专场：效能度量：从洞察到智能化 
近十年，各个IT企业都在积极的开推进研发数字化，「效能度量」已经成为研发基础设施建设的必要环节之一。随着近几年的深入开展，各企业也都遇到了相似的难题，包括，如何建立体系化“研发效能指标体系”？如何让数据有效的诊断出效能问题，驱动研发团队持续提效，实现从度量→洞察的飞跃？在大模型时代，如何进一步引入LLM技术赋能效能度量，实现智能化诊断和辅助决策？本专场会和各效能专家、企业效能度量负责人共同探索这些问题，并分享实战案例，携手共同驱动效能度量领域的实践效果，逐步从度量到洞察再向智能化演进。
专场出品人：单虓晗
字节跳动 研发效能资深架构师  软件工程、研发效能专家
华为工作8年，做过一线研发、部门负责人、软件工程专家，主导网络操作系统、终端EMUI等千人级研发团队的研发模式&工具的规划设计、落地实施。
蚂蚁集团工作3年，任效能架构师，主导蚂蚁研发数字化建设，首创研发洞察体系。现就职于字节跳动，任资深研发效能架构师，负责公司级研发效能提升工作，及效能实践体系、研发大数据体系建设与落地 (DevMind)。
骆弘珊
字节跳动 
DevMind洞察与管理方向 产品负责人
曾就职于蚂蚁集团、网易等公司，做过前端开发、企业协同办公软件等，目前在字节跳动负责研发数字化产品与解决方案，负责公司研发效能提升、效能实践落地工作。
待定
待定
字节跳动 DevMind：度量→洞察→管理→智能化之路
1. 简介：字节跳动 效能度量体系——DevMind
2. 方法与标准：介绍字节跳动 效能度量 最佳实践的标准定义，以及3阶段5等级演进路径
3. 实践与案例：分别介绍每个阶段的实践，以及处于当前阶段的业务线案例
  3.1 度量：从0-1建设标准指标体系与应用实践
  3.2 洞察：百人团队效能洞察与提升实践
  3.3 管理：千人团队业产研数字化管理实践
  3.4 智能化：基于LLM的研发数据助手探索
4. 效果总结：总体以及各业务线的推广效果总结
1. 了解效能度量的系统性建设方案，建立清晰的框架和指引，掌握持续演进的路径，有助于在自己的组织中推动效能度量的实践。
2. 了解万人级公司在全局范围内推广效能度量的思路，更好的在自己的组织中推广和落地效能度量。
3. 通过不同阶段、不同团队规模的实践案例，了解到具体的做法，包括从0-1建设指标体系与应用实践、百人团队效能洞察与提升、千人团队业产研数字化管理实践，以及基于LLM的数据研发助手探索。
听众收益
强勇
华为云 质量效能架构师
华为云质量效能架构师，入职华为19年从事研发相关领域工作，先后投入产品开发、研发PMO等方向，2017年起伴随华为云业务一道成长，主导DevSecOps质量效能数字化体系建设及运营，系统总结输出并发布华为云DevSecOps质量效能白皮书、理论与实践体系，并作为专业服务能力组组长负责质量效能商业化外溢，华为集团内外部交流反响强烈；同时承担大模型时代下，AI赋能研发质量效能领域规划及落地工作。
待定
待定
华为云DevOps质量效能体系及数字化实践
数字经济时代已然来临，企业数字化转型如火如荼，所有企业都希望抓住未来产业高速发展的机遇，成为数字化变革浪潮中的一员，通过自动化、信息化、数据化的数字化基座来承载自身业务创新和发展。围绕DevSecOps价值流所构建的研发质量效能管理体系将是这一变革的破局之道。
围绕DevSecOps 5V模型从“道法术器”四个层面开展质量效能提升工作，梳理质量效能体系框架，通过：
1. 价值流定义：快速识别企业质量效能关键要素
2. 价值流实现：高质高效实现业务价值交付
3. 价值流表征：通过三层指标管理逻辑及模型化实现业务评估
4. 价值流洞察：快速有效识别质量效能风险短板
