Analytics & Machine Learning

Classificar uma iniciativa de negócio, estimar o esforço de várias contratações para um mesmo objetivo ou priorizar o portfólio sem os detalhes necessários para um analista.

"In God we trust, all others bring data.” — W Edwards Deming.

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Resultados

These are some of the questions FATTO helps you answer by creating solutions with Analytics & Machine Learning. We develop supervised and unsupervised predictive models. We implement solutions in spreadsheets or incorporate them into systems to guide business decisions. We use your data, market references and your team's knowledge in identifying patterns, assisting in creating a culture of results.

The data captured in the management and execution of their day-to-day development operations hide answers to critical business questions. We help you discover this value by understanding the interrelationship between this data so that you can control an unknown variable from known or more easily estimated fragments.

Você passa a conhecer melhor o desempenho do seu desenvolvimento de software e cria mecanismos para comunicar isso para diretores, áreas usuárias e executivos.

Resultados

Organize indicadores do desenvolvimento de software em dashboards

Dë a autonomia aos squads sem comprometer os objetivos de governança corporativa

Determine o que entra no roadmap do produto e em qual release

Com sprints de prazo fixo e, muitas vezes, releases também, a única variável é o escopo. Estime mais objetivamente o esforço de épicos e features ainda em alto nível (se comparada a uma história de usuário)

Desenvolva "calculadoras" para estimar o valor de propostas técnicas

Elimine a negociação de valores dos sem autoridade para isso. Horas é praticamente uma moeda, na prática. Identifique uma proposta com produtividade fora do normal e simplifique o processamento das demais

The main benefits of our work with Analytics & Machine Learning are in discovering the opportunities you don't even know you already exist! Especially if you've had corporate governance controls in place for some time, think about the amount of information in your unused data and with the potential to bring results to your business. FATTO has a team that combines deep knowledge in IT management and knows what to look for in your data.

Um pouco sobre como trabalhamos...

A client needed to estimate project management (GP) hours for technical and infrastructure initiatives.While simply applying a percentage on the total effort was sufficient for the development of software solutions, technical projects presented too much variability.

After understanding the process, collecting metrics in demand management systems, interviewing those involved about their perceptions, we found that in that context:

  • A cada 01 hora de esforço de projeto, investe-se em média 4 minutos de GP
  • A cada 01 dia de prazo decorrido, investe-se 40 minutos em GP
  • A cada 01 processo de aquisição, investe-se 43 horas de GP

Our work also served to verify a number of aspects whose variation was not statistically significant in the variation of the effort invested in GP, although "common sense" indicates the opposite, for example:

With t

  • Quantidade de áreas de TI
  • Quantidade de áreas de negócio
  • Quantidade de tecnologias
  • Quantidade de ambientes produtivos

hese relationships mapped, a proof of concept simulating the model in past projects allowed to confirm its effectiveness and a "calculator" was delivered to facilitate the planning of technical and infrastructure projects.

Aplicações

  • Investigar em maior detalhe indícios de manipulação de horas em propostas técnicas a partir de critérios apontando para potencial de fraude na contratação de serviços de TI
  • Atacar ofensores de produtividade e qualidade, potencializar seus promotores, por meio da sua identificação e quantificação de seus efeitos
  • Aperfeiçoar a gestão de software pelo uso de modelos estatísticos para estimar esforço, custo e prazo a partir do escopo em diferentes níveis de refinamento
  • Otimizar o tempo na gestão de software ao concentrar a atenção nas exceções. Isso por meio de limites de controle ( LCL e UCL ) para o monitoramento de indicadores com significado para o negócio como o Custo Unitário ( R$ / PF ), a Densidade de Defeitos ( Defeitos / 1.000 PF ), Produtividade ( PF / Dias Corridos ) e Taxa de Entrega ( HH / PF )

Um case de analytics & machine learning aplicado aos seus negócios

Um dos maiores bancos do Brasil passou por uma profunda reestruturação em seu fluxo de atendimento para desenvolver soluções de software. O objetivo foi diminuir o time-to-market. Um gateway foi estabelecido para direcionar se uma nova ideia de negócio avança por uma trilha ágil. Para isso era necessário saber se a demanda é "pequena". Outro gateway, para estimar as horas com os requisitos ainda macro, com muita incerteza para elaborar uma proposta técnica.

Case

Publicações

Function Points Leveraging Transparency and Enabling Control Over Software Procurement

Leia

MetricViews | IFPUG
Volume 8 | Issue 2 | July 2014

Combinando benchmarking e canvas de projetos na priorização do portfólio

Leia

IFPUG MetricViews
Volume 9 | Issue 1 | Jan/2015

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