Se você lidera um time de engenharia, já sabe: escolher as métricas certas pode ser a diferença entre decisões bem informadas e apostas no escuro. Neste artigo, vamos direto ao ponto: quais são as métricas de software que realmente ajudam líderes a guiar seus times com clareza e foco. Sem fórmulas mágicas.
Nem toda métrica merece sua atenção
Não é porque dá pra medir, que vale a pena medir.
Métricas mal escolhidas — ou mal interpretadas — criam incentivos errados e atrapalham mais do que ajudam.
Focar em “linhas de código escritas”, por exemplo, é um convite pra inflar PRs com soluções desnecessárias. Medir só a “velocidade de entrega” pode empurrar o time pra decisões apressadas, que comprometem a estabilidade do produto.
Outro erro comum é se prender a números que não conversam com os objetivos estratégicos do negócio. Métricas como “número de releases por mês” podem parecer boas no papel, mas ignoram o impacto real na experiência do usuário ou no resultado da empresa.
A chave está no contexto: não é só sobre o que medir, mas por que medir, e o que você vai fazer com essa informação.
Quais Métricas de Software Medir?
Abaixo, uma curadoria do que realmente importa pra acompanhar a performance do time, identificar gargalos, e manter a qualidade da entrega.
Métricas de Eficiência
Cycle Time
É o tempo que leva entre o primeiro commit relacionado a uma entrega e o momento em que essa entrega chega em produção.
Essa métrica foca na parte “executável” do fluxo, da escrita de código até o deploy. Inclui tudo o que acontece nesse intervalo: desenvolvimento, abertura de PR, revisão, aprovação, merge e pipeline.
Se está alto, o problema pode estar em qualquer uma dessas etapas. PRs paradas, revisão demorada, builds quebrando ou lentidão no deploy. É uma métrica útil pra ver onde o fluxo engasga depois que o trabalho já começou.
Lead Time
Diferente do Cycle Time, o Lead Time começa antes do código existir. Ele mede o tempo total desde o momento em que uma tarefa entra no backlog (ou é priorizada) até a entrega em produção.
Ou seja, inclui fila de priorização, refinamento, desenvolvimento e deploy. É uma métrica mais abrangente, boa pra avaliar o tempo de resposta da engenharia frente a uma necessidade de negócio.
Throughput
Mede quantas entregas a equipe finaliza em um intervalo de tempo — normalmente por sprint ou semana. Pode ser contado em número de tasks, user stories ou qualquer unidade de trabalho usada no time.
É uma métrica de volume, não de esforço. Duas tasks entregues podem ter tamanhos completamente diferentes, então o ideal é olhar o histórico e o padrão do time ao longo do tempo. A queda de throughput não significa, por si só, queda de produtividade, mas pode ser um sinal de que algo precisa ser investigado.
Task Completion Rate
Mostra a proporção de tarefas que foram finalizadas em relação às que foram iniciadas em um período.
Se o time começa 10 tasks na sprint e termina só 5, a taxa é 50%. Isso ajuda a enxergar se o time está abrindo mais coisas do que consegue fechar, o que pode gerar acúmulo de trabalho em progresso, retrabalho e perda de contexto.
Velocity
Mede quantos pontos (ou outra unidade de esforço adotada) o time consegue entregar por iteração. Normalmente usada em contextos ágeis, especialmente Scrum.
É uma métrica relativa, calibrada internamente. Não serve pra comparar times entre si, mas sim pra prever capacidade de entrega futura e acompanhar evolução sprint a sprint. Mudanças bruscas de velocity costumam indicar problemas de escopo, estimativa ou foco.
Pickup Time
É o tempo entre a abertura de uma PR e o momento em que alguém começa a revisar.
Essa métrica mostra o tempo que o código fica parado, esperando atenção. PRs que demoram pra ser puxadas quebram o ritmo do dev que abriu, causam contexto switching e atrasam o merge. Um pickup time alto pode apontar gargalo de reviewers ou falta de visibilidade no fluxo.
Review Time
Conta quanto tempo uma PR leva do início da revisão até o merge (ou rejeição).
Ajuda a entender se o time está conseguindo revisar com eficiência. Se está demorando demais, pode ser porque o código está muito complexo, a PR está muito grande ou há pouca disponibilidade pra revisar. Também ajuda a perceber se o time está engajado no processo ou só “aprovando por aprovar”.
Deployment Time
Mede o tempo entre o merge da PR e o código efetivamente em produção.
É diretamente influenciado pela eficiência do pipeline de CI/CD. Se o tempo é alto, pode haver etapas manuais desnecessárias, builds demorados ou processos de QA mal alinhados com o time. Essa métrica ajuda a entender o quão automatizado (ou travado) está o deploy.
Deployment Frequency
Quantas vezes o time faz deploy em um intervalo de tempo — por dia, por semana ou por sprint.
Quanto mais frequente o deploy, mais granular o feedback. Times que implantam pouco costumam acumular mudanças grandes, o que dificulta rollback, aumenta risco e complica troubleshooting. Não existe número ideal, mas a frequência diz muito sobre a maturidade do fluxo de entrega.
Métricas de Qualidade
Code Churn
Essa métrica mede quanto do código recém-entregue foi modificado ou deletado dentro de um intervalo curto de tempo (ex: 1 ou 2 semanas).
Um churn natural acontece em qualquer time — faz parte de ajustar, refatorar ou adaptar a solução. Mas quando o churn é alto de forma consistente, pode indicar decisões apressadas, falta de clareza nos requisitos ou baixa confiança na primeira implementação.
O dado normalmente é apresentado em percentual. Por exemplo: se 500 linhas foram adicionadas em uma semana e 200 dessas foram modificadas ou removidas na seguinte, o churn é de 40%.
