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Optimieren Sie Ihren Software-Entwicklungslebenszyklus

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des SDLC in ServiceNow DevOps
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Optimieren Sie Ihren Software-Entwicklungslebenszyklus
Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Optimieren Sie Ihren SDLC in ServiceNow DevOps für schnellere Auslieferung

Viele Entwicklungszyklen verbergen Ineffizienzen, die zu Verzögerungen und verpassten Fristen führen. Unsere Plattform hilft Ihnen, diese Bottlenecks präzise zu identifizieren, sei es in den Anfangsphasen oder während der finalen Auslieferung. Entdecken Sie, wie Sie Ihre Prozesse optimieren, die Time-to-Market beschleunigen und eine höhere Softwarequalität erreichen können, um reibungslosere Abläufe zu gewährleisten.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Warum die Optimierung Ihres Software-Entwicklungslebenszyklus (SDLC) entscheidend ist

Der Software-Entwicklungslebenszyklus, kurz SDLC, bildet das Rückgrat für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit vieler Unternehmen. In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt ist die Fähigkeit, hochwertige Software schnell und effizient bereitzustellen, von größter Bedeutung. Selbst mit leistungsstarken Tools wie ServiceNow DevOps, das ITSM gekonnt mit CI/CD-Pipelines integriert, können inhärente Prozessineffizienzen unbemerkt bleiben. Diese verborgenen Bottlenecks führen zu verpassten Fristen, Budgetüberschreitungen und einem Rückgang der Softwarequalität, was sich direkt auf Ihre Kundenzufriedenheit und Marktposition auswirkt.

Die Kosten eines ineffizienten SDLC gehen über finanzielle Auswirkungen hinaus. Sie umfassen verschwendete Entwicklungsressourcen für Nacharbeiten, verzögerte Feature-Releases und potenzielle Compliance-Risiken, wenn kritische Quality Gates umgangen werden. Das Verständnis des tatsächlichen Arbeitsflusses innerhalb Ihres Entwicklungsprozesses, anstatt sich ausschließlich auf Annahmen oder gemeldete Status zu verlassen, ist entscheidend, um dessen volles Potenzial auszuschöpfen. Durch einen datengesteuerten Ansatz zur Prozessoptimierung ermöglichen Sie Ihre Teams, sich auf Wertschöpfung zu konzentrieren, Innovationen zu beschleunigen und einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Wie Process Mining Ihren SDLC beleuchtet

Process Mining bietet eine leistungsstarke Perspektive, um den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus in Ihrer ServiceNow DevOps-Umgebung zu betrachten und zu verstehen. Es wandelt Event Log Daten, die automatisch aus Aktivitäten wie "Entwicklungselement erstellt", "Code-Review durchgeführt", "QA-Test abgeschlossen" und "In Produktion bereitgestellt" gesammelt werden, in eine objektive, durchgängige Prozesslandkarte um. Diese Fähigkeit ermöglicht es Ihnen:

  • Echte Transparenz gewinnen: Entdecken Sie den tatsächlichen, aktuellen Prozessablauf und enthüllen Sie jeden Schritt und Übergang, den ein Entwicklungselement von seiner Initiierung bis zur Bereitstellung durchläuft. Dies deckt oft überraschende Abweichungen von Ihrem dokumentierten oder beabsichtigten Prozess auf.
  • Bottlenecks präzise identifizieren: Erkennen Sie genau, wo Verzögerungen auftreten. Ist es eine langsame Übergabe zwischen Entwicklung und Test, eine überlastete Code-Review-Phase oder ein verlängerter User Acceptance Test? Process Mining hebt die exakten Aktivitäten und Phasen hervor, die die bedeutendsten Engpässe in Ihrer Entwicklungszykluszeit verursachen.
  • Prozessvarianten analysieren: Verstehen Sie alle verschiedenen Wege, die Entwicklungselemente einschlagen. Sie können Nacharbeitsschleifen, übersprungene Genehmigungsschritte oder nicht autorisierte Workarounds leicht erkennen, die Effizienz und Qualität beeinträchtigen. Dies hilft Ihnen, Best Practices zu standardisieren.
  • Zykluszeiten genau messen: Erhalten Sie präzise Messungen für die Dauer einzelner Aktivitäten, die Zeit zwischen den Phasen und den gesamten End-to-End-Lebenszyklus eines Entwicklungselements. Diese Daten sind entscheidend, um realistische Erwartungen zu setzen und Bereiche für Geschwindigkeitsverbesserungen zu identifizieren.
  • Compliance und Qualität sichern: Überprüfen Sie die Einhaltung etablierter Quality Gates und regulatorischer Anforderungen. Bestätigen Sie beispielsweise, dass alle kritischen Schritte wie "Unit Testing durchgeführt" oder "User Acceptance Testing genehmigt" vor der Freigabe konsequent ausgeführt werden, wodurch das Risiko von Fehlern und Audit-Ausfällen reduziert wird.

