{"id":10985,"date":"2026-03-06T06:16:46","date_gmt":"2026-03-05T22:16:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.archimetric.com\/pt\/estimate-user-story-using-automated-affinity-table\/"},"modified":"2026-03-06T06:16:46","modified_gmt":"2026-03-05T22:16:46","slug":"estimate-user-story-using-automated-affinity-table","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.archimetric.com\/pt\/estimate-user-story-using-automated-affinity-table\/","title":{"rendered":"Como estimar uma hist\u00f3ria de usu\u00e1rio usando uma tabela de afinidade automatizada"},"content":{"rendered":"
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Pontos de hist\u00f3ria ou dias, ou ambos?<\/h2>\n<\/div>\n
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As pessoas frequentemente discutem se devem usar pontos de hist\u00f3ria ou horas (ou dias) na estimativa de hist\u00f3rias. Algumas pessoas acreditam que n\u00e3o precisamos calcular pontos de hist\u00f3ria e velocidade da equipe de forma alguma. Bem, equipes diferentes podem ter opini\u00f5es diferentes, mas, no entanto, a maioria dos projetos \u00c1geis realiza a estimativa de hist\u00f3rias e a considera uma das ferramentas muito \u00fateis para entregar projetos no prazo e dentro do or\u00e7amento.<\/p>\n<\/div>\n

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Tabela de Afinidade para Estimativa de Hist\u00f3rias<\/h2>\n<\/div>\n
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Em\u00a0Visual Paradigm<\/a>, n\u00e3o consideramos a estimativa de hist\u00f3rias como um processo conflitivo ou de negocia\u00e7\u00e3o, mas sim como um processo de constru\u00e7\u00e3o de equipe que torna a colabora\u00e7\u00e3o em tarefas e a carga de trabalho claros e transparentes para todos na equipe. A ferramenta de hist\u00f3rias de usu\u00e1rio capacita a equipe com a Tabela de Afinidade para automatizar o processo de estimativa de hist\u00f3rias junto com a elimina\u00e7\u00e3o de spikes. Al\u00e9m disso, a Tabela de Afinidade visual suporta a estimativa em tempo real com pontos de hist\u00f3ria e horas de hist\u00f3ria ao mesmo tempo. Quando voc\u00ea arrasta uma hist\u00f3ria ao longo da tabela, tanto o ponto de hist\u00f3ria quanto a hora ser\u00e3o exibidos simultaneamente enquanto a hist\u00f3ria ainda est\u00e1 se movendo. Basta soltar a hist\u00f3ria na grade onde sua equipe considerar a estimativa adequada.<\/p>\n<\/div>\n

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\"Affinity<\/p>\n<\/div>\n

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Como a Tabela de Afinidade calcula?<\/h2>\n<\/div>\n
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Para entender como os pontos de hist\u00f3ria e os dias s\u00e3o estimados automaticamente na Tabela de Afinidade, precisamos compreender que as grades horizontais representam os esfor\u00e7os de trabalho, aumentando da esquerda para a direita, e a complexidade do desenvolvimento da hist\u00f3ria (como tecnologia nova, dom\u00ednio novo, etc.) aumenta de cima para baixo.<\/p>\n<\/div>\n

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Como o n\u00famero m\u00e1ximo de dias para o desenvolvimento de uma hist\u00f3ria de usu\u00e1rio deveria ser no m\u00e1ximo igual ao comprimento do sprint (caso contr\u00e1rio, a hist\u00f3ria \u00e9 muito grande e precisa ser dividida, ou o sprint est\u00e1 definido muito curto, exigindo uma extens\u00e3o), o n\u00famero de dias da grade inferior direita tamb\u00e9m dever\u00e1 ser igual ao comprimento do sprint. Com base nessa suposi\u00e7\u00e3o, a estimativa da hist\u00f3ria pode ser calculada automaticamente.<\/p>\n<\/div>\n

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\"How<\/p>\n<\/div>\n

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Afinidade de Hist\u00f3rias de Usu\u00e1rios para Estimativa<\/h2>\n<\/div>\n
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A estimativa de uma hist\u00f3ria de usu\u00e1rio nunca poder\u00e1 ser 100% precisa, e de fato nenhum m\u00e9todo consegue alcan\u00e7ar isso. Para melhorar a precis\u00e3o da estimativa, come\u00e7amos definindo o comprimento do sprint (por exemplo, duas semanas ou 10 dias \u00fateis) e realizamos a estimativa em algumas hist\u00f3rias de usu\u00e1rio com as quais nos sentimos mais confort\u00e1veis em termos de estimativa (por exemplo, 5 dias e certeza m\u00e9dia). Nesse caso, voc\u00ea colocar\u00e1 a hist\u00f3ria no meio verticalmente (n\u00edvel de certeza ou risco) e horizontalmente (esfor\u00e7o de trabalho igual a 5 dias, ou metade do comprimento do sprint, que \u00e9 de 10 dias). Em seguida, voc\u00ea pode us\u00e1-la como ponto de refer\u00eancia para estimar as outras hist\u00f3rias de usu\u00e1rio. Pergunte a si mesmo se esta hist\u00f3ria de usu\u00e1rio exige mais esfor\u00e7o do que a refer\u00eancia, ou menos, e tem mais incerteza ou menos. \u00c0 medida que voc\u00ea colocar mais hist\u00f3rias na Tabela de Afinidade, poder\u00e1 comparar v\u00e1rias hist\u00f3rias para verificar se a distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 l\u00f3gica ou n\u00e3o, e ent\u00e3o ajust\u00e1-las para torn\u00e1-las justas. O processo \u00e9 um pouco mais uma arte do que uma engenharia. Fa\u00e7a isso e discuta na reuni\u00e3o da equipe, em vez de provocar confrontos. A precis\u00e3o geralmente melhora conforme a equipe se torna mais madura.<\/p>\n<\/div>\n

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\"Estimate<\/p>\n<\/div>\n

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Elimine Riscos com o Spike do Projeto<\/h2>\n<\/div>\n
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De acordo com o Dicion\u00e1rio \u00c1gil, a defini\u00e7\u00e3o de Spike \u00e9:<\/p>\n<\/div>\n

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\u201cUma tarefa voltada para responder a uma pergunta ou coletar informa\u00e7\u00f5es, em vez de produzir um produto entreg\u00e1vel. \u00c0s vezes, uma hist\u00f3ria de usu\u00e1rio \u00e9 gerada que n\u00e3o pode ser bem estimada at\u00e9 que a equipe de desenvolvimento realize algum trabalho real para resolver uma quest\u00e3o t\u00e9cnica ou um problema de design. A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 criar um \u2018spike\u2019, que \u00e9 algum trabalho cujo prop\u00f3sito \u00e9 fornecer a resposta ou solu\u00e7\u00e3o.\u201d<\/p>\n<\/div>\n

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Ao estimar uma hist\u00f3ria de usu\u00e1rio, n\u00e3o consideramos apenas o esfor\u00e7o de desenvolvimento, mas tamb\u00e9m levamos em conta os riscos e incertezas envolvidos. Muitas vezes, um spike \u00e9 criado antes do in\u00edcio formal de um sprint para gerenciar o trabalho necess\u00e1rio para que outras hist\u00f3rias de usu\u00e1rio possam ser estimadas de forma justa.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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