L'analyse est le fondement d'une meilleure planification agile

Planification agilePar nature, l'agilité est rapide et adaptable, permettant des modifications au besoin. Cependant, un processus conçu pour être flexible peut aussi être influencé par des facteurs subjectifs, comme la perception qu'a l'équipe agile des fonctionnalités prioritaires pour chaque user story.

La véritable objectivité dans la planification agile ne s'obtient que par l'utilisation des données et de l'analyse. Les données révèlent la réalité des processus et leurs résultats concrets. DevOps Le travail consiste à analyser les données afin de déterminer quelles fonctionnalités et quels récits ont de la valeur et en apportent réellement, par exemple en améliorant l'expérience utilisateur ou en augmentant les revenus. Les données sont l'outil qui permet de distinguer les résultats mesurables des suppositions.

Sans données, il peut exister un décalage entre le travail accompli et son impact positif sur les utilisateurs, ainsi que sa contribution à la réalisation des objectifs commerciaux prioritaires. L'absence de données peut même conduire à une définition arbitraire des priorités. En revanche, dès lors que les données sont disponibles, les parties prenantes de toute l'organisation – et pas seulement les équipes de développement – ​​peuvent répondre de manière scientifique à ces questions essentielles :

1. Quelles sont les fonctionnalités les plus importantes pour nos utilisateurs ?
2. Comment pouvons-nous améliorer nos processus ?
3. Offrons-nous une valeur maximale de manière efficace ?

Le retour d'information des données oriente la vision et élimine le caractère parfois arbitraire du processus décisionnel.

Voici plusieurs exemples de la manière dont l'analyse des données peut être utilisée pour améliorer la planification agile et l'orienter vers de meilleurs résultats qui produisent une valeur concrète :

• Prioriser les récits utilisateurs
• Utiliser les données de retour d'information pour éclairer la planification des versions
• Évaluation des performances en sprint
• Identifier les opportunités d'optimisation des processus
• S'adapter rapidement pour répondre aux besoins changeants du marché
• Déterminer les nouvelles fonctionnalités dont les clients ont besoin

Prioriser les récits utilisateurs en fonction des résultats commerciaux prévus

Il est important d'évaluer tous les retours d'information. La valeur que les opportunités de co-création peuvent tirer des objectifs commerciaux, tels que le chiffre d'affaires ou le lancement de produits, peut également provenir des retours passifs et actifs des utilisateurs ou des clients.

• Rétroaction passive Cela inclut des indicateurs tels que l'utilisation active quotidienne de certaines fonctionnalités et les rapports d'erreurs des utilisateurs.
• Rétroaction active Cela inclut les enquêtes, les plaintes des utilisateurs et les demandes.

L'exploitation des données issues de ces retours permet de mesurer objectivement les scénarios utilisateurs susceptibles d'avoir le plus grand impact. Par exemple, la combinaison de métriques utilisateur et de retours clients peut identifier certaines tâches de la plateforme présentant une latence élevée, corrélée au taux d'abandon. Il est alors possible de réduire la latence, de diminuer le taux d'abandon et d'améliorer l'expérience client.

Gardez à l'esprit que de nombreuses méthodes courantes de priorisation des user stories sont subjectives, telles que : Moscou et poker prioritaireDe plus, de nombreuses décisions importantes sont laissées à la discrétion du Product Owner ou des équipes agiles. Malgré leurs bonnes intentions, si elles sont prises sans données, il ne s'agit que d'une supposition. L'intuition ne peut être le seul guide des responsables Scrum, qui ont tendance à privilégier les user stories les plus utiles. Des considérations internes, comme le temps de mise en œuvre, peuvent également dissuader les équipes Scrum de prioriser les user stories les plus pertinentes.

Utiliser les données de retour d'information des services, des tests, de la sécurité et des opérations pour éclairer la planification des versions

L'application d'analyses provenant d'autres domaines est similaire au cas d'utilisation ci-dessus concernant la priorisation des récits utilisateurs, mais à une échelle plus large, celle de la planification des versions. Agile et DevOps Les équipes ont besoin de retours d'information provenant des services, des tests, de la sécurité et des opérations. Solliciter ces retours permet d'identifier les priorités essentielles pour leurs déploiements. Se focaliser uniquement sur les fonctionnalités les plus attrayantes ne suffit pas. Il est indispensable de disposer de données solides pour étayer ses choix.

Le retour d'information sur les données est une étape cruciale de DevOps. Ça fait partie du diagramme en huitMais cet aspect est souvent négligé. On demande rarement aux équipes de développement d'ajuster leurs pratiques ou leurs priorités en se basant uniquement sur les retours d'expérience des opérations. Pourtant, ces retours peuvent être essentiels pour optimiser la création de valeur à toutes les étapes du projet. Les données peuvent révéler des changements critiques à apporter aux produits et permettre d'intégrer des éléments importants au calendrier de déploiement.

