Управление проектами 80-го уровня, или размер имеет значение! Возможности и ограничения применения статистических моделей. — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) () |
StasFomin (обсуждение | вклад) () |
||
(нет различий) |
Версия 17:59, 16 июля 2015
Содержание
Аннотация
- Докладчики
В большинстве проектов по разработке программного обеспечения используются реактивные методы управления. На практике это означает, что, после того как проблема случилась или произошло отклонение от цели, проводится анализ возможных причин и разрабатывается план их устранения, чтобы избежать повторения подобных проблем в будущем. На это нацелены практики, встречающиеся во всех методологиях разработки, например, ретроспективы в agile. Следующим уровнем развития управления проектом является использование проактивного подхода, построенного на количественном прогнозировании вероятных отклонений от цели.
Прогнозы строятся на основании данных о состоянии текущих этапов и процессов разработки. Для этого необходимо построить статистическую модель зависимости целевых показателей от факторов влияния. На этом пути организацию ждет множество ловушек: как правильно описать модель, определить целевые показатели, выбрать гипотезу о факторах влияния? Как накопить достаточное количество данных в условиях постоянно меняющейся среды, где при каждой итерации процесс изменяется и адаптируется, а также как убедиться в правильности собранных данных? Как обойти очевидные проблемы и на что обращать внимание при построении статистических моделей? Доклад касается этих вопросов на примере проектов компании “Рексофт”.
Видео
Слайды
Примечания и отзывы