৩.৩ কর্মক্ষমতা মেট্রিক ও ফলাফল প্রক্সি

সারসংক্ষেপ এবং প্রেরণা

কর্মক্ষমতা, SPACE-এর P (বিষয় ৩.১), হলো সেই মাত্রা যা সবচেয়ে বেশি কার্যকলাপের সাথে গুলিয়ে ফেলা হয়, এবং সেই বিভ্রান্তি প্রতিরোধ করতেই এই বিষয়টি বিদ্যমান। কর্মক্ষমতা জিজ্ঞাসা করে একজন প্রকৌশলী বা একটি দলের কাজ প্রকৃতপক্ষে একটি ভালো ফলাফল উৎপাদন করেছে কিনা: একটি বৈশিষ্ট্য যা সরবরাহ হয়েছে ও কাজ করেছে, একটি সিস্টেম যা নির্ভরযোগ্য থেকেছে, একটি পরিবর্তন যা একটি ব্যবসা বা ব্যবহারকারী মেট্রিককে সঠিক দিকে সরিয়েছে। কার্যকলাপ (বিষয় ৩.৪) শুধু জিজ্ঞাসা করে কত গতি ঘটেছে। একটি দল অত্যন্ত সক্রিয় ও নিম্ন-কর্মক্ষম হতে পারে, ক্রমাগত ছোট পরিবর্তন সরবরাহ করে যা কখনও একটি ফলাফল সরায় না, এবং বিপরীতও সমানভাবে সম্ভব: একটি দল যা কদাচিৎ সরবরাহ করে কিন্তু যার পরিবর্তন নির্ভরযোগ্যভাবে ঠিক সঠিক জায়গায় পড়ে।

এই মাত্রার সাথে অসুবিধা হলো ফলাফল প্রায়ই একজন একক ব্যক্তি বা এমনকি একটি একক দলের জন্য অ্যাট্রিবিউটযোগ্য নয়; সফটওয়্যার ফলাফল সহযোগিতা থেকে উদ্ভূত হয়, মাস আগে সেই মানুষদের দ্বারা নেওয়া সিদ্ধান্ত থেকে যারা তখন থেকে অন্য প্রকল্পে চলে গেছে, বাজার পরিস্থিতি থেকে যা কোনো প্রকৌশলী নিয়ন্ত্রণ করে না। SPACE গবেষকরা এ ব্যাপারে স্পষ্ট ছিলেন: কর্মক্ষমতা একাধিক, একত্রিতকারী সংকেত ব্যবহার করে সিস্টেম বা দল স্তরে পরিমাপ করা উচিত, একটি একক সংখ্যায় হ্রাস করা নয় এবং অবশ্যই বিচ্ছিন্নভাবে একজন পৃথক প্রকৌশলীর কাছে অ্যাট্রিবিউট করা নয়। এই বিষয় সেই নির্দেশনা গুরুত্বের সাথে নেয় এবং ব্যক্তিগত কর্মক্ষমতা অ্যাট্রিবিউশনকে সক্রিয়ভাবে এড়ানোর জন্য একটি ফাঁদ হিসেবে বিবেচনা করে, সুবিধাজনক হলে নেওয়ার জন্য একটি শর্টকাট নয়।

বড় দলের জন্য, কর্মক্ষমতা পরিমাপ সঠিকভাবে করাই একটি মেট্রিক কর্মসূচিকে যা প্রকৃতপক্ষে ফলাফল উন্নত করে তা থেকে যা শুধু দৃশ্যমান ব্যস্ততাকে পুরস্কৃত করে তা পৃথক করে। অনেক দল জুড়ে কর্মক্ষমতা তুলনা করা এন্টারপ্রাইজ প্রতিষ্ঠানের কাঁচা আউটপুট আয়তনের মাধ্যমে কারচুপি প্রতিরোধ করে এমন সংকেত প্রয়োজন; তদারকি সংস্থাদের কাছে প্রযুক্তি বিনিয়োগ ন্যায্যতা দেওয়া সরকারি প্রতিষ্ঠানের দেখাতে হবে প্রকৌশল প্রচেষ্টা প্রকৃত ফলাফল উৎপাদন করেছে, শুধু সরবরাহকৃত নিদর্শন নয়, যা ঠিক এই নির্দিষ্ট মাত্রায় প্রয়োগ করা বিষয় ১.৩-এর ফলাফল-উপরে-আউটপুট নীতি।

