당신의 성공을 정의하는 가장 중요한 10가지 애자일 메트릭

 

당신의 성공을 정의하는 가장 중요한 10가지 애자일 메트릭

 

Fred Wilson – May 19, 2021 – 8 Min Read

 

 

애자일 방법론은 성공과 동의어가 되고 있다. 지난 몇 년 동안 애자일 방법론은 비즈니스에서 최고의 관리 방법이 되기 위한 단계를 착실히 밟고 있다. 이것은 지속적인 개선과 효율적인 작업을 촉진한다.

 

비록 애자일로 전환하는 것이 도움이 되지만 소프트웨어 개발 생애 주기에 (SDLC) 몇 가지 변화를 요구한다. 하나가 애자일 메트릭이며 이것은 SDLC의 여러 단계에 걸쳐 생산성을 측정하는 근원이다.

 

작업 흐름에 애자일 메트릭을 도입하면 소프트웨어 개발 프로젝트를 성공적으로 관리하는 데 도움이 된다. 기업은 이러한 메트릭의 도움을 통해 작업팀의 성과를 추적하고 최종 제품의 전반적인 품질을 평가할 수 있다.

 

애자일 메트릭이란?

 

애자일 메트릭은 애자일 방법론에서 표준이며 다양한 소프트웨어 개발 생애 주기 단계에 걸쳐 자신들의 작업 진척을 모니터하는 데 도움이 된다. 애자일 팀의 성과를 추적하는 가장 널리 쓰이는 메트릭은 다음과 같다.

 

• 생산성
• 진척
• 작업 품질
• 성능
• 해당 프로젝트의 성공 수준
• 팀의 건강성
• 예측성

 

이 메트릭은 이해관계자가 해당 프로세스의 강점과 약점을 확인하는 데 도움을 준다. 또한 만일 팀 리더가 초기 단계에 있어도 이슈를 확인할 수 있고 그 이슈가 큰 문제로 변하기 전에 해결할 수 있다.

 

애자일 메트릭은 미래의 작업 성과를 개선하고 실수에서 배우기 위한 현실적이며 데이터에 기반한 결과를 생산한다. 이러한 표준은 효율성 모니터링을 위해 프로젝트 로드맵에 포함된다.

 

프로젝트 관리에서 애자일 메트릭의 장점이 무엇인가?

 

애자일 방법론에서 쓰이는 메트릭은 다음의 내용을 포함해 다면적인 장점을 가진다.

 

• 현실적이며 데이터에 기반한 작업 진척의 개요를 제공
• 팀이 집중하는데 도움더 나은 성과를 위한 지속적인 자가 개선을 장려
• 품질 있는 최종 제품의 시의 적절한 전달을 도움
• 조직 간의 투명성 증대와 창의성 고양
• 지속적인 개선을 (Continuous Improvement_CI) 위한 자가 개선 (Self-Improvement_SI) 고양
• 자가 관리를 장려

 

애자일 프로젝트 관리에서 가장 중요한 10가지 메트릭

 

리더는 기준을 정확하게 정의해서 프로세스를 간단하고 직관적이며 자연스럽게 하기 위해 메트릭을 구체적인 숫자로 좁혀야 한다.

 

애자일 팀에서 쓰는 여러 가지 애자일 메트릭이 있다. 하지만 그들 중 다음 10가지가 최고이다.

 

1. 스프린트 번다운
2. 속도
3. 에픽과 릴리즈 번다운
4. 리드 타임
5. 누적 흐름 다이어그램
6. 싸이클 타임
7. 통제 차트
8. 전달 가치
9. 전송률
10. 놓친 결함수

 

1. 스프린트 번다운

애자일 프로젝트 관리를 도입할 때 스크럼 팀은 자신들의 프로세스를 스프린트로 나눠 관리한다. 팀은 프로젝트가 공식적으로 시작되기 전에 하나의 스프린트에서 몇 개의 작업을 완료할 것인지 결정한다. 스프린트 번다운 보고서는 각 스프린트를 진행하는 동안의 작업 진척을 추적한다.

