软件研发效能的度量方法、平台、系统、设备和介质技术方案

本发明专利技术涉及一种软件研发效能的度量方法、平台、系统、设备和介质。其中，所述方法包括步骤：关联所述软件研发项目，获取进行所述软件研发项目过程中产生的基础数据；对所述基础数据进行数据清洗处理和数据结构化处理，得到效能元数据；以所述数据结构化处理的划分方式储存所述效能元数据；根据储存的所述效能元数据结合预设的度量体系计算效能；其中，所述度量体系包括原始指标和派生指标，所述原始指标由单项效能元数据计算获得，所述派生指标由两项或两项以上效能元数据计算获得。本发明专利技术通过所述数据清洗和所述数据结构化处理对繁多的基础数据进行治理，在保证运算效率的前提下实现对研发团队客观、准确和全面的效能度量。准确和全面的效能度量。准确和全面的效能度量。

【技术实现步骤摘要】
软件研发效能的度量方法、平台、系统、设备和介质


[0001]本专利技术涉及研发管理
，更具体地，涉及一种软件研发效能的度量方法、平台、系统、设备和介质。

技术介绍

[0002]软件研发效能度量是在软件研发过程中评估技术部门综合能力的方法，目前的软件研发工作主要通过三个独立的管理系统完成，其中包括：产品研发管理平台，用于项目需求及任务的管理；代码管理系统，用于代码编写；CI/CD系统，用于持续发布集成组成。为方便软件开发工作，现有技术对研发流程所需要的各种工具、系统与专门的度量平台进行了集成，但各个系统功能之间没有关联，松散耦合，虽然一定程度上为团队开发提供了便利，但无法对团队的研发效能进行有效的度量，存在度量指标单一、评估效率低下的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷(不足)，提供一种软件研发效能的度量方法、平台、系统、设备和介质，用于实现对软件项目的研发团队客观、准确和全面的效能度量。
[0004]本专利技术采取的技术方案包括：一种软件研发效能的度量方法，用于对研发团队进行软件研发项目的效能进行度量，包括步骤：关联所述软件研发项目，获取进行所述软件研发项目过程中产生的基础数据；对所述基础数据进行数据清洗处理和数据结构化处理，得到效能元数据；以所述数据结构化处理的划分方式储存所述效能元数据；根据储存的所述效能元数据结合预设的度量体系计算效能；其中，所述度量体系分为原始指标和派生指标，所述原始指标由单项效能元数据计算获得，所述派生指标由两项或两项以上效能元数据计算获得。
[0005]对所述软件研发项目进行关联以保持对所述软件研发项目各个环节的基础数据采集，通过数据清洗处理和数据结构化处理整理所述基础数据中用于计算效能的部分(即效能元数据)，通过数据结构化处理建立效能元数据之间的映射关系，以及确定效能元数据在数据库的储存架构，最终利用储存的效能元数据计算各项原始指标和派生指标。由于指标个数众多以及派生指标涉及多项效能元数据，数据处理量庞大，通过所述数据清洗和所述数据结构化处理对繁多的基础数据进行治理，在保证运算效率的前提下实现对研发团队客观、准确和全面的效能度量，使最终计算得到的效能具有现实参考价值。
[0006]进一步，所述数据结构化处理包括步骤：划分用于计算原始指标的基础数据和用于计算派生指标的基础数据，以及划分所述基础数据中的产品数据、代码数据和发布数据；其中，所述产品数据为所述软件研发项目的流程数据，所述代码数据为所述软件研发项目的代码及代码信息，所述发布数据为所述软件研发项目或所述软件研发项目中的部分功能发布后产生的数据；对所述基础数据进行维度退化；使用通用命名约定对所述基础数据进行命名。
[0007]维度退化将部分基础数据迁移至事实表，以备数据查询或者数据过滤使用；通用命名约定指使用一套固定的数据命名规则对效能元数据进行命名。通过上述数据结构化处理过程优化效能元数据在数据库的储存方式，提高计算效能时检索、读取的效率，提高数据库的储存空间利用率，以储存更多有效数据。
[0008]进一步，以所述数据结构化处理的划分方式储存所述效能元数据，具体为：将所述产品数据和所述发布数据储存至第一数据库，将所述代码数据储存至第二数据库，并建立所述第一数据库与所述第二数据库的映射。
[0009]建立映射的效能元数据可能储存在于同一数据库中，也可能分别储存于第一数据库和第二数据库，所述第一数据库与所述第二数据库的映射指第一数据库中的部分效能元数据与第二数据库中的部分效能元数据之间的映射。
[0010]进一步，所述数据清洗还包括去重处理、缺失值处理、一致化处理和异常值处理的一种或多种以及过滤处理，所述过滤处理包括步骤：保留用于计算原始指标的基础数据和用于计算派生指标的基础数据，去除其余基础数据。
[0011]去重处理为去除基础数据中的重复值的处理；缺失值处理为对聚类、分组、删失或截断的基础数据进行删除或修正；一致化处理为对基础数据进行无量纲化，使计算派生指标的多项效能元数据具有统一单位以进行数学运算；异常值处理指识别基础数据中存在不合理、不符合事实的值并进行删除或修正。通过上述数据清洗过程提高效能元数据的质量，保证最终计算的效能的可参考价值。
[0012]为了进一步精简数据库，通过过滤处理将非必要的基础数据去除，只储存对应原始指标和派生指标的数据。
[0013]进一步，所述度量体系包含交付能力分析、交付效率分析、交付质量分析的一种或多种；
[0014]所述交付能力分析用于度量所述研发团队的产品持续交付能力，其原始指标包括：发布频率、已发布功能点数；派生指标包括：发布前置时间；
