
用于自动效能度量的深度代码分析技术

技术管理痛点
技术管理者需要回答的问题

回答问题的6个北极星指标

GQM场景化方案设计

【多】开发产能增速高于行业中等水平
目的:了解与行业标杆及历史比,我们处于什么水平?

【多】月需求吞吐量稳中有升
1-5月共交付185条需求,其中目标型需求数量最多,占所有已交付需求的43%。当前数据可见,按自然月,4月为需求吞吐量峰值,交付需求51条。

【快】85%的需求可在21个自然日内交付,但需求颗粒度差异明显。
组织85%的需求自创建后,可在21个自然日内交付上线。xxx、xx、xxxx有SIZE=1的需求前置时间高于或接近组织P85控制线,建议单点分析。

【快】人均交付单个需求的速率为16.5天,需求与代码量正相关。

【好】86%的目标型需求价值达成率≥1,36%工作量花费在了高价值需求上。
22年1-5月交付的目标型需求,66%已达考核周期(52条)。分析范围内(含去年底的12条需求),86%的需求价值达成率≥1,其中,1≤价值达成率<2 的需求占比最高(59%)。

【好】技术改造型需求的交付质量最高,需加强附属目标型需求发版质量。
附属目标型需求千当量缺陷密度最高,技术改造型需求千当量缺陷密度最低。

【省】投入产出比连续3个月上升,营收投产比趋向平稳。

【省】其他型需求投入(工时)产出(当量)比最高。
目标型需求 投入工时占比最高,投入(工时)产出(当量)比相对高。其他型需求 投入(工时)产出(当量)比最高,风控型要求 投入(工时)产出(当量)比最低。

【省】45%的产品经理贡献了80%以上的需求。
由贡献者帕累托分析可见,45%的产品经理贡献了80%以上的需求/目标型需求,产品经理需求贡献较为均衡。建议结合需求颗粒度、所负责业务的特性等综合分析尾部成员贡献的合理性。

【省】50%以上的测试人员报告了80%以上的缺陷。
由贡献者帕累托分析可见,50%的测试人员报告了80%以上的缺陷,测试团队贡献较为均衡。 存在关键人员依赖风险,建议关注关键人员任务负载情况,管理关核心任务的分配。

整体结论概要(1/2)
整体结论概要(2/2)
MARI 方法持续改进
构建数据驱动改进闭环,层层推进问题解决

【案例】需求前置周期差异下钻分析

「需求颗粒度」需求完成工时从59h至19h不等,存在长尾现象
工时角度,相对年初的分析结果,需求颗粒度有改善,需求完成工时中位值从59h下降至19h。 代码当量角度,常规需求(SIZE=2)的需求颗粒度存在较大差异,考虑与需求拆分相关。

「需求颗粒度」下钻分析:需求颗粒度校准

【案例】研发资源浪费触目惊心

「流效率」组织流效率62%,38%为等待冗余。
组织整体,流效率为62%,说明在端到端交付的全流程中,一半以上的时间为有效活动时间。 活动时长,需求开发中占比最高,其次是测试中;等待时长主要集中在待开发、待测试,为低效瓶颈点。

「流效率」下钻分析:过程稳定性+工作饱和度

「流效率」下钻分析:贡献均衡度+技能标签

「需求变更」下钻分析:需求变更导致的返工
度量周期内的需求,有11%的需求有变更。部分需求变更频次超过3次,需求变更并不能完全说明需求质量的高低,建议结合需求变更流程、需求发布周期等综合分析。

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