예시와 함께 살펴보는 25가지 소프트웨어 개발 KPI

목표를 설정하면 필연적으로 그 달성 여부를 추적해야 합니다. 이는 모든 프로젝트 관리자의 핵심 책임 중 하나이며, 소프트웨어 개발 관리자도 예외는 아닙니다.

프로젝트 관리자들은 소프트웨어 개발 프로젝트를 효율적으로 관리하기 위해 구체적인 KPI를 활용합니다. 개발 속도, 사이클 시간, 리드 타임 등은 모두 소프트웨어 프로젝트 진행 상황을 추적하는 데 사용할 수 있는 KPI의 예시입니다.

이 소프트웨어 개발 KPI들은 소프트웨어 개발 라이프사이클의 모든 단계를 추적하여 병목 현상을 파악하고 지속적인 개선을 도모할 수 있는 객관적인 데이터의 도구 상자입니다.

소프트웨어 개발 팀이 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 상위 25가지 소프트웨어 개발 KPI(핵심 성과 지표)를 활용하여 개발 프로세스를 어떻게 최적화할 수 있는지 살펴보겠습니다.

소프트웨어 개발을 위한 25가지 메트릭

특정 비즈니스 목표와 진행 중인 프로젝트에 맞춰 설계된 KPI는 무수히 많습니다. 개발 팀이 목표를 앞서 나갈 수 있도록 지원하는, 모든 분야에 걸쳐 적용 가능한 상위 25가지 지표를 소개합니다.

시각적인 학습을 선호하시나요? 가장 중요한 KPI들을 이 비디오에도 담아두었습니다:

아래에서 이 지표들을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 개발 속도

개발 속도를 통해 소프트웨어 개발 팀의 성과를 측정해 보세요. 이는 팀이 스프린트(작업을 완료해야 하는 정해진 기간) 동안 수행할 수 있는 총 작업량을 나타냅니다.

스프린트 내에서 스토리 포인트를 사용하여 작업 완료에 필요한 노력을 1부터 10까지의 척도로 계산하세요. 1은 가장 간단한 작업, 10은 가장 복잡한 작업을 의미합니다. 각 스프린트와 스토리 포인트를 측정함으로써, 3개의 스프린트 동안 개발 팀의 평균 벨로시티를 파악할 수 있습니다.

이 메트릭이 없다면 향후 프로젝트를 계획하고, 우선순위를 정하며, 자원을 배분하고, 현실적인 기대치를 설정하는 것이 어려울 것입니다.

개발 속도 = 스프린트 동안 완료된 총 스토리 포인트

2. 사이클 시간

사이클 시간(Cycle time )은 특정 작업을 완료하는 데 소요된 시간을 측정하는 DevOps Research and Assessment(DORA) 메트릭입니다. 이는 팀의 성과를 수치화하고 향후 작업 완료에 필요한 시간을 예측합니다.

예를 들어, 소프트웨어 개발에서 사이클 시간은 버그가 개발자에게 배정되어 코드 안정성 및 코드 테스트를 거친 후, 수정되어 품질 보증(QA) 팀의 승인을 받기까지 걸리는 시간을 의미합니다.

이 메트릭은 개발 팀의 생산성을 평가하고 개선이 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다. 각 작업의 사이클 시간을 목표 기간과 비교하여 팀의 부족한 부분을 분석할 수 있습니다.

사이클 시간 = 종료 시간 – 시작 시간

3. 코드 커버리지

테스트 커버리지라고도 불리는 코드 커버리지는 테스트를 거친 코드의 비율을 측정합니다. 이 데브옵스 메트릭은 운영 및 테스트 목적으로 소프트웨어 품질을 측정합니다.

이 방법은 테스트 주도 개발(TDD)을 우선시하며 코드 내 버그를 식별합니다. 코드 커버리지가 높을수록 버그 발생 가능성은 낮아집니다.

