面临的挑战
研发效能领域数据及效能的典型问题
研发投入大，过程不透明，价值难体现
企业研发投入很高，但研发组织离代码很近，离价值很远，导致研发过程不透明，难以体现研发的价值
数据服务差，以主观指标进行评价，缺乏客观数据支撑
不论是对组织绩效还是人员绩效，往往定义了绩效的评价模型，但往往大多时候都是在使用主观评价来判断组织、团队、个人的绩效，明明有数据，但是难以将数据作为绩效评价的依据
需求响应慢，资源总是不够用，问就是没人
数字化转型趋势带动研发资源迅速增加，市场竞争环境激烈，交付周期越来越短，技术创新加速了组织对科学的进度统筹规划、细致的专业化分工、高效沟通协调、研发质量等方面提出更高要求；
生产事故多，缺少关联数据分析，难以有效持续改进
随着组织业务类型的不断增多和生产过程的信息化转型，数据呈井喷式增长。软件产品从提出需求到顺利投入使用，数据分散在软件研发的各类工具和平台中，从软件生命周期的全链路来看，是互相割裂、分散分布的。
构建组织研发效能态势大脑，为数字化转型奠定基础
借鉴行业最佳实践及软件研发效能度量规范标准，构建研发效能态势感知和分析解决方案；并针对产品组件化开发与交付，结合专项改进优化，聚焦交付价值、交付速率、交付质量、交付成本及交付能力，全面数据展示，辅助分析和决策。
IDL
软件研发效能度量框架
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量身定制+咨询服务
个性化定制您的需求方案，直击研发组织痛点
建立产品结构分解，追溯版本，支持项目，建立产品级视图
针对复杂系统，基于产品分解结构，关注组件化开发模式，建立产品及组件级的交付模式，与版本/型号关联，与测试和集成关联，实现组件级的控制、度量和改进。
落实项目交付模式，建立需求及交付视图
建立需求结构分解，与产品结构分解关联，并进一步落实到项目交付模式，建立需求及交付视图；
明确整包和迭代交付模式
根据整包交付、批次交付、单件交付的交付模式，涵盖了包括瀑布模型、增量模型与迭代模型的开发模型。
助力DevOps/CM实践能力提升，进行研发效能态势分析，显现化研发态势
聚焦交付价值、交付速率、交付质量、交付成本，及交付能力，整体展现数据，并关注时序分析，以便和历史数据进行比较，支持业务管理决策分析
系统建设能力
消除工具链数据屏障
数据的采集能力
打通价值数据、质量数据、速度数据、能力数据、成本数据之间的屏障，将其进行联通，能够从价值的视角看待研发组织的效能
建立研发效能指标库
研发效能指标的量化能力
将研发数据进行指标量化，定义专属研发组织的指标模型库并统一管理，一次定义，多次使用，让管理者不止能看到数据，同时也能看到数据代表的意义
展现当前研发态势
当前状态的展现能力
展现当前研发组织现状，让研发组织管理者通过当前现状与对标企业比较，看到组织薄弱项，精准发现交付痛点，辅助组织提升研发效能
相对实时动态分析
当前状态的动态分析能力
时序展现组织能力，通过与历史状态进行比较，时刻关注对持续改进有效性，提升管理者的信心，让企业更有动力，实现价值效益与能力建设的逐级跃升