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Verbessern Sie Ihren Softwareentwicklungszyklus

Ihr Leitfaden in 6 Schritten zur Optimierung des SDLC in Jira Software
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Optimieren Sie Ihren Softwareentwicklungslebenszyklus in Jira Software

Unsere Plattform macht unerwartete Verzögerungen, Engpässe und Nacharbeitsschleifen in Ihren Prozessen sichtbar. Ermitteln Sie gezielt, an welchen Stellen sich Abläufe vereinfachen und verbessern lassen. So können Sie die Auslieferung beschleunigen und die Qualität insgesamt steigern.

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 die Optimierung Ihres Softwareentwicklungslebenszyklus entscheidend ist

Der Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) bildet das Rückgrat jeder Organisation, die Softwareprodukte bereitstellt. Ein effizienter SDLC verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung, verbessert die Softwarequalität und steigert die Kundenzufriedenheit. Viele Organisationen kämpfen jedoch mit Ineffizienzen, die sich unbemerkt in Entwicklungsprozesse einschleichen und erst durch verpasste Termine, steigende Kosten oder frustrierte Entwicklungsteams sichtbar werden. Ursachen können unklare Anforderungen, langsame Übergaben zwischen Teams, Engpässe in Testphasen oder Nacharbeiten aufgrund von Qualitätsproblemen sein.

Wird der Softwareentwicklungslebenszyklus nicht optimiert, kann das erhebliche geschäftliche Folgen haben: verspätete Produkteinführungen kosten Umsatz, fehlerhafte Releases können dem Markenruf schaden. Hinzu kommen möglicherweise Erschöpfung im Entwicklerteam, höhere Betriebskosten und eine geringere Fähigkeit, auf veränderte Marktanforderungen zu reagieren. Um wieder gezielt Verbesserungen voranzutreiben, müssen Sie zunächst verstehen, wie Ihr SDLC tatsächlich abläuft.

Erkenntnisse zum SDLC mit Process Mining in Jira Software gewinnen

Process Mining bietet einen objektiven, datengetriebenen Ansatz, um den Softwareentwicklungslebenszyklus zu verstehen und zu verbessern. Durch die Analyse von Event Logs aus Ihren bestehenden Systemen, insbesondere Jira Software, können Process-Mining-Tools den tatsächlichen Ablauf jedes Entwicklungselements rekonstruieren. So erhalten Sie einen unvoreingenommenen Überblick über den gesamten Prozess und sehen genau, wie die Arbeit von der ersten Idee bis zum Deployment in der Produktion voranschreitet oder ins Stocken gerät.

Statt sich auf Einzelfallberichte oder manuelle Beobachtungen zu verlassen, visualisiert Process Mining automatisch den gesamten Prozessablauf in Jira Software. Es zeigt die häufigsten Pfade und macht zugleich Abweichungen vom vorgesehenen Workflow sichtbar, darunter Nacharbeitsschleifen, unerwartete Umwege und unbemerkte Engpässe. Sie sehen, wo Entwicklungselemente zu lange warten, welche Aktivitäten wiederholt ausgeführt werden und an welchen Übergaben zwischen Teams Verzögerungen entstehen. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, Annahmen durch Fakten zu ersetzen, Ursachen für Ineffizienzen zu ermitteln und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung Ihres Entwicklungsprozesses zu treffen.

Wichtige Ansatzpunkte zur Verbesserung des Softwareentwicklungsprozesses

Mit Process Mining auf Basis Ihrer Jira-Software-Daten lassen sich verschiedene Bereiche Ihres SDLC mit Verbesserungspotenzial erkennen:

  • Engpässe ermitteln: Finden Sie schnell Phasen wie Codeprüfung, QA-Tests oder Benutzerakzeptanztests, in denen sich Entwicklungselemente stauen und Verzögerungen verursachen. Process Mining misst die Wartezeiten genau und zeigt, welche Übergänge länger als erwartet dauern.
  • Nacharbeit und erneute Tests analysieren: Ermitteln Sie, wann Aufgaben wiederholt in frühere Phasen zurückgeschickt werden, etwa wenn ein Ticket zur Fehlerbehebung von der QA zurück in die Entwicklung geht. Wie oft und aus welchen Gründen Nacharbeiten anfallen, zu verstehen, ist entscheidend für bessere Qualität und weniger unnötigen Aufwand.
  • Durchlaufzeit verkürzen: Analysieren Sie, wie lange Entwicklungselemente für den gesamten Prozess oder einzelne Phasen benötigen. Wenn Sie die tatsächliche Durchlaufzeit kennen, können Sie realistische Erwartungen setzen und gezielt Bereiche mit Verbesserungspotenzial angehen.
  • Compliance und Qualitätsprüfungen sicherstellen: Prüfen Sie, ob die festgelegten SDLC-Standards und Qualitätsprüfungen eingehalten werden. Process Mining macht übersprungene Schritte, nicht autorisierte Übergänge und Abweichungen vom vorgegebenen Workflow sichtbar und hilft so, die Prozessintegrität zu wahren.
  • Ressourcen besser einsetzen: Analysieren Sie Aktivitäts- und Wartezeiten, um zu erkennen, wo Ressourcen über- oder unterausgelastet sind. So können Sie die Arbeit in Ihren Entwicklungsteams besser verteilen und die Auslastung ausgleichen.

