本文要点
- 速度（velocity）预测的准确率通常在50%左右。我们是在掷硬币打赌
- 蒙特卡洛模拟是更好的预测方法
- 避免设定测量目标
- 关注趋势，而不是单一的数据点
- 测量系统的多个方面
Doc Norton在2019年体验敏捷（Experience Agile 2019）大会上表示，速度（Velocity）不适用于预测或诊断。它是一个过于波动的复杂系统的滞后指标，无法知道我们未来的表现如何；它不够稳定，无法可靠地使用。我们可以使用蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟来预测、用累积流图（cumulative flow diagrams）来跟踪工作、查看范围的变化及发现瓶颈问题。
Norton把速度定义为随着时间推移交付价值的工作单元。他提到，这需要一个合理的衡量标准。但是，即使速度与实际部署或交付有关，它仍然没有告诉我们跟流程相关的任何信息。仅凭这个测量结果，我们无法判断一个团队的表现是否良好，他这样说到。
为了得到更高的概率预测，我们需要知道速度的历史、积压量、起始日期以及作为积压增长指示器的分割率。Norton演示了我们如何使用蒙特卡洛模拟来预测团队何时能够进行交付。根据我们希望拥有的置信度，团队将需要更多的时间直到他们能够交付。
关于诊断，Norton展示了我们如何使用累积流图。它们有助于我们跟踪在一段时间内完成的和未完成的工作数量、查看范围的变化以及看到瓶颈的所在。
Doc Norton是一位敏捷和领导力教练，他在2019年体验敏捷大会上就使用速度和其他指标进行了演讲。InfoQ对他进行了采访。