用户故事估算-故事点与理想时间

无论一个项目规模多大,采用哪种管理方法,估算与计划对项目管理来说都是必须的,很多重要的决策都依赖于估算的结果。下面我们一起梳理一下敏捷估算中常用的两种估算单位。

在敏捷实践中制定计划时,需要首先知道这个软件的总规模,进而根据团队速率推算出完成所需的时间。

用户故事估算-故事点与理想时间

首先对所有必须完成的功能特性进行估算,然后,把估算结果加到一起,可以得到项目的总体规模,最后根据团队的历史冲刺速率,推算出完工需要几个冲刺的时间,把这个时间制成日历表,就得到了项目的初始进度计划。

故事点和理想时间

敏捷中常用的度量规模的方法有两种,故事点和理想时间。我们先通过一个例子看一看这两种度量方式的区别:假如我们有一批沙子被堆成不同的沙堆,有大有小 ,需要把它们从A搬到B,现在要估算一下所需的时间?

用户故事估算-故事点与理想时间

方法1:  分别估算出每个沙堆运过去所需的时间,然后把这些时间加起来,就得到了完全搬过去所需要的总时间。

方法2:先估算每个沙堆的相对规模,然后把每个沙堆的规模加起来,再根据现有团队一小时可以运多少沙土来算一下,就可以得到全部运完所需的时间。

我们把第一种估算叫做绝对估算,理想时间就属于绝对估算方法的一种。第二种估算叫相对估算,故事点则属于相对估算方法的一种。

理想时间

所谓理想时间是指是理想情况下,剔除所有外围因素之后完成一件事所需投入的时间。比如:

有人问你一场美式橄榄球比赛要多长时间?

你可能回答60分钟,因为一场有四节,每节15分钟,所以一共六十分钟。你也可能回答大约需要两个小时。这两种答案实际都是正确的,区别在于 第一个答案是剔除了所有外围活动之后比赛所需的时间,从这个角度看,一场橄榄球比赛六十分钟非常准确。第二个答案给出的是一场橄榄球比赛总体耗时,很可能算上了由于犯规 、暂停等意外所消耗的时间。

我们所说的理想时间指的就是理想情况下完成工作所需要投入的工作量,这里指的是花在这个事情上的时间总量,不是从开始做这件事儿到这件事儿完成的时间间隔,一个1理想人天的工作,完全有可能经过三天甚至更长时间才能完成。在进行估算时,我们会做如下假设:

  1. 你所估算的故事是你将要处理的唯一工作。
  2. 处理这个故事所需一切外部条件在你开始工作时都已经被准备好。
  3. 处理这个故事过程中不会被打断,不存在接电话、开会、上厕所、请假等情况。
故事点

 用户故事估算-故事点与理想时间

生活中你去西餐厅点饮料 会点 小杯  中杯 大杯 超大杯 。这都是相对的概念,故事点也是一样道理,反应了一个故事的相对大小。

使用故事点估算时一般会通过设置一个基准故事作为参照,估算出其他故事相对基准故事的大小,使用故事点估算时我们更关注的是相对大小,至于点数本身反而没有那么重要,我们需要确保2个点故事的工作量大概相当于1个点故事的两倍,一个20点故事的工作量大概相当于一个40点故事的一半。

故事点可以看做是工作量、风险和不确定性的函数。其本质上还是关于工作量的估算,风险、不确定性、复杂度、未知因素以及其他相关的事,仅在会影响工作量时才应被考虑。如果某些事确实很复杂,但却不会影响实现特性所花费的时间,那么它就不应该对估算产生影响。

两种估算方法的区别

表面上看上面两种方法都得到了我们想要的时间,但是两种方式实际有着非常大的区别。

01
理想时间

理想时间估算强调了完成每件工作所需的时间,这种方法很难避免人与人之间能力差别带来的误差。当团队人员、能力、外部条件发生变化时,绝对估算的结果很容易因为外部条件变化而不得不重新估算。

随着团队能力的成长,一个理想时间所代表的实际工作量也是在动态变化的,理想时间估算也不容易量化出这类变化。

使用理想时间估算可以让团队更容易理解,可操作性更强,更利于团队与内外部干系人沟通解释。

02
故事点

故事点估算是相对值,相对稳定,不会随着团队能力改变而有较大变化,且利于快速重新评估计划;

可以更方便的评估团队生产效率的变化趋势;

通常估算过程可以更快速;

可以降低个人能力差异对估算结果带来较大的影响;

综合考虑以上原因,多数敏捷实践者都会建议团队尽量选择相对估算方法。

如果你们选择使用理想时间的方式进行估算,还需要注意应该避免按照角色或者分工来估算,比如 一个故事 估算 前端需要2理想人天,后端需要1理想人天,测试需要2理想人天。这种估算方法违背了敏捷强调的”我们是一个整体“的价值观,它进一步强化了每个人的角色标签,并且为制定计划和跟踪进度增加了额外的工作量。所以除非极特殊情况,尽量避免这么做。

好了,关于用户故事估算方式的分享就到这里了,哪种方法更适合你的团队呢?欢迎在评论区留言。

 

来源:敏捷工坊,本文观点不代表自营销立场,网址:https://www.zyxiao.com/p/128468

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