프로젝트 상태를 한눈에 파악하고 싶으신가요?
번다운 차트? 좋습니다.
번업 차트? 더 좋습니다.
하지만 **누적 플로우 다이어그램(CFD)**을 모른다면,
프로젝트의 절반만 보고 있는 겁니다.
CFD는 프로젝트의 건강 상태를 X-ray처럼 투시합니다.
병목이 어디 있는지, 일이 어디서 막히는지,
그리고 언제 끝날지까지 한 장의 그래프로 보여줍니다.
오늘은 이 강력한 도구를 제대로 활용하는 법을 알아봅시다.
CFD가 뭐길래?
간단히 말해, 시간에 따른 작업 상태의 누적 그래프입니다.
작업 수
100 | ■■■■■■■■■ Done
| ■■■■■░░░░░░░░ Testing
| ■■■■■░░░░░░░░░░░░░ In Progress
| ■■■■■░░░░░░░░░░░░░░░░░░ To Do
|■■■■■░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ Backlog
0 |________________________________
Day 1 5 10 15 20 25 30
각 색깔 띠의 높이가 해당 상태의 작업 수를 나타냅니다.
CFD가 알려주는 5가지 비밀
1. WIP(진행 중 작업) 한눈에 파악
def analyze_wip(cfd_data, day):
"""특정 날짜의 WIP 계산"""
in_progress = cfd_data[day]['in_progress']
testing = cfd_data[day]['testing']
review = cfd_data[day]['review']
total_wip = in_progress + testing + review
if total_wip > team_size * 2:
return "⚠️ WIP 과다! 병목 발생 중"
else:
return "✅ 적정 WIP 유지 중"
띠가 넓어진다 = WIP가 증가한다 = 위험 신호
2. 병목 지점 즉시 발견
// 병목 패턴 감지
const bottleneckPatterns = {
testing_bottleneck: {
symptom: 'Testing 띠가 계속 넓어짐',
cause: 'QA 리소스 부족',
solution: '테스트 자동화 또는 QA 인력 추가',
},
review_bottleneck: {
symptom: 'Review 띠가 두꺼워짐',
cause: '코드 리뷰 지연',
solution: '리뷰어 추가 또는 페어 프로그래밍',
},
};
특정 띠가 계속 넓어진다면, 그 단계가 병목입니다.
3. 처리 속도(Throughput) 측정
# CFD의 기울기 = 처리 속도
def calculate_throughput(cfd_data, start_day, end_day):
completed_start = cfd_data[start_day]['done']
completed_end = cfd_data[end_day]['done']
days = end_day - start_day
throughput = (completed_end - completed_start) / days
return f"{throughput:.1f} tasks/day"
# 예시: 10일간 50개 완료 = 5 tasks/day
Done 라인의 기울기가 가파를수록 팀이 빠르게 일하고 있습니다.
4. 리드 타임 예측
CFD에서 수평선을 그으면 리드 타임을 알 수 있습니다.
| ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ Done
| ■■■░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ Testing
| ■░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ In Progress
|■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━> 이 작업의 여정
|░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ To Do
└────────────────────────
↑시작 ↑완료
└──── 15일 (리드 타임) ───┘
5. 프로젝트 완료 시점 예측
def predict_completion(cfd_data):
"""현재 속도로 언제 끝날까?"""
