《必致(BizDevOps)白皮书2022》——03必致(BizDevOps)实践体系——3.3 度量和改进实践

简介: 《必致(BizDevOps)白皮书2022》——03必致(BizDevOps)实践体系——3.3 度量和改进实践

3.3 度量和改进实践

业务是BizDevOps的起点,是贯穿价值交付链路的核心要素,也是衡量BizDevOps实施成功的终极标准。同样BizDevOps的度量体系,也必须以业务为核心,服务业务的成功。


BizDevOps度量的目标和指标体系

BizDevOps度量的目标是:指导团队针对性地改善能力和行为,从而提高交付效能,最终带来期望的业务结果。基于这一目标,我们把度量指标分为三类。如下图所示,它们分别是:业务结果指标、交付效能指标,以及能力和行为指标。区分这三类指标并明确它们的关系是有效度量的基础。


业务结果指标:右边的业务结果指标反映业务的成效,如:收入、利润、用户数、转化率、留存率、服务成本、用户口碑、社会价值等。它们是组织的最终目标,但对产品研发而言,这些是既成事实的结果,无法用来直接指导改进行为。


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图3-16:BizDevOps的本质目的和指标分类


交付效能指标:中间的交付效能指标用以衡量产品研发的对外(业务)交付效能,如:响应周期、吞吐率、质量和有效性等。交付效能指标是产品研发侧关于业务结果的代理,我们也称其为"代理指标"。作为代理指标,它与被代理的业务结果之间的转化函数是有损的。我们应该选取并关注那些对业务结果转化效用高的指标,把它们作为核心的效能指标,并持续检验它们与业务结果的关联度。尽管交付效能指标反映了研发的对外交付效能,但还是不能用来直接改进。


行为和能力指标:左侧的行为和能力指标,包括团队和个人的行为,如:工程习惯、协作方式、需求并行度、代码评审质量等;也包括技术和工程能力,如:代码质量、架构耦合、测试覆盖率、发布成功率等。它们与交付效能之间转化函数同样是有损的。尽管,理论上行为和能力决定交付的效能;但,我们需要系统分析哪些能力和行为影响了交付效能,才能针对性的改进,而改进效果必须依靠交付效能的变化来验证。行为和能力指标的好处在于,它直接指向需要改进的地方,是可以被控制的,所以也被称之为控制指标。

上面的三类指标中,越靠右边的是越外部的,接近想要的结果;越靠左边的是越内部的,指向需要改进的行动。效能度量中常见的误区是:把内部指标作为衡量和考核要求。它带来的问题是:内部数据提升了,交付效能和业务结果却没有改变,甚至因为局部的优化,而变得更差。这个误区非常常见。

有效的度量应该区分外部度量和内部度量。其中,内部度量用以授权和赋能⸺授权给一线的团队,赋能它们分析哪里需要改进,怎么改进;而外部度量用作导向和要求⸺确保改进走在正确的方向上,并切实起到作用。


BizDevOps度量的目标是:

1 )赋 能 组 织 或 团 队 掌 握 效 能 状况,分析效能问题,并针对性地改善 能 力 和 行 为,从 而 提 高 交 付 效能,带来期望的业务结果;

2)度量为改进行动的结果提供有 效反馈。


在以上三个类指标中。业务指标因业务类型而异;行为和能力指标,需要基于具体的度量改进场景,选择和定制。本白皮书将只提供交付效能指标的参考建议。

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上表的交付效能指标分为需求交付效率和工程效率两个部分。需求交付效率体现组织顺畅和高质量交付价值的能力。工程方面参考了DORA的度量模型,反映组织的持续部署能力。光有指标,度量和改进还无法落地。一个完整可落地的度量体系需要包含:数据的采集、信息的获取、组织和呈现,以及如何应用度量来改进组织的运作和效能。接下来的一节,将涵盖这几个方面的内容。


BizDevOps 的度量和改进体系

BizDevOps实施也是组织内部数字化转型过程,而度量则是数字化转型中的数据应用。我们可以从各类数据应用的案例中借鉴被一再验证的理念和实践。

在数据(尤其是大数据)应用中,DIKW是被最广泛采用的模型。我们也将基于它来设计BizDevOps度量体系。DIKW模型由数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、智慧(Wisdom)这四个层次构成,它们的首字母合在一起便是DIKW:

• 数据:数据是在运作过程中产生的可以被采集的原始事实;

• 信息:信息是基于数据生成的,并被赋予特定的意义或解释。信息可以表达为指标,也可以表现为图形和表格等其他形式;