মূল নীতিসমূহ

• কর্মক্ষমতা পরিমাপ করে কাজ একটি ভালো ফলাফল উৎপাদন করেছে কিনা, কত কাজ ঘটেছে তা নয়। এটি কার্যকলাপ মাত্রা থেকে মূল পার্থক্য।
• একাধিক, একত্রিতকারী সংকেত ব্যবহার করুন, কখনও একটি একক কর্মক্ষমতা সংখ্যা নয়। কোনো একক প্রক্সি একা দাঁড়ানোর জন্য যথেষ্ট নির্ভরযোগ্য নয়।
• দল বা সিস্টেম স্তরে পরিমাপ করুন। ব্যক্তিগত ফলাফল অ্যাট্রিবিউশন সাধারণত অনির্ভরযোগ্য এবং ঠিক সেই কারচুপি আমন্ত্রণ জানায় যার বিরুদ্ধে এই বই জুড়ে সতর্ক করে।
• গুণমান কর্মক্ষমতার অংশ, একটি পৃথক উদ্বেগ নয়। কাজ যা সরবরাহ হয় কিন্তু অন্য কিছু ভাঙে প্রকৃতপক্ষে ভালো সম্পাদন করেনি।
• একটি সিদ্ধান্তের সাথে সংযুক্ত না থাকা একটি কর্মক্ষমতা সংকেত সাজসজ্জা, ঠিক এই মাত্রায় প্রয়োগ করা বিষয় ১.১-এর সাধারণ নীতি অনুযায়ী।

সুপারিশসমূহ

একটি কর্মক্ষমতা স্কোরের বদলে বেশ কয়েকটি একত্রিতকারী সংকেত একত্রিত করুন

একাধিক উৎস থেকে কর্মক্ষমতার প্রমাণ আঁকুন: গুণমানের জন্য পরিবর্তন ব্যর্থতার হার (বিষয় ২.১০) ও ত্রুটি-পলায়ন হার (বিষয় ৫.১), কাজটি গুরুত্বপূর্ণ ছিল কিনা তার জন্য প্রকৃত বৈশিষ্ট্য গ্রহণের সাথে সংযুক্ত স্থাপনা ফলাফল (বিষয় ৫.২), এবং একটি বিশুদ্ধ মেট্রিক ধারণ করতে পারে না এমন প্রেক্ষাপটের জন্য কৌশলগত লক্ষ্যে একটি দলের অবদানের গুণগত সহকর্মী বা ব্যবস্থাপক মূল্যায়ন। এগুলোর কোনো একক একা নির্ভরযোগ্য নয়; একসাথে, যখন তারা একই উপসংহারে একত্রিত হয়, তারা যে কোনো একক সংখ্যার চেয়ে অনেক বেশি বিশ্বাসযোগ্য।

দল স্তরে পরিমাপ করুন, ব্যক্তিগত অ্যাট্রিবিউশন প্রতিরোধ করুন

সফটওয়্যার ফলাফল খুব কমই একজন ব্যক্তির কাজের একক পণ্য; সেগুলো নকশা সিদ্ধান্ত, পর্যালোচনা প্রতিক্রিয়া, দল থেকে তখন থেকে চলে যাওয়া মানুষদের পূর্ববর্তী কাজ, এবং সীমানা জুড়ে সহযোগিতা থেকে উদ্ভূত হয়। একজন একক প্রকৌশলীর কাছে একটি ফলাফল অ্যাট্রিবিউট করা সাধারণত একটি মিথ্যা নির্ভুলতা যা এই বাস্তবতা উপেক্ষা করে এবং ব্যক্তিদের অবাধে সহযোগিতা করার বদলে কৃতিত্ব রক্ষা করার একটি শক্তিশালী উৎসাহ তৈরি করে, ঠিক সেই ধরনের উৎসাহ বিকৃতি যার বিরুদ্ধে বিষয় ১.২ সতর্ক করে।

