在企業規模不斷擴大和數字化風潮下，對研發效能提升的需求也越來越迫切，随便搜索一個招聘網站就可以看到，PMO和項目經理崗位招聘要求裡面這一項都是必須項，面對這樣的要求，你如果不懂效能，都不好意思去面試了。

前段時間，騰訊研究院的茹炳晟老師一篇《如何用研發效能搞垮一個團隊》的帖子走紅網絡，被廣泛閱讀和轉載，再一次引發大家對研發效能的關注。如今，一線大廠都在提效能，研發效能越來越受到重視。一夜之間，似乎隻有推進了研發效能，才能讓自己在和友商的比拼中不至于輸在起跑線上。那麼現在企業的研發效能實踐到底為企業帶來了多大的優勢，又幫企業解決了哪些問題呢？那些推行研發效能的企業現在的狀态怎麼樣？效能的本質是什麼？效能度量的終極目标是什麼？如何讓“專家經驗”産品化、标準化，從“事後複盤”發展為“風險管控”？我們又如何去打造适合自身企業生态的效能體系？

高管

趨勢分析，業務價值交付，員工效率，企業文化，企業效率是不是多，快，好，省。

HR

人才分析，資源利用充分了？員工幸福感高了？人員性價比是否合理？人才發展建設提高了？

中層管理者

階段分析，同比環比，流效率分析，管理流程和管理活動是否必須，管理活動的時間，管理活動的等待時間；

Devops

流負載分析、監控，網絡安全，服務器狀态，工作軟件運行情況，健康狀況分析；

• 研發效能到底要不要度量？

要。這個問題的答案不容質疑。

現代管理學之父 Peter Drucker 說過，“沒有度量就沒有改進”，沒有可靠的度量就無法有效的改進，高度數字化的軟件研發領域一直是進行各類效能度量嘗試的創新重地。現代企業參與研發的人越多，人與人之間的溝通成本越高，産生随機偏差的概率也會越大，軟件研發過程本身的可視化程度很低，風險就容易被各個環節掩蓋，但它最終會在看不見的地方積累起來。如果沒有适當的度量體系去顯性化這些風險，結果可想而知，更不用談什麼持續改進和治理了。必須先掌握研發團隊的效能情況并加以改進，才能推動團隊做正确的事，更高效的産出。

• 研發效能到底能不能度量？

談到能不能度量就必須講到幾點研發效能度量容易走入的誤區。

首先，度量不是免費的，投入的項目管理人員，産品經理，工程師，需遵循的流程規範，大量統計數據收集、分析和彙報都有成本。

其次，度量過程容易陷入局部思維，度量是一種協作性的數據管理方法“ 如果度量真的很重要，那是因為它必須對決策和行為産生一些可以想象的影響。”

最後，度量數據的解讀具有很強的誤導性，度量是為了發現問題，聚焦目标，不是為了考核。

• 研發效能到底如何來度量？

研發效能度量價值觀：不追求完美，迅速叠代，不要炫技要落地。

實現以上價值觀的戰略、方法：

1.要傾聽管理者的度量訴求，但是不要照着做：從本質上去理解管理者想要看這些數據背後真正的動機，管理者通過這些數據到底是想解決什麼樣的問題。

2.度量應該是有層級結構的，高層管理者、中層管理者和一線工程師關心的度量維度肯定是不一樣的。

3. 建立真正高效，恰到好處，解決問題的流程和必要的研發活動，定義統一的規範和标準推廣落地

4.敏捷開發：思維敏捷，企業敏捷，業務敏捷，産品敏捷，研發敏捷，測試敏捷，流程敏捷。

5.建立效能平台：管理流程與工程實現聯動，實現狀态自動化流轉/同步，統一工程效能平台固化流程與活動。

• 研發效能的度量指标如何來選取？

度量的設計目标是要能夠引導出正确的行為

度量從來不是目的，而應該是實現目的的手段。不要在沒有任何明确改進目标的前提下開展大規模的度量，比較理想的做法應該是通過對研發過程的深度洞察，發現有待改定的點，然後尋找能夠證實自己觀點的度量集合并采取相應的措施，最後再通過度量數據來證實措施的實際價值，這種“精準捕撈”的策略往往更具實用價值。

效能數據分析隻是依托數據作為媒介，最終目标還是要診斷問題、給出建議。數據分為業務數據（做正确的事），交付數據（正确的做事），能力數據（更好的能力去正确的做事），效能體系将多個角色 研發洞察形成一套完整的生态系統，相互合作、相互驅動，最終，實現了自運營、自組織、自驅動的數據驅動提效模式。

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