后Jira时代，研发管理何去何从
Jira停售Server版≈放弃中国市场，这已经是业界的普遍共识，不赘述。
让人好奇的是，Jira为何做此决定？
顺应美国对华技术封锁的政策？众所周知，Jira-Like类产品繁多，这一赛道早已是一片红海，许多国产友商的产品功能更全、更本土化，还有大量免费、低价等优惠，封锁根本无从谈起。
加速上云？官方说法听着相当喜感，云服务诞生之日起便是以降低成本为最大卖点，可Jira上云后用户使用成本成倍增加，数据安全性反而下降。
和业内好友讨论来回，唯一能想到的结论是：被中国市场激烈的竞争逼退。
众所周知，Jira诞生于2003年，作为一款项目与事务跟踪工具，它的出现大大提升了研发团队的工作效率，相信大部分和我一样带过团队的研发老炮都会感谢Jira。
感谢Jira，我们的研发管理工作做得不错；可如果只依靠Jira，我们的研发管理水平也将止步于“不错”。
这款诞生了17年的项目管理工具，已经无法适应新时代对研发团队的要求：
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95%的功能不被需要。
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以“功能全面”作为卖点，引导购买者（大部分为研发决策者）倾向于启用更多功能，导致团队制度错综复杂。
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制度复杂导致执行难度几何级跃升，方云在做客户调研时发现，大部分使用Jira的研发管理者都会反应“制度无法落地，执行不下去”——说难听点，这是一款超级破窗制造器。
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只能解决管理场景的某一阶段问题，既不管上游制度落地，也不管下游行为优化。
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过程中生产的大量研发行为痕迹数据价值千金，但因其复杂往往导致数据缺失，并且缺乏数据管理和高阶数据加工能力。
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数字化前 |
数字化后 |
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需求编号 |
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需求类型 |
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是否需要测试 |
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冒烟通过次数 |
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测试用例数量 |
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状态 |
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更新时间 |
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创建时间 |
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开发提交时间 |
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开始开发时间 |
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提交测试时间 |
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开始测试时间 |
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结束测试时间 |
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计划开始时间 |
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实际开始时间 |
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实际投产时间 |
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预计完成时间 |
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责任人 |
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价值点 |
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项目编号 |
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任务编号 |
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状态 |
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解决时间 |
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创建时间 |
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更新时间 |
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关联需求编号 |
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预计完成时间 |
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预估工时 |
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完成工时 |
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迭代id |
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开始时间 |
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处理人 |
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▲对比：左为大部分用户使用Jira时产生的数据，右为方云数智化研发方案实施后能够度量的数据。
在数据智能大势已成的时代背景下，一款无法保障数据真实有效、无法准确分析数据、无法优化研发效能直达“增产提效”结果的过程型工具，已经到了退出历史舞台的时候。
数智化研发管理应有之义：
从数据保障直达效能提升的全链路解决方案
在数智化浪潮面前，Jira这种“我有无穷功能，用不好是你有问题”类型的产品注定将被淘汰，成熟的数智化管理方案，必定是始于数据保障和制度落地，终于肉眼可见的绩效提升，全程提供数据智能管理服务。
▲方云提出的MASA模型。左为著名的PDCA戴明环，其本质是一种计划思维模式：始于主观想象，全流程大量依赖于“人”的判断，有失精准且迭代周期过长。数字化思维，应当始于客观事实、精于数据算法、沉淀为自动化系统工具，最终影响客观行为，即时反馈、在线迭代。
方云智能研发管理自起心动念那一天起，便是抱持着“授人以鱼，承诺结果”“的决心：
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制度不落地？基于数据分析确定优化方向，建立极简型制度，辅以自动化、智能化工具，让制度落地润物无声。
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数据不完整、不真实？降低数据生产难度，将数据纪律沉入系统，员工只需简单操作便能完成数据录入；智能风控体系自动识别异常数据，提醒员工及管理者。
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记录、分析、反馈、优化周期太长？研发行为在线，优化在线，反馈在线，极大缩短优化周期，帮助员工21天沉淀更优版本的行为习惯。
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提效不明显？研发团队经营数据化，经受多维度、多指标检验，饱和度、需求个数、按期完成率同步提升，杜绝黑瞎子掰苞米式优化，让提效肉眼可见。
免费试用地址：www.farcloud.com
