《A++ 敏捷开发》- 10 二八原则

news2024/12/25 2:13:46

团队成员协作,利用项目数据,分析根本原因,制定纠正措施,并立马尝试,判断是否有效,是改善的“基本功”。10-12章会探索里面的注意事项,13章会看两家公司的实施情况和常见问题。

如果已经获得高层支持,她也赞同目前返工工作量太多并愿意投入资源进行过程改进,我们首先应该针对哪些方面进行改进呢?

软件开发的特点是,超过95%的成本都是人力成本。因此,我建议利用二八(20/80)原则,继续识别哪类工作的占比最高(详见附件)。

请把过去一年的软件开发项目,按照不同工种占项目总工作量的比例,从多到少排个序。
  1. 编码与代码设计。
  2. 交付后的所有工作,包括维护、更新与缺陷修正。
  3. 交付前的评审,静态扫描,测试与缺陷修正。
  4. 项目管理与监控。

可以参考软件开发度量专家卡铂斯•琼斯 (Capers Jones) 先生在2012年的研究(详见附件中的“开发项目工作量(成本)分布”),看看你的选择与典型分布有多大差距。
软件开发项目最大的工作量通常是花在找出与修正缺陷上(开发里的“测试与评审”),Capers Jones 发现,对于一个超过10,000个功能点、计划使用25年的大型系统来说,有接近一半的工作量是与找出并修正缺陷相关。
很多项目中的缺陷大部分还是到后期才发现,这导致了大量返工。如果能提前发现并解决这些缺陷,就可以大大降低研发成本(不仅仅是提升产品质量)。
对于一个软件项目来说,发现缺陷最多的是在系统测试阶段,其次是在验收测试阶段(很多公司都是如此):

微信截图 20231023085822.png

但很多开发人员误以为编码是项目的主要工作,却忽视了大量因质量问题引起的返工。所以,只有当管理层意识到尽早发现并排除缺陷的重要性并引起重视,公司才有机会改进。

有些偏业务的领导可能会质疑,客户不一定关注缺陷密度,只要达到可接受的水平就可以了。

我解释:“在软件开发中,减少后期测试才发现的缺陷,不仅仅能提升产品质量,更重要的是能降低研发的总工作量,所以最终能帮助公司省钱,减少开发人员加班。”(详见附件“公司高层不一定关注质量”)

怎样开始

没有度量便无法谈改进,所以应先考虑如何采集修复缺陷相关的数据。然而,在探索数据收集与分析之前,我们更需要先确定度量分析的策略。

但在探索数据收集与分析之前,我们更需要先想好度量分析的策略。

请问你会使用以下哪种度量分析策略?

Diagram 2.0.png

A:由公司的过程改进组(EPG)专员设计并执行过程改进的度量计划,包括收集哪些数据、如何收集以及如何分析。然后按计划收集各项目团队的数据,进行总体分析,并制定公司的改进方案。

B:将数据收集与分析的任务下放到各团队,让团队制定自己的改进方案。

如果你认为度量与分析需要专业知识,要由专人来做,就请选择A,并考虑以下几点:

  1. 提供数据的人需要很长时间才能收到反馈。例如,从团队成员提交里程碑数据,到项目经理填报,再由度量分析人员收集、整理多个项目的数据,可能需要一到两个月时间。再经过数据分析,管理层评审,最终到团队成员收到反馈可能共两三个月。由于每位提供数据者都希望尽快得到反馈,如果反馈的时间很长,那么团队成员还会有动力继续收集数据吗?缺乏动力还会引发其他问题。
  2. 无法确保数据的准确性,导致分析没有意义。如果这些指标用于公司考核KPI,情况会更糟。度量分析人员需要什么数据,提供数据的人都会按理想的指标填写,反正公司级的总体分析人员也无法验证数据的准确性。
  3. 假定各项目的特性或问题根因都是类似的。
与某质量部经理的对话:

经理:从去年开始我们进行度量分析以来,就发现员工会对数据造假,导致结果失真。度量什么,他们就造假什么,所以我们想通过工具代替人工,不仅能提升效率,还能帮助判断数据是否合理。现在我们的主管很反感度量,因为每次度量就会有人造假——大家了解算法原理后,就开始造假。比如我们搞了红黑榜,但很多人聪明得很,就会想办法作弊。我们有很多数据统计分析,比如看测试用例与需求的比例。尽管客户发现的缺陷比例降低了,但由于我们对质量特别注重,产品经过多年的逐步演化,过程很复杂,导致软件缺陷的修复很耗时,客户不太满意。而且公司要求交付的频率要比以前高了很多,我们团队做这些分析都忙不过来,所以希望利用自动化工具加快速度。
我:除了数据收集问题,你们这种总体分析策略可能还有另一个问题:没有考虑各个项目的特性并不一样。现在你们对几十个项目的总体趋势进行分析,但每个项目的根本原因很可能不同。比如,同样是测试用例比例数,你们采集的数据范围从最低的0.3到最高的超过200,但你们取平均值5.1来做分析。

