效能度量，对于DevOps研发团队来说并不是一个陌生的话题。研发团队都想要通过效能度量提升研发团队的效率，打通研发管理闭环。
关于软件研发效能度量，可以遵循《软件研发效能度量规范》标准，在E³CI 软件研发效能度量框架中，E³是指 Efficiency 效率、Effectiveness 效果、Excellence 卓越的组合， C 是指 Cognition 认知，I 代表Improvement改进。E³是研发效能的核心，认知和持续改进的组合支持研发效能及提升，即：效能=认知+改进。E³CI度量指标集贯穿研发全流程，涵盖研发过程端到端，包括从交付价值、交付效率、交付质量、交付成本、交付能力全维度定义研发效能。
进行研发效能度量，其目标就是为了帮助DevOps研发团队了解自身的工作效率和质量，及时发现问题并采取相应措施进行改进，以实现高效、高质量的产品交付，满足业务需求，实现业务价值。
- 识别瓶颈：通过度量研发过程中的关键指标，可以及时识别生产效率的瓶颈和短板，从而有针对性地对研发流程进行优化。
- 监控进度：研发效能度量可以帮助团队实时监控项目进度，发现问题和风险，并及时采取措施加以解决。
- 提高效率：通过度量工作量和工作效率，团队可以识别工作流程中的低效环节，并采取相应的措施进行优化，提高工作效率。
- 提高质量：通过度量产品质量和测试覆盖率等指标，可以发现产品质量问题，及时进行修复和改进，从而提高产品质量。
简单“5步”，完成研发效能度量
要高效提升研发运维效能，做好DevOps体系化建设，没有可靠的度量是无法实现的，效能度量的本质是对价值流动速度和质量的评价，因此，做好研发效能度量势在必行。
那么如何进行研发团队的效能度量呢？那就围绕指标分为五大步骤展开。
确定指标：团队和企业管理者要根据项目需求和团队情况选择合适的指标进行度量。
行业内有结构化的指标体系，从需求、设计、开发、测试、发布、运维等不同的阶段，对应着不同的指标。但是需要提醒一点，搭建指标体系不是越全越好，而是要根据团队所处的不同阶段，遇到的不同问题，最主要的是想要通过指标解决哪些问题，然后进行指标的设计与体系的搭建。效能度量可以采用多种指标，可以分为质量、效率、成本、客户满意度等方面。
设定目标：团队和企业管理者要共同设定目标，例如每个迭代的交付频率、产品质量指标等。设定目标一定要遵循SMART原则：Specific（具体的）：目标应该是具体且明确的，能够清晰传达出想要达到的结果，避免模糊和含糊不清的描述；Measurable（可衡量的）：目标应该是可衡量的，可以使用数据和指标进行可视化，跟踪进展情况，避免主观性和无法量化的目标设定；Achievable（可达成的）：目标应该是可达成的，要考虑到实际情况和可用资源，确保目标是可实现的，并且具有挑战性和激励性；Relevant（相关的）：目标应该是相关的，与业务需求和战略一致，能够对实现业务目标产生正面影响，避免无意义的目标设定；Time-bound（有时间限制的）：目标应该是有时间限制的，要设定明确的截止日期和时间表，以确保目标得到及时实现和跟踪。
收集数据：团队和企业管理者要共同收集数据，例如每个迭代的缺陷数量、交付时间等。收集数据有很多方法，可以通过一些工具获取指标需要的数据，也可以通过脚本直连数据库获取相应的数据。众安团队搭建效能度量驾驶舱时，通过集智BI工具拉取数据源的数据，然后经过加工处理后进行可视化配置。
分析数据：团队和企业管理者要对收集到的数据进行分析，找到问题和改进方向。
软件研发效能的提升是复杂的，受到诸多因素的影响，因素与结果之间存在相关关系而不是因果关系。即使我们发现两组数据之间有关联，也不意味着其中一组必然会导致另一组。例如，如果某个团队“代码技术债率”指标很高，一般情况下代表着代码中存在的很多问题被暂时搁置，未来持续维护的成本和技术风险很大，那么从较长时间周期来看，很有可能 “交付周期”的指标会持续增长，即两组指标之间存在相关性。但这并不是必然的因果关系，虽然技术债很多，但很有可能因为人员能力、突击加班等其他因素暂时掩盖了问题，表面上冲抵了这种趋势。
反馈和改进：团队和企业管理者要将分析结果反馈给团队成员，共同讨论改进方向并进行优化。研发管理者要通过度量大盘的指标数据进行下探分析，首先对数据进行多视角的分析与解读，获取有效洞察；进而结合其他关联指标和调查方法，追问根因，定位效能瓶颈和优化机会；最终将这些洞见落地为明确、可执行、可验证的改进方案，规范研发过程、建立起良好的研发文化。效能改进不能靠阶段性冲刺。要达到有效且可持续的效能改进，需要将度量和改进的实践融入日常研发流程，持续追踪，持续改进。
在数字化时代的大背景下，信息技术是驱动企业发展的关键，研发效能已经成为企业的核心竞争力。坚持数据驱动，通过正确的效能度量方法，可以让研发效能可量化、可分析、可改进、可提升。
