14. September 2015
Martin Uhlig
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Kennzahlen in agilen Teams

Jedes agile Team steht vor der Herausforderung sich möglichst effizient und zielführend selbst zu organisieren. Als Indikatoren für den Erfolg der Zusammenarbeit werden oft typische Scrum Metriken wie die Velocity benutzt. Doch ein Indikator kann nur anzeigen, dass etwas nicht rund läuft. Wenn wir aber etwas verändern wollen, müssen wir wissen an welchen Schrauben gedreht werden sollte. Auf der Basta 2015 stellen Kay Grebenstein und ich vor wie wir mit weiteren Qualitätsmetriken Licht in dieses Dunkel bringen können. Dies kann mit alt hergebrachten Metriken erfolgen, aber auch mit neuen, selbstdefinierten Kennzahlen, die auf das jeweilige Projekt speziell zugeschnitten wurden. Damit stellt sich jedoch die Frage wie diese Metriken verwaltet und für jedes Teammitglied physisch und intellektuell zugänglich gemacht werden können.

Der Kennzahlensteckbrief

Richtig, die wahrscheinlich beste Methode zur Präsentierung von Kennzahlen für ein Team ist ein Dashboard oder Cockpit. Hier können alle wichtigen Kennzahlen leicht verständlich dargestellt und durch jede berechtigte Person überwacht werden. Aber bis dahin fehlt noch ein entscheidender Schritt. Wir brauchen zunächst einmal Metriken, andernfalls ist unser Dashboard leer.

In unserem Vortrag erklären wir die Goal-Question-Metric (GQM) Methode mit der neue Kennzahlen entwickelt werden können. Individuelle Kennzahlen sind notwendig, da jedes Projekt und jedes Team einzigartig ist. Allgemeingültige Kennzahlen können in diesem Umfeld also nur sehr allgemeine Indikatoren sein. Um tiefer nachzuforschen werden aber Metriken benötigt, die für diese einzigartige Konstellation definiert wurde.

Durch die gemeinsame Anwendung der GQM-Methode wissen alle Beteiligten wie die Kennzahlen definiert werden, denn nur so können sie auch sinnvoll interpretiert werden. Doch woher weiß mein Team in zwei oder gar zwanzig Sprints, welche Kennzahlen früher einmal definiert wurden oder gar was sich hinter der Kennzahl „Anforderungsstabilität“ verbirgt? Was bedeutet es wenn die Zahl „1“ oder „0“ ist? Wie wird sie berechnet? Welche Einflussgrößen gibt es? Das Problem wird durch eine sinnvolle Archivierung der Kennzahlen aber auch der Inhalte gelöst. Ein zentraler Ablageort muss also her. Sei es im Teamwiki, einem gemeinsamen Verzeichnis oder einer professionellen BI-Lösung.

Doch das Wichtigste ist natürlich nicht der Ablageort sondern der Inhalt. Eine bloße Liste mit den Namen aller erhobenen Kennzahlen bringt dabei keinen Mehrwert. Prinzipiell gehört zu jeder Kennzahl ein sauber dokumentierter Steckbrief. Im Idealfall sind diese Steckbriefe auch einheitlich gestaltet und beinhalten einheitliche Kategorien. Dadurch können in kritischen Situationen schnell und komfortabel die entsprechenden Kennzahlen ausgesucht und umgesetzt werden. In der agilen Welt ist dies umso wichtiger, da die Kennzahlen so aufbereitet sein sollten, dass jedes beliebige Teammitglied diese einsetzen kann und nicht nur speziell geschulte Controller oder Projektmanager. Die zugrundeliegenden Daten stehen schließlich auch dem gesamten Team zur Verfügung. Ein solcher Steckbrief kann wie folgt aussehen:

Abbildung 1 Beispiel für einen Steckbrief

Abbildung 1 Beispiel für einen Steckbrief

Die einzelnen Punkte und das Layout sind nicht in Stein gemeißelt. Dennoch ist es eine gute Ausgangsposition um zu zeigen worauf es eigentlich ankommt. Einige Punkte sind selbsterklärend und trivial, dennoch möchte ich alle nacheinander vorstellen, um die Bedeutung der Elemente deutlich zu machen.

