Empirical Process Control là một nguyên tắc trong Agile, dựa trên việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, thay vì dự đoán hoặc giả định.
Mục đích sử dụng:
Cải thiện quy trình và sản phẩm bằng cách dựa vào phản hồi và dữ liệu thực tế để đưa ra các quyết định chính xác hơn.
Các bước áp dụng thực tế:
Thu thập dữ liệu và phản hồi thực tế từ khách hàng và đội phát triển.
Phân tích dữ liệu để xác định các cơ hội cải tiến.
Đưa ra quyết định dựa trên kết quả phân tích thay vì dự đoán.
Liên tục đo lường và cải thiện dựa trên dữ liệu thực tế.
Lưu ý thực tiễn:
Đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập chính xác và đầy đủ.
Không nên đưa ra quyết định chỉ dựa trên cảm giác hoặc dự đoán.
Ví dụ minh họa:
Cơ bản: Sử dụng dữ liệu từ các buổi Sprint Review để cải thiện quy trình làm việc.
Nâng cao: Một tổ chức sử dụng dữ liệu người dùng thực tế để tối ưu hóa tính năng sản phẩm, thay vì dựa vào các giả định ban đầu.
Case Study Mini:
Amazon: Amazon áp dụng Empirical Process Control để tối ưu hóa các thuật toán gợi ý sản phẩm, dựa trên dữ liệu thực tế từ hành vi mua sắm của khách hàng.
Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
Empirical Process Control nhấn mạnh điều gì?
A. Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế và phản hồi
B. Lập kế hoạch tài chính dài hạn
C. Đánh giá năng suất cá nhân
D. Tăng khối lượng công việc trong Sprint
Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
Một quyết định lớn được đưa ra dựa trên giả định và gây ra hậu quả tiêu cực. Là Scrum Master, bạn sẽ làm gì để áp dụng Empirical Process Control tốt hơn trong đội?