作者 | 乌拉

导读

企业降本增效的诉求越发强烈，研制效能成为近来极为火爆的论题，本文从效能剖析全体思路、实践事例、技能完结介绍了怎么从效能衡量逐步演化构成依据价值的数字化决议计划体系的进程，经过本文能够了解到：

1、研制效能的实质和数字化剖析思路

2、以实践剖析场景为例，了解怎么经过数据构建问题剖析模型，发掘效能问题并驱动改进落地

3、建立具有数字化智能确诊决议计划才能的数字化渠道的技能完结计划

全文9164字，预计阅览时刻23分钟。

01 前语

企业降本增效的诉求越发强烈，研制效能成为近来极为火爆的论题，效能数字化建造也成为许多公司衡量效能现状，发现效能瓶颈的不二挑选。关于研制效能衡量百度现已深耕多年，从开端经过工程才能地图的形式驱动工程才能提高，到树立研制效能衡量渠道，经过在线化报表数据驱动各事务团队研制中心方针的提高。

△工程才能地图

△在线化衡量报表

前期的效能剖析基本分为两步展开：

• 定性剖析：首要经过方针趋势剖析等办法来了解效能改变状况，是提高了仍是下降了，进而判别团队效能好坏。

• 定量剖析：经过下钻、逻辑树、相关性剖析等办法找到效能提高或许下降的原因，并依据原因拟定改进办法。

能够看到，这样的效能剖析形式是依据问题驱动的，从成果方针找到有反常的点，经过反常点驱动深入剖析，找到改进点优化带来效能提高。这样的办法在数字化前期能够快速辨认问题，驱动改进带来作用，跟着成果数据逐步趋于安稳，就难以再继续推动研制效能的提高，且面临着以下几个问题：

• 过于以追求方针为方针到达简单导致数据失真和构成忽视研制效能的实质，简单走弯路；

• 问题驱动的办法往往聚焦于局部优化，比如数据方针重视测验质量，为了到达方针添加许多的测验环节，漏测率是变少了，可是测验周期大幅度提高，并没能到达大局最优；

• 未给出影响中心方针的要害举动，无法指导事务团队改进。

为了躲避以上问题，效能数字化作业在思路上转向针对实践的事务场景进行数据剖析模型的树立，并经过方针剖析找出要害问题给出改进计划，防止陷于”数字游戏”。在新的形式下，数字化不只要指出问题在哪里，还需求能指导应该改哪里，改完的预期作用怎么样观测，数字化技能层面从衡量渠道开端向确诊、归因、决议计划渠道改变。如前所介绍，本文不再以环绕怎么构建一套研制效能方针体系的思路进行介绍（如需了解百度的研制效能方针体系，能够留言后续咱们逐步登出），而将会介绍咱们效能剖析的全体思路、实践事例、技能完结，先了解研制效能的实质和数字化思路的前提下，重在用实践事例介绍怎么剖析效能潜在的那些“瓶颈”，而非只是流程与东西，让咱们了解咱们是怎么经过效能剖析引导并驱动团队行为上的改变而不是只是数据上“美观”。

