И это хорошие новости.
Каждый раз, когда мы завершаем рабочий элемент и поставляем что-то заказчику, мы фиксируем время его выполнения. Это одно наблюдение. Поскольку мы работаем в области высокой энтропии, мы можем ожидать, что наши наблюдения дадут много информации. Поэтому
нам не нужно много наблюдений, чтобы создать надëжную модель. Менеджер в примере на графике выше обнаружил, что они неправильно посчитали вторую справа точку данных (84 дня). Однако вскоре они поняли, что исправление этой неточности любым способом или даже полное удаление этой точки данных из набора не изменит ни одного из нескольких важных фактов, о которых эта модель сообщает менеджеру:
- Среднее время в процессе, которое вы можете использовать для своих целей планирования, все ещё почти такое же.
- Процентиль времени в процессе, которое вы бы использовали, чтобы предложить клиентам соглашение об уровне услуг (SLA), остаётся прежним.
- Худший наблюдаемый случай всё тот же. («Хвост» распределения всё ещё находится там). Если у вас была идея для улучшения, чтобы устранить основную причину этой задержки, она, вероятно, всë ещё действительна.