데이터를 기반으로 프로젝트 성과를 분석하고 효율적인 팀 구축

Gigster 부사장 Cory Hymel은 AI 기반 데이터 측정항목이 엔지니어링 팀 성과를 측정하고 개선하는 데 핵심적인 역할을 하며 2024년에 더 큰 적응성과 성공을 위한 기반을 마련한다고 언급했습니다.

비즈니스 리더들은 최근까지 엔지니어링 팀의 활동과 기술 자원이 사용되는 정도에 대해 놀라울 정도로 낮은 수준의 이해를 보여왔습니다. 그러나 2024년에는 기술 조직에서 변화의 필요성이 증가함에 따라 리더들은 더 이상 엔지니어링 팀에 대해 알지 못하는 것에 만족하지 않습니다. 그들은 내부 개발 팀, 파트너 및 계약 작업에 대한 기여에 대한 투명성을 높이는 방법을 적극적으로 찾고 있습니다.

2024년에는 데이터 기반 성과 검토가 기술 리더가 인력에 대한 더 나은 통찰력을 얻고 최고 성과자를 식별하며 정보에 근거한 결정을 내리는 데 중요한 도구가 될 것으로 예상됩니다. 이 접근 방식은 변화하는 요구 사항에 더 잘 대응하는 데 도움이 될 것입니다.

기술 작업을 효과적으로 관리하기 위한 데이터 기반 접근 방식의 중요성

최근 Gartner 조사에 따르면 비즈니스 리더 중 약 65%가 현재 내리는 결정이 2년 전보다 더 복잡하다고 생각하는 반면, 53%는 다음과 같이 말했습니다. 이제 이러한 결정을 정당화해야 한다는 압력이 높아지고 있습니다. 그러나 안타깝게도 대기업의 33%만이 의사결정 인텔리전스 실행을 위한 분석가를 보유하고 있습니다.

엔지니어링 팀의 경우 개발 팀을 소싱하고 구성하는 방식의 변화뿐만 아니라 새로운 기술에 빠르게 적응하고 비용을 절감하며 성능을 향상시켜야 하는 압력이 높아지면서 복잡성이 증가합니다. 기술 조직은 사무실 내 팀에 의존하는 대신 원격 근무자, 계약자, 외부 기관 및 파트너를 포함하여 다양한 직원을 혼합하여 프로젝트를 완료하는 쪽으로 기울고 있습니다. 결과적으로 관리자는 인재를 평가하고 관리할 때 가장 눈에 띄는 직원을 고려하기 위해 전통적인 질적 방법에 의존해야 합니다.

동시에 기업이 AI 및 기타 신기술로 인한 지속적인 혼란과 새로운 기능 및 제품 출시의 필요성에 적응함에 따라 개발 팀은 다양한 방향으로 움직이고 있습니다. 개인이나 팀의 기여도를 제대로 이해하지 못한 채 관리자가 다양한 프로젝트의 성과를 어떻게 평가할 수 있습니까?

사실 데이터의 일부만이 엔지니어링 성과의 가시성 문제를 해결할 수 있기 때문에 불가능하다고 생각됩니다. 개발 팀 성과를 측정합니다. 엔지니어로서 수행 중인 작업, 우선 순위가 무엇인지 이해하고 엔지니어링 팀이 더 큰 비즈니스 전략에 부합하는지 확인하려면 일상적인 활동 및 코드 약속에 대한 깊은 지식과 이해가 필요합니다.

회사가 생산량이나 소요 시간에만 초점을 맞추면 상황에 대한 부분적인 그림만 얻을 수 있습니다. 개발 팀의 성과에 대한 객관적이고 포괄적인 보기를 얻으려면 수십 가지 특성과 지표를 추적해야 합니다.

이 전체적인 관점을 통해 성공하려면 전략적 및 전술적 통찰력을 모두 제공해야 합니다. 기업은 2023년에 엔지니어의 전술적 관점이 필요하다는 것을 깨닫고 더 많은 것이 필요합니다. 의사결정을 내리고 팀과 개인의 성과를 평가하려면 신뢰할 수 있고 객관적인 성과 데이터가 필수적입니다.

