در هر پروژه، یکی از مهم‌ترین کارهایی که باید انجام شود، افورت / Effort یا میزان تلاش و ریسک موردنیاز برای انجام تسک‌های مختلف است. این تخمین به ما کمک میکند تا بهتر برنامهریزی کنیم، منابع را صحیح‌تر تخصیص دهیم و از تأخیرها یا دوباره‌کاری‌ها جلوگیری کنیم.
در چارچوب اجایل، برآورد تلاش فقط یک عدد نیست، بلکه ابزاری کلیدی برای هماهنگی بین اعضای تیم و پیشرفت منظم پروژه است. در این مقاله، به روش‌ها و تکنیک‌های مختلف تخمین Effort در محیط‌های چابک می‌پردازیم و با مثال‌های کاربردی، استفاده از آن را شفاف می‌کنیم.
افورت در مدیریت پروژه
وقتی حرف از مدیریت پروژه می‌زنیم، یکی از کلیدی‌ترین فعالیت‌هایی که باید انجام دهیم، برآورد یا تخمین زدن افورت است. یعنی می‌خواهیم بدانیم برای انجام هر بخش از پروژه دقیقاً چقدر زمان، انرژی و منابع نیاز داریم. انجام این برآورد به ما کمک میکند بتوانیم زمان‌بندی واقعی‌تری نسبت به پیشرفت بخش‌های مختلف پروژه داشته باشیم، بودجه‌بندی صحیح‌تری انجام دهیم و تیم خود را به‌درستی هدایت کنیم.
برآورد تلاش معمولاً بر اساس ساعت کاری یا هزینه‌ای است که باید برای انجام یک کار (یا تسک) صرف شود. مدیر پروژه یا مالک محصول، که معمولاً هدایت پروژه ها را برعهده دارند، از این پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کنند تا در مراحل اولیه توسعه، تصویری شفاف از هزینه‌ها و برنامه پروژه داشته باشند و بتوانند از هدررفت منابع جلوگیری کنند.
اما چیزی که ما در اجیلیتی به دنبال آن هستیم...
تخمین تلاش در توسعه نرم افزار
در دنیای Agile و توسعه نرم افزار، تخمین افورت شکلی متفاوت دارد. در اینجا دیگر خبری از برآورد صرف زمان یا پول نیست؛ بلکه همه چیز حول محور User Story و Story Point می‌چرخد.
-
یوزر استوری: یعنی تعریف یک ویژگی/فیچر نرم‌افزاری از نگاه کاربر؛ به صورتی ساده، کاربردی و قابل‌فهم.
-
استوری پوینت: واحدی است که به کمک آن می‌توان سختی، زمان و ریسک اجرای یک User Story را سنجید.
در پروژههای اجایل و به خصوص چارچوب اسکرام، مالک محصول با مقایسه ویژگی‌های پروژه فعلی با پروژههای گذشته، برای هر داستان کاربر یک Story Point مناسب تعیین میکند. به‌این‌ترتیب تیم توسعه می‌تواند برنامهریزی بهتری انجام دهد و با دید بهتری کار را جلو ببرد.
اگر کمی گنگ به نظر میرسد، مقالات مربوط هر یک از اصطلاحات بالا را مطالعه کنید.
ادامه مطلب را از دست ندهید تا انواع روش‌ها و تکنیک‌های برآورد یا تخمین افورت را با هم مرور کنیم و مثال‌های شفافی از آن را بررسی کنیم تا بر اجرای آن مسلط شویم.
روش‌ها و تکنیک‌های تخمین Effort
تغییر رویکرد از تخمین‌های زمان محور به تخمین‌های افورت محور ممکن است در ابتدا سخت به نظر برسد. اما خوشبختانه، روش‌های مختلفی در رویکرد اجایل وجود دارد که این فرایند را ساده‌تر و قابل‌اجرا میکند؛ مانند T-shirt Sizing، Story Point، دنباله فیبوناچی و Planning Poker. این ابزارها کمک می‌کنند برآوردهای تلاش را به‌راحتی وارد جریان فعلی برنامهریزی کنیم.
