Case study Cańbi: W jakim celu mierzyć produktywność programistów?

Kiedy myślisz o potęgach technologicznych, zazwyczaj koncentrujesz się na  Dolinie Krzemowej. Mógłbyś wyobrazić sobie, że Polska stoi w progu europejskiego odpowiednika tego legendarnego miejsca? To nie żart. Według najnowszych ustaleń zespołu badawczego, polscy programiści nie tylko biorą udział w wyścigu, ale również są wiodącymi zawodnikami, zmieniając reguły gry w świecie kodu.

Eksperci z Uniwersytetu Stanforda, w tym Yegor Denisov-Blanch i Simon Obstbaum, ujawnili niezwykłe fakty — polskie zespoły deweloperskie biją rekordy wydajności. Razem z Brazylią i Rumunią, nasz kraj osiągnął niewiarygodne 50% przewagi ponad globalną średnią. To nie jest tylko osiągnięcie — to rewolucja w świecie kodowania!

Są trzy przyczyny, dla których wskazane jest mierzenie produktywności, ale co trzeci nie trafia w sedno: 1. Wprowadzanie zmian i doskonalenie – głównym celem pomiaru produktywności programistów jest identyfikacja obszarów wymagających poprawy i wdrożenie pozytywnych zmian. To jak rozgrzać silnik i rozpędzić ten pociąg do pełnej mocy! 2. Walidacja i potwierdzenie – niektórzy mogą wykorzystywać pomiary produktywności, aby potwierdzić, że wszystko idzie gładko. Ale to nie jest powód do spania na laurach. Może to tylko hamować nasz rozwój. 3. Cele polityczne – wykorzystywanie danych o produktywności w celach politycznych, na przykład do obnażenia niekompetencji kogoś, to gra nie fair. Lepiej zostawić takie zabawy dla innych. Mierzenie produktywności zmian w sposobie pracy – Dane powinny być używane do wspierania zespołów i pomagania im zrozumieć, dlaczego rzeczy nie działają tak, jak powinny. Zrozumienie tego, co stoi za wynikami, to klucz do sukcesu!

“Mierzenie produktywności to nie tylko liczby na papierze – to jak rozgrzać silnik i w pełni wykorzystać moc. Wprowadzanie zmian to jak dodanie paliwa, a doskonalenie to droga, którą warto podążać. To klucz do sukcesu w dzisiejszym świecie kodu” 

– Jędrzej Krupka, Specjalista ds. marketingu, Cańbi Sp. z o.o.

Jak obiektywne i ilościowe miary oprogramowania przekształcają Polskich programistów w pionierów świata IT!?

Dlaczego tak ważne jest, aby mieć obiektywną i ilościową miarę produktywności deweloperów? Powody są jasne – świat inżynierii oprogramowania jest drogi i złożony. Decyzje podejmowane w tej dziedzinie muszą być oparte przede wszystkim faktach, a nie tylko opinii. Obiektywne i ilościowe miary dostarczają konkretnej wiedzy, która prowadzi do podejmowania lepszych decyzji i osiąganiu większych sukcesów.

Można postawić pytanie — jak to możliwe, że polscy programiści osiągają takie wyniki? To nie tylko ilość kodu, ale przede wszystkim jego jakość i wpływ na końcowy produkt. To nie wyłącznie narzędzie pomiaru wydajności, ale także rewolucyjny sposób myślenia o pracy zespołowej.

Linie kodu czy liczba zatwierdzeń to tylko wierzchołek góry lodowej. Algorytm bierze pod uwagę jakość kodu, jego rozwój i rzeczywisty wpływ na finalny produkt. To jak magiczna różdżka, która ujawnia prawdziwe możliwości zespołu.

Jak algorytm wyjawia prawdziwe oblicze wydajności programistów i produktów?

Algorytm to nic innego jak prawdziwa maszyna – wchodzi do repozytoriów, przeszukuje kod źródłowy, analizuje go ze szczególną dokładnością, a następnie sięga po metadane Git, by zrewidować historię wydajności programistów, zespołów i całych organizacji. To nie jest typowa miara aktywności. Nie, nie, nie. Algorytm nie bawi się w mierzenie tego, kto się gdzie kręcił i ile klawiszy wcisnął. To o wiele bardziej wyrafinowane.

Ocena produktów? O tak! Algorytm buduje ocenę – taki wskaźnik, który bierze całą tę wyprodukowaną masę kodu i sprawia, że staje się ona jasna jak dzień. To nie jest proste przeliczenie linii kodu, o nie. Algorytm zagłębiając się, bada każdy zakamarek, klasę, interfejs API oraz wszelką skomplikowaną zależność i architektoniczny wzorzec. To tak, jakbyśmy byli detektywami, odkrywającym tajemnice wydajności.

Dlaczego dotychczasowe metody pomiaru produktywności zawiodły?
Metryki		Definicja		Kontrprodukcyjna zachęta
Punkty opowieści (lub punkty prędkości)		Ocena wysiłku dla zadań		Polega na zwiększaniu liczby punktów, które będzie wymagało wykonanie zadania.
Liczba wniosków o ściągnięcie (pull request)		Liczba proponowanych zmian w kodzie.		Polega na zachęcaniu do wprowadzania mniejszych, mniej istotnych zmian.
Średni czas przeglądu kodu		Czas potrzebny na przegląd i zatwierdzenie kodu		Zachęca recenzentów do mniejszej dokładności w celu poprawy czasu realizacji.
Częstotliwość wydawania (publikowania) oprogramowania		Szybkość aktualizacji oprogramowania		Polega na priorytetowaniu szybkości ponad jakość oraz nadmiernym rozrostem funkcji.
Liczba linii kodu		Liczba linii napisanych w programie.		Zachęca do rozwlekłego, nadmiernie redundantnego kodu.
Liczba zatwierdzonych zmian (commitów).		Liczba aktualizacji w repozytorium kodu.		Zachęca do wielu małych zatwierdzeń (commitów) zamiast znaczących, większych aktualizacji.

Podsumowując, Polska powoli staje się  europejskim odpowiednikiem Doliny Krzemowej. Dzięki badaniom i rewolucyjnym podejściu, stajemy się liderem w globalnej konkurencji technologicznej. To nasz czas, aby pokazać światu, że nie tylko Amerykanie mają monopol na innowacje. Czy to nie pasuje do opowieści o sukcesie?

Źródło: https://askoneguide.com/guide/measuring-and-improving-developer-productivity