但如果把数据分析下放到团队自己做,便灵活多了;也正因为他们有参与收集和分析讨论,过程改进组便可以节省很多沟通(数据收集)成本与失真。反而应该重新定位自己是内部老师,辅导团队怎么做好数据分析,效果会更好。
你可能疑问:“团队自己讨论便可以得到改进吗?不需要领导监督?”
如果团队有能力,就应该放手让他们自己收集数据、利用数据进行分析并做出改进。质量经理应把自己重新定位为团队的教练,去辅导他们如何收集与分析数据。千万不要以为这项工作会比以前自己做分析更轻松,其实需要更熟悉整个过程,才能真正辅导好团队。要公司从定性管理提升到定量管理,最大的挑战并非数据分析,反而是要让管理层了解并赞同需要让团队自主分析数据,自己寻找纠正措施。

下一章会继续探索团队协作与分析根因;团队如何利用迭代冲刺数据,在敏捷冲刺回顾,做好根因分析,得到提升。

附件

二八原则(80/20)

帕里托(Pareto) ,16世纪意大利威尼斯人,他发现虽然威尼斯很富有,但财富并非平均分布,80%财富在20%手里,他也发现很多其他分布都非平均。

ToolsParetoScreenshot 2023-06-02 191628.jpg

因为过程改进需要公司额外的资源投入,必须有针对性地找出最容易取得改进效果的原因,才可能拥有最大的成功机会。所以,应该利用二八原则去识别影响最大的几个因素. 以上图为例,原本A类问题出现最多,针对这类问题做过程改进之后, A类问题就少了很多,下一轮便应针对最多的B类问题做改进。
有些人以为,只需要对某个维度做分析即可,并没有从多个维度进行分析。例如,某纸制产品工厂会计数据显示,8成的产品问题相关成本都归属于5类。

例如,某纸制产品工厂会计数据显示,因纸质量问题被客户退货类的损失最大,共5560千美元,占总损失的61%。针对这类损失,发现里面八成是由6个产品引起(共有53个产品),共4480千美元,占5560的 80%。针对这6个产品把损失按缺陷种类细分,发现B产品容易断裂缺陷(Tear)的占比最高,612千美元,我们就应该针对这一问题研究如何改善。

162页替换图片.png

开发项目工作量(成本)分布

参考Capers Jones先生2012的例子,汇总成以下比例:

AR1成本占比.jpg

测试与评审一般占开发工作量的30%,测试与评审一般占总质量成本(包括发布后维护与改缺陷工作)的66%,把所有工作量都加起来,测试与评审还是占最大(26%),编码第二 (22%)。

注意:测试与评审包括所有与缺陷相关的成本,包括单元测试、静态扫描、评审与相关的缺陷修正,而编码只包括设计与编写代码部分。例如有些人会觉得比例应该是开发30%,测试和Bug修改25%,需求和设计20%,项目管理和沟通20%,文档5%。但如果按上面的定义,开发部分很可能已包括单元测试、静态扫描与改正缺陷工作,如把这些都归到测试评审里会变回类似上图的比例。

公司高层不一定关注质量

Q&A

:在传统 IT的 公司,无论是 缺陷(Bug) 率还是其他质量指标对业务的影响的相关性都不容易度量,只有重大事件才会让公司在客户面前失去信任,所以高层不会真正的重视质量。
:理解,但软件BUG的暴露越往后,返工的工作量就越高,而且是几何级数的增加(例如在单元测试或评审发现都可以1人时内解决;系统测试通常要花起码20人时,客户使用后才发现便更高)。但在很多IT公司,大部分缺陷都是在系统测试、甚至到验收测试才发现。如果能把软件缺陷的发现前移,把通过系统测试、验收测试发现的缺陷减半,便可以大量降低质量成本,提升开发生产率。所以我建议利用缺陷数估算返工的工作量来引起老板重视。(而不是仅仅说降低缺陷率)

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