El concepto “gestión cuantitativa” se empezó a usar por primera vez durante la Segunda Guerra Mundial por los oficiales militares como un enfoque en la aplicación de técnicas matemáticas y herramientas estadísticas para solventar problemas complejos y tomar decisiones críticas del alineamiento de personas, recursos y materiales por el mundo. Después de la guerra el concepto se introdujo en la industria y hoy en día las técnicas de gestión cuantitativa se utilizan en el área de dirección y administración como una herramienta para aumentar la eficiencia y la productividad.
¿Cómo interpretamos los dos conceptos en el ámbito de la mejora de procesos y en el contexto del modelo CMMI®?
Medición y análisis
Medición y análisis tiene el objetivo de proporcionar datos y los resultados de su análisis a los correspondientes niveles de gestión para que estos puedan tomar decisiones adecuadas.
Las actividades de Medición y análisis se suelen realizar para:
- Identificar si el estado de un proyecto o servicio se desvía del plan y hay que definir acciones correctivas.
- Monitorizar el cumplimiento de los objetivos de la organización.
- Dar soporte a las actividades de monitorización y control de los procesos, p.ej. para conocer si un proceso da los resultados esperados dentro de los recursos estimados (tiempo, esfuerzo, presupuesto).
Se pueden utilizar diferentes técnicas para estudiar los datos (calcular porcentajes, la media de un parámetro, comparar datos de diferentes categorías, etc.) y visualizar los resultados del análisis (gráficos de líneas, de barras, de cotizaciones, histogramas, etc.)
Muchas organizaciones utilizan las métricas reactivamente, es decir para conocer el estado actual de un asunto y reaccionar.
Un ejemplo: Trazamos el tiempo estimado hasta el final de un proyecto contra lo planificado. El estado actual está demostrado en el siguiente gráfico
Los datos demuestran que el proyecto terminará con más de un mes de retraso. Para terminar a tiempo se toma la decisión de no hacer algunas tareas de Testing.
Los datos que se recogen habitualmente ayudan a identificar que el tiempo hasta el final del proyecto no es suficiente para realizar todas las tareas. Sin embargo, estos datos no son suficientes para estimar el impacto de la reducción del tiempo y el esfuerzo de Testing (para resolver el problema de calendario) sobre la calidad del producto final.
Gestión Cuantitativa
La Gestión cuantitativa utiliza los datos de forma proactiva, para predecir el rendimiento en el futuro y para pronosticar el efecto de posibles cambios en un proceso. Para conseguirlo se aplican tres conceptos:
- Vinculación a las necesidades del negocio y las expectativas de los clientes.
- Conocimiento estadístico de la variación del rendimiento del proceso.
- Uso de modelos predictivos que ayudan a estimar más precisamente el rendimiento del proceso en función de los factores vitales que determinan este rendimiento.
Necesidades del negocio y expectativas de los clientes
El propósito principal de la gestión cuantitativa es de dar soporte a la resolución de problemas complejos, dependientes de distintos factores, y a la toma de decisiones críticamente importantes para el negocio y los clientes de la empresa. Por lo tanto las áreas en las que más a menudo se aplican las prácticas de gestión cuantitativa son las que están vinculadas a las necesidades de las empresas de:
- Desarrollar proyectos, productos y servicios de forma rentable
- Satisfacer a los clientes con productos y servicios con buen nivel de calidad.
En las empresas de desarrollo de software y servicios TI normalmente estas áreas son Testing, Peer review, Estimación, Gestión de proveedores.
Variación del rendimiento de un proceso
El rendimiento de un proceso es el conjunto de los resultados obtenidos de las distintas ejecuciones del mismo.
La variación es inherente a cualquier actividad.
Ejemplos:
- El recorrido de casa al trabajo es el mismo; sin embargo, el tiempo que tardamos cada día en hacerlo varía. Depende de la hora a la que salimos de casa, el número de semáforos rojos en que nos paramos, el tráfico en la carretera a esta hora, etc.
- El informe que preparamos mensualmente es el mismo, pero el tiempo que tardamos en hacerlo cada mes varía. Depende del número y la complejidad de los asuntos que tratamos en el informe, los destinatarios del informe, el número de interrupciones que nos hacen dejar y retomar la tarea, etc.
La variación del rendimiento de un proceso se puede presentar a través de diferentes técnicas descriptivas: gráfico de control (incluyendo la media y los límites naturales de control), histograma, gráfico de cotización, etc. En el modelo CMMI la caracterización del rendimiento de un proceso se llama Línea base de rendimiento (Process Performance Baseline).
Ejemplo: El rendimiento del proceso de Testing se puede presentar a través del número de defectos encontrados por el equipo de Testing, el número de incidencias identificadas por los clientes, el coste de corrección de un defecto.
Los siguientes gráficos caracterizan la variación del rendimiento del proceso:
Usamos los límites naturales de control de la variación del rendimiento de un proceso
para conocer hasta qué nivel el proceso cumple con las expectativas establecidas
por la empresa y los clientes.
para conocer hasta qué nivel el proceso cumple con las expectativas establecidas
por la empresa y los clientes.
Modelos predictivos
Los modelos predictivos proporcionan un conocimiento más preciso de la relación entre el rendimiento de un proceso y los factores vitales que lo determinan.
En el modelo CMMI la relación entre los atributos medibles de uno o más procesos que se utiliza para predecir el rendimiento futuro se llama Modelo de rendimiento de proceso (Process Performance Model).
Por ejemplo, los factores vitales que determinan los resultados del proceso de Testing son la tecnología, el tamaño del proyecto, el número de defectos encontrados en las actividades de Testing antes de la entrega al cliente y la experiencia del equipo de Testing.
El modelo de rendimiento tendría la siguiente forma:
Usamos los modelos de rendimiento para predecir los resultados futuros de un proceso.
Estos resultados se comparan:
- Con los límites naturales de la variación del rendimiento del proceso.
- Con las expectativas de la empresa y de los clientes establecidos para el proyecto.
Si alguno de estos límites se excede, se busca la solución adecuada variando los factores vitales para el rendimiento del proceso.
Lógicamente, para conocer estadísticamente la variación del rendimiento de un proceso y para crear modelos predictivos es necesario tener y analizar suficientes datos históricos de distintos proyectos.
Tus apuntes prácticos
- Medición y Análisis te ayuda a conocer el estado de tu proyecto, el nivel de cumplimiento de unos objetivos determinados (de proyecto, de calidad, de satisfacción de clientes, de empresa) y tomar acciones adecuadas. Un resumen puedes encontrar en Tu sistema de medición y análisis resumido en 1 hoja.
- La gestión cuantitativa te ayuda a conocer los factores vitales que determinan el rendimiento de un proceso. Manejando estos factores dinámicamente en el curso de un proyecto o servicio puedes optimizar los resultados del proceso para que cumplan con los objetivos de tu empresa y las expectativas de tus clientes.
- En ambos casos necesitas datos. Por lo tanto, a la hora de definir las métricas te convendría pensar en adelante para poder aprovechar una mayor parte de los datos recogidos.
La formula de la "Alta Madurez" te explica los pasos que se deben dar para implantar los niveles altos de CMMI, ML4&5.
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