01.引言
在之前的一系列文章中,我們已經深入地探討了研發效能洞察的重要性,并介紹了幾種常用的度量分析方法。然而在度量實踐的過程中,僅僅依靠理論框架是不夠的,我們還需要將這些理論與企業的實際情況相結合。在這個過程中,企業常常面臨著各種問題:比如,難以采集分散在多個系統中的關鍵數據;難以滿足業務發展中頻繁調整指標的需求以及難以對不同部門的數據權限進行隔離等。
因此,我們需要一個度量平臺,它能夠自動采集多個系統的數據,可以通過配置的方式快速修改指標,并且能夠實現精細化的權限控制等。在本章中,我們將詳細地描述效能洞察的建設過程,并進一步討論在實施效能度量中常見的問題,以幫助大家更好地了解一個良好的度量平臺所需具備的關鍵能力及其背后的原因,為企業提供一個全面了解和合理運用效能度量平臺的指南。
02.度量建設的常見步驟
首先,我們來詳細了解一下度量建設的常見步驟。
1)需求調研階段
在這一階段,我們需要了解用戶的原始度量訴求以及度量目標,并與客戶溝通是否已有所需度量的指標清單。若客戶對度量需求的概念較為模糊,暫不清楚如何開始度量體系的建設,我們可以按照指標拆解方法進行梳理和引導。最終,需要輸出一份詳細的指標清單文檔。該指標清單通常應包含以下關鍵內容:
2)數據處理階段
在需求調研階段輸出的指標清單中,已明確說明了每個指標的數據來源系統、取數邏輯以及必要字段等。我們將根據這些信息,對需要度量的相關數據進行清洗和加工,最終形成數據模型,并將這些模型統一存放在數據倉庫中。
3)數據展示階段
不同圖表類型有著不同的表達側重點,選擇合適的圖表類型能夠更為精確地傳達數據信息。我們需要確定每個指標的展示方式,并最終將這些指標分組展示在儀表盤中。
4)權限控制階段
數據是重要的資產,對其進行權限控制可以防止敏感數據泄露或濫用。此外,通過權限控制,可以對數據進行分組管理,讓不同用戶聚焦自己關注的數據。
03.企業度量建設可能會遇到的痛點和解決方案
下面介紹度量建設步驟中,企業可能會遇到的痛點以及解決辦法。
1)數據獲取階段的痛點
例子:某企業設有大數據部門,該部門主要負責存儲和處理數據,數據存放在Hive大數據倉庫中。隨后,該企業建立了DevOps平臺來支持研發過程。由于DevOps平臺產生的數據業務特性較強,因此由專門的業務部門自行存放,并將此部分研發過程數據存放在了Doris大數據倉庫中。同時,該企業還使用了多個自建的第三方系統,如測試管理平臺和代碼倉庫等,數據分散存儲在不同系統中。
該企業面臨的痛點:
對度量系統提出的需求:
為解決企業在度量數據獲取方面的潛在痛點,度量系統需要具備以下能力:
2)數據處理階段的痛點
例子:某企業基于原始業務數據庫數據(MySQL)進行取數和建模,由于缺乏建模思維,僅僅對原始庫表數據進行原樣存儲。這導致一旦新功能上線并改動庫表結構,就容易引發指標展示異常。同時,由于數據存儲在MySQL中,受限于其數據讀取性能,指標展示速度緩慢。當有多個用戶同時訪問指標時,頁面經常卡頓,導致無法正常打開。此外,使用原始庫表提供數據,受限于業務,模型的通用性很差,大部分指標都需要生成新的數據表再提供數據。
該企業面臨的痛點:
對度量系統提出的要求:
為解決企業在度量數據處理方面的潛在痛點,度量系統需要具備以下能力:
3)權限管控階段的痛點
例子:某大型擁有眾多企業部門和人員,其中包括部分外包人。集團希望對部分敏感數據進行權限管控,確保這些數據僅對關鍵崗位開放。然而,受限于當前系統的功能,權限只能控制到菜單級別。這導致不同部門間數據可以互通,A部門能夠看到B部門的關鍵數據。此外,由于部門人員眾多,每次發生人員部門變更,都需要重新調整權限設置,這不僅耗時費力,而且配置的權限還容易出錯。
該企業面臨的痛點:
對度量系統提出的要求:
為解決企業在度量數據處理方面的潛在痛點,度量系統需要具備以下能力:
4)數據呈現階段的痛點
例子:某企業通過定開方式產出指標,需要耗費大量的研發資源做定開,大量度量需求堆積,業務數據得不到及時驗證,導致業務部門對長交付周期感到不滿,而研發則常感排期緊張,時間不夠用。此外,業務需求頻繁調整,每次調整后都需要重新處理數據處理并修改接口。代碼修改完成后,還需等待發布窗口進行部署,無法實現無感更新,導致上線出錯率高,且錯誤內容難以及時修正。
該企業面臨的痛點:
對度量系統提出的要求:
為解決企業在度量數據處理方面的潛在痛點,度量系統需要具備以下能力:
04.總結
通過上述說明,我們了解到優秀的度量平臺需要具備以下核心能力,這些能力也可作為企業在選擇度量平臺時的參考依據。
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