TDC 2018
Porto Alegre
Um dos maiores encontros de comunidades e empresas no Brasil

Workshop Quando vai ficar pronto? Forecasting aplicado

Acreditamos que não exista um único cliente no planeta que não se preocupe com a questão: quando vai ficar pronto? Mas qual os métodos disponíveis e qual o seu grau de assertividade? Nesta sessão exploraremos três desses modelos, mostrando as vantagens e desvantagens de cada um, bem como o modo de aplicação de cada um deles.

Nesse workshop apresentaremos três modelos de forecasting para projetos, como numa escala evolutiva. O primeiro, bastante tradicional e conhecido do mercado, usando corrente crítica. O segundo através de regressão linear e o terceiro usando distribuição probabilística. Ao final o participante será capaz de aplicar algum dos três métodos apresentados e poderá prever, com diferentes níveis de confiabilidade, quando o projeto ficará pronto.

Tópicos

Será dada uma massa de dados para cada equipe. Esse massa compreende as datas em que um número de tarefas foram movimentadas dentro de um issue tracker. De posse dessa informação vamos explicar cada um dos modelos e conduzir as equipes na construção da previsibilidade.

Será dada uma planilha em papel com os dados: ID, Open, To Dev, Developing, To UAT, UATing e Done. As três dinâmicas abaixo usarão a mesma massa de dados.

Modelo 1. Corrente crítica

Dada a massa, os participantes irão calcular o tempo de ciclo necessário para cada uma das atividades, incluindo os papéis ali necessários. O sequenciamento desses tempos, distribuídos por papel, gera a corrente crítica e consequentemente a data final do projeto. Isso será feito em outra planilha e ?publicado? na parede da sala do evento.

Modelo 2. Regressão Linear baseada em Vazão (com desvio padrão)

Neste cenário os participantes irão analisar a massa de dados e fazer uma regressão linear do histórico de vazão criado no exercício do modelo 1 usando a média e o desvio padrão. Gerando um gráfico de previsão com 3 linhas representando o caminho mais provável, cenário otimista e o cenário pessimista.

Modelo 3. Distribuição probabilística baseada em TH. Simulação de Monte Carlo

Esse cenário será somente exibido pois não é viável fazer as simulações de monte carlo manualmente. Mostraremos como a massa de dados dada se comporta usando as simulações de Monte Carlo e como podemos prever cenários futuros numa distribuição.

Conclusão

Forecasting existe para prever cenários quando não é possível ter precisão no resultado ou quando é muito caro tentar prever o resultado futuro. O que devemos ter em mente ao escolher o método é a razão entre esforço e benefício do método escolhido. Se o método escolhido for muito custoso, escolha um método mais barato e evolua a partir dele.

Público Alvo

Qualquer pessoa que queira uma maneira fácil de ter previsão de entrega do seu software

Pré Requisitos

Matemática básica

Data e Local

Quarta-feira, 5 de Dezembro de 2018

14h30 às 17h30

UniRitter

Rua Orfanotrófio, 555
Alto Teresópolis | Porto Alegre - RS

Informações sobre Data e Local


Investimento

presencial:R$ 275,00

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