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思码逸企业级软件研发效能度量平台

思码逸企业级软件研发效能度量平台，驾驶舱看板，多快好省一目了然，认知各项目交付速率，及时识别延期风险。支持20+种语言与私有化部署，快速搭建研发效能平台，助力指标建设，完成DevOps成熟度评级。校准需求颗粒度，建立更可靠的交付效率度量。
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数字化产品研发项目管理思码逸企业级软件研发效能度量平台
icon研发效能是需要被度量的 没有度量，就没有管理icon
掌控全局
当前研发效能处于什么样的水平？
研发的投入产出比如何？
项目整体质量表现怎么样？
定位问题
哪些关键因素影响了开发产能？
交付进度顺利吗，是否有阻塞环节？
人力负载均衡吗，是否存在关键人力依赖？
定向改进
有问题的具体事务、任务在哪里？
是否在回顾和改进？质量薄弱环节在哪里？
哪些代码问题需要优先被修复？
工程师的个人画像是如何的？
哪些技能需要定向提升？
icon数据驱动研发效能提升icon
icon一站式研发数据分析平台icon
icon研发数据分析平台的难点icon
icon快速实现数据治理，提供可靠数据基础icon
icon科学的研发指标体系，全面覆盖研发场景icon
icon预置高频使用指标icon
iconGQM选取北极星指标icon
icon代码当量反映真实客观的代码产出效率icon
icon代码当量icon
指标概述
代码当量是衡量开发者修改代码的工作量的指标。与代码行数（LOC）、提交个数（NOC）等简单指标相比，基于抽象语法树（AST）计算的代码当量能更准确地反应修改代码的工作量。
指标优势
代码行数是简单且常用的衡量代码工作量的指标。但是它的缺点很明显，例如：容易受到代码风格、换行习惯、注释、格式化操作等的干扰；无法识别出对代码的实际修改，简单的复制粘贴、移动代码块等会产生大量的行数增删变化。
icon代码当量icon
代码当量的基础计算过程如下：
1.分别将修改前的代码和修改后的代码解析为抽象语法树（AST）。2.使用tree diff算法计算将修改前的AST转换成修改后的AST的编辑脚本（Edit Script）。编辑脚本里包括四种对树的编辑操作：插入、删除、移动、更新。3.对于被编辑的抽象语法树节点，根据它的节点类型和编辑操作类型，分别进行加权计算，不同的节点类型和编辑操作类型，权重不同。4.最后，对所有被编辑的节点的加权结果进行求和，即为这次修改的代码当量。5.计算过程中如触发各种当量调节规则，如重复代码识别、第三方库识别、自动生成代码识别等，会根据当量调节规则扣减当量。
icon敏捷智能的数据分析，充分挖掘数据价值icon
icon思码逸，一步到达先进研发管理水平所要求的数据成熟度icon
icon不同层级管理者关注的问题icon
icon高层管理者：少而精的驾驶舱看板icon
icon中层管理者：关注过程指标，针对性下钻分析（1）icon
icon中层管理者：关注过程指标，针对性下钻分析（2）icon
icon项目经理：关注项目进度、质量及投产比icon
icon技术经理：关注工程质量及资源分配icon
icon场景1：驾驶舱看板，多快好省一目了然icon
icon场景2：认知各项目交付速率，及时识别延期风险icon
icon场景3：认知各项目的质量水平，优先解决高忧问题icon
icon案例：快速搭建研发效能平台，首年节省6人月icon
需求背景：券商，效能体系已经建设了四年，但由于指标缺乏体系，并且缺少更灵活的项目及团队分析维度，难以被真正使用起来。痛点归纳：指标缺乏体系，业务不知道怎么分析，缺少项目及团队分析的看板，需要数据分析师通过SQL分析，不仅工作量大，需求也描述不清楚。解决方案：筛选出北极星指标，并按照管理、项目、团队等业务视角建立起指标体系，从管理、项目、团队的视角，提供灵活的看板支持，节省数据分析师的人力，提高业务的使用率。
icon案例：助力指标建设，完成DevOps成熟度评级icon
需求背景：金融企业，研发团队规模超300人。数据分散，治理困难，指标体系不完善。集团对信息化建设提出要求，以推动整体效能提升，其中完成内部的DevOps成熟度评级成为关键考核标准。痛点归纳：数据分散，收集困难，原始数据比较散乱，没有统一的度量的度量模型和方法论，评价指标体系不完善。解决方案：借助思码逸系统集成能力，陆续将DevOps工具集成到系统中，完成数据自动同步。建设企业领域数据宽表，对数据进行清洗整理，借助Dora指标建立评估模型。从思码逸指标体系中选取质量类评价指标，补充完善已有指标库。
icon案例：校准需求颗粒度，建立更可靠的交付效率度量icon
需求背景：互联网房产企业，业务链条长、范围广，研发团队与业务方的距离远、沟通成本高。以需求为核心的研发效率度量，为跨部门沟通与协同提效提供了共识基础。所以需求颗粒度稳定、可预估非常重要。痛点归纳：需求大小不一，“需求交付数”难以说明研发效率现状，用故事点/工时评估需求颗粒度，但故事点/工时本身依赖主观评估和手动操作，可信度有限。需求交付数难以预估，研发任务排期、研发资源调度等缺乏客观信息参考。解决方案：依托更准确的工作量指标代码当量，量化需求颗粒度并建立基线,保障需求大小一致。代码当量与故事点/工时交叉分析，识别故事点预估偏差、工时记录不全不准等问题。需求颗粒度稳定后，可基于代码当量基线估算研发交付带宽，合理规划项目进度。
icon支持20+种语言与私有化部署icon
icon实施计划icon
icon全方位专业服务icon
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icon思码逸：数据驱动研发效能icon

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