Messbare Ergebnisse durch die Optimierung des SDLC

Process Mining für die Optimierung Ihres Softwareentwicklungslebenszyklus in Jira Software bringt konkrete Vorteile für die Leistung Ihrer Organisation:

  • Schnellere Markteinführung: Wenn Sie Engpässe und Ineffizienzen ermitteln und beseitigen, können Sie die Gesamtdurchlaufzeit Ihrer Entwicklungselemente deutlich verkürzen und Produkte sowie Updates schneller veröffentlichen.
  • Höhere Softwarequalität: Wenn Sie Nacharbeitsschleifen aufdecken und vermeiden sowie die Einhaltung von Qualitätsprüfungen sicherstellen, sinkt die Zahl der Fehler. Releases werden stabiler und die Customer Experience verbessert sich.
  • Geringere Entwicklungskosten: Optimierte Prozesse vermeiden unnötigen Aufwand, verbessern die Ressourcennutzung und verringern Projektüberschreitungen. Dadurch sinken letztlich die Kosten der Softwareentwicklung.
  • Bessere Planbarkeit und Prognosen: Wenn Sie die tatsächliche Prozessleistung besser verstehen, können Sie Projektabschlüsse und Ressourcenbedarf genauer prognostizieren und verlässlichere Liefertermine planen.
  • Zufriedenere Teams: Ein reibungsloserer und besser planbarer SDLC verringert die Frustration bei Entwicklern, Testern und Projektmanagern und fördert ein produktiveres, positives Arbeitsumfeld.

Starten Sie mit der Optimierung Ihres SDLC

Den Softwareentwicklungslebenszyklus in Jira Software zu verstehen und zu optimieren, ist ein fortlaufender Prozess. Process Mining zeigt Ihnen Ihre Abläufe mit bisher unerreichter Klarheit. Mit diesem datengetriebenen Ansatz treffen Sie fundierte Entscheidungen statt Vermutungen. So verbessern Sie Effizienz, Compliance und Qualität in der Softwareentwicklung. Wenn Sie wissen möchten, wie Sie den Softwareentwicklungslebenszyklus verbessern oder seine Durchlaufzeit verkürzen können, liefert Ihnen dieser Ansatz die nötigen objektiven Erkenntnisse. Entdecken Sie noch heute, wie Sie Ihren SDLC verbessern und sein Potenzial ausschöpfen können.

Softwareentwicklungslebenszyklus SDLC-Optimierung Entwicklungsdurchlaufzeit Codeprüfung QA-Tests Release-Management Effizienz in der Entwicklung Produktauslieferung Ticketverwaltung Vorgangsverfolgung Fehlerverfolgung Backlog-Management Sprintplanung Arbeitselemente Entwicklungs-Workflow

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Es dauert zu lange, bis Softwareentwicklungselemente von der Erstellung bis in die Produktion gelangen. Die Folgen sind verpasste Termine und verspätete Produkteinführungen. Die längere Durchlaufzeit beeinträchtigt die Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit.
ProcessMind analysiert den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus in Jira. Dabei werden die Phasen ermittelt, in denen Entwicklungselemente am längsten verweilen. So werden Engpässe und Ansatzpunkte für eine schnellere Bereitstellung sichtbar.

Entwicklungselemente bleiben in bestimmten Phasen wie Codeprüfung, QA-Tests oder Benutzerakzeptanztests stecken und verursachen erhebliche Verzögerungen. Dadurch entstehen Rückstände, die sich auf nachfolgende Aufgaben auswirken.
ProcessMind visualisiert anhand Ihrer Jira-Daten den Ablauf der Entwicklungselemente. So werden Engpässe genau lokalisiert und ihre Auswirkungen auf die Gesamtdurchlaufzeit gemessen. Sie sehen, wo ein Eingreifen am dringendsten erforderlich ist.

