Сталкивались ли вы с тем, что идеально выверенный прогноз проекта не сбывается? Сроки сдвигаются, новые обстоятельства появляются на каждой итерации, люди в командах меняются и все это движется в своем хаотичном порядке. Стоит ли в таком случае вообще пытаться прогнозировать?
Да, стоит. Прогнозирование сроков проекта — важная часть управления проектами, и существует несколько подходов и методов, которые помогают в этом. Они делятся на традиционные, статистические и гибкие методы.
🗒Традиционные методы прогнозирования основаны на детальном планировании и структурированном подходе. К таким методам относят:
- метод критического пути (Critical Path Method, CPM)
- метод оценки по трём точкам (PERT, Program Evaluation and Review Technique)
- анализ резервов (Buffer Management, Critical Chain Method - CCM)
📊Статистические методы и прогнозирование на основе данных основаны на анализе данных и помогают учитывать исторические тренды. К таким методам относят:
- экстраполяция на основе исторических данных
- метод моделирования Монте-Карло
- анализ тенденций (Trend Analysis)
🖇Гибкие методы прогнозирования используются в проектах с высокой неопределённостью и меняющимися требованиями. К таким методам можно отнести:
- оценку на основе скорости команд (Velocity-Based Estimation, Scrum)
- методы Burnup & Burndown
- Monte Carlo Simulation для Agile (в отличие от статистического метода проводится анализ коротких итераций)
Выбор метода зависит от типа проекта:
- Фиксированные сроки и детальное планирование → CPM, PERT, анализ резервов.
- Данные прошлых проектов → экстраполяция, метод Монте-Карло.
- Гибкая разработка → оценка velocity, Burndown.
Использование комбинации методов повышает точность прогнозов. А подход, при котором к планированию на протяжении выполнения проекта итеративно возвращаются и корректируют по мере необходимости, помогает сокращать сроки разработки, вовремя находить риски и узкие места.
Планирование и прогнозирование — это навыки, важно регулярно к ним возвращаться, учитывать ошибки в новых итерациях и исправлять их. И, конечно, не бояться, что с первого раза может не получиться.