remaining_work = cfd_data['backlog'] + cfd_data['todo']
current_velocity = calculate_weekly_velocity()
weeks_needed = remaining_work / current_velocity
completion_date = today + timedelta(weeks=weeks_needed)
# 불확실성 고려
best_case = completion_date - timedelta(weeks=weeks_needed * 0.2)
worst_case = completion_date + timedelta(weeks=weeks_needed * 0.3)
return {
"expected": completion_date,
"best_case": best_case,
"worst_case": worst_case
}
CFD 패턴 읽기: 건강한 팀 vs 문제 있는 팀
건강한 CFD
이상적인 패턴:
- 각 띠가 일정한 두께 유지
- Done 라인이 꾸준히 상승
- 전체적으로 평행선 형태
문제 있는 CFD 패턴들
1. 계단 패턴 (Staircase)
| ■■■■■
| ■ ■■■■■
| ■■■■■ ■■■
원인: 일괄 처리 (배치 작업)
해결: 지속적인 흐름으로 전환
2. 평평한 Done 라인
|─────────────────── Done이 안 올라감
원인: 완료가 안 되고 있음
해결: 블로커 제거, Definition of Done 재정의
3. 팽창하는 띠
| ▲ 점점 넓어지는 Testing 구간
| ■■■
| ■■░░░■■
| ■░░░░░░░■
원인: 특정 단계 병목
해결: 해당 단계 리소스 보강
실전: CFD 구현하기
간단한 CFD 생성 코드
class CumulativeFlowDiagram {
constructor(tasks) {
this.tasks = tasks;
this.states = ['Backlog', 'Todo', 'InProgress', 'Testing', 'Done'];
}
generateData() {
const dates = this.getDateRange();
const data = [];
dates.forEach((date) => {
const dayData = {
date: date,
counts: this.getTaskCountsByState(date),
};
data.push(dayData);
});
return this.cumulativeSum(data);
}
cumulativeSum(data) {
// 각 상태를 누적으로 변환
return data.map((day) => {
let cumulative = 0;
const result = { date: day.date };
this.states.forEach((state) => {
cumulative += day.counts[state];
result[state] = cumulative;
});
return result;
});
}
detectBottlenecks() {
// 띠 너비가 증가하는 구간 감지
const warnings = [];
this.states.forEach((state) => {
if (this.isBandWidening(state)) {
warnings.push({
state: state,
message: `${state} 단계에 작업이 쌓이고 있습니다`,
});
}
});
return warnings;
}
}
Excel에서 CFD 만들기
엑셀로도 쉽게 만들 수 있습니다:
날짜 | Backlog | Todo | InProgress | Testing | Done
--------|---------|------|------------|---------|------
Day 1 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0
Day 2 | 45 | 5 | 0 | 0 | 0
Day 3 | 40 | 8 | 2 | 0 | 0
Day 4 | 35 | 10 | 3 | 2 | 0
Day 5 | 30 | 12 | 4 | 2 | 2
→ 누적 영역 차트로 시각화
CFD 활용 팁
1. 매일 업데이트
CFD는 매일 업데이트해야 의미가 있습니다.
자동화하면 더 좋고요.
2. 팀과 함께 분석
매주 금요일 CFD 리뷰:
- 이번 주 병목은 어디였나?
- 처리 속도가 변했나?
- 다음 주 예측은?
3. 다른 지표와 함께 보기
weekly_metrics = {
"cfd_analysis": analyze_cfd(),
"velocity": calculate_velocity(),
"cycle_time": measure_cycle_time(),
"burndown": check_burndown()
}
# 종합적인 건강 점수
health_score = calculate_project_health(weekly_metrics)
Little's Law와 CFD
CFD에서 Little's Law를 직접 볼 수 있습니다:
평균 리드 타임 = WIP / 처리량
예: WIP 20개, 일일 처리량 4개
→ 평균 리드 타임 = 20/4 = 5일
CFD에서 세로 거리가 WIP, 기울기가 처리량입니다.
마무리: CFD는 프로젝트의 심전도
의사가 심전도로 심장 상태를 보듯,
PM은 CFD로 프로젝트 상태를 봅니다.
번다운 차트가 "얼마나 남았나"를 보여준다면,
CFD는 "어떻게 흘러가고 있나"를 보여줍니다.
둘 다 필요하지만, CFD가 더 많은 것을 알려줍니다.
내일부터 CFD를 그려보세요.
프로젝트의 숨겨진 문제들이 한눈에 보일 겁니다.
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