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From Metrics to Mastery: Improving Performance with DORA and the SPACE Framework
- SPACE フレームワークはかなり有益だと思った
- あらゆる metrics・評価指標自体の評価ができるメタフレームワーク
- DORA のページがある DORA | DevOps Research and Assessment
- SPACE Framework
- S: Satisfaction and well-being
- P: Performance
- A: Activity
- C: Communication and collaboration
- E: Effectivity and flow
- 多面的に評価できるので、トレードオフを考えられるので良い
- 特に flow に入れるかどうかは satisfaction にも影響を与えると思う
- 計測方法はヒアリングしかないなーと思うのでここをうまくやりたい
組織をスケールさせるためのFour Keysとチームトポロジー
- 適切な摂理面の探索、どうすればいいんでしょうねぇ
- バリューチェーンでわけても上流下流が密に影響する場合そこで分けられないのはそうだと思う
- 戦略的にモノリスにしているのは賢いと思う
- ダブルループ学習を推奨するのは良さそう
- 結局やって学んでいくしかない
なぜ Four Keys を改善するのか？ 〜How ではなく Why を重視したメトリクス改善活動〜
- 発表が上手だった
- 資料もわかりやすい、参考にしたい
- 伝えたいことが1スライドで明確
- 文字だけでなくアイコンは図を使っている
- 0から最終的にオーナーシップを渡せるまでの旅路が描かれていた、これからやる人は参考にできそう
- 各メトリクスはつながっているの、そうなんですよね
- こういうことを前考えたのを思い出した How to measure "Site Reliability Engineering" - Speaker Deck
The Metrics Key: Connecting Product, System, Team
- 1番聞けてよかったセッション
- DMM さんは組織規模的にも先を行っているので参考にしている
- 基本の基本で「計測」かなりちゃんとしていおる印象、ここまでできてないなぁと反省
- 工数、予算、品質の観点で調査していてすごい
- "「不確実性が高い」という言葉を計画、計測、学習を適切に行なっていない言い訳にしない” 肝に銘じます
- 可観測性と再現性を作る、100回言いたい
- Metrics の整理が素晴らしかった
- 事業、プロダクト、システム、チーム
- 事業、システム、組織、という整理を自分でしていたが、プロダクト軸と、それぞれの指標例が載っていてありがた
- 有効稼働率を計測しているのは驚いた、できる気がしない。..
- 勤怠管理ツールと接続するとは。..
これからのソフトウェア開発 "GitHub x AI" による生産性革命
copillot X は相当便利だなーと思った 早く使いたい。
行政府の開発生産性向上のアプローチと、目指す未来
各自治体で分かれている中で DX を進めていくのは並大抵のことではない、尊敬の念です。
大規模言語モデル時代の開発生産性
資料だけ見ました。素晴らしかった。
- 開発生産性の3つのレベルと組織の関係 p19 がわかりやすい
- 開発部の目標、事業の目標はわけて考えないといけない
- p24 もわかりやすい
- Engineering Manager, Product Manager, Sales/Maketing Manager の役割がよくわかる
- GP = Gross Productivity
- p34 定性目標、定量目標、「健全化指標」という整理もよかった
- AI 時代に関連すると、AI エージェントが何をし、人間が何をやるのかを理解して取り組む必要がある
- 実際にツールを書いて検証していてすごい
まとめ
所属会社でもこの領域に取り組んでいるため良質なインプットを得られてよかった。 自分の取り組みを省みて、今後の方向性を考えたい。