Wichtige Bereiche für die SDLC-Optimierung

Durch die Anwendung von Process Mining auf Ihre ServiceNow DevOps-Daten können Sie spezifische Bereiche für wirkungsvolle Verbesserungen in Ihrem Software-Entwicklungslebenszyklus ansteuern:

  • Nacharbeit und Schleifen reduzieren: Identifizieren Sie gemeinsame Aktivitäten oder Phasen, die häufig zu früheren Schritten zurückführen, wie z.B. wiederholtes "Entwicklung gestartet" nach "QA-Test gestartet". Dies deutet oft auf Probleme mit den initialen Anforderungen, der Designklarheit oder den Qualitätssicherungsprozessen hin.
  • Übergaben und Wartezeiten optimieren: Analysieren Sie die Leerlaufzeiten zwischen kritischen Aktivitäten, wie die Verzögerung von "Entwicklung abgeschlossen" zu "Integrationstest gestartet". Die Straffung dieser Übergaben kann die Gesamtzykluszeit erheblich verkürzen.
  • Quality Gates optimieren: Stellen Sie sicher, dass kritische Prüfungen, wie "Code-Review durchgeführt", effizient und effektiv sind. Identifizieren Sie, ob Reviews zu lange dauern oder ob Elemente ohne ordnungsgemäße Prüfung voranschreiten, was die endgültige Softwarequalität beeinträchtigt.
  • Ressourcenallokation und Arbeitslastausgleich verbessern: Verstehen Sie, welche Teams oder Einzelpersonen in bestimmten Phasen konstant überlastet oder unterausgelastet sind, was den Arbeitsfluss beeinträchtigt. Diese Einsicht unterstützt eine bessere Ressourcenplanung für zukünftige Entwicklungselemente.
  • Bereitstellungsreife beschleunigen: Identifizieren Sie Verzögerungen in den letzten Phasen, wie z.B. von "Für Release vorbereitet" bis "In Produktion bereitgestellt". Die Optimierung dieser Schritte ist entscheidend für eine schnellere Markteinführung.

Erwartete Ergebnisse der SDLC-Prozessoptimierung

Durch datengesteuerte Erkenntnisse aus dem Process Mining können Sie spürbare Vorteile für Ihren Software-Entwicklungslebenszyklus erzielen:

  • Schnellere Markteinführung: Reduzieren Sie die gesamte Entwicklungszykluszeit erheblich, was eine schnellere Bereitstellung von Funktionen und Updates für Ihre Kunden ermöglicht.
  • Gesteigerte Betriebseffizienz: Eliminieren Sie verschwenderische Aktivitäten, optimieren Sie die Ressourcenauslastung und reduzieren Sie den manuellen Aufwand, was zu einem schlankeren und agileren Entwicklungsprozess führt.
  • Verbesserte Softwarequalität: Minimieren Sie Fehler und Nacharbeiten durch die Stärkung von Quality Gates und die Identifizierung von Grundursachen wiederkehrender Probleme, was zu robusterer und zuverlässigerer Software führt.
  • Verbesserte Compliance und Governance: Stellen Sie die konsistente Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften sicher, mindern Sie Risiken und verbessern Sie die Audit-Bereitschaft.
  • Reduzierte Entwicklungskosten: Senken Sie die Ausgaben, die mit Verzögerungen, ineffizienter Ressourcennutzung und den hohen Kosten für die Behebung von Fehlern später im Lebenszyklus verbunden sind.
  • Datengesteuerte Entscheidungsfindung: Statten Sie Ihre Führungskräfte mit objektiven Erkenntnissen aus, um fundierte strategische Entscheidungen über Prozessverbesserungen, Technologieinvestitionen und Ressourcenplanung zu treffen.

Starten Sie jetzt mit SDLC Process Mining

Bereit, Ihren Software-Entwicklungslebenszyklus zu transformieren? Die Erkundung von Process Mining mit Ihren ServiceNow DevOps-Daten ist der erste Schritt zu einer effizienteren, konformeren und beschleunigten Entwicklungspipeline. Dieser leistungsstarke Ansatz liefert klare, umsetzbare Erkenntnisse, die Sie ermöglichen, über Annahmen hinauszugehen und datengestützte Entscheidungen zu treffen, die echte Verbesserungen vorantreiben. Beginnen Sie Ihre Reise, um Ihren SDLC zu optimieren, Bottlenecks zu reduzieren und Software von höherer Qualität schneller als je zuvor bereitzustellen.

Software Development Lifecycle SDLC-Optimierung Entwicklungsprozess IT-Betrieb CI/CD pipeline Release Management Quality Assurance Entwicklerproduktivität

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Verzögerungen in Entwicklungs- oder Testphasen führen zu verpassten Release-Terminen und erhöhten Kosten. Projekte bleiben oft ohne klare Gründe stecken, was Teams und Stakeholder frustriert und die gesamte Projektgeschwindigkeit beeinträchtigt.

ProcessMind analysiert den Software-Entwicklungslebenszyklus in ServiceNow DevOps, um exakte Phasen zu identifizieren, in denen sich Arbeit ansammelt, ineffiziente Übergaben, Ressourcenengpässe oder verlängerte Review-Zyklen zu erkennen. Dies hilft, die Bereitstellung zu beschleunigen und die Vorhersehbarkeit zu verbessern.

