研发团队数字化转型实践

阅读本文你将收获:1、为什么要做研发数字化?2、研发数字化的具体实践;3、研发数字化面临哪些挑战?‍

研发团队数字化转型实践


本文正文内容共计1711字,建议阅读时间:4分钟。


阅读本文你将收获:

1、为什么要做研发数字化?

2、研发数字化的具体实践;

3、研发数字化面临哪些挑战?

01 为什么要做研发数字化

1.1组织与个人的关系


个体在组织中生命周期:试用期、在职期、离职解约期。

研发过程也具有启动阶段、规划阶段、执行&监控阶段、运营阶段的生命周期,如下图所示:



1.2不同的角色对于数据的需求


在工作场景中,团队 leader 常常面对一些这样的问题:“这个候选人是不是面霸?”、“张三和李四表现都不错,这次晋升应该给谁提名?”、“最近团队客诉很高,线上故障明显多了,是什么导致的?”等问题;员工个人则可能面对“我这一年到底成长没成长?”、“又到了年终总结,我今年做了多少个项目?支持了多少个需求上线”等问题。

可见,不同角色在工作场景中面对的问题也是不同的,对于数据也有着不同的需求侧重。

1.3 研发数字化的意义


研发数字化具有多个层面、多个维度的意义。

对于个体而言,成长更加可视;

对于团队而言,产出更加量化;

从过程看,研发过程更加透明;

从结果看,结果更加客观。


02 关于研发数字化的实践

2.1 第一步:找到关键 MOT


在研发过程中,我们可以从研发生命周期中整理出一些关键的 MOT(Moment of Truth),把这些 MOT 列出来,研发同学的数字感就可以很清晰。比如,上线需求次数、立项通过次数等都是关键的 MOT 点。


在人才发展的过程中,友好的面试、顺利的转正答辩、有很好的前辈传授经验、完成第一次汇报、晋升提名等等,这些关键点都会让人产生非常深刻的记忆,也就是关键的 MOT 点。


2.2 第二步:数字化管理


找到关键 MOT 点后,我们需要将其进一步扩展。我们需要将这些指标进行量化,定义指标、明确哪些指标可以量化,进行数字化的目标管理。


下图是研发过程的数字化矩阵,横轴是价值流中的一系列关键 MOT 点,纵向是总结出的几个度量维度。建议在每一个横向或纵向都找到2-3个北极星指标,作为关键的数据抓手。



下图则是人才发展的数字化矩阵:从试用期到正式期再到离职期,在个人成长、工程产出、学习与影响力等方面,也可以进行量化。



2.3 第三步:建设效能度量平台


在之前梳理的基础上,为研发团队提供一站式的软件工程数据分析平台,助力效能提升。


团队中各个角色的需求不同,平台也能够提供不同的数据视图:

  • 管理者要全面洞察研发过程与成果,有效提升企业生产力;
  • 研发经理要持续追踪技术债堆积与工程师表现;
  • 产品经理/项目经理要充分理解团队工作步调,敏锐洞察盲点与瓶颈;
  • 工程师要保质保量实现需求,个人提升与团队进化并肩。



2.4 第四步:问题诊断


度量不是终点,而是发现问题的起点。

  1. 数据规模化,确立数据行进模式

伴随企业增长,产研数据趋势相对稳定,形成可追踪监控的行进模式;结合历史数据去评估研发状态是否异常,趋势方差外的偏值可作为问题线索。


  1. 基于数据进行趋势预警

项目/迭代:进度趋势预警

需求/缺陷:累计爆发预警

人力/资源:负荷闲忙预警


2.5第五步:辅助决策


运用好数据,才让度量数据起到辅助决策的作用。


在识别出需要额外关注的关键点后,我们需要告知相关 leader 其负责团队/项目的当前水平、较优秀的实践和待改善部分,辅助其做出决策。




03 研发数字化的挑战


3.1 目标与标准的设定


研发数字化与绩效的挂钩是一把双刃剑,一方面管理者可以以更客观量化的方式去评估团队,但确实会与一线研发人员形成博弈,造成工具失效。


此外,每个团队的特征和阶段是不同的,必然需要不同的度量标准,组织可以给定一个基线,由团队结合实际目标去决策具体标准。


最后很重要的一点:度量不是终点,不要为了度量而度量。因为使用工具研发复杂性反而上升了,得不偿失。


3.2 运营与推广

在数字化平台的实现过程中,我们遇到了以下四个问题:


  • 数据不全:工具不统一、部分团队不填数据、不愿意填数据,导致数据失真
  • 数据不准:乱填数据
  • 数据泛滥:数字堆砌,不知道如何应用数据
  • 数据不关注:排行榜 + 绩效


要解决这些问题,首先需要明确数字化建设必然会面对阻力,因此管理者必须足够重视,自上而下去推动,并明确数字化是为了帮助团队更好地自我认知,打消团队顾虑;团队之间必须达成共识,拉齐标准。其次,管理者要抓大放小,集中资源去提升几个北极星指标,以速赢去争取团队的更多支持。最后,团队级别的排行榜能提高团队 leader 对数据的关注度,让一线团队获益并认可,数字化才能自发继续推进。


3.3 如何赋能业务


关于如何赋能业务,我会产出结果表、过程表、业务 APP 表,类似于财务的三张大表。


  • 结果表:结果是什么样子的,投入产出是否合理,效率、质量、安全、稳定性等是否达标等。
  • 过程表:研发的需求阶段、开发阶段、产品阶段的表现如何。
  • 业务 APP 表:业务具体指标表现如何。


通过这些梳理和汇总,将各方面的指标情况交付业务工作人员,从而使其了解产研团队的具体表现。用业务方能理解的语言去交流,从而实现业务的赋能。


——结束——

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