-
برآورد سایز تیشرت / T-shirt Sizes
یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین روش‌های اجایل برای تخمین تلاش در توسعه نرم افزار، همین مدل سایز تیشرت‌هاست. این روش، یک دید کلی از میزان پیچیدگی نسبی فعالیت‌های موجود در بک لاگ به ما می‌دهد.
در این مدل، تیم برای هر آیتم موجود در Backlog، یک سایز تیشرت انتخاب میکند تا سطح پیچیدگی و افورت موردنیاز برای انجام آن تسک را نشان دهد.
مقیاس تخمین افورت‌ها مشابه سایزبندی لباس‌هاست:
XS خیلی کوچک، S کوچک، M متوسط، L بزرگ، XL خیلی بزرگ؛
-
XS و S: کارهایی که مشخص، کم‌ریسک و تکراری هستند؛ پیچیدگی فنی خاصی ندارند و زمان‌بری آنها کنترل‌شده است.
-
M: نیازمند طراحی فنی اولیه و هماهنگی بین فرانت و بک‌اند هستند. تجربه قبلی تیم باعث کاهش ریسک انجام این نوع تسک‌ها میشود.
-
L: این نوع تسک‌ها معمولاً وابستگی خارجی دارند؛ مثل متصل‌شدن به درگاه پرداخت یا API طرف سوم؛ یا ریسک امنیتی یا حقوقی دارند.
-
XL: نیازمند خلاقیت، تحلیل، آزمون و خطا یا تصمیم‌گیری بر اساس داده هستند. ممکن است در چند اسپرینت توسعه داده شوند.
📌 به مثال زیر توجه کنید:
فرض کنیم یک تیم توسعه محصول در حال طراحی یک پلتفرم مدیریت مالی برای کسب‌وکارهای کوچک است. حالا می‌خواهیم چند آیتم مهم از Backlog را با استفاده از مدل T-shirt Sizing برآورد کنیم.
توجه داشته باشید که این تیم محصول بسیار کارآزموده و باتجربه است و محصول آنها تا حد خوبی پیشرفت کرده است؛ بنابراین شاید این تسک‌ها از نظر برخی افراد بسیار سخت باشد ولی برای تیم مذکور شرایط فرق دارد!
|
فعالیت/User Story |
توضیح |
سایز تیشرت |
|
اصلاح تایپ یا پیام خطای یک فرم در رابط کاربری |
تغییر ساده در متن، بدون نیاز به طراحی یا کدنویسی پیچیده |
XS |
|
طراحی فرم ثبت‌نام با اعتبارسنجی ایمیل و شماره تماس |
شامل طراحی UI ساده، اتصال به سرویس پیامک و ایمیل، تست اعتبارسنجی |
S |
|
پیاده‌سازی سیستم مدیریت فاکتورها با قابلیت افزودن، ویرایش و جستجوی پیشرفته |
نیاز به طراحی پایگاه داده، ساختاربندی بک‌اند، رابط کاربری پیچیده و تعامل با API |
M |
|
یکپارچه‌سازی با درگاه پرداخت و سیستم احراز هویت |
شامل قراردادهای API، مسائل امنیتی، مدیریت خطا و تست یکپارچه |
L |
|
توسعه ماژول گزارش‌گیری مالی هوشمند با امکان فیلتر زمانی، اکسل خروجی و نمودار برن داون |
نیاز به تحلیل داده، پیاده‌سازی الگوریتم پردازش، استفاده از کتابخانه‌های گرافیکی |
XL |
-
تخمین افورت با روش Story Point
Story Point یا امتیاز داستان، مهم‌ترین و پرکاربردترین روش تخمین یک تلاش در مدیریت اجایل برای تخمین میزان پیچیدگی انجام کارهاست که همراه User Story در یک پروژه استفاده میشود. این روش بهجای برآورد زمان دقیق، به‌طور نسبی پیچیدگی یا سختی یک وظیفه را نشان می‌دهد.
