М.Болтон: Оценка проекта и Черные Лебеди. Часть 2.

Вольный перевод статьи Майкла Болтона  Project Estimation and Black Swans (Part 2)

В предыдущей статье я говорил об асимметрии влияния неожиданных событий и о сопутствующих проблемах оценки. Сегодня мы рассмотрим возможные пути решения этих проблем. Тестировщики часто начинают с вопроса об адекватности модели, давайте и мы начнем с этого.

Линейная модель, которую я предлагал, не соответствует реальности в нескольких аспектах, но до сих пор я особо не говорил об этом. Вот лишь несколько недостатков этой модели.

• модель неявно предполагает, что все задачи должны выполняться в определенном порядке.
• модель неявно предполагает, что все задачи одинаково важны.
• модель не учитывает информацию о зависимостях и взаимозависимостях между задачами.
• модель предполагает, что, столкнувшись с Потраченным Утром, Потерянным Днем или Гадким Утенком, мы не можем (и не будем) ничего с ними сделать.

В частности модель не учитывает, что руководитель или инженер могут принимать какие-то управленческие решения, регулирующие действия по отношению к задачам, проекту, контексту или оценкам. Начнем с последних.

Дополняйте оценки так, чтобы они были верны в половине случаев

Взгляните еще раз на график первого вчерашнего сценария: 

Используя данный набор допущений и случайное распределение, мы получаем задержку сроков более чем в 90% случаях. Чтобы противостоять этому, мы могли бы добавить произвольный процент к нашим оценкам так, чтобы в половине случаев проекты завершались вовремя или раньше, а вторая половина по-прежнему запаздывала. В этом случае мы стремимся к значению медианы.

Когда я взял данные метода Монте-Карло и упорядочил проекты по длительности, я обнаружил, что Проект 2500, тот, что находится ровно посередине, занял 122 часа. Таким образом, стоит добавить 22% к оценке, и в половине случаев мы завершим проект в отведенное время.

Однако есть две проблемы. Во-первых, степень опоздания по-прежнему может сильно различаться. Во-вторых, проблема асимметрии так же актуальна для проектов, как для отдельных задач: крупный проигрыш более значим, чем большая победа. Даже если мы стремимся к средней длительности проекта вместо медианы (среднее равняется 123,83 часа - на пару часов больше медианы), некоторые проекты займут столько времени, сколько запланировано, но выигрыш "ранних" проектов будет довольно скромным, в то время как "поздние" будут чрезвычайно запаздывать. Все это недопустимо для того, кто ценит предсказуемость (то есть для того, кто просит нас подготовить оценку).

Дополняйте оценки так, чтобы они были верны почти всегда

Любитель предсказуемости, вероятно, предпочел бы, чтобы наши проекты завершались вовремя в 95% случаев. Чтобы достичь этого уровня при том же наборе допущений, нам понадобится оценить проект настолько хорошо, насколько мы способны, а затем увеличить нашу оценку на 58% - до 158 часов.

Один из недостатков такой стратегии в том, что работа склонна занимать все отведенное время, а люди начинают работать в более низком темпе.

С другой стороны, если люди работают в постоянном темпе, 82% проектов завершатся как минимум на 10% раньше, а 42% - на 25% раньше! В этом случае мы можем столкнуться с "политическим" недовольством, и нас заставят быть менее осторожными в наших оценках. Математика показывает, что мы действительно не можем выиграть при данном наборе допущений.

Дополняйте команду

Вместо дополнения временной оценки мы могли бы заложить в систему резервы, обеспечив возможность привлечения новых людей в случае каких-либо сюрпризов. Но вспомните закон Брукса, утверждающий, что добавление людей в опаздывающий проект задерживает его еще больше. Так происходит по двум причинам: новых людей нужно обучать, а увеличение числа связей в системе ведет к росту расходов на коммуникацию.

Так что, возможно, нам придется менять что-то в управлении проектом. Обсудим это в следующей статье.