[0015]所述交付效率分析用于度量所述研发团队的交付效率，其包括需求吞吐能力分析、工时统计、工时分布分析、平均交付周期分析；所述需求吞吐能力分析的原始指标包括：任务数量、任务状态、功能点数；所述需求吞吐能力分析的派生指标包括：项目完成率、消耗工时、交付吞吐量；所述工时统计的原始指标包括：成员每日工时；所述工时分布分析的原始指标包括：项目消耗工时；所述工时分布分析的派生指标包括：需求分析工时占比、开发工时占比、测试工时占比、项目管理工时占比、运维工时占比；所述平均交付周期分析的派生指标包括需求交付周期、研发交付周期；
[0016]所述交付质量分析用于度量所述软件研发项目的质量，包括需求评审、代码评审、代码量统计、测试用例评审、测试数据展示、上线成功率分析和缺陷数据分析；所述需求评审的派生指标包括：需求产品设计、需求价值、需求质量、需求评审总分；所述代码评审的派生指标包括：编码规范性评分、编码可读性评分、编码可维护性评分、代码评审总分；所述代码量统计的原始指标包括：每日代码提交量；所述测试用例评审的派生指标包括：用例系统性评分、用例全面性评分、用例可执行性评分、测试用例评审总分；所述测试数据展示的派生指标包括：用例覆盖率、用例通过率、测试用例个数；所述上线成功率分析的原始指标包括：上线成功的次数、发布总次数；所述上线成功率分析的派生指标包括：上线成功率；所述
缺陷数据分析的原始数据包括：已修复缺陷个数、缺陷总数；所述缺陷数据分析的派生数据包括：缺陷解决率、系统测试缺陷密度、平均解决时长。
[0017]基于相同的专利技术构思，本专利技术采取的技术方案还包括一种软件研发效能的度量平台，用于对研发团队进行软件研发项目的效能进行度量，其用于连接所述软件研发项目的产品研发管理平台和代码仓库，包括：研发数据采集模块，用于对所述基础数据进行数据清洗处理和数据结构化处理，得到效能元数据；还用于以所述数据结构化处理的划分方式储存所述效能元数据至数据库；研发效能度量模块，连接所述研发数据采集模块，用于根据储存的所述效能元数据结合预设的度量体系计算效能；其中，所述度量体系分为原始指标和派生指标，所述原始指标由单项效能元数据计算获得，所述派生指标由两项或两项以上效能元数据计算获得。
[0018]进一步，还包括：用户管理模块，用于为所述研发团队提供关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软件研发效能的度量方法，用于对研发团队进行软件研发项目的效能进行度量，其特征在于，包括步骤：关联所述软件研发项目，获取进行所述软件研发项目过程中产生的基础数据；对所述基础数据进行数据清洗处理和数据结构化处理，得到效能元数据；以所述数据结构化处理的划分方式储存所述效能元数据；根据储存的所述效能元数据结合预设的度量体系计算效能；其中，所述度量体系分为原始指标和派生指标，所述原始指标由单项效能元数据计算获得，所述派生指标由两项或两项以上效能元数据计算获得。2.根据权利要求1所述的软件研发效能的度量方法，其特征在于，所述数据结构化处理包括步骤：划分用于计算原始指标的基础数据和用于计算派生指标的基础数据，以及划分所述基础数据中的产品数据、代码数据和发布数据；其中，所述产品数据为所述软件研发项目的流程数据，所述代码数据为所述软件研发项目的代码及代码信息，所述发布数据为所述软件研发项目或所述软件研发项目中的部分功能发布后产生的数据；对所述基础数据进行维度退化；使用通用命名约定对所述基础数据进行命名。3.根据权利要求2所述的软件研发效能的度量方法，其特征在于，以所述数据结构化处理的划分方式储存所述效能元数据，具体为：将所述产品数据和所述发布数据储存至第一数据库，将所述代码数据储存至第二数据库，并建立所述第一数据库与所述第二数据库的映射。4.根据权利要求1所述的软件研发效能的度量方法，其特征在于，所述数据清洗包括去重处理、缺失值处理、一致化处理、异常值处理的一种或多种以及过滤处理，所述过滤处理包括步骤：保留用于计算原始指标的基础数据和用于计算派生指标的基础数据，去除其余基础数据。5.根据权利要求1所述的软件研发效能的度量方法，其特征在于，所述度量体系包含交付能力分析、交付效率分析、交付质量分析的一种或多种；所述交付能力分析用于度量所述研发团队的产品持续交付能力，其原始指标包括：发布频率、已发布功能点数；派生指标包括：发布前置时间；所述交付效率分析用于度量所述研发团队的交付效率，其包括需求吞吐能力分析、工时统计、工时分布分析、平均交付周期分析；所述需求吞吐能力分析的原始指标包括：任务数量、任务状态、功能点数；所述需求吞吐能力分析的派生指标包括：项目完成率、消耗工时、交付吞吐量；所述工时统计的原始指标包括：成员每日工时；所述工时分布分析的原始指标包括：项目消耗工时；所述工时分布分析的派生指标包括：需求分析工时占比、开发工时占比、测试工时占比、项目管理工时占比、运维工时占比；所述平均交付周期分析的派生指标包括需求交付周期、研发交付周期；...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪耿标，李晓文，邱述洪，童荪，郭家溢，蔡伟，冯润达，廖浩然，
申请(专利权)人：联通广东产业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：