तकनीक की दुनिया में, विकास टीम की उत्पादकता को मापने के लिए वेग अक्सर एक पैमाना होता है। वेलोसिटी एक मूल्यांकन है जिसका उपयोग एजाइल सॉफ्टवेयर विकास में किया जाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि एक टीम एक निश्चित समय अवधि में कितना काम पूरा कर सकती है, आमतौर पर प्रत्येक पुनरावृत्ति में पूरी की गई कहानी बिंदुओं या उपयोगकर्ता कहानियों द्वारा दर्शाया जाता है। दूसरे शब्दों में, यह सब इस बारे में है कि टीम कितनी तेजी से कोड तैयार कर रही है और सुविधाओं को आगे बढ़ा रही है। लेकिन, हालांकि गति बहुत अच्छी है, लेकिन अगर इसे सही तरीके से संतुलित नहीं किया गया तो इससे खराब नतीजे आ सकते हैं और पर्दे के पीछे ढेर सारी गड़बड़ियां हो सकती हैं।
हालाँकि कई अन्य माप हैं, जो एक-दूसरे के साथ मिलकर, प्रगति को ट्रैक करने के लिए एक महान प्रणाली बनाते हैं, वेग सबसे लोकप्रिय में से एक है और इसलिए, सबसे गलत तरीके से लागू किया गया है।
गति अक्सर केंद्र का स्थान ले लेती है। टीमें इस बात पर गर्व करती हैं कि वे कितनी जल्दी किसी नई सुविधा को जीवन में ला सकती हैं या नवीनतम बाज़ार बदलाव के अनुकूल ढल सकती हैं। वेग के लिए यह ड्राइव प्रतिस्पर्धियों से आगे रहने, उपयोगकर्ताओं को जोड़े रखने और लगातार कुछ नया करने की इच्छा को दर्शाता है। विचार प्रक्रिया सरल है: आप जितनी तेजी से आगे बढ़ेंगे, आप उतना ही अधिक हासिल करेंगे, और क्रमशः अपने हितधारकों को उतना ही अधिक मूल्य प्रदान करेंगे।
आइए अब इसे तोड़ें। पूरी गति से काम करने का मतलब कभी-कभी बहुत अधिक महत्वपूर्ण चीज़ को खोना हो सकता है - कम या बिना किसी बर्नआउट के काम करने की क्षमता, इसलिए निरंतरता के साथ। कल्पना कीजिए कि आप एक अति-ऊंची इमारत बहुत तेजी से बना रहे हैं लेकिन उसका आधार अस्थिर है। समय के साथ, यह ढेर सारी तकनीकी गड़बड़ी पैदा कर सकता है - यह उन त्वरित-समाधान समाधानों के लिए छिपी हुई लागत है जो बाद में वापस आ जाएगी। निश्चित रूप से, बिजली की तेजी से वितरण का अपना आकर्षण है, लेकिन यह बाद में होने वाले सिरदर्द के बारे में सोचने लायक है।
माप के रूप में पूर्वानुमेयता, उस स्थिरता और विश्वसनीयता को संदर्भित करती है जिसके साथ एक टीम या सिस्टम एक निश्चित समय अवधि में परिणाम प्रदान करता है। वेग पर ज़ूम करने के बजाय, टीमों को अपना ध्यान पूर्वानुमेयता बढ़ाने पर केंद्रित करना चाहिए।
इसके अनेक कारण हैं:
हितधारकों के साथ स्पष्ट अपेक्षाएँ निर्धारित करना।
एक टीम जो विविध परिणाम देती है - एक महीने में 100 अंक, फिर अगले दो के लिए मात्र 10 अंक - हितधारकों के लिए एक रोलरकोस्टर हो सकती है। अस्थिर आउटपुट हितधारकों को दुविधा में डाल देते हैं और अनिश्चित हो जाते हैं कि आगे क्या होने वाला है। इसके बजाय, एक टीम जो लगातार, मान लीजिए, महीने-दर-महीने 40 अंक प्रदान करती है, एमवीपी बन जाती है - वे खेल में विश्वसनीय खिलाड़ी बन जाते हैं। और यही वह चीज़ है जिसके लिए व्यवसाय क्षेत्र वास्तव में तरसता है - पूर्वानुमेयता ।
जितनी कम त्रुटियाँ होंगी, खेल उतना ही लंबा होगा।
हालांकि अप्रत्याशितता कभी-कभार प्रतिभा का विस्फोट ला सकती है, यह पूर्वानुमान की स्थिरता ही है जो वास्तव में लंबे समय में जीतती है। यहाँ एक बात है: पूर्वानुमेयता का रोडमैप सार्वभौमिक नहीं है। निश्चित रूप से प्रत्येक टीम की अपनी यात्रा होती है। फिर भी, शीर्ष प्रदर्शन करने वालों के लिए एक पैटर्न है।
