研发效能度量实践之有赞篇

本文主要内容:1、从生产管理推导出简化的研发效能度量模型 2、几款有赞研发效能团队正在采用的创新度量指标 3、如何借助效能度量来改进研发实践

研发效能度量实践之有赞篇

本文共计1407字,建议阅读时间:3分钟。

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1、从生产管理推导出简化的研发效能度量模型

2、几款有赞研发效能团队正在采用的创新度量指标

3、如何借助效能度量来改进研发实践

前言:我们邀请到有赞研发效能团队负责人费解老师参与 DevData Talks 直播活动,分享了《有赞研发效能度量实践》。以下是干货内容整理。

嘉宾介绍:费解,有赞研发效能团队负责人,程序员出身,2016年加入有赞,用友PMP、PRINCE2、CSM、LeSS、六西格玛黄带、ITIL等多项认证和职业资格,正在国企、外企、外包和互联网企业等不同环境下从事项目管理和效能改进工作。

01 研发效能度量模型

『科学管理』之父泰勒提出,科学管理的根本目的是谋求最高劳动生产率,重要手段是用科学化、标准化的管理方法代替经验管理。

在软件研发行业,生产资料包括了人和机器两大类,这两类生产资料各有长处:

• 人的特点:具备业务的理解和创新能力

• 机器的特点:能快速无误地执行既定命令

从生产资料的视角,我们可以思考如何使人与机器各自发挥优势,实现生产率提升。可以简单分为三个思路:

1. 挖掘人的创造力,帮助开发者做得更好

2. 提高机器的执行效率,保障基础设施合理、方便、易用

3. 让机器分担部分原先需要人力投入的重复性工作,进一步释放开发者的创造性

基于这三个思路,我们可以梳理出一个全局框架,涵盖每个思路下的度量对象与相应度量方法。再从全局框架中挑选出适合业务与工程现状的对象,搭建起研发效能度量体系。

02有赞团队的创新指标

研发浓度

项目浓度指标的计算公式是:项目浓度 = 项目工作量人日 /(研发周期*参与人数)。这个指标的侧重是某个项目中的资源利用率。

相比需求吞吐量,研发浓度是一个过程性指标,可以在项目进程中持续被度量,先验性地反映研发效率;相比研发交付周期(流动效率,价值接收方视角)和资源利用率(员工的工作饱和度,资源效率,价值输出方视角),研发浓度处于二者之间,既能反映研发资源是否有效利用,也能在某一项目的视角下预判交付情况。

开发者掌握的功能模块和技能全面、外界打扰少、工作流简洁无依赖,都会带来更高的研发浓度。但在实践中,追求 100% 的研发浓度是不现实的。

这个指标的意义在于帮助研发团队寻找典型案例,发掘可复用的优秀实践,以及协作行为、能力、项目管理、工具集等方面的提效机会。

需求波动

需求波动指在一定时间范围内的,研发团队的需求总量与交付需求数量趋势与离散程度(用样本标准差来反映)。这个指标可以用于部门或项目级的横向对比,寻找生产平稳程度较差的关键下钻点。

如果研发团队进行工程改进试点,需求波动可以作为反映改进效果的指标之一。例如某团队正在试点敏捷转型,那么需求波动可以反映交付模式调整是否给需求管理、项目管理带来了正向的变化。

03 研发效能度量指导改进落地的三条原则

基于有赞的研发效能实践,以下总结三条原则,能够帮助研发效能团队与业务研发团队达成共识,共同推进度量落地。

透明现状

效能度量源头是数据观测,呈现>评价。客观现象的呈现本身就有价值,避免呈现之上附加太多判断评价,引起业务研发团队抵触

感知问题

度量抓手是指标被共同看见后的价值,我以为>你觉得。效能团队与业务研发团队应达成共识,以专业知识提供支持,引导业务团队主动发现问题,避免单向输出。

激发改进

度量是反映自管理效果的镜子,意愿>命令。在感知问题的基础上,效能团队应引导业务团队主动思考改进策略,让最了解上下文的角色去主导改进。

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,欢迎在思码逸网站留下联系方式,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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