一、前言
随着业务的发展、技术的迭代、团队的调整等等因素，团队在研发侧有着多终端、多技术栈、都研发标准、多业务域的背景，如何统一研发标准、提升研发效率、统一研发效率已经成为团队的重要挑战和目标，而一个问题如果无法被度量就无法被改善，所以问题的改善和目标的达成往往需要要先了解当前的研发现状，进而设定目标进行推进，在执行过程中能够进行度量和监督，这也是研发的诉求。
二、效能定义
何为效能？
彼得德鲁克在他的《卓有成效的管理者》一书中定义：『所谓效能：既做正确的事情，而效率是正确的做事情』，该观点被广东世界五百强企业及顶级咨询公司所支持，如麦肯锡。做正确的事情一定是前提，保证了做的事情在大方向上是正确的是有价值和可持续的，在这个前提的基础上正确的做事保证了产出是高效的。
何为研发效能？
具体到研发领域，业界如阿里、腾讯等业界优秀的一些效能平台都认为：研发效能是『高质量、高效率、高产出、可持续的交付更优的业务价值的能力』。
效能基线
为了准确量化并准确比较研发效能，我们需要将效能表现转化为可度量的数据，并设定统一的参照标准--既效能基线。我们可以这样明确各个效能基线的基准。
效能指数
借鉴于经济学中的指数概念：既通过将多个无法直接对比的现象数值化，并以同一标准整合计算，以表现多元事务综合变化的趋势而方式。同样，「效能指数」这一概念，它是对研发领域全面数字化衡量的理想载体，综合反映了「质量」、「效率」、「产出」、「基础能力」等多个维度的综合表现。
指标
指标是一个用以衡量某个事物属性或状态的数值或统计量。在量化管理和数据分析领域中，每个关键指标的定义都包含了多个不可或缺的维度和属性。这些属性不仅刻画了某个事务的本质特征，而且为决策者提供了清晰的行动指南和决策依据。比如指标牵引方向、目标值、基线、计算公式等是跟度量紧密相关的。
三、思考
面临的问题？
大部分研发团队所面临的问题是 缺少研发数据、研发问题无度量、研发提效无策略
为什么做？
总结一句话就是：「任何事情不能被度量，就不能被改善，任何问题不能被识别，就不能被解决」。这句话精准地揭示了效能度量的核心价值。在前端这一业务繁重，技术迭代频繁的领域中，我们不断积累和沉淀技术成果，然而研发水平究竟处于何种水平？改进成效如何？整个研发链路是否存在隐形瓶颈？各项专项技术对研发效能的贡献有多少？诸如此类的问题，不仅是各级领导者关注的焦点，也是研发实践中亟待解决的课题。
有何价值？
研发效能度量并非聚焦于研发本身，而在于科学严谨的量化评估。是一种以数据为驱动，持续优化和提升的研发管理的能力。科学系统化的效能度量能对效能提升带来一系列积极效应。
需要什么样的度量？
理想的研发效能度量应当构建在对前端技术规范和业务特点理解的基础上，确保所设定的研发度量标准与实际的研发场景紧密契合。这一特性意味着度量体系不仅应包括对代码质量、编码效率、需求吞吐率等基本要素的关注，还要考虑前端特有的如标准化、工程化、物料、低代码等方面的表现，从而全方位反映前端研发效能的实际效能。我觉得前端效能的度量应包含以下特征。
度量目标？
综合研发数据、工程能力、数据链路、统计学、管理学、指标体系、算法等能力建立一套行之有效的『效能洞察体系』，实现研发数据分析、问题的返修、解决方案推荐、通过设定研发目标和改进过程的监督、驱动团队和个人实现效能持续不断的提升。
三、效能度量的科学思路
研发效能度量的本质在于运用数字化工具持续挖掘并解决性能研发瓶颈，通过迭代优化实现研发效能的螺旋式上升。为此，我们遵循经典的DMAIC（定义、度量、分析、改进、控制）质量管理模型，将其细化至五个关键环节。并对每个环节问题进行深度拆解。
1. 定义（Define）
定义阶段的目的是明确项目的目标和范围，确保所有项目参与者对要解决的问题有共同的理解。这包括识别关键的客户需求和项目的关键业务需求。
2. 测量（Measure）
测量阶段的主要目的是收集和分析当前流程的数据，以便了解现状并为后续分析提供基准。通过量化问题的严重性，可以更好地聚焦问题。
3. 分析（Analyze）
分析阶段的目标是找出导致流程性能不佳的根本原因。通过深入分析收集到的数据，可以揭示问题的本质。