Ineffektive oder verzögerte Code-Reviews werden oft zu Bottlenecks, die verhindern, dass Code voranschreitet und potenziell Fehler in spätere Phasen einführen. Dies verlangsamt den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus und beeinträchtigt Quality Gates.

ProcessMind visualisiert den Fluss von Code-Reviews innerhalb von ServiceNow DevOps und enthüllt, wo Review-Zyklen übermäßig lang sind, häufig zurückgewiesen oder oft übersprungen werden. Dies ermöglicht die Optimierung von Review-Richtlinien und der Ressourcenallokation.

Das späte Entdecken kritischer Fehler oder funktionaler Lücken in den QA- oder User Acceptance Testing-Phasen führt zu kostspieligen Nacharbeiten und verlängerten Projektlaufzeiten. Dies beeinträchtigt die Ressourcenauslastung, Release-Zeitpläne und die gesamte Softwarequalität.

ProcessMind bildet den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus in ServiceNow DevOps ab und identifiziert Muster, bei denen Entwicklungselemente häufig in frühere Phasen zurückkehren. Dies beleuchtet die Grundursachen für Fehler und verbessert die Qualität von Anfang an.

Nicht genehmigte Abweichungen vom etablierten Software Development Lifecycle Prozess können zu Compliance-Risiken, inkonsistenter Qualität und unvorhersehbaren Projektergebnissen führen. Kritische Schritte könnten übersehen werden, was die Integrität beeinträchtigt.

ProcessMind erkennt automatisch alle Prozessvarianten in ServiceNow DevOps und hebt Fälle hervor, in denen der tatsächliche Fluss vom idealen Pfad abweicht. Dies gewährleistet die Einhaltung von Standards und verbessert Governance und Auditierbarkeit.

Hochprioritäre Entwicklungselemente erfahren oft unerwartete Verzögerungen, die kritische Geschäftsinitiativen und Wettbewerbsvorteile beeinträchtigen. Ohne vollständige Transparenz ist es schwierig zu identifizieren, wo diese spezifischen Elemente stecken bleiben.

ProcessMind filtert und analysiert die Software-Entwicklungslebenszyklus-Daten in ServiceNow DevOps nach Priorität und enthüllt die exakten Phasen und Aktivitäten, die zu verlängerten Zykluszeiten für kritische Funktionen beitragen. Dies ermöglicht gezielte Verbesserungen.

Eine ungleichmäßige Verteilung der Workload über Entwicklungs- oder Testteams führt dazu, dass einige Ressourcen überlastet und andere unterausgelastet sind. Dies schafft Bottlenecks, beeinträchtigt die gesamte Teamproduktivität und verzögert Projekte.

ProcessMind analysiert Aktivitätsdauern und Zuweisungen innerhalb des ServiceNow DevOps Software Development Lifecycle und identifiziert Ressourcen-Hotspots und Leerlaufzeiten. Dies ermöglicht eine bessere Workload-Verteilung und Effizienzsteigerungen.

Unklare oder verzögerte Übergaben zwischen verschiedenen Phasen, wie z.B. von der Entwicklung zur QA, verursachen erhebliche Verlangsamungen und Kommunikationsstörungen. Die Arbeit kann ins Stocken geraten, während Teams auf Klärung oder Übergabe warten, was zu Ineffizienz führt.

ProcessMind stellt den Fluss und die Wartezeiten zwischen Aktivitäten und Teams innerhalb des Software-Entwicklungslebenszyklus in ServiceNow DevOps visuell dar. Dies beleuchtet problematische Übergabepunkte für eine schnelle Lösung und Prozessoptimierung.

Verzögerungen und Ineffizienzen sind möglicherweise nicht über alle Projekte oder Module hinweg gleich. Bestimmte Komponenten oder Testumgebungen können konstant langsamere Verarbeitungszeiten oder höhere Fehlerraten aufweisen, was das gesamte Projekt verzögert.

ProcessMind ermöglicht das Filtern und Analysieren des Software-Entwicklungslebenszyklus nach Modul, Komponente oder Umgebung in ServiceNow DevOps, um spezifische Bereiche zu identifizieren, die systemische Probleme verursachen, und gezielte Korrekturen zu ermöglichen.

Hohe Raten von Bereitstellungsfehlern oder notwendigen Rollbacks weisen auf zugrunde liegende Qualitätsprobleme oder unzureichende Tests vor der Freigabe hin. Dies untergräbt das Vertrauen, verschwendet Aufwand und verursacht operative Instabilität in Produktionsumgebungen.

ProcessMind verfolgt den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus in ServiceNow DevOps und verknüpft Bereitstellungsergebnisse mit früheren Entwicklungs- und Testphasen. Dies identifiziert Vorläufer von Fehlern und stärkt die Release-Bereitschaft.

Ohne eine End-to-End-Sicht haben Unternehmen Schwierigkeiten, die tatsächliche Performance ihres Software Development Lifecycle (SDLC) zu verstehen. Es ist schwierig zu erkennen, wo Projekte wirklich stehen oder was zur gesamten Zykluszeit und den Kosten beiträgt.

ProcessMind bietet eine umfassende, datengetriebene Visualisierung jedes einzelnen Schritts in Ihrem ServiceNow DevOps Software Development Lifecycle und ermöglicht so eine nie dagewesene Transparenz bei Performance-Metriken und Schlüsselindikatoren für die kontinuierliche Verbesserung.

