Value Stream Management: ¿Qué métricas se utilizan?

Gabriel Casarini

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Value Stream Management: Midiendo resultados por Gabriel Casarini y co-autor Alonso Álvarez

En el artículo anterior de esta serie presentamos la taxonomía que propone Flow Framework para clasificar los ítems que viajan por un value stream de desarrollo de software. También analizamos cómo la distribución de esos ítems influye directamente en la sostenibilidad del trabajo del equipo y en la calidad del producto entregado a los clientes. 

Hoy comentaremos cuáles son las métricas que propone el Framework para gestionar y visualizar la actividad en los value streams. 

Las limitaciones de las métricas locales

Los principios ágiles y DevOps han tenido un enorme impacto positivo en la manera de trabajar de los equipos técnicos. Pero sigue habiendo un gran abismo entre estos equipos—que han aprendido a producir software de manera efectiva—y la forma en cómo las empresas abordan los proyectos de software. Los principios de la agilidad no han sido adoptados por los stakeholders de negocio. Lo vimos antes con Nokia. 

Los equipos técnicos llevan ya muchísimo tiempo extrayendo métricas para guiar sus procesos de mejora continua. Hay cientos de métricas disponibles para medir la eficiencia operacional y las actividades. Por ejemplo, con DevOps se puede medir la cantidad de despliegues por día, monitorizar la disponibilidad de los entornos, la tasa de éxito de las pruebas, etc. En los equipos de desarrollo medimos el avance durante los sprints inspeccionando los tableros, la cantidad de puntos de historia, número de bugs corregidos, nivel de complejidad ciclomática, cantidad de líneas de código, porcentaje de pruebas unitarias en verde…  

Todas esas métricas son muy útiles, pero son locales. Y además son operacionales—solo se refieren a las actividades y al proceso. Para cerrar la brecha entre IT y negocio necesitamos un nuevo marco de trabajo, más amplio, capaz de unir ambos mundos; necesitamos ir más lejos: examinar todo el value stream y ver el impacto de las actividades de los equipos sobre el negocio. De esta forma, con datos, se pueden tomar mejores decisiones. Por ejemplo, si hay mucha prisa para liberar una nueva versión a costa de sacrificar la calidad, este impacto debería ser visible en las métricas de calidad—antes vimos que la deuda técnica es un leading indicator de la agilidad del equipo y en consecuencia de la agilidad de la empresa para continuar innovando.

Las métricas de Flow Framework

Flow Framework propone utilizar 4 métricas para lograrlo. Son fáciles de comprender y representar visualmente y ayudan a ver tendencias, bloqueos, situaciones atípicas y tomar decisiones rápidamente. El objetivo es hacer visible el trabajo en tiempo realcomo los instrumentos de la cabina de un avión que informan a los pilotos de todos los parámetros durante el vuelo. 

Value Stream Management: ¿Qué métricas se utilizan?

Flow Framework utiliza estas métricas: Flow Velocity, Flow Load, Flow Time y Flow EfficiencyA continuación las analizamos en detalle. 

 1. Flow Load

Es la cantidad de ítems en curso en un momento dado. Representa la carga de trabajo activo y parcialmente completado—el WIP de Kanban. Si la carga es demasiado alta, el equipo no está siendo muy efectivo porque hay mucho trabajo en curso que posiblemente esté bloqueado o en espera. Si la carga es demasiado baja, estamos infrautilizando la capacidad disponible.  

Esta métrica ayuda a ver si el sistema está sobrecargado y el trabajo no fluye. Es lo que llamamos leading indicator porque anticipa el resultado de otras métricas: Flow Time, Flow Velocity y Flow Efficiency. Visualizando la carga del sistema, las áreas de negocio pueden ver el impacto negativo que tiene sobrecargar al equipo al 100% en la implementación de nuevas features—la sobreutilización de recursos es contraproducente en la producción de software. 

