4.4 指标优先级

就好像没有哪个经济学家，甚至是拥有最雄厚资源的研究机构，会在分析经济现状和对未来做出预期的时候，能够一下子把所有可能的经济数据都纳入他们的分析模型。我们在裁剪指标体系的时候，也应该在目标优先级的引导下，如图4-3所示，权衡有效性、可靠性和成本，设计和选择要使用的度量指标。

图4-3 指标优先级评价维度

●有效性：指标数据在多大程度上能真实地为达成目标服务。

●可靠性：数据收集以及分析结果的一致性和可靠性。

●成本：度量数据的收集和分析成本。

以工作量的估算数据为例，在使用Delphi专家估算法的时候，参与者会将很多可以量化、不可以量化的上下文信息都纳入到估算的考虑当中，因此有可能得到更有效的数据。不过，不同的人参加估算，甚至同样一群人估算两次也可能得到不一样的数值，因此可靠性可能比不上那些回避主观判断的估算方法，比如代码行数。在成本上，能够自动获取的数据当然成本较低，比如代码静态检查的违规数量，而收集过程需要很多人工干预的指标会造成很大的负担，故应该小心控制使用这样的指标数据。