Die Nachweisführung der Einhaltung regulatorischer Anforderungen oder interner Governance-Standards innerhalb des Software-Entwicklungslebenszyklus kann manuell und zeitaufwendig sein. Das Fehlen klarer Audit Trails birgt Risiken bei Inspektionen und Zertifizierungen.

ProcessMind rekonstruiert automatisch die vollständige Ausführungshistorie von Entwicklungselementen in ServiceNow DevOps und liefert einen unveränderlichen Audit Trail, der Compliance beweist und Nicht-Konformitäten mit Leichtigkeit und Genauigkeit aufzeigt.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die Reduzierung der Gesamtzeit von der Feature-Konzeption bis zur Bereitstellung ist entscheidend für eine schnellere Time-to-Market und eine erhöhte Reaktionsfähigkeit auf geschäftliche Anforderungen. Dieses Ziel bedeutet, Verzögerungen in allen Phasen des Software Development Lifecycle zu identifizieren und zu beseitigen, was zu erheblichen Wettbewerbsvorteilen führt. Dies kann die Lieferzeiten um 15-25 % verkürzen.
ProcessMind visualisiert den tatsächlichen Fluss von Entwicklungselementen durch ServiceNow DevOps, identifiziert genau, wo Verzögerungen auftreten und quantifiziert deren Auswirkungen. Es hilft, verborgene Bottlenecks und Abweichungen in den Aktivitätsdauern aufzudecken, was gezielte Prozessverbesserungen zur Straffung des gesamten Zyklus ermöglicht.

Die Beschleunigung des Code-Review-Prozesses ohne Kompromisse bei der Qualität ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Entwicklungsgeschwindigkeit. Dieses Ziel zielt darauf ab, die Ursachen von Verzögerungen bei Code-Reviews zu identifizieren und zu beheben, um sicherzustellen, dass wertvolle Entwicklerzeit effizient genutzt wird und Funktionen schnell vorankommen. Schnellere Reviews können die Gesamt-Lead-Time um 5-10 % reduzieren.
ProcessMind bildet den Code-Review-Pfad innerhalb des Software Development Lifecycle in ServiceNow DevOps präzise ab und zeigt durchschnittliche Dauern, Re-Review-Schleifen sowie spezifische Reviewer oder Projekte, die zu Verzögerungen führen. Es quantifiziert die Auswirkungen dieser Bottlenecks und ermöglicht gezielte Interventionen zur Beschleunigung dieser kritischen Phase.

Die Reduzierung der Notwendigkeit von Nacharbeit nach der Qualitätssicherung oder User Acceptance Testing wirkt sich direkt auf die Entwicklungseffizienz und -kosten aus. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Verbesserung der Arbeitsqualität in früheren Phasen, wodurch später im Software Development Lifecycle gefundene Defekte reduziert und Release-Zyklen beschleunigt werden. Die Minimierung von Nacharbeit kann erhebliche Ressourcen sparen und Projektlaufzeiten verkürzen.
ProcessMind bietet eine klare Sicht auf Prozessabweichungen und Wiedereintrittspunkte in frühere Phasen, insbesondere nach QA- oder UAT-Aktivitäten innerhalb von ServiceNow DevOps. Es hilft, Muster zu identifizieren, die zu Nacharbeit führen, wie unzureichende Anforderungen oder unzureichendes Unit Testing, und ermöglicht proaktive Qualitätsverbesserungen.

Die Sicherstellung, dass alle Entwicklungsaktivitäten etablierten Best Practices und regulatorischen Standards entsprechen, ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von Qualität, Sicherheit und Audit-Bereitschaft. Dieses Ziel bedeutet, Abweichungen vom definierten Software-Entwicklungslebenszyklus systematisch zu identifizieren und zu korrigieren, die Governance zu stärken und Risiken zu reduzieren. Eine verbesserte Compliance gewährleistet eine konsistente operative Qualität.
ProcessMind entdeckt automatisch den Ist-Prozessfluss von Entwicklungselementen in ServiceNow DevOps und hebt jede Abweichung vom idealen Pfad hervor. Es quantifiziert Nicht-Compliance-Fälle und ermöglicht es Organisationen, standardisierte Verfahren durchzusetzen, Schulungslücken zu identifizieren und interne Kontrollen für eine bessere Einhaltung zu stärken.

Die Beschleunigung der Bereitstellung kritischer, hochpriorer Funktionen gewährleistet, dass der Geschäftswert schneller realisiert wird und einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Optimierung des Software-Entwicklungslebenszyklus speziell für dringende Elemente, indem alle Hindernisse beseitigt werden, die diese unverhältnismäßig stark beeinflussen. Die termingerechte Bereitstellung dieser Funktionen wirkt sich direkt auf Geschäftsergebnisse und Kundenzufriedenheit aus.
ProcessMind ermöglicht die Filterung und Analyse von hochprioritären Entwicklungselementen in ServiceNow DevOps, wodurch deren spezifische Reise und alle einzigartigen Bottlenecks, auf die sie stoßen, aufgedeckt werden. Es quantifiziert die zusätzliche Zeit, die hochprioritäre Elemente in Warteschlangen oder spezifischen Phasen verbringen, und ermöglicht so gezielte Prozessanpassungen, um deren Fluss zu priorisieren.