Par exemple, les signalements de vulnérabilités dans les tests de sécurité indiquent qu'il convient de déployer des efforts pour combler les lacunes en matière de protection.

De même, les rapports d'opérations générés à partir de des analyses qui mesurent le risque de changement Ces informations permettent aux équipes de développement de prendre connaissance des pratiques susceptibles d'entraîner des défauts, voire des incidents. Les responsables du développement peuvent ainsi exploiter les données issues de tous les systèmes d'information clés pour identifier et corriger les pratiques, équipes, individus ou corrélations d'éléments de configuration qui constituent des sources de risques liés au changement.

Évaluation des performances du sprint et des résultats commerciaux

De nombreuses équipes agiles sont guidées vers des résultats escomptés, mais les résultats réels ne sont pas toujours mesurés. L'évaluation des performances devrait être introspective et non perçue comme un moyen de sanctionner les mauvaises performances. Les équipes peuvent se demander : « Qu'est-ce qui a bien fonctionné ? » et « Comment améliorer les choses ? » au lieu de simplement : « Qu'est-ce qui n'a pas fonctionné ? »

Un bon exemple d'outil d'évaluation est un Tableau de combustionCe graphique illustre la progression du travail au sein du sprint, en fonction des étapes clés. Ces courtes phases de travail correspondent à des objectifs précis à atteindre pendant le sprint, et le temps nécessaire à la réalisation de chaque étape est suivi visuellement, les durées les plus courtes étant représentées par des « étapes » plus courtes sur le graphique.

De manière générale, on peut juger de la performance d'un sprint à la fin, en se basant sur l'atteinte ou non des objectifs, par exemple en analysant les résultats. Cependant, une étude plus approfondie du graphique d'avancement (burndown chart) révèle une situation plus complexe. Terminer un sprint en avance permet d'étendre le travail entre les jalons, tandis que le non-respect des échéances peut indiquer une surcharge de travail. Des graphiques d'avancement présentant des paliers abrupts peuvent signifier que le travail n'a pas été suffisamment découpé en incréments. Ces données sont exploitables et peuvent vous aider à planifier un sprint plus efficace.

Les objectifs d'équipe sont également essentiels à la réussite. Les équipes autonomes améliorent non seulement la productivité, mais favorisent aussi un engagement accru des employés.

En McKinsey & Compagnie L'article souligne que « les organisations agiles performantes privilégient la performance d'équipe lors de la définition des objectifs et de l'évaluation des performances, laissant souvent aux équipes la possibilité de définir leurs propres objectifs afin de favoriser l'appropriation des responsabilités ».

Analysez les processus afin d'identifier les possibilités d'optimisation.

Les organisations doivent être capables de comprendre le flux de travail, ainsi que le flux de valeur à chaque étape. L'analyse de cette visualisation de la chaîne de valeur révélera des pistes d'amélioration des processus.

Une capacité à cet égard, par exemple, est obtenue en comparant le délai global de livraison/cycle au temps passé à des étapes spécifiques de DevOpsDéterminer le temps de flux permet d'identifier les étapes intermédiaires où une version reste inachevée, en attente d'approbation ou bloquée lors des transferts entre équipes. Voici quelques questions à se poser :

• Comment éliminer ces « zones mortes » ?
• Les équipes peuvent-elles bénéficier d'une pré-approbation ?
• Peut-on standardiser davantage les changements apportés au modèle ?
• Peut-on restructurer les équipes, par exemple en intégrant un consultant en sécurité à l'équipe Scrum pour éviter d'avoir recours à un consultant externe ?

Les organisations pourront non seulement améliorer leurs produits, mais aussi constater que leurs processus habituels peuvent être optimisés progressivement. Les données peuvent révéler des goulots d'étranglement dans d'autres domaines, qu'il s'agisse d'outils, de processus ou de ressources humaines. Identifier ces goulots d'étranglement est également l'occasion de repérer les étapes et processus manuels fastidieux et de les automatiser pour gagner en agilité et en efficacité.

Faire évoluer la planification agile vers l'ère des données

L'approche agile favorise la productivité, mais elle peut souvent être tributaire de facteurs arbitraires ou subjectifs. Le développement logiciel doit s'appuyer sur les données plutôt que sur l'intuition ou le jugement.

Par exemple, on peut recourir à des méthodes non basées sur les données pour prioriser les user stories. Ces méthodes reposent souvent sur le jugement du chef de produit ou du responsable produit, fondé sur leur connaissance du marché et des clients, et peuvent donc être subjectives.

L'intégration des données dans les processus permet non seulement de développer de meilleurs produits, mais aussi de réduire le travail inutile des équipes. Les données favorisent la responsabilisation et l'appropriation des tâches. Grâce à un accès libre aux outils d'analyse, les équipes peuvent définir des objectifs, améliorer les processus et viser une performance optimale en toute autonomie.

L'agilité elle-même a besoin d'agilité. Seules les données peuvent y parvenir. Autrement, c'est comme lancer des fléchettes les yeux bandés en espérant atteindre la cible.

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