As métricas ágeis são indicadores quantitativos utilizados para medir o desempenho, produtividade e o progresso de um projeto de software em um contexto de metodologias ágeis. Essas métricas são baseadas em dados reais e usadas para ter uma percepção clara e objetiva do estado do projeto (Alura, 2023).
Algumas das principais métricas ágeis utilizadas para mensurar resultados incluem:
1. Lead Time (Tempo de Processamento Total): tempo total que um item de trabalho leva para passar por todas as etapas do processo;
2. Cycle Time (Tempo de Ciclo): tempo que um item de trabalho leva para ser concluído em um determinado processo;
3. Velocity: velocidade com que um time realiza seu trabalho, medida em story points ou outros valores;
4. Burndown de Sprint: gráfico que mostra a quantidade de trabalho restante em um sprint e a velocidade da equipe;
5. Custo: custos associados ao desenvolvimento do projeto;
6. Fluxo Cumulativo: métrica que demonstra o fluxo de trabalho em progresso e como ele está se movendo;
7. Throughput: taxa média de vazão, a quantidade média de entregas;
Essas métricas podem ser utilizadas para avaliar a performance do time, a qualidade final do produto e o status do planejamento, proporcionando insights valiosos para aprimoramento constante (Promove Soluções, 2023).
Além disso, a interpretação correta das métricas e estimativas é fundamental no desenvolvimento ágil de software, pois essas métricas fornecem dados valiosos sobre o desempenho do time e do projeto, permitindo identificar áreas de melhoria e tomar decisões informadas (Kodus, 2024).
Referências:
Alura (2023). Métricas Ágeis: como medir resultados em um Ambiente Ágil. Disponível em: <https://www.alura.com.br/conteudo/metricas-ageis-medir-resultados-ambiente-agil>
Promove Soluções (2023). Métricas Ágeis: como medir performance, qualidade e planejamento. Disponível em: <https://promovesolucoes.com/metricas-ageis-medindo-performance-qualidade-e-planejamento/>
Kodus (2024). Métricas e Estimativas de Software para times ágeis. Disponível em: <https://kodus.io/metricas-e-estimativas-de-software/>
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