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Verbessern Sie Ihren Softwareentwicklungslebenszyklus

SDLC in GitLab optimieren: Ihr 6-Schritte-Leitfaden zum Erfolg
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Optimieren Sie den GitLab-SDLC: Beschleunigen Sie die Entwicklung und verbessern Sie die Qualität

In Softwareentwicklungsprozessen kommt es häufig zu unerwarteten Verzögerungen und Qualitätsproblemen. Unsere Plattform hilft Ihnen, Engpässe und ineffiziente Prozessschritte zu erkennen und datengetriebene Verbesserungen umzusetzen. Machen Sie den tatsächlichen Arbeitsablauf sichtbar, um die Markteinführungszeit zu verkürzen und die Softwarequalität zu verbessern.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

Ausführliche Beschreibung anzeigen

Warum sollten Sie den Softwareentwicklungszyklus in GitLab optimieren?

Die moderne Softwareentwicklung ist komplex und dynamisch. Plattformen wie GitLab bieten zwar leistungsfähige Werkzeuge für Zusammenarbeit, Versionsverwaltung und CI/CD, doch im tatsächlichen Arbeitsablauf von der Anforderungserfassung bis zur Bereitstellung bleiben oft Ineffizienzen verborgen. Im Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zeigen sie sich etwa in langen Zykluszeiten, verpassten Terminen, unerwarteter Nacharbeit und steigenden Entwicklungskosten. Das beeinträchtigt letztlich Ihre Fähigkeit, schnell Innovationen voranzubringen, hochwertige Produkte bereitzustellen und sich im Wettbewerb zu behaupten.

Herkömmliche Projektmanagement-Dashboards und Berichte zeigen den geplanten Fortschritt zu einem bestimmten Zeitpunkt. Den tatsächlichen Weg eines Entwicklungselements machen sie jedoch oft nicht sichtbar. Sie zeigen möglicherweise, was geschehen sollte, aber nicht, was tatsächlich geschehen ist, wo Verzögerungen entstanden oder warum bestimmte Schritte wiederholt wurden. Um echte Engpässe zu erkennen und datengetriebene Verbesserungen an Ihrer Entwicklungspipeline in GitLab umzusetzen, müssen Sie wissen, wie Prozesse in der Praxis ablaufen.

Mit Process Mining die Effizienz des SDLC steigern

Process Mining ermöglicht eine datengetriebene Analyse Ihres Softwareentwicklungszyklus. Anhand der in GitLab erzeugten Event Logs rekonstruiert Process Mining den genauen Ablauf jedes Entwicklungselements und zeigt Ihren SDLC durchgängig. Statt statischer Berichte erhalten Sie dynamische Prozesslandkarten, die jeden Schritt, jede Abweichung und jede Nacharbeitsschleife abbilden.

Von der Erstellung bis zur Bereitstellung verfolgt Process Mining für jedes Entwicklungselement Aktivitäten wie Anforderungen erfasst, Design begonnen, Entwicklung begonnen, Code-Review durchgeführt, Unit-Tests durchgeführt, QA-Tests abgeschlossen und in Produktion bereitgestellt. Diese detaillierte Sicht zeigt die genaue Ereignisabfolge, macht häufige Verzögerungen sichtbar und deckt Umwege auf, die zu längeren Durchlaufzeiten führen. So können Sie wichtige Fragen beantworten: Welche Phasen dauern regelmäßig länger als geplant? Werden Qualitätsprüfungen übersprungen? Benötigen bestimmte Arten von Entwicklungselementen immer mehrere Code-Review-Runden? Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, Verbesserungen gezielt anzugehen.

Wichtige Ansatzpunkte zur Verbesserung des SDLC in GitLab

Mit Process Mining auf Basis Ihrer GitLab-Daten können Sie mehrere wichtige Bereiche Ihres Softwareentwicklungszyklus verbessern:

  • Engpässe erkennen: Finden Sie heraus, wo Entwicklungselemente übermäßig lange liegen bleiben oder nicht weiterkommen. So sehen Sie beispielsweise, ob die Aktivität „Code-Review durchgeführt“ regelmäßig Releases verzögert oder ob „Integrationstests begonnen“ häufig auf Abhängigkeiten wartet.
  • Zykluszeiten verkürzen: Analysieren Sie die tatsächliche Dauer jeder Phase und des gesamten SDLC. So erkennen Sie Möglichkeiten, Abläufe zu vereinfachen, unnötige Übergaben zu vermeiden und Ihre Softwareprodukte schneller auf den Markt zu bringen.
  • Einhaltung von Qualitätsprüfungen und Compliance: Prüfen Sie, ob alle erforderlichen Schritte und Qualitätskontrollen, etwa „QA-Tests abgeschlossen“ oder „Benutzerakzeptanztest genehmigt“, vor dem nächsten Prozessschritt ausgeführt werden. So erfüllen Sie interne Standards und regulatorische Anforderungen und verringern Risiken.
  • Nacharbeit und Abweichungen analysieren: Finden Sie heraus, warum Entwicklungselemente häufig zu früheren Phasen zurückkehren, etwa von „QA-Tests begonnen“ zu „Entwicklung begonnen“. Wenn Sie die Ursachen dieser Nacharbeit erkennen, können Sie Aufwand reduzieren und die Erfolgsquote beim ersten Durchlauf verbessern.
  • Ressourcen besser einsetzen: Verschaffen Sie sich einen Überblick über die tatsächliche Arbeitsverteilung und erkennen Sie Phasen, in denen Ressourcen überlastet oder nicht ausgelastet sind. So können Sie Teams effizienter besetzen.

