在企业规模不断扩大和数字化风潮下，对研发效能提升的需求也越来越迫切，随便搜索一个招聘网站就可以看到，PMO和项目经理岗位招聘要求里面这一项都是必须项，面对这样的要求，你如果不懂效能，都不好意思去面试了。

前段时间，腾讯研究院的茹炳晟老师一篇《如何用研发效能搞垮一个团队》的帖子走红网络，被广泛阅读和转载，再一次引发大家对研发效能的关注。如今，一线大厂都在提效能，研发效能越来越受到重视。一夜之间，似乎只有推进了研发效能，才能让自己在和友商的比拼中不至于输在起跑线上。那么现在企业的研发效能实践到底为企业带来了多大的优势，又帮企业解决了哪些问题呢？那些推行研发效能的企业现在的状态怎么样？效能的本质是什么？效能度量的终极目标是什么？如何让“专家经验”产品化、标准化，从“事后复盘”发展为“风险管控”？我们又如何去打造适合自身企业生态的效能体系？

高管

趋势分析，业务价值交付，员工效率，企业文化，企业效率是不是多，快，好，省。

HR

人才分析，资源利用充分了？员工幸福感高了？人员性价比是否合理？人才发展建设提高了？

中层管理者

阶段分析，同比环比，流效率分析，管理流程和管理活动是否必须，管理活动的时间，管理活动的等待时间；

Devops

流负载分析、监控，网络安全，服务器状态，工作软件运行情况，健康状况分析；

研发效能到底要不要度量？

要。这个问题的答案不容质疑。

现代管理学之父 Peter Drucker 说过，“没有度量就没有改进”，没有可靠的度量就无法有效的改进，高度数字化的软件研发领域一直是进行各类效能度量尝试的创新重地。现代企业参与研发的人越多，人与人之间的沟通成本越高，产生随机偏差的概率也会越大，软件研发过程本身的可视化程度很低，风险就容易被各个环节掩盖，但它最终会在看不见的地方积累起来。如果没有适当的度量体系去显性化这些风险，结果可想而知，更不用谈什么持续改进和治理了。必须先掌握研发团队的效能情况并加以改进，才能推动团队做正确的事，更高效的产出。

研发效能到底能不能度量？

谈到能不能度量就必须讲到几点研发效能度量容易走入的误区。

首先，度量不是免费的，投入的项目管理人员，产品经理，工程师，需遵循的流程规范，大量统计数据收集、分析和汇报都有成本。

其次，度量过程容易陷入局部思维，度量是一种协作性的数据管理方法“ 如果度量真的很重要，那是因为它必须对决策和行为产生一些可以想象的影响。”

最后，度量数据的解读具有很强的误导性，度量是为了发现问题，聚焦目标，不是为了考核。

研发效能到底如何来度量？

研发效能度量价值观：不追求完美，迅速迭代，不要炫技要落地。

实现以上价值观的战略、方法：

1.要倾听管理者的度量诉求，但是不要照着做：从本质上去理解管理者想要看这些数据背后真正的动机，管理者通过这些数据到底是想解决什么样的问题。

2.度量应该是有层级结构的，高层管理者、中层管理者和一线工程师关心的度量维度肯定是不一样的。

3. 建立真正高效，恰到好处，解决问题的流程和必要的研发活动，定义统一的规范和标准推广落地

4.敏捷开发：思维敏捷，企业敏捷，业务敏捷，产品敏捷，研发敏捷，测试敏捷，流程敏捷。

5.建立效能平台：管理流程与工程实现联动，实现状态自动化流转/同步，统一工程效能平台固化流程与活动。

研发效能的度量指标如何来选取？

度量的设计目标是要能够引导出正确的行为

度量从来不是目的，而应该是实现目的的手段。不要在没有任何明确改进目标的前提下开展大规模的度量，比较理想的做法应该是通过对研发过程的深度洞察，发现有待改定的点，然后寻找能够证实自己观点的度量集合并采取相应的措施，最后再通过度量数据来证实措施的实际价值，这种“精准捕捞”的策略往往更具实用价值。

效能数据分析只是依托数据作为媒介，最终目标还是要诊断问题、给出建议。数据分为业务数据（做正确的事），交付数据（正确的做事），能力数据（更好的能力去正确的做事），效能体系将多个角色 研发洞察形成一套完整的生态系统，相互合作、相互驱动，最终，实现了自运营、自组织、自驱动的数据驱动提效模式。

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