امتیاز داستان به‌طور معمول از مقادیر عددی برای تعیین این پیچیدگی استفاده میکند. این مقادیر به تیم‌ها کمک می‌کنند تا بین وظایف مختلف در یک اسپرینت اولویت‌بندی کنند و بفهمند که کدام یک از آیتم‌ها زمان بیشتری نیاز دارند یا دشوارتر هستند. به خصوص در جلسه برنامه ریزی اسپرینت!
استوری پوینت می‌خواهد بگوید اگر یک User Story پیچیده‌تر از دیگری‌ست، به‌طور نسبی از لحاظ تلاش، زمان و منابع موردنیاز، امتیاز بالاتری به آن تخصیص بدهید. همچنین، این امکان را به تیم‌ها می‌دهد که راحت‌تر تصمیم بگیرند که کدام کارها را ابتدا انجام دهند و کدام را می‌توانند برای مراحل بعدی بگذارند.
📌 به مثال زیر توجه کنید:
فرض کن تیم توسعه یک اپلیکیشن سفارش آنلاین غذا در حال کار روی پروژه‌ست. حالا برای هر کدوم از User Story ها، تیم بر اساس پیچیدگی و افورت موردنیاز، امتیاز داستان معینی تخصیص می‌ده:
|
User Story |
توضیح |
پیچیدگی |
Story Point |
|
به‌عنوان یک کاربر، می‌خوام بتونم داخل اپ ثبت‌نام کنم تا بتونم سفارش بدم |
فرم ثبت‌نام با اعتبارسنجی ساده |
کم |
۲ |
|
به‌عنوان یک کاربر، می‌خوام بتونم رستوران‌های اطرافم رو بر اساس موقعیت مکانی ببینم |
اتصال به API نقشه، فیلتر موقعیت مکانی |
متوسط |
4 |
|
به‌عنوان یک کاربر، می‌خوام بتونم از بین غذاها جستجو کنم و فیلتر بزنم |
جستجو، فیلتر دستهبندی، ارتباط با دیتابیس |
زیاد |
۸ |
|
به‌عنوان یک مدیر رستوران، می‌خوام بتونم غذاهای منو رو مدیریت کنم |
پنل مدیریت، CRUD کامل، سطح دسترسی |
خیلی زیاد |
16 |
در اینجا:
-
استوری پوینت ۲ برای کارهای ساده مثل ثبت‌نام تخصیص داده شده که پیچیدگی زیادی ندارند.
-
استوری پوینت 4 برای اتصال به API نقشه و فیلتر موقعیت مکانی استفاده شده که پیچیدگی متوسطی دارند.
-
استوری پوینت ۸ برای جستجو و فیلتر غذاها تخصیص داده شده که به هماهنگی با دیتابیس و پیاده‌سازی جستجو نیاز دارند.
-
استوری پوینت 16 برای مدیریت منوهای رستوران داده شده که شامل پیاده‌سازی پنل مدیریت، دسترسی‌ها و قابلیت‌های پیچیده‌تری است.
بنابراین در این روش، تیم می‌تواند به‌راحتی بفهمد کدام وظایف نیاز به زمان و منابع بیشتری دارند تا برای آن بهتر برنامهریزی کنند.
این روش یکی از حالت‌های استفاده از Story Point است. اما روش‌های دیگری هم برای این کار وجود دارد.
-
استفاده از دنباله فیبوناچی
رایج‌ترین روشی که تیم‌های اجایل برای اختصاص Story Point به کارها یا یوزر استوری‌ها استفاده می‌کنند، اعداد فیبوناچی هستند:
۱، ۲، ۳، ۵، ۸، ۱۳، ۲۱، و...
اما چرا؟
-
چون هرچه عدد بزرگ‌تر میشود، فاصله بین اعداد بیشتر میشود؛ بنابراین هنگام تخمین کارهای بزرگ، دقیق بودن سخت‌تر میشود و این حقیقت در دنیای واقعی هم همین‌طور است.
-
تیم‌ها با این سیستم یاد می‌گیرند که وقتی کاری خیلی بزرگ به نظر میرسد، باید درباره شکستن آن به بخش‌های کوچک‌تر یا شفاف‌سازی بیشتر فکر کنند.