Messbare Ergebnisse durch die Optimierung des SDLC

Mit Process Mining für Ihren Softwareentwicklungszyklus in GitLab können Sie konkrete, messbare Verbesserungen erzielen:

  • Schnellere Bereitstellung: Verkürzen Sie die Zykluszeit Ihres SDLC, um Funktionen schneller zu veröffentlichen und zügiger auf Marktanforderungen zu reagieren.
  • Höhere Softwarequalität: Wenn Sie Qualitätsprüfungen konsequent einhalten und fehleranfällige Bereiche erkennen, können Sie stabilere und zuverlässigere Software bereitstellen.
  • Niedrigere Betriebskosten: Verringern Sie Nacharbeit, setzen Sie Ressourcen effizienter ein und vermeiden Sie unnötigen Prozessaufwand. Das wirkt sich direkt auf Ihr Entwicklungsbudget aus.
  • Bessere Compliance und Auditierbarkeit: Stärken Sie die Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften. Zugleich erhalten Auditoren klare Nachweise über die Prozessausführung.
  • Datengetriebene Innovation: Fördern Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, in der Entscheidungen auf objektiven Daten statt auf Annahmen beruhen. So wird Ihre Entwicklungspipeline effizienter und besser planbar.

Starten Sie mit der Optimierung Ihres SDLC

Um den Softwareentwicklungszyklus in GitLab zu verbessern, müssen Sie nicht alles von Grund auf neu gestalten. Der erste Schritt ist, die aktuelle Situation zu verstehen. Process Mining schafft die nötige Transparenz, um Ihre Entwicklungsprozesse gezielt zu verbessern. Erfahren Sie, wie Sie damit Ineffizienzen erkennen, Zykluszeiten verkürzen und die Qualität Ihrer Softwarebereitstellung steigern können.

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Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Entwicklungselemente benötigen zu lange, um den Softwareentwicklungszyklus zu durchlaufen. Dadurch werden Termine verpasst und die Markteinführung verzögert. Das beeinträchtigt unmittelbar Ihre Wettbewerbsfähigkeit und die Kundenzufriedenheit, weil neue Funktionen und Fehlerbehebungen zu spät bereitstehen. ProcessMind analysiert den durchgängigen Ablauf von Entwicklungselementen in GitLab und zeigt genau, in welchen Phasen Verzögerungen entstehen. Die Lösung misst Liegezeiten und Aktivitätsdauern, macht kritische Engpässe sichtbar und hilft Teams, den Softwareentwicklungszyklus zu beschleunigen.

Entwicklungselemente bleiben häufig lange im Code-Review stecken. Dadurch verzögern sich nachfolgende Phasen wie Tests und Bereitstellung. Diese Überlastung kann auf zu wenige Review-Ressourcen, komplexe Prüfabläufe oder ein hohes Änderungsvolumen hindeuten. All das bremst den Softwareentwicklungszyklus. ProcessMind visualisiert den Ablauf der Entwicklungselemente und zeigt, wo sie sich ansammeln oder übermäßig lange dauern, etwa bei der Aktivität „Code-Review durchgeführt“. So erkennen Sie, welche Teams oder Prüfenden in GitLab Verzögerungen verursachen, und können gezielt Verbesserungen umsetzen.

Entwicklungselemente bestehen Unit-, Integrations- oder QA-Tests wiederholt nicht. Dadurch werden umfangreiche Nacharbeit und erneute Tests erforderlich. Diese Schleifen binden wertvolle Ressourcen, verlängern den Softwareentwicklungszyklus und verringern die Effizienz der Entwicklungsteams. ProcessMind bildet Ereignisfolgen ab und macht Nacharbeitsmuster sichtbar. Sie sehen beispielsweise, wie oft ein Entwicklungselement nach „Unit-Tests durchgeführt“ oder „QA-Tests begonnen“ zu „Entwicklung begonnen“ zurückkehrt. So erkennen Sie Qualitätsprobleme im GitLab-Prozess frühzeitig und vermeiden kostspielige Korrekturen in späten Phasen.

