收集数据之前先说明边界
工程数据应该帮助团队改进流程、质量、所有权和成果。它不应该成为一个隐藏的考勤系统或自动绩效排名。发布收集的内容、为什么需要它、谁可以看到它、保留它多长时间以及它绝对不能单独做出哪些决定。存储库事件是为协作而创建的操作跟踪，而不是完整的工作记录。发现、指导、事件响应、产品思考和困难的技术决策可能会产生很少的可见活动，但会产生巨大的价值。
首先测量系统和队列
更喜欢团队和工作流程信号，例如队列年龄、审查覆盖范围、正在进行的工作、阻塞的依赖项、部署运行状况和所有权风险。这些都指向管理者可以改变的限制。单独的提交或行计数很容易生成并且很容易被误用；它们因角色、存储库实践、自动化和工作形式而异。当一个人出现在证据中时，显示其操作角色（作者、受让人、审阅者或所有者），并用它来传递支持，而不是创建排行榜。当决策不需要个别细节时进行汇总。
为每个信号附加上下文
开放更改的增加可能表明过载、计划的发布分支、迁移或只是更广泛的同步范围。一个健康的界面会标记每个数字背后的时期、存储库、提供者、过滤器、数据覆盖范围和定义。它链接到源记录，以便用户可以质疑结论。应明确处理自动化帐户、草稿工作、导入的历史记录和缺失的审阅事件。上下文将一个潜在的指责数字转变为关于交付系统的可检验的假设。
使用指标打开对话
向团队提出一个问题：这里发生了什么变化？图案是真的吗？您看到什么限制？我们应该尝试哪个小实验？最接近工作的人可以解释提供商的怪癖、计划中的例外情况以及数据无法推断的隐形依赖关系。记录共享的解释和所选的实验。如果证据与生活经验相冲突，请在升级指标之前调查仪器。心理安全感提高了数据的准确性，因为团队更愿意纠正标签并揭露受阻的工作。
建立可执行的护栏
按工作区角色限制访问、隔离租户数据、审核敏感操作、最大限度地减少个人信息并将提供商凭据保留在分析负载之外。请勿向产品分析发送姓名、电子邮件、存储库标识符、提示或令牌。需要对雇佣、纪律、法律、安全或合规决策进行人工审查。提供适合产品的删除和更正途径。负责任的测量不是放置在仪表板下方的免责声明；这是一种技术和管理设计，使有害的捷径变得困难，并使基于证据的改进变得容易。