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思码逸企业代码驾驶舱研发效能解决方案

思码逸企业代码驾驶舱研发效能解决方案,构建数据驱动改进闭环,层层推进问题解决。人均交付单个需求的速率为16.5天,需求与代码量正相关。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。投入产出比连续3个月上升,营收投产比趋向平稳。
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icon用于自动效能度量的深度代码分析技术icon
icon技术管理痛点icon
【现状看得透】
团队当前的开发产能与行业标杆比处于什么水平?如何量化评估研发的效率和投入产出?
【问题说得清】
当前的交付效率如何,哪些关键因素影响了开发产能?开发工作有多少投入在了有价值的需求上?返工和浪费如何衡量?
【事情理得顺】
如何准确评估工作饱和度,为人力盘点及资源调配提供依据?如何更准确预估需求交付能力?如何有效识别质量薄弱环节,合理投放评审/测试资源?
icon技术管理者需要回答的问题icon
icon回答问题的6个北极星指标icon
iconGQM场景化方案设计icon
icon【多】开发产能增速高于行业中等水平icon

目的:了解与行业标杆及历史比,我们处于什么水平?

icon【多】月需求吞吐量稳中有升icon

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。

icon【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。icon

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。

icon【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。icon
icon【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。icon

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%)。

icon【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。icon

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。

icon【省】投入产出比连续3个月上升,营收投产比趋向平稳。icon
icon【省】其他型需求投入(工时)产出(当量)比最高。icon

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。

icon【省】45%的产品经理贡献了80%以上的需求。icon

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。

icon【省】50%以上的测试人员报告了80%以上的缺陷。icon

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。

icon整体结论概要(1/2)icon
【多】产能:1-5月共交付185条需求,
月需求吞吐量峰值为51。
//亮点:需求完成工时中位值从59h(年初度量)下降至19h,需求颗粒度有改善。 //改进:各产品线吞吐量差异明显,建议对尾部产品线结合业务特性、任务承载量等分析提升空间。
【快】效率:85%的需求可在21个
自然日内交付。
//亮点:1)需求前置时间与产研交付周期(18个自然日)差值表明,需求能够被及时响应处理。 2)组织流效率为62%,有效活动时长的占比高于等待时长。 //改进:存在交付周期特别长的异常点、需求颗粒度差异较大的需求、待开发与待测试的低效瓶颈点, 可结合产品线的分析进行进一步下钻,识别交付效率提升空间。
icon整体结论概要(2/2)icon
【好】质量:技术改造型
需求交付质量最高。

//亮点:研发过程中可以做到小批量交付、及时测试,并及时移除发现的缺陷。 //改进:1)80%以上的缺陷集中在少数缺陷分类中,建议分析此类缺陷根因,系统性预防缺陷产生。 2)目前需求关联当量样本量较少,建议后续积累数据、分析质量随时间的变化趋势。

【好】价值:86%的目标型
需求价值达成率≥1 。

//亮点:1)60%产品线的目标型需求价值达成率均≥1;2)58%目标类型,其下需求的价值达成率均≥1。 //改进:对价值达成率极高、极低的两端,建议Review目标设定的合理性,使分析结果更客观。

【省】投产:投入工时少&价值
达成率高的需求占比最高(56%)。

//亮点:1) 44%的完成工时,投入到了价值达成率≥1的目标型需求中。 2)取消需求的工时占比为1%,浪费成本(工时)比例不高。 //改进:不处理缺陷占比为23%,建议分析合理性,减少不处理缺陷产生的工时成本。

iconMARI 方法持续改进icon

构建数据驱动改进闭环,层层推进问题解决

icon【案例】需求前置周期差异下钻分析icon
icon「需求颗粒度」需求完成工时从59h至19h不等,存在长尾现象icon

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。

icon「需求颗粒度」下钻分析:需求颗粒度校准icon
icon【案例】研发资源浪费触目惊心icon
icon「流效率」组织流效率62%,38%为等待冗余。icon

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。

icon「流效率」下钻分析:过程稳定性+工作饱和度icon
icon「流效率」下钻分析:贡献均衡度+技能标签icon
icon「需求变更」下钻分析:需求变更导致的返工icon

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。

icon思码逸定制化服务框架:小步快跑、实效落地icon
icon客户案例——众多知名互联网软件企业一起同行icon

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