, чтобы понять, что же у вас происходит?
Контрольная карта в JIRA – наверное самое важное, из того, за что можно любить JIRA.
Я расскажу как настраивать и использовать JIRA-доски чтобы лучше разобраться с тем, что у вас происходит в проекте
Как проводить анализ по контрольной карте и CFD, если у вас под рукой нет ничего, кроме JIRA. Что делать, чтобы понять, что же у вас происходит?
Контрольная карта в JIRA – наверное самое важное, из того, за что можно любить JIRA.
Я расскажу как настраивать и использовать JIRA-доски чтобы лучше разобраться с тем, что у вас происходит в проекте
8.
КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА
ИЗМЕРЯЕМАЯ
ВЕЛИЧЕНА
ИЗМЕРЯЕМАЯВЕЛИЧИНА
Tinkoff.ru
8/88
ПАРАМЕТР СОБЫТИЯ ИЗМЕРЕНИЯ
Фиксируем значение измеряемой величины
Фиксируем момент изменения
– дата и время или последовательный номер эксперимента
ПАРАМЕТР
СОБЫТИЯ
ИЗМЕРЕНИЯ
9.
КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА
ИЗМЕРЯЕМАЯВЕЛИЧИНА
Tinkoff.ru
9/88
DATE OF EVENT
Фиксируем значение измеряемой величины
Фиксируем момент изменения
– дата и время или последовательный номер эксперимента
DATE OF EVENT
ИЗМЕРЯЕМАЯ
ВЕЛИЧЕНА
11.
Tinkoff.ru
11/88
В работе
задача
Готово
Этап 1
В работе Готово
Этап 2
задача
задача
В работе Готово
Этап 3
задача
задача
ОТКУДА БЕРУТСЯ СОБЫТИЯ?
12.
Tinkoff.ru
12/88
ОТКУДА БЕРУТСЯ СОБЫТИЯ?
В работе
задача
Готово
Этап 1
В работе Готово
Этап 2
задача
задача
В работе Готово
Этап 3
задача задача
14:15 2020-03-12
14.
Tinkoff.ru
14/88
В работе
задача
Готово
Этап 1
В работе Готово
Этап 2
задача
В работе Готово
Этап 3
задача
ЧТО МЫ
ИЗМЕРЯЕМ?
14:15 2020-03-12
задача
12:03 2020-02-27
задача
15.
Tinkoff.ru
15/88
В работе
задача
Готово
Этап 1
В работе Готово
Этап 2
задача
задача
В работе Готово
Этап 3
задача задача
t1/2
t2/3
Cycle Time = t2/3 – t1/2
ЧТО МЫ
ИЗМЕРЯЕМ?
16.
КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА
∑ CYCLE TIME
Tinkoff.ru
16/88
DATE OF EVENT
Фиксируем значение измеряемой величины
Фиксируем момент изменения
– дата и время или последовательный номер эксперимента
DATE OF EVENT
∑CYCLETIME
17.
DATE OF EVENT
Tinkoff.ru
17/88
Этап 1 – t1
Этап 2 – t2
Этап 3 – t3
∑ = t1+t2+t3
Cycle Time t1
Cycle Time t2
Cycle Time t3
КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
∑CYCLETIME
18.
ДАТА И ВРЕМЯ
ПОСЛЕДНЕГО
СОБЫТИЯ
∑CYCLETIME
Tinkoff.ru
18/88
Дата и время последнего
события
DATE OF EVENT
КОНТРОЛЬНАЯ КАРТА
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
20.
КОНТРОЛЬНЫЕ ПРЕДЕЛЫ
∑CYCLETIME
DATE OF EVENT
Tinkoff.ru
20/88
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
21.
∑CYCLETIME
DATE OF EVENT
Tinkoff.ru
21/88
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
UCL
LCL
+3 σ
-3 σ
КОНТРОЛЬНЫЕ ПРЕДЕЛЫ
σ — истинное внутригрупповое
стандартное отклонение
22.
∑CYCLETIME
DATE OF EVENT
Tinkoff.ru
22/88
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
НОРМАЛЬНОЕ
ПОВЕДЕНИЕ
UCL
LCL
+3 σ
-3 σ
ВСЕ ЧТО В ПРЕДЕЛАХ UCL-LCL —
НОРМАЛЬНОЕ ПОВЕДЕНИЕ
23.
∑CYCLETIME
DATE OF EVENT
Tinkoff.ru
23/88
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
ОСОБЫЙ СЛУЧАЙUCL
LCL
+3 σ
-3 σ
ВСЕ ЧТО ЗА ПРЕДЕЛАМИ UCL-LCL —
ОСОБЫЙ СЛУЧАЙ
Особый случай
24.
