研发效能度量应用于金融行业的两个典型场景

本文主要介绍了:1、软件研发管理者在管什么?2、软件研发外包团队管理实践案例 3、研发人力资源调配管理实践案例 4、研发效能度量实际应用:MARI 方法论

研发效能度量应用于金融行业的两个典型场景

本文共计2200字,建议阅读时间:4~5分钟。

阅读本文你将收获:

1、软件研发管理者在管什么?

2、软件研发外包团队管理实践案例

3、研发人力资源调配管理实践案例

4、研发效能度量实际应用:MARI 方法论

前言:本篇文章是在QECon大会上,思码逸咨询总监Amy的演讲部分内容整理,干货满满。以下是文字版干货回顾,直接开整!

  01 背景:软件研发管理者在管什么?

尽管『管理』这一话题相当复杂,但也可以被大致归类为管事、管钱、管人三项。对于研发管理者来说,这三项可以进一步解读为:

  • 事:项目过程与成果的可见性高,可快速洞察瓶颈和潜在问题,并准确定位根因
  • 钱:盘点资源利用率,量化投入产出比,量化评估人力需求,合理调配研发团队资源
  • 人:引入客观量化的贡献度量机制,多维评价开发者,及时发现优秀实践

这篇内容将结合实际案例,分享金融行业软件研发管理的两个典型场景,以及效能度量如何在这些场景落地,提高管理可见度,为精细化管理提供数据抓手。

02 软件研发外包团队管理

统计数据显示,中国金融行业信息技术外包(ITO)市场规模在2018年已超过1000亿元人民币,其中软件研发及相关服务占比近半。

软件研发外包,是金融业数字化转型的重要路径之一,也是研发管理的常见场景。在这个案例中,企业技术人员规模达8000人,构成比例约为内勤 : 外包 = 1:1.8。其研发效能度量需求主要包括:

  • 评价外包研发团队效能水平
  • 了解外包研发人员贡献度与岗级是否匹配
  • 了解外包研发人员质量表现,识别改进短板

针对效率方面的度量需求,团队可以在日常开发活动中,持续度量研发人员生产率水平(例如以人均代码当量反映生产率),并根据内勤/外包标签聚合,进行对比分析。

同时,可以加入基线为生产率度量提供参考。本公司历史生产率均值和行业生产率中位数,都可以作为基线值。但这里需要留意:参考项目需要与当前项目的开发语言、项目性质、项目阶段等特征相匹配,基线才更具备价值。

除了对比内勤与外包团队的生产率均值以外,也可以对比群组内的生产率差距。在本案例中,外包研发团队的人均生产率低于内勤团队,但生产率差距较小。进一步分析生产率在不同职级的分布,显示高岗级与高生产率存在强相关,但其中 T4 岗级的生产率呈现出两极分化现象。

这一信号可以指引研发管理者继续下钻分析:同一岗级生产率呈现两级分布,可能是由语言、职能、项目阶段等差异导致,需要对度量做优化校准;也可能是由于资源分配不合理,忙闲不均等导致,需要团队实践的优化。

除了效率,质量方面的洞察同样重要。研发团队可以将成员的效率与质量(例如重点问题率)对比分析,来查看质效之间有无相关性。

在本案例中,数据分析显示生产率偏低的成员重点问题率偏高,可能反映出偏低的代码质量导致部分成员投入大量时间修改补救,阻碍了研发效率的提升。

研发效率最佳实践

  • 横向对比分析效能时,需要考虑团队间的业务差异,必要时进行分组分析
  • 度量分析仅提供了数据层面的洞察,仍需通过人工分析进行回顾,探究根因
  • 慎用指标,注意度量指标的反向牵引作用(古德哈特法则)

03研发人力资源调配

金融业务涵盖银行、保险、证券(基金)、信托、担保以及期货等诸多领域,根据业务线来构建组织架构相当常见。

在这个案例中,企业的下属业务部门超过30个,难以实现部门间的合理资源调配调与流动,集团层面也无法判断部门人力需求是否合理。其研发效能度量需求主要包括:

  • 了解各部门生产率水平是否处于合理区间
  • 了解各部门产能的同比变化
  • 评估各部门人力资源利用的饱和度
  • 识别哪些部门确实存在人力需求

首先,团队可以根据部门生产率情况进行筛选。首先在企业内部横向对比,识别生产率偏高或偏低的部门,借助行业基线判别生产力是否落在合理区间,是否落在忙闲不均等情况。针对异常部门,再做进一步的下钻分析。

下面以一个提出人力需求的部门为例:

由于该部门业务具备一定周期性,可以将部门总生产率与去年同期对比,可以看出总生产率显著高于去年同期,且呈继续上升趋势。其次,该部门人均生产率连续5个月接近上控制线,显著高于行业中位数,反映出近期该部门负荷确实偏高。

接下来,可以对该部门进行工作量的帕累托分析:数据显示,该团队80%开发当量由47%成员贡献。一般情况下,这一数值高于40%,可以认为团队的工作量分布较为均衡健康。综合来看,可以考虑给该部门补充人力,避免研发团队超负荷运转,成员工作满意度下降。

更进一步,可以对该部门研发成员进行流负载的细粒度分析,判断高负荷人员是否存在聚类,结合团队反馈,有针对性地补足人力缺口。

研发团队提出资源不足、加班过度、希望加人是常态,但加人未必就能解决问题。“忙”的根本原因,可能是业务周期性变化、需求排期不合理等原因造成的忙闲不均,也可能是任务分配不合理或过度耦合,导致项目对少数几位成员依赖度过高。

而度量的作用,正是帮助研发管理者抽丝剥茧,辨别出真正需要资源投入的部分,帮助团队把钱花在刀刃上。

人力资源调配最佳实践

  • 组织内基线对标的参考价值,大于行业指标
  • 相比单点值,变化的趋势更有意义
  • 判断数据是否合理,而非定义好坏

04 研发效能度量实际应用:MARI 方法论

度量了,然后呢

研发效能度量不能止步于数据本身。研发管理者紧盯数据,可能导致自上而下的面子工程或教条主义,效果适得其反。

那么度量后,怎样把数据转化为真正的洞见和提升呢?可以参考 MARI 方法论,这是一套面向软件研发,应用于研发效能度量及提升的效能提升方法。

MARI 方法强调对效能指标数据进行下钻分析:

  • 首先对数据进行多视角的分析与解读,获取有效信号
  • 进而结合其他关联指标和调查方法,追问根因,定位效能瓶颈和优化机会
  • 最终将这些洞见落地为明确、可执行、可验证的改进方案,规范研发过程、建立良好研发文化。

层层推进,使度量带动思考和行动,才能发挥出真正的价值。

篇幅所限,这篇文章就不展开阐述 MARI 的细节,感兴趣的读者可以阅读MARI 指南。这份资料也正在持续补充和迭代中。后续我们也将结合案例,分享完整的 MARI 方法如何落地于研发效能的细分场景。

如果您想了解更多关于本次演讲的内容,可以联系思码逸团队获取演讲视频和演讲PPT;

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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;

如果您想要与思码逸团队交流,欢迎在网站留下联系方式,我们将在24小时内回复。

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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