如何做度量

“如何做度量”這個問題幾乎伴隨我這二十年的咨詢生涯。回答之前，請我們先反思一下，你們是否把度量看做核心實踐之一，真正在用數據分析的結論指導其產品、項目或組織層面的重要決策？就我這些年看到的，幾乎是鳳毛麟角。

多少重要的戰略改進方案被放棄，因為不知如何度量它們;有多少無關緊要的改進被實施，只因為這個數據從某個角度看起來很美;又有多少巨大的投入直到改進結束，也不知道如何度量效果？

    許多管理者認為他關注的戰略層次的東西無法度量，組織的核心價值無法度量，所以在做重要決策時主要依賴自己的判斷和直覺。這其實是對度量理解的重大誤區，引用Hubbard的觀點是一切皆可度量！（CMMI認證）

    如何度量升級產品中的創新效果是一個貌似很難度量的指標，這里給大家一個簡單的度量方案：隨機選一些產品用戶做個升級前和升級后的體驗比較簡單調查，如果用戶喜歡，再問下通過創新實現的服務會不會成為他們續約或購買更多服務的原因。我們問了一個非常實在的問題，如果創新點是有效的話，用戶應該能體驗到前后產品的差異，這個差異帶來的經濟價值的簡單統計預測可以幫助組織判斷是否值得在三年內投入3千萬人民幣的部署成本。 

   CMMI將度量定位為滿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決策，脫離了這一點的度量體系，一定是個華而不實徒有其表的東西。許多組織度量缺陷的嚴重程度，可以幫助你的程序發布決策。缺陷的引入階段也能提供一些有價值的信息，但如果它不會被任何決策使用，這個度量指標也就是一個擺設而已。（CMMI3認證）

    度量又是如何幫助讓你的決策比較靠譜一些呢？通過數據分析減少不確定性。

CMMI高成熟度定義的過程性能預測模型就是為了實現這個目的，而在實際實施中，模型不是基于重要決策點設計的，而是由可用數據點決定，模型沒有真正發揮作用也就不奇怪了。

    統計是最常見的分析方法之一，在IT組織中，大家對統計都心懷畏懼。很多人不相信項目中碰到的復雜問題，可以用一個明確的數學公式來表示。不相信的結果一定是不使用（參加CMMI評估項目除外），統計這么一個強大的分析工具沒有在我們的決策中發揮作用。另一方面，如果只有統計專家，六西格瑪黑段才能做統計分析的話也不現實，通過工具或Excel表將有用的統計技術做到后臺是普及統計分析決策的必要方式。

    CMMI高成熟度圈子使用的統計技術過于死板教條，基本一只手就能數過來。其實有許多其他簡單的統計方法也能幫助減少決策的不確定性，其性價比更高，后面有機會會專文討論。 

    一切皆可度量不等于一切都需要度量，不同的指標提供不同的信息，有不同的度量成本，度量體系的建立和完善需要價值成本的平衡。目前許多組織的度量體系是固定的，但是決策是動態的、不可預測的，靜態的度量體系往往無法支持動態的決策分析需求。實現度量驅動決策需要度量文化，管理者及度量小組能夠掌握基本度量流程：

1.   定義所需決策

2.   識別度量問題，快速找到簡單有效揭示結果的觀察，確定所需決策信息及分析方法

3.  根據信息需求，定義信息量和成本性價比高的度量指標（可能是一組指標）

4.   收集數據，分析，決策，執行；如需要重復這個過程。

所有研究表明，數據驅動的決策優于經驗、權威驅動的決策，決策驅動度量解決方案需要一個多步驟全面的考慮。最后用兩句話作為總結：度量關鍵指標，優化決策選擇。

文章來源叢斌博士