РП классики. Метрики и показатели
В предыдущей серии мы со студентами пришли к тому, что всегда должна быть определенная база, к применимости которой у всех участников проекта не будет вопросов. Можно использовать разные основания для принятия решений, но если нет договора с нашим заказчиком, нет единых правил, по которым работает наша команда в 30+ человек, высока вероятность, что результат проекта нам не понравится.
Следующим закономерным вопросом для обсуждения стали метрики и показатели. Что нужно измерять, что расширить описанную ранее линейку оснований для принятия решений? На эту тему написано и сказано много, пересказывать классиков не буду. Тем более удивительно, что существует много менеджеров, кто не опирается в своей работе на цифры и графики.
Не претендуя на академическую верность я предложила своим студентам классификацию, состояющую из двух разрезов: 1. Оперативность. Метрики - это измерения, изменения по которым важно видеть во всей их мгновенной изменчивости (измеряем "дерево"); показатели - это измерения, которые можно обновлять раз в месяц или даже реже, но которые говорят о глобальных трендах в вашем проекте (измеряем "лес"). 2. Применимость. Оперативные решения и стратегичесие. Метрики и показатели для стратегических решений я иногда также называю PR функцией, потому что часто не от тебя лично зависит принятие такого решения. Однако от тебя зависит аргументация, которая приведет к принятию того или иного решения: будет ли выделен дополнительный бюджет на покрытие уже идущих работ, дано добро на расширение команды, разрешен запуск в производство новой больший фичи.
Мы со студентами анализируем работу проектов в компании ИТ консалтинга, когда заказная разработка смешивается с продуктовой в различных пропорциях. Кроме этого, в каждой компании есть своя ИТ инфраструктура, которая позволяет собирать данные с той или иной точностью и скоростью. Нет смысла строить метрику, если на сбор, очистку и структурирование инфы уйдет полгода. Также нет смысла медитировать на цифру, если нет веры в качество входных данных. На картинке раскладка по заданным измерениям на основании конкретного опыта.
В следующий раз мы будем размышлять о том, всегда ли очевидные в своей наглядности показатели так уж показательны.
