定期回顾和调整

欢迎回到第 15 章的学习。在上一节，我们学习了 OKR Dashboard 设计。现在我们要学习定期回顾和调整。

本节将学习：周报生成、季度回顾、OKR 调整、数据驱动决策。

周报生成

定期回顾和调整的作用是什么？ 定期回顾 OKR 进度，根据实际情况调整 OKR，确保目标达成。

周报生成的作用是什么？ 每周生成 OKR 周报，及时了解进度。

如何生成周报？ 设置周报内容：

Key Results 进度
达成情况分析
问题和挑战
下一步计划

周报模板示例：

# OKR 周报 - 第 X 周

## Objective: 提升系统可靠性

### Key Results 进度：

#### KR1: P99 延迟 < 200ms
- 当前值: 150ms
- 目标值: 200ms
- 进度: 125% ✅
- 状态: 已达成

#### KR2: 错误率 < 0.1%
- 当前值: 0.15%
- 目标值: 0.1%
- 进度: 66.7% ⚠️
- 状态: 进行中

#### KR3: MTTR < 15 分钟
- 当前值: 12 分钟
- 目标值: 15 分钟
- 进度: 125% ✅
- 状态: 已达成

## 问题和挑战
- KR2 错误率仍高于目标，需要进一步优化

## 下一步计划
- 分析错误原因，制定优化方案
- 继续监控其他 Key Results

季度回顾

季度回顾的作用是什么？ 每季度回顾 OKR，评估达成情况，总结经验。

如何进行季度回顾？ 回顾内容：

OKR 达成情况
成功经验总结
失败原因分析
改进建议

季度回顾模板示例：

# OKR 季度回顾 - QX

## Objective: 提升系统可靠性

### 达成情况：
- KR1: ✅ 已达成 (125%)
- KR2: ⚠️ 部分达成 (66.7%)
- KR3: ✅ 已达成 (125%)

### 总体达成率：83.3%

## 成功经验
- 通过性能优化，成功降低 P99 延迟
- 建立完善的监控体系，快速定位问题

## 失败原因
- KR2 错误率未达标，主要原因是新功能上线导致错误增加

## 改进建议
- 加强新功能测试，减少错误率
- 优化错误处理机制

OKR 调整

OKR 调整的作用是什么？ 根据实际情况调整 OKR，确保目标合理。

如何进行 OKR 调整？ 调整原则：

基于数据：基于实际数据调整
及时调整：发现问题及时调整
保持挑战性：保持目标的挑战性
团队共识：团队达成共识

OKR 调整示例：

## 调整前：
- KR2: 错误率 < 0.1%

## 调整后：
- KR2: 错误率 < 0.15% (基于当前实际情况调整)
- 新增 KR4: 新功能错误率 < 0.2% (针对新功能设定专门目标)

数据驱动决策

数据驱动决策的作用是什么？ 基于数据做出决策，确保决策的科学性。

如何进行数据驱动决策？ 决策流程：

收集数据：收集相关数据
分析数据：分析数据趋势和规律
制定决策：基于数据制定决策
执行和评估：执行决策并评估效果

数据驱动决策示例：

# 收集数据：错误率趋势
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))

# 分析数据：错误率变化
rate(sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))[1h])

# 制定决策：如果错误率持续上升，需要立即采取措施

本节小结

在本节中，我们学习了定期回顾和调整：

第一个是周报生成。 每周生成 OKR 周报，及时了解进度。

第二个是季度回顾。 每季度回顾 OKR，评估达成情况，总结经验。

第三个是 OKR 调整。 根据实际情况调整 OKR，确保目标合理。

第四个是数据驱动决策。 基于数据做出决策，确保决策的科学性。

定期回顾和调整流程： 生成周报 → 季度回顾 → OKR 调整 → 数据驱动决策 → 持续改进。

这就是定期回顾和调整。通过定期回顾和调整，我们能够持续优化 OKR。

在下一节，我们将学习实践：构建 OKR Dashboard。通过完整实践，整合前面学习的所有知识。