Entwicklungselemente kehren häufig für Nacharbeiten in frühere Phasen zurück oder müssen wiederholt getestet werden. Das bindet wertvolle Kapazitäten in Entwicklung und Test. Diese Schleifen erhöhen die Kosten und verlängern die Lieferzeiten.
ProcessMind bildet alle Nacharbeitsschleifen im Softwareentwicklungslebenszyklus ab. Sie sehen, wie oft Elemente zurückgesetzt werden, in welchen Phasen Nacharbeiten beginnen und wie viel Zeit insgesamt für diese unproduktiven Schleifen anfällt.

Der tatsächliche Ablauf der Softwareentwicklungselemente in Jira lässt sich nur schwer nachvollziehen. Dadurch beruhen Entscheidungen auf Annahmen statt auf datengetriebenen Erkenntnissen. Diese mangelnde Transparenz erschwert wirksame Prozessverbesserungen.
ProcessMind rekonstruiert den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus automatisch anhand der Jira-Event-Logs. Die objektive, visuelle Darstellung zeigt jeden ausgeführten Schritt sowie verborgene Abweichungen und Prozesspfade.

Wichtige Qualitätsprüfungen wie Codeprüfungen oder bestimmte Testphasen werden mitunter übersprungen oder nicht konsequent durchgesetzt. Das kann die Softwarequalität mindern und das Risiko von Problemen nach dem Deployment erhöhen.
ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Abläufe im Softwareentwicklungslebenszyklus mit den festgelegten Sollprozessen. Dabei werden Fälle sichtbar, in denen verpflichtende Aktivitäten wie „Codeprüfung durchgeführt“ oder „QA-Tests abgeschlossen“ fehlen oder verspätet stattfinden.

Die letzten Phasen des Softwareentwicklungslebenszyklus, von der Vorbereitung der Veröffentlichung bis zur Bereitstellung, sind häufig von unerwarteten Verzögerungen betroffen. Das verlängert die Time-to-Market und erschwert es, zeitnah Mehrwert zu liefern.
ProcessMind analysiert Dauer und Abweichungen zwischen den Aktivitäten „Zur Veröffentlichung bereit“ und „In Produktion bereitgestellt“. So lassen sich Ursachen für Verzögerungen ermitteln und die abschließende Bereitstellung optimieren.

Bei Übergaben zwischen Teams oder Phasen, etwa von der Entwicklung an die Qualitätssicherung oder von der Qualitätssicherung an den Abnahmetest, kommt es häufig zu langen Wartezeiten oder Missverständnissen. Diese Brüche verlangsamen den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus.
ProcessMind erfasst in Jira alle Übergaben von Entwicklungselementen zwischen verschiedenen Gruppen von Verantwortlichen oder Phasen. So wird sichtbar, wo Übergaben ineffizient sind, wie lange Wartezeiten dauern und welche Verbesserungen möglich sind.

Selbst bei gleicher Priorität weisen ähnliche Entwicklungselemente stark unterschiedliche Durchlaufzeiten auf. Dadurch lassen sich Projektabschlüsse nur schwer vorhersagen und Erwartungen der Beteiligten kaum verlässlich steuern.
ProcessMind vergleicht die Leistung verschiedener Arten von Entwicklungselementen und Prioritätsstufen im Softwareentwicklungslebenszyklus. Dabei werden Faktoren sichtbar, die zu starken Schwankungen und uneinheitlichen Ergebnissen führen.

Entwicklungselemente verbringen oft unerwartet viel Zeit im User Acceptance Testing (UAT). Gründe dafür sind häufig unklare Anforderungen, spät entdeckte Fehler oder verzögertes Feedback der Beteiligten. Das verlängert den gesamten Zyklus.
ProcessMind untersucht die Phase zwischen „Abnahmetest gestartet“ und „Abnahmetest freigegeben“. Dabei werden Muster bei Ablehnungen, häufige Wiederholungen und Ursachen für lange UAT-Dauern sichtbar.

Entwickler oder Tester sind mitunter nicht ausgelastet, während andere überlastet sind. Das kann Projekte verzögern und die Zufriedenheit im Team beeinträchtigen. Eine optimale Ressourcenzuteilung ist schwer zu erreichen.
ProcessMind analysiert in Jira die Attribute „Zugewiesener Entwickler“ und „Zugewiesener Tester“ im Zusammenhang mit Aktivitätsdauern und Wartezeiten. So werden Ressourcenengpässe, Ungleichgewichte und Möglichkeiten für eine bessere Arbeitsverteilung sichtbar.