코드 커버리지 = (테스트에서 실행된 코드 줄 수 / 전체 코드 줄 수) × 100

4. 배포 빈도

애자일 방법론을 도입하면 개발 주기 전반에 걸쳐 팀 전체가 애자일 메트릭을 추적해야 하므로 회사의 성과를 측정하기가 더 어려워질 수 있습니다. 이러한 프로세스 하에서 소프트웨어 개발 도구와 프로세스의 성과를 추적할 때는 배포 빈도 KPI를 활용할 수 있습니다.

이 지표는 배포 팀이 스테이징, 테스트, 프로덕션과 같은 다양한 환경에 코드를 배포하는 속도를 측정합니다. 이 KPI는 DORA 메트릭 4가지 중 하나이며, 변경 실패율, 리드 타임, 평균 복구 시간과 같은 다른 메트릭들과도 밀접하게 연관되어 있습니다.

이 소프트웨어 KPI는 개발 팀의 효율성과 민첩성에 대한 통찰력을 제공하고, 배포 관행을 개선하기 위한 기준을 설정하며, 지속적인 개선을 돕습니다.

배포 빈도 = 총 배포 횟수 / 기간

5. 순추천지수(NPS)

순추천지수(NPS)는 0점에서 10점까지의 척도로 고객 만족도를 측정하며, 0점은 최악의 사용자 경험을, 10점은 최상의 사용자 경험을 나타냅니다.

소프트웨어에 0점에서 6점 사이의 점수를 매긴 사람들은 '비추천자', 7점과 8점은 '중립층', 9점이나 10점을 매긴 사람들은 '추천자'로 분류됩니다. 추천자의 수가 비추천자보다 많다면, 해당 소프트웨어는 좋은 성과를 내고 있는 것입니다.

순추천지수(NPS) = (추천자 비율) – (비추천자 비율)

6. 평균 고장 간격(MTBF)

소프트웨어 신뢰성을 평가할 때, MTBF 메트릭은 두 번의 소프트웨어 장애 사이에 걸리는 평균 시간을 수치화합니다.

실패가 불가피한 소프트웨어 개발 분야에서 MTBF 메트릭은 소프트웨어 작업을 평가하고 수정 전략을 수립하는 데 매우 중요합니다.

평균 고장 간격(MTBF) = 총 가동 시간 / 총 고장 횟수

7. 변경 실패율

소프트웨어 품질 측정은 주관적인 특성 때문에 복잡합니다. '변경 실패율' 메트릭은 프로덕션 환경에서 실패로 이어진 배포의 비율을 계산하여 소프트웨어 품질에 대한 통찰력을 제공합니다.

변경 실패율이 낮다는 것은 버그가 적고 품질이 높다는 것을 의미합니다. 반대로, 실패율이 높다는 것은 버그가 많고 팀이 코드를 전면적으로 개선해야 한다는 것을 의미합니다.

CFR = (실패한 변경 건수 / 총 변경 건수) / 100

8. 풀 리퀘스트(PR) 크기

풀 리퀘스트 크기는 단일 풀 리퀘스트 내 코드 변경 건수를 측정하는 소프트웨어 개발 메트릭으로, 개발자가 도입한 변경 사항의 크기나 범위를 반영합니다.

소규모 풀 리퀘스트는 검토 및 처리가 더 쉬워 통합 속도를 높이고, 보다 구체적인 피드백을 제공하며, 버그 발생 위험을 줄여줍니다. 반면, 대규모 풀 리퀘스트는 내용을 파악하고 검토하며 수정하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다.

9. 결함 탐지율(DDR)

DDR 비율은 출시 전 발견된 결함 수와 출시 후 발견된 결함 수를 비교하여 측정합니다.

DDR 메트릭을 활용하여 테스트 팀이 놓치고 고객이 직접 마주치게 되어 사용자 경험에 부정적인 영향을 미치는 결함의 수를 평가해 보세요.

