研发效能管理如何建立闭环?

本文主要介绍了什么是研发效能度量,以及研发效能管理体系的构成,研发效能管理之“MARI”实践方法论;

研发效能管理如何建立闭环?

本文共计1700字,建议阅读时间:3~4分钟。

阅读本文你将收获:

1、搞清楚什么是研发效能度量;

2、研发效能度量体系的构成;

3、研发效能度量之“MARI”实践方法论;

前言:人们常常认为软件研发度量为管理者提供了一把标尺,可以简单丈量出团队乃至个人的表现,但这个隐喻背后其实包含了对研发效能度量的一些误解,本文就研发效能管理如何建立闭环给出了答案;

01 什么是研发效能度量

在讨论研发效能度量怎么做之前,需要先理解它是什么。

研发是相当复杂的系统工程,导致我们很难找到一两个指标来概括研发效能的全貌。因此,研发效能度量并不是指物理度量,不是在单项指标上追求绝对精准和正确。

研发效能度量更接近统计度量,需要科学地设计度量体系,在一定误差范围内发现数据的共性规律,辅以分析和调研,挖掘根本的原因。这个关键的基础认知能够帮助我们更准确地理解和管理研发效能。

既然是统计度量,设计度量体系时需要关注两个要素:

  • 系统思维

在复杂体系的度量中,任何单一指标被过度宽泛地解读、被过度简化地归因、被过度粗暴地使用,甚至削足适履,都是危险的。比如用千行代码缺陷率指标来度量代码质量,就很可能使团队陷入教条主义,造成效能“血案”。关于度量体系中的系统思维,晶磊老师之前的文章《研发效能度量:破解千行代码缺陷率引发的“血案”》有更详细的阐述。

  • 制衡机制

当某些指标被赋予过多意义,工程师往往很有动力进行一些“粉饰”。这种工程师与度量体系的博弈不仅浪费精力与成本,有时还会造成负面效果,比如为了代码行数指标好看,把一行代码拆成多行,把应当抽象成函数的代码复制粘贴,反而会使代码可读性和可维护性下降。

这种情况下,可能就需要代码开发当量这类挤掉水分的工作量指标,代码复用度这类反映软件工程质量的指标来做制衡。通过度量体系的整体设计,提高“粉饰”指标的门槛,来对冲单点指标的负向牵引效应。

02  研发效能管理度量体系

近期完成立项的《软件研发效能度量规范》为研发团队定义并搭建度量体系提供了可参考的框架。以下对框架涉及到的概念进行解读:

  • 度量

度量需要覆盖研发全生命周期,支持DevOps工具链上的不同数据源,打通需求-设计-开发-测试-交付-运营各环节,由价值流动效率串联各环节的资源效率。

  • 认知

度量的直接目标是获得认知。认知被分为价值、速率、质量、成本、能力五个维度,从多个视角观察、理解软件研发流程及其成果,能够为后续的可落地、可持续的效能改进提供基础。

  • 持续改进

度量不能停留在数字层面,需要层层深入挖掘根本原因,使度量带动思考和行动,建立持续改进的闭环。MARI实践方法论就是为这一环节设计,在第三部分会展开介绍。

  • 研发效能

度量的最终目标是提升研发效能。研发效能包括三方面:效益,即研发效能应服务于业务交付的效果;效率,即高效高质完成任务,减少人力与资源的浪费;卓越能力,即团队工程能力需要同步提升。

03 研发效能管理 之MARI 实践方法

MARI是一套应用于软件效能度量实践落地的方法论,其目的是建立效能度量和改进的闭环。Amy老师结合『需求交付时间过长』案例,对MARI的思路与实操方法进行了深入解读。

MARI由以下四个步骤组成:

M    度量 Measure

无论任何改进活动,首先需结合团队实际需求,面向改进目标通过量化数据对过程及目标进行刻画,并统一数据及指标的采集方法。

在梳理度量需求时,需要辨别不同角色在不同认知维度下需要什么信息,希望借助度量达到什么目的。提前进行全面梳理和优先级排序,能帮助研发团队识别关键度量需求。同时,需要关注度量的成本和收益,忌求多求全。

A    分析 Analyze

在量化指标的基础上,运用统计分析方法,对数据的趋势、分布、关联等信息进行分析,从项目、阶段、团队乃至个人不同角度下钻,得到对现状的量化理解。

R    回顾 Review

基于分析结果,对产生“果”(结果)的“因”(影响因子)进行回顾,挖掘对结果产生影响的根本原因,定位关键少数瓶颈。回顾阶段的要点在于团队达成共识:讨论和调查不是为了甩锅,而是为了找到根因。

在实操中,团队可以从流程设置、工具体系、制度设计、资源分配等角度来筛查问题的根因所在。如果团队认为问题起源某些不可控的因素(比如一个粗心的过失),那么可能还需要继续追问和挖掘。

I    改进 Improve

针对关键问题,聚焦根本原因,建立可落地的改进措施。通过调整“因”(影响因子),最终影响“果”(目标)的达成,并进入下一轮度量验证,持续跟踪改进效果,适时调整改进策略。

改进环节的要点在于聚焦关键少数问题和关键少数瓶颈,重点突破。在推行改进措施的过程中,先制定小目标,在小团队内试点验证,循序渐进将瓶颈逐个突破,再推广至全员。另外,在改进流程和工具时,优先从自动化、减少人工干预的思路入手,避免以增加团队工作量为代价进行改进。

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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;

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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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