KPIs Técnicos e de Entrega

Fabio HaiderFabio Haider
2 min read

Introdução

Neste artigo, vamos abordar os KPIs técnicos e de entrega essenciais para líderes técnicos que desejam acompanhar a performance do time de desenvolvimento e garantir entregas de qualidade com eficiência.

Indicadores Técnicos e de Entrega

Lead Time

Descrição: Tempo entre o início e a entrega de uma feature.

Objetivo: Mede a eficiência do time.

Como mensurar: Registre a data de início e a data de entrega de cada feature. Calcule a diferença média de tempo entre essas datas ao longo do tempo.

Cycle Time

Descrição: Tempo médio que uma tarefa leva desde 'em progresso' até 'concluída'.

Objetivo: Identificar gargalos no fluxo.

Como mensurar: Utilize ferramentas de Kanban (como Jira ou Trello) para capturar a duração entre os status de 'em progresso' e 'feito' das tarefas e calcular a média.

Deployment Frequency

Descrição: Quantas vezes por semana/mês a equipe faz deploys.

Objetivo: Avaliar a agilidade e frequência de entregas.

Como mensurar: Conte o número de deploys realizados por semana ou mês no ambiente de produção usando ferramentas de CI/CD (Jenkins, GitLab, etc.).

Change Failure Rate

Descrição: Percentual de deploys que causam falhas ou precisam de rollback.

Objetivo: Avaliar a qualidade das mudanças.

Como mensurar: Divida o número de deploys com falhas pelo total de deploys no mesmo período. Monitore por ferramentas como Sentry, Prometheus, logs de erro ou incidentes.

MTTR (Mean Time to Recovery)

Descrição: Tempo médio para recuperar o sistema após uma falha.

Objetivo: Avaliar a resiliência da operação.

Como mensurar: Calcule o tempo médio entre o início de uma falha (detecção) e a sua resolução. Use ferramentas de monitoramento e alertas (como Datadog, CloudWatch, etc.).

Conclusão

Esses KPIs ajudam a promover uma cultura de melhoria contínua, transparência e foco em resultados. No próximo artigo da série, falaremos sobre KPIs de Qualidade de Software.

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Fabio Haider
Fabio Haider

Especialista em Engenharia de Software, Engenharia de Dados e Big Data, com vivência em ambientes de alto volume e complexidade, incluindo o processamento e gestão de petabytes de dados. Com forte atuação em arquitetura de software, liderança técnica e coordenação de equipes, entrego soluções escaláveis e robustas, mantendo sempre um perfil hands-on, orientado à excelência técnica e à geração de valor de negócio. Além disso, atuo como instrutor técnico, mentorando profissionais e compartilhando conhecimento nas áreas de arquitetura, desenvolvimento moderno e engenharia de dados.