결함 탐지율 = (해당 단계에서 발견된 결함 수 + 총 결함 수) × 100

10. 코드 변경률

소프트웨어 업그레이드와 새로운 기능 도입으로 인해 코드는 자주 수정되어야 합니다. 코드 체른(code churn) 메트릭은 특정 기간 동안 소프트웨어 코드가 반복 수정되어야 하는 횟수를 측정합니다. 코드 체른 수치가 높을수록 유지보수 부담과 위험도가 높아집니다.

예를 들어, DevOps 팀은 일반적으로 평균 25%의 코드 교체율을 보이며, 이는 코드의 효율성이 75%임을 의미합니다.

코드 변경률 = 초기 총 코드 줄 수 – (추가된 줄 수 + 삭제된 줄 수 + 수정된 줄 수)/ 총 코드 줄 수 × 100

11. 코드 단순성

단순한 코드가 성공적으로 실행되는 것이, 끊임없는 반복 작업을 요구하는 복잡한 코드보다 낫습니다. 코드의 단순성은 사이클로매틱 복잡도, 코드 중복, 코드 변경률 등 여러 메트릭을 통해 측정할 수 있습니다.

우수한 코드 단순성은 코드에 소요되는 시간이 줄어들고, 반복 작업이 줄어들며, 버그가 적다는 것을 의미합니다.

사이클로매틱 복잡도와 같은 코드 단순성을 측정하는 데는 정량적인 수식이라기보다는 정성적인 메트릭이기 때문에 직접적인 수식이 존재하지 않습니다.

12. 누적 흐름

소프트웨어 개발 관리자들은 종종 프로젝트의 단계를 파악하고자 합니다. 누적 흐름도는 시각적 다이어그램을 통해 작업이 승인되었는지, 진행 중인지, 아니면 백로그 단계에 있는지 보여줍니다.

각기 다른 색상은 서로 다른 상태를 나타냅니다. 또한, 막대의 너비는 사이클 시간을 보여줍니다. 이 소프트웨어 개발 KPI를 통해 소프트웨어 개발 현황을 파악하고, 병목 현상을 식별하며, 백로그 항목을 완료하는 데 필요한 노력을 계산할 수 있습니다.

함께 읽어보세요: 소프트웨어 개발자의 하루는 어떤 모습일까요?

13. 버그 발생률

버그 발생률은 소프트웨어 테스트 과정에서 발견된 버그의 수를 나타냅니다. 대부분의 소프트웨어 개발 팀은 이 메트릭을 활용하여 프로젝트, 팀, 기간별 버그 발생률을 비교하고, 벤치마크를 설정하며, 버그를 줄이기 위한 현실적인 목표를 수립합니다.

이 지표들은 두 가지 관점에서 살펴볼 수 있습니다: 발견된 버그의 총 수와 확인된 버그의 심각도입니다.

버그 발생률 = (발견된 버그 수 / 총 코드 줄 수) × 100

14. 스프린트 번다운

스프린트 번다운 메트릭을 활용해 스프린트 기간 동안 완료된 작업의 총량을 측정하세요. 이는 스프린트 기간 동안 수행된 작업을 파악하는 핵심 소프트웨어 엔지니어링 KPI 중 하나입니다. 결과가 기대치에 미치지 못할 경우 팀의 성과를 재조정하십시오.

기업들은 종종 스프린트 번다운 차트를 활용하고, 스토리 포인트로 표시된 완료까지 남은 작업량과 소요 시간을 측정하여 이상적인 진행 상황과의 편차를 확인합니다.

15. 릴리스 번다운

릴리스 번다운 KPI 메트릭은 제품 릴리스의 진행 상황을 측정하고, 이전 스프린트 데이터를 바탕으로 버전을 완료하는 데 필요한 스프린트 수를 예측합니다.

