उपयोगकर्ता कहानियों के लिए सबसे लोकप्रिय 7 एजाइल आकलन विधियाँ

एजाइल आकलन के मामले में, आपको इसके मूल सिद्धांतों का उल्लेख करना नहीं चाहिए: सापेक्ष आकलन इकाइयों (जैसे कहानी अंक) का उपयोग करें, उपयोगकर्ता कहानियों के सामग्री के विस्तृत चर्चा को बढ़ावा दें, समाधान के लिए सहमति और प्रतिबद्धता बनाएं, और एकजुट सहयोग के माध्यम से टीम को मजबूत बनाएं।

उपयोगकर्ता कहानियों के लिए एजाइल आकलन विधियाँ — विजुअल पैराडाइम इंटरनेशनल

मेरे आसपास कई एजाइल टीमें “प्लानिंग पोकर” का उपयोग करके कहानी अंक का आकलन करती हैं। हालांकि इस विधि की लोकप्रियता है, लेकिन इसमें अपनी सीमाएं भी हैं।

उदाहरण के लिए:

आकलन के लिए फ़ंक्शन बहुत बड़ा है, और इसे “प्लानिंग पोकर” के साथ आकलन करना मुश्किल है;
300 कहानियाँ आती हैं;
आकलन के लिए उपयोगकर्ता कहानी के लिए पर्याप्त सूचना उपलब्ध नहीं है;
समय सीमित है, पूरे उत्पाद मांग सूची का आकलन करने का समय नहीं है।

इसलिए, यह लेख केवल सबसे लोकप्रिय एजाइल आकलन विधि “प्लानिंग पोकर” का परिचय नहीं देता है, बल्कि उपयोगकर्ता कहानी आकलन की आपकी सभी आवश्यकताओं के लिए छह अन्य एजाइल आकलन विधियाँ भी प्रस्तुत करता है

1. प्लानिंग पोकर

सभी सहभागी संख्यांकित ताश के कार्ड का उपयोग करके उपयोगकर्ता कहानी का आकलन करते हैं, आकलन के दौरान गुप्त वोट देते हैं, यदि बड़े अंतर के कारण विवाद होता है तो चर्चा करते हैं, और फिर वोट दोबारा करते हैं, जब तक पूरी टीम आकलन के सटीकता पर सहमति नहीं बनाती है। प्लानिंग पोकर के उपयोग में सीमाएं हैं और यह छोटी टीमों (5–8 लोगों) और कम उपयोगकर्ता कहानियों (10 तक) के लिए सबसे उपयुक्त है।

टिप: हालांकि यह एक नियम नहीं है, लेकिन उपयोगकर्ता कहानियों को प्रोडक्ट बैकलॉग में 13 अंकों से अधिक नहीं बांटने की सलाह दी जाती है; ताकि आपकी टीम उपयोगकर्ता कहानियों को उन विस्तारों तक स्पष्ट रूप से समझ सके जिन्हें आसानी से आकलन किया जा सके।

प्लानिंग पोकर कार्ड — एजाइल आकलन विधियाँ

2. टी-शर्ट का आकार

उपयोगकर्ता कहानी के आकार का आकलन करने के लिए टी-शर्ट के आकार का उपयोग करें: XS, S, M, L, XL। प्रत्येक आकार का आकार खुले और ईमानदार चर्चा की आवश्यकता को दर्शाता है। यह विधि त्वरित और आसान है, और आप उत्पाद मांग सूची के आकार का बहादुरी से आकलन कर सकते हैं।

टिप:यह विधि बड़ी उपयोगकर्ता कहानियों के विशाल मांग सूची के आकलन के लिए उपयुक्त है, विशेष रूप से जब कई स्क्रम टीमें एक उत्पाद के चारों ओर काम कर रही हों।

टी-शर्ट के आकार की एजाइल आकलन विधि — विजुअल पैराडाइम इंटरनेशनल

3. डॉट वोट

यह विधि छोटी उपयोगकर्ता कहानियों के आकलन के लिए उपयुक्त है, और इस विधि के अपने आप में बहुत सरल और प्रभावी है। “डॉट वोटिंग” निर्णय लेने का एक तरीका है, लेकिन आप इसका उपयोग उपयोगकर्ता कहानियों के आकलन के लिए भी कर सकते हैं। विधि यह है: प्रत्येक व्यक्ति को कुछ पोस्ट-इट नोट्स दिए जाते हैं, जो अपनी पसंद के उपयोगकर्ता कहानियों के लिए वोट कर सकते हैं। जितने अधिक डॉट एक उपयोगकर्ता कहानी को मिलते हैं, उतना ही अधिक आयतन इसका प्रतिनिधित्व करता है।

टिप:इस विधि का उपयोग बड़ी और छोटी टीमों दोनों में किया जा सकता है, लेकिन आपको आकलित उपयोगकर्ता कहानियों की संख्या को सीमित करना होगा।

