\u00c7evik metrikler, ekip liderinin geli\u015ftirme s\u00fcrecini d\u00fczenlemesine yard\u0131mc\u0131 olan temel g\u00f6stergelerdir. \u00d6rne\u011fin, Scrum metrikleri ekibin h\u0131z\u0131n\u0131 ve bir sprint i\u00e7indeki g\u00f6revlerin tamamlanma oran\u0131n\u0131 belirlemenizi sa\u011flarken, Kanban metrikleri g\u00f6revlerin farkl\u0131 stat\u00fclerde ne kadar s\u00fcre ge\u00e7irdi\u011fini belirlemenize olanak tan\u0131r.<\/p>\n
\n\n“\u00c7evik ekiplerin metrik toplamas\u0131n\u0131n bir nedeni vard\u0131r – bu d\u00fczenli bir check-up gibidir. Metrikler i\u015flerin nas\u0131l gitti\u011fini, sorunlar\u0131n nerede ortaya \u00e7\u0131kabilece\u011fini ve nelerin iyile\u015ftirilmesi gerekti\u011fini anlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Bunlar olmadan ekip sanki g\u00f6zleri kapal\u0131 y\u00fcr\u00fcyormu\u015f gibi olur ve metrikler s\u00fcre\u00e7lerdeki zorluklar\u0131 zaman\u0131nda tespit etmeye ve \u00e7\u00f6zmeye yard\u0131mc\u0131 olur.”<\/p>\n
-Ksenia Filippova, \u00dcr\u00fcn Sahibi SimpleOne SDLC<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n
SimpleOne SDLC’de \u00f6nemli \u00e7evik geli\u015ftirme metriklerinden ve bunlarla nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131laca\u011f\u0131ndan bahsediyoruz.<\/p>\n
[cta_banner link=”https:\/\/itsm.com\/tr\/sdlc\/?utm_source=blog_4-agile-metriki-dlya-komandy-razrabotki” title=”ETRAFLICA”]SimpleOne SDLC<\/a> [\/cta_banner]\n
Scrum \u00f6l\u00e7\u00fcmleri<\/h2>\n
Scrum<\/a>, ekip performans\u0131n\u0131 ve proje ilerlemesini de\u011ferlendirmek i\u00e7in bir dizi \u00f6zel \u00f6l\u00e7\u00fct kullanan en pop\u00fcler Agile<\/a> \u00e7er\u00e7evelerinden biridir. Bu metrikler, ekibin ve payda\u015flar\u0131n performans\u0131n net bir resmini elde etmelerine ve iyile\u015ftirme alanlar\u0131n\u0131 belirlemelerine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Ekip H\u0131z\u0131 (Velocity)<\/strong><\/h3>\n
Ekip H\u0131z\u0131, bir ekibin bir sprint s\u0131ras\u0131nda ka\u00e7 Hikaye Puan\u0131 tamamlayabilece\u011fini g\u00f6sterir. Hikaye Noktas\u0131, bir g\u00f6revin zorlu\u011funu tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131lan bir \u00f6l\u00e7\u00fc birimidir. Bu metrik, gelecek sprintlerin planlanmas\u0131nda ve proje tamamlanma tarihlerinin tahmin edilmesinde kullan\u0131lmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
\nH\u0131z = tamamlanan t\u00fcm sprint g\u00f6revlerinin Hikaye Puanlar\u0131n\u0131n toplam\u0131<\/p>\n<\/div>\n
Grafik \u00fczerinde:<\/p>\n
\n
- X ekseni – sprintler;<\/li>\n
- Y ekseni – Hikaye Puanlar\u0131n\u0131n say\u0131s\u0131;<\/li>\n
- Grafikteki ilk s\u00fctun – ekibin sprint s\u0131ras\u0131nda ka\u00e7 Hikaye Noktas\u0131n\u0131 yerine getirmeyi planlad\u0131\u011f\u0131;<\/li>\n
- grafikteki ikinci s\u00fctun – ekibin sprint s\u0131ras\u0131nda ka\u00e7 Hikaye Noktas\u0131n\u0131 yerine getirmeyi planlad\u0131\u011f\u0131;<\/li>\n
- ikinci s\u00fctun – ekibin ka\u00e7 Hikaye Puan\u0131 ger\u00e7ekle\u015ftirebildi\u011fi.<\/li>\n<\/ul>\n
H\u0131z, sprintten sprint’e de\u011fi\u015febilece\u011finden mutlak bir de\u011fer olarak de\u011fil, bir e\u011filim olarak g\u00f6r\u00fclmelidir. Birden fazla sprintten elde edilen veriler sonraki iterasyonlar\u0131n planlanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r – ne kadar \u00e7ok veri olursa, ekip sprint hedeflerini o kadar do\u011fru bir \u015fekilde ger\u00e7ekle\u015ftirebilir ve planlar\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilir bir \u015fekilde uygulayabilir.<\/p>\n
G\u00f6rev D\u00f6k\u00fcm\u00fc (Burndown Chart)<\/strong><\/h3>\n