4. 改进（Improve）
改进阶段的目的是设计并实施解决方案来消除关键因素引起的问题，以改善流程性能。
5. 控制（Control）
控制阶段的目的是确保改进措施能够持续产生预期效果，防止问题再次发生。通过建立监控机制，可以及时发现并解决问题。
通过以上五个步骤的循环进行，DMAIC可以帮助企业系统地解决流程中的问题，实现流程的优化和持续改进。
四、研发洞察平台的工程实践
工程体系
在构建研发洞察平台的工程实践中，核心在于建立一个高效、可扩展且可持续的底层工程架构，提供各种底层能力。深入涵盖了应用体系、插件体系的灵活性设计，以及构建、诊断、触达、订阅发布等多维度能力的整合。
数据链路
数据链路是研发洞察平台的血脉，其高效自动化的运作直接关系到洞察结果的准确性和及时性。数据采集阶段，汇聚各种研发数据、之后对原始数据进行清洗对数据进行标准化和结构化处理，为后续分析奠定基础。经过数据分析从海量数据中提取有效研发数据进行各种组合关联计算形成一个个可用的数据元素快。最终通过数据沉淀用于指标的构建和回溯等流程。
指标体系
构建一套科学系统的指标体系是研发度量的基础，通过抽象定义研发指标形成对研发对象和问题的精准刻画。
指标体系构建原则
首先，指标体系的设计应遵循SMART原则（具体Specific、可测量Measurable、可达成Achievable、相关性Relevant、时限Time-bound），确保每个指标都具有明确的定义、量化的方法及实际的应用场景。此外，还应注重平衡性，既要涵盖研发过程中的效率、质量、成本等多个方面，也要兼顾短期成效与长期发展的考量，避免片面追求单一指标的优化而忽视整体效能的平衡。
指标计算和构建方法
将抽象的指标转化为可操作的数字化衡量，是指标体系实施的关键步骤。这一步骤涉及数据的采集、清洗、整合，以及算法模型的选择与应用。利用统计学方法，从大量的研发数据中挖掘出和指标相关联的数据进行关联，为指标计算提供坚实的数据基础。
指标的量化与量化评估并不是随意拍脑袋，而需要依托一系列科学分析方法，每种方法均有其适用场景。列如普遍采用的平均数，在某些场景下会产生误导。常用的有：
- 德尔菲法
- 综合指数法
- 偏态分布法
分析与监控机制的建立
构建了指标体系后，持续的分析与监控是发挥其效能的保障。应设立定期的评审机制，结合实时监测系统，对各项指标进行动态跟踪与评估。通过设置阈值预警，一旦发现某项指标偏离正常范围，即可立即触发异常报警机制，及时采取干预措施，避免小问题累积成大风险。同时，定期的复盘会议，结合历史数据分析趋势，能够帮助团队总结经验教训，不断优化研发流程和策略。
研发度量
研发度量是最终的目的，包括研发问题定义、度量模型构建、研发诊断、问题归因、方案推荐、透传推进、过程监控
研发问题定义
研发问题定义是整个度量体系的基石，它要求研发过程中存在的瓶颈、效率低下或质量不达标等具体问题时需要明确问题的具体定义、直接指标、关联指标、算法模型、解决方案、目标基线等元素以便精准定位问题所在。从而为后续度量设定提供了明确的目标。
度量模型构建
构建合理的度量模型是量化问题并发现问题根源的基础。这一步骤涉及选择合适的度量指标，合适的算法、合适的科学统计法、问题解决方案等元素综合而来。如代码质量（千行bug率、人均bug数）。通过度量模型我们能够更精准的量化问题，定位问题根源，从而为决策提供有力支撑。
综合来看，研发度量是一个闭环管理过程，它不仅关乎数据的收集与分析，更在于如何将这些洞察转化为实际行动，推动研发流程的不断优化和创新。
五、研发效能度量产品
研发效能洞察平台是一个针对团队Leader、领域专家、一线研发使用的覆盖研发生命周期、各种研发活动等提供一站式服务的效能洞察平台。
六、总结
研发效能度量是一个系统且复杂的系统，是为研发效能服务的，主要目的是通过科学化的度量帮助研发提效、驱动团队和个人达成目标。研发度量要成为推动进步的工具，需要研发标准化，只有各个方面有了标准化才能有根有据的做度量，否则即使度量出来了也没有意义；也需要从上到下的重视与配合，形成以数据分析问题的习惯，而不是凭经验；同时也需要不断的去推动去改进，上下形成合力。