5. 价值流增值：依托质量效能风险洞察&运营服务实现组织、团队及个人持续改进实现质量效能领域的持续提升和价值创造。
 
1. 学习了解华为DevSecOps质量效能整体体系框架
2. 吸收借鉴华为云DevSecOps质量效能数字化优秀实践
3. 探讨AI赋能研发质量效能领域的思考和规划
内容大纲
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熊志男
360 产品专家
360技术中台效能工程部高级产品专家，目前主要负责面向集团研发的效能洞察平台建设。
曾经在京东担任高级产品经理、架构师和测试开发专家等角色，从事DevOps平台产品规划和自动化测试子平台的建设工作，负责过百人规模团队内部的持续集成和代码质量提升落地。
待定
待定
360研发效能度量平台的演进和实践
在360公司内部有多种业务场景的研发团队，面向政企和面向C端用户的产品从形态和交付流程上都存在较大差异，同时不同层级的管理者对度量有着不同的诉求。度量作为研发效能提升的导航仪，需要在标准化和多样性之间找到平衡。随着研发效能平台的演进，从DevOps、平台工程到如今大模型越来越多应用到研发工具链中，效能度量又将会来带新的改变，研发管理者对于研发数字化的诉求和数据处理的效率提升都会进一步推动效能度量的进一步发展。
1. 研发效能度量面临的问题和挑战
度量的重要性：乌卡时代，软件研发企业需应对外部环境变化和内部战略方向的调整，管理者只有做到知己知彼才能更好地迎接挑战。研发效能度量能够使研发过程数据可视化，协助管理者从数据中找到改进的方向。
团队多样化带来的挑战：中型以上企业往往会采用多产品组合策略，而不同产品对应的业务场景和研发团队的协同方式存在差异。如果直接在不同业务场景的部门维度进行“多”、“快”、“好”、“省”等维度的指标聚合，则不具备可比性。因此需要降低维度从工作项、项目和产品维度进行指标聚合和分类，从而为不同类型的部门计算不同的对比基线。才能满足不同类型研发组织的度量诉求。
不同层级管理的度量需求差异性挑战：当企业具备三个层次以上级别的组织架构时，不同层级的管理者对于研发效能度量的需求会有不同要求。因此需要至顶向下为不同层级的管理者建立画像，基于实际的度量场景来构建度量指标体系。
2. 研发效能度平台建设实践
度量指标体系的形成：“一招鲜吃遍天”的指标体系不显示的。面向管理者的度量需求梳理场景，找到承上启下的度量场景，从中层研发管理的度量需求入手，对上汇报、对下监督，实现效能度量全体系的铺开。建立指标体系框架即需要从整体到局部的视角展开，也需要从具体案例到通用场景的抽象过程。最终形成结果和分析结合的指标体系，帮助管理者以结果指标为依据评估团队效能，并能够结合多种分析手段定位具体问题，制定改进措施。
度量数据多点触达用户：移动端和对话的方式是查看效能数据最便捷的方式，更细致的数据指标下钻分析则需要从PC端查看，定位具体问题则需要实现数据源的追溯。固定周期的报告给管理者和研发团队展示阶段性的效能状态，而实时计算的数据看板能快速反馈，可及时评判改进措施是否有效。对于项目经理和质量管理者，需提供定制化能力和基础数据统计能力。
3. 研发效能提升的实践案例
交付效率的改善：技术中台作为集团内部AI战略重要的承接部门，同时作为内部和外部业务的技术支撑，整个组织的研发效能优劣对公司来说至关重要。部门最早规范化使用极库云DevOps平台，并持续进行效能度量和改进，在需求交付量持续增长的前提下，实现了需求交付效率维度的明显改善。
4. 大模型时代的效能度量
度量的需求增加：大模型逐步应用到软件研发整个流程中去，从代码生成切入、逐步向两端扩展，在带来提效的同时，从组织层面也会更加注重实际的ROI，目前仍以主观评估为主的方法终将改变，实现主客观结合的效能度量。