সরাসরি কর্মক্ষমতার সংজ্ঞায় গুণমান ভাঁজ করুন

একটি বৈশিষ্ট্য যা সময়মতো সরবরাহ হয় কিন্তু উৎপাদন ঘটনার একটি ঢেউ ঘটায় ভালো সম্পাদন করেনি, যদিও একটি অনভিজ্ঞ শুধু-আউটপুট দৃষ্টিভঙ্গি এটিকে সরবরাহকৃত হিসেবে গণনা করবে। এই বইয়ের পর্ব ৪ ও পর্ব ৬-এ শুধুমাত্র পরিমাপিত একটি পৃথক, বিচ্ছিন্ন উদ্বেগ হিসেবে গুণমান বিবেচনা করার বদলে আপনি কীভাবে কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করেন তাতে সরাসরি পরিবর্তন ব্যর্থতার হার, ত্রুটি-পলায়ন হার, এবং মুক্তি-পরবর্তী ঘটনা উপাত্ত নির্মাণ করুন।

ব্যক্তিগত র‍্যাঙ্কিং নয়, বিনিয়োগ ও প্রক্রিয়া সিদ্ধান্ত অবহিত করতে কর্মক্ষমতা উপাত্ত ব্যবহার করুন

কর্মক্ষমতা উপাত্তের উৎপাদনশীল ব্যবহার হলো কোথায় আরও বিনিয়োগ করতে হবে তা সিদ্ধান্ত নেওয়া (একটি দল ধারাবাহিকভাবে শক্তিশালী ফলাফল সরবরাহ করে আরও সম্পদ ও স্বায়ত্তশাসনের যোগ্য) এবং কোথায় তদন্ত করতে হবে (একটি দল যার কাজ ধারাবাহিকভাবে পড়তে ব্যর্থ হয় সাহায্যের যোগ্য, বিষয় ১.১-এর নির্ণায়ক গঠন অনুযায়ী দোষের নয়)। কর্মক্ষমতা উপাত্তে একে অপরের বিরুদ্ধে প্রতিযোগিতামূলকভাবে ব্যক্তি বা দল র‍্যাঙ্ক করা ঠিক সেই কারচুপি ও মনোবল ক্ষতি আমন্ত্রণ জানায় যার বিরুদ্ধে এই বই সতর্ক করে এবং নির্ণায়ক ব্যবহারের চেয়ে খুব কমই ভালো ফলাফল উৎপাদন করে।

অ্যাট্রিবিউশন সীমা সম্পর্কে সৎ থাকুন, বিশেষত প্ল্যাটফর্ম ও সক্ষমকারী দলের জন্য

ভাগ করা অবকাঠামো, অভ্যন্তরীণ টুল, বা প্ল্যাটফর্ম ক্ষমতা তৈরি করা দলের (সহোদর software-engineering-guide বইয়ের প্ল্যাটফর্ম প্রকৌশল বিষয় এটি সরাসরি আচ্ছাদন করে) প্রায়ই যে কোনো একক গ্রাহক-মুখী মেট্রিক থেকে বেশ কয়েক ধাপ দূরে ফলাফলে তাদের অবদান থাকে। এদের অন্তর্নিহিতভাবে পরোক্ষ কাজের উপর একটি অনুপযুক্ত সরাসরি-ফলাফল মেট্রিক জোর করার বদলে যে দল তারা সক্ষম করে তাদের উপর তাদের প্রভাব, তাদের প্ল্যাটফর্মের গ্রহণ, ভোগকারী দল দ্বারা প্রতিবেদিত ঘর্ষণে হ্রাসের মাধ্যমে এই দলের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করুন।