Eine effiziente Zuweisung von Entwicklerressourcen ist entscheidend, um die Produktivität zu maximieren und Projektkosten zu senken. Dieses Ziel beinhaltet das Verständnis, wo die Entwicklerzeit tatsächlich verbracht wird, die Identifizierung von Über- oder Unterauslastungszeiten und die Sicherstellung, dass Ressourcen mit den Projektprioritäten über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus hinweg übereinstimmen. Eine bessere Zuweisung führt zu einer höheren Leistung mit den bestehenden Teams.
ProcessMind ordnet die Ressourceneinbindung spezifischen Aktivitäten und Entwicklungselementen innerhalb von ServiceNow DevOps zu und liefert Einblicke in die Arbeitslastverteilung sowie potenzielle Überlastung oder Leerlaufzeiten. Es hilft aufzudecken, wo Entwickler warten, nicht-wertschöpfende Arbeit leisten oder häufig den Kontext wechseln, was optimierte Teamzuweisungen ermöglicht.

Reibungslose Übergänge zwischen verschiedenen Phasen des Software Development Lifecycle sind entscheidend, um den Schwung aufrechtzuerhalten und Verzögerungen zu vermeiden. Dieses Ziel zielt darauf ab, Probleme an Übergabepunkten, wie Kommunikationslücken oder Verzögerungen bei der Aufgabenneuzuordnung, zu identifizieren und zu lösen, was zu einem reibungsloseren, schnelleren Gesamtprozess führt. Reibungslosere Übergaben können Wartezeiten um 10-20 % reduzieren.
ProcessMind verfolgt präzise die Zeit zwischen dem Abschluss einer Phase und dem Beginn der nächsten für Entwicklungselemente in ServiceNow DevOps. Es hebt spezifische Übergabepunkte mit übermäßigen Leerlaufzeiten oder häufigen Neuzuweisungen hervor, wodurch Teams Kommunikationsprotokolle optimieren und die abteilungsübergreifende Koordination verbessern können.

Die Identifizierung und Beseitigung von Bottlenecks, die für bestimmte Softwarekomponenten oder Testumgebungen einzigartig sind, ist entscheidend für die gesamte SDLC-Performance. Dieses Ziel konzentriert sich auf eine granulare Analyse, um genau zu bestimmen, wo bestimmte Systemteile durchweg Verzögerungen verursachen, und ermöglicht gezielte Verbesserungen, die spezifische Bereiche aufwerten. Deren Eliminierung kann erhebliche Gewinne freisetzen.
ProcessMind nutzt Attribute wie 'Betroffenes Modul/Komponente' und 'Umgebung', um den Software-Entwicklungslebenszyklus zu filtern und zu analysieren, wodurch einzigartige Prozessabläufe und Performance-Probleme für spezifische Bereiche innerhalb von ServiceNow DevOps aufgedeckt werden. Es identifiziert genau, welche Komponenten oder Umgebungen die wiederkehrenden Quellen für Verzögerungen oder Nacharbeit sind.

Die Reduzierung der Häufigkeit fehlgeschlagener Deployments und nachfolgender Rollbacks ist entscheidend für Systemstabilität, Betriebseffizienz und Team-Moral. Dieses Ziel zielt darauf ab, die zugrunde liegenden Ursachen von Deployment-Problemen innerhalb des Software-Entwicklungslebenszyklus aufzudecken, was zu zuverlässigeren und vorhersagbareren Releases führt. Weniger Fehler sparen erhebliche Zeit und Ressourcen.
ProcessMind verfolgt den gesamten Deployment-Prozess für Entwicklungselemente in ServiceNow DevOps und identifiziert Abweichungen oder spezifische Aktivitäten, die Fehlern oder Rollbacks vorausgehen. Es hilft, Prozessvariationen mit Deployment-Ergebnissen zu korrelieren, wodurch Teams ihre CI/CD-Pipelines und Pre-Deployment-Checks verfeinern können, um die Stabilität zu erhöhen.

Ein umfassendes, Echtzeit-Verständnis des gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus ist grundlegend für effektives Management und kontinuierliche Verbesserung. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Schaffung vollständiger Transparenz über alle Phasen, von der Planung bis zur Produktion, und ermöglicht datengesteuerte Entscheidungsfindung sowie proaktive Problemlösung. Volle Transparenz ist die Basis für jede Optimierungsbemühung.
ProcessMind fügt Event-Daten aus verschiedenen Phasen innerhalb von ServiceNow DevOps zusammen, um die vollständige End-to-End-Reise jedes Entwicklungselements zu rekonstruieren. Es bietet interaktive Prozesslandkarten und Performance-Dashboards, die einen beispiellosen Einblick in die tatsächliche Prozessausführung, Bottlenecks und Compliance über den gesamten SDLC hinweg bieten.

