A modified Scrum story points estimation method based on fuzzy logic approach

Существует несколько известных методов, позволяющих оценить усилия, которые придется потратить на разработку программного обеспечения. В популярной на сегодняшний день методологии гибкой разработки Scrum для этих целей широко используется подход, основанный на story points. Однако, их использование для оценки объема работы может быть затруднительным для тех людей, которые только начинают знакомство с методологией Scrum или впервые попадают в новую Scrum-команду. Описанный в статье подход предлагает использовать оценку трудозатрат на разработку конкретной части программного продукта на основе привычных и понятных для всех фраз естественного языка. Предложенная система нечеткого вывода (модель Мамдани) позволяет преобразовывать мнения людей, выраженные в виде предложений на естественном языке, в число story points - проведенные исследования эмпирически показывают, что те, кто делает первые шаги в методологии Scrum, считают такой подход более удобным и простым, по сравнению с обычным методом оценивания в story points. Также, с целью выяснения, может ли разработанный подход использоваться при работе над реальными проектами, был проведен дополнительный эксперимент, в котором приняли участие четыре группы людей с различными уровнями квалификации в Scrum-разработке. Представителям этих групп было дано задание оценить трудозатраты на разработку отдельных частей некоторого проекта с использованием предложенного подхода и обычных story points единицах. Оценки группы экспертов в области Scrum оказались примерно одинаковы для обоих подходов, в то время как оценки 'новичков' в методологии сильно отличались при применении двух разных методов. По мнению авторов, предложенный подход может дать возможность более плавного вхождения в методологию Scrum, лучшего понимания природы story points и более быстрой выработке навыков работы с ними на практике. Отдельного внимания заслуживает вопрос изучения разных форм агрегации мнений экспертов, анализ альтернативных подходов к представлению степеней уверенности экспертных оценок и возможная разработка плагина для системы отслеживания ошибок JIRA. Всё это может составить предмет развития данной темы.