그러나 기술 리더들이 2024년에 이러한 격차를 메우려고 함에 따라 개발팀 성과에 대한 전략적 관점에서 격차를 인식하기 시작할 것입니다. 개별 기여도를 측정하는 데는 가치가 있지만 전체 소프트웨어 개발 수명주기에 걸쳐 통찰력을 수집하고 프로세스 개선 방법을 식별하지 않으면 모든 변경 사항으로 인해 문제가 악화될 뿐입니다. 2024년은 팀과 프로세스를 더 잘 이해할 수 있는 데이터 기반 방법을 모색하는 해입니다.

AI 및 객관적 성과 데이터

엔지니어 성과 향상을 위한 데이터 기반 전략의 필요성이 높아지면서 엔지니어 추적 기술도 발전했습니다. 이제 AI를 사용하여 수십 가지 다양한 성능 지표의 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 단일한 전체적 보기를 생성할 수 있습니다. 이 객관적인 성능 데이터를 통해 병목 현상을 찾고, 팀을 조정하고, 최고의 생산자를 복제할 수 있습니다.

스탠포드 대학의 최근 연구에서는 엔지니어 성과 측정 도구로서 알고리즘 평가의 효과를 조사했습니다. 연구에 따르면 많은 프리랜서는 잠재적으로 편향된 인간 관리자보다 AI의 평가를 선호하는 것으로 나타났습니다. 평가가 작동하는 방식이고 성과 지표의 일관성을 보여주는 경우 이러한 선호도는 더욱 높아집니다.

2024년에 더욱 민첩한 인력을 구축하는 것은

보다 데이터 중심적이 되고 AI를 사용하여 개발팀 성과를 측정하는 것은 아무것도 해결하지 못할 것입니다. 이는 더 나은 가시성을 제공하고 기술 리더가 모르는 것을 배우고 시작할 수 있게 해줄 것입니다. 올바른 질문을 하는 것.

저희와 협력하는 일부 고객은 이러한 AI 기반 성능 지표를 사용하여 엔지니어링 팀과 파트너가 수행하는 작업에 대한 투명성을 높이고 있습니다. 다른 사람들은 이를 사용하여 공급업체를 비교하고 어느 공급업체가 가장 많이 기여하는지 확인합니다. 일부 회사에서는 어려움을 겪고 있는 엔지니어의 성과를 개선하고 기존 프로세스를 조정하여 도움을 줄 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

이 목표는 2024년에 인력이 변화하는 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있는 더 큰 유연성을 제공할 것임을 보여줍니다. 기업이 기술 리소스에 대해 보다 객관적이고 포괄적인 시각을 갖게 되면 기업의 요구 사항을 가장 잘 충족하는 분산된 팀을 구성하기 시작할 것입니다. 이는 아웃소싱 및 원격 작업자에 대한 의존도가 높아질 수 있음을 의미할 수 있습니다. 이는 개발 비용과 속도를 개선하기 위해 유연한 인력 배치를 채택하는 기업이 더 많아진다는 것을 의미할 수 있습니다.

2024년에 이상적인 엔지니어링 조직이 어떤 모습일지 결정하는 동안, 변경을 하기 전에 현재 조직이 무엇을 하고 있는지 완전히 이해해야 한다는 것은 분명합니다. 귀하의 팀은 무엇을 하고 있으며, 최고의 성과를 내는 사람은 누구이며, 개발 프로세스에서 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없습니까? 알고리즘 성능 지표는 이러한 질문에 답하고 내년에 중요한 첫 번째 단계를 만드는 데 필요한 데이터 기반 엔지니어링 팀입니다.

2024년은 기술 산업에 또 다른 큰 변화가 일어나는 해가 될 것입니다. 조직이 이러한 변화에 지능적으로 적응하는 데 필요한 통찰력을 갖고 있는지 확인하십시오.

위 내용은 데이터를 기반으로 프로젝트 성과를 분석하고 효율적인 팀 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!