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Kanban 2.0 — usando métricas de código para ant...

Juliemar
October 10, 2019

Kanban 2.0 — usando métricas de código para antecipar insights e melhorias do flow

Em 2018 todos os times adotaram Kanban e tiveram uma boa evolução das métricas. Com base nesta evolução, sentimos a necessidade de ter mais detalhes e dados em busca da melhoria continua nos times. Para isso começamos a fazer uma análise das métricas e hábitos de código dos engenheiros onde conseguimos identificar os principais ofensores dos gargalos. Nesta palestra compartilho a evolução do fluxo dos times, e os resultados após a utilização destas novas métricas, através de exemplos práticos de como cada métrica teve sua analise realizada e os resultados obtidos através das ações praticadas.

Juliemar

October 10, 2019
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Transcript

  1. we would prefer a 10-line solution to a 1,000-line solution

    to a problem Nicole Forsgren PhD, Jez Humble, Gene Kim. "Accelerate" “ @juliemarberri
  2. Juliemar Berri - @juliemarberri kanban 2.0 usando métricas de código

    para antecipar insights e melhorias do flow speakerdeck.com/juliemar
  3. métricas que acompanhamos O que não te contaram sobre as

    métricas que você precisa saber - @caco e @albino lead time WIP throughput @juliemarberri
  4. lead time vs cycle time surgimento da demanda início do

    trabalho fim do trabalho lead time cycle time @juliemarberri
  5. métricas de desempenho de entrega: Nicole Forsgren PhD, Jez Humble,

    Gene Kim. "Accelerate" lead time (commit - prod) frequência de deploy tempo de recuperação mudança em código recente @juliemarberri
  6. métricas de desempenho de entrega: Nicole Forsgren PhD, Jez Humble,

    Gene Kim. "Accelerate" menos de uma hora vários por dia menos de uma hora 0 - 15% @juliemarberri
  7. nosso time em janeiro: entre uma semana e um mês

    alguns por semana entre uma hora e um dia ??? @juliemarberri
  8. @burittica - VP of Engineering, Splice delivery matters engineering performance

    affects an organization’s ability to achieve goals beyond profit and revenue. “
  9. @burittica - VP of Engineering, Splice delivery matters whatever the

    mission, engineering performance can predict overall organizational performance “
  10. the most important characteristic of high-performing teams is that they

    are never satisfied: they always strive to get better. Nicole Forsgren PhD, Jez Humble, Gene Kim. "Accelerate" “ @juliemarberri
  11. data driven organizamos nossos processos e métricas com base em

    dados reais, fugindo assim de decisões embasadas em intuição. @juliemarberri
  12. reducing batch sizes reduces cycle times and variability in flow,

    accelerates feedback, reduces risk and overhead, improves efficiency, increases motivation and urgency, and reduces costs. Nicole Forsgren PhD, Jez Humble, Gene Kim. "Accelerate" “ @juliemarberri
  13. Nicole Forsgren PhD, Jez Humble, Gene Kim. "Accelerate" “ @juliemarberri

    teams with short merging and integration periods (less than a day) do better in terms of software delivery performance than teams using longer-lived branches.