Vedení projektů, Odhadování, historie. Jiří Mach

Transkript

1 Vedení prjektů, Odhadvání, histrie Jiří Mach

2 Agenda Dcházka Specifikace Vedení prjektů Pár slv SW prjektu na MFF Odhadvání Histrie prjektů Dtazy 2

3 Prject management C je t prjekt? Frmální definice: viz. Ggle ( define: prject ) Způsb jak vyvinut sftwarvý prdukt. C je t management? Vedení, řízení Prject management = Vedení prjektu Zjedndušeně přidělvání práce vývjářům tak, aby se vše stihl včas a kvalitně. 3

4 Odbčka mdely SDLC Zvlený mdel výrazně vlivňuje způsb řízení prjektu. Waterfall (vdpád) Agilní metdiky Extrémní prgramvání SCRUM 4

5 Waterfall Klasický mdel. Učí se na šklách Vhdný pr změnvá řízení, nevhdný pr vývj z nuly. U větších prjektů je prakticky nemžné vytvřit kmpletní analýzu na začátku. Jedntlivé fáze SDLC jdu p sbě Pžadavky, Analýza, Design, Prgramvání, Testvání a pak předání zákazníkvi Dkumentuje se průběžně 5

6 Agilní metdiky Základní myšlenky: Iterativní vývj Přizpůsbvání změnám (namíst slepéh následvání plánu). Úzká splupráce (mezi vývjáři i se zákazníkem) Méně dkumentace, více testů SCRUM Zaměřený na management prjektů Extrémní prgramvání Zaměřené na prgramvání 6

7 Praktiky při prjektvém řízení Praktiky (ne všechny se pužívají všude): Test driven develpment Párvé prgramvání Cntinuus integratin 7

8 Prject management Každý prjekt (sftwarvý) je kmprmisem mezi Cenu (pracnstí) Časem (termínem dknčení) Rzsahem (mnžství funkcí) Kvalitu (mnžství chyb, usabilita, ) Smluva (a specifikace) určuje meze daných veličin. 8

9 Prject management Největším tlukánkem je kvalita Těžk se měří. Když jde d tuhéh, zpravidla se první krátí testvání. S termínem se většinu dá hýbat Cena se dá navyšvat jen btížně Nelze říci: My jsme si mysleli, že t bude jednduše implementvatelné, ale není. Tak připlaťte. Dbré stanvení rzsahu (dbrá specifikace) je pr úspěch prjektu naprst zásadní 9

10 Reálný živt Rzsah má tendenci bbtnat Na začátku není mžné vše přesně vyspecifikvat Zákazník si vymýšlí Prjektvý manažer (neb někd jiný pdle rganizace firmy) tmut musí bránit. Odhady jsu nepřesné (viz. dále) Lidé dělají chyby => PM je btížný úkl. Není t exaktní věda. 10

11 Praktické cvičení Definujte strukturu plánu prjektu na vývj nvéh prtálu. 11

12 Plán Dkument bsahující: Harmngram práce Přidělení úklů jedntlivým lidem Deadlines Nezáleží na frmě MS Prject je fajn, ale Excel je taky fajn Dluhdbý výhled Pdrbný rzpad úklů na další týden až 14 dní WBS = Wrk Breakdwn Structure 12

13 Praktická ukázka Plán prjektu 13

14 Rizika Věci, které mhu ptenciálně hrzit prjekt Například nemc klíčvéh vývjáře, výbuch servervny Atributy rizika Dpad na prjekt (jak zásadní?) Pravděpdbnst, že nastane Sepsat seznam (na začátku prjektu) a průběžně h aktualizvat Průběžně přijímat prtipatření (tam, kde se t vyplatí) Fishbne diagram 14

15 PM u SW prjektu na MFF Vhdné, aby se th ujal jeden člvěk Dstatečně mtivvaný Respektvaný všemi členy týmu Musí umět jednat s lidmi (sft skills) Zpravidla t nebývá veducí (z MFF) Není dstatečně mtivvaný Velmi časvě nárčné Kmplikace - distribuvaný tým, nezkušenst 15

16 Odhadvání

17 Odhadvání Snaha určit rzsah. Důležité pr stanvení ceny a termínu D nabídek. Vyžaduje velké znalsti a zkušensti Tím přesnější, čím více infrmací máme Odhady změnvých řízení bývají řádvě přesnější než dhady vývje z nuly Většinu nejvíce ptřeba na začátku prjektu Není dstatek infrmací Kužel nejistty 17

