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研发效能度量 | TF90回顾

阅读量:266 2023-02-06 收藏本文

1月12日,CCF TF 90“研发效能度量”在线成功举行,吸引了近3000人次观看。本次会议邀请到字节跳动研发效能资深架构师单虓晗、思码逸创始人兼CEO任晶磊和(前)有赞效能团队负责人费解三位在研发效能度量有着丰富实战经验的专家,给大家带来了一场关于研发效能度量最“接地气”的分享。研发效能SIG回顾视频可登录CCF数字图书馆上查看。


研发效能的提升离不开有效的度量,度量体系建设的目的是为了系统性地发现问题并进行有效改进。对于软件研发效能的度量,我们绝大多数时候还在用工业化时代形成的管理理念来试图改进字节经济下的研发模式。但时代变了,很多事物底层逻辑都已经变了,工业化时代形成的科学管理理念在字节经济的今天是否还依然适用?值得我们深思。本期活动从不同角度进行了分享和广泛讨论。活动由CCF TF研发效能SIG主席茹炳晟主持。


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《字节跳动DevMind:构建效能提升的“导航仪”和“发动机”,实现从数据到价值的跃迁》

 

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(点击图片可查看分享全文)


字节跳动研发效能资深架构师单虓晗在分享中提到效能度量是软件工程领域的业界难题之一,想让研发数据切实产生价值,有四道极难逾越的鸿沟,分别是:

1. 数据:打通企业内数据孤岛,清洗成准确、可用于分析的数据表。

2. 度量:按不同的量化目标形成相互关联的指标体系,让数据变成有意义的信息。

3. 洞察:从指标中分析出有价值的结论,让数据精炼成知识。

4. 决策&改进:服务组织内各个决策场景,辅助重大事项决策或推动改进措施落地,让数据影响、改变现实。


本次话题介绍了字节跳动构建的新一代研发洞察平台——DevMind,并结合具体案例,讲解DevMind是如何帮助字节跳动一步步的跨越四道鸿沟,成为研发效能提升的“导航仪”和“发动机”,让全组织使用成熟数据持续进行决策与改进,实现从数据到价值的跃迁。


《数据驱动研发效能:指标、系统与实践》


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思码逸创始人兼CEO任晶磊分享了数据驱动研发效能的指标、系统与实践。他提到如何通过数据分析,与研发效能追求的目标一致,研发效能建设本身同样需要追求多快好省。演讲为听众准备了两张“路线图”,一是通过开源项目Apache DevLake(https://devlake.apache.org/)快速搭建数据集成系统,完成基本数据治理,并获得标准指标体系和数据分析能力;二是四个阶段的划分,开发团队可根据当前所处的阶段,有针对性地实施项目,避免踩坑。


《关于度量模型的思考及若干指标》

 

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(前)有赞效能团队负责人费解从三个方面展开分享。


1、效能度量的起源

效能管理并非因软件行业的发展而催生的一股潮流,而是源自100多年前的弗雷德里克·泰勒和他的科学管理(参见《科学管理原理》一书)。

科学管理的根本目的是“谋求最高劳动生产率”。彼时,泰勒手握秒表,对生产流程中的每一道工序进行度量,用科学化和标准化的管理方法代替经验管理后,对低效的原因进行分析和改善。

这与各位软件研发领域的效能改进专家的工作内容并无二致。所以,我们何不站在巨人肩膀上,去思考不同行业或历史阶段背后的共通性,以获得效能度量的方法论和最佳实践?


2、度量模型的推导

DORA (参见《加速:企业数字化转型的24项核心能力》一书)是谷歌参与建立的一款的度量模型,它从 DevOps 视角出发,采用 4 项浅显易懂的指标,提醒我们研发交付最应该关注的效率因素。

然而,随着思考的深入,我们会发现,DORA所给出的4项指标之间存在循环证明的情况,并不符合 MECE 原则(相互独立、完全穷尽)。

于是费解站在DORA的肩膀上,推导出一款BOOTS度量模型(该取名致敬美剧《爱探险的朵拉》)。


3、寻找北极星指标

大道至简。一切度量都是用户意志的体现,而度量的本质是对价值的衡量。聚焦到软件研发,费解将“两次成功发布新需求的间隔时间”作为北极星指标,是在向敏捷致敬,其价值在于:以持续且及时地给客户提供价值的方式,来持续获得自身的回报。


对该指标做进一步拆解,我们需要:1)简化需求复杂度(更短的周期意味着更有保障的品控和更少的等待)。2)优化发布本身的时间损耗(非创造性工作都可以留给机器来完成)。3)平衡质量与效率之间的关系。


在互动环节,面对交流群内大家的提问,几位嘉宾一一进行了解答,群内气氛活跃,在线上连麦与线下交流的热烈讨论中,活动顺利结束。本期精彩报告和回顾视频可在CCF数字图书馆观看,也可扫描下方二维码观看。欢迎大家持续关注TF的更多精彩活动!


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