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敏捷项目的可视化

敏捷项目的可视化

敏捷事关“整体团队”经验。我们在一起做计划、在一起编码、在一起测试、在一起检视过去,以便团队中的每一个人都能达成一致的共识。然而,随着项目增大,团队开始迷失在大堆的用户故事里,很难让每个人都能看到相同的全景图(big picture)。本文讨论了可视化全景图的各种方法。不仅可用于负责人和管理者,更可以用于每一个人。

在理想的情况下,敏捷团队应该针对当前迭代提出清晰的计划,而后续的发布计划可以较为粗略。而事实上很多情况是,团队在当前迭代只是急于实现下一步的小创意。他们完全忽略了全景图。通常会有这样一种情况:这张图保存在一个角色的脑中,比如团队领导、业务分析师、项目经理、产品经理、甚至是ScrumMaster。这往往是由于他或她没有真正地推动自组织所导致的。这一现象在某些情况下还是可以接受的,比如一个不重要的短期项目,但在许多情况下,这会造成恶劣的后果,当团队偏离轨道时他们也什么也察觉不到,因为他们觉得所有的工作都还在正常地运转。

商业价值

在很多时候,我们在一些伟大想法(这可能来自于公司创办人、部门主管、顾客群或社区)的基础上去规划一些事情。在我们的现实世界中,这些想法通常不是静态的,它在不断地发生着变化。如果能够精确地看出项目进展全景图(big picture),可以使我们具备更多的洞察力,帮助我们保持正确的运转方向。

例如:你的大老板洞察力到通过LinkedIn登录将是一个很有杀伤力的特性,它对于渗透到尚未开发的专业市场很有帮助,但是,一旦传达到产品经理那里,在种种原因影响之下信息沟通产生了畸变,而且优先级未被正确理解。用以连接的API不是现成的。你的生产环境上还有5个其他的问题,以及许多其他正当的理由,导致你没有把这项新功能安排上日程。到最后,距离发布日期还有不到一半的时间了,你们甚至还没有开始这个集成功能的开发。最好让你的老板和团队能够从一开始就知道这种差异,而不是拖到最后。

有时候,团队迷恋在次要特性的技术问题上,投资过高而业务价值回报较低。假设,团队为了努力解决与FourSquare的集成,在前3个迭代中已经花费了一多半的精力,了解到这一点的产品经理会决定说“算了吧”,然后继续前进。

那么,我们如何使这些信息可见呢?

燃尽图(Burndown Chart)

产品燃尽图是敏捷团队经典的进度可视化工具,它非常有效的描绘了团队进展的速度和生产能力。它可以基于数百个故事的故事点和状态精细地展示概要。它有自己独特的美,但只有这些可能还不够。假设你已经按时达成了目标,但却发现这是一个错误的目标!燃尽图可以判别完成的时间,但不能判别完成的内容。下面这张虚构的燃尽图(来自Mike Cohn的《敏捷估算和规划》)显示,在迭代2末端追加了一些范围,然后一切都回到了预计的轨道上。

我们如何可视化全景图?这里有几个技巧。

史诗故事(Epic)

史诗故事从根本上说只是大的用户故事。凭借Mike Cohn和他《敏捷估算与规划》一书,这个术语已经被广泛采用。然而,史诗故事和类似的术语(如主题和特性)在不同的敏捷团队有着不同的应用,但无论在哪一个团队中,它们都是为用户故事进行分组的技巧。在他自己博客的一个评论中,Mike Cohn提到,最初是Kent Beck向他解释了史诗故事这个术语。这里有摘自该博客的一些定义:

1、我们将一个特定的故事称为史诗故事时,并没有什么特殊的界限。它的意思只是“大的用户故事”。

2、“主题”是一系列用户故事。我们可以把关于月度报表的故事分为一组,并拿条橡皮筋把它们束起来,然后称之为“主题”。

这也意味着史诗故事与主题之间是无关的。下面的图片可以帮你更好地去理解。

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Mike作出一个有趣的总结,“把一个故事称为史诗故事有时能传达额外的含义”。比如说这个故事估计会很大,我们需要将它分解为一些较小的故事。

精益人还介绍了其他术语,如MMF(最小市场特征或最小市场特征集Minimal Marketable Feature or Minimal Marketable Feature set)这是另外一种定义需求的方式。MMF通常比故事更大,于是许多人已经将它视为史诗故事了,但是它比刚才的大故事有更多具体的定义。如果你发布的东西有客户来买,功能再少了客户就不买了,这样的最少特性集就是MMF。如果它没有市场,可能是它太小了,而且不能分解出更大的故事。一个或多个MMF与最小可用产品(MVP)一起发布。因为精益企业(Lean Startup)活动的出现,最近这个词已经非常流行。

于是我们有了史诗故事、主题和MMF。现在该怎么办?我们如何使用它们,以帮助我们获得更好的全景图?

