Avo 的首席执行官 Stef Olafsdottir 在 DevRelCon Earth 2020 上谈到了开发人员的生产力。

对于那些不知道的人,DevRelCon 是一个开发者关系和开发者体验的活动系列。通常在伦敦、旧金山和东京举办的 Covid-19 使 2020 年成为全球盛事,所有活动都在网上举办。

我们 Avo 的使命是确保产品团队不会经常被迫在产品交付速度和数据质量之间做出选择。我们提供易于使用的界面来定义和维护您的跟踪计划(如在您的分类、数据计划、事件模式中)。你可以说我们从事效率业务,不仅针对开发人员,还针对产品经理、数据科学家以及与开发人员一起开发产品的其他所有人。

“仪器过去每个功能需要 1-4 天 > 发布,现在需要 30-120 分钟。”

– Maura Church,Patreon 数据科学总监

听到这样的反馈确实令人心旷神怡,我们可以相信他们的话,或者我们可以做我们作为数据科学家和工程师的 DNA 中的事情:测量它。

继续阅读以了解我们在采取直觉、定性客户推荐以及了解我们现在如何通过他们自己的产品测量来衡量开发人员生产力的旅程。

Avo 的首席执行官兼联合创始人 Stef Olafsdottir 是一位数学家和哲学家,后来成为遗传学研究员、数据科学家、创始人。她是拥有 1 亿用户的手机游戏 QuizUp 的第一位数据人员和数据科学负责人,在那里她建立并领导了数据科学部门和文化。这包括开创公司范围内优先考虑产品创新的方法。在 QuizUp,他们建立了一种文化,人们拥有工具、数据素养和数据可靠性来提出和回答正确的问题。

在 QuizUp 之后,她和几个朋友创办了一家公司。仅 5 个月后,他们就根据不正确的数据发布了产品更新。这是一个令人沮丧的失误,让她意识到他们在 QuizUp 构建的工具和基础设施对于保持数据可靠性的重要性。此外,他们不会花时间在内部再次构建工具。他们必须在数据质量和速度之间做出选择——对于每一个产品发布。

在 Avo 之前,团队一直被迫选择

在产品交付速度和可靠洞察之间。

在与 Twitch 和 Spotify 等公司的几位同事交谈后,他们了解到许多人已经构建了相同的内部工具来解决事件分析不一致的问题。

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看起来熟悉?是的,我们也受不了。

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所以他们决定建立 Avo 来一劳永逸地解决这个问题。使用 Avo 确保架构始终正确,这意味着在 Amplitude 和 Mixpanel 等工具中显示的图表是准确的。这意味着产品经理和数据科学家可以信任数据的准确性,并为产品团队能够以多快的速度交付分析代码而没有错误提供巨大的价值。这种提高的效率使使用 Avo 的产品团队能够在不牺牲数据质量的情况下快速发货。

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从我们用户的这些定性反馈中可以看出一个明确的主题。一切都快了很多。我们不是在谈论剃掉几分钟。这是公司成本的一个数量级。实施事件分析不仅花费更少的时间,而且质量也大大提高。即使是像 Rappi 这样高度重视分析并且已经拥有很好洞察力的公司,也会发现 Avo 能够突出显示的缺失属性和其他数据问题,从而更容易确定下一步需要发生的事情。

两个主题很明确:

1、运营效率

那么问题来了,我们如何接受这个令人难以置信的反馈,让它不仅在语义上,而且在冷硬数据中讲述这个效率故事?换句话说,我们如何量化地衡量可靠的运营效率?

我们查看了我们最喜欢的功能之一:用于您的跟踪计划的分支工作流程。这就像 GitHub 的代码分支工作流程。由于我们关心运营效率,因此完成时间很重要。这就是为什么我们开始测量完成跟踪计划变更实施的周转时间,定义为在一天内开设和合并分支机构。

在与我们的客户交谈后,我们很快意识到我们提高分支机构周转速度的一个机会是使协作更加顺畅。他们希望通过创建内部 Slack 渠道并在那里分配协作者(这甚至包括我们自己的团队!)。

我们运送了个分支协作者,并根据我们听到的客户使用 Slack 的内容更新了我们的通知。与任何相关利益相关者一样,协作工作确保数据质量和可靠性:数据科学家、产品经理、开发人员可以通过一条评论进入正确的分支,以进行同行评审。

为了衡量功能发布的成功与否,我们查看了协作分支的周转时间,其中至少有一条评论。

[](https://res.cloudinary.com/practicaldev/image/fetch/s--RrpfgV7N--/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880/https://dev- to-uploads.s3.amazonaws.com/i/0p3vr8phxnrvxuiamwti.png)

在发布后的第一周,我们已经看到该指标增加了 70%。这就是我们衡量客户开发人员生产力的方式。

我们的使命是让产品团队能够在不牺牲数据质量的情况下快速发货。至关重要的是,我们可以通过我们自己的产品测量来衡量开发人员的生产力,不仅仅是基于我们的胆量或客户的好评,而是让这些定性数据为数据中的可衡量影响提供信息。