使用适当的指标进行数据渠道决策。
依赖数据往往使大多数决策是客观的而不是主观的。
但是从人的角度收集和分析数据有其自身的挑战。
为什么要度量工程生产力
业务的大规模发展，需要增加额外的人员，也可以通过提高每个人的生产力来解决。那么我们就要学会如何提供工程师的工作效率。要做到这一点，我们需要了解是什么让他们高效，识别在我们的工程过程中低效的地方，并修复识别出的问题，然后我们将根据需要重复这个循环，进行持续改进。
我们要高效的提高的工程师的生产力，提高的生产力的成本必须小于提供的生产力。
鉴别：它值得被度量吗？
度量工程师的生产力之前，我们要知道什么时候一个指标是值得度量的。
度量本身很昂贵：它需要人度量工作流程，分析结果，并将结果发布给公司的其他部门。
度量本身也很繁琐，可能减缓了工程组织的其他工作。
即使度量并不缓慢，但是跟踪过程中可能会改变工程师的行为，可能会掩盖潜在问题。
我们从以下方面考虑一个指标是否值得度量：
你期待什么结果，为什么？
如果数据支持的预期结果，将采取什么行动？
如果我们得到一个负面的结果，会采取适当的行动吗？
谁将决定对结果采取行动，他们将何时采取行动?
通过询问这些问题，我们发现，在很多情况下，做度量是不值得的。
有很多好的理由不去度量工具或者流程对生产力的影响：
现在你无力变更流程或者工具。
任何结果不久都会因为其他因素而无效。
结果将仅用作虚荣心指标，以支持你无论如何都要的事情。
仅有的度量指标不够精准，不足以度量问题，而且可能会与其他因素混淆
当成功度量软件过程时，并不是着手去证明一个假设正确或者不正确；成功意味给利益相关人决策所需的数据。如果利益相关人不使用数据，那么项目常常是失败的。
只有当基于度量结果能够做出具体的决策时，我们才应该去度量软件的过程。
根据目标和信号来选择有意义的指标
我们可以使用“目标/信号/指标”框架来指导指标创建：
目标：期望达到的结果。它的措辞是用来表达你想了解的较高层次上的东西，而且它不应该指定某种具体的度量指标。
信号：用来判断我们是否已经得到了最终结果的东西。信号是我们想要度量的东西，但是它本身很可能无法直接度量。
指标：信号的处理。这是我们事实上可以度量的东西。它可能不算是非常理想的衡量标准，但是我们认为它已经足够接近了。
要防止“路灯效应”：如果你去亮的地方找你想要的东西，那你可能找错了地方。
如果只是用那些我们易于理解且易于度量的指标，而不管这些指标是否适合我们的的需求时，就会出现这种情况。
我们要考虑哪些指标是真正能帮助我们实现目标的，而不是简单的考虑我们有什么现成的指标。
我们要在度量前，提出适当的度量指标集合，并制定一些有原则的方法，从而帮助避免指标蔓延和指标偏差。
GSM向我们展示度量覆盖到了哪些地方，哪些地方没有覆盖到。
重要的是保持可追溯性。对于每个度量指标，我们应该能够追溯到它要充当代理的信号，以及它试图度量的指标。这样可以确保我们指导我们要度量哪些指标以及为什么要度量它们。
目标
应该是按照所期望的特征来撰写的，同时不参与任何度量指标。这些目标本身是不可测量的，但是一套好的目标是每个人着手于信号和度量之间都可以达成一致的。
我们首先要有一套正确的度量目标。
信号
就是让我们知道是否已经实现了目标的。
指标
是我们最终决定如何测量信号的地方。指标本身并不是信号，他们是作为信号的可度量代理。既让他们是代理，就可能并不是完美的。
使用数据验证指标
定量指标是很有用的，因为它们具有规模性。
采取行动并跟踪结果
标签：生产力,结果,指标,信号,随笔,我们,度量 来源： https://www.cnblogs.com/use-D/p/16418068.html
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