Wichtige Schritte, die für die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben oder interner Richtlinien erforderlich sind, werden mitunter übersprungen oder in der falschen Reihenfolge ausgeführt. Das birgt Auditrisiken und gefährdet die Integrität des Softwareentwicklungslebenszyklus.
ProcessMind bildet die tatsächliche Prozessausführung in Jira präzise ab und vergleicht sie mit den regulatorischen Anforderungen. So werden Abweichungen, ausgelassene Pflichtschritte und nicht autorisierte Abkürzungen sichtbar, damit Sie die Compliance zuverlässig sicherstellen können.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Ziel ist es, die Zeit vom Anlegen eines Entwicklungselements bis zu seiner Bereitstellung zu verkürzen. Das verbessert die Reaktionsfähigkeit am Markt und die Kundenzufriedenheit, weil Funktionen schneller verfügbar sind. Werden Verzögerungen ohne Mehrwert erkannt und beseitigt, steigt auch die Produktivität insgesamt. ProcessMind analysiert den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus in Jira Software und zeigt, wo Entwicklungselemente die meiste Zeit verbringen. Verzögerungsverursachende Aktivitäten und Phasen werden sichtbar. So können Teams Workflows optimieren, Wartezeiten reduzieren und die Auswirkungen von Änderungen auf die Zykluszeit messen.

Ziel ist es, Engpässe im Softwareentwicklungslebenszyklus zu erkennen und zu beseitigen, die ganze Projekte verlangsamen. Werden diese Blockaden behoben, fließt die Arbeit gleichmäßiger und effizienter. Aufgaben stauen sich seltener, die Stimmung im Team verbessert sich und wertvolle Entwicklungszeit geht nicht durch Warten auf nachfolgende Schritte verloren. ProcessMind visualisiert den tatsächlichen Ablauf von Entwicklungselementen in Jira Software und zeigt genau, wo sich Arbeitsvorräte bilden und anwachsen. So lassen sich die Aktivitäten, Ressourcen oder Phasen ermitteln, die Verzögerungen verursachen, etwa „Code-Review durchgeführt“ oder „QA-Test gestartet“. Gezielte Maßnahmen und die Messung ihrer Wirkung werden dadurch möglich.

Ziel ist es, zu verringern, wie oft Entwicklungselemente zur Korrektur in frühere Phasen zurückkehren, etwa zur erneuten Entwicklung oder zum erneuten Testen. Weniger Nacharbeit spart Ressourcen und Entwicklungskosten und führt schneller zu einem hochwertigeren Produkt. Außerdem bleibt mehr Kapazität für die Entwicklung neuer Funktionen. ProcessMind bildet die tatsächlichen Abläufe von Entwicklungselementen in Jira Software ab und zeigt, wo für dasselbe Element wiederholt Aktivitäten wie „Entwicklung gestartet“ oder „QA-Test gestartet“ ausgelöst werden. Die Ursachen dieser Schleifen werden ermittelt, etwa ein unzureichendes „Code-Review durchgeführt“ oder unklare „Anforderungen erfasst“, damit sie künftig vermieden werden können.

Mit diesem Ziel folgen Entwicklungsteams einheitlichen und optimalen Abläufen für Entwicklungselemente, von der ersten Idee bis zur Produktion. Ein standardisierter Prozess macht Ergebnisse besser planbar, verringert Fehler und erleichtert die Einarbeitung neuer Teammitglieder. Außerdem entsteht ein gemeinsames Verständnis davon, wie die Arbeit voranschreiten soll. ProcessMind ermittelt und visualisiert automatisch alle Varianten des Softwareentwicklungslebenszyklus in Jira Software und macht Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf sichtbar. Häufigkeit und Auswirkungen dieser Varianten werden quantifiziert. So können Unternehmen bewährte Vorgehensweisen etablieren und Aktivitäten wie „Zur Veröffentlichung bereit“ oder „In Produktion bereitgestellt“ einheitlicher gestalten.

Ziel ist es, sicherzustellen, dass wichtige Qualitätsprüfungen wie „Code-Review durchgeführt“ oder „QA-Test abgeschlossen“ bei allen relevanten Entwicklungselementen konsequent stattfinden. Werden diese Prüfungen durchgängig angewendet, gelangen weniger fehlerhafte Codeänderungen in spätere Phasen. Das reduziert Fehler und erhöht die Zuverlässigkeit der Software. ProcessMind analysiert Event Logs aus Jira Software und prüft, ob alle vorgeschriebenen Qualitätsprüfungen für jedes Entwicklungselement in der richtigen Reihenfolge stattfinden. Übersprungene oder falsch angeordnete Prüfungen werden sichtbar. So können Sie Regelverstöße gezielt angehen, etwa durch Schulungen oder Anpassungen am Workflow.

