Ответ
Да, такое случается часто. Основные причины:
- Недооценка сложности – команда не учла все нюансы (например, интеграции, legacy-код).
- Изменения требований – клиент добавил новые фичи или поменял условия.
- Блокеры – зависимости от других команд, задержки с ревью, проблемы с инфраструктурой.
Как избежать:
- Разбивать задачи на подзадачи (INVEST-принцип).
- Добавлять буфер на риски (20-30%).
- Использовать исторические данные для оценки.
Пример:
estimated_hours = 40
actual_hours = 60
deviation = (actual_hours - estimated_hours) / estimated_hours * 100
print(f"Отклонение: {deviation}%") # Выведет: Отклонение: 50% Вывод: Ошибки в оценках – норма, главное анализировать причины и улучшать процесс.