Die konsistente Audit-Bereitschaft des Software-Entwicklungslebenszyklus sicherzustellen, ist entscheidend für die Erfüllung regulatorischer Anforderungen und interner Governance-Standards. Dieses Ziel beinhaltet die Etablierung transparenter, nachvollziehbarer Prozesse, die die Einhaltung von Richtlinien und externen Vorschriften leicht demonstrieren können, wodurch der Prüfaufwand und das Risiko minimiert werden. Eine starke Bereitschaft verhindert Strafen und schafft Vertrauen.
ProcessMind dokumentiert automatisch die tatsächlichen Ausführungspfade von Entwicklungselementen in ServiceNow DevOps und liefert unwiderlegbare Compliance-Nachweise oder hebt Abweichungen für gezielte Abhilfemaßnahmen hervor. Es generiert Audit Trails und Prozesskonformitätsprüfungen, wodurch der manuelle Aufwand für Audits drastisch reduziert und die kontinuierliche Einhaltung von Standards gewährleistet wird.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für den Software Development Lifecycle

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
1

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Was ist zu tun

Holen Sie sich die vorkonfigurierte Excel-Vorlage, die für Software-Entwicklungslebenszyklus-Daten aus ServiceNow DevOps entwickelt wurde, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt strukturiert sind.

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Bedeutung

Eine standardisierte Datenstruktur ist entscheidend für eine präzise Process Mining Analyse, da sie eine verlässliche Grundlage für die Identifizierung von Verbesserungen bietet.

Erwartetes Ergebnis

Eine Excel-Vorlage, die bereit ist, mit Ihren ServiceNow DevOps-Entwicklungsdaten befüllt zu werden.

IHRE WESENTLICHEN ERKENNTNISSE

SDLC Erkenntnisse aufdecken, Auslieferung jetzt optimieren

ProcessMind enthüllt eine lebendige, interaktive Karte Ihres tatsächlichen SDLC in ServiceNow DevOps. Visualisieren Sie jeden Schritt, identifizieren Sie verborgene Verzögerungen und lokalisieren Sie genaue Bereiche für Verbesserungen.
  • End-to-End SDLC in ServiceNow DevOps visualisieren
  • Bottlenecks in Entwicklung, Test und Bereitstellung präzise identifizieren
  • Time-to-Market und Liefergeschwindigkeit beschleunigen
  • Softwarequalität mit datengesteuerten Erkenntnissen verbessern
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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TYPISCHE ERGEBNISSE

Messbare Vorteile in der Softwareauslieferung

Diese Ergebnisse zeigen die konkreten Vorteile auf, die Unternehmen durch die Optimierung ihrer Software Development Lifecycle Prozesse mithilfe von Erkenntnisse aus ServiceNow DevOps erzielen. Durch die Identifizierung von Bottlenecks und Ineffizienzen können Teams schnellere Auslieferungen und qualitativ hochwertigere Software erreichen.

0 %
Schnellere SDLC-Zykluszeit

Durchschnittliche Verkürzung der Durchlaufzeit

Identifizieren und beseitigen Sie Bottlenecks im gesamten Softwareentwicklungsprozess, wodurch die Zeit von der Konzeption bis zur Bereitstellung erheblich verkürzt wird.
0 %
Weniger Nacharbeit nach dem Testen

Reduzierung des Wiedereintritts in frühere Phasen

Identifizieren Sie die Grundursachen für Nacharbeiten nach Abschluss von QA und UAT, um die Qualität zu verbessern und verschwendeten Entwicklungsaufwand sowie damit verbundene Kosten zu reduzieren.
Up to 0 %
Höhere Prozess-Compliance

Einhaltung von Standard-SDLC-Modellen

Abweichungen von definierten SDLC-Prozessen automatisch überwachen, um eine bessere Governance zu gewährleisten und Ihr Team selbstbewusst auf Audits vorzubereiten.
0 %
Schnellere Prioritätslieferungen

Zeitreduzierung für kritische Funktionen

Optimieren Sie die Pfade für Entwicklungselemente mit hoher Priorität, um sicherzustellen, dass kritische Funktionen schneller in Produktion gehen und strategische Geschäftsziele erreicht werden.
0 %
Weniger Bereitstellungsfehler

Reduzierung von Problemen nach dem Deployment

Identifizieren Sie Muster, die zu Bereitstellungsfehlern führen, und beheben Sie Probleme proaktiv, um reibungslosere Releases und eine höhere Systemstabilität zu gewährleisten.

Die Ergebnisse variieren je nach spezifischen Software Development Lifecycle Prozessen, Organisationsstruktur und Datenqualität. Die dargestellten Zahlen veranschaulichen typische Verbesserungen, die in verschiedenen Implementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit dem Import wesentlicher Attribute und Aktivitäten und erweitern Sie Ihre Daten dann schrittweise nach Bedarf.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Die eindeutige Kennung für eine einzelne Arbeitseinheit, wie ein Feature, ein Bug oder ein Task, die den Entwicklungszyklus durchläuft.

Bedeutung

Dies ist der zentrale Identifier, der alle zusammenhängenden Entwicklungsaktivitäten zu einer einzigen Prozessinstanz verbindet und es somit ermöglicht, den gesamten Lifecycle jedes Work Items zu analysieren.

