批量用户故事快速估算方法

在启动一个大项目的过程中往往需要批量估算用户故事,这是一个有挑战的过程。一方面我们不想占用太多时间,另一方面又要求具备做计划需要的准确程度(够用的准确),同时得到完整的项目范围。在众多项目中我们尝试了多种做法,来应对不同规模用户故事的估算。

大规模的估算

对于规模在200个故事以内的需求,可尝试下面2种做法:

相对估算法

旨在短时间内获取相对精确的估算

相对估算法

步骤:

1. 业务人员给开发团队一个个介绍故事,并Timebox讨论的时间,如每个故事不超过2分钟。

2. 比较这个故事与已分析过故事的相对大小,并放在相对大小类似的列下。左边小,右边大。意见不一致时解释一下,再决策。

3. 过完所有故事后,针对有风险的区域做整体调整。比如多个故事完成一个大需求,前面评估时不考虑实现顺序,可能放到了一起,但实际工作中先做的故事工作量会大些,因此需要针对这些故事做些调整,分散它们的相对大小。

4. 把各列故事强制分组到斐波那契数列(1,2,3,5,8,…)或倍数数列(1,2,4,8,16,...)表示的相对大小列中,考虑合并类似大小的列,或分解一列中的故事到相邻的列中。

注意事项:

1. 需要的话大家提前讨论比较相对大小时的指导,如比较技术复杂性,需求细节复杂性以及需求的不确定性等。

2. 尽可能打破大家拿点数换算成人天的固有概念。

3. 要体现群体智慧的力量,而不是某一两个人的理解,可以使用估算扑克的方法判断大小。

看看相对估算法在实际应用中的场景:

相对估算法应用场景
相对估算法应用场景

估算2.0

一种更为强调纪律性和全员强制参与的相对用户故事估算方法


估算2.0

步骤:

1. 准备一个较大的桌子或地面、开发人员选出顺序。待估算的用户故事放置在一边。

2. 第一位开发人员,从待估算的用户故事中选择一个认为工作量适中的用户故事卡片,放置到准备好桌子的中间部分。

3. 第二位开发人员,从待估算的用户故事中选择出一个自己熟悉的用户故事,如果比刚才选择的用户故事大,就放在刚才故事的右边。如果比刚才选择的用户故事小,就放在刚才故事的左边。相似的话就放在刚才故事的下方。

4. 第三位开发人员可以选择移动刚才第二位开发人员的卡片位置,也可以选择放置新的卡片。如果挪动位置的话要说明自己的原因。

5. 重复第4步,并循环开发人员。需求、测试人员可以提出一些疑问。

6. 所有人对故事卡片位置没有意见之后,开始放置相对估算数字。

7. 先放置1,下一个人可以选择移动1,也可以选择放置新的估算数字。

8. 可以继续调整故事卡片,最后所有人对数字没有异议,结束整个过程。

注意事项:

1. 只有开发人员可以移动卡片。

2. 测试和需求人员进行提问和解释。

3. 需要持续写出故事的假设条件。

看看估算2.0在实际应用中的场景:

估算2.0应用场景
估算2.0应用场景

更大规模的估算

如果故事规模增加到数百个,上面的做法就显得耗时太长。在一个项目中我们采用下面的做法,在一天的时间里评估了500个左右的故事和接口。

大致步骤:

1. 先将故事按照业务模块分组贴到墙上。业务模块和故事间还可以加入一层叫特性(下图中的蓝卡)。

2. 多人共同识别出工作量为1的故事(下图中贴粉条的绿卡),就是那些工作量很小的故事,做为后续评估的标准。同时标记出工作量为0,即可忽略工作量的卡(下图中贴黑条的绿卡)。

3. 多人分头识别出工作量是2的故事,也就是比1大,但不至于大3倍的故事,把数字2写到卡片上。再分头依次识别出3,5,8,...的卡。遇到难以评估的卡也标记出来(下图中贴黄条的绿卡)。

4. 针对剩下的难以评估的卡做讨论,分解,再评估。清理掉评估用的各种临时条子。

5. 计算特性的工作量,也就是特性下故事工作量的和,以便于后面利用特性做交付计划。

6. 对于后端接口(后端团队的工作单位),由一位资深工程师按照相对估算法评估。

识别出做为标准的,大小为1的卡
各种标记
各种标记
孤独地评估后端接口中
清理掉各种条子后的结果

当然,在估算活动中还有一些基本原则和细节需要牢记在心,以确保快速和够用的准确,且听下回分解。

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