RESUMO

A introdução do Ágil transformou a forma como as organizações trabalham. Menor tempo de desenvovimento para o mercado, custos baixos e melhoria contínua, gerando autonomia para que o time encontre a solução ideal para o momento. As métricas ágeis proporcionam insights sobre o processo atual e fazer ajustes necessários para melhorar o fluxo de trabalho. Isso ajuda a avaliar a qualidade de um produto, monitorar o desempenho da equipe e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Neste artigo discuti-se métricas ágeis que importam para o sucesso das organizações. Cita-se também algumas métricas ágeis e essenciais para o desenvolvimento de negócios de uma organização. A metodologia empregada é baseada na revisão literária utilizando-se de artigos relevantes de bases acadêmicas consistentes como (SciELO, ACM e IEEE), além de dissertações, teses e revistas conceituadas na temática.

PALAVRAS-CHAVE: Métricas Ágeis, Agile, sucesso nas organizações, Throughput, Lead Time, Cycle Time, Work Item Agile, Tempo Bloqueio

1. INTRODUÇÃO

Métricas não são nada além de padrões de medição (JÚNIOR, et. al., 2021). As métricas ágeis proporcionam insights sobre a produtividade durante os diferentes estágios do ciclo de vida de desenvolvimento de um software. Isso ajuda a avaliar a qualidade de um produto e monitorar o desempenho da equipe (DO AMARAL GONÇALVES, 2021).

Métricas ágeis são um componente essencial do processo de desenvolvimento (SOARES, et. al., 2019). Para empresas ou equipes que trabalham na estrutura ágil, métricas ágeis ajudam na avaliação da qualidade do software (SAMBINELLI, et. al., 2019).

Ao medir o quão produtiva uma equipe é, métricas ágeis ajudam a manter o desempenho da equipe sob controle. Se houver alguma brecha, eles as expõem nos estágios iniciais. Uma vez que os dados e seu uso são mensuráveis, é mais fácil trabalhar nas deficiências com a ajuda dessas métricas. Por exemplo, métricas de velocidade podem ajudar a rastrear a saída de uma equipe (OLIVEIRA, et. al., 2020).

Todo o conceito do Ágil, repousa na melhoria contínua (TORRES, 2022). Mas isso não é algo que se pode impor às equipes, ou seja, tem que vir de dentro. 

A entrega imediata é um componente importante da agilidade (SAMBINELLI, et. al., 2019). Mas não se deve ignorar neste caso. Equipes praticando melhoria contínua dão melhores resultados do que aqueles que não o fizerem (JÚNIOR, et. al., 2021). Mas ter uma melhoria contínua sustentável e eficaz não é fácil de se manter. É um processo de longo prazo e precisa de uma estrutura de gestão (OLIVEIRA, et. al., 2020). 

Além de melhorar a continuidade, entregar um produto de alta qualidade também é uma parte vital da agilidade (SOARES, et. al., 2019). Desta forma, o objetivo central deste artigo é discutir a importância das métricas ágeis para o sucesso de negócios de uma organização, evidenciando as métricas mais utilizadas no mercado para a viabilização e rotina de processos organizacionais. Justifica-se, pois atingir o equilíbrio entre esses dois (melhoria contínua e alta qualidade) pode ser desafiador. Isso dá origem à necessidade de métricas contra as quais as equipes podem medir o progresso e ajudá-las no autogerenciamento.  Elas também ajudam as organizações na entrega de valor. Ao mesmo tempo, a melhoria contínua torna-se parte do fluxo de trabalho sem muito esforço.

1.1 Exemplos de métricas ágeis importantes para o sucesso das organizações

Metodologias ágeis dão ênfase especial à qualidade porque o objetivo final é fornecer software de trabalho aos usuários (COSTA FILHO,                 et. al., 2021). O bug ou software inutilizável não é software de trabalho. A qualidade também se manifesta em aspectos internos que não são diretamente visíveis aos clientes, como qualidade do código, manutenção e dívida técnica.

