"R" marks public space for leisurely admiring world art and

Vraagt u zich wel eens af of uw softwareontwikkelingsteam wel zo efficiënt mogelijk werkt? Het meten van productiviteit bij softwareontwikkeling kan ontmoedigend zijn, maar het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat je team optimaal werkt. Gelukkig kunnen we je helpen. We verkennen concrete manieren om de productiviteit van softwareontwikkeling te meten en de verschillende meetmethoden en tools die daarvoor kunnen worden gebruikt. Bereid je voor op een duik in de wereld van Agile en SCRUM methodologieën, DORA statistieken ontwikkeld door Google, Git samenvoegen en branchen, machine learning en project management tools zoals JIRA. En alsof dat nog niet genoeg is, laten we je kennismaken met Agile Analytics - een revolutionaire softwaretool die al deze metrics combineert in één overzichtelijk dashboard waarmee organisaties datagestuurde beslissingen kunnen nemen en hun softwareontwikkelingsprocessen kunnen optimaliseren. Mis deze baanbrekende informatie niet!

Wat zijn Agile & Scrum?

Agile en SCRUM methodologieën worden veel gebruikt bij softwareontwikkeling en leggen de nadruk op voortdurende verbetering en klanttevredenheid. Organisaties kunnen metrieken zoals snelheid, burn-downgrafieken en cyclustijd gebruiken om de productiviteit van softwareontwikkeling met behulp van Agile en SCRUM te meten. Velocity is de snelheid waarmee het team user stories of taken afrondt en wordt gemeten in story points of uren. Burn-down grafieken tonen de voortgang van het team in de loop van de tijd en de cyclustijd meet de tijd die nodig is om een user story of taak van begin tot eind af te ronden.



"Parallel Logo Graphics Diagram showing Prod. Owner, Team

Wat zijn DORA Metrics?

De DevOps Research and Assessment (of DORA) organisatie is een onderzoeksorganisatie gesteund door Google die organisaties helpt hun softwareontwikkelings- en leveringsprocessen te verbeteren. Het onderzoek van DORA heeft vier belangrijke maatstaven geïdentificeerd die organisaties kunnen gebruiken om de productiviteit van softwareontwikkeling te meten: lead time, deployment frequency, mean time to recover (MTTR) en change failure rate (CFR). Doorlooptijd meet de tijd die nodig is om van code committed te komen tot code die succesvol is ingezet. Deployment frequentie meet hoe vaak code wordt uitgerold naar productie. MTTR meet de tijd die nodig is om de service te herstellen als er een storing optreedt, en CFR meet het percentage wijzigingen dat resulteert in een storing.



A screenshot of a rectangle plot with parallel font patterns, outlining metrics &

Git Merging en Branching

Merging en branching zijn kritieke aspecten van softwareontwikkeling, en Git (van Linux-bedenker Linus Torvalds) is het populairste versiebeheersysteem dat samenvoeging en branching ondersteunt. Organisaties kunnen de productiviteit van softwareontwikkeling meten door de frequentie van samenvoegen en de leeftijd van vertakkingen te meten. Merge frequentie meet hoe vaak code wijzigingen worden samengevoegd, en branch leeftijd meet hoe lang branches open blijven voordat ze worden samengevoegd of gesloten. Naast deze basisgegevens: Agile Analytics ondersteunt het meten van 'software stock': dit zijn de wijzigingen en hun risicocategorie die nog 'in progress' zijn en nog moeten worden opgeleverd. Net als 'gewone' voorraad kan softwarevoorraad kostbaar zijn als het niet wordt beheerd. Agile Analytics biedt realtime inzicht in de huidige staat van uw softwarevoorraad!

Machine Learning

Machine learning is een technologie die de toekomst van veel industrieën al vormgeeft. ML kan uw organisaties helpen hun softwareontwikkelingsproductiviteit te optimaliseren. Door gegevens over softwareontwikkeling te analyseren, kunnen algoritmen voor machinaal leren patronen identificeren en voorspellingen doen over de resultaten van softwareontwikkeling. Zo kunnen algoritmen voor machinaal leren bijvoorbeeld voorspellen welke softwareontwikkelingstaken waarschijnlijk langer zullen duren om te voltooien of waarvan de kans op mislukking groter is.

In dit voorbeeld gebruikt Agile Analytics machine learning om te bepalen of een ticket het label Feature of Non-feature krijgt.



Rectangle, Font, Parallel, Screenshot, Numbers, Pattern,

Project Management

Project management tools zoals JIRA kunnen organisaties ook helpen om de productiviteit van hun softwareontwikkeling te meten en te optimaliseren. JIRA biedt een reeks meetgegevens, zoals burndown grafieken, snelheid en cyclustijd, waarmee teams hun voortgang kunnen controleren en verbeterpunten kunnen identificeren.

Conclusie

Het meten van de productiviteit van softwareontwikkeling is essentieel voor het optimaliseren van softwareontwikkeling. Organisaties kunnen gebruik maken van een reeks metrics en tools zoals Agile, SCRUM, DORA, Metrics, DevOps, Merging, Branching, GIT, Machine Learning, Project Management en JIRA om hun softwareontwikkelingsproductiviteit te meten en te optimaliseren. Door deze metrics en tools te gebruiken, kunnen organisaties verbeterpunten identificeren en hun softwareontwikkelingsprocessen voortdurend verbeteren.

Agile Analytics is een softwaretool die al deze metrics combineert in één overzichtelijk dashboard om organisaties te helpen hun datagerelateerde uitdagingen aan te pakken. Door gebruik te maken van Agile Analytics kunnen organisaties hun vermogen om datagestuurde beslissingen te nemen verbeteren, hun wendbaarheid vergroten en hun softwareontwikkelingsproces optimaliseren.

Over het geheel genomen is Agile Analytics een krachtige aanpak die organisaties kan helpen hun softwareontwikkelingsproces te optimaliseren en hun datagerelateerde besluitvorming te verbeteren door deze methodologie te omarmen.

Om meer te weten te komen over hoe Agile Analytics werkt, bekijk onze uitlegvideo hieronder.

footer background image

We’re confident we can supercharge your software operation.