Ziel ist es, Release-Termine verlässlicher und besser planbar zu machen, damit Funktionen und Produkte wie zugesagt bereitstehen. Eine höhere Planbarkeit stärkt das Vertrauen der Beteiligten, erleichtert die strategische Planung und senkt die Kosten durch verpasste Termine oder überhastete Releases. ProcessMind verfolgt Entwicklungselemente in Jira Software durch den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus bis zur Aktivität „In Produktion bereitgestellt“. Häufige Ursachen für Verzögerungen bei „Zur Veröffentlichung bereit“ oder „Validierung nach der Bereitstellung“ werden sichtbar. Auf Grundlage bisheriger Leistungsdaten lassen sich realistische Bereitstellungszeiten prognostizieren und Planungen genauer gestalten.

Ziel ist es, Übergänge von Entwicklungselementen zwischen Teams oder Phasen zu optimieren, etwa von „Entwicklung gestartet“ zu „QA-Test gestartet“. Reibungslosere Übergaben verringern Wartezeiten, Missverständnisse und Rückfragen. So wird der Softwareentwicklungslebenszyklus durchgängiger und besser abgestimmt. ProcessMind visualisiert den Arbeitsfluss in Jira Software und zeigt genau, wann Entwicklungselemente zwischen Teams oder Rollen wechseln, etwa vom „Zugewiesenen Entwickler“ zum „Zugewiesenen Tester“. Erhebliche Verzögerungen an diesen Übergabepunkten und Möglichkeiten zur Verbesserung der Kommunikation und der Prozessschritte zwischen „Design gestartet“ und „Integrationstest gestartet“ werden sichtbar.

Ziel ist es, die Dauer des User Acceptance Testing deutlich zu verkürzen. Ein kürzerer UAT-Zyklus ermöglicht schnelleres Feedback, eine zügigere Validierung neuer Funktionen und eine kürzere Time-to-Market. Fachliche Beteiligte werden früher entlastet, und die Entwicklungsarbeit bleibt besser an den Anforderungen der Benutzer ausgerichtet. ProcessMind analysiert in Jira Software gezielt die Aktivitäten „Abnahmetest gestartet“ und „Abnahmetest freigegeben“. Engpässe in dieser Phase, etwa lange Wartezeiten auf Feedback oder häufige Ablehnungen, werden sichtbar. So können Sie den Prozess neu gestalten und die Einbindung der Beteiligten effizienter organisieren.

Ziel ist es, Entwicklungsteams und einzelne Mitarbeitende sinnvoll auszulasten, ohne sie dauerhaft zu überlasten oder zu wenig einzusetzen. Eine optimierte Ressourcenzuteilung steigert die Produktivität, beugt Überlastung vor und sorgt für eine ausgewogenere Arbeitsverteilung im Softwareentwicklungslebenszyklus. So lässt sich mit den vorhandenen Ressourcen mehr erreichen. ProcessMind bildet Arbeitslast und Wartezeiten für Rollen wie „Zugewiesener Entwickler“ oder „Zugewiesener Tester“ im Jira-Software-Workflow ab. Sie sehen, wo Ressourcen überlastet sind oder Leerlauf haben, und können Aufgaben neu verteilen sowie paralleles Arbeiten verbessern. So kommt die Arbeit von „Entwicklung gestartet“ bis „Code-Review durchgeführt“ gleichmäßiger voran.

Dieses Ziel ist für Branchen mit strengen regulatorischen Anforderungen besonders wichtig. Jeder Schritt des Softwareentwicklungslebenszyklus muss den festgelegten Richtlinien und Standards entsprechen. Vollständige Compliance mindert rechtliche Risiken, vermeidet Sanktionen und schafft Vertrauen bei Auditoren und Kunden, weil sie eine konsequente Prozesskontrolle belegt. ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Abläufe von Entwicklungselementen in Jira Software automatisch mit vordefinierten Compliance-Modellen. Abweichungen von vorgeschriebenen Reihenfolgen werden markiert, etwa wenn „Unit-Test durchgeführt“ vor „Code-Review durchgeführt“ stattfindet. Nachvollziehbare Audit-Trails erleichtern die frühzeitige Korrektur nicht konformen Verhaltens.

Ziel ist es, den Anteil der Entwicklungselemente zu erhöhen, die Qualitätsprüfungen wie „QA-Test abgeschlossen“ oder „Abnahmetest freigegeben“ bestehen, ohne in frühere Phasen zurückkehren zu müssen. Eine höhere Qualität beim ersten Durchlauf bedeutet weniger Nacharbeit, einen schnelleren Durchsatz und ein zuverlässigeres Endprodukt. ProcessMind analysiert Ereignisfolgen in Jira Software und ermittelt Muster, die in späteren Phasen zu Ablehnungen oder Wiederholungen führen. Durch den Abgleich früher Aktivitäten wie „Design gestartet“ und „Entwicklung gestartet“ mit späteren Qualitätsergebnissen wird sichtbar, wo Qualitätsprobleme entstehen. So können Sie vorbeugen und Entscheidungen in vorgelagerten Phasen verbessern.