Der Name des spezifischen Software Development Lifecycle Events, das aufgetreten ist, wie 'Development Started' oder 'Code Review Performed'.

Bedeutung

Es definiert die Schritte in der Prozesslandkarte und ermöglicht die Analyse des Prozessflusses, die Identifizierung von Bottlenecks sowie die Erkennung von Abweichungen vom Standard-SDLC.

Der genaue Timestamp, der angibt, wann eine spezifische Aktivität oder ein Event stattgefunden hat.

Bedeutung

Dieser Timestamp ist essenziell für die korrekte Reihenfolge der Events und die Berechnung aller Performance-Metriken, einschließlich Zykluszeiten, Dauern und Wartezeiten.

Der Name oder die ID des Entwicklers oder Benutzers, der dem Entwicklungselement zum Zeitpunkt der Aktivität zugewiesen war.

Bedeutung

Dies ist essenziell für ressourcenbasierte Analysen, einschließlich Workload-Verteilung, Übergabeeffizienz und der Identifizierung teamspezifischer Performance-Muster.

Die Prioritätsstufe, die dem Entwicklungselement zugewiesen ist, wie 'Hoch', 'Mittel' oder 'Niedrig'.

Bedeutung

Ermöglicht das Filtern und Vergleichen von Prozessen für verschiedene Prioritätsstufen, um zu überprüfen, ob hochprioritäre Elemente schneller und effizienter verarbeitet werden.

Der Status oder Zustand des Entwicklungselements zum Zeitpunkt des Events, wie 'Offen', 'In Progress' oder 'Geschlossen'.

Bedeutung

Gibt den offiziellen Systemstatus eines Work Items an, der oft die Quelle für die Ableitung von Aktivitäten ist und zur Validierung sowie für eine High-Level-Statusanalyse genutzt werden kann.

Das spezifische Softwaremodul, die Anwendung oder Komponente, auf die sich das Entwicklungselement bezieht.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung der Analyse nach Anwendung oder Komponente, um Bottlenecks oder Qualitätsprobleme, die spezifisch für bestimmte Systemteile sind, zu isolieren.

Die Klassifizierung des Work Items, wie 'Feature', 'Bug', 'Technical Debt' oder 'Task'.

Bedeutung

Unterscheidet zwischen verschiedenen Arten von Arbeiten, wie Funktionen und Bugs, die unterschiedliche Prozesspfade, Prioritäten und erwartete Dauern haben können.

Das Team oder die Gruppe, die zum Zeitpunkt der Aktivität für das Entwicklungselement verantwortlich ist.

Bedeutung

Verfolgt, welches Team für die Arbeit verantwortlich ist, und ermöglicht die Analyse der Teamleistung, des Workload-Ausgleichs und der Effizienz von Übergaben zwischen Teams.

Die gesamte verstrichene Zeit von der Erstellung des Entwicklungselements bis zu dessen finalem Abschluss oder Deployment.

Bedeutung

Stellt die gesamte End-to-End-Dauer für ein Work Item dar, eine Schlüsselmetrik zur Messung der gesamten Prozesseffizienz und -geschwindigkeit.

Ein Boolesches Flag, das true ist, wenn die Aktivität Teil einer Nacharbeitsschleife ist, z.B. die Rückkehr zur Entwicklung nach dem Testen.

Bedeutung

Dieses Flag erleichtert die Quantifizierung und Analyse von Nacharbeit und hilft dabei, die Prozessqualität zu messen und die Ursachen wiederholter Arbeit zu identifizieren.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert die Erstellung eines neuen Entwicklungselements, wie einer Story, eines Bugs oder eines Epics, innerhalb von ServiceNow. Dieses Event wird typischerweise explizit erfasst, wenn ein neuer Datensatz in die entsprechende Tabelle, wie die Story [rm_story] Tabelle, eingefügt wird.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start Event für den SDLC-Prozess. Es ermöglicht die Messung der gesamten End-to-End-Zykluszeit und verfolgt die initiale Bedarfsaufnahme.

Diese Aktivität markiert den Zeitpunkt, an dem ein Entwickler aktiv mit dem Codieren oder Implementieren des Entwicklungselements beginnt. Dies wird typischerweise durch eine Statusänderung des Items zu 'In Progress', 'Development' oder 'Coding' abgeleitet.

Bedeutung

Dies ist ein entscheidender Meilenstein, der den Beginn der wertschöpfenden Konstruktionsphase signalisiert. Er ist essenziell für die Messung von Developer Lead Time und Code Review Zykluszeiten.

Diese Aktivität kennzeichnet den Abschluss eines Peer Code Reviews, der typischerweise mit einem Pull oder Merge Request verbunden ist. Dieses Event kann explizit über DevOps-Integrationen erfasst oder aus Statusänderungen verwandter Datensätze abgeleitet werden.

Bedeutung

Dies ist ein kritisches Quality Gate. Die Analyse seiner Dauer hilft, Bottlenecks im Review-Prozess zu identifizieren, was eine häufige Ursache für Verzögerungen im SDLC ist.

Bedeutet, dass das Quality Assurance Team seine Testaktivitäten für das Entwicklungselement erfolgreich abgeschlossen hat. Dies wird typischerweise abgeleitet, wenn der Zustand des Elements aus einer Testphase in einen Status wie 'Ready for UAT' oder 'Done' übergeht.

