年终总结 | 怎样复盘项目/团队表现?

小逸-学习中 2022-01-24 20:59:56

之前我们聊了如何在年终节点辨别高效能人才,以及如何投资高效能人才,以带动团队整体的效能提升。在这篇文章里,我们把视线抬高,聊一聊项目及团队级的复盘。

在开始前,先讨论一个问题:如何理解复盘?

我们认为,复盘并不只是单向汇报、向上管理,而是集结了反思聚合、重点讨论、经验交流、规划拆解的多步骤过程。每个级别的研发管理者,都需要在不同组织粒度上承担主导复盘、输出思考、整合经验的责任。

以下内容介绍了项目/团队复盘的几个方向,希望能给正在为年终总结挠头的你提供参考。

纵向对比,了解效能趋势

首先,可以对比分析项目/团队本年度与过去几个年度的效率及质量数据,观察整体及平均值同比变化,对比预期目标是否实现。进一步可以按照部门、团队、项目下钻,定位差异主要产生的主体。

 

其次,可以按照阶段进行分解,观察整体及平均效能在本年度的趋势。

一方面,趋势图能够反映效能表现的波动性。以效率为例,趋势图能直观展示不同阶段效率分层的现象,结合更细粒度的箱线图,可以进一步辨别波动存在的根因,从而解决导致忙闲不均的系统性问题。

另一方面,如果本年度推行了具体的效能改进措施,趋势图能够帮助团队复盘这些措施的效果如何,促进团队间的交流学习。

 

如同张乐老师的文章所说,研发效能的提升需要实验思维,不断检视、反思、检讨所采用的实践,哪些实践的确有效,哪些实践效果不大,哪些实践方向正确但因执行不到位所以效果才不及预期,进而找到最适合团队的效能实践。

有限横向对比,建立基线

全局复盘的场景下,难免有冲动把所有的团队/项目全拉出来做比较 —— 听起来简单公正,但需要小心避开陷阱,才能使横向对比发挥应有作用。

 

首先,研发管理者需要意识到团队/项目的阶段、业务特性、规模、人力结构等特征存在差异,一刀切的横向对比可能并不公平,反而影响研发团队士气。建议做横向对比前,先匹配团队/项目特征,并检验数据上是否可比,避免横向对比过度泛化。

在横向对比行业效能指标,特征信息相对较少的情况下,也需要尽量匹配业务特性、规模、语言等特征,保障行业参考值的有效性。

其次,横向对比的主要目的应是建立工程能力基线,为后续改进提供参考。由于这个基线一般是平均值,一线管理者可以更进一步拆分不同岗位、职级能力基线值,并作为下一年度项目预估的参考。

结合工时数据分析

如果研发团队有记录工时相关数据,这类指标也可以提供有趣的信息。但在纳入分析前,建议明确分析工时的目的:如果将工时作为考核指标之一,那么有可能给开发者传递不恰当的信息,变相鼓励他们多坐办公室,而非高效地完成工作。

开发者的时间可以理解为研发团队的资源投入。综合分析资源投入(工时)与产出情况(效率),可以帮助研发管理者盘点人力负载与缺口,辅助规划下一年度的人才选用育留。

一方面,可以从部门、团队、项目等不同视角进行下钻分析,并结合特征评估是否合理;另一方面,可以按照岗位、职级等特征做聚类分析,观察是否存在集聚现象。

一线管理者则可以更细粒度地分析工时及产出的分布情况:开发者有多少时间是投入在会议中?加班情况是否严重?团队成员是否在超负荷工作?写代码的时间中,有多少是服务于新功能开发或性能优化,有多少是在救火解 bug?产出分布与工时分布是否匹配?是否有开发者参与过多项目,因而在切换上投入大量时间的情况?开发者的产出分布是否均衡合理?(上一篇内容也提到,少数开发者贡献了大部分产出,这一现象是常见的,但仍应控制在合理范围内。)

 

如果数据反映研发团队正在众多 bug 之间疲于奔命,那么年终正是复盘案例、交流经验并制定改进规划的好时机。

基于项目特性,有侧重地关注质量

在任何时候,研发团队选取北极星指标后,都需要设计护栏指标,避免某些有害的“数据增长”带来错误信号,质量便常常是重要的护栏指标。

但需要注意,度量与改进都有成本,难以面面俱到。因此,建议基于项目阶段与业务特性,有侧重地选取质量指标。例如:

  • 当项目处于高活跃度的增长期,建议关注重点问题率及代码复用度,以便及时解决关键风险,并预防增长期的风险蔓延
  • 当项目业务逻辑复杂时,建议关注测试覆盖度与模块性,合理拆分解耦模块将有助于复杂项目的维护
  • 当项目进入维护或重构阶段,建议以遗留代码的圈复杂度指标作为质量提升的切入点,同时也通过模块性指标评估架构合理性
  • 人员流动性较大,或需要被其他团队使用的项目,则需要额外留意代码的注释覆盖度

以上的质量指标侧重编码阶段的软件工程质量。结合软件研发的其他阶段,例如测试缺陷与发版后事故指标,选取重点关注项目,进行质量问题的回溯与相关性分析,能带来更加丰富的洞察。

明确各个项目的质升需求,针对性地进行复盘,并基于数据制定下一年度提升计划。这能帮助研发团队集中力量解决关键问题,达到质效协同提升,而不是被过度敏感的质量监测牵扯过多精力。

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