মূল্যবিচার: ভালো ও মন্দ দিক

পদ্ধতি	ভালো দিক	মন্দ দিক
প্রতি দলে একক কর্মক্ষমতা স্কোর	উপস্থাপন ও তুলনা করা সহজ	মিথ্যা নির্ভুলতা; কোন অন্তর্নিহিত সংকেত প্রকৃতপক্ষে স্কোর চালিয়েছে তা লুকায়
একাধিক একত্রিতকারী সংকেত	আরও বিশ্বাসযোগ্য, একক-মেট্রিক কারচুপি প্রতিরোধ করে	একটি সংখ্যায় সংক্ষিপ্ত করা কঠিনতর; ব্যাখ্যা করতে আরও প্রেক্ষাপট প্রয়োজন
দল-স্তরের কর্মক্ষমতা পরিমাপ	সফটওয়্যার ফলাফল প্রকৃতপক্ষে কীভাবে উদ্ভূত হয় তার সাথে মেলে	পৃথক অবদান সম্পর্কে প্রশ্নের সরাসরি উত্তর দিতে পারে না
ব্যক্তিগত-স্তরের কর্মক্ষমতা অ্যাট্রিবিউশন	পর্যালোচনার জন্য আরও সরাসরি কার্যকর মনে হয়	সাধারণত একটি মিথ্যা নির্ভুলতা; শক্তিশালী কারচুপি ও কৃতিত্ব-রক্ষা ঝুঁকি

কেন্দ্রীয় টানাপোড়েন হলো নির্ভুলতা বনাম সততা। প্রতি দলে, বা আরও খারাপ, প্রতি ব্যক্তিতে একটি একক কর্মক্ষমতা সংখ্যা তুলনা ও র‍্যাঙ্ক করা সহজ, কিন্তু সেই নির্ভুলতা সাধারণত মিথ্যা, একটি পরিষ্কার-দেখানো সংখ্যার পেছনে অ্যাট্রিবিউশন ও গুণমান সম্পর্কে প্রকৃত অনিশ্চয়তা লুকিয়ে। একটি কম গোছানো, বহু-সংকেত চিত্রকে সৎ হিসেবে গ্রহণ করে, এবং নেতৃত্ব বা কর্মক্ষমতা-পর্যালোচনা প্রক্রিয়া থেকে এটিকে একটি একক, মিথ্যা নির্ভুল স্কোরে ফিরে ভেঙে ফেলার চাপ প্রতিরোধ করে টানাপোড়েন সমাধান করুন।

আপনার দলের সাথে আলোচনার প্রশ্ন

১. আমাদের বর্তমান কর্মক্ষমতা পরিমাপ কি একাধিক একত্রিতকারী সংকেত একত্রিত করে, নাকি এটি একটি একক সংখ্যার উপর নির্ভর করে যা প্রকৃতপক্ষে যতটা তার চেয়ে বেশি সুনির্দিষ্ট মনে হয়? আপনি বর্তমানে যাকে একটি “কর্মক্ষমতা মেট্রিক” বলেন তা নিরীক্ষা করুন এবং পরীক্ষা করুন কতগুলো স্বাধীন, একত্রিতকারী সংকেত প্রকৃতপক্ষে এতে প্রবেশ করে।

২. আমরা কি কখনও একটি ফলাফল প্রকৃতপক্ষে কীভাবে ঘটেছে তার সহযোগিতামূলক, ক্রস-দল প্রকৃতির জন্য হিসাব না করে একটি দল বা ব্যক্তির কর্মক্ষমতা অ্যাট্রিবিউট করেছি? একটি সাম্প্রতিক সাফল্যের গল্প বেছে নিন এবং খুঁজুন এর কতটা কৃতিত্বপ্রাপ্ত দল বা ব্যক্তির বাইরে মানুষ, সিদ্ধান্ত, বা পূর্ববর্তী কাজের উপর নির্ভরশীল ছিল।

৩. আমাদের কর্মক্ষমতা পরিমাপে কি গুণমান অন্তর্ভুক্ত, নাকি শুধু সরবরাহ গতি ও আউটপুট আয়তন? একটি সরবরাহকৃত বৈশিষ্ট্য যা পরে উল্লেখযোগ্য উৎপাদন ঘটনা ঘটিয়েছে উচ্চ কর্মক্ষমতা হিসেবে স্কোর করা উচিত নয়; পরীক্ষা করুন আপনার বর্তমান পরিমাপ প্রকৃতপক্ষে এই ক্ষেত্রটি ধরবে কিনা।