Burndown Chart, bir sprintte yap\u0131lacak ne kadar i\u015f kald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve halihaz\u0131rda ne kadar i\u015f yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131, ekip genelinde eme\u011fin ne kadar e\u015fit bir \u015fekilde yaz\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir grafiktir.<\/p>\n
\n
- X ekseni sprintin g\u00fcnlerini g\u00f6sterir;<\/li>\n
- Y ekseninde – Hikaye Puanlar\u0131;<\/li>\n
- \u0130deal i\u015f kolu “g\u00f6rev t\u00fckenmesi” g\u00f6sterir;<\/li>\n
- ger\u00e7ek \u00e7izgi ekibin ger\u00e7ek ilerlemesini g\u00f6sterir;<\/li>\n<\/ul>\n
G\u00f6rev yakma grafi\u011fi, ekibin ilerlemeyi izlemesine ve sprintteki g\u00f6revler \u00fczerindeki \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n planland\u0131\u011f\u0131 gibi ilerleyip ilerlemedi\u011fini belirlemesine yard\u0131mc\u0131 olur. Ger\u00e7ek \u00e7izginin ideal \u00e7izgiden \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde sapmas\u0131, planlamadaki sorunlar\u0131 g\u00f6sterir – ekip sprint’e gerekenden \u00e7ok daha fazla veya daha az g\u00f6rev alm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
Kanban \u00f6l\u00e7\u00fcmleri<\/h2>\n
Kanban, bir \u00e7evik geli\u015ftirme y\u00f6netimi y\u00f6ntemidir. Kanban \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131, ekip \u00fcretkenli\u011fini izlemek ve s\u00fcre\u00e7lerdeki darbo\u011fazlar\u0131 bulmak i\u00e7in bir dizi metrik kullan\u0131r. Bu metrikler i\u015f geli\u015ftirme hatt\u0131na ve g\u00f6rev tamamlama s\u00fcresine odaklan\u0131r.<\/p>\n
D\u00f6ng\u00fc S\u00fcresi<\/strong><\/h3>\n
Verim, bir g\u00f6revin aktif geli\u015ftirmede ge\u00e7irdi\u011fi s\u00fcreyi \u00f6l\u00e7er – geli\u015ftirme y\u00f6netim sistemlerinde bunlar “Devam Ediyor” ile “Bitti” aras\u0131ndaki durumlard\u0131r. \u00c7al\u0131\u015fma zaman\u0131n\u0131n aksine, bir g\u00f6rev \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmaya ba\u015flamadan \u00f6nce beklemek i\u00e7in harcanan s\u00fcreyi hesaba katmaz.<\/p>\n
\n\u00c7evrim S\u00fcresi = g\u00f6revin “Tamamland\u0131” durumuna ge\u00e7i\u015f tarihi – “Devam Ediyor” durumuna ge\u00e7i\u015f tarihi<\/p>\n<\/div>\n
Bu metrik, ekibin h\u0131z\u0131n\u0131 ve geli\u015ftirme s\u00fcrecinin verimlili\u011fini de\u011ferlendirmenizi sa\u011flar. D\u00f6ng\u00fc S\u00fcresindeki bir azalma genellikle ekip verimlili\u011finde bir art\u0131\u015f oldu\u011funu g\u00f6sterir.<\/p>\n
G\u00f6rev Birikimi (K\u00fcm\u00fclatif Ak\u0131\u015f Diyagram\u0131)<\/strong><\/h3>\n
Cumulative Flow Diagram (CFD)<\/strong>, zaman i\u00e7inde farkl\u0131 durumlardaki (\u00f6rne\u011fin, Devam Ediyor, \u0130ncelendi, Tamamland\u0131) g\u00f6revlerin say\u0131s\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir grafiktir.<\/p>\n
\n
- X ekseni zaman\u0131 g\u00f6sterir (g\u00fcnler veya haftalar)<\/li>\n
- Y ekseni g\u00f6rev say\u0131s\u0131n\u0131 g\u00f6sterir<\/li>\n
- Her g\u00f6rev durumu grafik \u00fczerinde ayr\u0131 bir alanla temsil edilir<\/li>\n<\/ul>\n
Bu grafik, s\u00fcre\u00e7teki darbo\u011fazlar\u0131 ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirir. Grafikteki geni\u015fleyen alanlar, belirli bir durumdaki g\u00f6revlerin birikimini g\u00f6sterir ve bu da sorunlara i\u015faret edebilir.<\/p>\n
Teslim S\u00fcresi ve \u00c7evrim S\u00fcresi de CFD kullan\u0131larak tahmin edilebilir:<\/p>\n
\n
- Lead Time<\/strong> – t\u00fcm grafi\u011fin geni\u015fli\u011fi boyunca: bir g\u00f6revin sistemde g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fc andan (grafi\u011fin alt \u00e7izgisi) sonland\u0131\u011f\u0131 ana (\u00fcst \u00e7izgi) kadar olan yatay mesafe, bir g\u00f6revin t\u00fcm sistem boyunca kat etti\u011fi ortalama s\u00fcreyi g\u00f6sterir;<\/li>\n
