Agile to sztuka dobrej selekcji tego, co warto zrobić i zarządzania pracą tak, by przy zachowaniu opłacalności wpasować się we wszystkie zdefiniowane terminy, oczekiwania interesariuszy i wszelkie inne ograniczenia. A to oznacza, że planowanie odbywa się w nim nieustannie i ciągle trzeba coś szacować oraz tworzyć prognozy.

Ten warsztat pozwala poznać różne narzędzia i praktyki, których można w tym celu użyć. Przede wszystkim po to, by odejść od zgadywania, na kiedy coś uda się zrobić i wykorzystać dane statystyczne oraz proste do zbierania miary opisujące proces, w którym wykonywana jest praca.

Zapraszamy każdego, kto zajmuje się szacowaniem i prognozowaniem lub z oszacowań i prognoz korzysta. Również osoby, które pracują w tradycyjnych projektach – bo większość omawianych narzędzi i praktyk i tam da się wykorzystać. Doświadczenie lub dobra znajomość konkretnych metod zwinnych nie jest potrzebna, wystarczy podstawowa wiedza o Agile.

Warsztat realizowany jest online przez dwa kolejne dni w godzinach 9:00 – 14:00.

• Zajęcia realizowane w formie warsztatowej
• Nacisk na praktykę
• Pragmatyczne podejście do Agile
• E-book z komentarzami trenera do wszystkich ćwiczeń i poruszanych tematów
• Sesja Q&A na koniec każdego dnia szkoleniowego

• Oszacowania
  • Szacowania relatywne
  • Story points & business value points
  • Planning Poker
  • Wall Estimation
  • #NoEstimates
  • Right-sizing i same-sizing
• Miary
  • Prędkość (ang. velocity)
  • Przepustowość (ang. throughput)
  • Czas cyklu (ang. cycle time)
  • Praca w toku (ang. work in progess, w skrócie WIP)
• Prognozy
  • Prawo Little’a
  • Oczekiwany poziom obsługi (ang. service level expectation, w skrócie SLE)
  • Pułapka wartości średnich
  • Prognozy na bazie prędkości
  • Prognozy na bazie przepustowości
  • Różnica wielkości wymagań a prognozy
  • Symulacje Monte Carlo, czyli prognozy probabilistyczne
• Wizualizacje miar
  • Cycle time scatterplot
  • Aging work in progress chart
  • Cumulative flow diagram

• Jak szacować i prognozować w Agile
• Róże formy i techniki szacowania
• Użyteczne miary i sposób ich wykorzystania
• Prognozowanie probabilistyczne na bazie historycznych danych (symulacje Monte Carlo)
• Jak tworzyć prognozy wystarczające, ale nie wyczerpujące i zbyt kosztowne