Entwicklungselemente folgen nicht immer dem festgelegten Softwareentwicklungszyklus. Das führt zu uneinheitlicher Qualität, Compliance-Risiken und unvorhersehbaren Ergebnissen. Gründe können unklare Vorgaben, manuelle Umgehungslösungen oder eine unzureichende Durchsetzung der Abläufe sein. Dadurch wird eine verlässliche Governance erschwert. ProcessMind ermittelt automatisch den tatsächlichen Ablauf der Entwicklungselemente in GitLab und vergleicht ihn mit dem vorgesehenen Modell. Die Lösung zeigt alle Varianten und Abweichungen. So erkennen Sie beispielsweise, wenn „Benutzerakzeptanztest genehmigt“ vor „QA-Tests abgeschlossen“ erfolgt.

Ressourcen, insbesondere Entwickler und Tester, können in manchen Phasen überlastet und in anderen nicht ausgelastet sein. Das führt zu einem unausgewogenen Softwareentwicklungszyklus und häufig zu Projektverzögerungen, Überlastung und einer ineffizienten Nutzung qualifizierter Mitarbeitender. ProcessMind analysiert anhand von Aktivitätsdauern und Liegezeiten die Arbeitsverteilung nach „Zugewiesener Entwickler“ oder „Zugewiesener Tester“ in GitLab. Die Erkenntnisse zeigen, wo sich die Arbeit konzentriert und wo Sie Ressourcen für einen ausgewogeneren und effizienteren Softwareentwicklungszyklus neu zuordnen können.

Entwicklungselemente sind bereit für die Veröffentlichung, doch bis zur „Bereitstellung in der Produktion“ vergehen oft lange Zeiträume. Dadurch geht der Vorteil einer schnellen Entwicklung verloren. Dieser letzte Engpass verhindert, dass neue Funktionen und Fehlerbehebungen zeitnah bei den Benutzern ankommen, und beeinträchtigt die Reaktionsfähigkeit am Markt sowie die Benutzerzufriedenheit. ProcessMind misst für alle Entwicklungselemente in GitLab die Übergangszeiten zwischen „Für die Veröffentlichung vorbereitet“ und „In Produktion bereitgestellt“. Die Lösung zeigt, welche Übergaben oder Freigabeschritte die Verzögerung verursachen, damit Teams die letzten Phasen des Softwareentwicklungszyklus vereinfachen können.

Viele Entwicklungselemente erreichen nicht die geplante „Release-Version“ oder die zugehörigen Termine. Das führt zu unvorhersehbaren Projektlieferungen und erschwert eine verlässliche Kommunikation mit Beteiligten. Werden Ziele regelmäßig verfehlt, deutet das auf Ineffizienzen oder unrealistische Planungen im Softwareentwicklungszyklus hin. ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Abschlussdaten der Aktivität „In Produktion bereitgestellt“ mit der „Geplanten Release-Version“ der Entwicklungselemente in GitLab. So erkennen Sie, welche Projekte oder Elementtypen ihre Ziele regelmäßig verfehlen, und können die Ursachen für Terminprobleme untersuchen.

Teams fällt es schwer, den tatsächlichen durchgängigen Ablauf von Entwicklungselementen zu verstehen. Häufig stützen sie sich auf Einzelfallberichte oder statische Prozessdiagramme, die nicht der Realität entsprechen. Ohne Transparenz lassen sich verborgene Ineffizienzen kaum erkennen und keine datengetriebenen Entscheidungen zur Optimierung des Softwareentwicklungszyklus treffen. ProcessMind rekonstruiert automatisch die tatsächlichen Abläufe aller Entwicklungselemente und ihrer Aktivitäten in GitLab. So erhalten Sie eine dynamische, datengetriebene Sicht auf den gesamten Softwareentwicklungszyklus und erkennen häufige Abläufe ebenso wie Varianten.

Bei Entwicklungselementen, insbesondere Fehlern, steigt der „Schweregrad“ im Verlauf des Softwareentwicklungszyklus mitunter an. Das kann darauf hindeuten, dass Probleme nicht frühzeitig und wirksam behoben werden. Eine solche Eskalation führt später oft zu aufwendigeren und kostspieligeren Korrekturen und beeinträchtigt die Produktqualität. ProcessMind verfolgt Änderungen an Attributen wie „Schweregrad“ im GitLab-Prozess. Die Lösung erkennt Muster, bei denen Elemente nach bestimmten Aktivitäten als schwerwiegender eingestuft werden. Das kann auf eine unzureichende Erstbearbeitung oder mangelhafte Prüfabläufe hindeuten.

