Wie du mit wenigen Daten dein Backlog in einen strategischen Vorteil verwandelst
Bei unserer Arbeit mit Organisationen, die sich durch agile Transformationen navigieren oder agile Projekte vorantreiben, stoßen wir immer wieder auf die gleiche Herausforderung: Der Mangel an Klarheit über Portfolio-Timelines und über die Verbindungen zwischen verschiedenen Projekten.
Das führt oft zu Unsicherheit und verpassten Chancen. Unsere Nachforschung, gestützt durch Gespräche mit Fachleuten aus der Industrie, bestätigt, dass ein effektives Forecasting-Modell entscheidend ist, um nicht nur aktuelle Projekte zu überblicken, sondern auch um die Erfolgswahrscheinlichkeiten, planerische Sicherheit und potenzielle Risiken möglichst präzise zu bewerten.
Mit „Daniels Team Forecaster“-Template zum aussagekräftigen Risikomodell für dein Projekt
Um das zu erreichen, haben wir ein intuitiv bedienbares Template entwickelt, das mit wenigen, leicht verfügbaren Daten ein umfassendes Risikomodell eines Projekts erstellt. Es visualisiert nicht nur den Fortschritt deiner aktuellen Vorhaben, sondern bietet auch datengetriebene Einblicke, die es dir ermöglichen, proaktiv Entscheidungen zu treffen und dein Team effizienter zu steuern.
„Zeig mir dein Backlog und ich sag dir, wer du bist.“
Um das Modell zu erstellen, brauchst du weniger Daten als du vielleicht denkst:
- Die Anzahl der in jedem Sprint abgeschlossenen Aufgaben, idealerweise mindestens 3-5.
- Die noch zu erledigenden Aufgaben in deinem Backlog.
Der Nutzen für dich:
- Zeitersparnis und Effizienz: Reduziere den Zeitaufwand für Planungsprozesse drastisch.
- Erhöhte Transparenz: Sorge für Klarheit innerhalb deines Teams und gegenüber Stakeholdern.
- Bessere Entscheidungsgrundlage: Nutze präzise Daten, um deine Projektlandschaft aktiv zu gestalten und Risiken zu minimieren.
Direkt starten: Hier bekommst du das kostenlose Team-Forecaster-Template inklusive Anleitung
Wir schicken dir das Template zu „Daniels Team Forecaster“ als Excel-Datei kostenlos zu, inklusive PDF-Tutorial, mit dessen Hilfe du direkt starten kannst.
Für tiefergehende Anwendungsfragen kannst du auch auf eine kostenlose Erstberatung und Demo des Templates zurückgreifen, bei der wir uns gemeinsam deine individuelle Situation anschauen.
Wer mittels Prognosen sauber planen möchte und damit auch entsprechende Anforderungen an einen engeren Rahmen bei gleichzeitiger Verlässlichkeit hat, wird sicher nicht darum herum kommen, in die Materie tiefer einzusteigen und sich mit Monte Carlo-Simulationen, Lead Time-Perzentilen, Vorhersageintervallen etc. zu beschäftigen.
Der Forecaster ist ein sehr niedrigschwelliges Werkzeug, der hilft, auch ohne Vorkenntnisse überhaupt die Problematik zu erfassen und einzuschätzen, wie relevant das für das eigene Arbeiten ist und daraus entsprechende Maßnahmen einzuleiten bzw. den Umgang mit dieser Art von Unsicherheit besprechbar zu machen.
Sprich: ein sehr wertvolles erstes Inkrement auf dem Weg zur individuell besten Prognose 😉
Vielen Dank für diesen interessanten Artikel mit dem Hinweis auf das Template :).
Der „Cone of Uncertainty“, wie er in der Grafik dargestellt wird, ist imho allerdings nur der erste Schritt hin zu besseren Prognosen, da er lediglich zwei Ereignisse betrachtet: das bestmögliche Ereignis, wenn die Performanz hoch ist und das schlechtestmögliche Ereignis, wenn die Performanz niedrig ist.
Dies sind nur zwei mögliche Pfade im gesamten „Ereignisraum“, die während einer Analyse der Durchsatzhistorie beschritten werden können. Beide für sich genommen mögen nicht sehr wahrscheinlich sein und der Ausgangsbereich kann sehr groß werden (z.B. unendlich groß, wenn die schlechteste Performanz bisher 0 Durchsatz hatte).
Um zu erfahren, welche Vorbereitungen getroffen werden müssen, um eine probabilistische Prognose zu erstellen, empfehle ich die Bücher „Actionable Agile Metrics“ und „When Will It Be Done?“ von Daniel Vacanti. Dies ist nicht mehr so simpel wie das präsentierte Template, es lohnt sich jedoch für den Fall, dass man Interesse an wahrscheinlichkeitsbasierten Vorhersagen hat.