GQM概述:构建研发效能度量体系的根本方法

阅读本文你将收获:1、为什么企业研发部门降本增效,迫在眉睫?2、研发效能度量的底层逻辑是什么?3、构建效能度量体系的根本方法:GQM方法论

GQM概述:构建研发效能度量体系的根本方法

本文正文内容共计2200字,建议阅读时间:5分钟。


阅读本文你将收获:

1、为什么企业研发部门降本增效,迫在眉睫?

2、研发效能度量的底层逻辑是什么?

3、构建效能度量体系的根本方法:GQM方法论

作者简介

任晶磊,思码逸 创始人兼CEO,清华大学计算机系博士,前微软亚洲研究院研究员,斯坦福大学、卡内基梅隆大学访问学者;《软件研发效能度量规范》标准专家组核心专家。在软件系统、软件工程领域从事前沿研究多年,具备丰富经验。曾在FSE、OSDI 等顶级国际学术会议上发表论文多篇,亦参与过微软下一代服务器系统架构设计与实现。同时,也是一位积极的开源贡献者。 现任思码逸CEO,通过打造先进的深度代码分析技术和研发大数据平台,以数据驱动软件工程,助力企业和团队提升研发效能。


01 研发降本增效,迫在眉睫


几年前,随着粗放式增长的红利见顶,降本增效成为企业内的高频词汇;近两年在疫情冲击和经济下行的背景下,更是成为不得不重视的议题。美团亦将系统性的降本增效作为 2022 年度的三个关键命题之一

软件研发团队作为许多科技企业的成本中心,同样需要更精细化的管理来降本增效。过去高速成长期用不着关注、来不及关注的低效点,如今都已是不能承受之重。

研发团队如何在精打细算的同时,依然高效率、高质量、可靠且可持续地交付价值,支持业务侧去应对快速变化的市场?研发效能这一概念由此开始进入许多先进组织的视野。

而效能度量,是获取认知、明确提效方向的第一步。

02 研发效能度量的底层逻辑


从 2019 年推出研发效能分析平台以来,思码逸帮助众多研发团队构建起效能度量体系,服务于科学的研发管理与工程改进,也与客户、行业专家们一同沉淀了许多效能实践经验和思考。(👉点击查看往期 DevData Talks

每个组织的效能改进,都是由其自身的特质和目的所决定,他人的实践固然有参考和学习意义,但也很难原封不动照搬。

俗话说,授人以鱼,不如授人以渔。在汇集了如此多经验之后,我们希望从中抽象出可复用的底层逻辑:

💡什么是构建效能度量体系的根本方法?

我们接下来介绍的这套方法来自学术界,后来在学术界、产业界都得到广泛应用,被称为研发效能度量方法的『事实标准』。


03 构建效能度量体系的根本方法:GQM方法论


GQM(目标-问题-指标 )方法最早由 Basili 提出,发表在软件工程领域权威期刊 IEEE Transactions on Software Engineering 上。GQM 当初是为软件工程研究中的数据收集和分析而设计,其基本思想是:

  • 自上而下定义,每个目标划归为一组可量化回答的问题,每个问题通过若干特定的指标来回答
  • 通过提出问题,建立和表达隐式模型,解决研发难以定义数学模型的困难
  • 自下而上分析解读,数据的收集和分析都服务于清晰明确的问题,进而达成定义的目标

接下来我们分别介绍目标 Goal、问题 Question、指标 Metric 这三个核心概念。

目标

目标阐述了组织对研发效能的信息需要,包含四个要素:

  • 对象:研发的过程(Process)、产物(Product)和资源(Resource)中的一种;每种对象都可能存在层级结构
  • 维度:目标聚焦的角度或对象的属性。参考《软件研发效能度量规范》对认知域的划分,速度、质量、价值、成本、能力都是维度
  • 目的:了解(Understanding)、评价(Evaluation)、改进(Improvement)、控制(Control)和预测(Prediction)中的一种或多种
  • 角色:组织中关注该目标的角色

接下来我们以一个真实案例来示意如何定义目标。

某大型组织当前面对的痛点是规模大、部门多、业务杂,无法准确评估各部门的人力负载情况,无法判断部门人力增补需求的合理性,也无法实现部门间人力调配及合理流动。

该组织当前的目标是控制项目人力成本,那么这个目标的四个要素如下:

梳理四个要素,能帮助我们用一系列标准标签来对阐述目标、拉齐共识。

问题

根据目标提出的一系列问题,主要用于刻画目标;通过提问,建立起一个在目标维度上刻画目标对象的模型。

提问环节需要注意以下两点:

  • 先做加法:尽可能多地提出问题,使模型尽量全面、充分、有效,避免数据收集后才发现遗漏或者无效;完备的问题列表一方面可根据实际需要做裁剪,另一方面可提供多种模型可支持度量结果的交叉验证
  • 结合实际情况:在提问环节,需要结合研发团队的实际情况与特征,补充问题的所需信息

例如,在项目人力成本的目标下,我们可以提出以下(但不限于)几个问题:

接下来就需要结合研发团队实际情况,补足模型的一些信息,使问题具备可操作性,例如:

  • 如何定义人力负载的合理区间?
  • 如何定义关键事务?
  • 项目划分为哪几个阶段?这些阶段人力投入的典型特征是?
  • 项目划分为哪几个类型?