 

추적한 결과는 시간, 스토리 점수, 백로그의 형태로 측정되어 당신이 정한 파라미터 값 대비 성과를 평가할 수 있다. 스프린트 번다운은 하나의 스프린트를 통해 팀의 성과를 확인하려고 스크럼 과제 추정값 대비 실제 수행한 스크럼 과제가 포함된 그래프의 형태를 띤다.

 

애자일 팀의 성과를 추적하는 가장 일반적으로 쓰는 메트릭은 시간과 과제이다. 시간은 X축에 과업은 Y축에 표시하며 스프린트 번다운은 시간이나 스토리 점수로 측정한다.

 

이것은 해당 스프린트가 시간 내에 완료되었는지 아닌지를 예측한다. 이 메트릭의 가장 매혹적인 면은 하나의 스프린트가 프로세스의 특정 시점에 얼마만큼의 가치를 전달했는지, 전체 프로젝트를 완료하기 위해 얼마만큼의 시간이 필요한지를 시각화한다는 점이다.

 

2. 속도

 

 

애자일 속도는 특정 기간에 완료된 작업을 측정한다. 이 메트릭은 애자일 프로젝트 관리에서 유명한 것 중 하나이다. 제품 소유자는 (product owner) 이 속도의 도움을 받아 프로젝트를 완료하는 데 필요한 시간을 예측할 수 있다.

 

소프트웨어 개발에서 쓰이는 속도는 구문이 코드로 변환되는 비율과 관련이 있다. 지난 몇 번의 스프린트에서 누적된 스토리 점수의 숫자는 프로젝트의 속도와 같다. 당신은 이 데이터의 결과를 통해 다음 몇 번 스프린트의 결과를 예상할 수 있다.

 

팀은 이것을 가지고 완료할 수 있는 작업의 양을 예상한다. 따라서 팀이 미래의 스프린트를 위해 계획을 세울 때 추정이 손쉽게 된다.

 

속도 점수와 관련해 가장 주목할 점은 그것이 정량적인 메트릭을 제공하는 게 아니며 정량적인 통찰력을 제공하지 않는다는 점이다. 속도는 표준 메트릭 중 하나지만 결과물의 품질을 알 수 있거나 그 팀의 성과 경쟁력을 측정하지는 못한다.

 

애자일 팀의 성과를 추적하는 데 가장 일반적으로 쓰이는 메트릭은 속도이다. 이것은 팀이 올바른 방향으로 이동하는지를 나타내고 하락하는 경우 그 팀이 자신들의 성과에 맞춰 작업할 필요를 보여준다.

 

3. 에픽과 릴리즈 번다운

 

 

에픽과 릴리즈 번다운은 위에 논의한 스프린트 번다운과 유사하다. 유일한 차이는 에픽과 릴리즈 번다운은 더 큰 범위의 작업 진척을 추적한다는 점이다.

 

에픽과 릴리즈 번다운 차트는 특정 기간 동안 남은 작업을 시각적으로 표현한다. 에픽은 스토리로 쪼개서 더 작은 단위가 되는 큰 단위이다.

 

하나의 스프린트는 다수의 에픽과 버전을 가지며 스프린트를 따라 가며 각각을 추적하는 것이 중요하다. 고맙게도 에픽과 릴리즈 번다운은 팀이 에픽과 버전에 관한 작업 흐름의 현황을 최신으로 유지하게 해준다.

 

작업이 완료되면 에픽 내의 스토리 숫자가 0이 될 때까지 감소한다. 이것은 특히 마일스톤을 따라 작업할 때 유용하다. 마찬가지로 릴리즈 번다운은 특정 릴리즈에 담긴 작업의 진척을 추적한다.

이런 애자일 메트릭은 팀이 최종 제품을 시의 적절하게 전달하는데 도움을 주거나 전달 시점을 변경해야 할 필요가 있는지 확인하는 데 도움을 준다.

