NoEstimates Planning

개요

NoEstimates Planning은 작업의 소요 시간 또는 난이도를 추정하지 않고도 프로젝트 일정을 예측하고 계획할 수 있도록 하는 개발 조직의 운영 전략이다. 추정에 소모되는 시간과 불확실성을 제거하고, 흐름 기반(flow-based) 데이터와 경험적 통계치를 활용하여 실제에 가까운 예측과 의사결정을 가능하게 한다.

---

1. 개념 및 정의

NoEstimates는 전통적인 Story Point, Time Estimation 대신 작업의 실제 완료 흐름(Throughput)과 사이클 타임(Cycle Time) 등 실측 데이터를 기반으로 계획하는 방식이다.

• 목적: 추정 신뢰도 문제를 제거하고 데이터 기반 흐름 예측으로 전환
• 대상: 애자일 팀, 칸반 조직, 반복 주기 기반 개발팀
• 기반 도구: CFD, Lead/Cycle Time Histogram, Scatterplot 등

---

2. 특징

항목	전통 추정 방식	NoEstimates 방식
시간 소모	회의 기반 포인트 추정	추정 없음, 측정 데이터 기반
예측 신뢰성	사람 주관에 의존	실제 흐름 데이터 기반 예측
피드백 루프	느림 (릴리즈 후 검증)	지속적 측정 기반 빠른 개선

• 차별점: 계획은 추정이 아닌 측정 기반 확률적 예측으로 구성
• 유형: 작업 크기 균질화 후 항목 수 기반 예측 or 흥미도 기반 셀프 선택 흐름

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	적용 도구
Throughput Data	단위 기간 내 완료된 항목 수	Jira, Azure DevOps, Linear, ClickUp
Cycle Time Tracker	작업 시작~완료까지 소요 시간 측정	Control Chart, Scatterplot
예측 범위 시뮬레이터	Monte Carlo 시뮬레이션 기반 릴리즈 시점 예측	Forecast, ActionableAgile, Flowlens
Task Sizing Guideline	균질한 작업 단위로 쪼개는 룰	1~2일 내 완료 가능한 수준

• NoEstimates 기반 Velocity는 Story Point가 아닌 ‘건 수’ 기준으로 추적
• 기본 premise: 작은 작업이면 추정은 불필요하다

---

4. 기술 요소

기술 요소	설명	효과
CFD (Cumulative Flow Diagram)	WIP, Queue, Done 흐름 시각화	병목/흐름 지연 파악 가능
Monte Carlo 예측	통계 기반 릴리즈 확률 분포 예측	반복 없는 예측 실현
Cycle Time Histogram	개별 작업 처리 시간의 분포 파악	평균·중앙값 기반 스케줄 계획

• 평균 작업 흐름이 정착되면 주기 예측의 정확도가 높아짐
• 변동성 제어를 위한 클래스 오브 서비스(CoS) 분류도 함께 고려됨

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
추정 비용 제거	불필요한 회의 및 추정 제거	개발 몰입도 증가
데이터 기반 계획	수치 기반의 예측 가능성 제공	신뢰성 높은 일정 관리 가능
개선 루프 강화	흐름 지표를 통한 학습과 실험	린(Lean) 기반 개선 문화 조성

• 예측성 = 정교한 추정이 아니라 ‘안정된 흐름’이 핵심
• 개발자에게는 “더 코딩, 덜 정치” 환경 제공

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
칸반 기반 제품 개발	흐름 중심 작업 운영	사이클타임 편차 최소화 필요
반복 기반 배포 운영팀	이터레이션별 완료 건수 기반 계획	과도한 WIP는 예측 오차 확대 유발
스타트업 초기 제품 팀	린하게 실험하고 결과 기반 학습	작업 크기 통일화 가이드 유지 필요

• 위험요소: 너무 큰 작업은 예외처리 필요 → 슬라이싱 룰 적용 필수
• 보완책: Weekly Review로 흐름 개선 + 지표 기반 작업 재조정

---

7. 결론

NoEstimates Planning은 ‘추정’의 한계를 넘어서, 실제 흐름 데이터 기반의 예측 가능성과 린 기반 실천 문화를 정착시킬 수 있는 실용적 전략이다. 특히 애자일 팀이나 반복 주기 운영 조직에서 추정 피로도를 줄이고, 데이터 기반 계획 문화를 정착시키려는 경우 가장 효과적인 접근 방식이다.