Métricas ágeis podem ajudar os times a medir e visualizar o esforço gasto na qualidade do software e, em certa medida, os resultados desse esforço. Por exemplo, as métricas de teste, onde através de versões, sprints ou linhas de produtos, podem mensurar quantos bugs foram descobertos na produção – enquanto idealmente os bugs devem ser descobertos e corrigidos durante a fase de desenvolvimento. Ambientes ágeis exigem métricas bem compreendidas pelas equipes e que podem ajudar a aprender e melhorar os processos (RODRIGUES, et. al., 2021). 

Abaixo, discute-se algumas das principais métricas que auxiliam o desenvolvimento ágil, contínuo, com qualidade, seguindo as ideologias de (CARDOSO, et. al., 2020; FERRANCINI, 2019; BOSSE, 2019).

Vazão (Throughput): A vazão (throughput) mede o número de itens de trabalho processados de acordo com a duração da sprint ou iteração. A vazão (throughput) de entregas é fundamental na hora de estabelecer o gerenciamento do fluxo de trabalho, ajudando a entender o efeito do fluxo de trabalho no desempenho do negócio.  Com a coleta de dados e pelo uso da métrica, permite analisar como anda a produtividade da equipe, consegue monitorar a qualidade das entregas e se há uma estabilização neste volume. Os dados coletados nos permitem responder algumas questões: 

• Em um projeto com x itens de trabalho, quanto tempo meu time consegue finalizá-lo?
• Quantos itens de trabalho meu time entrega por interação ou sprint?
• Meu time tem um bom ritmo de entregas?
• Conseguimentos melhorar a qualidade de entregas?
• Meu time está criando uma tendência crescente de entrega?
• Algum fator tem bloqueado a capacidade de entrega da equipe?
• A vazão (throughput) também é importante para uma analise a categorização dos itens de trabalho (tagueamento), para identificar onde o esforço do time está sendo investido. Uma outra boa prática é usar um sistema que permita acumular dados históricos de taxa de transferência para apoiar nas tomadas de decisões.

Para calcular o Throughput com a seguinte equação: Throughput (média) = WIP (média)/ Lead Time (média).

No gráfico abaixo apresenta a quantidade de itens de evolução agrupados. E a linha verde indica a média móvel ou tendência de semanas anteriores.

Figura 1 – Diagrama de Vazão (Throughput)

Tempo de entrega (Lead time): mede o tempo total que o item de trabalho leva para percorrer o fluxo de valor, desde o momento em que o trabalho é solicitado até o momento em que é entregue. O lead time mede a duração do início ao fim. Isso inclui tempo de processo, bem como todo o tempo que o trabalho gasta em filas ou estados de espera. Uma parte fundamental de um time eficaz e focar nas métricas certas, e o lead time ajuda o time se tornar mais previsível ao quantificar a probabilidade da porcentagem de trabalho que será feito em um determinado período. Essa métrica é interessante para uma organização trabalhar o processo de desenvolvimento de software, da complexidade do código e na redução de seus prazos de entrega do time.

Para calcular o Lead time é medido na pespectiva do cliente, com a seguinte equação: Lead time (média) = WIP (média)/(Throughput)Taxa de saída.

Figura 2 – Diagrama de Tempo de entrega (Lead time)

Tempo de Ciclo (Cycle time): É o tempo de Ciclo é a quantidade de tempo que um time gasta realmente trabalhando na produção de um item de trabalho, medido desde o início da primeira tarefa até o final da última tarefa. É o tempo que leva para completar uma tarefa. Isso inclui o tempo gasto produzindo o item e os estágios de espera (quantidade de tempo que a tarefa fica ‘esperando’ no quadro) entre os tempos de trabalho ativos.

Portanto, entender o tempo de ciclo é o primeiro passo para medir com precisão. A fórmula para calculá-lo para cada item na pespectiva do processo interno, com a seguinte equação: Cycle Time = Tempo final – Tempo inicial.

