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1.研发效能基准指标 2.高效能研发团队标准：交付速率、交付质量、交付能力
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在市场竞争加剧的背景下，提高研发效能不仅是技术优化的需要，更是企业生存与发展的战略要求。提升研发效能能够显著缩短产品上市时间，降低研发成本，提升产品质量，从而增强企业的市场竞争力。
然而，企业在研发效能构建过程中，往往会存在以下几个关键问题：
- 行业定位不明确：许多公司难以确定自身研发效能在行业中的水平，缺乏行业基准数据进行对标，导致无法准确评估自身的竞争力和改进空间。
- 优势与劣势识别不明：公司难以明确哪些研发维度已经达到最佳状态，不必再投入过多资源进行优化，结果可能导致资源浪费和过度竞争，影响整体研发效能。
- 薄弱点识别缺乏数据支持：团队在某些方面的薄弱点难以被准确识别，缺乏具体数据作为改进的依据，导致改进措施不够针对性和有效性，难以推动实际提升。
- 业务压力和资源限制：在面对巨大的业务压力和高昂的研发成本时，如何有效利用有限资源突破瓶颈成为一大难题。资源分配不当或效率低下会进一步拖慢研发进度，影响整体效能。
- 过程管理复杂化：研发过程的管理往往过于复杂，缺乏高效的流程和工具支持，导致沟通不畅、协调困难以及决策迟缓，进一步降低了研发效能和团队的工作效率。
基于此， 思码逸携手合作伙伴启动了 DevData 2024 研发效能基准调研，并联合 中国信息通信研究院（简称 “中国信通院”）、QECon、InfoQ 研究中心、TGO 鲲鹏会等机构共同发布《DevData 2024 研发效能基准报告》（以下简称 “报告”），帮助管理者 了解企业在行业中的研发效能水平，识别自身短板，找准提升方向，从而在快速变化的产业格局中做出正确定位，选择有效战略，在未来市场竞争中抢占先机。
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前言
报告是业内首次采用客观数据结合主观问卷的方式，避免了传统主观调研中的大量误差和模糊信息，基于对上百家不同行业的企业的调研，包括金融 / 保险、制造业、工业、新能源汽车等，收集了企业实际的研发数据。采用科学的分析方法，统计出包括 贡献均衡度、代码生产率、需求 吞吐量 、需求交付周期、重点问题密度、缺陷修复工作量在内的 15 个指标的基准线（或表征） 。
同时，报告从研发交付速率、交付质量、交付能力等多个维度探究了效能提升的关键因素和存在的主要障碍，揭示了高效能团队的共性特征，以期帮助管理者们了解企业研发效能水平在行业中的位置，明确自身短板，找准提升方向。
针对备受关注的 AI 方向，报告也分析了 AI 工具在研发过程中的应用， 明确指出了 AI 在提升需求交付速度和代码内建质量方面的巨大潜力。这对于推动 AI 技术在软件研发领域的应用，加速企业数字化转型具有重要意义。
基准指标
指标选择
报告以采集客观数据为特色，选取了 15 个典型研发效能指标，反映企业交付效率、交付质量和交付能力的普遍现状。
为清晰刻画软件研发效能的度量领域，《软件研发效能度量规范》[1 定义了软件研发效能度量框架 (见图 1-1)，明确提出了度量软件研发效能的五个认知域，即交付价值、交付速率、交付质量、交付成本和交付能力。五个认知域的度量可以全面评估软件研发效能的不同方面，帮助研发组织通过客观数据了解其研发效能表现和现状，并为改进提供指导和决策依据。
基准数据概览
提供行业研发效能的基线统计值，帮助企业准确评估自身位置，明确优化方向。
报告选取了 15 个典型研发效能指标，覆盖了软件研发效能度量框架中的三个主要认知域，包括交付速率、交付质量和交付能力，采用四个广泛采纳、易于理解的统计指标报告基准数据：下四分位值、中位值、上四分位值和平均值。这些统计能够全面反映整个数据集的分布状况，同时排除少数极值的影响，保证基准分析的准确性和稳健性。
