如何做度量

“如何做度量”这个问题几乎伴随我这二十年的咨询生涯。回答之前，请我们先反思一下，你们是否把度量看做核心实践之一，真正在用数据分析的结论指导其产品、项目或组织层面的重要决策？就我这些年看到的，几乎是凤毛麟角。

多少重要的战略改进方案被放弃，因为不知如何度量它们;有多少无关紧要的改进被实施，只因为这个数据从某个角度看起来很美;又有多少巨大的投入直到改进结束，也不知道如何度量效果？

    许多管理者认为他关注的战略层次的东西无法度量，组织的核心价值无法度量，所以在做重要决策时主要依赖自己的判断和直觉。这其实是对度量理解的重大误区，引用Hubbard的观点是一切皆可度量！（CMMI认证）

    如何度量升级产品中的创新效果是一个貌似很难度量的指标，这里给大家一个简单的度量方案：随机选一些产品用户做个升级前和升级后的体验比较简单调查，如果用户喜欢，再问下通过创新实现的服务会不会成为他们续约或购买更多服务的原因。我们问了一个非常实在的问题，如果创新点是有效的话，用户应该能体验到前后产品的差异，这个差异带来的经济价值的简单统计预测可以帮助组织判断是否值得在三年内投入3千万人民币的部署成本。 

   CMMI将度量定位为满足管理信息需求是非常有道理的，度量最重要的目的是支持决策，脱离了这一点的度量体系，一定是个华而不实徒有其表的东西。许多组织度量缺陷的严重程度，可以帮助你的程序发布决策。缺陷的引入阶段也能提供一些有价值的信息，但如果它不会被任何决策使用，这个度量指标也就是一个摆设而已。（CMMI3认证）

    度量又是如何帮助让你的决策比较靠谱一些呢？通过数据分析减少不确定性。

CMMI高成熟度定义的过程性能预测模型就是为了实现这个目的，而在实际实施中，模型不是基于重要决策点设计的，而是由可用数据点决定，模型没有真正发挥作用也就不奇怪了。

    统计是最常见的分析方法之一，在IT组织中，大家对统计都心怀畏惧。很多人不相信项目中碰到的复杂问题，可以用一个明确的数学公式来表示。不相信的结果一定是不使用（参加CMMI评估项目除外），统计这么一个强大的分析工具没有在我们的决策中发挥作用。另一方面，如果只有统计专家，六西格玛黑段才能做统计分析的话也不现实，通过工具或Excel表将有用的统计技术做到后台是普及统计分析决策的必要方式。

    CMMI高成熟度圈子使用的统计技术过于死板教条，基本一只手就能数过来。其实有许多其他简单的统计方法也能帮助减少决策的不确定性，其性价比更高，后面有机会会专文讨论。 

    一切皆可度量不等于一切都需要度量，不同的指标提供不同的信息，有不同的度量成本，度量体系的建立和完善需要价值成本的平衡。目前许多组织的度量体系是固定的，但是决策是动态的、不可预测的，静态的度量体系往往无法支持动态的决策分析需求。实现度量驱动决策需要度量文化，管理者及度量小组能够掌握基本度量流程：

1.   定义所需决策

2.   识别度量问题，快速找到简单有效揭示结果的观察，确定所需决策信息及分析方法

3.  根据信息需求，定义信息量和成本性价比高的度量指标（可能是一组指标）

4.   收集数据，分析，决策，执行；如需要重复这个过程。

所有研究表明，数据驱动的决策优于经验、权威驱动的决策，决策驱动度量解决方案需要一个多步骤全面的考虑。最后用两句话作为总结：度量关键指标，优化决策选择。

文章来源丛斌博士