数据驱动方法可以使工程师受益的 5 种方式
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软件工程师一直在为提高效率而奋斗。无论团队是进行 Scrum 冲刺还是实施 DevOps 方法，最终目标都是提高生产力并更快地交付更好的软件。
几乎每个行业都使用数据来实现这一目标，但令人惊讶的是，在 Michael Lewis 发表 Moneyball 并将数据驱动的决策带给数百万日常读者的 19 年后，许多开发团队仍然失败将数据完全整合到他们的运营中。根据 New Relic 和 ETR 的 2022 年可观察性预测，只有 5% 的受访者拥有成熟的可观察性实践，这表明这些组织尚未完全了解如何使用数据来提高绩效。
虽然采用数据驱动的方法对任何组织来说都是一种健康的做法，但软件工程师尤其可以从更多地依赖数据而不是猜测中获益。负责构建未来工具的团队必须为其他业务部门树立榜样，展示数据驱动的方法如何让生活变得更简单、更高效。
数据驱动方法的 5 个要素以下五种方法可以将数据量翻倍，从而提高软件工程师的工作效率：
事件低码/无码顶点
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在这里注册 促进团队间的协作团队只有在能够建立共同基础时才能有效地协同工作。通过投资数据，工程领导者可以为员工提供统一的语言来讨论挑战和机遇，并衡量他们在这些讨论中做出的决策的结果。
当对话利用来自整个技术堆栈的数据时，开发人员可以在同一个基础上工作，而不是尝试使用孤立的信息进行交流。这种共同点使团队更容易在整个产品生命周期中就协作项目进行协作，这种方法在混合和远程工作环境中特别有用。
主动检测和预防问题生产力不仅仅是提高工作效率。最近的一项 Rollbar 研究发现，38% 的开发人员花费了多达四分之一的时间来修复软件错误。错误是不可避免的，但如果团队未能实时定位错误及其根本原因，他们很快就会被技术债务压得喘不过气来。
AI 支持的数据驱动方法可以识别模式并在问题成为问题之前并在问题到达最终用户之前很久就发现问题。借助这些主动工具，开发人员可以解决问题并重新编写创新代码，而不是花时间灭火。
克服意见和假设当组织没有可靠的数据可以依赖时，他们只能猜测问题的原因或最佳解决方案。在这些情况下，团队通常默认使用房间里最响亮的声音（或排名最高的员工），即使该人的意见仅得到直觉的支持。缺乏数据也可能会加剧一些继续困扰科技行业的无意识偏见。使用数据有助于平衡技术团队之间的竞争环境，并确保听到所有声音并根据其优点进行评估。
使用数据驱动的方法，开发人员和工程经理可以...
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软件工程师一直在为提高效率而奋斗。无论团队是进行 Scrum 冲刺还是实施 DevOps 方法，最终目标都是提高生产力并更快地交付更好的软件。
几乎每个行业都使用数据来实现这一目标，但令人惊讶的是，在 Michael Lewis 发表 Moneyball 并将数据驱动的决策带给数百万日常读者的 19 年后，许多开发团队仍然失败将数据完全整合到他们的运营中。根据 New Relic 和 ETR 的 2022 年可观察性预测，只有 5% 的受访者拥有成熟的可观察性实践，这表明这些组织尚未完全了解如何使用数据来提高绩效。
虽然采用数据驱动的方法对任何组织来说都是一种健康的做法，但软件工程师尤其可以从更多地依赖数据而不是猜测中获益。负责构建未来工具的团队必须为其他业务部门树立榜样，展示数据驱动的方法如何让生活变得更简单、更高效。
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当对话利用来自整个技术堆栈的数据时，开发人员可以在同一个基础上工作，而不是尝试使用孤立的信息进行交流。这种共同点使团队更容易在整个产品生命周期中就协作项目进行协作，这种方法在混合和远程工作环境中特别有用。
主动检测和预防问题生产力不仅仅是提高工作效率。最近的一项 Rollbar 研究发现，38% 的开发人员花费了多达四分之一的时间来修复软件错误。错误是不可避免的，但如果团队未能实时定位错误及其根本原因，他们很快就会被技术债务压得喘不过气来。
AI 支持的数据驱动方法可以识别模式并在问题成为问题之前并在问题到达最终用户之前很久就发现问题。借助这些主动工具，开发人员可以解决问题并重新编写创新代码，而不是花时间灭火。
克服意见和假设当组织没有可靠的数据可以依赖时，他们只能猜测问题的原因或最佳解决方案。在这些情况下，团队通常默认使用房间里最响亮的声音（或排名最高的员工），即使该人的意见仅得到直觉的支持。缺乏数据也可能会加剧一些继续困扰科技行业的无意识偏见。使用数据有助于平衡技术团队之间的竞争环境，并确保听到所有声音并根据其优点进行评估。
使用数据驱动的方法，开发人员和工程经理可以...
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