高效能团队特征
报告深度剖析了高效能团队特征，为企业勾勒出高效研发团队的构建蓝图。
基于基准数据涉及的度量指标，报告通过综合模型计算了各个企业研发效能的综合总分，并将综合评分位于前 20% 的团队定义为高效能团队。
交付能力、交付速率、交付质量具体数据，欢迎大家点击下图，免费下载完整版报告，确立研发效能增长路径的可靠度量标准！
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基准数据
报告选取了需求吞吐量、需求交付周期、需求颗粒度、开发过程稳定性、代码贡献均衡度等 15 个典型研发效能指标。
交付速率
报告通过分析需求和代码数据对交付效率进行度量。由于不同企业对需求的定义存在差异，且不同类型需求颗粒度不同，本报告确保单个受访企业仅统计如下类型需求中的一种: REQUIREMENT (需求)、STORY (故事)、FEATURE (特性)。需要特别说明的是，由于需求颗粒度、项目复杂度及业务类型等存在差异，不同企业间需求相关指标一般不具备横向可比性，故仅作为表征数据提供给相似特征的研发团队参考。
交付速率核心数据如下：
- 需求 吞吐量 ：不论中位值还是平均值，20 人以下团队相对更大规模团队的人均需求吞吐量都更高。建议企业尽量缩减团队规模，从康威定律角度看，团队结构会影响系统架构设计。另一方面，建议基于历史数据形成需求颗粒度的组织内基准线，对需求进行合理拆分，以实现合理的需求规划及分配，维持需求在研发团队中的正常流转，充分有效利用资源带宽。
2. 需求颗粒度： 受访企业研发团队 2023 年的 需求颗粒度中位值为 217 代码当量。该指标数据分布相对分散，表明需求颗粒度存在较大差异。建议企业按照自身业务及开发模式，合理拆分需求，为代码提交效率和质量保证打下基础。
3. 代码生产率： 受访企业研发团队 2023 年的 代码生产率相较于 2022 年稳中有升，中位值上升 7.3%，平均值上升 10.6% 。代码生产率受多种因素的综合影响，企业研发团队应从流程体系、工具平台、系统架构等多角度审视，找到可行动的改进项，快速实践并通过数据获得反馈。
交付质量
研发团队在预定时间内按预期交付高质量产品的能力，报告核心数据如下：
- 单元测试覆盖度： 受访企业研发团队 2023 年单元测试覆盖度中位值仅为 15%，提示该指标仍有较大提升空间。提升单元测试覆盖度，可以提高代码内建质量，减少维护成本，降低软件重构带来的风险；同时会增加研发团队成员的工作量，需平衡投入产出比。建议企业研发团队有的放矢，加强核心函数、复杂函数的单元测试覆盖；而对项目整体，则需关注交付效率等其他指标，实现综合收益的最大化。
2. 代码不重复度：受访企业研发团队 2023 年代码不重复度的中位值为 88% 。对于项目代码中重复或相似的逻辑，建议研发团队将其抽象成函数或者可以公用的基类，以增加代码的可读性和可维护性。
交付能力
本报告采用部署频率、变更前置时间、服务恢复时间以及变更失败率共四项指标来衡量受访企业研发团队的交付能力。指标定义及等级说明摘自 Google Cloud《加速：2022 年 DevOps 现状报告》
其中，部署频率和变更前置时间度量了研发团队持续交付的吞吐量水平，而变更失败率和服务恢复时间反映了研发团队持续交付的稳定性。
从数据上看，超过 60% 的受访企业在服务恢复时间及变更失败率方面的能力较高 (处于高级区间); 同时，接近四分之一的受访企业在部署频率和变更前置时间方面的能力较低 (处于低级区间)。
开发过程稳定性、代码贡献均衡度、注释覆盖度、重点问题密度、缺陷修复工作量、交付能力整体水平等基准数据，欢迎大家点击下图，免费下载完整版报告，确立研发效能增长路径的可靠度量标准！
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