思码逸金融行业研发效能度量解决方案_研发数据分析平台

思码逸金融行业研发效能度量解决方案

思码逸金融行业研发效能度量解决方案，快速实现数据治理，提供可靠数据基础，敏捷智能的数据分析，充分挖掘数据价值。对比团队/项目，发现ROI短板，对比不同项目的交付效率，发现榜样及优化空间。辅导企业效能人员利用MARI方法构建数据驱动效能改进闭环。

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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，项目中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？

全方位效能度量体系

一站式研发数据分析平台 icon

研发数据分析平台的难点 icon

快速实现数据治理，提供可靠数据基础 icon

科学的研发指标体系，全面覆盖研发场景 icon

预置高频使用指标

GQM选取北极星指标 icon

敏捷智能的数据分析，充分挖掘数据价值 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

接入快
快速集成各种工具

跨域指标开箱即用

算得准
代码当量打开

研发效能度量黑盒

洞察深入
智能专家系统自动分析

逐级下钻定位问题

代码当量反映真实客观的代码产出效率 icon

代码当量

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。

代码当量计算原理

代码当量的基础计算过程如下：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）。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。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。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。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。

技术管理者关注的问题 icon

投入产出比

判断组织整体投入产出比是否持续上升，ROI=产能 vs 工时（薪酬/营收）

投入产出比

对比团队/项目，发现ROI短板

开发产能

了解当前开发产能处于行业什么水平，以及当前人均效率较历史水平的变化

【下钻分析案例】研发工作量都去哪儿了？ icon

开发产能引入行业水平对标不同产品线的单位时间产出 icon

交付效率了解需求吞吐量及交付周期的变化，衡量需求交付是否又快又多 icon

【下钻分析案例】需求交付率影响下钻分析 icon

对比不同项目的交付效率，发现榜样及优化空间 icon

【下钻分析案例】研发资源浪费触目惊心 icon

了解整体交付质量情况及变化趋势，及时识别质量风险 icon

衡量真正产生价值的需求有多少？多少工作量花在了最终产生价值的需求上？ icon

资源配置

组织总体均衡度是否均衡？是否存在关键人力依赖？针对性进行人力备份及资源均衡优化措施

资源配置

观察产能同比增幅、降幅超过50%的产品线，合理增补或释放人力

人才盘点识别关键人才 icon

人才盘点识别关键人才 icon

人才盘点不同岗级投入产出比分析 icon

人才盘点

高效能人才：努力能被看见 icon

低效能选手：能在帮助下成长 icon

案例：认知团队效能现状，提升研发效能 icon

需求背景

证券行业Top20企业，开发团队400+。研效指标体系主要是依托于 JIRA 和一些发布指标体系，缺少一套开发效能指标来很好地度量代码量、代码分布合理性及异常、团队资源分布与发展趋势等。

痛点归纳

缺少量化团队/开发人员产能的抓手，无法看清团队的开发负载情况，研发资源配置缺乏数据参考，管理半径有限，人力盘点缺乏数据参考。

解决方案

以代码当量为数据抓手，客观认知团队研发效率现状。引入研发团队开发活动热力图、贡献均衡度模型，及时掌握团队负载，了解忙闲情况，为合理调配人力提供数据参考。提供工程师个人画像，为人力盘点提供数据支撑，辅助新人成长。

案例：客观认知交付效率，识别资源浪费 icon

需求背景

证券行业Top3企业，研发团队规模不断扩大（500+），对研发团队的度量手段缺失导致看不清楚研发过程的实际情况，迫切希望能通过研发数据深度分析，管理各个研发团队的投入产出比，实现降本增效。

痛点归纳

缺少组织及个人效能摸底的核心指标，无法客观评估交付效率，无法识别效能及资源上的浪费。

解决方案

通过代码当量建立研发人员效能指标标准，建立需求与当量关联分析，校准需求颗粒度，为管理需求拆分粒度，预估需求吞吐量提供参考。通过代码当量热力图评估团队工作饱和度，通过帕累托分析，跟踪团队资源利用率。

案例：摸清研发管理现状，了解人力配置的合理性 icon

需求背景

证券行业Top10企业，由于外包研发团队规模不断扩大（200+），对外包人员的工作表现没有科学客观的手段进行度量，导致内部无法判断人员流动和人力配置是否合理，希望能建立一套针对外包人员的效能评估体系。

痛点归纳

指标缺乏体系，外包团队的效能不知道怎么分析，摸不清研发管理现状，不清楚外包人力配置的合理性。

解决方案

按照多、快、好、省全方面进行指标量化，筛选出北极星指标，提供月报方案，按月分析团队质效综合情况，为评估外包人力不同技术栈、不同岗级的投入产出比及合理配置提供参考。

支持20+种语言与私有化部署 icon

实施计划

全方位专业服务

专属技术支持
解决部署前后的技术问题

产品数据解读答疑

定期跟进回访
满意度反馈

产品功能更新反馈

行业最佳实践分享
优质客户案例

业内大咖分享

高级数据分析服务
深度分析报告

数据回顾报告

主题工作坊

专家咨询体系

研效深度分析报告

按项目/团队进行横向效率、质量及人才维度数据分析，提供专家洞察报告及报告解读。

研发效能周、月报设计

面向技术管理者提供效能健康度指标及看板设计。以了解项目/团队交付水平、投入产出比、质量及资源利用率等北极星指标。

过程基线创建培训+实践辅导

根据业务差异、项目阶段建立分组基线，合理评估不同特征项目/团队的数据表现。

MARI方法应用实践专题培训

辅导企业效能人员利用MARI方法构建数据驱动效能改进闭环。

绩效评估

质效综合评分体系设计

开发者画像报告

外包管理

供应商评分体系设计

供应商效能分析报告

数据建模

【评估模型】需求拆分粒度合理性评估供应商效能分析报告

【预测模型】需求吞吐量预估

管理者报告

管理者季度/年度效能报告

质量看板

质量看板设计

思码逸：数据驱动研发效能 icon

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