02 效能剖析思路

首要思路是从研制效能的界说出发，**找到影响研制效能的要害要素，环绕要害要素孵化和规划场景，树立剖析模型，**经过可控的进程改进，驱动效能长时刻继续的提高。

2.1 影响效能的要害要素

研制效能界说：“ 研制 效能 ”便是更高效、更高质量、更牢靠、可继续地交给更优的事务价值的才能。

研制效能 ：单位时刻内研制团队完结的对事务有实践价值的需求的人均产出 ，即：必定时刻内，需求吞吐 * 有价值的需求占比 * 价值 / 本钱

从上述界说，能够提取出影响研制效能的三个中心要素：

• 做正确的（高价值的）事：咱们的研制资源是否投入在了更有价值的需求上，中心是洞悉高价值的需求以及资源投入与需求匹配状况。

• 正确的干事：经过选用愈加合理的办法提高研制功率、质量，削减资源、时刻糟蹋终究提高需求吞吐，下降本钱。

• 可继续的顺利交给：让交给进程顺利、安稳、可继续，能够继续保证高的需求吞吐。

2.2 影响效能的要害场景

依据上面说到的影响研制效能的3个中心要素，咱们选用GQM的办法进行剖析，提取效能剖析的方针体系以及要害场景。以下是部分场景提取示例：

2.3 从衡量向确诊决议计划转化

有了清晰的剖析模型之后，咱们就能经过方针状况来了解咱们重视的问题定论，可是剖析定论终究需求转化成能够驱动事务举动才能带来实践的收益，所以除了数字化剖析才能还需求打造能够把剖析定论有用分发，改进作用有用收回的才能。如下图所示，依据数字化剖析模型，构建多渠道的剖析定论运用闭环通路，帮忙数字化高效确诊以及决议计划落地，完结从衡量向主动确诊决议计划服务的转化。

03 剖析改进事例

下面经过实践事例来具体介绍，怎么经过数据剖析来了解某个问题场景，发掘其间躲藏的问题，并对发掘到的问题提出针对性的改进提案推动落地，然后促进方针到达。

PS：以下事例数据为虚构数据，仅作为剖析思路讲解运用。

3.1 做正确的事-人效剖析

3.1.1 剖析方针

研制资源是否投入在了有价值的作业上，这是决定终究产出的中心要素。咱们希望剖析不同的岗位人物，人力是怎么分配的，点评当时的人力资源分配是否合理，驱动资源分配优化装备，然后提高终究产出。

下面以事务测验人员为例剖析。

3.1.2 剖析思路

人效终究追求的是最优资源装备，所以咱们要回答的问题是现有的需求量下，投入多少人员，怎么分配能得到最大产出。依据该问题咱们首要得界说，事务测验人员的投入和产出别离是什么。

参考制造业的OLE方针体系能够看到，终究的OLE涉及到三个层面的问题：

1、时刻利用率：在这里相当于测验需求饱和度，能够用测验需求时长/理论上的总工时

2、出产功率：在这里相当于测验产出功率。在这里咱们测验产出是BUG，所以以发现bug的功率作为衡量方针。

3、质量合格率：在这里相当于项目质量，咱们能够用漏测率来表明。

OLE = 时刻利用率 * 出产功率 * （1- 漏测率）

依据以上公式，咱们能够从人员的时刻利用率、测验功率、测验质量三个方向来进行剖析。

3.1.3 方针体系

依据上述剖析，咱们选用GQM办法分解出如下的事务测验人员人效剖析方针体系：

下面是方针的具体阐明：

3.1.4 剖析实例

测验人效数据遭到工程才能、事务代码复杂度、等要素影响。故事务差异较大的团队间不具有可比照性。以下实例以单个事务作为剖析主体，不考虑工程才能视角要素对人效数据的影响。

成果面剖析

首要咱们经过成果面数据也便是直接影响OLE值的三大要素方针的趋势状况来了解当时现状，如下图所示：

饱和度：长时刻安稳在30%左右，阐明均匀每天有将近60%的人力处于不饱和状况，具有较大提高空间。

均匀人天BUG：1，2月份遭到春节前后假期影响，偏低，其他月份安稳在0.8上下。结合饱和度也较为平稳的数据能够判别，该事务需求的bug密度处于较安稳状况。

漏测率：呈现不安稳动摇，和人员饱和度无相关性，阐明人员负载目前没有对测验质量产生影响。

因为人员饱和度过高易导致漏测率的上升，能够长时刻调查以上三个方针帮助团队到达在可接受的漏测率标准下最大的饱和度和单位产出。

进程面剖析

接下来咱们经过进程面不同视角的剖析，来发掘中心问题是什么，需求改进的计划是什么（以下仅以需求和人员视角为例）

• 需求分配视角

  需求依据修改危险大小，能够运用不同的质量保证手法。如低危险需求能够选用研制自测+CI主动化手法保证质量。

  需求分配视角首要回答以下两个问题：

• 测验使命是否选用了最低本钱的的测验手法来完结质量保证作业。

  经过比照终究上线后没有bug的需求占比，和实践需求选用的测验计划能够看到，咱们只有大概20%是实践有bug的，可是选用研制自测办法保证的需求仅占比50-60%。阐明咱们有许多的测验人力消耗在无BUG需求上。