Tinkoff.ru
24/88
В чем разница между
стандартным отклонением
и особым случаем?
25.
Tinkoff.ru
25/88
ОСОБЕННОСТИ РЕАКЦИИ ОТЛИЧАЕТСЯ
СТАНДАРТНЫЙ СЛУЧАЙ
если необходимо улучшить время
для стандартных случаев, нужно
менять систему
ОСОБЫЙ СЛУЧАЙ
для каждого особого случая нужно
разобраться в причинах с каждым
27.
Tinkoff.ru
27/88
ШКАЛА CYCLE TIME
На информационной панели указывается
среднее время и медиана, для всех задач в
данной выборке.
Вертикальная шкала – показывает прошедшее
время в выбранных колонках
на доске.
Данная шкала нелинейная, и чем больше
время тем деление меньше, как
в логарифмической шкале.
Что лучше использовать
среднею или медиану?
28.
Tinkoff.ru
28/88
ШКАЛА ДАТ
На информационной панели указывается
количество попавших issue в выборку.
Горизонтальная шкала – показатель даты
последнего события изменения состояния
issue.
Исследуемый участок времени задается на
панели.
Можно задавать произвольные участки,
тем самым наблюдать пропускную
способность за выбранный участок времени.
Можно узнать
пропускную
способность?
29.
Tinkoff.ru
29/88
ДЕТАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Отдельное событие – детально показывает
суммарное время проведенное issue во всех
колонках JIRA-доски
Кластеры – заполненные круги, для детального
разбора нужно увеличивать.
Чем больше кластер, тем больше в него входит
событий произошедших в данное время.
Можно выбрать
отдельные колонки,
например только
work?
30.
Tinkoff.ru
30/88
СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ
Стандартное отклонение от Rolling average и
вверх и вниз будет одинаково по времени.
Если сложить значения «Rolling average» и
«Standard deviation» из информационного
окошка, получим значение верхней границы
синей области.
Если вычтем «Standard deviation» из «Rolling
average», получим значение нижней границы
синей области
Standard deviation
xi – отдельное событие,
M – среднее арифметическое,
n – количество наблюдений
31.
Tinkoff.ru
31/88
СКОЛЬЗЯЩАЯ СРЕДНЯЯ
JIRA calculates the standard deviation itself,
among a few methodologies that can have been
used, JIRA decided that
an approach derived from tasks is better than
methodologies derived from time. To put it
simply, it is calculated by using groupings
of tasks.
Каждый раз
подбирается число
issues для расчета
среднего, в
зависимости от
количества issues
графике
73 issues
32.
Tinkoff.ru
32/88
ФИЛЬТРЫ
Фильтр «Columns» – указывает в каких
колонках учитывать время проведенное
задачей.
Swimlanes – уточняем какие именно swimlanes
нам учитывать при анализе. Для этого их
нужно настроить через JQL.
Quick Filters – настройка исключающих
фильтров. Так же можем применять язык
запросов JQL.
Фильтры настраиваются на панели настройки
доски «Kanban».
Самый важный блок в
панели
Control Chart
34.
Tinkoff.ru
34/88
Готовим наблюдения
за тем как завершаем задачи
35.
Tinkoff.ru
35/88
ДОСКА ДОЛЖНА БЫТЬ KANBAN
Scrum – доска в JIRA скрывает из видимой
области те задачи, которые не находятся в
активных Sprint, в том числе и для анализа
статистики.
По этому пользуйтесь только доской Kanban*
Для анализа – только
Kanban доска
36.
Tinkoff.ru
36/88
ЛИНЕЙНО РАСКЛАДЫВАЕМ
СОСТОЯНИЯ ПО КОЛОНКАМ
37.
Tinkoff.ru
37/88
«Feature» – бизнес задачи
«Is Trashed» – задачи которые удалили
«Is Done» – задачи которые завершили
«Task» – задачи декомпозиции, технические
задачи
«Flagged» – заблокированные задачи
Самый важные
фильтры
«Feature», «is Done»
ДОБАВЛЯЕМ СУПЕР ФИЛЬТРЫ
39.
Tinkoff.ru
39/88
SWIMLANES ФИЛЬТР
SWIMLINES фильтр – можем использовать для
анализа по отдельным sub-командам, оценкам
и классам задач.
Sub-команды, классы,
оценки
57.
∑CYCLETIME
DATE OF EVENT
Tinkoff.ru
57/88
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
ДОБАВЛЕНИЕ НОВОГО ФУНКЦИОНАЛА
Новый функционал
оттягивает на себя
дополнительные
ресурсы на
завершение задач
(как пример, нужно
больше тестировать)
58.