৪. আমরা কীভাবে প্ল্যাটফর্ম বা সক্ষমকারী দলের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করি যাদের ফলাফলে অবদান পরোক্ষ? যদি সৎ উত্তর হয় “আমরা করি না, ঠিক আছে,” সেই ফাঁক নাম দেওয়া ও সরাসরি সমাধান করার যোগ্য সেই দলগুলোকে কার্যকরভাবে অপরিমাপিত বা তাদের কাজের সাথে না মেলা গ্রাহক-মুখী ফলাফল মেট্রিকের বিরুদ্ধে অন্যায্যভাবে পরিমাপিত রেখে দেওয়ার বদলে।

৫. কর্মক্ষমতা উপাত্ত কি কখনও আনুষ্ঠানিকভাবে বা অনানুষ্ঠানিকভাবে একে অপরের বিরুদ্ধে ব্যক্তিদের প্রতিযোগিতামূলকভাবে র‍্যাঙ্ক করতে ব্যবহৃত হয়েছে? বিষয় ৩.২-এর সন্তুষ্টি-উপাত্ত ঝুঁকির অনুরূপ এই সরণ উপাত্তের সততা ও দলের খোলাখুলি সহযোগিতা করার ইচ্ছা উভয়েরই ক্ষতি করে।

৬. যখন আমাদের একত্রিতকারী সংকেত একমত হয় না, উদাহরণস্বরূপ উচ্চ সরবরাহ গতি কিন্তু বেড়ে যাওয়া ত্রুটি হার, আমরা কী উপসংহারে পৌঁছাই, এবং আমাদের প্রক্রিয়া কি সেই মতবিরোধ ভালোভাবে পরিচালনা করে? সংকেতের মধ্যে মতবিরোধ নিজেই মূল্যবান তথ্য; আলোচনা করুন আপনার দল বর্তমানে এটিকে উপেক্ষা করার জন্য গোলমাল হিসেবে বিবেচনা করে নাকি তদন্তের যোগ্য একটি প্রকৃত অনুসন্ধান হিসেবে।

ক্ষেত্র লেন্স

স্টার্টআপ। কর্মক্ষমতা সাধারণত সরাসরি দৃশ্যমান: বৈশিষ্ট্যটি কি কাজ করেছে, গ্রাহকরা কি এটি গ্রহণ করেছে, মেট্রিকটি কি সরেছে। আনুষ্ঠানিক বহু-সংকেত পরিমাপ এই মাত্রায় প্রায়ই অপ্রয়োজনীয়; ঝুঁকিটি পরিবর্তে একটি দ্রুত-চলমান, অত্যন্ত সহযোগিতামূলক ছোট দলে খুব দ্রুত একজন ব্যক্তির কাছে সাফল্য বা ব্যর্থতা অ্যাট্রিবিউট করা যেখানে কৃতিত্ব ও দোষ খুব কমই শুধু একজন ব্যক্তির অন্তর্গত।

ছোট ব্যবসা। আপনি ইতিমধ্যে থাকা যে কোনো সরবরাহ ও গুণমান উপাত্তকে (বিষয় ২.১০, বিষয় ৫.১) সাম্প্রতিক কাজ প্রকৃতপক্ষে ব্যবসাকে সাহায্য করেছে কিনা তা নিয়ে সরাসরি, সৎ কথোপকথনের সাথে একত্রিত করুন, আপনার বজায় রাখার ক্ষমতা নেই এমন আনুষ্ঠানিক বহু-সংকেত ইনস্ট্রুমেন্টেশন তৈরি করার বদলে।

এন্টারপ্রাইজ। এখানেই দল-স্তরের, বহু-সংকেত পরিমাপের শৃঙ্খলা এর বিনিয়োগ অর্জন করে, যেহেতু ডজন ডজন দল জুড়ে কর্মক্ষমতাকে একটি একক তুলনাযোগ্য সংখ্যায় হ্রাস করার চাপ এখানে সবচেয়ে শক্তিশালী, এবং মিথ্যা নির্ভুলতার ক্ষতি পুরো প্রতিষ্ঠানের সম্পদ সিদ্ধান্ত জুড়ে যৌগিক হয়। স্পষ্টভাবে সেই চাপ প্রতিরোধ করুন এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ তার জন্য বহু-সংকেত মামলা তৈরি করুন।