Refactoring Ratio
Mede quanto do código entregue está ligado a alterações em código já existente — em vez de novas features.
É útil pra entender o quanto o time está investindo em manter o código saudável ao longo do tempo. Um nível saudável de refatoração mostra que o time está limpando o caminho antes de seguir. Nenhuma refatoração pode indicar acúmulo de dívida técnica. Refatoração demais pode sinalizar retrabalho ou churn disfarçado.
Essa proporção pode ser medida em volume de commits, linhas ou PRs marcadas como refactor.
Change Failure Rate
Mostra a porcentagem de deploys que resultam em falha — seja incidente, rollback ou hotfix.
É uma métrica direta: quantas vezes a entrega que foi pra produção precisou ser corrigida depois. Um deploy conta como falha se causou erro, bug em ambiente real ou exigiu intervenção pós-release.
É uma das métricas do DORA (DevOps Research and Assessment) e costuma andar junto com lead time e frequência de deploy. Quanto mais frequente e confiável o deploy, melhor.
Test Coverage
Percentual do código que está sendo exercitado por testes automatizados.
É medido por ferramentas como jest --coverage, SimpleCov, Jacoco, etc. Normalmente expressa quantos % de linhas, statements, branches ou funções estão cobertos.
Mas cobertura é só o começo. Ter 90% de cobertura com testes que não validam comportamento real não serve pra muita coisa. O número ajuda a monitorar se o time está deixando áreas inteiras sem testes, mas não diz nada sobre a qualidade dos testes em si.
Bug Rate
Quantidade de bugs reportados em produção por período de tempo, por sprint ou por volume de entregas.
Essa métrica geralmente vem de ferramentas de issue tracking (como Jira ou Linear) ou de monitoramento (como Sentry ou Bugsnag). Ela mostra a frequência com que problemas escapam do pipeline de entrega e chegam no usuário final.
Pode ser usada por área do sistema, tipo de funcionalidade ou tipo de erro (regressão, erro crítico, etc).
Merged PRs Without Review
Conta o número de pull requests que foram mescladas sem nenhuma interação de revisão. Nem comentário, nem aprovação.
Na prática, isso mostra quando o time está pulando etapas. Pode ser por pressa, falta de gente revisando ou cultura de “confiança total” (que nem sempre é boa ideia). Essa métrica ajuda a entender se o processo de revisão está funcionando ou se virou uma formalidade.
Mean Time to Repair (MTTR)
Mede quanto tempo, em média, o time leva pra corrigir um bug após ele ser detectado.
O relógio começa a contar quando o problema é reportado (ou detectado por monitoramento) e para quando o fix é implantado. Não é sobre detectar rápido ou corrigir rápido — é sobre o ciclo completo: entender, priorizar, corrigir e entregar.
Um MTTR alto pode indicar dificuldade de troubleshooting, baixa cobertura de testes, deploys lentos ou simplesmente backlog mal priorizado.
Review Depth
Mede a média de comentários feitos por PR durante o processo de code review.
Quanto mais comentários, maior a chance de haver discussão técnica, refino da solução ou identificação de problemas. Isso não quer dizer que mais é sempre melhor — mas uma média muito baixa pode indicar que as PRs estão passando direto, sem revisão de verdade.
Essa métrica também ajuda a observar se o time está se envolvendo no processo ou só clicando no “Approve”.
Métrica relacionada ao Foco do time de desenvolvimento
WIP (Work in Progress)
Mede quantas tarefas estão em andamento ao mesmo tempo — por pessoa ou por equipe.
O objetivo aqui é identificar se o time está assumindo mais trabalho do que consegue finalizar. WIP alto geralmente significa muito contexto aberto, mudança constante de foco e pouca entrega real.
É uma métrica simples, mas poderosa: mostra se o fluxo de trabalho está saudável ou se está travando antes de terminar. Dá pra medir com base nas tasks que estão no status “em andamento” ou “em progresso” no board (ex: Kanban, Scrum, etc.).
Interruption Rate
Mede quantas vezes por semana (ou por sprint) a equipe é interrompida por demandas fora do planejamento.
Pode incluir hotfixes urgentes, pedidos ad-hoc, reuniões fora da agenda ou qualquer outra coisa que desvie o time das tarefas priorizadas. Essa métrica ajuda a visualizar o impacto da desorganização do entorno sobre o foco do time.
Não precisa ser 100% precisa. Basta mapear quando algo quebra o ritmo — e quantas vezes isso acontece. Interrupções demais geralmente são sintoma de prioridades mal definidas, falhas no discovery ou ausência de uma camada de “proteção” entre time técnico e demandas externas.
Team Satisfaction Score
É uma métrica qualitativa, coletada via surveys rápidos, check-ins regulares ou ferramentas de clima.
Pode medir desde satisfação geral com o trabalho até percepção de autonomia, alinhamento com a liderança, clareza de objetivos e carga de trabalho. A ideia aqui é entender como o time está se sentindo — porque isso afeta diretamente a entrega.
Não precisa ser uma pesquisa de 30 perguntas. Uma simples escala de 1 a 5 sobre tópicos relevantes já revela bastante. O mais importante: acompanhar isso com frequência e cruzar com os dados quantitativos. Queda na satisfação quase sempre vem antes de queda na entrega.
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Métrica boa é a que te ajuda a decidir melhor
Não existe métrica perfeita, existe métrica útil.
O valor real está em usar os dados pra entender padrões, corrigir rumos e evoluir o processo continuamente. Medir por medir só enche dashboard. Medir com propósito melhora produto, time e negócio.
Interprete os números com contexto. Combine métrica quantitativa com feedback qualitativo. E nunca use uma métrica isolada como justificativa de performance.
