如何度量研发效能？
极客时间编辑部
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如今，研发效能越来越受到重视。那么效能度量的终极目标是什么？如何让“专家经验”产品化、标准化，从“事后复盘”发展为“风险管控”？阿里巴巴研发效能事业部技术专家金戟在“阿里技术”发文，从这几方面聊了聊效能度量。极客视点摘录了“度量的分类”和“专家经验”这两部分内容分享给你，希望对你有所帮助。
度量的分类
度量的分类方式有很多，其中比较有意思的一种角度，是根据目标意图将度量划分为“针对人的度量”和“针对事的度量”。
任何协作系统都离不开人的参与，再加上能和绩效、考核等事情牵上关系，即使相关指标的分析往往伴随着争议，针对人的度量在企业里有时依然被视为一种“刚需”。譬如“代码量”、“代码质量”、“工作时长”等数据评判都是常见的依据指标。从产品实现而言，由于对结果可解释性要求高，这类度量的单因素指标居多，计算方案通常不会太复杂，应该采用小范围同维度横向比较，防止过度泛化。
相比之下，针对事进行度量的范畴和方法更加灵活。既包括简单的数值指标，譬如产研中的发布频率、需求交付时长；也包括需要对比分析的多元指标，譬如需求在各阶段的停留时长、缺陷在各环境的漏测率等。在就事论事的基础上，为了更全面地理解事实的客观规律，还经常需要将一组数据向上聚合（譬如整个部门、整个项目的情况）或者跨领域关联（譬如业务领域需求关联到相关代码提交情况），从而获得更宽的观察视角。由于涉及的度量主体更多，有时为了确定哪个主体是主要的影响因素，还需要进行额外的归因判定。相较于以人为目标的度量，对事进行度量时，可以包含更多的经验和推理因素。
对人或对事主要是针对度量目的而言，在实际运用时，两者采用的具体指标会有许多共同之处，并不能一概而论。根据管理学中的“平衡计分卡（The Balanced ScoreCard）”理论，度量活动要遵循“目标 - 度量 - 指标 - 行动”的规则，指标最终服务于目标的达成，好的度量产品不仅应当反映“发生了什么”，还应当能根据目标提供“该怎么做”的辅助建议。因此度量类产品的成败，不仅是对指标设计者的领域理解、抽象能力的挑战，而且对产品自身的业务目标清晰度也会提出很高的要求。
专家经验
在研发效能领域，度量的终极目标是 DevOps 文化所提倡的识别和消除系统性瓶颈。
通过各式各样的过程数据，经验丰富的项目经理和管理教练往往能够准确判断出项目的潜在问题和交付风险。
在经济学领域有个十分有趣的“古德哈特定律”，即“当决策者试图以一个事物的客观测度指标作为指针来施行政策时，这一指标就再也不能有效测度事物了”。
然而效能度量并不是玄学，价值生产活动中的风险应当是有章可循的。古德哈特式的此消彼长现象其实来源于经济领域的范围太过宽广，任何实用指标往往只能是局部度量的结果。效能透视镜产品的提出者嵩华老师曾经分享过一种识别研发项目系统性风险的思路，即有的放矢地关注四种典型的全局现象：
流动阻滞
返工
落后的工程能力
技术债务
这几种现象不太容易在局部进行遮掩，且在一定条件下能够相互叠加，成为“烂项目”的标配。
透过整个研发过程中的种种现象，找到反映这些全局性问题的蛛丝马迹，不仅能在一定程度上让“专家经验”产品化、标准化，也有助于将效能数据的使用方法从当前普遍的“事后复盘”式向以全局流动速率和质量作为关注点的“风险管控”式发展，从而在可靠性和时效性两个方面都得到提升。
最后，再分享十条前人总结的经验观点。
任何指标一旦用于管控，就不再可靠（古德哈特定律）。
测量的对象与人越近，越不可靠。
“凡可度量，皆可改造”是错的。
变化趋势的价值高于指标绝对值。
选择适当的而非“标准的”指标，若发现指标没用，果断舍弃。
务必了解指标的获取成本，明确指标意图和针对的企业目标。
设计“北极星指标”，指标数量越多，边际收益递减。
不要将指标对所有人透明。
让一线人员参与指标制定。
如果可能，合理缩短度量周期。
以上就是今天的内容，总的来说，数据不会骗人，但数据的呈现和解读依然有很大的空间值得探索。现实事物复杂而多面，度量正是为描述和对比这些具象事实而采取的抽象和量化措施，从某种意义上来说，度量的结果一定是片面的，反映部分事实。没有银弹，也没有完美的效能度量。
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