4 mejores prácticas para métricas de ingeniería
Muchos gerentes están de acuerdo en que profundizar en los datos del flujo de trabajo de ingeniería puede parecer invasivo. Al mismo tiempo, muchos ingenieros son naturalmente escépticos con respecto a las métricas y las malinterpretan como una forma de monitorear o microgestionar la salida. En la mayoría de los casos, esto suele deberse a que los datos en sí mismos se malinterpretan o se manejan mal, o los tipos de datos simplemente no revelan la verdad general. La clave para mantener la confianza en su equipo y desarrollar un mayor sentido de autonomía no es si tiene acceso a los datos, sino cómo los usa.
arrozSimplifique procesos humanos complejos No es fácil, y no siempre es preciso. Aún así, con una aplicación cuidadosa y las herramientas adecuadas, los líderes de ingeniería pueden usar métricas de ingeniería para aumentar la eficiencia, crear una cultura de trabajo positiva y establecer prioridades claras. Estos datos pueden proporcionar una base concreta para conversaciones productivas y ayudar a los equipos de ingeniería a maximizar su impacto.
Estas son algunas de las mejores prácticas para usar los datos de manera transparente y constructiva.
1. Mejores métricas son solo el comienzo
Las buenas métricas se basan en mediciones objetivas. Pueden evaluar con precisión la línea de base de su equipo, medir el progreso del equipo y del proyecto y realizar un seguimiento del estado del proceso a lo largo del tiempo.También le permiten configurar Objetivos factibles para los desarrolladores de software Y empuja a tu equipo a tener un buen desempeño.
Sin embargo, «objetivo» no es lo mismo que «bueno». Las líneas de código (LOC) son una métrica objetiva. También es una forma deficiente de cuantificar las contribuciones de los desarrolladores, midiendo la cantidad en lugar de la calidad o el impacto.
Además, no todas las métricas objetivas son igualmente útiles para todos los equipos y situaciones. Los líderes que buscan aumentar la eficiencia pueden desear realizar un seguimiento de las métricas de velocidad, como el tiempo de ciclo. Por el contrario, aquellos que buscan optimizar la colaboración pueden buscar métricas de revisión de código, como la velocidad de revisión o el tiempo del ciclo de revisión. También es útil observar métricas complementarias, por ejemplo, medidas de velocidad y calidad, para asegurarse de no afectar una cuando intenta mejorar la otra.
2. Uso responsable de los datos
Es importante ser transparente, abierto y constructivo al utilizar los datos. Su equipo debe comprender qué y por qué está midiendo, y quién puede ver qué datos. Desea involucrar a su equipo en discusiones sobre qué medir y qué lograr.
Si los datos no cumplen con las expectativas o generan inquietudes, es importante trabajar con su equipo para comprender los puntos débiles, abordarlos y crear resultados positivos. Los datos nunca deben utilizarse como base para medidas punitivas. Es importante que los miembros del equipo se sientan seguros analizando y aprendiendo de los problemas, en lugar de preocuparse por ser castigados si no logran alcanzar un número arbitrario.
3. Añade siempre contexto
Las mediciones solo cuentan una parte de la historia, y todos los datos siempre deben ponerse en contexto. Si una métrica dada se está moviendo en una dirección preocupante, es fundamental hablar con su equipo y determinar por qué. Puede haber una buena razón, y si no, conocer la causa raíz facilitará la resolución de problemas.
Por ejemplo, uno de nuestros líderes de equipo notó que ella desarrollador remoto Los tiempos de ciclo son mucho más altos que sus contrapartes presenciales. Con solo mirar esa métrica, es fácil asumir que los desarrolladores remotos necesitan ponerse al día o mejorar. Sin embargo, a medida que emerge más contexto, surge una verdad muy diferente. Durante las sesiones de asesoramiento uno a uno, aprendió que las solicitudes de extracción inusualmente grandes eran el verdadero problema. Los desarrolladores remotos no estaban empantanados ni tenían una carga de trabajo reducida: simplemente no estaban alineados con las mejores prácticas del equipo con respecto al tamaño de relaciones públicas.
4. Dejando la culpa a un lado
Las métricas le brindan información sobre el trabajo, no sobre los propios desarrolladores. Un ingeniero que avanza lentamente en un proyecto puede tener dificultades, pero también puede estar resolviendo un problema complicado que requiere una consideración cuidadosa. Los indicadores principales son bengalas: permiten que los líderes de ingeniería sepan cuándo existe un riesgo o algo que vale la pena investigar. Dichos datos se pueden usar para impulsar conversaciones y decisiones, lo que permite a los líderes proporcionar comentarios significativos y procesables basados en una comprensión objetiva de lo que está sucediendo.
los datos son importantes
Los datos de ingeniería pueden revelar mucho sobre la salud y la eficiencia del proceso de desarrollo de software. Le ayuda a guiar a su equipo, evaluar el progreso e intervenir antes de que los pequeños problemas se conviertan en grandes problemas. Pero para beneficiarse de los datos de ingeniería, debe usarlos de manera responsable. Como líder, su éxito no se mide por su rendimiento individual, sino por la salud de su equipo y su colaboración. Los datos ganan cuando pueden mejorar o satisfacer las necesidades del equipo. Elija utilizar los datos para empoderar, motivar e inspirar el desarrollo profesional.