Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03484.jsonl.gz/1122

Im vorherigen Artikel (Part I) habe ich euch versprochen, die Erkenntnisse aus meiner Arbeitsweg-Zeitmessung mit euch zu teilen. Hier sind nochmals die Fragestellungen:
- Welche Aussage kann ich über etwas treffen, dass ich in- und auswendig kenne?
- Wie gross variiert diese doch eher deterministische Routine-Tätigkeit (Arbeitsweg)?
- Wenn ich meiner Frau ein Versprechen abgeben müsste, immer um 18:00 Uhr die Eingangstüre zu durchschreiten, wann müsste ich den losfahren? Und mit welcher Garantie?
- Wo liegen die Ausreisser und was waren die Gründe?
- Was können wir aus diesen Erkenntnissen für die Aufwandsschätzungen lernen
Basierend aus meinen gesammelten Messpunkten ergeben sich folgende Antworten:
1.) Welche Aussage kann ich über etwas treffen, das ich in- und auswendig kenne?
Auch wenn sich diese Strecke verkehrstechnisch als sehr konstant erweist, habe ich eine Variation von 7 Minuten (auf rund einer halben Stunde). Dass ich um 18:00 Uhr bei Schnee länger habe, als morgens um 5 Uhr bei guten Strassenverhältnissen, ist keine Überraschung. Dies kann ich durch Erfahrung und Kenntnis der Strecke voraus ahnen. Trotzdem traten immer wieder neue Ereignisse auf, welche ich nicht voraussehen konnte:
- Baustellen (von heute auf morgen)
- Verweildauer an der Ampel
- landwirtschaftliche Fahrzeuge
- Sonntagsfahrer
- … und manchmal kamen all diese Ereignisse in einer Fahrt vor.
Wir würden sagen: „Tja, das war eben Murphy“. Ich würde das eher als Real-Life bezeichnen. Es gibt immer wieder unvorhersehbare Ereignisse und Wendungen, welche im dümmsten Moment auftreten.
Mein Fazit: „Bei dieser Routine-Tätigkeiten ist es schwieriger eine treffende Voraussage zu machen, als ich dachte“.
2.) Wie gross variiert diese doch eher deterministische Routine-Tätigkeit (Arbeitsweg)?
- Kürzeste Dauer: 27min 28sec
- Längste Dauer: 34min 38sec
–> (siehe Grafik bei 3.)
3.) Wenn ich meiner Frau ein Versprechen abgeben müsste, immer um 18:00 Uhr die Eingangstüre zu durchschreiten, wann müsste ich den losfahren? Und mit welcher Garantie?
Tja, es gibt eben nicht DEN Zeitpunkt! Es kommt darauf an wie viel Risiko ich eingehen möchte:
- Nahezu “Zero Risk”: Ich hatte nie länger als 34min 38sec –> Also fahre ich um 17:25 Uhr los
- Minimales Risiko: In 85% aller Fälle brauchte ich weniger als 33min 15sec –> Also fahre ich um 17:26 Uhr los
- Fifty, Fifty: In 50% aller Fälle brauchte ich weniger als 31min 09sec –> Also fahre ich um 17:29 Uhr los
- Grosses Risiko: In 25% aller Fälle brauchte ich weniger als 29min 31sec –> Also fahre ich um 17:30 Uhr los
- Garantierter Ärger: Wenn ich nach 17:32 Uhr losfahre!!!
4.) Wo liegen die Ausreisser und was waren die Gründe?
- Kürzeste Dauer 27 min. 28 sec –> Morgens bei sehr guten Verhältnissen ohne viel Verkehr.
- Längste Dauer 34 min. 38 sec –> Morgens mit schlechten Strassenverhältnissen mit viel Schnee.
Dass bei diesen Konstellationen die beiden extremis eintreten, ist nicht überraschend. Den Zeitpunkt und die effektive Dauer der beiden Ausreisser vorauszusagen, war jedoch unmöglich!
5.) Was können wir aus diesen Erkenntnissen für die Aufwandsschätzungen lernen?
Aus meiner Sicht können wir folgende Aspekte mitnehmen:
Schätzen vs. Forecasting
- Schätzen gemäss Definition –> Idee über einen Sachverhalt / eine Schätzung und eben kein Fakt
- Forecasting gemäss Definition –> Berechnung oder Vorhersage über ein zukünftiges Ereignis basierend auf bestehenden Daten und Fakten.
Wir sollten versuchen in Richtung Forecasting anstatt Schätzen zu gehen. D. h. wir müssen Daten sammeln, damit wir auf Erfahrungswerte (Historie) zurückgreifen können. Dies ist mit Aufwand verbunden und muss gepflegt werden. Die damit verbundenen Aussagen können jedoch schnell und mit einer viel höheren Qualität abgegeben werden.
