研发效能度量场景化实践案例

阅读本文你将收获:1、『没什么用』的研发效能度量,离场景太远2、场景化分析是设计研发效能度量的第一个环节3、案例分析:常见的『研发团队要加人』场景

研发效能度量场景化实践案例

本文共计2202字,建议阅读时间:4-5分钟。

阅读本文你将收获:

1、『没什么用』的研发效能度量,离场景太远

2、场景化分析是设计研发效能度量的第一个环节

3、案例分析:常见的『研发团队要加人』场景

前言:我们邀请思码逸高级咨询顾问张超老师参与 DevData Talks 直播活动,分享了《价值驱动,以终为始——场景化度量实践案例》。以下是文字版干货回顾;

01『没什么用』的研发效能度量,离场景太远

研发效能领域的常见问题:组织投入资源建设了研发效能度量,也抱以极高期望,但从一线研发团队得到的反馈却是『感觉没什么用』。

价值感受不明显的具体原因,可能是用户拿到的数据与其需求并不匹配,比如将来自各个环节的海量数据明细直接展示给高层技术管理者,信息冗余造成极高的理解成本,研发效能度量自然被打入冷宫;可能是组织还没有对度量目的达成共识,漫无目的地看数据,数据就仅仅是数字的组合,沦为鸡肋也不奇怪。

有价值的研发效能度量,应该是怎样的形态?考虑到一线研发团队的绝大部分精力都投入在业务上,一个还需要用户补习领域知识、自行筛选解读的半成品数据集,确实不如人意。明明想要提升效能,反而需要投入额外精力,无异于南辕北辙。

要使研发效能度量的价值最大化,提供给业务研发团队的应当是『效能产品』。如张乐老师的分享所说,数据→信息→知识,用户可以根据需求,低门槛地自助消费数据,主动进行分析和洞察。

02 场景化分析,设计研发效能度量的第一个环节

当我们用产品思维重新思考研发效能度量这件事,『场景化』就成为必要条件。可以从目标出发,借助场景化分析,明确以下四个要素,进而设计研发效能度量方案:

角色

度量数据使用者的在研发团队中的角色,决定了度量结构(组织、团队、项目、个人级)

背景

明确为什么做度量,这个需求可能来自业务方,或来自研发团队本身。上下文决定了度量对象(进度、质量、过程等)

目的

同一度量对象可能对应多个指标,因此需要拆成多个问题,进一步细化,这里不妨采用技巧:先抛出具体论点,然后思考要证实或证伪这个论点,需要哪些指标做支撑,哪些指标作为制衡保障度量有效性

度量

构建最小度量集合,并思考采用哪些分析方法来解读数据中的信息

03 案例:常见的『研发团队要加人』场景

接下来我们展开介绍直播分享中的第一个场景,作为场景化度量实践的案例。直播中另外两个场景可以在直播回看。

高管角色分析

这个场景可以说是相当常见:研发团队向上反映人手不够,要加人。那么高管在这个场景下的需求是:

角色:高管

背景:需要客观评估研发资源紧张程度,指导后续招聘工作

目的:验证『要加人的 A 部门和 B 部门都存在人力缺口』是否成立

对于高管而言,度量对象是组织整体与重点团队的产能与交付情况。

高管可以使用代码当量、需求交付周期、需求吞吐量等指标为数据抓手,从资源效率(价值输出方视角)与流动效率(价值输入方视角)两个视角,评估组织整体的产能情况,并通过与行业基线对比,评估是否存在组织级的产能紧张。

与行业基线的对比显示,大部分时间内组织的整体产能水平处于正常区间。接下来,可以按照部门进行下钻分析,重点关注 A、B 两个部门的人均产能与组织中位数的对比。

尽管不同部门可能在业务性质、阶段等方面存在差异,横向对比不一定适用。但这里部门级分析没有任何考核目的,仅是通过相对简单的数据抓手,识别需要额外关注的关键点。

下图显示,B 部门的人均产能在组织中处于较低水平,继续下钻查看部门详情,显示 B 部门产能相比去年同期有显著下降。

基于这些洞见,『B 部门存在人力缺口』这一论点存疑,高管可能会要求 B 部门补充信息,来支持其人力需求的合理性。

现在问题回到了 B 部门内部。角色切换到 B 部门技术负责人,继续用场景化分析的思路梳理:

技术负责人角色分析

角色:技术负责人

背景:需要深入了解工作过饱和现象背后的根因,佐证人力需求确实存在,或采取针对性的效能改进措施

目的:验证『工作过饱和的原因是团队协作行为有待改善』(这是多个待验证设论中的一个)

对于技术负责人而言,度量对象是本部门的效率,以及可能影响效率的诸多因素。

技术负责人通过观察人均产能趋势发现,尽管最近加班加点,人均产能连续上升,但也仅回升至去年同期平均水平。同时,由于相关业务处于平稳期,需求吞吐量也没有明显波动。从资源效率与流动效率两个视角看,都不存在需求激增超过团队负载的情况。

为了验证团队协作行为是否对效率产生了影响,技术负责人可以从资源效率出发,进一步下钻至个人级,使用帕累托图分析开发者的产能分布;也可以从流动效率出发,观察需求交付周期趋势,以及各环节的时长分布。

分析发现,尽管需求吞吐量变化不大,但交付周期明显延长,流负载(在制品数量)也显著增加。任务积压导致团队成员需要同时处理多项工作,频繁切换上下文,进一步拖累团队效率。

在团队中,某一部分工作延期较频繁,经常形成项目关键路径。技术负责人对该部分的相关开发人员近期产能进行帕累托分析,发现 80 %的代码工作量由 22% 成员贡献,反映出该部分工作存在任务分配不合理、不均衡,少数成员承担过多任务的情况,这也与上一段提到的任务积压现象相呼应。

基于以上洞见,技术负责人能够了解到,协作不合理确实是效率的影响因素之一。进一步,可以采取针对性的改进措施,如

•与上游产品方沟通,控制需求流入,避免在制品数量继续上升,给关键环节以喘息调整的时机;

•调整任务分配机制,避免多个任务同时依赖于少数成员;

•定向组织培训,释放开发者潜能,使『单挑大梁』转变为『齐心协力』

通过场景化分析,使同一套数据面向不同角色、不同背景呈现出不同切面,在保障信息对齐的同时,使各角色从研发效能度量中各取所需。

嘉宾介绍:张超,思码逸高级咨询顾问,互联网行业从业十余年,曾服务于京东金融、汽车之家盛大游 戏等互联网公司,担任过质量管理、过程改进、敏捷教练、项目管理等岗位。作为研发效能度量应用的探索者,从度量框架的梳理构建,到度量结果的解读与落地,一路上都未与研发数据分离。已服务企业包括,腾讯、泰康、贝壳、和讯、凯叔讲故事等。

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;

------结束------

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

我们的客户

打开研发管理黑盒,数据驱动研发效能
立即试用
立即预约
在线客服
扫码添加咨询微信
售前电话
在线客服
免费试用
扫码添加咨询微信
长按二维码下载

取消