• Siguen los principios ágiles. Enfócate en entregar valor, en que el cliente esté involucrado, etc.
• Miden resultados, no valores. Un entorno ágil debe maximizar el valor que se entrega, los resultados deben ser medidos en términos de valor entregado al cliente.
• Siguen tendencias, no números. Estudia información agregada, no te pierdas en los detalles.
• Se centran en un pequeño conjunto de indicadores y los diagnostícan. El exceso de información puede oscurecer tendencias importantes.
• Son fáciles de obtener. Lo ideal es la automatización.
• Muestran, en vez de ocultar, su contexto y las variables significativas.
• Proporcionan lo necesario para provocar conversaciones significativas sobre métricas.
• “Feedback” frecuente y regular. Para ampliar el aprendizaje y acelerar la mejora de procesos, preferentemente las métricas deberían estar disponibles en cada iteración.
• Pueden medir el valor (producto) o el proceso. Dependiendo de dónde estén los problemas, considerando la audiencia adecuada para cada medida y documentando el contexto.
• Refuerzan la idea de qué es “calidad suficiente”. Lo que es «suficientemente bueno» debe venir de los clientes, no de los desarrolladores.
Fuente: Appropriate Agile Measurement: Using Metrics and Diagnostics to Deliver Business Value
- Truco (con IA o sin ella) para espiar (legalmente) a tu competencia - 6 marzo, 2025
- Lo que NO te aconsejo hacer si quieres que SI se valore tu conocimiento - 27 febrero, 2025
- Como una PIZZA te puede dar una clase magistral de IA - 20 febrero, 2025
Pingback: Bitacoras.com
Es bueno obtener estas caracteristicas de métricas, el problema es obtenerlas o no??? jajajaja definir objetivos, mecanismos de obtención, interpretación etc. Sería bueno que alguien hiciera más estudios de métricas comúnmente usadas en contextos ágiles tanto orientadas al producto como al proceso.
Saludos