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Schätzungen – das Enfant terrible der Software-Entwicklung

Schätzungen – das Enfant terrible der Software-Entwicklung

Obwohl die wenigsten Softwareentwicklungen ohne Schätzungen auskommen, haben sie unter Entwicklern einen extrem schlechten Ruf. Aber woran liegt das? Ein Grund ist, dass eine einzige Zahl ohne Kontext zum Commitment bzw. zum Plan erklärt wird.

Ich zeige in diesem Vortrag, wie wir zu besseren Schätzungen kommen und dass diese immer abhängig von der Fragestellung sind. Außerdem löse ich das Rätsel auf, warum Schätzungen immer höher werden, je genauer man schätzt.

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Konstantin Diener

December 09, 2021
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Transcript

  1. Konstantin Diener | konstantin.diener@cosee.biz | @coseeaner … das Enfant terrible

    der So ft ware-Entwicklung Schätzungen
  2. Ist das im Jahr 2022 immer noch ein Thema?

  3. George Dinwiddie So ft ware Estimation Without Guessing

  4. Warum ist das im Jahr 2022 immer noch ein Thema?

  5. Vasco Duarte NoEstimates

  6. None
  7. Wie viel Arbeit ist eine Funktion im Kalender zur automatischen

    Terminfindung? “
  8. Konstantin Diener CTO und Gründer von cosee

  9. Wie viel Arbeit ist eine Funktion im Kalender zur automatischen

    Terminfindung? “
  10. 1. Nimmst du es als Zusage? Gehst du davon aus,

    dass ich direkt loslege? 2. Was ist genau gemeint? 3. Welche Entscheidungen bauen auf meiner Antwort auf? 4. Was passiert, wenn meine Antwort falsch ist? 5. Kann ich das überhaupt schätzen? Wie viel Arbeit ist eine Funktion im Kalender zur automatischen Terminfindung?
  11. 1. Nimmst du es als Zusage? Gehst du davon aus,

    dass ich direkt loslege? 2. Was ist genau gemeint? 3. Welche Entscheidungen bauen auf meiner Antwort auf? 4. Was passiert, wenn meine Antwort falsch ist? 5. Kann ich das überhaupt schätzen? Wie viel Arbeit ist eine Funktion im Kalender zur automatischen Terminfindung?
  12. Schätzung != Zusage

  13. Schätzung als Zusage behandeln Misstrauen des Entwicklers Pu ff er

    einbauen Misstrauen des Managers Schätzung verhandeln
  14. Please remember that we’re producing estimates, not facts. If we

    reduce all our information and assumptions down to a single number, it’s easy to forget the uncertainty behind that number. A number looks bold and exact. Trustworthy. Immutable. In the case of estimates, a number is none of those. It’s still just an estimate. “ So ft ware Estimation Without Guessing
  15. Schätzung == Hypothese

  16. Aber wie kommen wir zu brauchbaren Schätzungen? 🤔

  17. Die Aufgabe richtig verstehen 1

  18. Was schätze ich da eigentlich?

  19. None
  20. Gedankenexperiment: URLs in der Zwischenablage loggen. https://web.eecs.utk.edu/~azh/blog/thisprojectwillonlytake.html

  21. Warum schätze ich eigentlich?

  22. • Welche Entscheidung(en) basieren auf dieser Schätzung? • Was wirst

    du mit meiner Aussage anfangen? • Was passiert, wenn wir das Zieldatum nicht halten? • Was können wir nach hinten schieben, wenn das Zieldatum absolut fest ist? Warum?
  23. Produktentwicklung starten Produktentwicklung skalieren

  24. Discovery- Phase Backlog Experten-Teams Abrechnungs- modelle Auslieferung in Sprints ,ƞ

    ware- Releases
  25. Discovery- Phase Backlog Experten-Teams Abrechnungs- modelle Auslieferung in Sprints ,ƞ

    ware- Releases • Sollen wir es machen? • Wie viel Budget brauchen wir? • Festpreis möglich? • Wann gibt es eine erste Version für den Markt? • Sollen wir A oder B machen?
  26. Hütte oder Schloss?

  27. Aufwand oder Dauer?

  28. »What? 63 hours, just in queue time?«, Wes say, incredulously.

    »That’s impossible!« Patty says with a smirk: »Oh, of course. Because it’s only 30 seconds of typing, right?« “ The Phoenix Project
  29. Wie akkurat muss die Schätzung sein?