指标

一个问题可能需要多个指标共同回答,这里可以采用技巧:先将问题转化为一个假设,然后思考要充分可靠地证实或证伪这个假设,最关键的是哪些指标,还需要哪些指标做支撑,哪些指标作为制衡。

接着前面项目人力成本的问题,我们可以提出以下(但不限于)几个指标:

在这些指标的基础上,可以根据目标中的具体目的,使用多种分析方法:

  • 分类分布:将对象的组成部分分类后,进行统计分析;该方法在了解对象组成部分的场景下应用广泛
  • 帕累托分析:将组成部分或影响因素的指标排序,定位影响最大或最主要的部分,常用于改进或控制
  • 相关分析:运用各类统计方法找到指标间的正负相关性,常用于改进或控制
  • 拟合建模:运用各类统计方法找到有效预测指标的数学模型



总结

GQM 从目标梳理,到提问建模,再到指标体系的做法,能够避免构建度量时盲目求大求全、堆砌指标、成本过高等问题,使每一个指标都是为了服务具体场景而存在,也能真正产生有价值的信息。

限于篇幅,本文仅简介了 GQM 实操要点。问题和目标的系统定义方法和范式等更深入的内容,请参考『研发效能评论』系列文章中的《GQM 从入门到精通


GQM 方法解决了从需求到度量体系的问题,然后呢?得到了数据和分析结论,研发效能就能自动提升吗?当然不是。

接下来,我们会推出另一篇内容,介绍影响图在研发效能中的应用。影响图是用于支持决策的概率模型(扩展的贝叶斯网络),可连接指标与决策,解决度量后如何分析根因、如何做出最优的改进决策的问题。


——结束——

如果您想了解更多关于研发效能的内容,可查看思码逸网站获取;

思码逸 Merico 研发效能分析平台,致力于帮助研发团队解决研发效率、研发质量和人才发展三大痛点,提升研发效率与软件工程质量;

如果您想要与思码逸团队交流,欢迎在思码逸网站留下联系方式,我们将在24小时内回复。或拨打电话400-863-7426:


与先进研发团队并肩

“软件工程在工业生产中越来越重要。一方面,软件供应链快速演进,软件研发越来越复杂;另一方面,市场的快速变化对研发能力提出各种新的要求。而思码逸作为客观的研发效能平台,立足于对软件开发给出创新性的解释,并尝试将研发效能指标标准化。这对由管理者视角、业务视角、人员视角等更多维度更加全面地看待开发过程有很大帮助。”

Mars Sun

腾讯CODE平台产品负责人

“看清组织研发过程、合理有效地进行研发效能度量是牵引组织研发效能提升的关键。思码逸实现了深入代码语义的AST分析能力,引入代码当量将常规的基于代码行的相关研发效能度量方式提升到了一个新的高度,并通过代码层面的分析提供了研发人员的技术栈相关的标签数据,为组织研发选型提供有力的数据支撑,在行业内有很强的借鉴意义!”

杨永强

原滴滴出行代码团队技术负责人

“相信很多产品技术团队把研发效能提升列为重要的目标。然而,到底什么是好的研发效能,却很少有人能够表达清楚,而代码度量指标种类繁多且相对浅层。如何有效对程序员的工作合理量化测量,思码逸团队围绕每次代码提交对应的抽象语法树的变化进行有效评估,去除了代码中的一些干扰和噪音,为我们提供了新的思路和相对准确的一种测量基础。”

唐洪山

原京东科技研发效能部

“思码逸研发效能平台的专业性令人兴奋,非常适合中国快速发展的互联网软件企业使用。很好的帮助我们解决了团队和项目快速增加过程中遇到的研发效能度量、研发质量规范和人才组织发展的问题。后期的咨询和落地解决方案针对性强,问题分析和解决专业、高效。”

应阔浩

自如基础架构部总监

“在越来越多的企业把数字化转型作为核心战略落地主要抓手的大背景下,思码逸作为基于源代码并扩展至项目管理领域的研发效能平台分析工具,能够为企业数字化转型提供明显助力。和讯网在和思码逸合作共创的2年时间里,2020年主要集中于降本增效领域(提升下限),当年技术部的年度绩效位列全公司第一;2021年主要集中于价值达成领域(提升上限),当年技术部被公司评为年度优秀团队。”

杨扬

和讯网CTO

“开发人员状态有起伏是很正常的。采用思码逸的研发效能度量工具,我们不仅能及时发现表现优秀的开发者并给予激励,也能快速发现工作有待改善的开发者,给他们提供精准的指导与帮助,推动整个团队共同进步。”

朱文雷

长亭科技CTO

“思码逸在代码度量层面给出了创新性的解释,给技术管理者带来全新的研发效能度量提升思路和指标抓手工具,看清团队研发效能的短板,知道该往什么地方提升和改进。结合历史数据、行业数据的比对,让管理者、开发者可以看到努力的成果,并且用数据说话,研发团队日益精进。”

周彦斌

云货优选 研发部门负责人

“研发成果的度量可以说是一个世界性难题,开发者的工作之间内容不同、起点不同、用户不同、代码质量不同,既难以简单量化,也难以横向比较。思码逸作出了一个非常有意义的尝试,它一方面找到了有效的研发效能度量方法,另一方面打通了企业边界来开展数据比较,为研发数字化变革提供了一个非常有意义的新角度。”

谢超平

索贝数码副总裁/总工程师

在数字化的浪潮里,研发效能的高低是企业的核心竞争力。我们面对的产品研发都是脑力工作者,研发效能的度量也变的更复杂和有挑战性。思码逸的深度分析系统,用代码当量来更科学的评估开发的工作量,有效避免人为对代码量的干扰。通过MARI模型产出分析报告,帮助我们在公司内研发效能的推进和落地提供新的思路和方法。

谢超平

王蕾 贝壳工程效率负责人

长期以来,我们一直努力在复杂的市场环境中保持和不断提升研发效率及质量。思码逸为我们提供了重要的量化工具,较传统量化方式更客观和实用。目前思码逸的量化结果已经成为我们评价和提高研发效能的重要组成部分。

谢超平

妙盈科技联合创始人&CTO 刘涛

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