1.0 भाग 1 का परिचय: मापन की नींव
इस पुस्तक द्वारा किसी एक मेट्रिक का नाम लेने से पहले, इसे एक कठिन प्रश्न का उत्तर देना होगा: मापन किसलिए है? हर उस टीम ने, जिसने कभी कोई डैशबोर्ड बनाया है, अंततः यह भी देखा है कि एक संख्या सुधरती गई जबकि जिस चीज़ का वह प्रतिनिधित्व करने वाली थी, वह बदतर होती गई। यह कोई उपकरण की विफलता नहीं है। यह उन नींवों को छोड़ देने का पूर्वानुमेय परिणाम है जिन्हें यह भाग शामिल करता है: आप आखिर मापन क्यों कर रहे हैं, जब लोगों को पता चल जाता है कि किसी मेट्रिक को देखा जा रहा है तो उसके साथ क्या होता है, गतिविधि की बजाय परिणामों को कैसे तौला जाए, किसी संख्या और उसकी परिभाषा का स्वामी कौन है, डेटा वास्तव में कहाँ से आता है, और स्वयं को धोखा दिए बिना एक शोरगुल भरे संकेत को कैसे पढ़ा जाए।
बड़ी टीमों के लिए ये नींवें वैकल्पिक नहीं रह जातीं। एक अकेली टीम एक तदर्थ संख्या के साथ काम चला सकती है जिसे कोई प्रबंधक सप्ताह में एक बार सरसरी तौर पर देख लेता है। सैकड़ों इंजीनियरों, दर्जनों डैशबोर्ड, और एक ऐसी नेतृत्व टीम वाला संगठन जो ऊपर की ओर रिपोर्ट करता है, ऐसा नहीं कर सकता। उस पैमाने पर, एक बिना स्वामित्व वाला या बुरी तरह परिभाषित मेट्रिक केवल एक टीम को गुमराह नहीं करता, यह उन सबको गुमराह करता है जो आगे उस संख्या पर भरोसा करते हैं बिना यह जाँचे कि इसे कैसे बनाया गया था, और एक बार जब व्यवहार इसे चलाकर दिखाने के लिए ढल जाता है तो इसे वापस उलटना महँगा पड़ता है।
एंटरप्राइज़ और सरकारी संगठन इसे सबसे तीव्रता से महसूस करते हैं, क्योंकि उनके मेट्रिक्स अक्सर उस टीम से परे परिणाम ले जाते हैं जो उन्हें बनाती है: बजट निर्णय, सार्वजनिक प्रदर्शन रिपोर्टें, ऑडिट निष्कर्ष, और विक्रेता अनुबंध। एक मेट्रिक जो एक आंतरिक इंजीनियरिंग सुविधा जैसा दिखता है, चुपचाप उन लोगों के निर्णयों के लिए एक महत्वपूर्ण, निर्विवाद इनपुट बन सकता है जो उस पाइपलाइन को कभी नहीं देखते जिसने इसे उत्पन्न किया। नींवों को सही ढंग से स्थापित करना ही इस भार को वहनीय बनाता है।
इस भाग के विषय
- 1.1 सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग को क्यों मापें: मापन के लिए कुल मिलाकर तर्क, इसे क्या हासिल करना है, और सीखने के लिए मापने तथा आँकने के लिए मापने के बीच का अंतर।
- 1.2 गुडहार्ट का नियम और मेट्रिक्स का मनोविज्ञान: वह एकल विचार जो इस पुस्तक के हर दूसरे विषय को संचालित करता है: एक मापदंड जो लक्ष्य बन जाता है, अच्छा मापदंड बनना बंद कर देता है, और वे मनोवैज्ञानिक तंत्र जो एक बार लोगों को पता चलने पर कि उन्हें देखा जा रहा है, चालाकी को लगभग अपरिहार्य बना देते हैं।