18 Kužel nejistty 18

19 Odhadvání Nejprve pčítejte C pčítat Mduly, Vlastnsti, Use Case, Změnvé pžadavky Technické pžadavky, Funkce, Obrazvky, Reprty Třídy, databázvé tabulky, Test Case, řádky kódu Zdrje dat data z dvětví % PM, 10-30% analýza histrická data pčet MD/brazvka prjektvá data pčet Use Case, pčet mdulů Úsudek je až pslední mžnst 19

20 Odhadvání metdy I Individuální úsudek expertů Dekmpzice a zpětné skládání Zákn velkých čísel Analgie Snažíme se najít pdbný prjekt Prvedeme srvnání Fuzzy lgika rzdělení funkčnstí na velmi malé, malé, střední, velké a velmi velké pužijeme histrická data a aplikujeme na náš prjekt 20

21 Odhadvání metdy II Skupinvé úsudky expertů každý z členů týmu prvede dhady průměr nestačí pužití diskuze na velkými dchylkami Sftwarvé nástrje Simulace Cnstrux, Ccm II, Excel Pužití více přístupů kmbinace něklika metd 21

22 Odhadvání - prblémy Dva extrémy Příliš širké dhady Bude t htvé za dva měsíce až dvacet let Příliš úzké dhady Bude t htvé za 2000 až 2001 dní S přibývajícími zkušenstmi jsu dhady zpravidla pesimističtější. Junirská knstanta 4 :-) 22

23 Odhadvání Další zdrje chyb neznámá blast trhu neznámá technlgie nesprávný převd dhadnutéh času na čas prjektu Další vlivy na dhady velikst prjektu lidský faktr prgramvací jazyk, framewrk distribuvaný tým 23

24 Odhadvání - pmíjené aktivity Nic není zadarm a d Vašich dhadů byste měli zahrnut i: Příprava ddávky a nasazení Nápvěda Rzhraní pr externí systémy Studium nvých nástrjů a framewrků Vytváření testvacích dat Integrace kmpnent systému Opravy chyb Splupráce s dalšími ddavateli 24

25 Odhadvání - kvíz Dplňte dlní a hrní hranice, tak aby správný výsledek v daném intervalu ležel s 90% pravděpdbnstí: 1. Pvrchvá teplta Slunce 2. Zeměpisná šířka Šanghaje 3. Plcha asijskéh kntinentu 4. Rk narzení Alexandra Velikéh 5. Celkvý bjem měny USA v běhu rku Celkvý bjem velkých jezer 7. Celsvětvé příjmy z filmu Titanic 8. Celkvá délka pbřeží Tichéh ceánu 9. Pčet knih (ne výtisků) vydaných v USA d rku Váha nejtěžší zaznamenaná mdrá velryba 2006 Steve McCnnel. All Rights Reserved. 25

26 Vyhdncení kvízu Za každu správnu dpvěď máte 1 bd C severní šířky čtverečních kilmetrů bc ,9 miliard dlarů krychlvých kilmetrů 7. 1,835 miliardy dlarů kilmetrů milinů tun 26

27 Odhadvání - závěr Ptřeba histrická data => měření Přesnst dhadů se zvyšuje s mnžstvím infrmací a se zkušenstí dhadvatelů Lidé mají sklny k pdceňvání (viz kvíz). Dbrý dhad je základem úspěchu (rentability) prjektu. 27

28 Měření a histrie Měření je důležité pr PM V jakém stavu je prjekt (prti plánu) Pdklad pr přijímání patření Například žádst nvé zdrje (lidi, HW, ) Změna prcesů (například pkud rste chybvst). C měřit Pčet zknzumvaných MD Pčet řádek kódu Pčet chyb Ckliv, c má nějaku vypvídací hdntu 28

29 Jak získat metriky Měřit průběžně Task management nástrje (Jira, Bugzilla) CvsStat / StatSVN, Libvlný systém pr vykazvání času (Excel, pen surce, MS Prject, ) 29

30

31 Děkujeme za pzrnst Prfinit, s.r.., Tychnva 2, Praha 6 Tel: ,