Die Phasen „QA-Tests begonnen“ und „QA-Tests abgeschlossen“ beanspruchen unverhältnismäßig viel Zeit und Ressourcen und tragen erheblich zu den gesamten Entwicklungskosten bei. Mögliche Ursachen sind Probleme mit der Testautomatisierung oder den Qualitätsprüfungen sowie eine unzureichende Codequalität bei der Übergabe. ProcessMind analysiert Dauer und Häufigkeit aller Testaktivitäten für Entwicklungselemente in GitLab, insbesondere „QA-Tests begonnen“ und „QA-Tests abgeschlossen“. Die Lösung zeigt, wo Tests ineffizient ablaufen oder zu oft wiederholt werden, und liefert eine Datengrundlage, um den QA-Aufwand zu optimieren und Kosten zu senken.

Die Phasen „Benutzerakzeptanztest begonnen“ und „Benutzerakzeptanztest genehmigt“ dauern unterschiedlich lange oder werden häufig abgelehnt. Das kann auf unklare Kriterien oder eine uneinheitliche Einbindung der Beteiligten hindeuten. Dadurch verzögert sich die abschließende Freigabe und der Softwareentwicklungszyklus kommt nicht reibungslos zum Abschluss. ProcessMind untersucht den Ablauf der Entwicklungselemente durch die UAT-Aktivitäten in GitLab und wertet Dauer und Ergebnisse aus. So erkennen Sie uneinheitliche Abläufe und können Erwartungen standardisieren sowie die abschließenden Freigabeschritte beschleunigen.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Ziel ist es, die Zeit vom Erstellen bis zur Bereitstellung eines Entwicklungselements in GitLab deutlich zu verkürzen. Eine kürzere Zykluszeit ermöglicht eine schnellere Bereitstellung von Funktionen und Fehlerbehebungen und verbessert die Reaktionsfähigkeit am Markt sowie die Kundenzufriedenheit. Das stärkt die geschäftliche Agilität und die Wettbewerbsfähigkeit. ProcessMind visualisiert den gesamten Softwareentwicklungszyklus und zeigt die genaue Dauer jeder Aktivität und Übergabe. Wenn Sie Engpässe und Liegezeiten erkennen, können Sie Abläufe vereinfachen, Ressourcen besser zuordnen und die Zykluszeit messbar verkürzen. Zugleich verfolgen Sie den Fortschritt auf dem Weg zum Ziel von 25 %.

Ein schnelleres Code-Review ist entscheidend, damit der Softwareentwicklungszyklus zügig voranschreitet. Lange Prüfungen können erhebliche Engpässe verursachen und nachfolgende Tests sowie die Bereitstellung verzögern. Ziel ist es, Code effizient zu prüfen, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen. ProcessMind zeigt, wo Code-Reviews regelmäßig länger dauern, und macht sichtbar, welche Entwickler, Projekte oder Codearten zu Engpässen beitragen. Durch die Analyse der Prüfdauer und der Abläufe in GitLab können Sie Prozesse optimieren, automatisierte Prüfungen einführen und bewährte Vorgehensweisen umsetzen, um den Zeitaufwand für diese wichtige Phase deutlich zu senken.

Weniger Nacharbeit nach fehlgeschlagenen Tests verbessert die Softwarequalität und die Effizienz der Entwicklung. Häufige Wiederholungen von Tests und Entwicklungsarbeiten binden wertvolle Ressourcen, verlängern den Softwareentwicklungszyklus und erhöhen die Kosten. Mit diesem Ziel stellen Sie früher im Prozess qualitativ hochwertigere Ergebnisse sicher. ProcessMind zeigt, welche Phasen oder Aktivitäten besonders häufig Nacharbeit verursachen, etwa unzureichende Unit-Tests oder unklare Anforderungen. Durch die Analyse von Prozessvarianten und Rückschleifen in GitLab erkennen Sie die Ursachen, können vorbeugende Maßnahmen ergreifen und die Verringerung der Nacharbeitszyklen messen.

Damit Compliance, Qualität und Planbarkeit im Softwareentwicklungszyklus gewährleistet sind, müssen alle Entwicklungselemente den festgelegten Standardarbeitsanweisungen folgen. Abweichungen können zu uneinheitlichen Ergebnissen, Auditrisiken und unerwarteten Verzögerungen führen. Ziel ist es, bewährte Vorgehensweisen in allen GitLab-Projekten durchzusetzen. ProcessMind ermittelt automatisch den tatsächlichen Prozessablauf und vergleicht ihn mit dem vorgesehenen Sollprozess. Die Lösung zeigt Abweichungen, übersprungene Schritte und nicht genehmigte Abkürzungen in GitLab. So können Sie nicht konformes Verhalten erkennen, Schulungen gezielt ansetzen und sicherstellen, dass die Prozesse wie vorgesehen ablaufen.

