Скажи, как ты будешь измерять мою эффективность, и я скажу, как я буду себя вести.
Э. Гольдратт
Самые важные вещи нельзя измерить.
У. Деминг
Чтобы узнать, посолен ли борщ, достаточно опустить в него два электрода, а затем пустить по ним ток. Если появится запах хлора, значит, борщ уже посолен.
В физике есть такое понятие, как эффект наблюдателя: если над системой ведется наблюдение, оно вносит изменение в ее поведение. Очень интересно этот эффект проявляется в организации работы команд разработчиков (да и в любых производственных процессах). Как только мы начинаем считать любые метрики, мы вносим изменения в поведение команды и отдельных ее членов.
Не навреди
С точки зрения управления мерить в численном виде (вводить метрику) – идея, на первый взгляд, очень здравая. Мы получаем точные данные и на их основе производим необходимые действия. Однако, к сожалению, не все так просто: как только мы вводим метрику, поведение команды начинает меняться. Команда и каждый ее член начинают подстраиваться под введенную нами метрику.
Далеко за примерами ходить не надо. Все знают понятие «индусский код»: как только разработчикам начинают платить за количество написанных строчек кода, они начинают писать больше кода, зачастую бессмысленного, забывают о рефакторинге, так как его делать становится невыгодно, и т. д. Таким образом, наше начинание по замеру производительности оборачивается против нас.
Можно попробовать сократить количество дефектов в продукте, для чего считать, сколько ошибок сделал каждый разработчик. Лучших работников будем награждать бонусами, а к худшим применять санкции. Все просто и прозрачно. На деле получится по-другому: разработчики будут спорить по каждой ошибке с тестировщиками, появится боязнь и желание избегать рисков. В результате мы получим отсутствие инициативы и нежелание выполнять поставленные задачи (меньше задач – меньше ошибок).
Подойдем с другой стороны и будем считать, сколько ошибок находят тестировщики. В этой ситуации также появятся косвенные эффекты, ведь каждый тестировщик будет расценивать малейшее отклонение как дефект.
Вывод из приведенных выше примеров простой: при введении метрик необходимо руководствоваться прежде всего принципом «Не навреди».
Что делать
Проанализируйте, как измерения могут повлиять на поведение команды и отдельных ее членов. Причем анализ надо проводить в первую очередь по поводу неочевидных аспектов, которые могут проявиться не сразу. Подумайте, какие метрики могут послужить основой для обсуждений, например, на ретроспективах, если вы используете Scrum. Может быть, ваши измерения в действительности никому не нужны и вы меряете просто потому, что можете мерить?
Посчитайте, сколько времени у вас уходит на сбор информации по метрикам. Весьма вероятно, что этот процесс можно автоматизировать, в особенности если мы говорим о метриках кода, метриках качества и т. п.
При внедрении метрик, как и любых других инноваций, хорошо использовать цикл Деминга Plan-Do-Check-Act («планирование-действие-проверка-корректировка»), чтобы у вас была возможность получить обратную связь от команды и внести изменения в случае необходимости.
Глава 5. Управление контрактами
Сроки и долгосрочное планирование в Agile
Существует мнение, что в гибких методологиях планирование либо отсутствует вообще, либо носит краткосрочный характер.
Задача классического управления проектами – сделать проект в срок, в рамках бюджета, полностью реализовав функционал и соблюдая установленные критерии качества. Давайте рассмотрим первую составляющую – сроки.
Главной причиной появления этого ограничения проекта является недоверие. Оно может быть между заказчиком и исполнителем, менеджментом и командой и т. д. Наличие сроков создает ощущение управляемости, но приводит к недопониманию и еще большему недоверию, образуя замкнутый круг, компоненты которого усиливают друг друга.
А между тем это, как ни парадоксально, очень точная метрика. Два программиста в команде правят примерно одинаковое количество строчек за один и тот же промежуток времени. Конечно, необходимо много условий (схожие задачи, наличие стандартов кодирования, например максимальная длина метода, отсутствие дублирования, рефакторинг и т. д.), но все же метрика достаточно точная… если не использовать ее как оценку производительности.
