Wiveez permet d’analyser chaque indicateurs présenté dans un Tableau de Bord (Produit, Version, Feature, Label, Composant, Sprint).
Pour les indicateurs Temps de Flux (Temps de Traversée, Temps de Réaction, Temps de Traitement), Vieillissement des tickets en cours et Efficience l’analyse se base sur la distribution via les Quartiles.
Concernant le débit, l’analyse va permettre de mesurer l'écart entre les tickets entrants et les tickets sortants, ainsi que la cohérence de l’encours par rapport à la capacité à faire de l'équipe.
Qu’est-ce que les Quartiles ?
Les quartiles - aussi nommées boite à Moustaches - divisent les données en quatre parties égales, permettant de comprendre comment elles sont réparties.
Ils sont particulièrement utiles pour obtenir une vue d’ensemble de la distribution des performances dans un processus.
Définition des Quartiles
Q1 (Premier quartile) : 25 % des données sont inférieures à cette valeur.
Q2 (Médiane ou second quartile) : 50 % des données sont inférieures à cette valeur.
Q3 (Troisième quartile) : 75 % des données sont inférieures à cette valeur.
Les écarts inter-quartiles (IQR) peuvent aussi être utilisés pour détecter des valeurs aberrantes (outliers).
L'IQR va représenter les limites basses et hautes admissible pour avoir une répartition du flux prédictible. Il s'agit des fameuses moustaches. Les valeurs se trouvant en dehors doivent être considérer comme des valeurs aberrantes et être analysées.
L'IQR est défini comme Q3−Q1.
Une règle commune est de considérer toute valeur en dehors de Q1 − 1,5 × IQR et Q3 + 1,5 × IQR comme une valeur aberrante.
Exemple de calcul de Quartiles
Trier les données par ordre croissant : 17 ; 18 ; 19 ; 19 ; 20 ; 20 ; 21 ; 22 ; 23 ; 24
Calculer le Premiers Quartile - Q1 en identifiant le temps de Cycle de 25% des mesures - Résultat : Q1 = 19
Calculer la Second Quartile, c'est çà dire la Médiane, représentant 50% des temps de cycle mesurés - Résultat Q2 = 20
Liste Impair : Lorsque le nombre de mesure est impair, prendre la valeur du milieu
Liste Pair : Lorsque le nombre de mesure est pair, comme dans notre exemple, Faire la somme des 2 valeurs centrale et les diviser par 2. Le résultat représente la Médiane.
Calculer le Troisième Quartile - Q3, représentant les 75% des mesures effectuées - Résultat : Q3 = 22
Identifier les Moustaches, c'est à dire la valeur la plus faible et la valeur la plus importante mesurée - Résultat :
Calculer l'inter-quartile (IQR)
IQR = Q3 - Q1 = 22 - 19 = 3
Limite basse = Q1 - 1.5*IQR = 19 + 1,5*3 = 14.5
Limite haute = Q3 + 1.5*IQR = 22 + 1*5*3 = 26.5
Utilité
Les Quartiles sont souvent utilisés pour visualiser la répartition des données et identifier les points où se situent la majorité des valeurs. Cela permet de voir où se trouvent les valeurs centrales (grâce à la médiane) et d'identifier les écarts ou les valeurs aberrantes.
Prenons l'exemple d'une équipe de développement qui livre des tickets toutes les deux semaines. En analysant le nombre de tickets livrés sur plusieurs périodes, les quartiles nous donnent un aperçu de la répartition des livraisons. Cela aide à comprendre combien de tickets sont livrés dans les 25 % les plus bas, les 50 % centraux, et les 25 % les plus hauts.