Eine effiziente Zuweisung von Entwicklern zu Aufgaben und Projekten ist entscheidend, um die Produktivität zu steigern und Leerlauf im Softwareentwicklungszyklus zu verringern. Eine ungünstige Ressourcenverteilung kann zu Projektverzögerungen, Überlastung und einer ineffizienten Nutzung qualifizierter Mitarbeitender führen. Ziel ist es, die Kompetenzen in GitLab wirksam einzusetzen. ProcessMind analysiert Aktivitätsprotokolle und zeigt Arbeitslasten sowie Aufgabenzuweisungen der Entwickler. Die Lösung macht sichtbar, wo Entwickler überlastet oder nicht ausgelastet sind und welche Engpässe mit bestimmten Personen oder Teams zusammenhängen. Diese Daten unterstützen fundierte Entscheidungen zur Neuverteilung von Ressourcen, zum Ausgleich der Arbeitslast und zur Steigerung des Durchsatzes.

Die Zeit vom abschließenden Test bis zur Bereitstellung eines Entwicklungselements in der Produktivumgebung zu verkürzen, ist entscheidend, um schneller Mehrwert zu schaffen. Verzögerungen bei der Bereitstellung können die Wettbewerbsfähigkeit und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. Ziel ist es, die letzten Phasen des Softwareentwicklungszyklus in GitLab zu vereinfachen. ProcessMind visualisiert die Bereitstellungspipeline und zeigt Verzögerungen zwischen den Aktivitäten „Für die Veröffentlichung vorbereitet“ und „In Produktion bereitgestellt“. Die Lösung hilft, Abhängigkeiten, Engpässe bei Freigaben und manuelle Schritte zu erkennen, die den Bereitstellungszyklus verlängern. Durch die Analyse dieser kritischen Abläufe können Sie Phasen automatisieren und Releases deutlich beschleunigen.

Geplante Release-Termine zuverlässig einzuhalten, ist wichtig für ein wirksames Projektmanagement und das Vertrauen der Beteiligten in den Softwareentwicklungszyklus. Werden Termine verfehlt, kann das die strategische Planung, Marketingmaßnahmen und externe Zusagen beeinträchtigen. Ziel ist eine planbare Bereitstellung in GitLab-Projekten. ProcessMind setzt tatsächliche Bereitstellungsdaten mit geplanten Release-Versionen in Beziehung und erkennt wiederkehrende Verzögerungen sowie die vorausgehenden Aktivitäten. Durch den Vergleich des Arbeitsablaufs mit den geplanten Terminen können Sie Risiken frühzeitig erkennen, Ursachen für verpasste Fristen angehen und Ihre Prognosen verbessern.

Ein klarer, umfassender Überblick über den gesamten Softwareentwicklungszyklus, vom ersten Konzept bis zur Zeit nach der Bereitstellung, ist eine wichtige Grundlage für wirksames Management. Bei eingeschränkter Transparenz bleiben Ineffizienzen, Compliance-Risiken und Verbesserungsmöglichkeiten verborgen. Ziel ist vollständige Transparenz über alle Aktivitäten in GitLab. ProcessMind rekonstruiert anhand von Event Logs automatisch die tatsächliche Prozesslandkarte Ihres SDLC in GitLab. Sie sehen alle ausgeführten Abläufe, Varianten und Abhängigkeiten und erhalten ein objektives, datengetriebenes Bild davon, wie die Arbeit tatsächlich voranschreitet, statt sich auf Einzelfallberichte oder theoretische Modelle zu verlassen.

Für die Qualitätskontrolle und das Risikomanagement im Softwareentwicklungszyklus ist es wichtig zu verstehen, warum der Schweregrad von Entwicklungselementen unerwartet steigt. Unerklärliche Anstiege können auf Prozessmängel oder systemische Probleme hindeuten, die dringend behoben werden müssen und möglicherweise kritische Systeme betreffen. ProcessMind ermöglicht es Ihnen, Fälle zu filtern und zu analysieren, in denen sich das Attribut „Schweregrad“ unerwartet oder deutlich verändert hat. Wenn Sie die Abläufe dieser Elemente im SDLC in GitLab zurückverfolgen, erkennen Sie vorausgehende Aktivitäten, Benutzerinteraktionen oder Bedingungen, die regelmäßig zu einem höheren Schweregrad führen.

Effizientere Qualitätssicherung und Tests können erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen, ohne die Softwarequalität zu beeinträchtigen. Hohe Testkosten weisen häufig auf Ineffizienzen, doppelte Arbeit oder spät entdeckte Fehler im Softwareentwicklungszyklus hin. Ziel ist eine kosteneffiziente Qualitätssicherung. ProcessMind analysiert Dauer und Häufigkeit verschiedener Testphasen und zeigt, wo Testzyklen übermäßig lange dauern oder wiederholt werden. Durch die Visualisierung des Testablaufs in GitLab erkennen Sie ineffiziente Testfalldurchläufe, Verzögerungen in Feedbackschleifen und Möglichkeiten zur Automatisierung, um die Gesamtkosten der Qualitätssicherung zu senken.