  30. None
  31. Welche Richtung darf ein Fehler haben?

  32. Pleonasmus: fehlerha ft e Schätzung

  33. • Wenn ich eine Schätzung anfrage: • Haben wir das

    gleiche Verständnis? • Wofür brauche ich die Schätzung? • Finde vorher heraus, welche Frage du eigentlich beantworten möchtest! • Akzeptiere die Schätzung, aber versuche, sie zu verstehen. • Verwende die Schätzung nur zweckgetreu! Spickzettel
  34. • Wenn ich um eine Schätzung gebeten werde: • Finde

    heraus, was die Ziele deines Gegenübers sind. (common ground) • Entwickle ein Verständnis für die Verwendung der Schätzung. • Liefere mehr als eine simple Zahl. Spickzettel
  35. Die Schätzung erarbeiten

  36. Am Ende machen wir in der Regel Äquivalenz- Schätzungen.

  37. Vasco Duarte NoEstimates

  38. Wir müssen die Aufgabe o ft zerlegen, um sie zu

    „begreifen“.
  39. Heute gängigste Form: Zerlegung anhand Funktion.

  40. None
  41. None
  42. Gojko Adzic, David Evans 
 Fi ft y Quick Ideas

    to Improve Your User Stories
  43. None
  44. Ich möchte nicht, dass ihr genauer schätzt. Dann schätzt ihr

    nur höher!
  45. "It turns out that estimation is fractal. The more fine-

    grained you break down the requirements, the more ’edges’ you will discover. This means that the more detailed your estimate, the more the total will tend towards infinity, simply due to rounding errors and the fear factors that we multiply into fine grained estimates." Dan North
  46. None
  47. None
  48. Themenblock Komplexität ca. Kosten Komplexität ca. Kosten Ramp Up 3

    22.000 € S 25.000 € Messeplan 2 15.000 € XS 15.000 € Messeplan – Themenwelt 5 37.000 € M 35.000 € Messestand 2 15.000 € XS 15.000 € Messestand – Buch 3 22.000 € S 25.000 € Suche 8 60.000 € L 60.000 € Ausstellerliste (inkl. Filter etc.) 5 37.000 € M 35.000 € Produktliste (inkl. Filter etc.) 5 37.000 € M 35.000 € Media Hub 8 60.000 € L 60.000 € Backo ff ice für das Self Onboarding 5 37.000 € M 35.000 € Medien-Content 3 22.000 € S 25.000 € Livestreams 5 37.000 € M 35.000 € Veranstaltung 1 3 22.000 € S 25.000 € Veranstaltung 2 5 37.000 € M 35.000 € Autoreninfo 2 15.000 € XS 15.000 € Medienvertreter 3 22.000 € S 25.000 € 67 500.000 € 500.000 €
  49. Faustregel: 6–36 Teile

  50. Notruf Führerschein- Check Einstellungen Unfall-Hilfe Schaden melden Wichtige Rufnummern

  51. • Alle Fehler in eine Richtung machen • Zwischenräume der

    Teile übersehen • Menge der Teile nicht mehr handhabbar • „Gesetz der kleinen Zahlen“ schlägt zu • Fokus verlieren • Zerlegung der Teile realitätsfremd Gängige Fehler
  52. Schätzen wir die richtigen Dinge?

  53. Habt immer zwei Herangehensweisen für die Schätzung!

  54. • Schätzen wir die richtigen Dinge? • Sind wir zu

    detailliert? • Erzeugen wir eine Informationsillusion? • Blähen wir es auf? (Gesetz der kleinen Zahlen) • Hil ft die Zerlegung bei der Umsetzung oder Priorisierung? • Beschä ft ige ich mich mehr mit der Mechanik der Schätzung, als mit meinem Ziel? • Haben wir einen zweiten Ansatz zur Validierung? Spickzettel
  55. Mit der Schätzung arbeiten

  56. None
  57. Discovery- Phase Backlog Experten-Teams Abrechnungs- modelle Auslieferung in Sprints ,ƞ

    ware- Releases
  58. Messt regelmäßig euren Fortschritt.

  59. … aber nicht mit Proxy-Metriken.

  60. Meilensteine als Prüfpunkte.

  61. When the map and the territory disagree, believe the territory.

    So ft ware Estimation Without Guessing
  62. Fragen zum Vortrag?

  63. konstantin.diener@cosee.biz | @onkelkodi Bildnachweise: Würfel: https://www.shutterstock.com/de/g/baiaz Küstenlinie: https://www.shutterstock.com/de/g/Boyarkina Wecker: https://www.shutterstock.com/de/g/MY+LIFE+OVER+LIKE

    kleine Steine: https://www.shutterstock.com/de/g/tassita+numsri große Steine: https://www.shutterstock.com/de/g/plotnikov Meeresboden: https://www.shutterstock.com/de/g/Mikhail+Varentsov Karte mit Markierungen: https://www.shutterstock.com/de/g/uksus Sprit holen:https://www.shutterstock.com/de/g/mooddboard Fragen: https://www.shutterstock.com/de/g/robertkneschke Schätzt ihr den Austausch? Konstantin Diener | cosee GmbH cosee.biz