릴리스 번다운 차트를 활용하여 작업이 예정대로 진행되고 있는지, 아니면 일정이 지연되고 있는지 파악하고, 이해관계자들에게 프로젝트의 진행 상황을 보여주세요.

16. 흐름 효율성

흐름 효율성 핵심 성과 메트릭(KPI)은 총 작업 시간과 실제 작업 시간의 비율을 추적하여 작업 중단 기간을 파악하고 워크플로우를 최적화합니다.

흐름 효율성 = (부가가치 창출 시간 / 리드 타임) × 100

부가가치 창출 시간 = 소스 코드 작성이나 테스트 등 고객의 요구 사항에 직접 기여하는 활동에 소요된 시간.

총 리드 타임 = 작업 항목이 칸반 시스템에 등록된 시점부터 고객에게 전달될 때까지의 시간.

17. 평균 수리 시간(MTTR)

수리 소요 시간(Mean Time to Repair)은 시스템의 문제나 장애를 해결하는 데 걸리는 총 시간을 의미합니다. 여기에는 수리 및 테스트 시간은 물론, 소프트웨어가 완전히 정상 작동할 때까지 소요되는 모든 시간이 포함됩니다.

소프트웨어 개발 프로젝트에서 MTTR이 높으면 계획에 없던 가동 중단이 발생할 수 있습니다.

MTTR은 시스템과 장비의 신뢰성과 가용성을 평가하고, 개선이 필요한 부분과 장애 발생 추세를 파악하여 소프트웨어 개발자가 유지보수 전략을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

MTTR = 총 유지보수 시간 / 수리 건수

18. 대기 시간

대기 시간은 티켓이 발행된 시점부터 해결될 때까지의 처리 시간을 의미합니다. 이는 티켓이 대기열에 남아 처리되지 않았거나 해결되지 않은 기간을 가리킵니다.

대기 시간이 길어지는 원인은 QA 전문가 부족, 내부 커뮤니케이션 부재, 또는 tools 및 지원의 부족 때문일 수 있습니다. 이 KPI는 파이프라인이 얼마나 최적화되어 있는지를 보여주므로, 수치가 낮을수록 좋습니다.

19. 범위 완료율

티켓 처리 속도가 빠를수록 소프트웨어 개발 팀의 효율성이 더 높게 평가됩니다. 범위 완료율은 스프린트 기간 내에 완료된 티켓의 총 수를 측정하는 메트릭입니다.

범위 완료율이 낮다면 프로세스가 최적화되지 않았거나, 목표가 비현실적이거나, 인력이 부족하다는 신호일 수 있습니다.

20. 추가된 범위

'추가된 범위(Scope added)'는 스프린트 시작 후 추가된 스토리 포인트의 총량을 나타내므로, 모든 소프트웨어 개발 관리자에게 중요한 메트릭입니다.

범위 추가 비율이 높다는 것은 향후 발생할 과제를 파악하기 위한 플랜이 부족함을 의미합니다. 이는 새로운 일을 수행할 가능성을 줄여 스프린트 계획을 방해합니다.

추가된 작업 범위를 줄이려면, 팀이 할애할 수 있는 시간보다 더 많은 시간이 소요되는 기능은 제외하십시오. 또한 해당 기능을 장기적으로 유지하는 데 필요한 시간과 노력을 명시한 유지보수 예측을 수립할 수도 있습니다.

21. 리드 타임

리드 타임은 요청부터 완료까지의 총 소요 시간을 측정합니다. 소프트웨어 개발 팀의 사이클 시간과 달리, 리드 타임은 작업 완료 전 필요한 대기 시간, 승인 절차, 검토 과정까지 모두 포함합니다.

리드 타임이 짧을수록 시장 출시 기간이 단축되고, 민첩성이 향상되며, 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 이러한 요소들이 종합적으로 작용하여 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

리드 타임 = 배포 타임스탬프 – 커밋 타임스탬프

22. 낭비된 노력

'낭비된 노력' 메트릭은 최종 프로젝트나 비즈니스 목표 달성에 기여하지 않는 작업에 투입된 시간과 자원을 측정합니다.

