研发效能度量为何会失败？如何避免？
1. 为什么大部分效能度量会失败？
- 悖论：度量的期望与现实之间存在矛盾。度量不能直接带来改进和管理。
- 古德哈特定律：当一个度量成为目标时，它就不再是好的度量。
- 数据不可靠：缺乏有效数字化支撑，数据不可靠或不可用。
- 复杂度：制定复杂的度量指标体系，使度量本身成为目的而非引导改进行动。
2. 如何避免效能度量的失败？
- 明确场景目标：从场景目标出发设计度量体系。
- 数字化先行：构建数字化模型，持续完善产品研发的数字化。
- 可靠数据：基于可靠的数据组织信息，回答场景下的核心问题。
- 引导改进行动：区分业务结果、效能目标、内部行为和能力指标，引导团队改进行为和能力。
- 系统度量：支持业务驱动的协作模式，拉通端到端的业务交付流程。
- 持续改进：建立有效的反馈闭环，持续改进团队交付效能。
关键数据与指标
- 度量指标：包括缺陷密度、趋势、存量、响应和分布等。
- 质量活动：评审和测试等的质量活动计划、进度和结果。
- 交付速率：响应速度、交付时长等。
- 变更频率：提交粒度、变更成功率、变更时长等。
结论
通过明确场景目标、构建数字化模型、利用可靠数据、引导改进行动，并建立有效的反馈机制，可以避免研发效能度量的失败，从而提高团队的交付效能和创新能力。
