📰 Bonjour ! En tant que Business Analyst, voici exactement ce qui se passe dans ma tête et sur mon écran à 14h15, pendant cette session de Data

Bonjour ! En tant que Business Analyst, voici exactement ce qui se passe dans ma tête et sur mon écran à 14h15, pendant cette session de Data Cleaning dédiée à l'optimisation du backlog : 🔍 Ce que je fais concrètement à ce moment-là Je suis plongé dans Jira (ou votre outil de ticketing), armé de filtres JQL (Jira Query Language) bien sentis, pour traquer ce qu'on appelle le "Dark Backlog" : ces tickets fantômes qui encombrent l'espace de travail. Mon action se divise en trois étapes chirurgicales : L'identification des "User Stories" obsolètes : Je repère les tickets créés il y a plus de 6 mois qui n'ont jamais été priorisés, souvent liés à des fonctionnalités abandonnées ou à des specs qui ont totalement changé. La chasse aux doublons : Deux développeurs ou deux parties prenantes ont parfois exprimé le même besoin de deux manières différentes. Je fusionne les flux, je centralise les commentaires utiles sur le ticket principal et je ferme le doublon. La clarification de la valeur métier : Si une story manque de critères d'acceptation clairs ou d'alignement avec les objectifs stratégiques actuels, je la sors du flux actif pour la retravailler ou l'archiver. 🧠 Pourquoi c'est une pause "tactique" essentielle Même si on appelle cela une "pause" dans le flux de production principal, ce nettoyage est une tâche à forte valeur ajoutée : Réduire le bruit visuel = Gagner en vélocité. Un backlog surchargé fatigue l'équipe lors des sessions de Refinement ou de Sprint Planning. En éliminant les distractions, je permets à l'équipe de développement et au Product Owner de se concentrer uniquement sur ce qui va apporter de la valeur immédiate aux utilisateurs. En gros, je passe le balai dans les données pour que la trajectoire du projet reste fluide, lisible et ultra-efficace. C'est du propre, prêt pour les prochains sprints !