4. बकेट प्रणाली

मान लीजिए कि आपके पास आकलन के लिए बहुत सारी उपयोगकर्ता कहानियाँ हैं, और आप पूरी प्रक्रिया को तेज करना चाहते हैं। वास्तव में, आप प्लानिंग पोकर से अधिक कार्यक्षम आकलन ढूंढ रहे हैं, तो “बकेट प्रणाली एक अच्छा विकल्प हो सकती है।

पहले, “प्लानिंग पोकर कार्ड” के क्रमानुसार कुछ “बकेट” सेट करें। फिर, टीम आकलन के लिए उपयोगकर्ता कहानी को पोस्ट-इट नोट पर लिखती है और उसे “बकेट” आकलन में डालती है।

3. तीन-बिंदु विधि

3 बिंदु अनुमान समय प्रबंधन ज्ञान क्षेत्र से संबंधित है। इसका उपयोग लागत अनुमान के दौरान भी किया जा सकता है। एकल बिंदु अनुमान की समस्या यह है कि वे अक्सर सही नहीं होते हैं। एकल बिंदु अनुमान की तुलना में तीन बिंदु अनुमान बेहतर अनुमान है।

एकल बिंदु अनुमान बस आपको एक एकल संख्या देता है — उदाहरण के लिए,

विकसित करें: ऑर्डर प्रक्रिया विशेषता पूरी करने में कितना समय लगेगा?

यह कितना विश्वसनीय है 5 दिन अनुमान? यह डेवलपर पर निर्भर करेगा, और यह कार्य पहले किया गया है या नहीं? यदि यह एक नियमित कार्य है और बार-बार किया गया है, तो एकल बिंदु अनुमान बेहतर रहेगा। लेकिन यदि यह कोई ऐसा कार्य है जिसे कभी नहीं किया गया है, या यह एक नई गतिविधि है, या इंजीनियर इस गतिविधि में नया है, तो इस संख्या के गलत होने की संभावना है। ऐसे मामलों में, तीन बिंदु अनुमान का उपयोग करने से आपको अधिक विश्वसनीयता मिलेगी।

तीन बिंदु अनुमान सबसे आशावादी अनुमान (O), सबसे संभावित अनुमान (M), और निराशावादी अनुमान (सबसे कम संभावित अनुमान) या (L) को देखता है।

6. समानता अनुमान

समानता अनुमान अनुमानित किए जाने वाले उपयोगकर्ता कहानियों की समानता खोजने के लिए है। टीम का कार्य समान उपयोगकर्ता कहानियों को समूहित करना है। ‘समानता खोजने’ का सबसे अच्छा तरीका है प्रक्रिया को दृश्यात्मक रूप से दिखाना और उपकुल राशियों को बड़े समूहों में जोड़ना।

टिप:यह विधि छोटे समूह में लोगों और कम उपयोगकर्ता कहानियों में सबसे अच्छा काम करती है, आपको अलग-अलग समूहों के लिए अलग-अलग अनुमान निर्धारित करने होंगे।

7 व्यवस्था विधि

यह दृष्टिकोण आपको उपयोगकर्ता कहानी के सापेक्ष आकार के आकलन के लिए आपेक्षिक रूप से सटीक निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। यदि छोटे समूह के विशेषज्ञ इसे करें, तो यह सबसे अच्छा काम करेगा।

यहां कैसे: किसी भी क्रम में सभी उपयोगकर्ता कहानियों को निम्न से उच्च तक टिक लेबल पर रखें, और प्रत्येक सहभागी एक उपयोगकर्ता कहानी को स्केल पर एक फ्रेम नीचे या ऊपर ले जा सकता है। या एक राउंड छोड़ दें। इस प्रक्रिया को दोहराएं जब तक सभी टीम सदस्य उपयोगकर्ता कहानी को नहीं हटाना चाहते या एक राउंड छोड़ देते हैं।

टिप:यह व्यवस्था विधि सूक्ष्म आकार के अनुमान को प्राप्त कर सकती है, जो छोटे समूह के लोगों और बड़ी संख्या में उपयोगकर्ता कहानियों के लिए उपयुक्त है।

सारांश

इस लेख का उद्देश्य आपको इन विधियों के अस्तित्व के बारे में परिचय देना है। दैनिक उपयोग से पहले, आपको अपनी उपयोगकर्ता कहानियों और अपनी टीम के आकार के आधार पर विभिन्न विधियों का प्रयोग करना चाहिए।

यदि आप इन विधियों में रुचि रखते हैं, तो कृपया टिप्पणी खंड में एक संदेश छोड़ें। मैं एक अलग लेख में विधि(यों) के बारे में विस्तार से विस्तार कर सकता हूं।

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