En nuestro anterior artículo proponemos un Método Heurístico para la Estimación basada en Riesgo (MHER)

En esta página encontrará una herramienta para la realización del método MHER de forma sistematizada. Esperamos que sea de utilidad.

Ajuste de Estimaciones basados en Riesgo

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PASO 1: Estimación de Esfuerzo

Un primer paso en el método es determinar el esfuerzo estimado en puntos de historia de usuario. Usualmente se sigue la escala Fibonacci que oscila entre 1,2,3,5,8,13 puntos para cada historia de usuario.

No se ha evaluado el esfuerzo. Por favor seleccione un valor de la lista.


PASO 2: Niveles de Riesgo por Maestría Procedimental (RMP)

No se ha evaluado el riesgo RMP. Por favor seleccione un valor de la lista arriba.


PASO 3: Niveles de Riesgo Dependencias Externas (RDE)

No se ha evaluado el riesgo RMP. Por favor seleccione un valor de la lista arriba.


PASO 4: RMAX

La medida RMAX representa el máximo riesgo estimable a partir de las medidas conjuntas de RMP y RDE.

Para los valores estimados de riesgo RMP y RDE de esta evaluación, seguidamente se muestra el nivel de riesgo RMAX.


PASO 5: Puntos Mínimos y Ajuste de Estimación

La medida de puntos mínimos nos permite delimitar la cantidad de puntos que se le puede asignar a una historia de usuario para los riesgos identificados.

Para la medida de RMAX descrita anteriormente estos son los puntos mínimos que se pueden asignar:

Indefinido


Bajo este modelo, la estimación inicial de esfuerzo puede ajustarse al siguiente puntaje

TBD  ==>  Indefinido

Acotaciones Finales

Esta herramienta y el método de ajuste de estimaciones por riesgo permiten orientar las estimaciones reduciendo la subjetividad del proceso.

RMP: Para mitigar los riesgos por una limitada experiencia procedimental se recomienda la creación de historias de usuario de tipo SPIKE o investigación donde se pueda determinar exactamente qué es lo que se necesita hacer y se pueda documentar y capacitar al equipo.

RDE: Para mitigar los riesgos por dependencias externas se recomienda la creación de historias de usuario de tipo habilitadoras (enablers) que son historias sin puntaje que sirven para dar seguimiento a la resolución de dependencias de forma anticipada. Estas historias bloquean a las historias de usuario que dependen de ellas.

8 Puntos: Para historias de usuario de 8 puntos se recomienda partir la historia en dos o más unidades de menor puntaje (tres historias de 3 puntos por ejemplo) que provean una forma tangible de conquistar hitos alcanzables.

13 Puntos: Las historias de usuario de 13 puntos deben ser seriamente consideradas para que sean divididas en historias de menor puntaje. Esto porque las historias de 13 puntos son demasiado grandes y complejas como para ser realmente predecibles.

Ajuste: Cuando el ajuste por riesgos es demasiado alto (pasar de un punto a 13 puntos por ejemplo) se recomienda tomar medidas de mitigación de riesgo masivas como las explicadas anteriormente. Adicionalmente se recomienda que el trabajo sea realizado por la persona más experta en el tema o en parejas.

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Última modificación: febrero 8, 2020