Estimativa de um painel

A história que se baseia no gráfico e esquece o fluxo de dados por trás dele.

Os painéis são enganosos. A parte visível (o gráfico, o seletor de datas, os filtros) parece dar trabalho de apenas alguns dias no front-end. A parte invisível é a camada de dados: de onde vêm os números, com que frequência são recalculados, em que fuso horário estão, o que conta como um usuário único e o que acontece quando o departamento financeiro diz que o número está errado na terça-feira de manhã.

A estimativa depende do fato de os dados já existirem em um formato que permita consultas. Se sim, o trabalho consiste principalmente na renderização. Se não, o trabalho envolve um fluxo de dados com um gráfico no final, e aí o volume de trabalho é totalmente diferente.

O que se fala na sala

Front-end: “A biblioteca de gráficos pode cuidar da renderização. Um ou dois dias.”

Backend: “Qual é a fonte confiável desses números?”

Dados: “Em tempo real ou no final do dia está bom?”

PM: “Qual fuso horário estamos usando para ‘hoje’?”

Manchete: “O que acontece quando o setor financeiro afirma que o gráfico está errado?”

Perguntas que vale a pena fazer antes de votar

• Os dados subjacentes já estão disponíveis em um formato que permita consultas, ou precisamos construir o pipeline primeiro?
• Frequência de atualização: em tempo real, a cada hora, diariamente, sob demanda?
• Tratamento de fusos horários: hora do servidor, hora do usuário, hora da conta?
• Detalhamento: links para as linhas brutas ou apenas para o agregado?
• Exportar: CSV, link para compartilhamento, imagem incorporada?
• Permissões: quem tem acesso a qual parte dos dados?
• Qual é a reação quando os números não batem com os de outro relatório?

Se o pipeline de dados ainda não existir, o gráfico não é o ponto principal. O ponto principal é o pipeline, e vale a pena destacá-lo e avaliá-lo separadamente.

Faça uma estimativa da camada de dados. Se os números ainda não estiverem disponíveis para consulta, o gráfico representa os últimos 5%.

Assim como na estimativa de um recurso de busca, a interface do usuário visível é a parte fácil; a camada de dados é que dá trabalho. Confira os outros exemplos de estimativas já elaborados ou inicie uma sessão gratuita de Planning Poker quando a dúvida sobre os dados for esclarecida.