💡📡
اهمیت اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) در Platform Engineeringچرا اندازه‌گیری ROI حیاتیه؟
طی چند سال اخیر Platform Engineering نه فقط به عنوان یک شغل یا تیم جدید اضافه شده، بلکه دیگه یک موضوع «اختیاری» نیست؛ یک قابلیت استراتژیک برای بقای رقابتی سازمان‌هاست که به صورت بومی یا خدمت باید داشته باشن. اما خیلی از مدیرهای تصمیم‌گیر در حوزه فنی و بودجه، هنوز توی توجیه دقیق برای سرمایه‌گذاری روی مهندسی پلتفرم مشکل دارن. دلیل؟ نداشتن ماشین‌حسابی که بتونه هزینه‌های پنهان و بهبودها رو به شکل علمی و مستند منعکس کنه. یا به بیانی، عدم وجود یک مدل ROI پایه‌ای (Foundational ROI) که هم شفاف باشه، هم قابل اندازه‌گیری، و هم مستقل از فروشندگان ابزار و سرویس.
این مدل، برخلاف مدل‌های «تخصیصی» (Attributional) یا «محصولی» (Product ROI)، روی بهبودهای بنیادی در بهره‌وری تیم مهندسی تمرکز داره؛ نه فقط صرفه‌جویی در هزینه، بلکه افزایش سرعت تحویل، کیفیت کد، و نوآوری.
مثال واقعی:
شرکتی با ۱۰۰ مهندس، سالانه ۳۰٪ از ظرفیت تیم رو در کارهای دستی (manual toil) از دست میده. با یک پلتفرم مهندسی مناسب، این عدد به ۱۵٪ کاهش پیدا می‌کنه »» یعنی معادل ۱۵ مهندس تمام‌وقت اضافی بدون استخدام جدید!
چهار لایه ROI در مهندسی پلتفرم۱. پایه‌ای (Foundational)
با تمرکز روی بهره‌وری بنیادی تیم
مثل کاهش manual toil، استانداردسازی محیط
۲. محصولی (Product)
متمرکز روی اثرگذاری روی سرعت تحویل محصول
مثل کاهش MTTR، افزایش deployment frequency
۳. تخصیصی (Attributional)
با هدف نسبت دادن بهبود به ابزار خاص
مثل استفاده از ابزاری که ۲۰٪ سرعت یا حجم کار CI/CD رو بهبود بده
۴. استراتژیک (Strategic)
برای هم‌راستایی با اهداف کسب‌وکار
مثل تسریع ورود به بازار، کاهش ریسک
نکته:
مدل Foundational ROI باید اولین لایه باشد. بدون اون، مدل‌های بالاتر (مثل تخصیصی) دقت و اعتبار ندارن.
ورودی‌های اصلی مدل ROI پایهایبرای محاسبه دقیق، باید ۷ ورودی کلیدی رو جمع‌آوری کرد:
۱: اندازه تیم: تعداد مهندس‌هایی که به واسطه مهندسی پلتفرم تجربه بهتری خواهند داشت.
۲. میانگین حقوق: حقوق سالانه پایه به ازای هر مهندس، ضرب در ۱.۳ برای در نظر گرفتن ۳۰٪ مزایا و هزینه‌های سربار. این ساده‌ترین معیار برای اضافه کردنه.
۳. ساعات کار روتین هفتگی: میانگین ساعات هفتگی به ازای هر مهندس
که صرف وظایف دستی و تکراری میشه. این یک معیار تخمینی برای شروعه و میتونه در طول زمان بهتر شه.
۴. استفاده فعلی از هوش مصنوعی: فاکتور افزایش بهره‌وری پایه (هیچ = ۱.۰، پایه = ۱.۱۵، پیشرفته = ۱.۳۵، متخصص = ۱.۵). (به نظرم METR study منبع خوبیه؛ اینکه چقدر بهینگی ایجاد کرده که مثلا ۱ یعنی هیچی (یه نفر همون‌قدر کار می‌کنه که می‌کرد)، و ۱.۵ یعنی پنجاه درصد بهبود عملکرد، یا به عبارت ساده‌تر، با یک نفر معادل ۱.۵ نفر خروجی می‌گیرید که این طبق مطالعه METR عالی‌ترین حالته)
۵. آمادگی تیم برای هوش مصنوعی: ضریب ریسک (پایین، متوسط، بالا، متخصص) برای هزینه پیاده‌سازی. یک ضریب ریسک که نشون‌دهنده آمادگی تیم‌های شما برای پذیرش و بهره‌برداری
مؤثر از هوش مصنوعیه.
۶. تناوب استقرار: چرخه انتشار ماهانه، هفتگی یا روزانه.بر اساس مدل مطالعاتی DORA، این یک شاخص از منظر بلوغ و کاراییه. تناوب استقرار بالاتر؛ با حلقه‌های بازخورد سریع‌تر، و در نهایت چابکی کسب‌وکار بالاتر همبستگی داره.
۷. صنعت: ضریب نظارتی (عمومی = ۱.۰، مالی = ۱.۳، مراقبت‌های بهداشتی = ۱.۴، استارتاپ = ۰.۸). بر اساس تجربیات، یک ضریب نظارتی برای در نظر گرفتن هزینه‌های سربار complience بر اساس حوزه فعالیت محاسبه میشه. صنایع عمومی دارای وزن خنثی هستند (۱.۰)، در حالی که خدمات مالی (۱.۳) و مراقبت‌های بهداشتی (۱.۴) بار سنگین‌تر complience و governcance رو همراه دارن.
۸. سطح بدهی فنی: ضریب تلاش مضاعف برای دست و پنجه نرم کردن با بدهی فنی (پایین = ۰.۹، متوسط = ۱.۰، بالا = ۱.۳، بسیار بالا = ۱.۶). یک ضریب تلاش مرتبط با وضعیت کد و معماری شماست. نسبت بدهی پایین (۰.۹) یعنی تغییرات میتونن نسبتاً راحت انجام بشن، در حالی که نسبت بدهی بسیار بالا (۱.۶) نشون میده تقریباً هر بهبودی با هزینه و پیچیدگی نامتناسبی همراهه (میزان بدبختی و فلاکت همراه با اعمال تغییرات).
💬 این یک مقدمه خیلی خیلی خلاصه بود برای سرنخ دادن. اگر به عنوان تک‌لید یا مدیرمهندسی یا ب صورت کلی به این مبحث علاقه‌دارید، حتمن بگید تا در ادامه این بحث، بریم سراغ نحوه محاسبه، خروجی‌هایی که چنین مدل‌هایی ارائه می‌دن و مسئولیت‌ها و استراتژی‌های یک سازمان نرم‌افزاری برای این موضوعات ⚙️
مس 
