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Mejore su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software

Su guía de 6 pasos para optimizar el SDLC en Azure DevOps.
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Mejore su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software
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Optimice su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software en Azure DevOps

Nuestra plataforma le ayuda a descubrir retrasos y cuellos de botella ocultos dentro de sus flujos de trabajo. Al identificar con precisión las ineficiencias, puede señalar áreas de mejora. Esto conduce a operaciones más fluidas, lanzamientos más rápidos y una calidad mejorada en todo su proceso.

Descargue nuestra plantilla de datos preconfigurada y aborde los desafíos comunes para alcanzar sus metas de eficiencia. Siga nuestro plan de mejora de seis pasos y consulte la Guía de la Plantilla de Datos para transformar sus operaciones.

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¿Por qué optimizar su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software?

El Ciclo de Vida de Desarrollo de Software (SDLC) es el motor de la innovación en su organización. Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a un SDLC que, en lugar de ser un camino fluido hacia el progreso, se siente más como un cuello de botella. Los retrasos en la entrega de funcionalidades (features), los sobrecostos inesperados y la calidad de software comprometida son síntomas comunes de un proceso de desarrollo ineficiente. Estos problemas no solo afectan los plazos de los proyectos, sino que inciden directamente en su competitividad en el mercado, la satisfacción del cliente y sus ingresos generales.

En un entorno digital acelerado, la capacidad de entregar software de alta calidad de forma rápida y fiable es fundamental. Cuando sus equipos de desarrollo en Azure DevOps encuentran fricciones, ya sea en la planificación, codificación, pruebas o despliegue, el efecto acumulativo puede ser considerable. Cada aprobación lenta, tarea pasada por alto o bucle de retrabajo (rework) imprevisto añade tiempo y coste, reduciendo el retorno de sus importantes inversiones en talento de desarrollo y herramientas como Azure DevOps. Comprender y abordar estas ineficiencias arraigadas en su SDLC ya no es un lujo, sino un imperativo estratégico para impulsar el valor del negocio y mantener una ventaja competitiva.

Cómo el Process Mining Transforma el Análisis del SDLC en Azure DevOps

Las herramientas tradicionales de gestión de proyectos y los dashboards en Azure DevOps ofrecen métricas valiosas, pero a menudo presentan una visión fragmentada de su SDLC. Aquí es donde el Process Mining ofrece un enfoque revolucionario. En lugar de depender del progreso reportado o del análisis manual, el Process Mining aprovecha los datos de eventos ya capturados dentro de su sistema Azure DevOps, desde la creación del elemento de trabajo (work item) hasta el despliegue, para construir una visualización objetiva y de principio a fin de sus procesos de desarrollo reales.

Al tratar cada Development Item como un caso único, el Process Mining reconstruye meticulosamente cada paso y transición que este experimenta. Esto le permite identificar visualmente la verdadera ruta que sigue una feature, descubriendo retrasos ocultos, bucles de rework inesperados y desviaciones de cumplimiento que son invisibles en los informes estándar. Obtendrá una transparencia sin precedentes sobre los tiempos de ciclo para etapas específicas, la duración de las transferencias (handoffs) entre equipos y los puntos precisos donde un Development Item se atasca con frecuencia. Con esta visión granular, podrá ir más allá de las suposiciones y tomar decisiones basadas en datos para optimizar su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software.

Áreas Clave de Mejora Reveladas por el Process Mining del SDLC

Aplicar el Process Mining a sus datos de Azure DevOps destaca áreas críticas para la mejora en todo su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software:

  • Identifique Cuellos de Botella: Identifique fácilmente actividades o pasos de aprobación específicos, como "Code Review Performed" o "QA Testing Started", que causan retrasos de forma consistente. Descubra dónde se acumulan los elementos de desarrollo innecesariamente, impidiendo un flujo eficiente.
  • Reduzca el Tiempo de Ciclo: Comprenda el tiempo real invertido en cada fase, desde "Requirements Gathered" hasta "Deployed to Production". Analice las variaciones en el tiempo de ciclo en diferentes tipos de proyectos, equipos o tipos de elementos de desarrollo, luego implemente intervenciones específicas para acelerar la entrega.
  • Mejore los Puntos de Control de Calidad: Verifique la adhesión a los controles de calidad críticos como "Unit Testing Performed" o "User Acceptance Testing Approved". Identifique las instancias en las que se omiten, apresuran o realizan pasos fuera de secuencia, lo que puede provocar problemas de calidad más adelante.
  • Optimice las Transferencias (Handoffs): Examine el tiempo transcurrido entre actividades realizadas por diferentes equipos o individuos. Por ejemplo, el retraso entre "Development Started" y "Code Review Performed" o "QA Testing Completed" y "Prepared for Release". Optimizar estas transferencias (handoffs) puede mejorar drásticamente el flujo.
  • Identifique Retrabajos y Desviaciones: Visualice las rutas comunes de rework, como elementos de desarrollo que regresan frecuentemente a una etapa anterior después de "QA Testing Started". Descubra las causas raíz de estas desviaciones, como requisitos incompletos o pruebas iniciales insuficientes, para evitar su recurrencia.
  • Mejore la Asignación de Recursos: Al comprender dónde se acumula el trabajo y dónde los equipos están inactivos, puede asignar mejor sus recursos de desarrollo y pruebas para eliminar los tiempos de espera y maximizar la productividad.