Ein einheitlicher und gründlicher Benutzerakzeptanztest (UAT) ist entscheidend, damit die bereitgestellte Software den Erwartungen der Benutzer und den geschäftlichen Anforderungen entspricht. Uneinheitliche UAT-Abläufe können dazu führen, dass kritische Fehler in die Produktion gelangen oder Feedbackschleifen unnötig lange dauern. Das beeinträchtigt die letzten Phasen des Softwareentwicklungszyklus. ProcessMind visualisiert die verschiedenen Abläufe und Dauern der Benutzerakzeptanztests und zeigt Varianten bei den Aktivitäten „Benutzerakzeptanztest begonnen“ und „Benutzerakzeptanztest genehmigt“. So erkennen Sie, wo UAT in GitLab übersprungen wird, zu lange dauert oder nicht standardisierten Abläufen folgt, und können die Prozesse gezielt verbessern und ihre Einhaltung sicherstellen.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für den Softwareentwicklungszyklus

1

Template herunterladen
2

SDLC-Daten exportieren
3

Datensatz hochladen
4

SDLC-Prozess analysieren
5

Verbesserungen am SDLC umsetzen
6

Fortschritt des SDLC überwachen
1

Template herunterladen

Was zu tun ist

Greifen Sie auf unser vorkonfiguriertes Excel-Template für SDLC-Daten zu. Es bietet die passende Struktur, um alle relevanten Aktivitäten und Attribute aus Ihrer GitLab-Instanz zu erfassen.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Eine passende Datenstruktur von Anfang an ist entscheidend für eine präzise Analyse. So kann ProcessMind Ihren Entwicklungsworkflow zuverlässig auswerten.

Erwartetes Ergebnis

Ein standardisiertes Excel-Template, das Sie beim Datenexport aus GitLab unterstützt.

DAS ERWARTET SIE

Machen Sie den tatsächlichen SDLC-Ablauf sichtbar und liefern Sie schneller

ProcessMind visualisiert Ihren gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus in GitLab und macht den tatsächlichen Arbeitsablauf sichtbar. Gewinnen Sie detaillierte Erkenntnisse zu jedem Schritt vom Code-Commit bis zur Bereitstellung und erkennen Sie, wo Optimierungen möglich sind.
  • Den tatsächlichen Workflow vom Code bis zur Bereitstellung abbilden
  • Verzögerungen in Entwicklung und Test erkennen
  • Ineffiziente Übergaben identifizieren
  • Die Markteinführungszeit für Releases verkürzen
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Verbessern Sie die Leistung Ihrer Softwareentwicklung

Process Mining für den Softwareentwicklungslebenszyklus macht Engpässe und Ineffizienzen in Ihren GitLab-Pipelines sichtbar. So erkennen Sie konkrete Möglichkeiten, die Bereitstellung zu beschleunigen und die Qualität zu verbessern. Die Ergebnisse zeigen typische Verbesserungen, die Teams durch die Optimierung ihrer Entwicklungsprozesse erzielen.

0 %
Schnellere Bereitstellung von Anfang bis Ende

Durchschnittliche Verkürzung des Entwicklungszyklus

Optimieren Sie Ihren Softwareentwicklungsprozess, um die Zeit von der Idee bis zur Bereitstellung zu verkürzen. So können Sie schneller auf den Markt reagieren und Funktionen früher bereitstellen.
0 %
Weniger Nacharbeit und Fehler

Rückgang erneuter Arbeiten nach Tests

Ermitteln und beseitigen Sie die Ursachen für Nacharbeit nach Tests. Das verbessert die Codequalität, verringert die Zahl der Fehler und macht den Entwicklungsprozess effizienter.
0 %
Bessere Einhaltung von Workflows

Häufigere Einhaltung des Standardprozesses

Sorgen Sie dafür, dass Ihre Entwicklungsteams die etablierten SDLC-Workflows konsequent einhalten. So verringern Sie Abweichungen und verbessern die Vorhersagbarkeit und Compliance Ihrer Prozesse.
0 %
Kürzere Bereitstellungszeit

Durchschnittliche Verkürzung der Zeit bis zur Bereitstellung

Optimieren Sie die letzten Phasen Ihres SDLC, um Bereitstellungen zu beschleunigen. So erreichen neue Funktionen und Fehlerbehebungen die Benutzer schneller und Releases werden besser planbar.
0 %
Weniger starke Anstiege des Schweregrads

Rückgang der Eskalationen kritischer Probleme

Erkennen und beheben Sie Probleme frühzeitig, bevor sie eskalieren. So treten starke Anstiege des Schweregrads seltener auf und die Produktstabilität verbessert sich.