 

4. 리드 타임

 

 

리드 타임은 간단하고 효율적인 애자일 메트릭이다. 이것은 프로젝트가 시작된 시점부터 완료될 때까지 측정한다. 이것은 사용자 스토리가 백로그에 진입할 때 시작되고 스프린트가 완료되어 고객에게 인도될 때 종료된다.

 

리드 타임은 팀이 병목을 확인하게 해주며 따라서 프로세스의 속도에 관한 중요한 통찰을 제공한다. 리드 타임, 싸이클 타임 그리고 속도는 팀의 효율성을 나타내는 핵심 지표이다.

 

리드 타임이 길어질수록 당신의 팀이 더 비효율적이라는 걸 나타내며 그 반대 역시 성립한다.

 

5. 누적 흐름 다이어그램 (Cumulative Flow Diagram_CFD)

 

 

누적 흐름 다이어그램은 또 다른 중요한 애자일 메트릭으로 애자일 팀에게 인기가 높다. 이것은 팀이 지속적으로 전달 품질을 유지하는지 확인해 준다.

 

기본적으로 누적식 흐름 다이어그램은 팀이 다양한 과제의 백로그, 진행 중, 완료의 상태를 볼 수 있게 하는 칸반 메트릭이다. 이상적인 누적 흐름 다이어그램은 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르며 다이어그램 내의 불일치는 병목이나 처리가 필요한 이슈를 나타낸다.

 

팀은 이 메트릭을 통해 작업 흐름 내의 모든 과제와 프로젝트의 전체 진척에 관한 시각적인 개요를 확인할 수 있다.

 

누적 흐름 다이어그램은 x축에 스토리 점수를 y 축에 시간을 나타낸다. 다이어그램 내의 다양한 색상은 해당 과제의 다양한 상태를 나타낸다.

 

누적 흐름 다이어그램의 가장 매력적인 기능은 당신이 병목을 확인해 더 혼돈에 빠지기 전에 프로세스를 수정할 수 있도록 작업 흐름의 시각적 표현을 제공한다는 점이다.

 

게다가 누적 흐름 다이어그램은 팀원이 이슈를 확인하거나 해결하기 위해 회의 때까지 기다리지 않도록 실시간으로 이슈를 추적하는 데 도움을 준다.

 

6. 싸이클 타임

 

싸이클 타임은 우리의 목록 중 6번째 메트릭이며 속도나 리드 타임과 매우 유사하다. 이것은 하나의 과제가 '시작' 단계에서 '진행 중' 또는 '리뷰 중' 단계로 이동하는 데 걸리는 시간을 측정한다.

 

이것은 하나의 소프트웨어 릴리즈를 생산하는 데 드는 시간을 측정한다. 일반적으로 싸이클 타임은 한 개 스프린트의 절반 길이가 되어야 한다. 이 메트릭은 팀의 성과를 나타내는 훌륭한 지표이다. 싸이클 타임이 스프린트를 넘어서는 경우 팀이 예상한 대로 작업을 완료하지 못했다는 것을 나타낸다.

 

7. 컨트롤 차트

 

 

컨트롤 차트는 싸이클 타임과 관련이 있다. 이것은 프로세스의 예측성, 활동 그리고 안정성을 결정하기 위해 개별 이슈의 싸이클 타임을 측정한다. 일관성 있는 싸이클 타임은 그 팀의 산출물이 예측 가능하다는 것을 나타낸다. 반면에 짧은 싸이클 타임은 높은 처리량을 반영한다.

 

싸이클 타임을 측정하면 팀의 작업 진척을 개선할 수 있다. 컨트롤 차트에서 얻은 결과는 팀이 이슈를 확인하고 자신들의 성과를 개선하기 위해 필요한 곳을 수정하게 해준다.

 

이 차트는 프로젝트 내의 다양한 프로세스의 성공과 실패 그리고 결함을 확인하는데 쓰인다.

 

8. 전달 가치

 

이 애자일 메트릭은 고객에게 전달된 결과물의 품질을 측정하기 위해 가치 포인트를 사용한다. 이 메트릭에는 달러나 포인트 시스템을 사용한다.