Resultados Esperados: Beneficios Tangibles de un SDLC Optimizado

La información obtenida del Process Mining de sus datos de Azure DevOps se traduce en beneficios significativos y medibles para su organización. Al identificar y resolver sistemáticamente las ineficiencias en su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, puede lograr:

  • Tiempo de Lanzamiento más Rápido (Time-to-Market): Acelere la entrega de nuevas funcionalidades (features) y productos, permitiéndole responder más rápidamente a las demandas del mercado y obtener una ventaja competitiva.
  • Reducción de Costos de Desarrollo: Minimice el rework, optimice la utilización de recursos y elimine retrasos innecesarios, lo que conlleva a un ahorro significativo de costos en todos sus proyectos de desarrollo.
  • Mejora de la Calidad del Software: Asegure la adhesión constante a los puntos de control de calidad y las mejores prácticas, lo que resulta en menos defectos, lanzamientos más estables y una mejor experiencia para el usuario final.
  • Mayor Productividad y Moral del Equipo: Elimine los cuellos de botella frustrantes y optimice los flujos de trabajo, capacitando a sus equipos de desarrollo para trabajar de manera más eficiente y con mayor satisfacción.
  • Mayor Cumplimiento y Preparación para Auditorías: Obtenga un rastro de auditoría innegable y basado en datos de sus procesos de desarrollo, demostrando la adhesión a los requisitos regulatorios y los estándares internos.
  • Mayor Predictibilidad: Desarrolle una comprensión más precisa de la capacidad y el rendimiento real de su SDLC, lo que lleva a una planificación de proyectos más fiable y a programas de lanzamiento realistas.

Cómo Empezar con la Optimización del SDLC

Optimizar su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software en Azure DevOps con Process Mining es un paso poderoso hacia la excelencia operativa. Al aprovechar los datos que ya posee, puede desbloquear un nuevo nivel de comprensión sobre sus procesos de desarrollo. Este enfoque va más allá de las opiniones subjetivas para proporcionar información clara y procesable que impulsa mejoras reales, haciendo su SDLC más ágil, eficiente y fiable. Explore cómo puede transformar sus flujos de trabajo de desarrollo y lograr resultados superiores en la entrega de software.

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Problemas y Desafíos Comunes

Identifique qué desafíos le están afectando

Los retrasos en varias etapas del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software conllevan a un time-to-market extendido para nuevas funcionalidades (features) y productos. Esto afecta la competitividad, ralentiza la innovación y puede resultar en oportunidades de ingresos perdidas, dificultando la respuesta rápida a las demandas del mercado. ProcessMind analiza el flujo de principio a fin de sus elementos de desarrollo en Azure DevOps, identificando con precisión dónde se acumulan los elementos de trabajo y las actividades específicas que causan retrasos. Revela la duración real de cada etapa y destaca las desviaciones de los plazos planificados, permitiendo mejoras específicas para acelerar su SDLC.

A menudo, los elementos de trabajo se estancan en fases específicas como la revisión de código, las pruebas de QA o UAT, generando colas importantes que ralentizan todo el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software (SDLC). Estos cuellos de botella provocan cronogramas de lanzamiento impredecibles y frustran a los equipos de desarrollo, lo que resulta en plazos incumplidos y una mayor presión. ProcessMind visualiza el flujo de los elementos de desarrollo en Azure DevOps, identificando con precisión dónde se detiene el trabajo y sus causas. Permite detectar puntos críticos, limitaciones de recursos o traspasos ineficientes entre equipos, facilitando la reasignación de recursos y el ajuste de procesos para una progresión más fluida.