效能数据消费场景智能化：大模型强大的理解力，能够较好实现通过对话方式来实现效能数据的查询和分析，并且能够给出更加客观的效能预测。
数据计算和分析效率提升：通过引入大模型能力到数据预处理、指标计算和可视化展示阶段，颠覆传统的数据统计计算和展示方式，减少研发时间，从而实现大幅度的效率提升。
了解面向多业务场景研发团队的效能度量方法，并能借鉴相关经验
了解效能度量从结果评价到分析的过程，能够少走弯路
借鉴度量平台产品的多种功能和应用方式，能够应用到具体实践中
对大模型带来影响，引发思考
内容大纲
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库宇
中邮消费金融 高级效能工程师
先后就职于腾讯、YY、中邮等，10年以上研发/部门/项目管理/效能提升一线经验，目前负责组织级的效能提升规划及关键能力的构建及落地工作，包括0-1搭建效能度量体系、效能实践等。通过合理的有效建模、数据预判、改进解决方案、匹配管理手段，真正做到让数据说话，帮助团队快速暴露流程效率问题；23年通过推动管理措施、工程实践措施等的落地，整体实现部门需求吞吐规模同比2提升12.1%、需求交付周期同比提升17.98%、缺陷密度同比降低16.72%，在几个维度均实现2位数的增长。
待定
待定
金融业场景化的研发效能度量实践
在“数字化转型”及内外部“降本增效”的叠加影响下，业务对于科技的要求已从之前的快速交付，到提供又快又好的产品和服务。面对行业普遍存在的大量需求涌入，研发项目组疲于奔命，但仍然需求积压严重等问题，迫切需要建立数字驱动的研发效能提升体系，推动研发过程的可视化、可分析、可提升，实现更高效、更高质量、更可靠、可持续地交付更优的业务价值，支持企业高质量发展。
我们践行研发效能是可以度量和管理的，从0-1建立科技研发效能度量体系，通过合理有效建模、数据预判、深度review机制落地、有效的改进解决方案、匹配管理手段，真正有效做到让数据说话，帮助产研团队快速暴露流程效率问题、定位瓶颈点；
1. 统一效能度量标准：面对需求规模难以统一行业难题，参照国标《软件工程软件开发成本度量规范》(GB/T36964-2018)，引入国际标准功能点估算法，对其进行优化后形成公司统一的需求规模评估法，并向全公司研发相关人员进行培训、宣贯和推广，通过持续运营实现需求评估完成率达100%，为效能度量奠定坚实基础； 
2. 建立效能度量体系：基于需求规模功能点评估，通过定义核心度量指标、通过平台实施度量、定位瓶颈、数据驱动改进，建立并形成“四步走”的效能度量体系； 
（1）指标定义-建立北极星指标，并达成共识； 
（2）数据采集-并去除研发过程中的噪音数据； 
（3）数据洞察-建立指标分析模型，让更多有价值的结论涌现； 
（4）驱动改进-基于角色的场景数据运营；
3. 强化效能度量场景应用：通过常态化的进行资源盘点及资源饱和度分析，提前发现瓶颈并触发常态化的资源调配机制，促进部门资源的高效动态合理配置； 
4. 展示效能提升成果：以数据驱动效能提升为抓手，同步引入并落地行业优化效能提升实践，通过推动管理措施、工程实践措施的落地，整体实现部门需求吞吐规模同比2提升12.1%、需求交付周期同比提升17.98%、缺陷密度同比降低16.72%，在几个维度均实现2位数的增长。
放之四海而皆准的管理方法未必适用每个团队，因地制宜的研发管理方法论才能有效；管理不能靠感觉，数字化是助力研发管理的利器。
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