Bedeutung

Dieser Meilenstein markiert den Abschluss eines wichtigen Quality Gates. Er ist eine Voraussetzung für nachfolgende Phasen wie User Acceptance Testing oder Release-Vorbereitung.

Zeigt an, dass die geschäftlichen Stakeholder das Entwicklungselement nach dem User Acceptance Testing formell genehmigt haben. Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der aus einer Statusänderung abgeleitet wird, wie z.B. dem Übergang von 'In UAT' zu 'Bereit für Release' oder 'Approved'.

Bedeutung

Dies ist die finale geschäftliche Genehmigung, bevor ein Item für das Produktions-Deployment freigegeben wird. Es ist ein kritischer Qualitäts- und Governance-Checkpoint.

Dieses Event markiert den erfolgreichen Abschluss des Deployments in die Produktionsumgebung. Es wird explizit von ServiceNow DevOps erfasst, wenn das CI/CD-Tool einen erfolgreichen Pipeline-Abschluss meldet.

Bedeutung

Dies ist der primäre Erfolgs-Endpunkt des SDLC-Prozesses. Er vervollständigt den Value Stream und ist essenziell für die Berechnung der Gesamtzykluszeit.

Zeigt an, dass der Versuch, das Entwicklungselement in Produktion bereitzustellen, erfolglos war. Dies wird von ServiceNow DevOps explizit erfasst, wenn die CI/CD-Pipeline einen Fehler meldet.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Fehler-Endpunkt. Die Analyse seiner Häufigkeit und Ursachen ist entscheidend für die Verbesserung der Release-Stabilität und die Reduzierung der Deployment-Fehlerrate.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Fluss Ihres SDLC, identifiziert Abweichungen von Standardprozessen, zeigt übermäßige Verzögerungen in Entwicklungsphasen auf und hebt Nacharbeits-Schleifen nach QA oder UAT hervor. Es hilft, verborgene Ineffizienzen und Ressourcen-Bottlenecks aufzudecken, die die Feature-Auslieferung beeinflussen.

Für ein effektives SDLC Process Mining benötigen Sie Daten zu Entwicklungselementen, deren Statusänderungen, Verantwortlichen, Timestamps und zugehörigen Events innerhalb von ServiceNow DevOps. Zu den Schlüsselfeldern gehören ein Case-Identifikator wie 'Development Item ID', Aktivitätsnamen und präzise Timestamps für jede Aktivität. Diese Daten bilden das Event Log, das für die Analyse notwendig ist.

Sobald die Daten extrahiert und aufbereitet sind, können erste Erkenntnisse oft innerhalb weniger Tage bis zu einer Woche generiert werden. Der genaue Zeitrahmen hängt vom Datenvolumen, der Komplexität und der Qualität der initialen Datenextraktion ab. Nach diesen ersten Erkenntnissen folgen tiefere Analysen und Optimierungsempfehlungen.

Process Mining bildet die Reihenfolge und Dauer aller Aktivitäten präzise ab. So können Sie Phasen mit übermäßigen Verzögerungen oder unerwarteten Schleifen, wie häufige Nacharbeiten nach der QA, identifizieren. Durch die Visualisierung dieser Bottlenecks und Abweichungen können Sie Ursachen erkennen und gezielte Verbesserungen implementieren, um den Ablauf zu straffen und unnötige Wiederholungen zu reduzieren.

Absolut. Process Mining erstellt eine unbestreitbare, datengesteuerte visuelle Aufzeichnung Ihrer tatsächlichen Prozessausführung und erleichtert so das Erkennen von Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen. Diese detaillierte Transparenz hilft, die Einhaltung interner Richtlinien und gesetzlicher Anforderungen sicherzustellen, und stärkt Ihre Audit-Bereitschaft erheblich, indem sie klare Nachweise der Prozesseinhaltung liefert.

Nein, Process Mining ist eine nicht-invasive Analysetechnik. Es basiert auf der Extraktion historischer Event-Daten aus Ihrem ServiceNow DevOps System, ohne den Live-Betrieb oder Entwickler-Workflows zu stören. Die Analyse erfolgt unabhängig und liefert Erkenntnisse, ohne die täglichen Aufgaben Ihres Teams zu unterbrechen.

Zwar ist ein gewisses Verständnis Ihres ServiceNow DevOps Datenmodells für die anfängliche Datenextraktion von Vorteil, doch sind die meisten modernen Process Mining Tools für Business-Anwender konzipiert. Sie bieten intuitive Oberflächen für die Analyse, und viele Anbieter stellen Services für Datenkonnektoren und die initiale Einrichtung bereit.

Die Datenextraktion aus ServiceNow DevOps kann mittels standardmäßiger API-Integrationen, direkten Datenbankabfragen oder dem Export von Berichten erfolgen. Ziel ist es, Event Logs zu sammeln, die Case IDs, Aktivitätsnamen und Timestamps für den Verlauf jedes Entwicklungselements enthalten. Viele Process Mining Plattformen bieten vorgefertigte Konnektoren oder Anleitungen für diese Extraktion.

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