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Medindo Performance Time Sem Microgerenciamento
Medição performance efetiva foca em outcomes—o que o time entrega—ao invés de monitoramento atividade. Rastrear horas online ou commits por dia cria cultura vigilância que destrói confiança e afasta bons engenheiros. Ao invés, meça o que importa: previsibilidade entrega, qualidade, e ritmo sustentável.
Outcomes vs. Atividade
Por Que Métricas Atividade Falham
FILOSOFIA MEDIÇÃO:
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│ ENTENDENDO O QUE MEDIR │
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│ MÉTRICAS ATIVIDADE (EVITAR): │
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│ │ ❌ Linhas código escritas ││
│ │ Problema: Mais código ≠ melhor código ││
│ │ Gaming: Escrever código verboso, evitar refactoring ││
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│ │ ❌ Horas logadas ││
│ │ Problema: Presença ≠ produtividade ││
│ │ Gaming: Logar tempo sem output ││
│ │ ││
│ │ ❌ Commits por dia ││
│ │ Problema: Commits pequenos inflados artificialmente ││
│ │ Gaming: Dividir trabalho em commits sem sentido ││
│ │ ││
│ │ ❌ Tarefas fechadas por dia ││
│ │ Problema: Cherry-pick tarefas fáceis ││
│ │ Gaming: Evitar trabalho complexo e valioso ││
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│ MÉTRICAS OUTCOME (USAR): │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
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│ │ ✅ Taxa completação sprint goal ││
│ │ Mede: Habilidade time entregar compromissos ││
│ │ Valor: Previsibilidade para planning ││
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│ │ ✅ Cycle time (lead time) ││
│ │ Mede: Velocidade do início à entrega ││
│ │ Valor: Identifica bottlenecks no processo ││
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│ │ ✅ Taxa defeitos escapados ││
│ │ Mede: Qualidade trabalho entregue ││
│ │ Valor: Captura issues qualidade cedo ││
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Métricas Nível Time
O Que Rastrear no GitScrum
MÉTRICAS TIME:
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│ MEDINDO EFETIVIDADE TIME │
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│ VELOCIDADE E PREVISIBILIDADE: │
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│ │ Usando GitScrum Sprint Analytics: ││
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│ │ Rastrear ao longo tempo: ││
│ │ • Pontos committed vs. pontos delivered ││
│ │ • Variância entre sprints ││
│ │ • Trend: Estabilizando ou errático? ││
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│ │ Sprint 1: Committed 40, Delivered 35 (87%) ││
│ │ Sprint 2: Committed 35, Delivered 38 (109%) ││
│ │ Sprint 3: Committed 38, Delivered 36 (95%) ││
│ │ Sprint 4: Committed 36, Delivered 37 (103%) ││
│ │ ││
│ │ Goal: Taxa entrega consistente 85-100% ││
│ │ Red flag: Oscilações grandes (50% sprint, 120% próximo) ││
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│ EFICIÊNCIA FLUXO: │
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│ │ Rastrear de board analytics: ││
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│ │ Cycle time médio por estágio: ││
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│ │ │ Backlog │████████████████████│ 14 dias │ ││
│ │ │ Ready │███│ 2 dias (wait time) │ ││
│ │ │ In Prog │█████│ 3 dias (work time) │ ││
│ │ │ Review │████│ 2.5 dias (wait time) │ ││
│ │ │ QA │██│ 1 dia (work time) │ ││
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ ││
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│ │ Work time: 4 dias ││
│ │ Wait time: 4.5 dias ││
│ │ Flow efficiency: 4 / 8.5 = 47% ││
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Práticas Feedback Saudáveis
Usando Dados Construtivamente
CULTURA FEEDBACK:
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│ TRANSFORMANDO MÉTRICAS EM MELHORIA │
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│ ANÁLISE DRIVEN RETROSPECTIVE: │
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│ │ Usar métricas em retrospectivas—não standups: ││
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│ │ Standup: Foco no trabalho de hoje ││
│ │ Retro: Analisar padrões e melhorar ││
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│ │ Discussão retro: ││
│ │ "Nosso cycle time aumentou de 3 para 5 dias. ││
│ │ O que mudou? O que podemos fazer sobre isso?" ││
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│ │ NÃO: ││
│ │ "João só fechou 2 tarefas essa sprint." ││
│ │ → Destrutivo, cria medo ││
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│ OWNERSHIP TIME DE MÉTRICAS: │
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│ │ Time escolhe o que medir: ││
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│ │ • Discutir quais métricas importam ││
│ │ • Definir targets juntos ││
│ │ • Revisar progresso como time ││
│ │ • Ajustar abordagem baseado em aprendizado ││
│ │ ││
│ │ Métricas impostas de cima → gaming e ressentimento ││
│ │ Métricas owned pelo time → melhoria genuína ││
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O Que Não Rastrear
Métricas Que Destroem Confiança
ANTI-PADRÕES:
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│ MÉTRICAS A EVITAR │
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│ MÉTRICAS VIGILÂNCIA: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
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│ │ ❌ Movimento mouse / atividade teclado ││
│ │ ❌ Screenshots de telas ││
│ │ ❌ Tempo em aplicações específicas ││
│ │ ❌ Tempo "ativo" no Slack/Teams ││
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│ │ Resultado: Pessoas gameiam sistema, criatividade morre ││
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│ COMPARAÇÕES INDIVIDUAIS: │
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│ │ ❌ Stack ranking (João > Maria > Pedro) ││
│ │ ❌ Leaderboards contagem tarefas individual ││
│ │ ❌ Velocidade/pontos públicos por pessoa ││
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│ │ Resultado: Competição sobre colaboração ││
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