সরকার। প্রকৌশল বিনিয়োগ প্রকৃত ফলাফল উৎপাদন করেছে তা প্রদর্শন করা, শুধু সরবরাহকৃত নিদর্শন নয়, প্রায়ই একটি তদারকি সংস্থা জিজ্ঞাসা করে এমন কেন্দ্রীয় প্রশ্ন। বহু-সংকেত কর্মক্ষমতা পরিমাপ, শুধু-সরবরাহ প্রক্সির বদলে স্পষ্টভাবে ফলাফল মেট্রিকের (বিষয় ৫.৩) সাথে সংযুক্ত, একা একটি কার্যকলাপ বা সরবরাহ গণনার চেয়ে অনেক শক্তিশালী, আরও রক্ষণযোগ্য উত্তর দেয়।

উদাহরণ

এন্টারপ্রাইজ। একটি খুচরা প্রযুক্তি কোম্পানির নেতৃত্ব প্রতি স্প্রিন্টে সম্পন্ন স্টোরি পয়েন্ট দ্বারা প্রকৌশল দল অনানুষ্ঠানিকভাবে র‍্যাঙ্ক করছিল, এটিকে একটি কর্মক্ষমতা প্রক্সি হিসেবে বিবেচনা করে। সরবরাহ উপাত্ত, পরিবর্তন ব্যর্থতার হার, এবং মুক্তি-পরবর্তী বৈশিষ্ট্য গ্রহণ একত্রিত করে একটি বহু-সংকেত পদ্ধতি গ্রহণের পরে, নেতৃত্ব পেয়েছিল সর্বোচ্চ স্টোরি-পয়েন্ট সমাপ্তি হারসহ দলটির কোম্পানিতে সর্বনিম্ন বৈশিষ্ট্য-গ্রহণ হার ছিল: তারা দ্রুত সরবরাহ করছিল কিন্তু এমন জিনিস তৈরি করছিল যা গ্রাহকরা ব্যবহার করেনি। বিভ্রান্তিকর একক-সংখ্যা র‍্যাঙ্কিংয়ের বদলে পূর্ণতর কর্মক্ষমতা চিত্রের ভিত্তিতে সেই দলের রোডম্যাপ অগ্রাধিকার পুনর্বণ্টন করা এক ত্রৈমাসিকের মধ্যে উল্লেখযোগ্য প্রকৌশল ক্ষমতা উচ্চ-প্রভাবযুক্ত কাজের দিকে পুনর্নির্দেশ করেছিল।

সরকার। একটি জাতীয় কর সংস্থার প্রকৌশল কর্মসূচির একটি তদারকি কমিটির কাছে প্রদর্শন করা প্রয়োজন ছিল যে একটি প্রধান সিস্টেম বিনিয়োগ কর্মক্ষমতা উন্নত করেছে, শুধু চুক্তিভুক্ত পরিধি সরবরাহ করেনি। শুধু স্টোরি-পয়েন্ট বা মাইলস্টোন সমাপ্তি প্রতিবেদন করার বদলে, কর্মসূচিটি একটি একত্রিতকারী সংকেতের সেট উপস্থাপন করেছিল: হ্রাসকৃত প্রক্রিয়াকরণ ত্রুটির হার, হ্রাসকৃত মধ্যক প্রক্রিয়াকরণ সময়, এবং বর্ধিত সফল স্ব-পরিষেবা সমাপ্তি হার, সবই নির্দিষ্ট সরবরাহকৃত সিস্টেম উপাদানের সাথে সংযুক্ত। বহু-সংকেত, ফলাফল-সংযুক্ত উপস্থাপনা কমিটির পরীক্ষা এমনভাবে সন্তুষ্ট করেছিল যা আগের বছরের একটি পূর্ববর্তী কর্মসূচির একটি সরল “সময়সূচী অনুযায়ী সরবরাহ করা হয়েছে” প্রতিবেদন করতে ব্যর্থ হয়েছিল।