Der Verbesserungsprozess in 6 Schritten für den Softwareentwicklungslebenszyklus

1

Template herunterladen
2

Daten exportieren
3

Datensatz hochladen
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Prozess überwachen
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Template herunterladen

Was zu tun ist

Laden Sie das vorgefertigte Excel-Template herunter, das speziell für die Analyse des Softwareentwicklungslebenszyklus in Jira Software entwickelt wurde. Es zeigt Ihnen, wie Sie historische Vorgangsdaten für eine präzise Analyse strukturieren.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Ein strukturiertes Template stellt sicher, dass alle benötigten Daten aus Jira korrekt erfasst werden. Damit schaffen Sie eine solide Grundlage für aussagekräftige Prozessanalysen und verlässliche Erkenntnisse.

Erwartetes Ergebnis

Ein standardisiertes Excel-Template, das Sie mit Ihren Entwicklungsdaten aus Jira Software befüllen können und das für einheitliche Daten sorgt.

DAS ERWARTET SIE

Machen Sie Ihren SDLC in Jira sichtbar und liefern Sie schneller aus

ProcessMind visualisiert Ihren Softwareentwicklungszyklus und zeigt verborgene Ineffizienzen sowie wichtige Verbesserungsbereiche auf, vom Code-Commit bis zur Bereitstellung in Jira.
  • Sehen Sie den tatsächlichen SDLC-Ablauf in Jira-Projekten
  • Ermitteln Sie Verzögerungen in Entwicklung und Tests
  • Erkennen Sie Engpässe bei der Ressourcenzuweisung
  • Verkürzen Sie Bereitstellungszyklen und die Zeit bis zur Markteinführung
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

Messbare Verbesserungen bei der Softwarebereitstellung

Diese Ergebnisse zeigen deutliche Verbesserungen wichtiger Leistungskennzahlen im Softwareentwicklungslebenszyklus. Sie beruhen auf datengetriebenen Erkenntnissen aus unserer Process-Mining-Analyse von Jira-Software-Daten.

0 %
Kürzere Zykluszeiten

Durchschnittliche Verkürzung der Durchlaufzeit von Anfang bis Ende

Wenn Unternehmen Engpässe im Entwicklungsprozess erkennen und beseitigen, können sie Software deutlich schneller bereitstellen und Funktionen früher auf den Markt bringen. So wird der Entwicklungslebenszyklus reaktionsfähiger und wettbewerbsfähiger.
0 %
Weniger Schleifen durch Nacharbeit

Rückgang der erneuten Bearbeitung von Entwicklungselementen

Werden die Ursachen für Nacharbeit erkannt und behoben, etwa unklare Anforderungen oder unzureichende Tests, sinken der Aufwand und Ressourcenverbrauch deutlich. Das führt zu hochwertigerem Code und einer effizienteren Bereitstellung.
0 %
Einhaltung von Qualitätsprüfungen

Verbesserung bei vorgeschriebenen Qualitätsprüfungen

Werden wichtige Qualitätsprüfungen wie Code-Reviews und vollständige QA-Tests konsequent durchgeführt, sinken Fehlerzahlen und Compliance-Risiken. Das erhöht die Zuverlässigkeit der Software und beugt späteren Problemen vor.
0 %
Besser planbare Releases

Mehr pünktliche Bereitstellungen in der Produktion

Wenn Teams die tatsächlichen Ursachen für Release-Verzögerungen kennen, können sie Planung und Umsetzung verbessern und zugesagte Termine verlässlicher einhalten. Das stärkt das Vertrauen und unterstützt eine bessere strategische Positionierung am Markt.
0 %
Höhere Qualität beim ersten Durchlauf

Verbesserung der anfänglichen QA-Erfolgsquote

Bestehen möglichst viele Entwicklungselemente die QA beim ersten Versuch, sinken die Kosten für wiederholte Arbeit und der Entwicklungsprozess wird insgesamt schneller. Das trägt direkt zu einem effizienteren und zuverlässigeren Softwareprodukt bei.

Die Ergebnisse hängen von der Prozesskomplexität, der Organisationsstruktur und der Datenqualität ab. Die Zahlen zeigen typische Verbesserungen, die bei verschiedenen Implementierungen in der Softwareentwicklung beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie 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 für eine einzelne Arbeitseinheit in Jira Software, etwa eine Story, einen Fehler oder eine Aufgabe.

Warum das wichtig ist

Dieser zentrale Schlüssel verknüpft alle zugehörigen Entwicklungsaktivitäten. So lässt sich der Weg eines einzelnen Arbeitselements vom Anfang bis zum Abschluss nachvollziehen.

