Как и зачем измерять инженерную продуктивность в крупной компании (Рубрика #Management)

Появилась запись моего выступления на MTS True Tech Day, где я рассказывал про инженерную продуктивность. Эта тема является важно для больших компаний, так как достаточно сложно понять насколько эффективно работает организация. Есть общие показатели на всю компанию, но они
— Показывают общую ситуацию в компании и сложно понять вклад отдельных частей организации
— Отображают уже достигнутые результаты причем с сильным лагом — это примерно соответствует тому, чтобы при управлении машиной смотреть не в лобовое стекло, а в зеркало заднего вида
В крупной технологической компании (а в Тинькофф порядка 10к инженеров) большой вклад в эффективность компании вносит эффективность работы инженеров, поэтому мы уделяем этому большое внимание.

Само выступление имело следующий план
- Затравка про важность этого вопроса (я ее уже тут рассказал ввыше)
- Как я предлагаю сузить границы рассмотрения только продуктовыми компаниями и частью delivery без discovery
- Какие подходы были в академической среде: DORA и Accelerate, SPACE, DevEx - тезисы со ссылками на материалы доступны здесь
- Как это делают в Bigtech, например, в Google используют подход QUANTS - тезисы доступны здесь
- Что есть на рынке в виде коммерческих платформ - тезисы и ссылки здесь
- Как это делаем мы в Тинькофф - тут я расскажу про наш инструмент T-Meter
- Ну и какие выводы из этого всего следуют

Расшифровка есть в статье в моем блоге, а также в виде pdf в этом канале.

P.S.
Так как мой доклад - это не питчинг раунда финансирования для стартапа, то я решил исключить часть про влияние AI на developer productivity, что тянет на отдельный доклад (который недавно как раз рассказывал VP of Product из GitHub)

#Processes #Management #Performance #Engineering #Software #SoftwareDevelopment #Leadership