Масштабированный скрам. Как организовать гибкую разработку в крупной компании. Бас Водде
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Масштабированный скрам. Как организовать гибкую разработку в крупной компании - Бас Водде страница 9

СКАЧАТЬ решений – найти способы увеличить бюджет. Быстрое и простое решение – нанять намного более дешевых разработчиков. В этом случае бюджет оказывает эффект взаимодействия, влияя на другие причинно-следственные связи. Когда принимается решение нанять дополнительных разработчиков, недостаточный бюджет вынуждает вас нанимать наиболее дешевых.

      Просто провести (обратную) причинно-следственную связь напрямую от бюджета к коэффициенту найма очень дешевых разработчиков не совсем правильно, так как, по сути, это будет означать, что уменьшение бюджета ведет к увеличению найма очень дешевых разработчиков. Мы же хотим показать эффект взаимодействия – а именно то, что причинно-следственная связь A влияет на причинно-следственную связь Б. Чтобы графически показать это, мы проводим линию обратной причинно-следственной связи от бюджета к линии быстрого решения (БР), которая в результате раздваивается на коэффициент найма обычных и очень дешевых разработчиков:

      Сильные эффекты. Нам доводилось работать и с очень крутыми, но недорогими разработчиками, и с очень дорогими, но ужасными. Но, как правило, вы получаете то, за что платите, – нанимая разработчиков из большого пула дешевой рабочей силы, вы получаете в среднем гораздо более низкий уровень квалификации, чем при найме из пула дорогих. В нашей модели мы хотим показать, что наем очень дешевых разработчиков резко увеличивает долю слабых (низкоквалифицированных) разработчиков в группе. Чтобы показать такой сильный эффект в модели, мы используем толстую линию:

      Отложенные эффекты. Одной из проблем при найме разработчиков является заблуждение о небольшом разбросе в их квалификации – ошибочное мнение, будто программисты не слишком отличаются друг от друга (с точки зрения производительности, качества кода и т. д.). Но исследования показывают, что верхний квартиль по уровню квалификации способен работать примерно вчетверо быстрее, чем нижний [Prechelt00]. Довольно большая разница, согласитесь. Кроме того, модель COCOMO, основанная на многолетних масштабных исследованиях, показывает, что уровень квалификации группы разработчиков – наиболее важный из всех факторов, влияющих на ее производительность [Boehm00]. Наконец, очень слабые программисты в среднем создают код худшего качества (с плохим дизайном) и с бо́льшим количеством дефектов, что дополнительно тормозит всю систему.

      Но все эти влияния проявляются не немедленно, а с некоторым запозданием. Например, если вы наймете много слабых разработчиков, пройдет относительно много времени, прежде чем начнут ощущаться последствия их плохой работы / некачественного кода. Соответственно среднее снижение скорости поставки новой функциональности (вызванное сильным влиянием разброса квалификации программистов) произойдет не сразу, а спустя какое-то время.

      Чтобы показать такое отложенное воздействие, мы используем на модели линию с двойной чертой:

      Отложенный характер эффектов СКАЧАТЬ