Kto nie ma problemu z przekonaniem ludzi do rejestrowania potrzebnych mu danych? W której organizacji pracownicy rozumieją, po co mają rejestrować przepracowane godziny i robią to z ochotą? A gdyby tak zacząć od przekonania ludzi, że dane, które rejestrują, wcale nie są bezużyteczne?
Bezsensowne rejestrowanie danych
Każdy z nas kiedyś zastanawiał się „Po co ja to w ogóle robię?”. Po co każdego dnia, tygodnia czy miesiąca rozkładam swój grafik na części pierwsze? Przecież zastanawiając się nad tym głębiej, to nie ma sensu!
Jakiś czas temu, na naszym #białkowym kanale na YouTube, nagraliśmy krótką instrukcję, co w takiej sytuacji zrobić. Poskromiliśmy tam temat timesheetów, więc dziś nie będę się powtarzał. Za to postaram wczuć się empatycznie w rolę odbiorcy tych i innych „bezsensownych” danych.
Dane powinniśmy zbierać po to, aby obserwować zmienność jakiejś wielkości i na jej podstawie podejmować jakieś decyzje. Przykłady tego, co warto mierzyć, podawaliśmy w tekstach z serii miary zwinności. Tam też podkreślaliśmy, że istotne jest ich zastosowanie, a nie sam fakt pomiaru. Zresztą, nie był to pierwszy raz, kiedy ostrzegaliśmy w podobny sposób. Wystarczy zerknąć do dużo starszego tekstu o Velocity.
Nie ma tutaj znaczenia, czy rejestrowane przez nas dane posłużą do ustalenia stosunku nakładów do kosztów czy do wyliczenia premii przypadającej na każdego z członków Zespołu Deweloperskiego. Ważne, że mają one cel. Tylko zastanówmy się, czy dane przetwarzane do celów premiowych nie będą rejestrowane chętniej?
Odpowiedź znamy chyba wszyscy.
Systemowe zniechęcanie
Istnieje wiele czynników wpływających negatywnie na chęć do rejestrowania czegokolwiek. Jednym z nich jest łatwość obsługi systemu, który do tego wykorzystujemy. I to jest też najczęstszy problem.
Jeśli fizyczna rejestracja czasu pracy zajmuje nam więcej czasu niż przypomnienie sobie, co robiliśmy wczoraj, to nie oszukujmy się, że ktokolwiek będzie ochoczo to robił. Podobnie przeszkadzają nam walidacje i reguły. Wymuszanie np. zaokrągleń, bądź ograniczenia do wartości maksymalnych sprawiają, że w najlepszym wypadku uzyskamy obraz oczekiwany, a nie rzeczywisty. I gdzie tu transparentność?
Innym czynnikiem wpływającym na brak chęci do rejestracji danych jest ich oczekiwana szczegółowość. Jeżeli mamy opisać każde z kilkudziesięciu zadań bądź wypełnić dziesiątki szczegółowych rubryk zamiast podać wartość zbiorczą, to nam się po prostu odechce. I wcale się temu nie dziwię. Nawet najbardziej sumienni pracownicy w końcu zaczną dzielić poszczególne wartości ekspercką metodą „na oko”, zamiast opierać się o stan faktyczny.
Jeżeli mamy takie problemy, to może nam pomóc uproszczenie zasad i/lub automatyzacja zbierania tych danych. Jeszcze inną możliwością jest przekonanie ludzi o istotności prowadzonego rejestru.
Przepis na sukces
Wszyscy muszą wiedzieć (i zrozumieć) do czego służą przekazywane przez nich informacje. Powinniśmy znać cel procesu, nawet jeśli jest „tajny”. Czym różni się „Rejestrujcie następujące dane w systemie x” od „Rejestrujcie następujące dane w systemie x, ponieważ na ich podstawie będziemy mogli określić nasze aktualne zapotrzebowanie na specjalistów”?
Myślę, że każdy z nas podskórnie czuje, że drugi z powyższych przykładów jest „przyjaźniejszy.” Czemu widząc różnicę w powyższych przykładach, nie postępujemy w sposób zwiększający naszą szansę na sukces? Czy powodem jest brak chęci, czy może większy problem – sami nie wiemy po co mamy zbierać te dane? W tym drugim przypadku, pobawmy się w detektywa i sprawdźmy kto i do czego używa tych informacji. A gdy już się tego dowiemy, łatwiej nam będzie przekonać innych.
Nie oszukujmy się też, że powiedzenie „dane posłużą nam do zmierzenia efektywności waszej pracy” zdziała cuda. Co więcej, stawiam dolary przeciw orzeszkom, że również i w tym przypadku rejestrowane dane nie będą pierwszej jakości. Już na pierwszy rzut oka widać, że rejestrując „lepsze” dane, zadbamy o swoją posadę.
Jeżeli nie chcemy wypaczyć mierzonej wartości, nie nagradzajmy za ich zbieranie. W przeciwnym wypadku będziemy zastanawiać się „Dlaczego oni to robią?”
Użyteczne i nieużyteczne dane
Na pewno sami znacie wiele przypadków, w których ludzie ochoczo rejestrują dane, które są im do czegoś potrzebne. Czy w waszych zespołach nie śledzi się aktualnego postępu prac w Sprincie? Nie ma znaczenia, czy mówimy tutaj o burndown charts czy o zwykłej tablicy scrumbanowej, na której śledzimy postęp w realizacji wymagań.
Działa tu bardzo prosty mechanizm – wszystkim nam zależy na „dowożeniu” elementów Backlogu Produktu, więc będziemy starali się wykorzystać różne sposoby, żeby nam to ułatwić. Mówiąc wprost – mamy Skin In The Game. Jesteśmy odbiorcą (bezpośrednim lub pośrednim) zbieranych danych.
A co w przypadku, gdy rejestrowane dane nie mają bezpośredniego wpływu na naszą pracę? Przede wszystkim, spróbujmy ten wpływ znaleźć! Często może być to trudne, ale uwierzcie mi, w każdym przypadku za rejestrowanymi danymi stoją jakieś „korzyści” dla nas. Niech będą one jednak jasne, jawne i możliwe do zmierzenia i prostej interpretacji.
Niech nie służą jedynie kadrze zarządzającej, niech dadzą nam impuls do rozwoju! Znajdźmy sens w tym, co robimy bądź jasno i wyraźnie powiedzmy, że zbieramy bezużyteczne dane i wcale nie zależy nam na ich jakości.
