研发效能的历史和未来

随着企业组织级的敏捷化，研发效能作为数字化企业的核心竞争力的指标也变得日益重要。

研发效能的目标直指开发人员的生产力提升，研究的对象包括就是组织，人员能力，工具，工程方法。

在研发效能作为明确的领域被提出来之前，行业内已经有了一些自觉的实践，从各种开发工具到持续集成的敏捷实践，实践虽多，尚未形成一个明确的概念。

系统化地构建研发效能的框架，我们可以追溯到 SRE，《谷歌 SRE 运维解密》迄今仍然是可靠性工程的经典指南，系统地对可靠性工程过程进行了说明，明确提出了工程化的概念。

后续 DevOps 概念的提出，在狭义上确定了研发效能工程基本框架，包含了敏捷看板，持续集成，持续交付，技术运行比较完整的内容。

DevOps 工程化的概念催生了效能指标的诞生，以 4KeyMetrcis 为代表的效率和质量指标第一次从产出上提出了明确量化的方法，并在工程上得以应用。

4 KeyMetrcis 作为宏观的健康度指标明确了研发团队的速率和质量，但仍然缺乏确定效能诊断的技术性指标，如何帮助团队提升效能这个问题仍然得不到回答。行业里大多数企业和工具平台就停留在这个状态，是不够的。

数据驱动的研发效能提升，需要对研发活动建模，针对实际问题进行发现和定位，通过优化模型的方法改进研发活动，包括能力节点和组织方式。

基本的研发活动模型包括服务，产品，组织，开发者，制品，代码，资源，开发活动，运行活动，通过从需求到运营的活动串联起来。活动的历史数据可以分布在不同阶段的工具链中。

最了解开发的还是团队自己，通过内嵌数据平台有效地赋能团队，开展针对性的治理，才能有效提升企业研发效能