简介

“当你能够衡量你所谈论的事物，并用数字表达出来时，你就对它有所了解；但当你无法衡量它，也无法用数字表达时，你的知识便是贫乏且令人不满的。”——开尔文勋爵

度量指标是一种常用于评估团队表现的工具，也是工程管理者在初次寻找清晰、客观（或接近客观）方式来判断个人或团队绩效时的首选工具。然而，如同软件开发中的大多数工具一样，过度依赖度量指标可能产生与预期完全相反的效果，甚至在许多情况下，反而会引发原本试图避免的不良行为。

在前一节中，我谈到了设定明确期望的重要性。看到这里关于度量指标和数值化测量的讨论，很容易得出结论：最好的期望应当建立在度量指标之上。但尽管度量指标在某些情境下非常有用，它们也伴随着一些内在风险，容易让缺乏经验的软件开发管理者陷入误区。正如温度计可以告诉我们温度有多高，却无法告诉我们如何调节温度一样，度量指标能提供努力结果的某种指示，却无法告诉我们该如何改变这些指标。

即便如此，度量指标仍然是一个有用的工具。因为关于“好代码”长什么样、“良好沟通”包含什么，或者“对领域熟悉”意味着什么，人们往往难以达成一致。作为管理者，我们常常将模糊的描述写入期望，然后纠结于某人是否真正达到了这些标准——更糟糕的是，我们还会与员工争论这些概念的具体含义，因为员工认为自己已经展现了“专家级能力”，而我们却不认可。而度量指标是数字，虽然我们可以就数字的解释或成因展开讨论，但通常无法否认数字本身。正如开尔文勋爵所说，当我们拥有数字时，“我们就对它有所了解”。

当我们开始思考度量指标时，另一个需要考虑的因素是数据采集的节奏。我们是每月进行一次快照？每周？还是每天？敏捷方法论也面临同样的困境：“一个冲刺周期应该持续多久？”本质上，这等同于问：“我们应该多频繁地捕捉最重要的指标——即交付给客户的结果？”采集频率过高，容易被短期波动牵制；频率过低，则可能错过数据点之间的关键起伏。对于每种度量指标，很难给出普适的建议，但一个通用原则是：尽可能多收集数据，但减少解读频率。想想股票市场：我们能获取股票价格每秒的变化数据，但很多时候，最好等待数天甚至数周，再根据趋势是否持续来决定行动。

此外，度量指标的变化节奏同样值得重视。有些组织每月调整一次追踪的指标，而另一些组织则沿用几十年前的指标。这两种做法都存在问题。从不更改指标，意味着业务从未变化（极不可能），或是组织已陷入僵化，指标失去了实际意义；而不断更换指标，则导致不同时间段之间缺乏一致性，难以比较变化。始终要确保所追踪的指标服务于其根本目的（在此即绩效管理）。当目标发生变化时，及时调整指标；当目标保持不变时，就应保持指标稳定。