 

당신이 고객에게 전달된 가치를 측정하기 위해서는 기대 수익을 전체 가치 포인트로 나눈다. 각각의 기능 또는 사용자 스토리에 가치 포인트를 할당한다. 대체로 가치 포인트는 몇몇 사용자 스토리에 걸쳐 분산되어 있어서 각 사용자 스토리가 완료되면  가치 점수가 올라가는 것을 의미한다.

 

팀의 목표는 높은 가치를 지닌 기능을 구현하는 것이다. 차트 내의 다양한 경향성은 전달 가치의 다양성을 나타낸다. 하향식 경향은 당신이 낮은 가치의 기능을 구현하고 있음을 나타내며 즉시로 작업의 방향을 고쳐야 함을 보여준다. 반면에 상향식 경향은 높은 가치의 기능이 구현되고 있음을 나타낸다.

 

9. 처리량

 

 

애자일 메트릭은 특정 시간 단위 안에 완료되어 고객에게 전달된 과업의 숫자를 측정해 팀의 생산성을 나타낸다. 이 파라미터는 분기 단위, 월 단위, 주간 단위, 릴리즈 단위, 이터레이션 단위 등으로 측정할 수 있다.

 

이 메트릭은 이해관계자들이 소프트웨어의 완전한 개발에 걸린 평균 시간을 확인하는 데 도움을 준다. 이후 이해관계자들은 주어진 시간 안에 얼마나 많은 소프트웨어가 완료될지 알 수 있게 된다. 게다가 이렇게 되면 팀의 일관성 수준도 알 수 있다.

 

이런 메트릭을 통해 얻은 데이터는 장래의 작업 전달 성과를 예측하는 데 특히 도움이 된다. 데이터가 많으면 많을수록 예측은 더 정확해 진다.

 

10. 놓친 결함수

 

 

당신은 놓친 결함을 통해 전달된 제품의 품질을 알 수 있다. 이 메트릭은 출시 뒤 현장 적용 후에 발견된 버그의 숫자를 추적하게 해 준다.

 

이상적이라면 놓친 결함이 없어야 한다. 출시 이후 버그가 확인되면 제품에 위험을 초래해 엄청난 피해의 원인이 될 수 있다. 결함의 측정은 프로세스의 구멍이나 생산 프로세스 개선을 알기 위해 필수적이다.

 

당신의 팀에 어떤 메트릭이 적합한지 확인하기

 

우리가 위에 언급한 것 외에 애자일 팀이 사용하는 몇 가지 다른 애자일 메트릭이 있다. 따라서 당신 팀에 가장 적합한 메트릭이 어떤 것인지 확인하기 위해 다음의 사항을 고려한다.

 

• 균형잡힌 그림을 그리기 위해 다른 메트릭과 합치되는 애자일 메트릭을 사용한다.
• 개발 프로세스 내에서 당신의 팀이 이런 메트릭을 사용해야 하고 외부인이 이런 메트릭에 기여해서는 안 된다.
• 이슈를 처리하는데 메트릭을 사용하고 팀과 메트릭을 효율적으로 사용하는 방법을 논의한다.

 

최종 고려사항

 

애자일 메트릭은 팀의 성과를 추적하는 효율적인 방법이다. 비록 이것이 중요하기는 하지만 올바른 것을 선택하고 구현하는 것 또한 필수적이다.

 

위에 나열한 상위 10개 애자일 메트릭은 대부분의 애자일 팀이 널리 사용하는 것으로 최적인 조합 중 하나이다. 당신이 이 모든 걸 사용하든지 그중 일부만 사용하거나 하나만 사용하든지 간에 최종 사용자의 요구사항을 염두에 둔다.

 

이런 메트릭을 사용해 얻은 결과는 두 번째 목표이며 장래에 당신 팀의 성과를 개선하기 위해 이렇게 얻은 데이터를 사용하는 것이 첫 번째 목표라는 것을 기억한다.

 

EOD.