研发效能度量的常见指标问题——看什么？不准怎么办？

问题 1：研发效能度量指标应该看什么？

在探讨研发效能度量时，首要步骤是广泛了解并学习业界认可的成熟指标及其指向性。明确指标的指向性后，面对众多度量项，应采用 GQM（Goal-Question-Metric）方法来筛选和应用。GQM 鼓励从明确目标出发，提出相应问题，并据此设定度量指标，确保度量活动紧密关联实际需求。

以思码逸与泰康保险合作案例为例，初期目标是实现研发数据透明化，据此选择了代码当量作为度量指标，并通过持续优化使该指标变得更加准确和有价值。但随着新问题的出现，团队的关注点和度量指标也随之调整，体现了目标驱动的动态管理过程。

明确研发团队的目标与面对的问题对于设计有效的度量指标体系至关重要，而这一步骤对于许多团队而言颇具挑战性。特别是，若不将业务背景纳入考量，团队往往难以充分展现其工作价值。讨论研发效能时，核心通常聚焦于两个不可忽视的方面：响应速度（通过前置时间体现）和质量（包括内部与外部质量）。这两个维度构成了评估研发效能的基本框架，有助于展示团队当前的效能状态及其追求的方向。

问题 2：团队反感度量方案怎么办？

团队对度量方案的反感源于多种原因，要解决这一问题，首先需树立正确的数据观念：数据应作为观察和理解工作的工具，而非单纯评价绩效的标准。

管理者需克服依赖单一数据做决策的倾向，认识到过度依赖数据不仅不能减轻管理负担，反而可能削弱管理岗位的价值。管理者应重视现场考察（Go and See），结合数据与实际情况做出判断，理解数据背后的故事，因为数据可能是片面的，实地调研能揭示更全面的真相。

对于一线员工，尤其是程序员，需要消除将技术工作神秘化的倾向，不应抗拒度量和标准化尝试。正确的数据观应鼓励使用数据辅助说明和支撑观点，而非让数据成为评判的唯一标准。

管理者与团队成员要共同努力，上下一心，前者克服速断倾向，后者学会用数据表达和验证自己的工作成效，促进数据文化的建设。这是一个长期且需要全员参与的过程，旨在让团队拥抱数据化和度量，将其视为提升工作效率和质量的辅助手段，推动团队向更加高效、透明的方向发展。

问题 3：指标本身不准怎么办？

面对指标数据准确性的问题，首先要认识到数据的准确性并非天生既定，而是需要通过建设过程来逐步提升。实际上，高度精准、易于获取且指向性强的指标在现实中极为罕见，否则研发管理和度量将不再是个复杂议题，而成为简单的数据参照过程。因此，指标本身的建设和优化是必经之路。

解决指标不准的关键在于理解数据质量的重要性，并在此基础上构建数据驱动的文化。在此基础上，应明确数据的角色：它是用来辅助验证人的见解、作为观察现状的工具，而非直接评判的标准。当这一文化理念牢固建立后，接下来的重点是确保所构建的数据指标满足三个核心条件：标准化、真实性及易用性。唯有当这些指标在这三个方面均达到要求，它们才具备深度分析的价值与持续优化的潜力。

数据指标本身也是需要建设过程的

首要步骤聚焦于奠定数据驱动的文化基础，确保团队深刻理解数据的正确用途——用以支撑观点和反映实际情况，而非直接作为评判标准，这是构建高效度量体系的根本所在。

数据指标的三大核心原则包括：

1. 标准化：确保所有数据记录在计算如前置时间时，遵循统一的起始和结束节点定义，从需求接收到最终上线周期，统一计算起点（需求创建或开发启动）与终点（上线或 UAT 通过），维护数据口径一致性。

2. 真实性：确保度量数据真实反映实际情况，防范如前置时间因人为提前关闭任务而失真。团队在使用 JIRA 等需求管理工具时，应确保录入信息准确无误，避免形式主义导致的记录失实，这是度量体系的关键要素。

3. 易用性：确保数据易于获取和分析，配备便捷的报表工具，支持数据深度分析与交叉比对，为决策提供强有力支持。

当指标满足标准化、真实性和易用性要求，便能深入分析数据趋势，理解波动，认识到数据初期不精确是常态，优化数据质量正是增强研发体系的过程。真正的度量驱动不仅是追求指标提升，而是始于建立数据驱动文化，培养正确的数据观念，逐步实现研发管理体系的全面成熟。

在构建研发效能体系的第二阶段，核心是确保数据质量，即数据需满足标准化、真实性及易用性要求。这一过程直接促进研发体系的成熟。首先，需确保所有指标在高标准数据基础上运行，之后才能探讨如何提升具体指标，如前置时间。缩短前置时间的策略包括细化需求、缩短迭代周期，如由四周迭代缩短至两周，乃至一周两次，以加快部署频率，随之需跟进自动化测试和持续集成等流程优化，确保快速迭代与质量稳定。

通过持续建设数据质量，实现数据的准确、规范和便捷使用，进而揭示数据趋势，指导后续的优化行动。这一系列工作本质上是研发效能体系的全面建设，涵盖从解决数据不准确、提升数据覆盖范围，到形成可分析的数据集合，最终依据分析结果采取管理措施的全过程。简言之，以数据为基础，通过不断优化数据质量与研发流程，逐步推进研发效能体系的成熟与效能提升。

本文整理自思码逸 DevData Talks 系列直播《研发提效核心：以度量为引擎，加速构建高效能研发体系》，主讲人 泰康保险集团 EPG 成员 张硕。

思码逸（北京思码逸科技有限公司）成立于 2018 年，致力于提供研发数字化、智能化的解决方案，提升全行业的软件工程水平，助力研发团队创造更多价值。先后获得了纪源资本、经纬中国、奇绩创坛等头部资本投资。 旗下产品 DevInsight 为企业研发团队提供专业的研发效能度量分析平台及配套解决方案。