10x 程序员工作法
郑晔
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09 | 你的工作可以用数字衡量吗?

工作中应用数字解决问题的场景
从数字中发现问题
准备上线的案例
基于数字进行技术决策
数字的重要性
人类依赖直觉
测量是最好的检验标准
数字是诠释“终”的最好方式
总结时刻
从数字出发
熟悉而陌生的数字
以终为始
你的工作可以用数字衡量吗?

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是郑晔。
今天的分享从日常工作开始。请你回想一下,你每天到岗之后做的第一件事是什么呢?然后你来猜猜我的答案是什么?你可能猜不到,我每天到公司之后,第一件正事是看数字
我现在服务于一家做数字资产的公司,我们提供的是一个 24 小时运行的服务。从加入这家公司的第一天开始,公司的人就给我不断灌输一个重要理念——看数字。在我座位的正前方,摆着一个巨大的显示器,上面展示着各种不断变换的曲线、柱状图和数字,这些数字反映的是各种系统运行的指标。
我们就是每天看着这些指标,来发掘一些线上系统问题的,一旦某些指标出现自己不能理解的异常,就要着手调查。
你或许会纳闷,我们不是在探讨“以终为始”吗?怎么变成了一个关于监控的讨论呢?别急,我们确实还在讨论“以终为始”,因为数字是诠释“终”的最好方式。
我们前面讨论了各种“终”,但通常靠语言定义的“终”,或多或少都会存在一些模糊的地方,也就是容易产生误解的地方。而数字却是一个明明白白的“终”。比如,测试覆盖率要求 100%,即便你做到了 99.9%,不达标就是不达标,没什么好说的,说破天也是不达标。
再比如,之前内容我们讲到精益创业时,提到了一个重要的反馈循环:开发(build)- 测量(measure)- 认知(learn)。你会发现,在这个循环中,开发(build)是可控的,认知(learn)必须是得到反馈之后才能有的。所以,这里面最需要我们回答的问题是测量(measure)。而这里的测量,最好的检验标准当然就是数字。
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数字在工作中的重要性不容忽视。本文从作者日常工作出发,介绍了数字在工作中的应用和价值。作者所在公司强调“看数字”这一理念,通过监控各种系统指标来发现问题并进行调查。文章指出,数字是诠释“终”的最好方式,因为数字是明明白白的,不容产生误解。然后,文章从进化的角度和人工智能的发展阐述了数字在工作中的重要性。作者认为,人们更多依赖直觉,但当今社会的复杂度要求我们更多地依赖数据。在工作中,使用数字进行讨论能够更好地达成共识和约束,避免“空对空”的讨论。最后,文章强调了在“以终为始”的理念下,应该在着手做一件事之前,先考虑如何去测量。因此,数字在工作中的应用不仅能够帮助发现问题、做出决策,还能够促进团队间的有效沟通和合作。文章通过实际案例展示了数字在技术决策、系统升级和问题发现中的应用,强调了数字思维在工作中的重要性。在智能时代,数字化思维将成为工作的关键,帮助人们更有目的性地工作。通过文章,读者可以了解数字在工作中的价值,以及如何将数字思维融入日常工作中,从而提高工作效率和解决问题。

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全部留言(36)

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  • 彩色的沙漠
    数据对技术方案选定,运营方案的改进,验证产品特性是否合理,面试,提供强有力的支撑作用。"数字也是沟通的一把利器,用数字说话,避免空谈",可以提高沟通效率。 每个公司都有绩效衡量一个员工,但是我遇到的公司对于绩效这件事,衡量指标都都比较主观,唯一比较客官的指标是代码量和BUG数,不知道老师经历的公司是怎么衡量绩效这件事的,谢谢!

    作者回复: 你会发现,我在建议用数字来发现问题和解决问题,但我不倾向用数字做为绩效,因为太具有误导性了,至少现在还没有哪个指标是令人信服的。我知道很多公司用代码量和BUG数,但我认为,这些指标应该用来发现问题,而不是当作绩效标准。

    2019-01-15
    3
    41
  • geoxs
    我们的产品之前没有什么监控数据,有一次系统莫名其妙所有的api都变慢了,分析不出原因。最后还是写了个小程序读取系统日志,统计一段时间内每个api的调用情况(调用时间、调用时长、调用次数等等),导出成统计数据以后,一下子就清晰了。

    作者回复: 做得不错!

    2019-01-15
    2
    19
  • Lambda
    我们公司对内部系统有专门的的visibility team,对业务数据有metric analysis team,对新的feature有experimentation team

    作者回复: 这个赞一下!

    2020-03-04
    15
  • helloworld
    想法很好,但是我所遇到的公司没有一个按照数字说话的

    作者回复: 你可以推动变化,可以的。

    2019-02-21
    10
  • 大彬
    特别认同。上周我把一个方案进行推迟了,让同事去搜集某项指标的数据,没数据,一切方案都是空谈。 AB测试,留言量,阅读量,转发量一切数据都是下一步决策和改进的基础

    作者回复: 你的做法值得推广!

    2019-01-14
    2
    10
  • javaadu
    阅读完“以终为始”这一个模块,感觉这就是TDD在做事中的应用。 另外,我在日常工作中负责团队系统的稳定性建设,对我来说,最重要的就是三个指标:故障率;回滚率;线上问题处理时效,我和我的团队都认同这组数据,大家做结果评估的时候也比较清楚,做计划的时候也能够有的放矢。

    作者回复: 没错,TDD是典型的以终为始的应用。我当时组织内容的时候,因为考虑到TDD要花大量的篇幅讲,所以,才做了调整。

    2020-02-16
    5
  • 西西弗与卡夫卡
    比如开发常常关注的是产品经理提的功能有没有实现,实际上也应该了解做出来的有多少人使用,每个页面有多少人使用。 此外,看开发是否努力勤奋,不要光听他说,而是要看看他提交git有多频繁、提交的时间段、代码量有多少。代码质量可以用bug数/代码量来衡量。当然,这些量化未必科学,甚至会被误用,但总胜过凭印象拍脑袋的判断。

    作者回复: 特别认同你的这个说法,量化好过于空口白牙,但什么工具都抵不过滥用。

    2019-01-14
    4
  • 大帅哥
    线上接口日志统计少,很多业务日志虽然也加上了,但很少去关注。更多的情况是不知道打印哪些日志,更别说相关指标的数字了,上线新功能时只能人工的访问下接口,一个接口异常时,每天都需要花费不少时间去定位。现在有了日志和采集统计,一有问题立马可以看出来,随时做好回滚的准备。

    作者回复: 日志也是一个很有趣的话题,少了不行,多了也不好。

    2019-01-15
    3
  • mgs2002
    原来待过一家公司通过bug数量来定绩效,每个月bug最多的要扣钱。。。

    作者回复: 虽然是数字,但听上去挺让人心疼。

    2020-07-08
    2
  • AlanP
    感觉公司要做到CMM第4级还是有难度的,需要有人持续推进,也需要每个人都有量化的意识

    作者回复: 个人并不推荐CMM这种重量级的软件过程,但持续改进和量化的意识是要有的。

    2019-01-15
    2
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