ব্যবসায়িক যুক্তি: প্রেরণা, ROI, এবং TCO

একটি মিথ্যা-নির্ভুল একক সংখ্যার বদলে একত্রিতকারী, ফলাফল-সংযুক্ত সংকেতের মাধ্যমে কর্মক্ষমতা পরিমাপের রিটার্ন হলো ভালো সম্পদ সিদ্ধান্ত: একটি প্রতিষ্ঠান যা দেখতে পারে কোন দলের কাজ প্রকৃতপক্ষে ফলাফল সরায় সেখানে আরও বিনিয়োগ করতে পারে যেখানে এটি গুরুত্বপূর্ণ এবং তদন্ত করতে পারে যেখানে এটি নয়, যে দল সবচেয়ে ব্যস্ত দেখায় তাকে পুরস্কৃত করার বদলে। উপরের খুচরা উদাহরণ সাধারণ: একটি বিভ্রান্তিকর একক-সংখ্যা র‍্যাঙ্কিং বিনিয়োগ মনোযোগকে সেখান থেকে দূরে নির্দেশিত করছিল যেখানে এটি প্রকৃতপক্ষে সাহায্য করত।

মোট মালিকানা খরচ একটি একক-মেট্রিক পদ্ধতির চেয়ে বেশি, কারণ এটির একাধিক উৎস (সরবরাহ, গুণমান, ফলাফল) থেকে উপাত্ত একত্রিত করা এবং চিত্রটিকে একটি তুলনাযোগ্য সংখ্যায় ফিরে ভেঙে ফেলার প্রাতিষ্ঠানিক চাপ প্রতিরোধ করা প্রয়োজন। সেই খরচ পরিশোধের যোগ্য কারণ বিকল্প, একটি মিথ্যা নির্ভুল একক স্কোর, সক্রিয়ভাবে সেই সম্পদ সিদ্ধান্তকে বিভ্রান্ত করে যা কর্মক্ষমতা উপাত্ত অবহিত করার উদ্দেশ্যে।

বিরোধী প্যাটার্ন এবং ফাঁদ

• কার্যকলাপকে কর্মক্ষমতার সাথে গুলিয়ে ফেলা: এই মাত্রা নির্দিষ্টভাবে প্রতিরোধ করতে ডিজাইন করা সবচেয়ে সাধারণ ত্রুটি।
• সহযোগিতামূলক, ক্রস-দল ফলাফলের জন্য ব্যক্তিগত কর্মক্ষমতা অ্যাট্রিবিউশন: সাধারণত একটি মিথ্যা নির্ভুলতা যা সহযোগিতা নিরুৎসাহিত করে।
• কর্মক্ষমতার সংজ্ঞা থেকে গুণমান বাদ দেওয়া: কাজকে পুরস্কৃত করে যা সরবরাহ হয় কিন্তু অন্য কিছু ভাঙে।
• প্ল্যাটফর্ম বা সক্ষমকারী দলের উপর একটি সরাসরি-ফলাফল মেট্রিক জোর করা: অন্তর্নিহিতভাবে পরোক্ষ কাজের জন্য ভুল জিনিস পরিমাপ করে।
• প্রাতিষ্ঠানিক চাপের অধীনে একাধিক একত্রিতকারী সংকেতকে ফিরে একটি মিথ্যা নির্ভুল সংখ্যায় ভেঙে ফেলা: বহু-সংকেত পদ্ধতি প্রদান করতে নির্মিত সততা হারায়।
• প্রতিযোগিতামূলকভাবে ব্যক্তিদের র‍্যাঙ্ক করতে কর্মক্ষমতা উপাত্ত ব্যবহার করা: উপাত্তের সততা ও দলের সহযোগিতা উভয়েরই ক্ষতি করে।

