敏捷指标分析
2024-05-16 11:53:51 0 举报
敏捷指标分析是一种用于评估和改进软件开发过程的方法，它主要关注团队的生产力、质量、客户满意度和持续改进能力。分析过程中通常会涉及多种指标，如工作量、周期时间、缺陷密度、代码覆盖率等。这些指标可以帮助团队了解他们的表现，发现瓶颈和问题，并采取相应的措施来提高效率和交付质量。敏捷指标分析的关键在于持续监控和调整，以实现持续改进和优化。常见的敏捷指标分析工具包括JIRA、Azure DevOps、GitLab等，它们可以帮助团队更有效地进行指标收集、分析和报告。
作者其他创作
大纲/内容
处理中
分析能力
圈复杂度、重复度
服务对象
线下缺陷密度
研发效能度量指标-分类
持续集成红灯修复时长
需求评审时长
代码仓库
结果产出 > 工作输出
。。。
变更前置时间（代码提交到部署）
部署频率
开发
构建成功率
T+0实时数据
成熟度分析
研发效能度量的落地实践-度量系统实现
部署发布时长
缺陷密度
运维
线下缺陷数量
故障恢复时间
部署回滚率
・故障恢复时间
研发部门技术负责人
代码
需求数量
实时处理能力
需求状态分布
交付能力卓越工程能力，持续交付
信息定制推送
流程分析
自动化测试通过率
代码题测成功率
需求评审通过率
代码提交/提交频率
故障间隔时间
待验收
代码库数量
验收通过
需求阶段停留时长
交付效率端到端快速、尽早交付
部署
交付吞吐量
代码扫描
多维度自定义统计
部署次数
・缺陷库存
缺陷状态分布
基础层
・交付吞吐量
BU管理者
项目成本
数据分层定义
敏捷协作
部门维度/版本维度
需求变更率
需求个阶段平均停留时长
线索关联跳转
开发交付周期
项目质量
・开发交付周期
结果指标
全局指标 > 局部指标
任意层级定位
代码评审通过率
・发布频率
构建频率
・线上缺陷密度
部署时长
自定义模版
需求
缺陷解决率
待受理
自动化测试覆盖率
研发效能度量指标
发布
业务规划人员
工程师画像
交付质量端到端高质量交付
更多系统
研发部门机构负责人
验收处理时长
版本管理
产品经理
需求价值达成率
代码提交数量
构建时长
・上线成功率
缺陷管理
测试
AI BI能力
数据关联能力
用例测试通过率
数据关联分析
数据源
效能度量门户
代码提交频率
测试时长
数据预处理
代码提交量
项目进度
自动测试执行时长
代码评审覆盖率
智能建议
・需求交付周期
需求交付周期
线上缺陷密度
研发排期时长
单元测试覆盖率
项目
过程指标
效能分析
故障检测时间
项目工时
项目经理
・发布前置时间
研发效能度量的落地实践-度量指标全景图
项目管理
指标项
指标解读
备注
单位
从需求提出，到完成开发、测试、上线，最终验收通过的时间周期
反映整个团队（包含业务、产品、开发、测试、运维等职能）对客户问提或业务机会的交付速度，依赖整个组织各职能和部门的协调一致和紧密协作
天
从需求被研发团队确认，到完成开发、测试、达到可上线状态的时间周期
反映研发技术团队的交付速度，依赖需求的拆分和管理，开发团队的分工协助
交付吞吐率
统计周期内交付的需求个数/统计周期
单位时间交付的需求个数，需求颗粒度要保持一定规则，避免需求大小不统一导致的数据偏差
个/天
缺陷库存
内建质量，统计研发过程中的缺陷情况
整个开发过程中控制缺陷库存量，让产品始终处于接近可发布状态，奠定持续交付的基础
个
统计周期内线上或单个版本严重级别Bug数量/需求个数
严重级别Bug定义：P0和P1级别缺陷；维度一：按照月度和责任团队统计，按照月度收集严重级别的缺陷分类汇总到责任团队维度二：按照版本统计，按照版本收集严重级别的缺陷数量除以统计的版本需求个数
个/百分比
线上系统和应用发生故障，多久可以进行恢复
求和（故障恢复时间-故障发现时间）/问题个数
分钟
上线成功率
上线部署的成功率
上线成功次数（上线成功+上线关闭）/上线总次数（上线成功+上线关闭+上线失败）
百分比
发布频率
单位时间内的有效发布次数
团队对外响应的速度不会大于其发布频率，发布频率约束了团队对外影响和价值的流动速度
次
发布前置时间
代码提交到功能上线的时间长
反映了团队工程技术能力，依赖交付过程中高度自动化以及架构支撑能力
小时
统计分析层
需求分析时长
应用性能
需求交付吞吐量
需求颗粒度
业务部门机构负责人
缺陷解决时长
系统可用性
流水线
代码扫描问题数
移动端
测试用例数量
部署发布
资源利用率
数据分层能力
提交验收时长
表现层
自定义能力
预警预测
开发时长
事件管理
测试管理
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