Die Ergebnisse hängen vom aktuellen Reifegrad der Prozesse, der Teamstruktur und der Vollständigkeit der Daten ab. Die dargestellten Werte entsprechen typischen Verbesserungen aus unterschiedlichen Implementierungen.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie Ihre Analyse mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und ergänzen Sie bei Bedarf weitere.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Der eindeutige Bezeichner einer Arbeitseinheit, etwa einer Funktion, Fehlerbehebung oder Aufgabe. Er dient als primäre Case-ID.

Warum das wichtig ist

Dies ist die erforderliche Case-ID, die alle Prozessereignisse miteinander verknüpft. So lässt sich der gesamte Lebenszyklus eines Arbeitselements nachvollziehen.

Die Bezeichnung des konkreten Prozessschritts oder Ereignisses, etwa „Issue erstellt“ oder „Merge Request zusammengeführt“.

Warum das wichtig ist

Das Attribut legt die Schritte in der Prozesslandkarte fest und ermöglicht so die Visualisierung und Analyse des Entwicklungs-Workflows von Anfang bis Ende.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Ereignis begonnen hat.

Warum das wichtig ist

Dieses Attribut gibt die chronologische Reihenfolge der Ereignisse an. Das ist entscheidend, um alle zeitbasierten Kennzahlen zu berechnen und den Prozessablauf zu verstehen.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Ereignis abgeschlossen wurde.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die präzise Berechnung der Aktivitätsdauer (Verarbeitungszeit), die entscheidend ist, um ineffiziente Prozessschritte zu erkennen.

Der Benutzer, dem das Issue oder der Merge Request zum Zeitpunkt des Ereignisses zugewiesen ist.

Warum das wichtig ist

Erfasst, wer die Arbeit ausgeführt hat. Das ermöglicht die Analyse der Arbeitslast und der Effizienz der Ressourcenverteilung sowie die Ermittlung von Verzögerungen durch Übergaben.

Die Klassifizierung des Entwicklungselements, etwa „Funktion“, „Fehler“, „Aufgabe“ oder „Wartung“.

Warum das wichtig ist

Die Segmentierung des Prozesses nach Arbeitsart hilft zu erkennen, ob bestimmte Arbeiten häufiger zu Verzögerungen, Nacharbeit oder Abweichungen führen.

Der Schweregrad des Entwicklungselements, üblicherweise bei Fehlern oder Vorfällen.

Warum das wichtig ist

Hilft dabei, Arbeit zu priorisieren und zu analysieren, ob Elemente mit hohem Schweregrad schneller bearbeitet werden. Die Erfassung von Änderungen unterstützt die Kennzahl „Häufigkeit von Eskalationen des Schweregrads“.

Der Name des GitLab-Projekts, zu dem das Entwicklungselement gehört.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Segmentierung der Prozessanalyse nach Produkt, Anwendung oder Komponente und unterstützt so gezielte Verbesserungsmaßnahmen.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Diese Aktivität markiert den Beginn des Entwicklungslebenszyklus: Ein neues Arbeitselement, etwa eine Funktion, ein Fehler oder eine Aufgabe, wird erstellt. Das Ereignis wird explizit erfasst, wenn ein Benutzer in GitLab ein neues Issue anlegt. Dabei wird der Erstellungszeitpunkt gespeichert.

Warum das wichtig ist

Dies ist das primäre Start-Event des End-to-End-Prozesses. Die Zeit zwischen der Erstellung des Issues und der Bereitstellung zeigt die Zykluszeit des gesamten SDLC.

Dieses Ereignis zeigt an, dass die erste Entwicklungsarbeit abgeschlossen und der Code zur Prüfung und Integration bereit ist. Es ist ein explizites Kernelement des GitLab-Workflows und wird erfasst, wenn ein Entwickler einen neuen Merge Request (MR) öffnet.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein markiert die Übergabe von der Entwicklung an Prüfung und Tests. Er ist der Ausgangspunkt für die Analyse des gesamten Code-Review- und CI/CD-Pipeline-Zyklus.

Diese Aktivität kennzeichnet den erfolgreichen Abschluss der Codeprüfung und Integration. Sie tritt als explizites Ereignis auf, wenn ein Benutzer den Branch des Merge Requests in den Ziel-Branch integriert.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein zeigt an, dass Entwicklung und Prüfung abgeschlossen sind. Er markiert das Ende der Entwicklungszykluszeit und den Beginn der Messung der Bereitstellungszeit.

Diese Aktivität markiert die erfolgreiche Bereitstellung des Codes in der Produktivumgebung, sodass er für Endbenutzer verfügbar ist. Sie wird erfasst, wenn ein bestimmter Job zur Bereitstellung in der Produktion in einer GitLab-CI/CD-Pipeline erfolgreich abgeschlossen wird.