△无bug需求占比

• 需求分配到测验人员的测验使命分配是否均衡，是否有搁置人员和搁置时刻。

经过饱和度在时刻维度和人员维度上的分配散布，能够看到在时刻维度上，存在显着的忙时和闲时，人员维度上存在显着的不均衡状况，且存在0饱和度成员。

△时刻维度饱和度散布

△人员维度饱和度散布（横轴代表饱和度百分比）

• 人员才能视角

人员才能视角首要回答以下问题：

• 是否存在才能缺乏成员

  经过人员粒度的交给需求量以及漏测率的散点图数据能够看到，存在产出少且产出质量差的成员。

△人员交给&漏出状况

改进计划发掘

依据以上进程面剖析，能够看到在需求分配、人员才能层面都有显着的问题，针对某一个具体的问题方针咱们需求发掘具体的改进计划并驱动落地，下面咱们以需求分配维度的时刻均衡度问题为例进行具体剖析拆解。

• 相关剖析

调查人员饱和度散布能够看到，忙时周期和发版周期共同，阐明发版周因为存在批量提测导致人员饱和度提高。为了能够在发版周保证准时交给，事务需求保证有充足的测验人员可用。

△时刻维度饱和度散布

处理时刻维度分配不均衡问题咱们需求做到在忙时能够有充沛的人力资源可用，在闲时能够释放人力资源。因为人员不可能快速添加或削减，所以咱们希望看下是否能够经过在更大的团队规模内进行资源共享来到达以上意图。剖析不同事务的需求饱和度周期散布如下：能够发现不同团队间的忙闲时段是有差异的，如下图A团队在周三最忙而B团队是在周五，阐明以上提议可行。所以针对需求分配的时刻均衡度问题提出改进计划:经过树立多团队间的测验人员池化机制，提高全体饱和度。

△A团队时刻维度饱和度散布

△B团队时刻维度饱和度散布

3.2 正确的干事 – CR进程剖析

3.2.1 剖析方针

CR（CodeReview）是代码方针保证中的重要一环，也是研制日常作业中的一个重要组成部分，咱们希望经过关于CR进程和CR投入产出的状况进行剖析，点评当时CR作业的投入产出状况，驱动CR作业进程改进带来质量和功率的提高。

3.2.2 剖析思路

因为评定对后续质量功率的数据相关性，一是很难立刻获取到，二是获取到后是否有正相关性不可控，受其它要素影响许多，所以暂时不以CR关于质效成果方针的影响为剖析要点，而是假定CR作业以及杰出的CR习惯，能够提高项目质量功率，那么咱们能够经过引领团队提高CR参加度，躲避不好的实践，落地好的实践来改进CR进程提高CR产出。

所以在成果面上，咱们追求的是CR的投入产出比，在进程面上咱们首要需求提高CR的投入度，其次需求重视CR履行进程，辨认好的实践和不好的实践。调研业界好的CR时刻准则，咱们总结了几个中心要素：

• CR评定需求快速响应，防止因为CR导致流程堵塞，一般应当在一个作业日内完结

• 挑选能对你代码做出最全面最准确点评的人为评定者，保证评定质量

• 防止单次提交过多代码，尽可能小的，增量的，完结一个完好功用的提

3.2.3 方针体系

依据上述剖析，咱们选用GQM办法分解出如下的CR剖析方针体系：

下面是部分方针的具体阐明

3.2.4 剖析实例

一般方针数据需求有比照基准，和业界或许和自己前史状况比照才好判别好坏，可是这个事例是首次剖析不是看趋势所以没有前史数据比照，相关方针业界也没有对应的数据发表，所以这里没有选用基线对照的办法点评。

成果面剖析

首要咱们经过成果面方针状况，来了解CR现状，判别是否需求改进以及哪些团队需求要点改进，如下图所示能够看到如下定论：

• 70%的团队有用评定数较小，且这70%的团队内有许多团队均匀CR耗时超越较高，存在高投入低产呈现象，需求改进。

• 当时单有用谈论本钱和有用CR率呈现必定的负相关性。

  