Figura 3 – Diagrama de Tempo de Ciclo (Cycle Time)

Idade do item de trabalho (Work Item Age): Essa métrica indica o tempo decorrido que passa entre o início e a conclusão. A idade do item de trabalho é o trabalho de envelhecimento em andamento. A ferramenta de medição, neste caso, é o trabalho de envelhecimento em andamento. O uso da idade do item de trabalho é detectar o cronograma para tarefas inacabadas. Ao usar esta métrica, perceberá como suas tarefas atuais avançam e permite o controle da idade resultando em níveis significativamente mais alto de previsibilidade. Também pode comparar seu desempenho anterior no mesmo contexto do cenário atual. 

Figura 4 – Diagrama da idade do item de trabalho (Work Intem Age)

Tempo bloqueado (Blocked time): O Tempo de Bloqueio ajuda o time a discutir como reduzir o bloqueio e melhorar o desempenho do tempo de ciclo e a eficiência do fluxo. Significa que, devido a alguma razão, o cessionário não pode prosseguir com uma tarefa particular por causa de alguma dependência. Conte o número e a duração dos cartões bloqueados para medir o número de bloqueadores. Resolver os bloqueadores permitirá que se termine sua tarefa “em andamento” rapidamente.

Figura 5 – Diagrama de Tempo Bloqueado (Blocked time)

Velocidade (Velocity): A velocidade (Velocity) mede o trabalho médio que uma equipe faz durante um sprint. A precisão da previsão depende do número de iterações. Quanto mais iterações, mais precisa a previsão. A unidade de medição é horas ou pontos de história. A velocidade também determina a capacidade de uma equipe de trabalhar através de backlogs. À medida que o tempo passa, a velocidade tende a evoluir. Para garantir um desempenho consistente, é importante rastrear a velocidade. Se a velocidade diminuir, é um sinal de que a equipe precisa consertar algo.

Figura 6 –Diagrama de Velocidade (Velocity)

                  Diagrama de Fluxo Cumulativo: O Diagrama de Fluxo Cumulativo (CFD) não é uma métrica. No entanto, é uma ferramenta valiosa para medir: o tempo de execução (lead time), o tempo de ciclo (cycle time), vazão (throughput) e o trabalho em progresso (work in progress), garantindo a consistência no fluxo de trabalho em toda a equipe. O eixo X representa o tempo. O número de problemas está no eixo Y. O (CFD) mede o estado do trabalho em andamento Work in Progress (WIP), que descreve o andamento da taxa de entrada, taxa de saída, tempo de atravessamento, taxa de transferência, o tempo decorrido, trabalho completo, trabalho restante e escopo total do trabalho. Com isso, pode-se tomar medidas para rastrear e prever a realização de itens do trabalho e indicar a necessidade de agir sobre o fluxo e o process de melhoria. O diagrama fornece uma clara representação visual de gargalos. Pode-se analisar como os gargalos se formaram em primeiro lugar. Depois disso, a equipe pode tomar medidas para eliminá-los e fazer melhorias.

Figura 7 – Diagrama de Fluxo Cumulativo (CFD)

Métricas ágeis são centradas no desenvolvimento. Mas para otimizar os processos de produção, as equipes ágeis capacitam-se para oferecer melhor valor. Eles também se concentram na entrega rápida de valor aos clientes (TAKADA, et al., 2022).

• CONCLUSÃO

De qualquer perpectiva de negócio, fica claro que os esforços de melhoria devem ser focados em métricas. No tentato, alcançar um fluxo de trabalho constante não acontece por acaso. Leva tempo, saber quais métricas se encaixam melhor com os resultados de negócio para entregar valor de forma mais rápida e confiável para o time e organização. Foi apresentado várias métricas poderosas que fornecem insights importantes sobre o processo ágil. 

Métricas ágeis não devem ser impostas ou medidas pela organização, elas devem ser usadas voluntariamente por times ágeis para aprender e melhorar continuamente seu processo. Métricas não devem ser apenas números, elas devem ser o ponto de partida de uma conversa sobre processos e bloqueios que afetam a equipe. Métricas devem ser usadas para responder a uma pergunta específica sobre processos ágeis, não apenas medidos por causa da medição. Mesmo uma grande métrica, se usada sozinha, pode levar à visão do túnel, e incentivar equipes a maximizar essa métrica em detrimento de tudo. O uso de várias métricas em conjunto fornece uma imagem equilibrada da atividade ágil. Métricas que são excessivamente complexas ou não totalmente compreendidas, mesmo que forneçam bons insights sobre o trabalho de uma equipe, não são úteis para orientar as atividades do dia a dia.