उच्च प्रदर्शन करने वाली पूर्वानुमानित टीमों के बीच परिपक्व चुस्त अभ्यास आम सूत्र हैं। चाहे वे स्क्रम, कानबन, या कार्यप्रणाली के मिश्रण में डूबे हुए हों, इन टीमों ने उस लय को कायम रखा है जो उनके मूल के साथ संरेखित होती है, जिससे संरचित कार्य और रचनात्मक स्वतंत्रता दोनों के लिए जगह मिलती है। दूसरी ओर, प्रत्येक स्प्रिंट या पुनरावृत्ति को पिछले वाले से बेहतर बनाने के लिए, सुधार करने की एक स्थायी ड्राइव है।
आइए एक विशिष्ट उदाहरण पर विचार करें. एटलसियन का जीरा एक साधारण बग और समस्या ट्रैकर के रूप में शुरू हुआ, लेकिन दुनिया के सबसे लोकप्रिय परियोजना प्रबंधन उपकरणों में से एक बन गया है, जो उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला को अपनी सेवाएं प्रदान करता है। बेशक, बड़ी संख्या में विभिन्न कारक हैं जिन्होंने कंपनी की उन्नति में भूमिका निभाई है, लेकिन पूर्वानुमेयता सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक है। लगातार पुनरावृत्तियों (लगातार और नियमित अपडेट जारी करना), एक फीडबैक लूप, एक विस्तार योग्य पारिस्थितिकी तंत्र और एक पारदर्शी रोडमैप के इतिहास के साथ जीरा ने विश्व स्तर पर कई संगठनों में अपना स्थान सुरक्षित कर लिया है।
हालाँकि इस लेख में मेरा मुख्य उद्देश्य यह दिखाना है कि पूर्वानुमेयता वेग पर क्यों भारी पड़ती है, मेरा कर्तव्य यह उल्लेख करना है कि सबसे अच्छा अभ्यास हमेशा इन दोनों के बीच एक अच्छा संतुलन है। इसमें कोई संदेह नहीं है, जब सबसे निष्पक्ष माप चुनने की बात आती है, तो पूर्वानुमेयता सबसे लंबे खेल का वादा करती है। लेकिन यदि आपके पास मूल्यांकन की एक बहुआयामी प्रणाली बनाने की क्षमता है, तो दोनों (या इससे भी अधिक) मापों को कैलिब्रेट करने का तरीका ढूंढना सबसे अच्छा तरीका है।
उस सुनहरे मध्य मार्ग को खोजने के लिए एक मिश्रित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब केवल अंतर को विभाजित करना नहीं है, बल्कि दोनों तत्वों को विकास जीवनचक्र में एकीकृत करना है। उदाहरण के लिए, पुनरावृत्त विकास, विशिष्ट स्प्रिंट के दौरान वेग का विस्फोट प्रदान कर सकता है, इसके बाद ऐसे समय आते हैं जहां पूर्वानुमान और परिशोधन को प्राथमिकता दी जाती है। गति और स्थिरता दोनों के मूल्य को पहचानते हुए, टीमों के पास विशिष्ट परियोजनाओं और चरणों के लिए अपने दृष्टिकोण को तैयार करने की क्षमता होगी, जिससे प्रत्येक की ताकत का उपयोग करके एक ऐसा उत्पाद तैयार किया जा सकेगा जो समय पर और विश्वसनीय दोनों हो।
निष्कर्ष निकालने के लिए, यह कठिन है लेकिन यह ध्यान रखना वास्तव में महत्वपूर्ण है कि सॉफ्टवेयर का क्षेत्र एक अंतहीन बोझ की तरह महसूस नहीं होना चाहिए। जब पहले से ही जटिल इंजीनियरिंग कार्य समस्याग्रस्त और कभी-कभी उथले मैट्रिक्स से जटिल हो जाते हैं, तो कार्य का वास्तविक सार अस्पष्ट हो जाता है, जिससे अक्सर अनावश्यक तनाव बढ़ जाता है। यदि आप एक तकनीकी टीम के शीर्ष पर हैं, तो यह प्रतिबिंबित करना महत्वपूर्ण है कि आप सफलता को कैसे मापते हैं और अपने दल का मार्गदर्शन कैसे करते हैं। सबसे अच्छा यह है कि आप उन साथी डेवलपर्स से पूछें और उनकी जांच करते रहें जिनका आप मूल्यांकन करना चाहते हैं।