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无论采用哪种方式，都应该记得指标是最终目标。可是指标的抽象化和不容易量化的领域增加了制定指标的难度。曾在Digg、Uber、Stripe以及Calm等多家公司工作的WillLarson将在这篇文章分享关于指标的思考，感兴趣的小伙伴赶紧来看看吧。随着组织变得越来越复杂，其管理要靠无形的抽象，越来越脱离其所代表的现实的抽象。在最小规模的团队里面，决策者可能每天都埋头于代码之中。稍微大一点的呢，就会跟你谈论正在赶的任务。团队再大些之后，领导要讨论的就变成了任务组，并采用诸如“史诗”（epic）之类的花哨用语。如果要管理的工程师达到上百时，你可能就主要是围绕着工作主题展开讨论了，并且会侧重在若干关键计划上面。如果手下千军万马，你讨论的也许就是用于资源分配决策的投资框架。无论采用哪种方式，指标都是你的最终目标。指标是非常有效的抽象。一个结构得当的指标会有足够的上下文信息，通过它可以了解你的工作状况，把表现跟过去的表现进行上下文关联，然后定义清晰的、可分级的目标。带有目标的指标的例子：20%的部署在第四季度完成金丝雀发布，比第三季度的10％有所提高，但未达25％的目标。这样的指标很强大，原因有几点：首先，历史背景描述了所取得进展的情况，尤其是跟图表结合在一起的时候更能昭示。其次，目标是否已实现一目了然，从历史记录可以大致了解目标实现的难易程度。最后，也是最重要的一点是，人们可以在对基本主题了解最少的情况下对其进行评估。领导复杂公司的家伙对基础工作的了解自然不成问题，但是他们出这张牌要非常谨慎。以内需要他们

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