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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Mars Sun

腾讯CODE平台产品负责人

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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

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应阔浩

自如基础架构部总监

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杨扬

和讯网CTO

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“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

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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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