Gestão de Datas 📅⚓︎

Data Início vs Data Fim⚓︎

A gestão eficiente de datas é fundamental para o planejamento e acompanhamento de projetos na SPLOR. O sistema de datas permite controlar prazos, identificar atrasos e garantir que as entregas sejam realizadas no tempo adequado.

Conceito de Datas⚓︎

Data de Início⚓︎

Momento em que a atividade deve começar
Base para cálculo de duração
Referência para alocação de recursos
Ponto de partida do planejamento

Data de Fim⚓︎

Momento em que a atividade deve ser concluída
Expectativa de finalização
Prazo para entrega
Objetivo temporal a ser atingido

Campo "Data Prevista" do Gestão à Vista⚓︎

Preenchimento Correto⚓︎

O campo "Data prevista" do Gestão à Vista deve ser preenchido como expectativa real de finalização da Issue, não mais para marcar se a Issue era prevista ou não. Esta mudança traz maior precisão ao planejamento e acompanhamento.

Antes (Incorreto)⚓︎

Data prevista: Usado para marcar se Issue era planejada
Resultado: Informação temporal imprecisa
Problema: Dificuldade de acompanhar prazos reais

Agora (Correto)⚓︎

Data prevista: Expectativa real de finalização
Resultado: Planejamento temporal preciso
Benefício: Controle efetivo de prazos

Como Preencher⚓︎

Estimativa Realista⚓︎

Baseada na complexidade da atividade
Considerando recursos disponíveis
Incluindo tempo para testes e revisão
Adicionando margem de segurança

Fatores a Considerar⚓︎

Complexidade técnica da atividade
Experiência do desenvolvedor
Dependências externas
Disponibilidade de recursos
Qualidade esperada

Tipos de Datas⚓︎

Datas de Planejamento⚓︎

Data de Início Planejada⚓︎

Quando a atividade deve começar
Baseada na disponibilidade de recursos
Alinhada com cronograma do projeto
Comunicada à equipe

Data de Fim Planejada⚓︎

Quando a atividade deve terminar
Calculada a partir da data de início
Considerando duração estimada
Aprovada pelo gestor

Datas Reais⚓︎

Data de Início Real⚓︎

Quando a atividade realmente começou
Registrada no momento do início
Comparada com data planejada
Analisada para melhorias

Data de Fim Real⚓︎

Quando a atividade foi realmente concluída
Registrada no momento da conclusão
Comparada com data planejada
Usada para métricas de performance

Processo de Gestão de Datas⚓︎

Planejamento Inicial⚓︎

1. Estimativa de Duração⚓︎

Análise da complexidade da atividade
Comparação com atividades similares
Consulta à equipe técnica
Definição de duração estimada

2. Definição de Datas⚓︎

Data de início: Baseada na disponibilidade
Data de fim: Data de início + duração estimada
Margem de segurança: 10-20% adicional
Aprovação: Pelo gestor do projeto

3. Comunicação⚓︎

Informar equipe sobre datas
Documentar no sistema
Comunicar stakeholders
Atualizar cronograma

Acompanhamento Contínuo⚓︎

1. Monitoramento Diário⚓︎

Verificar progresso das atividades
Identificar possíveis atrasos
Ajustar datas se necessário
Comunicar mudanças

2. Revisão Semanal⚓︎

Analisar progresso do sprint
Identificar atividades atrasadas
Ajustar prioridades se necessário
Planejar próximas atividades

3. Ajustes Quando Necessário⚓︎

Revisar estimativas originais
Identificar causas de atraso
Implementar ações corretivas
Comunicar mudanças

Ferramentas de Gestão⚓︎

GitHub Issues⚓︎

Campos de Data⚓︎

Created: Data de criação da issue
Updated: Data da última atualização
Due date: Data prevista de conclusão
Milestone: Marco do projeto

