소프트웨어 개발자 생산성 측정? 에 관하여
- Authors
- 이준호
발단
23년 8월 맥킨지는 소프트웨어 개발자 생산성을 측정하는 새로운 접근법을 제시했습니다. 기존의 DORA와 SPACE 지표를 활용하여 시스템, 팀, 개인 수준에서 생산성을 평가하는 방법으로, 이를 통해 제품 결함 감소, 직원 경험 향상, 고객 만족도 증가 등의 성과를 얻었습니다. 이를 통해, 생산성 데이터를 올바르게 사용하여 개발 환경을 최적화하고 개발자 경험을 개선할 수 있습니다.
TL;DR
생산성 측정의 중요성: 소프트웨어 개발자 생산성을 측정하는 것은 소프트웨어 품질 향상과 비즈니스 성과 개선에 필수적입니다. 이를 통해 개발 과정에서 비효율성을 찾아내고 개선할 수 있습니다.
DORA와 SPACE 지표 활용: McKinsey는 DORA와 SPACE 지표를 사용해 생산성을 종합적으로 평가할 것을 권장합니다. 이 지표들은 다양한 차원에서 균형 잡힌 평가를 제공합니다.
다층적 평가: 시스템, 팀, 개인 수준에서 생산성을 평가해야 합니다. 이 접근법은 생산성에 대한 전체적인 이해를 제공하고 조직 전반에 걸친 효과적인 개선을 가능하게 합니다.
긍정적인 비즈니스 영향: 개발자 생산성의 올바른 측정은 제품 결함 감소, 직원 경험 향상, 고객 만족도 증가 등의 비즈니스 혜택을 가져올 수 있습니다. 이러한 개선은 구조화된 생산성 측정 접근법의 중요성을 강조합니다.
책임감 있는 데이터 사용: 생산성 데이터를 책임감 있게 사용해야 합니다. 잘못된 해석이나 오용은 개발자의 사기와 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 데이터를 긍정적이고 생산적인 작업 환경을 조성하는 데 사용해야 합니다.
자세한 내용은 포스트를 확인하세요.
반박
Dan North의 리뷰는 McKinsey의 개발자 생산성 측정 방법론에 대한 비판을 담고 있습니다. 해당 포스트는 소프트웨어 개발이 과거부터 철저히 측정되었으며, McKinsey의 접근법이 잘못된 전제에 기반하고 있다고 지적합니다. 특히 소프트웨어 개발이 단순히 코드 작성으로 축소될 수 없으며, 제너레이티브 AI 도구가 생산성을 두 배로 증가시키지 않는다고 주장합니다. 또한, McKinsey의 연구 방법론의 한계와 데이터 해석의 문제점을 지적하며, 보다 포괄적이고 협력적인 접근이 필요하다고 강조합니다.
TL;DR
McKinsey 주장 비판: Dan North는 McKinsey의 소프트웨어 개발이 충분히 측정되지 않았다는 주장에 반대하며, 1960년대부터 측정이 이루어져 왔다고 주장합니다. 소프트웨어 개발의 복잡성을 제대로 반영하지 못하는 도구들을 비판합니다.
생성 AI 도구: North는 생성 AI 도구가 개발자 생산성을 두 배로 늘릴 수 있다는 McKinsey의 주장에 반대하며, 대부분의 프로그래밍 작업이 코드 작성뿐 아니라 비즈니스 도메인 이해와 문제 해결을 포함한다고 강조합니다.
방법론적 문제: North는 McKinsey 연구의 작은 샘플 크기와 통제 그룹의 부족을 비판하며, 결과가 통계적으로 유의미하지 않을 수 있다고 지적합니다.
비코딩 활동의 중요성: McKinsey의 비코딩 활동이 저가치라는 견해에 반대하며, 테스트 데이터 관리와 인프라 구축 같은 작업이 고성능 팀에게 매우 중요하다고 주장합니다.
총체적 측정 접근법: North는 팀의 효과성과 맥락적 요소에 초점을 맞춘 총체적인 생산성 측정을 주장하며, 개별 기여도에만 초점을 맞추면 오해를 불러일으킬 수 있다고 말합니다.
자세한 내용은 포스트를 확인하세요.
TL;DR
두 포스트의 쟁점을 정리하면 다음과 같습니다
생산성 측정 가능 여부: McKinsey: 개발자 생산성은 DORA와 SPACE 지표를 통해 측정 가능하며, 이는 품질 개선과 비즈니스 성과 향상에 필수적입니다. Dan North: 소프트웨어 개발은 이미 충분히 측정되고 있으며, McKinsey의 도구는 복잡성을 제대로 반영하지 못합니다.
생성 AI 도구의 효과: McKinsey: 생성 AI 도구가 개발자 생산성을 두 배로 늘릴 수 있습니다. Dan North: AI 도구의 생산성 증대 주장은 과장되었으며, 실제 프로그래밍은 문제 해결과 도메인 이해가 주를 이룹니다.
연구 방법론: McKinsey: 특정 연구를 통해 생산성 개선 사례를 제시합니다. Dan North: 샘플 크기와 통제 그룹 부족으로 연구 결과가 신뢰할 수 없습니다.
비코딩 활동의 가치: McKinsey: 비코딩 활동이 상대적으로 저가치입니다. Dan North: 테스트 데이터 관리 등 비코딩 활동은 중요한 역할을 하며, 생산성에 큰 영향을 미칩니다.
생산성 측정 접근법: McKinsey: 개별 개발자의 생산성을 중점으로 평가합니다. Dan North: 팀의 효과성과 맥락적 요소를 고려한 총체적 접근이 필요합니다.
조잘조잘
개발자로 일하면서 어떻게 보면 가장 신경을 써야하는 내용일 수 있는 부분이라고 생각됩니다. 무조건적인 열심히 한다가 아니라 '잘'하기 위해서는 어떤 부분에 초점을 맞춰야할꺼며 어떻게 평가받는게 공정한지 한번쯤은 생각해볼 필요가 있다고 봅니다.
그냥 그렇다구요