-
اعدادی مثل ۲۱ یا حتی ۱۳ معمولاً نشان‌دهنده کارهایی هستند که یا باید تقسیم شوند یا هنوز خیلی شفاف تعریف نشده‌اند.
-
استفاده از فیبوناچی به تیم‌ها کمک میکند بر نسبت و مقایسه کارها تمرکز کنند، نه تخمین دقیق زمان.
📌 باز هم به مثال زیر توجه کنید:
|
User Story |
شرح وظیفه |
پیچیدگی |
Story Point (فیبوناچی) |
|
کاربر می‌خواهد رمز عبور خود را بازیابی کند |
فرم ایمیل + ارسال لینک بازیابی |
کم |
۳ |
|
کاربر می‌خواهد در بین رستوران‌ها جستجو کند |
اتصال به API + فیلتر + UX مناسب |
متوسط |
۵ |
|
مدیر رستوران می‌خواهد منوی غذا را مدیریت کند |
ساخت پنل مدیریت + سطح دسترسی + CRUD کامل |
زیاد |
۸ |
|
ادمین می‌خواهد سیستم گزارش‌گیری مالی را پیاده کند |
تحلیل، امنیت، خروجی PDF/Excel، ادغام با دیتابیس |
خیلی زیاد |
۱۳ |
-
استفاده از زمان (ساعت یا روز)
برخی تیم‌ها ترجیح می‌دهند مستقیماً یک تخمین زمانی بسیار شفاف ارائه دهند (مثل ۴ ساعت، ۱ روز، یا ۳ روز کاری).
این روش، زمانی کاربرد دارد که تیم:
- خیلی باتجربه باشد و درک دقیقی از ولاسیتی / Velocity اجرای کارها توسط اعضای تیم خود داشته باشد.
- یا در سازمانی باشد که مدیران آن علاقه‌مند به تخمین‌های زمانی دقیق، گزارش‌دهی و هماهنگی‌های شفاف‌تری با ذی‌نفعان بیرونی هستند.
اما... این روش در اجایل در میان همه تیم‌ها محبوب نیست زیرا:
-
تخمین دقیق زمان باعث خطای ذهنی میشود؛ چون انسان‌ها اغلب در برآورد زمان خوش‌بینانه عمل میکند.
-
فشار برای «در زمان مشخص انجام‌دادن» ممکن است کیفیت یا انعطاف تیم را کاهش دهد.
-
Story Point قرار نیست زمان را مشخص کند؛ بلکه هدفش اندازه‌گیری نسبی حجم کارهاست.
📌 و یک مثال دیگر:
|
User Story |
شرح وظیفه |
پیچیدگی |
زمان مورد نیاز (تقریبی) |
|
کاربر می‌خواهد رمز عبور خود را بازیابی کند |
فرم ایمیل + ارسال لینک بازیابی |
کم |
۴ ساعت (نیم روز کاری) |
|
کاربر می‌خواهد در بین رستوران‌ها جستجو کند |
اتصال به API + فیلتر + UX مناسب |
متوسط |
۱ روز کاری |
|
مدیر رستوران می‌خواهد منوی غذا را مدیریت کند |
ساخت پنل مدیریت + سطح دسترسی + CRUD کامل |
زیاد |
۲.۵ روز کاری |
|
ادمین می‌خواهد سیستم گزارش‌گیری مالی را پیاده کند |
تحلیل، امنیت، خروجی PDF/Excel، ادغام با دیتابیس |
خیلی زیاد |
۵ روز کاری |
-
تخمین افورت با برنامهریزی پوکر / Planning Poker
برنامهریزی پوکر یکی از تکنیک‌های محبوب و مبتنی بر اجماع برای تخمین تلاش در توسعه نرم افزار است. این روش به شکل یک بازی اجرا میشود و کمک میکند تخمین‌ها به‌صورت مشارکتی و دقیق‌تر باشند، چون نظرات تمام اعضای تیم در آن لحاظ میشود.
