甘特燃尽鱼骨图数据可视化方法及对企业项目管理的启示

常见项目进度图

甘特图

甘特图用于在迭代初期将项目组各个工种与时间进行排期,先做什么在做什么最后做什么有一个清晰的时间安排。比如修复、设计、开发、测试等,部分任务可以同时进行,这些都会反映到甘特图中。

燃尽图

燃尽图是在项目开展过程中,对需完成的工作的一种可视化表示方法。该图表是一个向下的曲线,随着剩余工作的完成,“烧尽”至零。

鱼骨图

鱼骨图用于项目产品与组员对项目迭代过程中会出现的难点进行可视化,大的鱼骨头上可以包含小的鱼刺,就像大问题可以拆解为很多小问题或者触发了其他问题。这些问题在迭代初期就需要逐一商讨并找到问题解决方案,这个解决问题的过程就像挑鱼刺一样。

甘特图和鱼骨图重点在于内容本身(分工时间安排是否合理;是否能对预知问题进行足够全面的思考),不在于可视化手段的问题,展现形式大同小异,也没有着重分析的必要,即此两者对可视化形式不敏感,只要功能上满足基本需求即可。

本篇着重分析燃尽图在项目开展过程中的作用,以及如何改造燃尽图使其更便于分析症结。

燃尽图

燃尽图(burn down chart)是在项目开展过程中,对需完成的工作的一种可视化表示方法。燃尽图包含有一个Y轴即工作量和X轴即日期。理想情况下,该图表是一个向下的曲线,随着剩余工作的完成,“烧尽”至零。燃尽图向项目组成员可视化工作进展情况以及发现项目推进过程中出现的问题。这个词常常用于敏捷编程。

尝鲜

燃尽图的横坐标表示日期,纵坐标表示工作量。其中工作量可以指完成一个任务所花费的工时(粒度可更细),这里我把一个任务看作是一个故事,而纵轴即表示还需要讲述的剩余故事数。

注意看图例中的虚线,它将项目一个迭代中的开始日期对应的剩余故事数在坐标系中的点,与一个迭代结束日期对应的剩余故事数(理想状态下此时剩余故事数应为0,即刚好在截止日期完成)在坐标系中的点相连接。

这条虚线是最理想最完美的项目开展进度,也是最不可能达到的情况。最终的走势可能五花八门(参见文章底部链接中关于如何分析各种样式走势图并发掘项目进展中出现的问题)。不过这条虚线是一条基准线,实际的项目进展应尽量贴近这条虚线,这条虚线能帮助项目组成员督促自己的工作进度。

发现数据维度

一张数据可视化图表中承载的数据量越多并不一定越难以理解,这与可视化图表的交互方式、呈现形式以及分析师(即给谁看)思考的深度都有分不开的关系。

如果对看图的人要求较低,常见的折线图、柱状图、饼图即可。如果是给专业的数据分析专家看,则需要为具体业务和具体使用场景以及数据类型制作高级个性定制化的数据可视化解决方案。这个道理不难理解。

燃尽图需要具备帮助项目组成员一目了然的查看和督促工作进度,还要能提供最详尽的数据量帮助企业主分析项目开展中存在的细微问题。所以在设计燃尽图的时候,我考虑将简洁与丰富兼备。

如何兼备?扩展燃尽图!创造多种数据维度!只要抓住燃尽图区别于其他可视化图表的本质(对剩余工作的一种可视化表示)就不至于在扩展燃尽图的时候跑偏。

位置

在数据可视化图表中最常见的可视化类型有线状图,柱状图,饼状图三种,虽然它们最终呈现的形式五花八门,不过其中线状图和柱状图都需要借助于直角坐标系,利用了位置这一维度(当然如果只有位置一定看腻,还有长度、宽度、颜色等等这些维度,不过这里先只谈位置这一维度)。

提到维度,这是物理学或哲学中的概念,但我们是生活在三维空间中还是四维时空中还是其他这个深奥的问题先不谈,这里只是借物理学中的概念来对数据可视化过程中对数据呈现形式的维度进行探讨。

其他维度

除了位置,我们能想到的任何带有可比较色彩的事物都能作为数据可视化中的维度加以利用。比如高与矮、胖与瘦、大与小、深与浅、浓与淡等等。不要误会我,我知道没有只存在两者的极端,我只是先揪其两端然后在看其中间。

说发现可以,说创造就显得自大。维度就在那里,是大自然创造了不同,才有了可比较,才有了差异可视化的凭借方法,何时需要我们去创造,我们只需要“贪婪”的“索取”即可。

改造燃尽图

基本数据

  • 计划迭代周期
  • 计划讲述的故事数

这两个数据是燃尽图两个最基本的构成要素。有了这两个数据就可以在坐标系上进行数据的可视化。

  • 当计划周期越短,且计划需要讲述的故事数越多,则理想线越陡峭,在实际项目开展过程中会出现无法按时完成的问题。
  • 当计划周期越长,且计划需要讲述的故事数越少,则理想线越平缓,实际的项目开展过程中会出现拖沓效率低下的问题。

除此之外,实际的走势线与理想走势线在图中的关系也能反映出许多由于前期计划不周或后期开展不畅所暴露出的问题。

看数据可视化就像看书,不同的人能所能发掘的深度不同,能发现的问题也不同。有些人的独到的数据分析角度可能是连可视化工程师都没有想到的。一张数据可视化图表中承载的数据量越多并不一定越难以理解,两者没有必然的联系,影响因素诸多,这与可视化的交互方式、呈现形式以及分析师(即给谁看)思考的深度和使用场景等等都有分不开的关系。

如果对看图的人要求较低,常见的折线图、柱状图、饼图即可。如果是给专业的数据分析专家看,则需要为具体业务和具体使用场景以及数据类型制作高级个性定制化的数据可视化解决方案。这个道理不难理解。

以人为本

所谓“以人为本”的管理是指在生产管理过程中要以人为管理工作的出发点和中心,围绕着激发和调动人的积极性,主动性,创造性的展开工作。强调对人性的理解,树立以人为中心的管理理念,以实现人的全面发展为目标,从而理解人,尊重人,解放人,依靠人,关心人,爱护人,培养人,教育人。

在燃尽图中增加项目组成员的身影,需要增加一个维度。前面提到的维度有位置,长度,颜色等等。最终我决定增加一个位置维度——从二维平面跳到三维空间。

当然,为了区分每一位成员,可以使用颜色等标志性可视化元素表示。

在迭代开始时,总的故事数应该等于每一位项目组成员需要讲述的故事数的总和。

  • 对时间切片(X轴):每一个时间切片,都能可视化每一位成员在当前时间切片剩余的故事数以及总的剩余故事数。
  • 对成员切片(Z轴):每一个成员的切片,能可视化他从项目开始起到此刻所经历的每一个时间点剩余的故事数。包括单个成员的走势与全部故事数剩余数的走势比较。
  • 对故事切片(Y轴):每一个故事切片,反映是谁在何时讲述完该故事。

如果你有足够的领悟力,应该明白,我们沟通的桥梁并不能完美准确的传达所有信息。我知道文字的美,但语言是最低档次的沟通方式,他会制造误解与歧义以及制造一个个用语言解释语言的怪圈。但以目前的科技手段也别无他法。数据可视化也是一种沟通图形化的沟通方式,一图胜千言,但可视化就像一副世界名画或一首简短凝练的诗一样,没有明确的注解,就会产生无数种解读的可能性。

我认为数据需要严谨,但数据之美不仅仅体现在数据的严谨性上。

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发表日期:2018-6-3

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