Configuração⚓︎

# Exemplo de issue com datas
title: "Implementar novo relatório"
assignee: "@desenvolvedor"
due_date: "2024-02-15"
milestone: "Sprint 3"
labels: ["feature", "high-priority"]

GitHub Projects⚓︎

Colunas com Datas⚓︎

Backlog: Sem data específica
This Week: Atividades da semana atual
Next Week: Atividades da próxima semana
Overdue: Atividades atrasadas

Automação⚓︎

Mover automaticamente baseado em datas
Alertar sobre atividades atrasadas
Gerar relatórios de progresso
Notificar responsáveis

Ferramentas Externas⚓︎

Calendários⚓︎

Google Calendar: Integração com GitHub
Outlook: Sincronização de datas
Calendário da equipe: Visão compartilhada

Dashboards⚓︎

Grafana: Métricas de tempo
Power BI: Análise de performance
Metabase: Relatórios customizados

Métricas de Tempo⚓︎

Indicadores de Performance⚓︎

Aderência ao Prazo⚓︎

Taxa de atividades no prazo
Tempo médio de atraso
Frequência de atrasos
Impacto de atrasos

Precisão das Estimativas⚓︎

Diferença entre estimado e real
Tendência de subestimação
Melhoria ao longo do tempo
Fatores que afetam precisão

Velocidade da Equipe⚓︎

Issues concluídas por período
Tempo médio por tipo de atividade
Eficiência de desenvolvimento
Capacidade da equipe

Relatórios de Acompanhamento⚓︎

Relatório Semanal⚓︎

Atividades concluídas no prazo
Atividades atrasadas
Causas de atrasos
Ações corretivas

Relatório Mensal⚓︎

Tendências de performance
Melhorias implementadas
Métricas de qualidade
Planejamento do próximo mês

Boas Práticas⚓︎

Para Estimativas⚓︎

Estimativa por Pontos⚓︎

Story points: Medida relativa de complexidade
Velocidade: Pontos por sprint
Histórico: Base para estimativas futuras
Refinamento: Ajuste contínuo

Estimativa por Tempo⚓︎

Horas: Tempo estimado em horas
Dias: Tempo estimado em dias
Semanas: Para atividades complexas
Margem: Buffer de segurança

Para Acompanhamento⚓︎

Atualizações Regulares⚓︎

Diária: Progresso das atividades
Semanal: Revisão de prazos
Mensal: Análise de tendências
Trimestral: Planejamento estratégico

Comunicação Clara⚓︎

Transparência: Compartilhar status
Proatividade: Alertar sobre riscos
Colaboração: Buscar ajuda quando necessário
Documentação: Registrar decisões

Troubleshooting⚓︎

Problemas Comuns⚓︎

Estimativas Inconsistentes⚓︎

Causa: Falta de padrão na estimativa
Solução: Implementar processo padronizado
Prevenção: Treinamento da equipe
Monitoramento: Revisão regular

Atrasos Frequentes⚓︎

Causa: Estimativas muito otimistas
Solução: Adicionar margem de segurança
Prevenção: Análise de causas raiz
Monitoramento: Métricas de performance

Falta de Visibilidade⚓︎

Causa: Datas não atualizadas
Solução: Processo de atualização
Prevenção: Automação de notificações
Monitoramento: Compliance da equipe

Processo de Melhoria⚓︎

Análise Retrospectiva⚓︎

Coleta de Dados⚓︎

Histórico de estimativas vs real
Causas de atrasos
Fatores de sucesso
Lições aprendidas

Análise de Tendências⚓︎

Padrões identificados
Melhorias implementadas
Impacto das mudanças
Próximos passos

Implementação de Melhorias⚓︎

Processos atualizados
Ferramentas implementadas
Treinamento da equipe
Monitoramento contínuo

Próximos Passos⚓︎

Implementar processo de estimativa
Configurar automação de datas
Treinar equipe sobre boas práticas
Monitorar métricas de performance
Melhorar continuamente o processo