- 1.3 गतिविधि से परिणाम प्राथमिकता: क्या मापें यह चुनना: शास्त्रीय इनपुट/आउटपुट/परिणाम भेद और नॉर्थ-स्टार पैटर्न का उपयोग करते हुए, गतिविधि की बजाय परिणामों की ओर एक मेट्रिक सेट को कैसे तौला जाए।
- 1.4 मेट्रिक्स गवर्नेंस और स्वामित्व: क्या मापा जाता है यह कौन तय करता है, परिभाषा का स्वामी कौन है, और एक मेट्रिक्स चार्टर किस तरह बढ़ते हुए डैशबोर्ड को एक जवाबदेही-रहित फैलाव बनने से रोकता है।
- 1.5 डेटा स्रोत और इंस्ट्रूमेंटेशन: इंजीनियरिंग मेट्रिक्स वास्तव में कहाँ से आते हैं, इंस्ट्रूमेंटेशन बनाम स्व-रिपोर्टिंग, और डेटा गुणवत्ता की वे समस्याएँ जो किसी के ध्यान में आने से पहले ही चुपचाप एक डैशबोर्ड को अमान्य कर देती हैं।
- 1.6 इंजीनियरिंग मेट्रिक्स के लिए सांख्यिकीय साक्षरता: एक मेट्रिक को ईमानदारी से पढ़ने के लिए एक टीम को जिस न्यूनतम सांख्यिकीय समझ की आवश्यकता है: औसत बनाम प्रतिशतक, नमूना आकार, माध्य की ओर प्रतिगमन, और भ्रामक चर।
ये विषय आपस में कैसे संबंधित हैं
ये छह विषय एक सख़्त क्रम में निर्मित होते हैं। विषय 1.1 यह पूछता है कि आख़िर मापन क्यों किया जाए, जो मायने रखता है क्योंकि एक टीम जिसने इसका उत्तर नहीं दिया है, वह ऐसी संख्याएँ इकट्ठा करेगी जिन पर कोई कार्रवाई नहीं करता। विषय 1.2 वह धुरी है जिस पर पुस्तक का बाक़ी हिस्सा घूमता है: एक बार जब आप यह स्वीकार कर लेते हैं कि कोई भी मापदंड एक लक्ष्य बन सकता है और उसके साथ चालाकी की जा सकती है, तो बाद के हर विषय की सिफ़ारिशें इसी जोखिम के विरुद्ध डिज़ाइन करने से निकलती हैं। विषय 1.3 उस सावधानी को एक सकारात्मक नियम में बदल देता है: परिणामों की ओर तौलें, क्योंकि वे सबसे कठिन श्रेणी हैं जिनके साथ सस्ते में चालाकी की जा सके। विषय 1.4 गवर्नेंस को ठोस रूप देता है, विषय 1.5 डेटा को ठोस रूप देता है, और विषय 1.6 आपको वह सांख्यिकीय समझ देता है जिससे आप गवर्नेंस और इंस्ट्रूमेंटेशन के ठोस होने के बाद भी शोर से धोखा खाने से बच सकें।
आगे की हर चीज़ इस भाग पर निर्भर करती है। भाग 2 के फ़्लो मेट्रिक्स और DORA मेट्रिक्स, और भाग 3 का SPACE फ्रेमवर्क, सभी वास्तव में विषय 1.2 और 1.3 में निर्धारित परिणाम-भारण और गार्डरेल-युग्मन सिद्धांतों के व्यावहारिक उदाहरण हैं। विषय 8.1 में दिया गया डैशबोर्ड डिज़ाइन मार्गदर्शन विषय 1.4 के गवर्नेंस मॉडल को मानकर चलता है। और वह परिपक्वता मॉडल जो इस पुस्तक के हर विषय को समाप्त करता है, अपने पाँच स्तरों के नीचे, वास्तव में उसी अनुशासन के लिए एक परिपक्वता मॉडल है जिसे यह भाग प्रस्तुत करता है: गंभीरता से मापना, और अपने ही काम की जाँच करना।