পরিপক্বতা মডেল

• স্তর ১, শুরু: কর্মক্ষমতা কার্যকলাপ বা আউটপুট আয়তনের সাথে মিশ্রিত, একটি একক, অপরীক্ষিত সংখ্যা দিয়ে পরিমাপিত।
• স্তর ২, উন্নয়ন: আউটপুটের পাশাপাশি কিছু গুণমান সংকেত বিবেচনা করা হয়, কিন্তু কোনো সামঞ্জস্যপূর্ণ বহু-সংকেত পদ্ধতি নেই এবং ব্যক্তিগত অ্যাট্রিবিউশন এখনও অনানুষ্ঠানিকভাবে ঘটে।
• স্তর ৩, মানসম্মতকরণ: গুণমান সহ একাধিক, একত্রিতকারী সংকেত ব্যবহার করে দল স্তরে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে প্রতিষ্ঠান-ব্যাপী কর্মক্ষমতা পরিমাপ করা হয়।
• স্তর ৪, ব্যবস্থাপনা: একত্রিতকারী সংকেতের মধ্যে মতবিরোধ সক্রিয়ভাবে তদন্ত করা হয়; প্ল্যাটফর্ম ও সক্ষমকারী দলের তাদের প্রকৃত কাজের সাথে উপযুক্ত পরোক্ষ কর্মক্ষমতা পরিমাপ আছে।
• স্তর ৫, সমন্বয়: কর্মক্ষমতা উপাত্ত সরাসরি সম্পদ ও বিনিয়োগ সিদ্ধান্ত অবহিত করে, এবং প্রতিষ্ঠান নির্দিষ্ট পুনর্বণ্টন সিদ্ধান্ত নির্দেশ করতে পারে যা একটি বহু-সংকেত দৃশ্য সক্ষম করেছিল এবং একটি একক-সংখ্যা দৃশ্য মিস করত।

আলোচনার জন্য ধারণা

১. আমরা বর্তমানে কর্মক্ষমতা প্রক্সি হিসেবে কোন একক সংখ্যা ব্যবহার করছি যা আমাদের একটি একত্রিতকারী সেটের পক্ষে অবসর দেওয়া উচিত? ২. আমরা কি কখনও একটি ফলাফল ভুল দল বা ব্যক্তিকে কৃতিত্ব দিয়েছি কারণ অ্যাট্রিবিউশন অস্পষ্ট ছিল? ৩. আমরা বর্তমানে একটি প্ল্যাটফর্ম বা সক্ষমকারী দলের কর্মক্ষমতা কীভাবে পরিমাপ করি? ৪. পরবর্তী ত্রৈমাসিকে আমাদের একত্রিতকারী সংকেত একে অপরের সাথে একমত না হলে এটি কেমন দেখাবে? ৫. একটি স্টোরি-পয়েন্ট বা সরবরাহ-গণনা র‍্যাঙ্কিং কোথায় আমাদের বিনিয়োগ মনোযোগ ভুল দিক নির্দেশনা দিয়েছে?

মূল বিষয়সমূহ

• কর্মক্ষমতা পরিমাপ করে কাজ একটি ভালো ফলাফল উৎপাদন করেছে কিনা, কত গতি ঘটেছে তা নয়; এটিকে কার্যকলাপের (বিষয় ৩.৪) সাথে গুলিয়ে ফেলবেন না।
• একাধিক, একত্রিতকারী সংকেত ব্যবহার করুন, কখনও একক কর্মক্ষমতা সংখ্যা নয়, এবং মিথ্যা নির্ভুলতার প্রতি সন্দেহপ্রবণ হোন।
• দল বা সিস্টেম স্তরে পরিমাপ করুন; ব্যক্তিগত ফলাফল অ্যাট্রিবিউশন সাধারণত অনির্ভরযোগ্য এবং সহযোগিতার ক্ষতি করে।
• গুণমান কর্মক্ষমতার অংশ, একটি পৃথক, বিচ্ছিন্ন উদ্বেগ নয়।
• প্ল্যাটফর্ম ও সক্ষমকারী দলকে তাদের কাজের উপর একটি অনুপযুক্ত সরাসরি-ফলাফল মেট্রিক জোর করার বদলে যথাযথভাবে পরোক্ষ কর্মক্ষমতা পরিমাপ দিন।

তথ্যসূত্র এবং অতিরিক্ত পাঠ

• Forsgren, Nicole, Margaret-Anne Storey, Chandra Maddila, Thomas Zimmermann, Brian Houck, and Jenna Butler. “The SPACE of Developer Productivity.” ACM Queue, 2021.
• Forsgren, Nicole, Jez Humble, and Gene Kim. Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps. IT Revolution Press, 2018.
• Skelton, Matthew, and Manuel Pais. Team Topologies: Organizing Business and Technology Teams for Fast Flow. IT Revolution Press, 2019.
• Austin, Robert D. Measuring and Managing Performance in Organizations. Dorset House Publishing, 1996.