进程面剖析

接下来咱们经过四个视点的进程面剖析，来发掘中心问题是什么，需求改进的计划是什么。

△评定进程标准状况

首要从评定提交和评定进程标准状况来剖析，能够看到上面两张图所示数据：

• 提交视点：单次提交大于400行的占比占比12%，这部分提交不利于评定人员快速评定发现问题

• 评定进程：

• 秒过率在16%以上且有上扬趋势，阐明存在许多”走过场”的CR，只是为了代码合入操作评定经过，并未实践评定。这种状况完全没有产出，而且消耗的必定的流程本钱

• 自评率维持在5%左右，尽管占比不高，可是这类CR和秒过相似，都是为了代码合入而走的流程，需求优化

• 24小时以上完结率8%左右，无显着问题

△人员分配是否合理

接着从人员分配视点来看是否合理：

• 参加度：从参加度上看保持在40%左右，阐明有许多的研制同学是没有参加到CR作业，这不利于技能讨论气氛的树立和知识沟通，需求提高。

• 饱和度：饱和度长时刻处于10-15%之间，阐明CR作业当时关于咱们来说不是一个高频作业，不会构成太大负担。

• 职级散布：从职级散布来看，许多的CR是由中级工程师来完结的，高级工程师作为经验丰富能够给出更多有用主张的团体人均评定量较低，能够结合项目重要度合理分配更多CR使命。

改进计划发掘

依据以上进程面剖析，能够看到在评定提交、履行以及人员分配视角咱们都有需求提高和改进的方针，那针对某一个具体的方针改进怎么发掘具体的改进计划并驱动落地呢？下面咱们以秒过率为例进行具体剖析拆解。

下钻剖析

为了进一步发现问题，咱们能够针对方针进行下钻剖析，如下图：

△依照部分维度下钻

△依照人员维度下钻（右）

从部分维度下钻看秒过率数据，能够看到 部分1、部分6、部分8三个部分的秒过率大于20%，是一切部分内最高的，能够将这个比照数据经过剖析陈述的形式推送给对应部分担任人进行改进。部分维度能够进一步下钻到人员维度，给部分担任人供给秒过率反常高的人员信息，作为改进的抓手推动具体的优化。

相关剖析

除了从不同维度下钻找到满意细粒度的，可履行层面的优化点，还能够经过相关剖析的办法剖析方针方针遭到哪些要素的影响，经过相关要素剖析来拟定更合理的优化计划细则。

△与职级相关

从职级相关度数据能够看出，跟着职级的提高，秒过率越低，许多秒过发生在初级别人员互评场景，所以咱们能够从评定分配优化以及拟定CR实践标准并向初级别人员宣贯的办法提高履行标准度。

从秒过率和代码改变行量的相关数据剖析，并未呈现代码行越多秒过率越低的状况（如果都是仔细评定的话，改动越大花费时刻越长越不会秒过），阐明当时的许多秒过评定确实是无脑过单，并不是代码改动小评定速度快。

针对不同反常现象具体数据进行细化剖析原因，依据原因分类别离拟定优化计划。举例如下：

代码更改量大可是秒过

• 未查看代码就直接过单：能够经过在CR东西链上添加友谊提示以及快捷评定符号的办法，在下降CR本钱的一起及时提示咱们遵守标准，下降此类走过场行为。

• 装备改动/细小改动不需求细看：提高CR提交主动化扫描才能，针对改变能主动辨认改变类型和危险程度，关于低危险CR可主动经过无需人工介入，下降CR本钱。

针对进程面剖析中说到的各个需求优化的方针，选用上述下钻剖析、相关剖析、相关性剖析等办法，就能够得出不同方针不合理的原因、进而找到应该由谁来履行改进，以及具体的改进内容，然后实在的驱动履行落地。

3.3 可继续的顺利交给 – 流程瓶颈剖析

3.3.1 剖析方针

经过事务流程大局视角，调查并剖析研制测验周期各环节存在的瓶颈点和根因，驱动瓶颈优化带来全体功率的提高。

3.3.2 剖析思路

考虑到服务端和APP端的交给流程存在差异，分两个事务类型切分不同的流程阶段来剖析。

• 首要经过全流程阶段透视的办法，发掘流程中的显着瓶颈点。瓶颈指在整个项目流程中限制产出的各种要素，一旦呈现瓶颈，从阶段数据上有以下两种现象，在点评初期，能够要点重视等候耗时。