Der Name eines bestimmten Ereignisses oder einer Statusänderung im Entwicklungslebenszyklus eines Vorgangs.

Warum das wichtig ist

Aktivitäten bilden die Prozessschritte ab. Ihre Reihenfolge ist entscheidend, um den Prozessablauf darzustellen, Engpässe zu erkennen und Prozessabweichungen zu analysieren.

Das genaue Datum und die Uhrzeit, zu denen eine bestimmte Entwicklungsaktivität oder ein Ereignis stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse korrekt anzuordnen und alle dauerbezogenen Kennzahlen zu berechnen. Diese Kennzahlen helfen dabei, die Prozesseffizienz zu verstehen und Verzögerungen aufzudecken.

Der Benutzer, der aktuell für die Bearbeitung des Entwicklungsvorgangs zuständig ist.

Warum das wichtig ist

Gibt den für eine Aktivität zuständigen Benutzer oder die zuständige Ressource an. Das ermöglicht die Analyse der Arbeitslast und des Ressourceneinsatzes sowie die Untersuchung von Übergaben zwischen Personen.

Die Klassifizierung des Entwicklungsvorgangs, zum Beispiel Fehler, Story, Aufgabe oder Epic.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht den Vergleich verschiedener Arbeitstypen, etwa Fehlerbehebungen und neuer Funktionen, und zeigt, wie sie bearbeitet werden und wo sich ihre Abläufe unterscheiden.

Die dem Entwicklungsvorgang zugewiesene Prioritätsstufe, die seine Dringlichkeit angibt.

Warum das wichtig ist

Zeigt, ob Vorgänge mit hoher Priorität schneller bearbeitet werden als solche mit niedriger Priorität und ob sie einen direkteren Ablauf durchlaufen. So lässt sich prüfen, ob SLAs eingehalten werden.

Der aktuelle Status des Entwicklungsvorgangs innerhalb seines Workflows.

Warum das wichtig ist

Zeigt den aktuellen Stand eines Vorgangs in seinem Lebenszyklus. Das ist wichtig für statusbezogene Analysen und um den aktuellen Stand der laufenden Arbeit zu verstehen.

Der Name des Jira-Projekts, zu dem der Entwicklungsvorgang gehört.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse nach Projekt, Produkt oder Team. So können Sie die Leistung vergleichen und bewährte Vorgehensweisen ermitteln.

Das Entwicklungsteam, das für den Vorgang zuständig ist.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Leistungsmessung und den Vergleich verschiedener Entwicklungsteams. So lassen sich leistungsstarke Teams ermitteln und bewährte Vorgehensweisen weitergeben.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Damit beginnt der Lebenszyklus: Ein neues Entwicklungselement, etwa eine Story, ein Fehler oder eine Task, wird in Jira erfasst. Das System speichert dieses Ereignis für jeden Vorgang mit einem Erstellungs-Timestamp.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität markiert den eindeutigen Prozessbeginn. Sie ist wichtig, um die Zykluszeit von Anfang bis Ende zu berechnen und das gesamte Volumen neu eingehender Arbeit zu verfolgen.

Markiert den Zeitpunkt, an dem ein Entwickler aktiv mit der Arbeit am Entwicklungselement beginnt. Dieser Zeitpunkt wird in Jira fast immer aus einer Statusänderung im Workflow abgeleitet, beispielsweise wenn der Vorgangsstatus zu 'In Progress' wechselt.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein dient dazu, die aktive Entwicklungszeit zu messen. Er hilft, Wartezeit von wertschöpfender Arbeit zu unterscheiden und ist damit eine wichtige Kennzahl zur Erkennung von Engpässen.

Dieses Ereignis markiert den Beginn der formellen Qualitätssicherungsphase für das Entwicklungselement. Es wird aus einer Jira-Statusänderung abgeleitet, wenn der Vorgang beispielsweise zu 'In QA', 'In Testing' oder 'Ready for Testing' wechselt.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein markiert den Beginn der Qualitätsprüfung. Die Zeit zwischen „Entwicklung abgeschlossen“ und diesem Zeitpunkt zeigt Verzögerungen bei der Übergabe zwischen Entwicklungs- und QA-Teams.

Zeigt an, dass das Entwicklungselement alle Qualitätssicherungsprüfungen bestanden hat und für die nächste Phase bereit ist, etwa den Abnahmetest oder die Veröffentlichung. Dieser Zeitpunkt wird aus einer Statusänderung heraus aus dem primären Teststatus abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Damit ist eine wichtige Qualitätsprüfung abgeschlossen. Die Analyse der Dauer der QA-Phase hilft, Testprozesse und Ressourcenzuteilung zu optimieren.

