度量的PDCA
P：定义关键指标和目标
组织或团队，根据实际情况和现状能力，设计关键度量指标，并确定改进目标 。
D：收集数据
利用组织或团队提供的度量工具，收集、统计与展示度量数据。
C：分析数据
进行度量数据分析，从数据中获得洞察，分析问题，识别改进机会。
A：决策与改进
基于成效度量进行业务与产品改进决策，或调整指标本身。
基于过程度量进行研发过程改进
过程度量指标
响应力
需求端到端交付周期、需求响应周期、故事实现周期、故事等待发版周期、
迭代效率
迭代计划故事个数、迭代实际完成故事个数、迭代计划故事点数、迭代实际完成故事点数、迭代完成率、迭代变更率、迭代速率
质量
技术债务：代码问题数、代码复杂度、代码重复率
转测缺陷数：人均转测缺陷率、平均迭代缺陷率
生产缺陷数：生产缺陷关闭周期、工程技术能力
关键过程度量指标（周期与效率）
故事实现周期
平均每个故事从第一次进入迭代计划的迭代开始日期，到该故事测试通过日期的周期。（衡量团队对需求变化的响应速度，周期越短，响应越快）
迭代速率
每个迭代实际完成（测试通过）地故事总点数。（衡量团队的迭代实际容量，用以参考制定更合理的迭代计划）
迭代完成率
每个迭代实际完成（测试通过）的故事总点数，除以迭代计划的总故事点数。（衡量团队迭代计划及其执行的有效性、合理性，70~80%比较合适）
关键过程度量指标（质量）
技术债务率
Sonar工具扫描评价的质量指标，综合了代码问题、复杂度和重复率等因素。（衡量软件的内在质量）
转测缺陷数
每个迭代中在ST与UAT环节发现的缺陷个数（衡量团队每个迭代的开发质量）
生产缺陷数
产品一段时间内（如每个月）在生产环境 告的缺陷数（衡量团队所交付产品的最终质量）
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