研发效能度量框架解读

本文共计 1100 字，建议阅读时间：2-3 分钟。

‍

阅读本文你将收获：

1、研发效能度量框架有哪些构成？

2、对研发效能度量框架进行拆分解读

3、研发效能度量基础设施建设改怎么做

‍

作者简介：

任晶磊，清华大学计算机系博士，前微软亚洲研究院研究员，曾在斯坦福大学、卡内基梅隆大学做访问学者。在软件系统、软件工程领域从事多年前沿研究，多篇论文发表在 FSE、OSDI 等顶尖国际学术会议上；积极贡献开源社区，代码被多个用户广泛的开源项目所使用；亦参与过微软重大工程项目的设计与实施。现为硅谷科技公司 Merico 创始人和 CEO，专注于研发程序代码库分析技术，测量程序员对软件开发活动的贡献，服务于全球企业的软件工程管理和人才管理。

软件研发效能度量是一项系统性工作。其中最重要的三个要素是对目标的共识、对现状的认知和从现状到目标的路径。它们可以分别用三个“E”、“C”（cognition，认知）和“I”（improvment，改进）来代表，共同构成 E3CI

软件研发效能度量框架，如下图。

图 1：软件研发效能度量框架

2. 框架解读

‍

框架可以抽象为一个简洁的公示：效能 = 认知 + 改进。下面分述三个部分。

‍

2.1 研发效能的定义和目标

‍业界对“软件研发效能”有诸多定义，可以总结为如下三个 E，也是效能提升的最终目标。

●Effectiveness 效果。软件研发活动应以用户价值和业务价值为导向。

●Efficiency 效率。软件能够多快好省地交付。

●Excellence 卓越。软件研发过程通过健康的、可持续的方式实现。

‍

2.2 对研发效能的认知

‍

‍为了迈向研发效能的目标，我们首先需要对团队研发效能的现状有清楚的认知，并提升团队对研发效能的认知。我们总结了研发效能度量包含的五个认知域：

●交付价值，认知软件研发交付需求对用户或业务带来的效果。

●交付速率，认知软件研发交付需求的快慢。

●交付质量，认知软件研发交付需求的好坏。

●交付能力，认知软件研发交付需求的可持续性。

●交付成本，认知软件研发交付需求的开销。

‍

2.3 对研发效能的改进

‍

‍在认知的基础上，需要通过改进达成效能目标。改进的过程可以总结为 MARI 循环（读作“码睿”），

即 Measure 度量 - Analyze 分析 - Review 回顾 - Improve 改进。

图 2：研发效能改进的 MARI 循环

‍●度量：无论任何改进活动，首先需结合组织及团队实际认知需求，面向改进目标通过量化数据对过程及目标进行刻画，即建立度量。度量需要统一数据及指标的采集方法。

●分析：有了量化指标，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，得到对现状的量化理解。

●回顾：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，定位关键问题。

●改进：针对关键问题，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。

‍

这四个步骤共同组成一轮完整的优化迭代。大部分情况下，问题改进需要经历多个迭代，持续度量改进效果，不断校准改进的方向和方法。3. 框架实现框架的实现包括基础设施建设和方法论的应用。基础设施的建设目标是支持如下的度量框架：

‍

图 3：度量基础设施建设

‍

底层通过接入 DevOps 工具链，收集和沉淀包括代码在内的各类数据源，汇入研发数据湖。在数据湖之上构建进一步的数据处理能力，以及指标的计算能力。这些指标可以灵活地组合成视图，满足用户特定的信息需要，并形成决策和后续行动。

‍

基础设施建设可借助开源的力量，参见延伸阅读中的 Dev Lake 开源研发数据平台。方法论的应用可参考延伸阅读中的 OpenMARI 指南，包含对部分常用指标的度量和分析方法、回顾的典型问题和改进的典型措施等。

4. 延伸阅读

‍1、《软件研发效能度量规范》团体标准

2、OpenMARI开源指标体系和效能提升指南（https://github.com/merico-dev/OpenMARI）

3、Dev Lake 开源研发数据平台：https://github.com/merico-dev/lake

如果您想了解更多关于关于研发效能的内容，可查看思码逸网站获取；

——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；

欢迎在评论区与我们交流！