• 存在较长等候周期

• 某个阶段耗时过长

  “等候”贯穿于整个需求交给周期里，以明线（绿色）和暗线（灰色）为两种办法存在，如下图，可经过核算各阶段耗时散布进行瓶颈辨认：

  明线：具有清晰的时刻起止点，可被清晰衡量，一般原因往往是人力层面的问题。

  暗线：暂无清晰的时刻起止点，原因复杂。

• 针对第一步找出的显着瓶颈点，进行归因剖析，驱动实践落地改进

3.3.3 方针体系

下面是部分方针的具体阐明：

上图部分方针是复合核算方针，如需求复杂度、主动化才能等，依据多个根底方针核算，可进一步细化发掘，此处未一一罗列。因为各维度方针过多，上图首要体现剖析的5大维度，并未列全方针。

3.3.4 剖析实例

成果面剖析

首要经过等候耗时占比和各阶段耗时占比来了解现状，找到top的等候耗时环节：

• 等候耗时占比：在20%左右动摇，近期占比有所回落，有较大优化空间。

• 各环节等候/耗时占比：能够看到等候耗时会集在集成等候、测验等候、上车等候三个阶段。

  

进程面剖析

接下来咱们从上面列出的影响维度来剖析，关于测验等候现象进行归因逻辑树整理如下：

篇幅所限下面以人力缺乏为例进行细化剖析：

• 事务测验人员产能是否满意

假定每个测验人员的产能相同，每天能完结的需求个数为X，每个版别的测验阶段周期为Y天，每个版别的需求量为Z。

以上三个值的估算逻辑如下：

人均产能：取前史上测验饱和度90%以上的人天数据核算人天吞吐作为人均产能。

测验周期：依照事务版别周期的30%时刻核算

版别需求量：因为每个版别的需求量是有动摇的，所以取前史上一切版别的80分位需求数为参考核算，偶尔超出的部分能够经过暂时借调人员来进行补充。

示例事务 X * Y > Z 阐明，测验产能有富余。

• 事务测验分配是否均衡

从时刻和人员两个维度，来看事务版别人力运用的均衡性，如下图：

时刻维度：存在显着的提测会集挤兑现象，11月14日的提丈量占版别总量的42%。

人员维度：人员负载和产出存在较大差异，负载最高的人员承担了版别40%的需求，最低的仅3%，高负载人员的测验等候耗时较高。

△时刻维度提测和测验吞吐状况

△人员均衡状况

• 事务测验是否存在人员单点瓶颈状况（某些类型的需求仅固定人员能担任，导致相关使命多的时候堵塞）

  经过前史数据，核算不同事务方向/代码模块的需求的测验人员散布，看从前测验过某个事务方向/代码模块的人数占事务总人数的占比，如下：

  能够看到全体散布较均匀，未呈现显着单点瓶颈

改进计划发掘

依据以上进程面剖析，能够看到人员层面在时刻和人员分配上存在较大均衡度问题。下面以时刻维度分配不均衡为例进行改进计划发掘。

需求提测时刻过于会集，可能有以下几方面原因：

1、版别计划便是这样拟定的

2、研制估点误差较大，较多需求都堆积到deadline提测

3、暂时刺进需求较多或需求调整过多

依照以上3个方向进行进一步细化剖析如下：

从以上数据可看出，导致时刻维度上提测挤兑现象的首要原因是暂时需求刺进较多、有提测delay，且这两类问题会集在10、11两日内呈现，所以针对该问题从暂时需求管控以及准时提测率两方面改进。

暂时需求办理流程进行优化:

1、暂时需求刺进需求有准入机制

2、暂时需求刺进后需求置换等量的暂未开端开发的低优需求移出

3、版别暂时刺进设定deadline日期，deadline后不允许再刺进

4、暂时需求占比作为长时刻衡量方针，定时发表数据，驱动改进

提测Delay是由多种原因导致的，针对提测delay现象的优化，需求进一步的细化剖析，这里就不展开了。

04 数字化体系工程完结

4.1 技能应战

跟着数字化剖析场景的拓展和逐步深入，关于数据的丰富性、时效性以及数据剖析的功率都有更高的诉求，数字化技能层面面临着以下几个方面的应战：

• 研制全进程方针收集和办理带来的数据收集、存储和保护本钱剧增，一起高速增加的数据量和灵活多变的查询诉求也给数据查询功能带来了高应战。

• 个性化剖析场景诉求剧增，可是具有数据剖析才能的团队成员有限，剖析人力和效能难以满意事务数据剖析诉求。

• 数据剖析定论依托各层级人员下发，体系不具有分发到具体履行人员的才能，难以主动完结改进作用收回。

4.2 具体计划

为了处理上面说到的问题，咱们从以下三个方面进行建造：

• 树立低本钱的数据收集、清洗、存储、办理计划，供给高功能的查询。

• 树立一套能够经过装备化的办法完结用户重视方针的智能剖析，给出剖析定论、主张的体系，到达可规模化服务的作用。

• 面向的不同的用户，供给不同场景下的产品化才能，到达剖析定论有用触达和作用收回。

全体技能架构规划如下：

底层数仓：统一数仓、装备化的数据收集才能、数据分层规划、高功能的数据查询服务

决议计划引擎:

• 元数据：供给，表、字段、方针等根底元数据主动化收集，结构化存储，以及查询才能，供给方针元数据的增删改查才能。

• 算法中心：供给对单方针、多方针的常用数据剖析算法才能，如趋势剖析、散布剖析、反常辨认等。

• 模型办理：完结依据模型装备调用剖析服务获取剖析数据，并存储剖析成果，生成可视化剖析陈述，供给模型成果数据查询服务。

• 触达：与内部多体系打通，数字化剖分出的危险问题可经过触发服务生成待跟进使命提示到对应担任人，驱动闭环。

服务场景：

• 事务担任人：供给具体的数字化剖析陈述，包含问题剖析和改进提案。

• 一线经理：供给个性化的主动确诊陈述、在线化报表以及数据问题快速定位才能。

• 一线职工：供给反常问题告诉、闭环等才能。

  

4.3 主动剖析事例

4.3.1 新建剖析模型

1、创立新的剖析模型

2、新建剖析战略，挑选战略类型以及需求剖析的方针

3、装备要剖析的数据规模，规模值能够选用动态参数的形式装备

4、装备要剖析的维度（示例是趋势剖析，所以有主维度装备）

4.3.2 剖析陈述

模型创立后会主动生成一个模型对应的剖析陈述页面，如下：

• 过滤条件依靠模型装备内的动态参数生成，可在页面内填入不同的值，获取不同数据规模的剖析成果。

• 依据战略装备生成对应的方针图表以及根底数据解读。

05 总结

以上咱们从效能剖析全体思路、实践事例、技能完结介绍了咱们是怎么逐步构成依据价值的数字化决议计划体系，经过上面介绍能够了解到：

1、影响研制效能的三个中心要素：做正确的（高价值的）事、正确地干事、可继续顺利交给。

2、事务测验人员人效剖析：人员需求饱和度缺乏，其间一个原因是需求分配不均衡，能够经过人员池化的办法提高人效。

3、CR进程剖析：CR作业存在高投入低产呈现象，其间一个原因因为CR履行中存在许多秒过现象，能够经过CR东西链优化进行改进。

4、瓶颈剖析：全周期中存在不少的纯等候耗时，其间测验等候占比较高，其间的一个原因是暂时需求刺进多，导致短时刻内会集提测呈现挤兑，能够经过暂时需求办理机制优化进行改进。

5、数字化体系工程完结：建立具有数字化智能确诊决议计划才能的数字化渠道的技能完结思路。

效能数字化作业能够帮助团队构成依据数字剖析的决议计划体系，经过数据的确诊、归因，发掘出问题原因并推荐改进计划来影响决议计划，驱动真实的价值到达。

06 展望

数字化剖析的中心是剖析数据的齐备性、有用性和依据研制效能实质状况下场景发掘数字化，咱们先需求有数据才能进行剖析改进，而当时研制进程中仍是有许多作业是未留痕，或许因为依靠人工操作留痕导致的数据不准确问题。后续需求经过继续性的作业进程的在线化，以及流程主动化建造提高数据本身的丰富度和准确度，让数字化剖析在更多场景发挥作用。

——END——

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