1. Métricas de gestión de proyectos: Estos se centran en el progreso general y la salud del proyecto.
* Anteo de programación: ¿Qué tan bien se mantiene el proyecto a tiempo? Medido comparando las fechas de finalización reales con las fechas planificadas. A menudo expresado como un porcentaje de variación completa o de programación.
* Adherencia al presupuesto: ¿Qué tan bien se mantiene el proyecto dentro del presupuesto? Medido comparando los costos reales con los costos planificados. A menudo expresado como un porcentaje gastado o una variación presupuestaria.
* Densidad de defectos: Número de defectos encontrados por unidad de código (por ejemplo, defectos por 1000 líneas de código). Indica la calidad del código.
* Eficiencia de eliminación de defectos: Porcentaje de defectos encontrados y fijos durante el desarrollo (antes de la liberación). Un porcentaje más alto indica pruebas más efectivas y garantía de calidad.
* Tiempo de entrega: Tiempo tomado desde el momento en que se inicia una tarea hasta el momento en que se considera completo y listo para la entrega.
* Tiempo de ciclo: Tiempo que se necesita para completar una sola iteración o sprint.
* Velocity: (A ágil) Una medida de la cantidad de trabajo que un equipo puede completar en un sprint. Se utiliza para pronosticar el trabajo futuro.
2. Métricas de productividad del equipo: Estos se centran en la eficiencia y efectividad del equipo de desarrollo.
* líneas de código (loc): Si bien a menudo se critica como una métrica engañosa de forma aislada, puede ser útil cuando se combina con otras métricas para comprender las tendencias de productividad.
* Code Churn: Mide la cantidad de código cambiado, agregado o eliminado con el tiempo. La alta rotación puede indicar inestabilidad o retrabajo.
* esfuerzo de desarrollo: Total de las horas dedicadas a actividades de desarrollo.
* Utilización de recursos: ¿Qué tan efectivo se utilizan los miembros del equipo?
* Velocidad del equipo: (A ágil) la tasa a la que un equipo completa el trabajo.
3. Métricas de calidad del código: Estos se centran en la calidad y el mantenimiento del código en sí.
* Complejidad del código: Mide cuán difícil es el código de comprender y mantener (por ejemplo, complejidad ciclomática).
* Cobertura de código: Porcentaje del código probado por pruebas automatizadas.
* deuda técnica: El costo implícito de reelaboración causado por la elección de una solución fácil (limitada) ahora en lugar de usar un mejor enfoque que tomaría más tiempo.
4. Métricas de satisfacción del cliente: Estos se centran en qué tan bien el software satisface las necesidades y expectativas del cliente.
* puntajes de satisfacción del cliente (CSAT): Comentarios directos de los clientes sobre su satisfacción con el software.
* Puntuación del promotor neto (NPS): Mide la lealtad y la voluntad del cliente para recomendar el software.
Consideraciones importantes:
* El contexto es importante: Las métricas más útiles variarán según el proyecto, el equipo y la organización específicos.
* Evite la sobrecarga métrica: Centrarse en demasiadas métricas puede ser contraproducente. Elija un pequeño conjunto de métricas clave que se alineen con sus objetivos.
* Correlación, no causalidad: Las métricas pueden mostrar correlación, pero no necesariamente causalidad. No asuma que un cambio en una métrica causó automáticamente un cambio en otro.
* Revisión y ajuste regular: Las métricas deben revisarse y ajustarse regularmente para garantizar que sigan siendo relevantes y útiles.
Al seleccionar y rastrear cuidadosamente las métricas de gestión de software relevantes, las organizaciones pueden obtener información valiosa sobre sus procesos de desarrollo de software y realizar mejoras basadas en datos para aumentar la eficiencia, mejorar la calidad y mejorar la satisfacción del cliente.