 2. Flow Time

Es el tiempo total que transcurre desde que un ítem entra al value stream hasta que se marca como completado. Se contabiliza todo el tiempo, incluidas las esperas y bloqueos. Como estamos hablando del tiempo total, es interesante señalar que los ítems no siempre siguen caminos lineales dentro del stream. Por ejemplo: si hay una incidencia que debe ser resuelta en 24 h, debería ser posible acelerar su viaje por las etapas del value stream para que llegue al backlog del equipo rápidamente. En Kanban, estas reglas que gobiernan el flujo se denominan políticas y queremos que sean explícitas y visibles a todos los stakeholders del value stream. El Flow Time es un buen parámetro a tener en cuenta en la revisión de las políticas. 

 3. Flow Velocity

Esta métrica representa la velocidad a la que los ítems fluyen por toda la cadena de valor. Más concretamente, es la cantidad de Flow Items terminados en un período de tiempo. Por ejemplo: “15 features completados en el último sprint”. Podemos utilizarla como medida de la cantidad de valor entregada a lo clientes a lo largo del tiempo.  

Cada value stream tiene una configuración y características que son únicas. Y por ello es importante tener en cuenta que la métrica de velocidad solo es apropiada para analizar la productividad y tendencias dentro de cada value stream concreto—más que para comparar varios streams diferentes. Sin embargo, si los contextos son similares, es relevante comparar. Por ejemplo: tiene sentido tener en cuenta la velocidad de un equipo como referencia si tenemos que implementar un marco regulatorio como GDPR en varios productos. 

 4. Flow Efficiency

Es un valor entre 0 y 100% que mide el tiempo que el equipo ha dedicado a trabajar sobre un ítem versus el tiempo total que el ítem ha pasado en el flujo de trabajo. Es la relación entre el tiempo activo y el tiempo total. La eficiencia nos indica cómo de fluido es el trabajo de los equipos. Si es la eficiencia de un ítem es muy baja, significa que pasa demasiado tiempo en espera—por ejemplo, esperando la aprobación de un experto que no está disponible. Si es muy alta, posiblemente haya bloqueos y cuellos de botella que no están siendo detectados correctamente. En general, la eficiencia de un equipo productivo no supera el 20%. 

Value Stream Management: ¿Qué métricas se utilizan?

La importancia de las métricas

Hemos visto que es importante contar con un marco de toma de decisiones que dé visibilidad sobre todo el flujo de entrega de valor—precisamente lo que Nokia no tuvo. El desarrollo de software es cada vez más vital para las organizaciones y es importante saber cuándo es más conveniente abordar, por ejemplo, una renovación drástica de las plataformas e infraestructuras sin poner en riesgo la viabilidad—o declive—del negocio.  

Flow Framework propone un marco basado en métricas para tener trazabilidad a lo largo de toda la cadena de entrega de valor y pasando por todas las fases: la ideación de la solución, el desarrollo, la puesta en marcha y operaciones. De extremo a extremo. De principio a fin.  

La siguiente imagen muestra gráficos de las métricas de Flow Framework. Cada tipo de ítem aparece representado por un color diferente. 

Value Stream Management: ¿Qué métricas se utilizan?

Nos queda pendiente analizar cómo mapear estas métricas con los resultados de negocio. ¿Es posible hacerlo? ¿Qué pasos habría que darHablaremos de esto en el próximo artículo. 

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Sobre el autor

Gabriel Casarini

Gabriel Casarini

Gabriel Casarini, Netmind Lead Expert, SAFe Program Consultant y Software Architect, siente pasión por desarrollar y liderar equipos. Se dedica a racionalizar equipos y organizaciones, impartir experiencia, motivar y enseñar qué es la agilidad y cómo hacer que los equipos de desarrollo sean altamente productivos. Su experiencia profesional se basa en la creencia de que la mejora continua y la adaptación son las únicas formas de optimizar verdaderamente los procesos de desarrollo, aumentar la calidad y ofrecer un mayor valor al cliente. Gabriel es un ferviente defensor y practicante de marcos ágiles, TDD y Lean Startup. También aporta una amplia experiencia técnica con la plataforma JEE y la integración de componentes, herramientas y marcos de código abierto. La combinación única de pasión y experiencia de Gabriel contribuye a su capacidad como formador, mentor, consultor y Scrum Master ágil para ayudar a los equipos a adoptar una visión integral y un enfoque de gestión ágil que supere el desafío en cuestión. Conecta con Gabriel en LinkedIn y consulta su blog personal , donde comparte su visión sobre el software y temas de ingeniería!
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