Tinkoff.ru
58/88
ДОБАВЛЕНИЕ НОВОГО ФУНКЦИОНАЛА
59.
∑CYCLETIME
DATE OF EVENT
Tinkoff.ru
59/88
∑ CYCLE TIME
DATE OF EVENT
РОСТ ТЕХ. ДОЛГА (ГИПОТЕЗА)
К постепенному
увеличению времени
на решение задач
после релизов может
приводить не только
рост тех. долга.
Есть пример плавного
роста Rolling Average,
когда это было связано
с ростом тех. долга (не
достаточно примеров,
для подтверждения).
67.
Tinkoff.ru
67/88
ВРЕМЯ ПОТРАЧЕННОЕ НА ОЖИДАНИЕ
Выделяем только буферные колонки.
Таким образом можем наблюдать динамику
изменения времени ожидания задач
Долго ли задачи ждут?
68.
Tinkoff.ru
68/88
ACTION ВРЕМЯ, TOUCH TIME
Выделяем только «action» колонки.
Наблюдаем динамику изменения времени
затраченного непосредственного на работу с
задачами
Стали ли быстрее
выполнять работу?
70.
Tinkoff.ru
70/88
ДОБАВЛЯЕМ СУПЕР ФИЛЬТРЫ
В зависимости от используемой оценки можно
составить наборы фильтров по ним.
Например по «Story Points», как в этом
примере.
Или по диапазонам оценки задач во времени
71.
Tinkoff.ru
71/88
STORY POINT = ø, UCL = 1,5, ∑ = 245
72.
Tinkoff.ru
72/88
STORY POINT = 1, UCL = 18, ∑ = 154
73.
Tinkoff.ru
73/88
STORY POINT = 2, UCL = 25, ∑ = 122
74.
Tinkoff.ru
74/88
STORY POINT = 3, UCL = 48, ∑ = 56
75.
Tinkoff.ru
75/88
STORY POINT = 5, UCL = 48, ∑ = 13
76.
Tinkoff.ru
76/88
STORY POINT = 8, UCL = 42, ∑ = 6
78.
Tinkoff.ru
78/88
ПОИСК ПРОБЛЕМНОГО УЧАСТКА
Убираем фильтр «is Done», чтобы на графике
видеть и те задачи которые еще находятся
в работе.
Добавляя или убирая чек-боксы с фильтра
по «Columns», ищем состояние графика при
котором плавающая средняя потеряет
тенденцию к росту, так явно найдем участок
влияющий на увеличение времени.
Используя фильтры
Columns ищем
проблемный участок
79.
Tinkoff.ru
79/88
ПОИСК ПРОБЛЕМНОГО УЧАСТКА, РОСТ
80.
Tinkoff.ru
80/88
ПОИСК ПРОБЛЕМНОГО УЧАСТКА, РОСТА НЕТ
81.
Tinkoff.ru
81/88
ПОИСК ПРОБЛЕМНОГО УЧАСТКА
Убираем значение «Ready To Develop»
И дальше заметим, что данное состояние
значительно приносит времени к росту
выполнения задач.
Можно рассматривать
и отдельно буферные колонки,
и только колонки активной работы,
и полностью весь поток.
Комбинируйте разные
состояния, чтобы
лучше понять систему
82.
СПЕКТРАЛЬНАЯ ДИАГРАММА
EVENTS
TIME TO MARKET
82/88
TIME TO MARKET
EVENTS
Tinkoff.ru
1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 14 17 22
83.
СПЕКТРАЛЬНАЯ ДИАГРАММА
ВО ВРЕМЕНИ
EVENTS
TIME TO MARKET
DATE
83/88
TIME TO MARKET
EVENTS
Tinkoff.ru
85.
Tinkoff.ru
Павел
Ахметчанов
Руководитель отдела
«Process Improvement»
Telegram: @controlchart
Facebook: https://www.facebook.com/controlchart
86.
Tinkoff.ru
JIRA-HELPER
При подготовке использовали
https://github.com/TinkoffCreditSystems/jira-helper
https://chrome.google.com/webstore/detail/jira-
helper/egmbomekcmpieccamghfgjgnlllgbgdl
Open Source,
плагин к Chrome
87.
Tinkoff.ru
87/88
ИЗМЕРЕНИЕ
Любое измерение
есть сравнение
Любое измерение
без априорной
информации невозможно
Результат любого
измерения
без округления
значения является
случайной величиной
АКСИОМЫ МЕТРОЛОГИИ