예를 들어, 팀이 2주 동안 일한 소프트웨어 기능이 결국 불필요하다고 판단된다면, 그 낭비된 노력은 해당 기간 동안 모든 개발자에게 지급된 인건비에 해당합니다.

생산성을 높이고 출시 기간을 단축하려면, 낭비되는 노력과 같은 소프트웨어 개발 KPI를 측정하고 이를 줄일 방법을 모색하여 프로젝트의 성공을 이끌어내십시오.

낭비된 노력 = (총 낭비된 노력 / 총 노력) × 100

23. 업무 방해

중단 메트릭은 특정 기간 동안 중단된 작업의 총 수를 측정합니다. 또한 작업 내 중단 횟수를 측정하여 상황을 더 명확하게 파악할 수도 있습니다.

작업 중단은 성과에 직접적인 영향을 미치므로, 현실적인 타임라인을 준수하기 위해서는 이를 측정해야 합니다. 작업 중단의 예시로는 기술적 문제, 시스템 장애, 개인적인 사유, 또는 자원 부족으로 인한 중단 등이 있습니다.

중단률 = (총 중단 횟수 / 총 근무 시간) × 100

24. 채용 및 적응 기간

소프트웨어 개발 라이프사이클을 수행하려면 충분한 자원이 필요합니다. 숙련된 개발자 팀을 구성하는 데는 시간이 걸릴 수 있으므로, 현실적인 작업 달성 목표를 설정하는 것이 중요합니다.

채용 기간은 지원자가 입사 지원을 한 시점부터 입사를 수락할 때까지의 기간을 의미합니다. 이와 함께, 지원자가 채용된 시점부터 해당 역할에서 완전히 생산성을 발휘할 수 있게 될 때까지의 기간을 의미하는 적응 기간도 고려해야 합니다.

소프트웨어 개발 라이프사이클을 예측할 때 이 두 가지 지표를 모두 고려해 보십시오.

25. 예상 출시일

이해관계자들은 종종 소프트웨어 완료를 위한 예상 출시일을 요구하며, 이 KPI는 여러 부서가 협업하여 일을 계획하는 데 도움을 줍니다.

진행 상황에 따라 출시일이 변경될 수 있으며, 변경 사항이 발생할 경우 조정될 수 있습니다.

함께 읽어보세요: OKR과 KPI의 차이점은 무엇일까요?

소프트웨어 개발 KPI 도입 시 직면하는 과제와 이를 극복하기 위한 팁

적절한 KPI 선택하기

소프트웨어 개발 KPI를 설정할 때, 프로젝트에 가장 적합한 지표를 선정하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 여러 옵션 중에서 가장 중요한 핵심 성과 지표(KPI)를 어떻게 선택해야 할까요?

먼저 조직의 목표와 전략적 이니셔티브를 지원하는 KPI부터 시작하는 것을 권장합니다. 예시로는 제품 품질 향상, 고객 만족도 증대, 출시 기간 단축 등이 있습니다.

비즈니스 가치를 높이는 관련 KPI로는 코드 커버리지, 사이클 시간, 코드 품질, 제품 품질 향상을 위한 MTTR, 고객 만족도를 측정하는 NPS, 시장 출시를 위한 배포 빈도 등이 있습니다.

엔지니어, 테스터, 개발자, 프로젝트 관리자, 제품 개발자 등 다양한 구성원들의 의견을 수렴하여 협업의 장을 마련하고, 성공적인 도입 가능성을 높여보세요.

KPI를 정기적으로 조정하고 추적하기

KPI는 고정된 것이 아니며, 변화하는 요구 사항과 비즈니스 목표에 맞춰 정기적으로 조정되어야 합니다. 스프레드시트를 통해 KPI를 추적할 수는 있지만, 버전 관리, 자동화된 데이터 변경 기능의 부재, 역할 기반 접근 권한 등의 문제로 인해 확장성이 제한적입니다.