Warum das wichtig ist

Dies ist das primäre End-Event des Prozesses und zeigt an, dass der Nutzen bereitgestellt wurde. Es ist entscheidend, um die gesamte SDLC-Zykluszeit von Anfang bis Ende und die Release-Häufigkeit zu messen.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Ihre GitLab-Daten und zeigt den tatsächlichen Ablauf Ihres SDLC. Die Lösung hilft, Engpässe wie lange Code-Reviews oder häufige Nacharbeit zu erkennen und Abweichungen von standardisierten Workflows aufzudecken. Auf dieser Grundlage können Sie Zykluszeiten optimieren, Kosten senken und die Gesamteffizienz steigern.

Sie benötigen vor allem Event Logs mit den Aktivitäten Ihrer Entwicklungselemente. Dazu gehören die Case-ID, also die ID des Entwicklungselements, der Aktivitätsname, zum Beispiel „Code-Review begonnen“ oder „Tests abgeschlossen“, sowie der Timestamp jedes Ereignisses. Zusätzliche Attribute wie die zuständige Person oder der Status des Elements liefern weitere Erkenntnisse.

In der Regel lassen sich Daten über die GitLab-API exportieren, die Zugriff auf Vorgänge, Merge Requests und Pipeline-Aktivitätsprotokolle bietet. Viele Unternehmen verwenden außerdem eigene Skripte oder binden vorhandene Data-Warehouse-Lösungen ein. Ziel ist es, Ereignisdaten in einem strukturierten Format, üblicherweise CSV oder JSON, für Process-Mining-Werkzeuge bereitzustellen.

Sie können die Zykluszeiten Ihres SDLC verkürzen, indem Sie Ineffizienzen erkennen und beseitigen. Typische Verbesserungen sind schnellere Code-Reviews, weniger Nacharbeit nach fehlgeschlagenen Tests und eine bessere Einhaltung geplanter Release-Termine. Letztlich können Sie Ressourcen besser einsetzen und die Bereitstellung in der Produktion beschleunigen.

Ja. Process Mining analysiert Ihre vorhandenen Daten, ohne Ihre GitLab-Umgebung oder Workflows zu verändern. Die Lösung dient als Diagnosewerkzeug und zeigt Ihre Prozesse so, wie sie tatsächlich ablaufen. Dieser nicht invasive Ansatz hält die Beeinträchtigungen während der Analyse gering.

Die erste Datenextraktion und -aufbereitung kann je nach Verfügbarkeit und Komplexität der Daten einige Tage bis wenige Wochen dauern. Sobald die Daten in einem Process-Mining-Tool vorliegen, lassen sich erste Erkenntnisse zu Prozessabläufen und Engpässen oft innerhalb weniger Stunden bis Tage gewinnen. Eine tiefergehende Analyse und konkrete Handlungsempfehlungen folgen meist kurz darauf.

Grundkenntnisse in der Datenanalyse sind hilfreich, viele moderne Process-Mining-Tools bieten jedoch benutzerfreundliche Oberflächen. Für die Datenextraktion und gegebenenfalls die Integration in Ihre GitLab-Umgebung benötigen Sie technisches Wissen. Manche Organisationen ziehen Beratungsleistungen hinzu, um die Ersteinrichtung und Analyse zu beschleunigen.

Ja. Process Mining visualisiert alle Abläufe Ihrer Entwicklungselemente und zeigt deutlich, wo sie vom vorgesehenen Sollprozess abweichen. Durch den Vergleich der tatsächlichen Abläufe mit den Standardprozessen erkennen Sie genau, wo und wann Abweichungen auftreten. So lassen sich die Ursachen dafür ermitteln, dass Entwickler etablierte Vorgehensweisen umgehen.

Process Mining setzt direkt bei den Kosten an, indem es Ineffizienzen aufdeckt, die Nacharbeit und erneute Tests verursachen. Es zeigt Bereiche mit häufigen Fehlern auf, etwa uneinheitliche Abnahmetests oder Prozessschritte mit besonders vielen Fehlern. Werden diese Ursachen durch Prozessoptimierung behoben, sinken die Testkosten deutlich.

Eine gute Datenqualität ist wichtig. Process-Mining-Tools sind jedoch darauf ausgelegt, mit realen Daten zu arbeiten, die häufig Unstimmigkeiten enthalten. In der Anfangsphase werden die Daten oft bereinigt und umgewandelt, um ihre Genauigkeit sicherzustellen. Auch mit unvollkommenen Daten kann Process Mining wertvolle Muster und Verbesserungspotenziale aufdecken und zugleich auf Probleme mit der Datenqualität hinweisen.

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