Die Steckbriefe sollten nummeriert sein. Dies dient der Identifizierung. Spätestens wenn eine Kennzahl mit dem gleichen Namen (z.B. „Code Komplexität“) aber unterschiedlichen Messmethoden dokumentiert wird, hilft dies der eindeutigen Zuordnung im Gespräch. Ein möglichst selbsterklärender Name ist ebenfalls hilfreich. Die Beschreibung soll einen kurzen Überblick über den Inhalt der Kennzahl geben. Es empfiehlt sich Kennzahlen zu kategorisieren um später Cluster bilden zu können – so ist es oft sinnvoll mehrere Kennzahlen zu einem Cluster auszuwerten um einen umfassenden Eindruck über den vermessenen Bereich zu erlangen. Der Zielwert gibt das allgemein anzustrebende Optimum der Kennzahl an. Die Berechnung zeigt die genaue Formel zur Erhebung der Metrik. Dabei sollten auch die Abhängigkeiten zu anderen Metriken aufgeführt werden. Die Angabe der Datenquelle(n) für die zugrundeliegenden Daten kann langwieriges Suchen bei der Implementierung der Kennzahl vermeiden. Die Messpunkte geben einen Hinweis darauf, zu welchen Zeitpunkten und wie oft eine Messung sinnvoll ist. So ist es z.B. sinnvoll die Velocity immer am Sprint-Ende zu messen. Zusätzlich können auch Tipps zur übersichtlichen Darstellung der Kennzahl im Steckbrief festgehalten werden. Als Zweck sollte dokumentiert werden, welchen Mehrwert die Kennzahl für das Projekt hat und ggf. Hinweise zur Interpretation. Ein allgemeines Feld für Anmerkungen kann benutzt werden um sonstige nützliche Informationen zu hinterlegen. Falls es einschlägige Links für Literatur zu den Kennzahlen gibt kann auch eine Quelle angegeben werden.

Der Kennzahlenkatalog

Wenn alle Kennzahlensteckbriefe zusammen archiviert werden entsteht daraus ein Kennzahlenkatalog. Dieser sollte übersichtlich aufgebaut sein und es dem Team ermöglichen in jeder Situation schnell und zuverlässig geeignete Kennzahlen zu identifizieren. Dabei eignen sich natürlich grafische Aufbereitungen in denen mehrere sinnvolle Kategorien auf einen Blick identifizierbar sind.

Ich habe mich dafür entschieden sowohl die einzelnen Kategorien aus den Steckbriefen als auch die Komplexität der einzelnen Kennzahlen in ein solches Bild einfließen zu lassen. Das Ergebnis sieht wie folgt aus:

Abbildung 2 Beispiel für einen Kennzahlenkatalog

Abbildung 2 Beispiel für einen Kennzahlenkatalog

Mit einem solchen Hilfsmittel bin ich in der Lage für jede der Kategorien sofort einfache Kennzahlen zu identifizieren, die mir in meiner spezifischen Situation helfen können. Möchte ich beispielsweise eine ganz simple Fehleranalyse starten, kann ich die Anzahl der gefundenen Fehler auswerten. Wenn es auch komplizierter werden darf kann ich auch die Metrik „Fehlerauswirkung gewichtet“ heranziehen. Die Kennzahlen in diesem Schaubild sind übrigens nicht zur allgemeinen Verwendung zu empfehlen, da sie sehr stark projektabhängig sind. Diese Grafik kann aber sehr wohl als Orientierung für die Erstellung eines Kennzahlenkataloges dienen.

Fazit

Wir wissen nun also, dass Kennzahlen systematisch archiviert werden sollten. Die Archivierung sollte aber nicht planlos, sondern mithilfe von festen Templates erfolgen. Dabei muss darauf geachtet werden, dass sämtliche wichtigen Informationen zu der Kennzahl erfasst wurden, denn nicht immer hat das Team Zeit und Lust vor jeder Kennzahlnutzung erst einmal zu recherchieren.

Neben der detaillierten Archivierung der Kennzahlen mittels Steckbriefen ist es wichtig einen Gesamtüberblick über alle verfügbaren Kennzahlen zu vermitteln. Hierbei kann ein sog. Big Picture unterstützen, welches die Kennzahlen nach geeigneten Gesichtspunkten geordnet präsentiert. Mit einem solchen Setup ist das Team bestens gerüstet in kritischen Projektsituationen schnell und effektiv Kennzahlen auszuwählen, welche helfen die Situation genauer zu untersuchen und Maßnahmen zu ergreifen.

Martin Uhlig ist seit 2012 Softwaretester. Er arbeitete bisher in verschiedenen Projekte der Bereiche Logistik, Produktentwicklung und Automobilindustrie. Bereits als Diplomand hat er sich mit agiler Qualitätssicherung beschäftigt. So liegt auch sein Arbeitsschwerpunkt in diesem Bereich den er auch gerne auf Konferenzen und in Publikationen vorstellt.

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