Es común que los elementos de desarrollo oscilen entre etapas —como desarrollo y QA— debido a defectos detectados tardíamente o a requisitos incompletos. Este retrabajo dispara los costes, prolonga los plazos y afecta la moral del equipo, lo que evidencia problemas subyacentes de comunicación o de control de calidad. ProcessMind mapea los flujos reales de cada ítem en Azure DevOps, revelando bucles recurrentes de re-testeo e identificando las causas raíz del retrabajo. Al analizar las secuencias de actividades y los atributos, el sistema detecta dónde fallan los controles de calidad o dónde falta claridad en los requisitos, permitiendo una optimización proactiva del proceso.

Las puertas de calidad estándar, como las revisiones de código obligatorias o fases de prueba específicas, a veces se omiten o se realizan de forma inadecuada, lo que lleva a riesgos potenciales de cumplimiento y a una menor calidad del software. Esta laxitud en la adherencia puede resultar en que defectos críticos lleguen a producción, aumentando las vulnerabilidades de seguridad y el costo de las correcciones. ProcessMind detecta automáticamente desviaciones de su proceso definido del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software en Azure DevOps, resaltando instancias donde actividades obligatorias como revisiones de código o fases de prueba específicas fueron omitidas o incompletas. Proporciona evidencia auditable de incumplimiento, permitiéndole hacer cumplir los estándares de proceso y reducir riesgos.

Es difícil obtener una visión clara y objetiva del proceso real del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, a menudo dependiendo de evidencia anecdótica en lugar de datos. Esta falta de transparencia oculta ineficiencias, dificulta la identificación de mejores prácticas y previene la toma de decisiones basada en datos para la mejora de procesos. ProcessMind visualiza cada paso y ruta que toman sus elementos de desarrollo en Azure DevOps, creando un mapa basado en datos de su proceso actual. Revela todas las variaciones, rutas comunes y desviaciones del flujo ideal, proporcionando una claridad sin precedentes en sus operaciones de SDLC.

Los desarrolladores y testers pueden experimentar cargas de trabajo desiguales, con algunos equipos o individuos consistentemente sobrecargados mientras otros tienen tiempo ocioso. Este desequilibrio conduce al agotamiento, la reducción de la productividad y retrasos en el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, ya que los recursos críticos se convierten en cuellos de botella. ProcessMind analiza el rendimiento y la distribución de la carga de trabajo para los recursos asignados en Azure DevOps, identificando dónde se acumula el trabajo y qué recursos están consistentemente sobreutilizados o subutilizados. Esta información permite una asignación de recursos más equilibrada y una mejora en la eficiencia del equipo en todo el SDLC.

Se producen retrasos significativos cuando los elementos de trabajo transicionan de un equipo o etapa a la siguiente, por ejemplo, de desarrollo a QA, o de QA a UAT. Estas ineficiencias en la transferencia crean tiempo de inactividad, prolongan los tiempos de ciclo y a menudo provienen de responsabilidades poco claras o brechas de comunicación dentro del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. ProcessMind mide con precisión el tiempo transcurrido entre la finalización de una actividad y el inicio de la siguiente en Azure DevOps, resaltando retrasos específicos en la transferencia entre equipos. Al mapear estas transiciones, revela dónde las fallas de comunicación o las brechas de procedimiento causan períodos de espera innecesarios, agilizando su SDLC.

El proceso documentado o planificado del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software a menudo difiere significativamente de cómo se ejecuta realmente el trabajo, lo que lleva a confusión, problemas de cumplimiento y un rendimiento subóptimo. Esta desconexión dificulta el cumplimiento de estándares o la predicción precisa de los plazos de lanzamiento, socavando la gobernanza de procesos. ProcessMind compara sus modelos SDLC ideales con las rutas de ejecución reales derivadas de los datos de eventos de Azure DevOps, resaltando todas las desviaciones y su frecuencia. Cuantifica el impacto de estas brechas, lo que le permite conciliar los procesos planificados con la realidad y mejorar el control operativo.

Los elementos de desarrollo de alta prioridad a veces son ignorados o retrasados en favor de tareas de menor prioridad, lo que lleva a objetivos estratégicos incumplidos y a la insatisfacción del cliente. Esta mala priorización impacta el valor de negocio entregado y puede interrumpir los plazos críticos de los proyectos dentro del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. ProcessMind rastrea la progresión de los elementos de desarrollo según su prioridad en Azure DevOps, identificando instancias donde los elementos de baja prioridad se completan más rápido que los de alta prioridad. Ayuda a descubrir por qué ocurren estas desviaciones, permitiendo una mejor alineación entre los esfuerzos de desarrollo y los objetivos estratégicos del negocio.

