Что прогнозирует Monte Carlo

Метод Monte Carlo многократно моделирует возможное будущее на основе фактической истории сопоставимых работ. В delivery он обычно отвечает на два вопроса:

  • когда заданный объём будет завершён с выбранной вероятностью;
  • сколько единиц результата система завершит к заданной дате.

Вместо одной детерминированной даты руководитель получает распределение сценариев и может обсуждать риск обязательства.

Какие данные нужны

Для прогноза объёма используется исторический Throughput: сколько сопоставимых единиц завершалось за день, неделю или месяц. Для прогноза срока отдельных единиц может использоваться распределение Lead Time.

Качество модели зависит не от сложности алгоритма, а от качества выборки:

  • одинаково определены начало и завершение;
  • единицы результата сопоставимы;
  • данные отражают текущую систему;
  • исключения и классы работ разделены;
  • незавершённая работа не выдана за завершённую.

Если в одной выборке смешаны небольшие исправления и крупные RFC, красивый график не сделает прогноз надёжным.

Как использовать P50 и P85

P50 означает, что половина смоделированных сценариев укладывается в значение. Это рабочая центральная оценка, но не безопасное обязательство.

P85 означает, что примерно 85% сценариев укладывается в указанную границу. Она более осторожна, но также не является гарантией. Выбор уровня вероятности зависит от цены ошибки и возможности изменить объём.

Прогноз — это инструмент решения

Полезный разговор начинается не с вопроса «какая дата правильная», а со сравнения сценариев:

  • что произойдёт при текущем WIP;
  • как изменится вероятность, если не запускать новые инициативы;
  • какой объём нужно убрать, чтобы достичь даты с P85;
  • как снятие зависимости влияет на распределение;
  • какую часть обязательства можно поставить позже.

Так прогноз помогает выбирать, а не создаёт более сложную форму отчётности.

Когда модель использовать рано

Monte Carlo не исправляет нестабильные данные, не заменяет явные правила потока и не устраняет зависимость. Если система не знает, что считает результатом, сначала нужно определить единицу поставки и настроить flow-метрики.

Также нельзя использовать прогноз как оценку отдельного человека или обещание, которое запрещено пересматривать при изменении системы.

Как встроить прогноз в управленческий ритм

Прогноз пересчитывается регулярно и сопровождается объяснением изменений. Руководителю нужны не все симуляции, а три элемента:

  1. текущая вероятность достижения цели;
  2. фактор, который изменил прогноз;
  3. решение, способное повлиять на следующий пересчёт.

В кейсе flow-метрик и прогнозирования P85, Aging и Monte Carlo были связаны с дайджестами риска и портфельными решениями для более чем 20 продуктовых команд.

На delivery-диагностике можно проверить готовность данных к прогнозу и выбрать первый вопрос, где вероятностная модель действительно улучшит решение.