Markiert den erfolgreichen Abschluss des User Acceptance Testing und zeigt an, dass die Beteiligten die Veröffentlichung freigegeben haben. Dieser Zeitpunkt wird aus einer Statusänderung von 'In UAT' zu einem Status wie 'Ready for Release' oder 'Done' abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Dieser Meilenstein bestätigt die fachliche Abnahme und gibt den Vorgang für die Bereitstellung in der Produktionsumgebung frei. Er ist ein entscheidender Kontrollpunkt, um sicherzustellen, dass das Ergebnis den Erwartungen der Benutzer entspricht.

Dieses Ereignis kennzeichnet den Zeitpunkt, zu dem die Codeänderungen des Entwicklungsvorgangs in der Produktionsumgebung verfügbar sind. Dies lässt sich aus einem abschließenden Statuswechsel zu „Erledigt“ oder „Veröffentlicht“ ableiten oder über ein explizites Ereignis eines integrierten CI/CD-Tools erfassen.

Warum das wichtig ist

Dies ist der zentrale Endpunkt für den Prozesserfolg. Er ist entscheidend, um die gesamte Durchlaufzeit von Anfang bis Ende zu berechnen und Veröffentlichungshäufigkeit sowie Durchsatz zu messen.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert anhand von Jira-Daten den tatsächlichen Ablauf Ihres Softwareentwicklungslebenszyklus. Es macht Engpässe und Schleifen durch Nacharbeit sichtbar und zeigt Abweichungen vom vorgesehenen Prozess. So können Sie genau ermitteln, wo sich die Effizienz steigern und Software schneller bereitstellen lässt.

Sie benötigen vor allem Event Logs aus Jira. Dazu gehören die ID des Entwicklungselements, die Aktivitätsnamen, die Timestamps der einzelnen Aktivitäten und die jeweils verantwortliche Ressource. Für eine präzise Analyse ist eine eindeutige Case-ID, beispielsweise der Jira-Vorgangsschlüssel, entscheidend.

Sie können die tatsächlichen Abläufe Ihrer Entwicklungselemente nachvollziehen, Phasen mit überlangen Verzögerungen erkennen und die Auswirkungen von Nacharbeit quantifizieren. Das hilft, Entwicklungszykluszeiten zu verkürzen, Releases pünktlicher bereitzustellen und Qualitätsprüfungen konsequenter einzuhalten.

Neben Ihrer Jira-Instanz benötigen Sie ein Process-Mining-Tool, das Event-Log-Daten verarbeiten kann. Dazu gehören in der Regel ein Jira-Datenkonnektor, Funktionen zur Datentransformation sowie eine Plattform zur Visualisierung und Analyse der ermittelten Prozesse.

Der Datenexport aus Jira für Process Mining ist in der Regel unkompliziert. Viele Process-Mining-Tools bieten Konnektoren oder Templates für gängige Systeme wie Jira, die den ersten Datenexport vereinfachen. Der größte Aufwand besteht meist darin, die Datenqualität sicherzustellen und Felder korrekt zuzuordnen.

Herkömmliche Jira-Berichte zeigen häufig zusammengefasste Kennzahlen oder Statusmeldungen. Process Mining rekonstruiert dagegen den tatsächlichen Ablauf jedes Entwicklungselements von Anfang bis Ende. Dabei werden verborgene Abläufe, Compliance-Abweichungen und die tatsächliche Ereignisreihenfolge sichtbar, die einfache Berichte nicht abbilden.

Ja. Process Mining visualisiert alle Abläufe eines Entwicklungselements und zeigt genau, wo Verzögerungen auftreten und wie oft Nacharbeit beginnt. Auf dieser Grundlage können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen, Engpässe beseitigen, die Zykluszeit verkürzen und Schleifen durch Nacharbeit deutlich reduzieren.

Sobald der erste Datenexport und die Modellierung abgeschlossen sind, lassen sich fast unmittelbar umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Die Vorbereitung kann je nach Komplexität einige Tage bis mehrere Wochen dauern. Erste Prozessmodelle zeigen kritische Engpässe und Abweichungen und ermöglichen so schnelle Entscheidungen.

Technisches Know-how für den Datenexport und die erste Einrichtung des Tools ist hilfreich. Viele moderne Process-Mining-Plattformen bieten jedoch benutzerfreundliche Oberflächen. Sobald das Datenmodell eingerichtet ist, können Fachanwender häufig umfangreiche Analysen selbst durchführen. Dadurch sind sie für laufende Erkenntnisse weniger auf spezialisierte IT-Teams angewiesen.

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Ermitteln Sie Ineffizienzen und verkürzen Sie die Zykluszeit in Ihrem SDLC um 30 %.

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