故事映射(Story Mapping)

故事映射模式因Jeff Patton而流行起来,它是大量待处理故事(backlog)的可视化方式。按照Mike Cohn对史诗故事这一术语的描述,故事映射只不过是一张史诗故事地图,它们所有的子故事都在一面大墙上。主干(backbone)包含一个有序的史诗故事列表,当列出子故事时,你认为要讲述哪些故事,就像骷髅人(walking skeleton)那样在主干下排出优先级(编辑注:即,在只有骨架没有肉的状态下开始行走)。下图出自《新用户故事待办工作是一张地图(The new user story backlog is a map)》一书,由Jeff Patton写于2008年。

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如下,杰夫描述了故事映射的用法。

当这个项目正在运行时,它成为我们冲刺或迭代计划的公示板。我们直接在示意图上识别或划分出要在下一次迭代中去构建的故事。在迭代期间我们将不只放置故事,我们采用任务墙去管理它们的开发——但这个故事示意图放在规划墙上提醒我们什么是全景图,我们已经取得了多少进展。

故事映射的确是一个把大量待办工作组织起来的好方法。相比平白直叙地描述待办工作,它可以更好地去讲述一个故事。在同一骨干项目(如史诗故事)下把故事分组,帮助我们可以在更高的级别上沟通,效果优于在详细故事上的沟通。它也非常有助于挑选最小可用产品部件,你或许需要从各个骷髅人的一个(顶层)点堆积组成一个最小可用产品。

然而,有时候你只需要一张单独的图片来描绘项目概要。你已经给老板展示了燃尽图,但它表达的是“什么时候”而不是“什么”。你很希望老板在大故事映射墙上花些时间,但事实很难如愿。我们该怎么做?是否还有其他选择?

停车场图(Parking Lot Diagram)

由Mike Griffiths写于2009年的《重新讨论停车场图——使用区域去展示成就(Parking
Lot Diagrams Revisited – Using Area to Show Effort)》书中,提到了一个有趣的全景图可视化技术——“相对尺寸”停车场图。

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红绿灯颜色代表了紧迫感,如红色意味着它已经错过了进度,而绿色意味着它可以满足最后期限的要求。因为大多数项目仍然在向最后期限进发的进程中,所以它们一直用黄色来表示。相对尺寸是原始尺寸停车场图的改进版。较大的矩形表示它有较大的估值(在故事点中)。作者指出,该图很容易理解,但在PowerPoint中很难用手工来绘制。博客还提到了一些其他想法,包括一个简单的按比例缩放的柱状图,它比较容易用Excel绘制或编码实现。

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树图(TreeMap)

另一种可视化方式是通过树图(也称作热力型地图(Heatmap))可视化大型产品的待办工作。这个方式由Mike Cohn写于2008年,我觉得用它来记录大型和复杂的数据集很有意义。尽管写于几年前,Mike迈克在最近的评论中仍坚持认为,它一直是展现大型项目的最佳方法。

“是的,我仍然认为这是可视化大型产品待办工作的最佳方法。树图已经经受住了时间的考验,比如图形化股票市场,所以在最近这段时间,对我们来说它依然是一门好的技术,我不希望它们被替代 [Mike Cohn,2012年5月11日]。”

下面这张树图源自Eidos beta版最近的待办工作,是通过Google Chart Tools API绘制的,我所在的公司正致力于这个敏捷项目协同工具。深绿色的块表示下一步的史诗故事已取得一定进展,它们的面积与史诗故事的规模(所有故事的故事点总和)成比例。此树图告诉我们,因为已经完成了许多大型史诗故事,Eidos的beta版本差不多准备就绪了。

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这些图片提供给我们不错的今日快照,但它不能告诉我们关于过去和未来的任何信息,因为这里只有两个维度的数据,比如在本例中,只有史诗故事的规模和状态,但没有时间维度。

镖靶图(Dartboard)

下面的镖靶图,由Nicholas Muldoon在《针对产品的史诗故事(Epic)可视化》中提出,每个史诗故事图形化的“计划”由每块区域来表示。每个方块符号是一个故事。最内部的圆圈是当前版本,在它外围的4个圆圈是接下来的4个版本。圆圈外面的符号是计划外的故事。红绿灯颜色代表故事已完成的程度,从红色、黄色到最终的绿色。

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尽管该图显示了时间维度,但它并不能真实地显示出故事之间所需的相对努力。也许,以每个符号的大小去反映它相对的规模,可以很容易地将它进一步增强。

面积堆叠图(Stacked Area Chart)

在Eidos中,我们正在研究如何去有效地可视化全景图。还有一个方法是面积堆叠图。本图不仅显示相对规模和状态,并且显示进度已经历的时间。例如,针对故事板(Storyboard)和故事卡(StoryCard)上的史诗故事,你可以看到我们从开始到现在所有的工作进展,以及我们刚刚在迭代6中提交的迭代计划和附件。

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带有史诗故事条的增强型燃尽图

还有一个方法是在燃尽图下显示史诗故事进度,原始Eidos截图如下。在燃尽图下的条形图中,每个色块代表每个史诗故事的故事点总数。在其他图中,增强的燃尽图还能显示每个史诗故事“还剩哪些”没有实现。

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总结

所有这些可视化方法都在努力解决同样的问题,比如在时间、规模和需求组等不同维度概括大型、复杂的数据集。更为复杂的数据与可视化,你就需要去更加自动化地表达全景图。

让我们再来回顾一下所有已讨论过的可视化。关键的不同在于维度和打算要可视化显示的内容。很明显,如果采用了仅显示某时间点的截图(如树图),就无法显示各时间段上的数据(如燃尽图)。

行走的code
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