در این روش، اعضای تیم از کارت‌هایی استفاده می‌کنند که روی آنها اعداد فیبوناچی نوشته شده است (۰، ۱، ۲، ۳، ۵، ۸، ۱۳، ۲۰، ۴۰، ۱۰۰). برای هر User Story، اعضا ابتدا در مورد جزئیات آن بحث می‌کنند؛ سپس هر نفر یکی از کارت‌ها را انتخاب میکند تا سطح سختی و تلاش مورد نیاز را از نظر خود نشان دهد. البته فعلاً کارت‌ها را به هم‌تیمی‌ها نشان نمی‌دهد.
سپس همه کارت‌ها هم‌زمان نمایش داده می‌شوند تا افراد ببینند هم‌تیمی‌هایشان چه اعدادی را مدنظر داشته‌اند.
حال اعضای تیم باید در مورد اختلاف نظرها گفتگو کنند و تا جایی ادامه دهند که به درک مشترک و توافقی درباره اندازه سختی کار برسند. بعد از جمع‌بندی و اجماع، به سراغ User Story بعدی می‌روند.
📌 مثال زیر را در نظر بگیرید:
|
User Story |
توضیح |
کارت‌هایی که اعضا انتخاب کردند |
گفت‌وگو |
نتیجه نهایی |
|
به‌عنوان کاربر، می‌خوام بتونم داخل اپ ثبت‌نام کنم تا بتونم سفارش بدم |
فرم ثبت‌نام با اعتبارسنجی ساده |
2، 2، 3، 2 |
یکی از اعضا کارت ۳ داده، بقیه ۲. اون عضو توضیح می‌ده چرا اعتبارسنجی ایمیل شاید مشکل‌ساز بشه |
توافق روی ۲ |
|
به‌عنوان کاربر، می‌خوام رستوران‌های اطرافم رو ببینم |
استفاده از API نقشه + فیلتر موقعیت |
5، 8، 5، 5 |
یک نفر ۸ داده، چون فکر می‌کنه اتصال به API پیچیده‌ست. تیم توضیح می‌ده که تجربه قبلی دارن |
توافق روی ۵ |
|
به‌عنوان مدیر رستوران، می‌خوام غذاهای منو رو مدیریت کنم |
پنل مدیریتی با CRUD کامل و سطوح دسترسی |
13، 13، 20، 13 |
فقط یک نفر ۲۰ داده چون فکر می‌کنه ماژول سطوح دسترسی پیچیده‌ست. تیم توافق می‌کنه اون بخش جدا بشه و بره برای اسپرینت بعدی |
توافق روی ۱۳ |
در نهایت، چرا افورت مهم است؟
طبق گفته مجله Forbes، تخمین افورت «نوعی سرمایه‌گذاری است که باید در هر پروژه نرم‌افزاری جدی، لحاظ شود.» واقعاً هم همین‌طور است؛ افورت نقش محوری در موفقیت هر پروژه نرم‌افزاری دارد.
برآورد تلاش فقط پیش‌بینی زمان نیست؛ بلکه تعیین انتظارات واقع‌بینانه، تلاش برای کاهش ریسک‌ها و گرفتن تصمیم‌های هوشمندانه از شروع تا پایان پروژه است.
برای تیم‌های توسعه نرم افزار، برآورد دقیق یعنی برنامهریزی بهتر، پیشگیری از فشار کاری بیش از حد و هماهنگی با زمان‌بندی تحویل.
برای مالکان محصول و مدیران، این ابزار به تصمیم‌گیری کمک میکند؛ از تخصیص منابع و بودجه گرفته تا اولویت‌بندی وظایف و ارائه زمان‌بندی‌های قابل‌اعتماد به ذی‌نفعان.
اگه برآوردها اشتباه باشند، احتمال دارد پروژه با تأخیر، افزایش هزینه یا حتی نارضایتی تیم و مشتریان روبرو شود. ولی در مقابل، برآورد درست و اصولی «تلاش / Effort» پایه‌های برنامهریزی چابک، تحویل مداوم و انتشار موفق محصول را می‌سازد.
|
«تفکر چابک فقط یک متدولوژی نیست، یک نگاه متفاوت به کار تیمی و حل مسئله است. در اجیلیتی، آموزش Agile با رویکردی عملی، تدریجی و متناسب با فضای کاری تیم‌های ایرانی طراحی شده است.»
|