如何通过指标驱动研发体系建设
如何通过指标驱动研发体系建设
数据的标准化建设始于工具标准化，而工具标准化又基于流程规范的标准化。这意味着团队间需有统一的流程起点和终点定义，必要时通过抽象达到一致性。流程、工具平台与度量体系三者间并非孤立，而是相互依存的关系。购置工具平台并不直接解决所有问题，因为工具背后蕴含的是其原生团队的管理逻辑，与使用团队管理方式不匹配时，会导致工具难用。
成功实施需考虑以下三点：
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流程与机制：确立统一的流程规范，确保数据埋点与团队工作自然融合，避免额外增加开发团队负担。
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工具平台：需要一位深入了解研发流程和开发者体验的产品经理来平衡管理需求、度量指标与用户体验，精心设计以达成各方满意。
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度量体系：基于工具平台产生的数据进行分析，反哺流程优化，形成闭环。
三者需协同推进，构成一个完整体系呈现给开发团队，确保流程规范、工具平台与度量体系三者一体化，互相支撑。自去年起，泰康保险通过定义流程规范基准，定制化工具平台，整合需求管理、项目管理工具，并依据流程规范进行工具定制，实现了工具使用的标准化，明确了需求的起点、终点及交付标准（DOD），从而确保提取的前置时间数据更加标准化、可靠。这一系列措施有效解决了数据标准化问题，为后续推广打下坚实基础。
第二步，确保数据真实性，需要通过以下步骤实施：
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标准化建设：确立统一的研发流程和定制化工具链，整合需求管理、项目管理工具及 IDE插件，简化开发者操作，减少跳转，提升数据采集的一致性和便利性。
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工具推广与教育：以试点团队为起点，推广标准化工具使用，同时，教练团队深入各团队，进行工程化体系的宣导和实践辅导，强调数据的正向用途，避免其成为考核压力来源，建立信任。
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实时监督与辅导：教练团队不仅要传播知识，还需监督工具和流程的正确执行，确保数据收集过程的真实无误。
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流程迭代优化：依据团队反馈持续优化流程，目前流程已历经多次小调整及一次重大更新，新增管理节点，确保流程既符合实际又促进效能提升。
在这个过程中，需要团队确保真实性。直接与团队沟通，倾听一线声音，避免数据与实际情况脱节，确保数据反映真实研发状态，紧密联结数据与团队实际运作。
第三，在易用性建设方面，我们需要构建数据集市。这个集市应便于查看数据，并且需要与研发团队合作，共同建立统一的研发效能数仓和看板，这些是研发效能基础设施建设的关键组成部分。起初数据获取繁琐，依赖手动从各系统提取和 SQL 查询。随后，通过构建公共技术平台的数据仓库，整合了研发、项目管理等系统的数据，进行了集中处理与存储，极大地提升了数据报表的生成效率。例如，能直观展示团队在不同月份的前置时间和吞吐量变化，如 2 月数据受春节影响较高，而 3-5 月前置时间逐渐减少，反映出效能改善的趋势。
尽管具体分析前置时间和吞吐量指标的细节在此不做深入，但借助这些数据，已能在部分团队中识别出问题，如开发与需求分析团队的协作障碍、跨团队依赖问题及需求粒度过大未合理拆分等，这些问题间接反映在前置时间的增长上，证明了数据的实用价值。
总之，建立数据驱动文化是基础，随后需并行解决数据标准化、真实性与易用性问题。通过这一系列建设，获得可靠数据，为有效分析提供了坚实基础，使数据分析结果更有说服力，能确切支持和验证管理决策。
