Toma de decisiones probabilística

Larry es un analista de datos para la toma de decisiones. Presentó el resultado de investigación de su Doctorado en CMU, sobre el análisis de métricas para equipos ágiles y determinó que existen cuatro métricas que se relacionan con la productividad real de una empresa.

• Administrar probabilísticamente es una MEJOR alternativa que todas las demás. 
• La calidad de las decisiones depende de las alternativas consideradas y los modelos utilizandos. Pero la administración probabilística es SUPERIOR.

Para más detalle aquí la presentación de Larry: http://es.slideshare.net/lmaccherone

Ejemplos: El sitio desarrollador por Larry http://lumenize.com/, utiliza un modelo Monte Carlo que nos permite analizar la probabilidad de la productividad en función de los últimos datos de productividad de la empresa. Así podemos ver que existe una probabilidad para terminar un proyecto un una fecha determinada.

También nos presentó un estudio que realizaron un Sw Developmente Performance Index (SDPI) que está compuesto de cuatro métricas:

También se puede consultar la presentación completa en: http://es.slideshare.net/lmaccherone
Las conclusiones de este estudio son muy interesantes:

Y como tema adicional, Larry dió 10 consejos para visualización de datos para la toma de decisiones:

Usando métricas para tomar decisiones tiene sus riesgos, pero se pueden mitigar.
En el siguiente slide de la presentación Larry nos presentó está métricas.

El 8vo dragón o riesgo con el uso de métricas para toma de decisiones es Human emotions vs bias. Y la manera de matar (mitigar) este riesgos es haciendo consciente de las bias que tenemos. Todos tenemos bias. 

Dinámica:
Parking Lot. Las preguntas que salgan ponerlas en un espacio para preguntas. Al final se contestarán en una mesa redonda o si hay tiempo al final de la charla.

Controlar el WIP.
Métricas (Scrum, Lean/Kanban, Lean), Consejos para la toma de decisiones,

Libros recomendados:
How to measure everything.

Temas clave
Somos inexactos para pronosticar de manera calibrada,

Un resumen de lo mejor del Curso de Enterprise Service Planning de Lean Kanban University.

Aprendizaje del curso ESP con David Anderson

1. Con un proceso estadístico se puede hacer una estimación de proyectos en 2 días con un error del 10%. Proyectos de 1 año estimados en dos días con una desviación del 10%.
2. Modelos como CMMI son útiles como marco de referencia. Haciendo referencia a Bertrand Meyer, pudo haber sido 30 páginas a 600 páginas que no se entienden (Agile). El CMMi de acuerdo a Bertrand Meyer.
3. La gran oportunidad de hacer un software para Enterprise Service Planning.
4. Con el diagrama radial hacer una administración de riesgos visual. Lo interesantes son las dimensiones.. El maercado, aspectos legales, probabilidad de que nos paguen, que nos cuesta un retrazo o costo de delay, factibilidad técnica y la dependencia.
5. Este curso solo ha sido impartido en Huwei y en Spotify. Arturo y Alex de CIMAT son los terceros.
6. En palabras del viejo, este es el segundo mejor curso que ha tomado en su vida. El primero fue con Goldratt.
7. Gestión de riesgos utilizando un gráfico radial (agregar gráfico del Viejo). Primero hizo un Ejercicio David Anderson. Luego se hizo el ejercicio de CIMAT.

Aplicando las dimensiones de riesgos para el desarrollo de una tesis

• Inglés aprobado
• De tiempo completo o no.
• Aspectos personales de alumno.
• Están trabajando.
• Que sus tutores tengan antecedentes de no graduar a alguien.
• Que el tutor pueda reunirse con ellos físicamente.
• Por ejemplo, el que tienen menos riesgo es alumno soltero de tiempo completo

Consejos para la elaboración de una tesis.

Poner link del artículo del Viejo en Facebook. Traducirlo al español.

• Una meta clara
• La continuación de un experimento que ya está publicado
• Lo más riesgoso es la incertidumbre, que ten cambien todo constantemente
• Si tienes un alumno casado con hijos. El ejemplo de Tony , tuvo que aprender cuatro lenguajes de programación diferentes para implementar los patrones, tiene el talento.