Técnicas de estimativas ágeis

Neste post, vamos abordar técnicas de estimativas ágeis, conceitos de planejamento adaptativo e recomendações de uso, baseado nas fases do ciclo de vida de gestão de projeto ágil. Também como prover visibilidade do projeto em múltiplos níveis da empresa.

O planejamento adaptativo, utilizado na gestão ágil, adota um processo contínuo (realizado ao longo do projeto) que oferece mecanismos de atualizações frequentes. Esta flexibilidade permite reduzir os riscos, entregar valor de negócio antecipadamente e maior visibilidade.

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Na iniciação do projeto, as estimativas são feitas em alto nível para apoiar as análises de investimento. E são refinadas continuamente durante todo o projeto. As técnicas de estimativas são colaborativas, e assim, todas as pessoas apropriadas devem ser incluídas no processo.

A maioria das técnicas utilizam unidades relativas, por exemplo o uso de pontos facilita a comparação entre os itens que estão sendo estimados (ao invés de estimar em “dias” diretamente), evitando “prever o futuro”, onde algumas leituras sinalizam que é uma dificuldade do ser humano.

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Abordagem de estimativa em alto nível para backlog grande com muitos itens a serem avaliados. Os itens são estimados em PP, P, M, G e GG, de acordo com as discussões e decisão comum/colaborativa das equipes. É uma forma rápida de ter uma ideia do tamanho total do backlog.


Planning Poker

Recomendado para estimar user stories (ou das tarefas) em quantidade relativamente pequena de itens (até 10). Os participantes, em geral, realizam votações utilizando a Sequência de Fibonacci. Quando há grande divergência nas pontuações, a votação é repetida até o time obter um consenso sobre a precisão da estimativa. A boa prática é trabalhar com até 13 pontos.


Affinity Mapping

É uma técnica que envolve agrupar os itens em categorias ou coleções similares. Utilizada para garantir que as unidades de story points se mantêm consistentes ao logo de todo o projeto.

A forma de triangulação oferece uma visão comparativa das estimativas e permite verificação. Pode ser uma alternativa quando há um grande número de histórias a serem estimadas, acelerando o processo de estimativas consideravelmente.

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