Dauer (Zyklus-Zeit) vs. Aufwand
Arbeit fliesst durch ein System. Leider gibt es meist Queues, wo die Arbeit gestapelt wird und somit liegen bleibt. Diese Liegezeit ist für uns meist nicht sichtbar, macht jedoch weitaus der grösste Anteil der Durchlaufzeit aus. Dieser Fakt wird bei Aufwandsschätzungen meist nicht berücksichtigt! Dies schlägt jedoch gnadenlos durch. Genau deshalb sollten wir die Durchlaufzeiten von Stories und Epics aufzeichnen, damit wir unser System kennen und auf Erfahrungswerte zurückgreifen können. Dies bildet die Grundlagen, um einen Forecast schnell und belastbar abzugeben. Diese Erkenntnisse habe ich bei einigen Teams einfliessen lassen. D. h. diese planen den Sprint mit der Dauer von Stories (geplante Durchlaufzeiten –> wann ist die Story Done) anstatt Aufwänden!
Ranges (Risiken) vs. Punkt Schätzungen
Falls bei einem Vorhaben zu einem frühen Zeitpunkt eine Angabe zu den Aufwänden abgegeben werden muss, sollten diese Angaben mit einem Range (+/-) versehen werden. Der Range drückt die Unsicherheit bzw. das Risiko aus: Kleiner Range, kleines Risiko / grosser Range, grosses Risiko. Wie damit im Angebot umgegangen wird, muss natürlich von Fall zu Fall angeschaut werden. Muss eine Punktlandung her, gilt es auszuleuchten, auf welche Seite des Ranges offeriert werden soll. Die Percentilen im Scatterplot Diagramm bieten Hilfestellungen für Anhaltspunkte der Ranges (siehe Grafik bei 3.).
Kontinuierliche Verbesserungen der Arbeitsprozesse und Tätigkeiten
- Warum ist es mir gelungen in 27 min. 28 sec. den Arbeitsweg zu schaffen?
- Was war da anders und wie hat sich dies gezeigt?
Umgekehrt lässt sich fragen:
- Was ist genau passiert, als ich 34 min 38 sec gebraucht habe?
- Warum war das so? Welche Umstände führten dazu?
Über die Zeit lässt sich nachweisen, in welche Richtung die Percentilen gewandert sind:
- Wurde die durchschnittliche Durchlaufzeit grösser oder kleiner pro Prozentbereich?
- Wohin wandern die Ausreisser?
- Wohin läuft die Normalverteilung?
Das Scatterplot Diagramm erzählt uns Geschichten über unser System, sogenannte System-Capabilities (was uns das System effektiv her gibt). Wir müssen diese Hinweise beachten und die richtigen Rückschlüsse ziehen.
Tools für automatisierte Datenerhebung nutzen
Viele der oben genannten Metriken erhalten wir mit Tools wie z. B. Jira ohne Aufwand. Es gilt jedoch die Daten konsequent zu pflegen. Nur so können wir auch belastbare Aussagen treffen.
Nicht das Unmögliche Verlangen
Zu guter letzt müssen wir einfach auch die Realität akzeptieren und nicht Unmögliches vom System erwarten: Ohne System-Änderungen vorzunehmen, ist es nicht möglich meinen Arbeitsweg in 20min zu schaffen. Wir können da noch lange genauer schätzen, hoffen und forecasten. Aber um dies zu erkennen, müssen wir zuerst unser System kennen.
Unbekannte Gefilde
Wie lange hätte ich, wenn ich morgen anstatt zu meinem gewohnten Arbeitsplatz nach Glarus Buchholz fahren müsste? Tja, am Morgen oder am Abend? Morgens um 08:00 Uhr oder 10:00 Uhr? It depends, oder? Tja, keine Ahnung. Ich war noch nie dort. Der Routenplaner kann uns zwar eine Angabe machen, aber was ist, wenn wie so oft in der Blegikurve ein Unfall passiert? Ein bisschen Stau hier und dort? Was, wenn ich eine Panne habe? So ähnlich ist das doch mit Angebotsschätzungen …
And One last Thing
Aussagen und Annahmen bezüglich der Zukunft sollten (in irgendeiner Weise) historische Daten hinzuziehen. Den diese bilden das Systemverhalten (Liegezeiten, Schlaufen, Queues, …) reell ab. Wir Menschen neigen dazu zu glauben, dass wir immer gleich und rational urteilen. Wer sich mit kognitiven Verzerrungen befasst weiss jedoch, wie einfach wir Menschen beeinflussbar sind, ohne dass wir das erkennen.
Dies alles ist sicher nicht der Weisheit letzter Schluss, aber es soll zum Nachdenken und Diskutieren anregen. Wie siehst du das? Deine Meinung ist gefragt!
Viele Inputs und Ideen stammen von diesen Quellen:
- Buch #noestimates: How to measure project progress without estimating
- Talk zum Thema „Actionable Metrics for Predictability“ by Daniel Vacanti
- Buch „Actionable Metrics“ by Daniel Vacanti