如何设计研发效能数据中台？有哪些挑战？

研发效能数据中台，将是未来技术组织重要的数据资产，用于快速盘点现状、趋势、目标差距并共享基于数据的共识。本文总结近年来构建研发效能数据平台的实践思想，以供参考。

01 研发效能数据中台的定义？与DevOps平台有何不同？

眼下，众多与研发相关的平台都被冠以“效能平台”，包括项目管理类、研发管理类、测试集成类、构建部署类……也有一些全包含的大而全的“研发效能”平台，以阿里云DevOps企业研发效能整体架构图为例：

效能的定义到底是什么？我们看看管理效能：管理效率、效果、效益的综合反映；工业中的能效管理：对用能系统的采集、显示、分析、诊断、控制和优化管理。效能，是作为某种结果的衡量尺度。而以上众多的“研发效能平台”，更准确地说，是研发基础设施平台

DevOps平台是持续集成、持续测试面向持续部署的延伸，它意在平滑开发面向生产部署的环节，缩短部署前置时间，也并非衡量研发产出结果的”效能平台“。

02 搭建研发效能数据中台，需要解决哪些挑战？

当技术组织有了“衡量尺度”的需求时，效能平台就应运而生。但是，每个团队、产品都有其特点，很难用统一的评价标准说服团队接受。以持续集成成熟度为例，自动化测试评分一项，打出来后就有很多团队表示“不服”：

• 比如有的团队说，我们的测试执行时长是高了些，但那是因为我们测试做的充分，测试覆盖率高啊，能和那些只有少量自动化测试的团队比？
• 还有的团队说，我们的测试失败率是很高，但是我们是挂在流水线上跑的啊，如果我们也像别的团队一样，每次检查就先在本地跑通了再挂上去，为了评分而测试有意义吗？

对效能本身而言，应用开发型团队，和数据类团队也不一样。应用开发追求的是尽可能及时、快速地发布上线，而数据类团队需要对上下游进行精细的接口设计、验证和业务确认，重在数据的准确性和可靠性，如都采用流动效率进行评估，数据类团队在效率上就比较吃亏。

这些问题就在于衡量尺度，即评价标准的不充分。背后的思想是，到底要做中台服务化，还是中台管控化？

服务化，就是向使用者提供服务，甚至由消费者驱动，中台响应支持。

管控化，就是向使用者透明规则，使其遵循要求，否则就无法使用。

而作为数据中台，应该如何作出技术决策？一种好的技术思想就是分层。

03 设计研发效能数据中台的策略

分层策略帮助你将基础数据、分析模型与评估决策分开：

• 基础数据层：中台管控为主，展开顶层设计，形成一系列定性与定量的描述。确保对现有研发过程、结果、工具链的采集完整性与及时性。
• 分析模型层：采用标准的统计分析算法对原始数据进行处理，然后形成效能分析的维度指标与模型。
• 评估决策层：中台服务为主，与各技术团队充分讨论评估的标准、细节，并根据使用的反馈，持续地迭代这些决策支持功能。

制定了设计思路之后，就可以对平台架构及核心流程进行整体设计，以下是我们的产品参考。

04 什么是模型？如何设计出一个好的效能模型？

何为模型？在传统的数据库设计领域，模型通常指的是对客观世界实体的一系列属性关系的描述，在数据中台时代，概念比较容易被混淆。

统计学上的模型，是指使用图表、文字、数字、符号，以及数学表达式等对客观现象的描述。对数据中台而言，模型可特指对一个具体问题解决时，反映自变量与因变量之间的关系的程序算法实现。

比如说，代码提交量、提交频率与部署频率之间是否有某种关联？

部署频率与客户满意度之间又是否存在着某种关联？

代码质量的好坏与团队稳定性是否存在着神秘联系？这都是“模型”可以回答的问题。

我们的建议是：在一开始，完全基于数据而非某种管理思想进行模型设计。

一个“好”的模型，仅需要从数据上回答其关联影响程度，并基于更广泛的数据进行验证即可。

这种设计方法的好处是，可以在数据中台的设计期间，规避不同管理模式、思维的冲突，快速交付。

其次，模型只聚焦于描述数据变量间的关系，符合单一职责和组件化设计思想，在上层可进行更多的组合和封装。

这个思路和基于范式的数据库设计异曲同工。在一开始，你只需要考虑范式要求，如果试图用一张表解决某个具体的应用场景的所有问题，你将会得到一张又大又丑陋又不实用的表，模型也一样，一开始就试图解决所有的效能问题，你也将得到一个又大又丑陋又不实用的模型。

05 持续迭代和演进组织的决策思想

任何解决方案和决策都是基于某种场景和目的。首次发布的决策支持，可能过半年就不再适用，这会让管理人员、质量分析人员泄气：效能数据中台到底有什么用？

和自动化测试一样，并非写一套测试然后就一劳永逸，指望它能自动化地测试未来所有的版本。

数据，带给我们的是一种思想，我们需要掌握这门未来的武器。

在未来，我们会越来越需要在不确定的情况下，作出有效的选择。数据可以帮助我们发现事实依据，使选择更有说服力。

在未来，组织会变得越来越复杂，我们日常的工作，可能仅能接触到冰山一角。数据可以帮助我们快速纵览全貌，避开主观偏误。

在未来，市场的响应可能会越来越快，与其进行流程的等待，数据与模型，能够更及时地辅助系统主动响应，帮助我们更灵敏地应对变化。

未来唯一确定的，就是不确定性。

在不确定性的世界里，数据，可以让我们做得更好，也变得更好。

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#作者#

陈加兴，微信公众号：加兴曰。场量科技创始人，资深敏捷精益专家，精益企业认证产品概念领导者。

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