欢迎来到嗨，别着急做度量，平台工程需要先从“数据治理”开始做起
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文章摘要
平台工程与DevOps的关系
DevOps的核心目标是弥合开发与运维之间的裂隙，但部分企业在实施过程中误解其本质，简单地将运维工作交给开发人员，导致开发压力过大。平台工程的出现解决了这一矛盾，其定义为设计和构建工具链和工作流，为软件工程组织提供自助服务功能。平台工程为DevOps带来了新的实践方式，两者并非对立关系，而是互补发展。
内部平台建设与效能度量
企业建设内部平台的主要目标是收集数据以进行研发效能度量。虽然市面上有许多成熟的工具可供选择，但对于规模较大的企业（研发人员300人以上），定制化的内部平台仍然是必要的。这些平台通过收集和分析数据，为研发过程的优化提供了依据。然而，数据的治理和规划远比数据收集更具挑战性，尤其是如何确保收集到“有价值”的数据。
效能度量的原则与建议
企业在进行效能度量时需注意以下原则：首先，不要过分追求度量而忽略改进的实际意义；其次，指标的设定应具有牵引改进的作用，避免设计无效的“假”指标；最后，度量系统不应一开始过于复杂，建议通过简单手段先收集数据进行初步分析。度量的目的是推动业务优化，需关注收入与成本的平衡。
数据治理的关键步骤
数据治理是效能度量的前提条件，需保障规范性与有效性。从已有数据出发，企业需甄别无价值数据并明确业务视角的核心数据。治理过程中需遵循减法原则，避免复杂化；通过规则制定和流程优化，引导用户行为，从实际使用中逐步调整数据策略。数据治理是一个持续迭代的过程，应结合敏捷思维逐步完善。
总结
平台工程通过提供工具链和工作流支持，为企业的研发效能提升提供了新思路。效能度量的成功需要数据治理的支持，而治理过程需通过用户行为反馈持续优化。企业在实践平台工程时，应避免过度设计，注重实际行动产生的反馈数据，以实现平台与业务需求的深度结合。
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