Замеры производительности и неопознанные летающие объекты

Почему мы не можем просто измерить производительность на хороших и плохих рабочих местах и наконец ткнуть пальцем в связь между средой и эффективностью труда? Такой подход, несомненно, подошёл бы для конвейерной линии, но при замерах параметров работы более интеллектуального характера все не так очевидно. Измерение производительности работника сферы интеллектуального труда страдает из-за репутации «неточной» науки. По мнению некоторых, это немногим лучше, чем изучение неопознанных летающих объектов.

Достаточно легко спроектировать эксперимент для исследования влияния рабочего места на производительность:

· измерить объём работы, выполненной на новом месте;

· измерить стоимость выполнения этой работы;

· сравнить объём и стоимость работы на новом рабочем месте с объёмом

· и стоимостью на прежнем.

Спроектировать легко, а реализовать труднее: скажем, как оценить объём работы, проделанный при исследовании рынка, или при проектировании новой микросхемы, или при разработке новой системы займов? Может быть, в этой области и зарождаются стандарты (как это происходит в индустрии программного обеспечения), но они потребуют тщательного сбора данных на местах и накопления внутреннего опыта. Большинство организаций даже не пытается измерить объёмы проделанной интеллектуальной работы. Оценку стоимости эти организации выполняют также не очень эффективно.

Может существовать статистика общего числа часов, затраченных на решение задачи в организации, но при этом никакой информации о качестве этих часов (подробнее в главе 10). И даже если бы организации смогли измерить объёмы и стоимость работы на новом месте, то с чем сравнивать эти показатели? Руководители, вероятно, станут хмурить брови, вздыхать и заключат, что вариации в производительности находятся за пределами понимания. Однако все не так уж и плохо.

Закон Гилба

Два года назад на конференции в Лондоне я полдня общался с Томом Гилбом (Тот Gilb), автором книги «Software Metrics» (Метрики программного обеспечения) и десятков опубликованных статей по теме измерений процесса разработки. Я обнаружил, что его легко можно вывести из себя, предположив, что тот или иной аспект «измерить невозможно». Тома оскорбляла сама мысль об этом. В тот день он оказал мне любезность, высказав фундаментальную, с его точки зрения, истину об измеримости. Его мысль сразу же показалась мне столь мудрой и вдохновляющей, что я слово в слово записал её в свой дневник под заголовком «Закон Гилба»:

Если вам нужно представить что-либо в количественной форме, это можно измерить каким-то способом, который даст лучшие результаты, чем в случае, если не проводить измерений вовсе.

Закон Гилба не гарантирует, что измерения будут бесплатными или даже дешёвыми, и они могут оказаться далёкими от идеала — но это все равно лучше, чем ничего[35].

Т. Д.

Конечно же, производительность поддаётся измерению. Если создать группу из людей, выполняющих одинаковую или похожую работу, и дать им день на создание разумной схемы самоконтроля в целях измерения, они в результате создадут нечто, подтверждающее закон Гилба. Цифры, полученные этими людьми, позволят им регулировать собственную производительность, а также в сочетании с кружками качества или каким-либо другим способом взаимного контроля предоставят возможность учиться на методах работы коллег. Средние показатели, вычисленные для этой группы, дадут руководству надёжное свидетельство воздействия на производительность таких событий, как улучшение офисной среды.

В наиболее знакомой нам области конструирования программного обеспечения существует неограниченное число работающих механизмов измерения производительности[36]. Существует даже служба оценки производительности[37], которая может приехать и показать, где находится ваша организация в сравнении с другими участниками отрасли. Организация, не способная выполнить какую-либо оценку собственной производительности в программировании, просто недостаточно прилежно старается это сделать.