理念的匮乏，使研发度量全面暴露行业组织管理水平

陈加兴——场量科技CEO、规模化敏捷专家。专注于技术组织生产力演进的研究与实践，擅长大规模组织改进与演进式系统设计。服务客户包括华为、招行、平安与中信银行，主导敏捷、精益、服务化及工具平台咨询。曾任职于ThoughtWorks，担任全球技术委员会成员及技术雷达中国区负责人。信通院GitOps实践白皮书核心贡献者。

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度量一词，在中国最早是作为交换的中间尺度。因为度量的统一，才使得货通天下，不同地区、不同资源、不同才能的人基于交换，获得原本自己无法生产的物品，提高生活水平。

“没有度量，就没有管理。”很多人记住了第一层：度量，但极少人去弄清楚第二层：管理。想想吧，德鲁克被誉为的是管理大师，并不是度量大师！至于——

• 第三层：度量如何支撑管理？

• 第四层：管理为何需要度量？

• 第五层：什么样的管理（目标）需要什么样的度量（手段）？

搞清楚的就更是凤毛麟角！要不是德鲁克早已作古，一定会发一个声明：

近期网络上有1万多篇夸大、演绎德鲁克教授对度量的解读、评论，反复炒作，基本为不实信息，我们收到不少问询，所以正式声明：德鲁克和研发效能无任何关系，德鲁克不了解研发效能，炒作研发效能的也不可能了解德鲁克。

德鲁克“度量”背后，是福特、通用两家汽车公司以不同的经营理念展开竞争。

福特的理念：单一车型（T型车）、单一定价（最低定价）、单一薪水（最高日薪）。

通用的理念：多品牌、多车型、多配置，以“年度推介”为拳头产品引领市场。

两种经营理念的背后，是两家企业不同的竞争优势：

福特满足大众消费者对廉价车的需求。作为流水线生产的发明者，福特率先从手工作坊进入自动化装配，以行业最高生产效率带来高利润。高利润率支撑起低售价、高薪酬的经营方式，别的公司任一车型都无法在这两个维度和它竞争，只能亏损出局。

通用满足高层次消费者的差异化需求。但多种品牌、车型并存，对通用的资金能力挑战极大，庞大的投入使其多次陷入债务危机，并导致创始人，曾是全美最佳推销员的杜兰特出局。

相对于福特，通用是一个繁杂系统（Complicated System），管理复杂度的增加，是通用采用革命性的“杜邦分析法”的前提。在阿尔弗雷德·斯隆担任通CEO之后，弄清楚了两个常见的管理直觉偏误：

1. 营收规模不代表利润：基于营收分配投资的决策不一定正确，还需要看利润额；

2. 当前利润不代表未来经营绩效：基于利润额分配投资的决策也不一定正确，还需要看利润趋势表现。

在对各个车型的营收、成本、利润及趋势进行拆分分析之后，通用拥有了制定精细化的资源分配措施、评定年度车型的基础，同时满足了公司利润与市场趋势要求，并以此为竞争优势，击败福特长期成为市场领先者。

如果度量方法没有以企业经营的理念作为基础，没有围绕核心竞争优势展开，那就会沦为企业经营管理的负担。

上面这个故事中，福特在一开始并不需要通用的度量方法，因为它是营收结构一目了然的简单系统（Simple System），输给通用之后，您认为福特应该采取哪一种应对措施？

A. 复制通用的杜邦分析法。

B. 创造新的竞争性经营理念。

德鲁克生前最后一本书《21世纪的管理挑战》指出，知识型生产是21世纪重要的特征，哪个国家率先解决了知识生产的效率，就获得了21世纪的竞争优势。软件研发就是知识型生产最典型的代表，研发效能问题的普遍性，也印证了德鲁克的惊人远见。

管理研发的挑战在于传统的工业管理模式并没有覆盖到研发产能的特征：

• 它是无形资源；

• 它不可存储；

• 它具有波动性。

研发是复杂系统（Complex System）。研发的能力不像生产制造的机器、流水线那样通过性能参数直观可见；如果今天没有给研发团队安排任务（出现空载），那当天的产能就损失了；最后，脑力劳动对负荷、情绪的敏感度远高于机械体力劳动，研发产能输出通常存在着波动，缺乏稳定性。

我们必须理解到，提升研发效能的本质，是创造一种应对复杂组织管理的新理念，以新的理念驱动复杂组织战胜挑战，实现组织目标。

但我们已经有普遍共识，数据将在这个新理念中扮演重要作用。我们究竟应该如何使用数据？

足球是最早利用数据进行分析的领域之一。比如早期场均（per 90）跑动、铲断、带球、过人、射门等基础指标，到控球率、射门转化率等复合型指标；再到现在预期进球（xG）、射正预期进球（xGOT）、预期助攻（xA）等预测型指标的运用，帮助球队更好地分析对比双方场上表现。足球俱乐部也开始引入精算师参与交易决策，比如米兰经营的“四架马车”，转会市场上的决策，由俱乐部所有者、投资者、技术总监、精算师共同完成。精算师基于球员数据提供报价区间，基于这样的理念，米兰在意大利不佳的经济环境下，21/22上半年实现40%营收增长并盈利，获得21/22联赛冠军佳绩，屡屡发掘出高潜球员，与曼联高价打水漂、巴萨几近破产的投资形成鲜明对比。

但与足球场上11人、固定的转会窗口时间相比，研发组织的规模更大、人员随时流动，不可预见性更高，无论怎样完善的模型也无法模拟整个真实世界。

当我们不知道怎么做时，可以从历史中寻求答案：纵观人类历史，没有一种技术发展不是与人的心智发展相结合。在我们不可避免地进入数字化时代时，您希望成为哪一种？

A. 我产生数据，我为数据所用。

B. 我产生也使用数据，数据为我所用。

欢迎参加本周四晚八点的 K+ Talk，我和 DaoCloud 首席顾问张逸一起为你揭开当前研发度量的误区，带来全新的启发。

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