Uma forma mais produtiva de medir a ágil é focar (e medir) o valor que a ágil pode trazer para as empresas. Isso não quer dizer que métricas de desenvolvimento ágil como velocidade e qualidade não devam ser medidas – longe disso. Esses pontos de dados são úteis, mas não deve ser o objetivo final.

REFERÊNCIAS

Bosse, Jacyara et al. Implementação de métricas ágeis integradas à plataforma GitHub. 2019.

Cardozo, Luiz Fernando et al. Um Guia Para Seleção De Métricas Ágeis De Gerenciamento De Projetos Para Organizações De Desenvolvimento De Software. 2020.

Costa Filho, José Romualdo da et al. Proposta de modelo baseado em competências para gerenciamento de atividades em projetos ágeis. 2021.

Do Amaral Gonçalves, Marcelo Luiz et al. Processo de transformação ágil em uma empresa brasileira de Telecom. Revista de Gestão e Projetos, v. 12, n. 1, p. 70-94, 2021.

Ferracini, Gabriel de Siqueira. Aplicação da metodologia ágil: estudo de caso na área de Customer Success em uma empresa de tecnologia. 2019.

Ferreira, Leonardo; Ribeiro, José Eduardo; Florian, Fabiana. Análise De Métricas Leans E Ágeis Para Auxiliar Na Tomada De Decisão Por Meio De Uma Ferramenta Desenvolvida Para Integrar A Uma Plataforma De Portfólio E De Projetos. 2019.

Junior, Silvio André Vital; Sobral, Eryka Fernanda Miranda; Andrade, Rômulo César. Métodos Ágeis Seguindo O Modelo Cerne Para Gestão De Uma Incubadora. Revista Livre de Sustentabilidade e Empreendedorismo, v. 6, n. 3, p. 201-230, 2021.

Akoka, J., Comyn-Wattiau, I., & Laoufi, N., 2017. Research on Big Data–A systematic mapping study. Computer Standards & Interfaces, 54, 105-115. [Online]. Available: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii /S0920548917300211. Kanbanizi (2022) Cartão de tempo perfurado. Disponível em: Blocked-card.png (1768×845) (kanbanize.com). Acesso em: 15 julho de 2022,

Motta, Taianne Valerie Alves et al. Análise quali-quantitativa sobre a influência da diversidade na produtividade de equipes ágeis: um estudo na indústria. In: Anais do VII Workshop sobre Aspectos Sociais, Humanos e Econômicos de Software. SBC, 2022. p. 31-40.

Oliveira, Luisa Mafra de et al. Modelo De Gerenciamento Ágil De Projetos Utilizando A Metodologia Kanban: aplicação em uma empresa de software. 2020.

Rodrigues, Eliane Lima. Métodos ágeis e aprendizagem organizacional em empresas orientadas a projetos. 2021. Tese de Doutorado.

Sambinelli, Fernando et al. Estratégias para criação de valor para o cliente em equipes ágeis de software. 2020.

Soares, Bernardo Dalpiaz et al. Diagnóstico de métodos ágeis para empresas do segmento de tecnologia da informação e comunicação. 2019.

Takada, Mariana Yumi; Matsuda, Patricia Mari; Maclennan, Maria Laura Ferranty. Validações de entregas em produtos desenvolvidos com métodos ágeis em uma startup Edtech. Gestão e Projetos: GeP, v. 13, n. 1, p. 77-98, 2022.

Você pode ler a revista online aqui no site ou realizar o download. Para isto basta acessar o menu superior Edição Atual e Anteriores, escolher o ano, rolar a página para encontrar a edição desejada. Clicar no botão Ler Online ou Download.

Ew Sistemas TI.