프로젝트를 성공적으로 완료하려면 소프트웨어 개발 KPI를 추적하고 조정할 수 있는 소프트웨어나 템플릿이 필요합니다.

팀 내 의사소통 및 협력 부족

개발 팀이 NPS 점수를 측정하고 우선순위를 정했지만, 이를 고객 지원팀에 전달하는 것을 잊어버린 상황을 가정해 봅시다. 이러한 협업이 이루어지지 않으면, 지원팀은 고객 경험보다 처리 속도를 우선시하게 되어 비즈니스 목표를 저해할 수 있습니다.

관련 KPI 메트릭을 측정하는 것과 더불어, 해당 메트릭의 중요성과 회사 목표와의 연계성을 팀원들이 이해할 수 있도록 관련 팀원들과 소통해야 합니다.

공통 대시보드나 소프트웨어를 사용하지 않고, 어떻게 하면 모든 구성원이 KPI에 대해 같은 인식을 가지고 목표 달성에 기여할 수 있도록 할 수 있을까요?

데이터의 품질 및 정확성

스프레드시트를 이용한 데이터 추적 방식에는 중복 입력, 수동 데이터 입력 오류, 오래된 정보 등 여러 가지 단점이 있어 의사결정에 오류를 초래할 수 있습니다.

많은 기업에서 각 부서가 자체 데이터와 방법론을 가지고 고립된 상태로 일을 하면서 데이터 사일로가 형성됩니다.

예를 들어, 조직 내 사이버 보안 팀은 서로 다른 데이터 소스를 다룰 수 있습니다. 반면 개발 팀은 각기 다른 방법론을 사용할 수 있지만, 두 팀 모두 사이버 공격에 취약한 소프트웨어 취약점을 줄이는 공통된 목표를 가지고 있습니다.

그 결과, 단일한 신뢰할 수 있는 정보원(single source of truth)이 부재한 파편화된 환경이 조성됩니다. 조직은 건전한 의사결정을 위해 데이터의 정확성과 시의적절성이 갖는 중요성을 결코 과소평가해서는 안 되며, 특히 여러 팀이 공동의 목표를 위해 협업할 때는 더욱 그렇습니다. 모든 팀이 동일한 중앙 집중식 데이터에 접근할 수 있는 단일한 신뢰할 수 있는 정보원을 갖추는 것이 필수적입니다.

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주요 소프트웨어 개발 KPI를 파악했다면, 다음으로 고려해야 할 것은 이를 어떻게 추적하고 적용할 것인가 하는 점입니다.

명확하고 실행 가능한 방식으로 구체적인 데이터 포인트를 제공하는 효과적인 tools가 없다면, 소프트웨어 KPI를 추적하는 일은 시간이 많이 소요되고 오류가 발생하기 쉽습니다.

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소프트웨어 개발 KPI에 미치는 품질 보증의 영향

보안 결함 파악부터 버그 식별을 위한 소프트웨어 테스트에 이르기까지, 품질 보증은 소프트웨어 개발 메트릭 측정의 핵심이 되어야 합니다.

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또한, 최적의 품질로 제품을 출시하면 코드 수정 시간을 단축하고 버그 발생률 및 결함 발견 비율을 낮출 수 있습니다. 따라서 신속하고 원활한 소프트웨어 개발 프로세스를 위해 품질 보증을 최적화할 것을 권장합니다.

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소프트웨어 개발은 프로젝트의 성공을 보장하기 위해 빈번한 모니터링과 조정이 필요한 반복적인 과정입니다. 소프트웨어 개발 KPI를 설정하면 모든 구성원의 책임감을 높이고, 소프트웨어 개발 노력이 비즈니스 목표에 집중되도록 할 수 있습니다.

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