• 知识:知识是被有效组织的信息。有效组织的依据是,能够被用来系统回答重要的问题;

• 智慧:智慧是应用知识指导有效的行动。从数据到信息再到知识,这些只能用来解释过去,只有智慧是改变未来的。


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度量本身不是目的,度量的真正目的在于改变未来,也就是DIKW中“W”(智慧,Wisdom),但是智慧无法凭空产生,它需要数据、信息和知识的逐层支持。对应DIKW模型,有效的度量体系应该是:基于可靠的基础数据,组织有意义的信息,回答具体场景下的核心问题,指导有效行动并达成改进目标。


有效的度量和改进体系应该是:

基 于 可 靠 的 基 础 数 据,组 织 有 意义 的 信 息,回 答 具 体 场 景 下 的 核心 问 题,指 导 有 效 行 动 并 达 成 改进目标。


可靠的数据、有意义的信息、回答核心问题的知识、带来有效行动的智慧,这是成功的度量和改进体系的4个要素,也是度量和改进产生的顺序。不过,在应用度量进行改进时,顺序正好相反。为了应用度量进行改进:

第一,要弄清楚,我们期望带来的改变⸺需要怎样的智慧;

第二,为了指导有效的行动,我们需要回答怎样的核心问题⸺建立什么知识;

第三,应该怎样系统回答这个问题⸺如何组织信息;

第四,怎样产生这些信息⸺采集哪些数据,如何保证有这些数据,并且数据是可靠的。



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图3-18:应用度量指导改进的例子


上图给出两个应用度量进行改进的场景化案例,分别是质量保障场景和质量改进场景。两个场景目标不同,期望带来的行为不同,对应的由知识、信息和数据构成的度量体系也不同。


1.智慧:BizDevOps度量和改进的目标

度量不是目的,度量的真正目的在于改变未来。BizDevOps度量期望改变包括近期的未来和远期的未来。改变近期的未来,靠的是透明现状和问题,保障更好的规划和执行。上例中,质量保障场景就属于此类。改变远期的未来,需要了解当前的效能水平,并分析深层次的问题。上例中,质量改进场景就属于此类。


2.知识:为了支持目标的达成,需要回答的问题

明确度量的场景目标,接下来要确定的是,为了支持这个场景目标,我们希望通过度量回答什么问题。比如:为了保障执行过程的质量,我们需要回答,质量状况及趋势怎么样?质量活动是否在有效进行?有什么风险和问题?是否需要干预调整?为了改进长期的质量,我们要回答的问题是,当前组织或团队的各方面质量水平怎样?造成质量问题的根本原因是什么,怎样改进?


3.信息:为了回答这些问题,可以应用的指标和图表等内容

确定了要回答的问题,接下来就是要组织信息来回答这些问题。比如:为了回答上述质量保障场景中的问题,我们需要的信息有:缺陷的密度、趋势、存量、响应和分布,以及质量活动(评审和测试等)的计划、进度和结果等。


4.数据:产生需要信息的原始数据

离开可靠的数据,一切度量和改进都是空中楼阁。可靠的数据具备3个特征:

1)全量:记录数字化运作过程中所有的行为;

2)全要素:数据能体现各个需要的维度,并产生正确的关联,如缺陷与对应的代码关联,工程行为与需求关联;

3)实时:数据应该在行为产生的第一时间(如:需求分配,代码提交,部署发生等)作为副产物被自然记录,而不是后续专门补充。后补的数据既容易缺失,也会失真,更无法支持实时的应用


如 何 才 能 保 障 数 据 是 全 量 、全 要素 和 实 时 的 呢 ?数 据 不 是 一 个 独立 的 体 系,它 依 赖 于 数 字 化 的 实施 。在 第 二 章 中 ,我 们 介 绍 了BizDevOps的概念模型,它在其抽象层次上囊括了主要的概念,建 立 了 这 些 概 念 的 关 联,并 识 别了核心作业对象。基于它扩展、定义 和 落 地 数 字 化 体 系,实 时 记 录作 业 对 象 的 操 作 记 录,并 关 联 相关 对 象 的 数 据,可 以 保 障 数 据 的全量、全要素和实时。BizDevOps概念模型的一个应用场景就是指导数据体系的设计。


基于DIKW模型从场景目标出发,设计和应用度量体系,并落地具体的改进行动,前面介绍的其他BizDevOps实践为改进行动提供了参考,改进的结果最终应该在交付效能或业务结果中被检验。如此,就形成了持续改进和反馈的闭环,通过它进化组织的BizDevOps实践体系,从而加速数字业务发展和引领数字业务创新。


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