Для того чтобы управлять командой сотрудников необходимы чёткие KPI показатели, которые будут служить точным ориентиром в оценке эффективности их работы. Если в продажах все просто (лиды, сделки, конверсия, ROI и пр. показатели), то в процессной работе программистов, маркетологов, аналитиков, дизайнеров так четко измерить эффективность будет сложно т.к.: Если в вашей команде более 1 человека - встаёт проблема, связанная со сложностью того, чтобы собрать в кучу всю информацию, в рамках оцениваемой продуктивности сотрудников. Их результаты работы часто трудно оцифровать, а если и выбраны kpi то обработка данных, их учёт и ежедневный контроль может отнимать огромное количество рабочих часов. Как решить первую задачу, не покупая лицензии agile платформ, я рассказал в своей предыдущей статье, а вот о том, как это все считать и наглядно визуализировать для оценки в общей рабочей среде мы поговорим ниже. В своей работе мы будем использовать таскменеджер Trello и пакет trelloR на языке программирования R. Почему именно такой "стек" можно ознакомиться тут>> Перед тем как начать оценивать продуктивность выберем для себя основные kpi. Я буду оценивать продуктивность команды аналитиков и ключевыми показателями будут служить: Объем решаемых задач за период Скорость решения задач Число задач закрытых в день постановки Число закрытия "сложных" задач за период  *Это индивидуально мои метрики, которые важны в моей работе. Оценивать продуктивность, описываемым в этой статье методом, можно в любом разрезе, который только может прийти вам в голову и исходя из индивидуально вашего бизнес-процесса. И так, сначала устанавливаем среду разработки и ключевые пакеты необходимые для работы. Для решения вышеописанной задачи нам потребуется установить пакеты для: работы с API Trello — «trelloR» работы со временем и временными периодами — «lubridate» работы с таблицами и агрегации данных — «dplyr» работы с визуализацией — «ggplot2» сбор нескольких визуализаций в одну — «ggpubr» Чтобы установить пакеты из основного репозитория CRAN примените базовую функцию install.packages, а для загрузки пакетов с github функцию install_github: Для отправки запросов к API Trello нам потребуется токен, как его получить можно прочесть тут>>* Еще одним важным шагом перед визуализацией является стандартизация всех досок сотрудников в рамках ваших бизнес-процессов. В своей работы мы внедрили: Единый набор меток для каждой из задач в Trello, разделив их по "срочности-важности" и по направлениям деятельности в рамках задачи Обязательное заполнение даты начала и даты окончания выполнения каждой из задач Перенос всех выполненных задач в столбцы с единым форматом и указания месяца выполнения задачи К сожалению, без предварительной стандартизации всех досок выполнить дальнейший анализ будет невозможно Собираем списки карточек всех сотрудников и сводим их в единую таблицу для получения ID столбцов по периодам и числа выполненных задач за данные периоды: После выполнения всех предварительных манипуляций с данными, мы можем приступить к оформлению Выводим цифры в среду визуализации используя пакет ggplot2 и строим графики по каждому из показателей: В результате получаем график по числу выполненных задач на каждого из сотрудников Получаем графики и таблицы для остальных интересующих нас показателей:  График по "фокусу" в направлениях деятельности для каждого из сотрудников *Получение графиков и таблиц остальных kpi показателей происходит аналогично выше описанному методу визуализации данных. Дабы не мучать вас кодом, ограничимся на этих примерах=) После того как мы собрали нужные нам графики их необходимо соединить в один файл - дашборд: Итог сведения графиков: Теперь визуализацию передаем в 1-ый список на нашем общем дашборде, который мы создавали в прошлой статье. По итогу на общей доске появились сводные графики по тем KPI которые важны для ежедневного контроля. При нажатии на изображения в Trello можно сразу раскрыть превью и оперативно оценить как идут дела в рамках необходимых показателей: Далее настраиваем автоматический запуск скрипта для актуализации дашборда и задаём нужное количество раз обновлений в день.   Полученные данные, карточки и задачи расположены на одном листе и для оценки эффективности департамента не нужно открывать +100500 разных досок. Такой подход экономит кучу времени и делает контроль за исполнением задач оперативным, а работу с сотрудниками эффективнее. При желании, можно анализировать и делать выводы о том, кто с какой эффективностью решает задачи с детализацией до каждого сотрудника, создавая им свои мини отчеты. Используя оценочные коэффициенты по каждому из KPI, можно формировать стандарты работы, в рамках любого периода, наблюдать динамику и принимать решение о дополнительном премировании или депремирование сотрудников на основе близких к объективным* данных. *Для повышения точности оценки сотрудников, перед построением автоматизации необходимо как следует продумать критерии "сложных" задач, чтобы присвоение и закрытие таких карточек контролировалось руководителем и не происходила чрезмерная "переоценка" важности-сложности работ. Но это уже совсем другая история =) П.С.: Буду признателен комментариям и конструктивной критике кода.  Руководитель департамента аналитики