- D\u00f6ng\u00fc S\u00fcresi<\/strong> – “Devam Ediyor” ve “Tamamland\u0131” \u00e7izgileri aras\u0131ndaki grafi\u011fin dikey \u00e7izgisinde: bu alan ne kadar y\u00fcksekse, g\u00f6revler aktif geli\u015ftirmede o kadar fazla zaman ge\u00e7irir.<\/li>\n<\/ul>\n
\u00c7evik geli\u015ftirme y\u00f6netimi i\u00e7in SimpleOne SDLC<\/h2>\n
G\u00f6revleri takip etmek ve metrikleri analiz etmek, \u00e7evik metodoloji tabanl\u0131 bir yaz\u0131l\u0131m \u00fcr\u00fcn\u00fc ve \u00e7\u00f6z\u00fcm geli\u015ftirme y\u00f6netim sisteminde yap\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin, SimpleOne SDLC \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc yukar\u0131daki metriklerin t\u00fcm\u00fcn\u00fc i\u00e7erir – Raporlama mod\u00fcl\u00fcnde ekibe, \u00fcr\u00fcne, projeye veya g\u00f6rev k\u00fcmesine g\u00f6re grafikler olu\u015fturabilirsiniz.<\/p>\n
SImpleOne’\u0131n d\u00fc\u015f\u00fck kodlu platformu farkl\u0131 t\u00fcrde raporlar olu\u015fturmak i\u00e7in de kullan\u0131labilir:<\/p>\n
\n
- histogram;<\/li>\n
- daire diyagram\u0131;<\/li>\n
- ok g\u00f6stergesi;<\/li>\n
- say\u0131sal g\u00f6sterge;<\/li>\n
- zaman \u00f6l\u00e7e\u011fi;<\/li>\n
- trendler diyagram\u0131;<\/li>\n
- liste;<\/li>\n
- \u00f6zet tablo;<\/li>\n
- \u0131s\u0131 haritas\u0131;<\/li>\n
- \u00e7ok d\u00fczeyli tablo.<\/li>\n<\/ul>\n
\u00d6rne\u011fin, bir ekip lideri g\u00f6revlerin farkl\u0131 durumlara g\u00f6re da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir pasta grafik olu\u015fturabilir: devam eden, koordine edilen, tamamlanan vb. Bu grafik, ekip liderinin b\u00fcy\u00fck resimden daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bilgilere ge\u00e7erek verileri derinlemesine incelemesine olanak tan\u0131yan detaya inme analizi deste\u011fi ile etkile\u015fimli olacakt\u0131r.<\/p>\n
Detaya inme i\u015flevini kullanarak ekip lideri daha derin ayr\u0131nt\u0131 d\u00fczeylerine inebilir. \u00d6rne\u011fin, geli\u015ftirme gecikmelerinin nedenlerini belirlemek i\u00e7in bir ekip lideri \u015funlar\u0131 yapabilir:<\/p>\n
\n
- Ge\u00e7erli sprint i\u00e7in t\u00fcm g\u00f6revlerin durumlar\u0131na g\u00f6re da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 g\u00f6steren genel bir pasta grafikle ba\u015flay\u0131n.<\/li>\n
- “Devam Ediyor” b\u00f6l\u00fcm\u00fcne t\u0131klay\u0131n ve bu durumdaki t\u00fcm g\u00f6revlerin bir listesini g\u00f6r\u00fcn.<\/li>\n
- Daha fazla analiz i\u00e7in belirli bir g\u00f6rev t\u00fcr\u00fc se\u00e7in (\u00f6rne\u011fin “\u0130\u015flevsellik Geli\u015ftirme”).<\/li>\n
- Bu t\u00fcrde devam eden g\u00f6revleri olan ekip \u00fcyelerinin listesine gidin.<\/li>\n
- Daha fazla analiz i\u00e7in belirli bir g\u00f6rev t\u00fcr\u00fc se\u00e7in (\u00f6rne\u011fin “\u0130\u015flevsellik Geli\u015ftirme”).<\/li>\n
- Belirli bir geli\u015ftirici se\u00e7in ve mevcut durumda harcanan s\u00fcre de dahil olmak \u00fczere mevcut g\u00f6revlerinin ayr\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyin.<\/li>\n
- Belirli bir geli\u015ftirici se\u00e7in ve mevcut g\u00f6revlerinin ayr\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyin.<\/li>\n<\/ol>\n
Bu yakla\u015f\u0131m, ekip liderinin ekiple ilgili gerekli raporlama ve metrik setini h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde olu\u015fturmas\u0131na olanak tan\u0131r; bu da \u00f6zellikle geli\u015ftirme s\u00fcrecindeki darbo\u011fazlar\u0131 belirlemek ve ekip performans\u0131n\u0131 optimize etmek i\u00e7in bilin\u00e7li kararlar almak i\u00e7in yararl\u0131d\u0131r. Drill-down analizi, bir\u00e7ok ayr\u0131 rapor olu\u015fturmadan geli\u015ftirme ilerleme verilerini birden fazla boyutta ke\u015ffetmeyi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar.<\/p>\n