Las organizaciones luchan por evaluar con confianza cuándo un lanzamiento de software está realmente listo para producción, a menudo debido a información fragmentada y criterios de finalización poco claros en todo el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. Esta incertidumbre conduce a retrasos de última hora, despliegues apresurados y un mayor riesgo de problemas posteriores al lanzamiento. ProcessMind proporciona una visión general completa de todas las actividades previas al despliegue en Azure DevOps, incluida la finalización de pruebas y las aprobaciones, ofreciendo una puntuación de preparación basada en datos para cada candidato a lanzamiento. Resalta cualquier paso omitido o problema persistente, asegurando un camino más fluido y predecible a producción.

Los elementos de desarrollo a menudo permanecen inactivos, esperando aprobaciones como la de Pruebas de Aceptación del Usuario o la autorización de lanzamiento, lo que causa retrasos significativos en el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. Estos tiempos de espera prolongados extienden la duración general del ciclo e impactan el time-to-market, indicando posibles cuellos de botella en los procesos de toma de decisiones. ProcessMind analiza la duración entre actividades como "User Acceptance Testing Completed" y "User Acceptance Testing Approved" en Azure DevOps, identificando dónde los procesos de aprobación son ineficientes. Identifica los stakeholders o las etapas específicas que causan retrasos, permitiendo una reingeniería de procesos dirigida para agilizar las decisiones.

El mismo tipo de elemento de desarrollo sigue muchos caminos diferentes a través del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, lo que lleva a una calidad inconsistente, plazos impredecibles y mayores costos de capacitación. Esta falta de estandarización dificulta la escalabilidad de las operaciones o la garantía de un éxito repetible en todos los proyectos. ProcessMind descubre y visualiza automáticamente todas las variantes de proceso existentes para los elementos de desarrollo en Azure DevOps, identificando los caminos más comunes y los menos eficientes. Cuantifica el impacto de las variaciones del proceso, lo que le permite estandarizar los flujos de trabajo y promover las mejores prácticas en todo su SDLC.

Metas Típicas

Defina cómo se ve el éxito

Reducir el tiempo desde la recopilación inicial de requisitos hasta el despliegue final en producción impacta directamente la capacidad de respuesta del mercado y la ventaja competitiva. Lograr este objetivo significa entregar funcionalidades más rápido, permitiendo que la empresa se adapte rápidamente a las necesidades cambiantes del cliente y las demandas del mercado, lo que lleva a una mayor satisfacción del cliente y un crecimiento de los ingresos. ProcessMind identifica los pasos y rutas exactas que causan retrasos en su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. Al visualizar el flujo real de los 'Elementos de Desarrollo', puede señalar áreas para la optimización de procesos, como la paralelización de tareas o la reducción de colas, y medir el impacto de los cambios en el tiempo de ciclo, apuntando a una reducción del 20%.

Los cuellos de botella en el flujo de trabajo de desarrollo generan retrasos costosos, sobrecargan los recursos y frustran a los equipos. Eliminar estos puntos críticos de estrangulamiento asegura un flujo de elementos de trabajo más fluido y predecible, previniendo la acumulación de tareas y mejorando la moral y productividad general del equipo. Esto contribuye directamente a una finalización más rápida del proyecto. ProcessMind visualiza su proceso de principio a fin en Azure DevOps, destacando precisamente dónde se acumulan los elementos de trabajo o dónde pasan un tiempo excesivo. Al analizar el flujo de los 'Development Item', puede identificar actividades o recursos específicos que están constantemente sobrecargados, permitiendo intervenciones específicas para eliminar estas obstrucciones críticas.

Los bucles frecuentes de retrabajo (rework) y reprueba inflan significativamente los costos de desarrollo y extienden los plazos. Reducir estas instancias mejora la calidad del software, minimiza el desperdicio de recursos y aumenta la eficiencia del equipo, permitiendo a los desarrolladores y testers enfocarse en el desarrollo de nuevas features en lugar de correcciones repetitivas. ProcessMind expone bucles recurrentes y caminos inesperados en su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, indicando áreas de rework frecuente. Al rastrear los recorridos de los 'Development Item', puede identificar patrones, causas raíz de las repruebas y medir la reducción de tales actividades después de implementar mejoras de calidad o cambios en el proceso, con el objetivo de una reducción del 15%.

El incumplimiento de las puertas de calidad establecidas arriesga el lanzamiento de software de calidad inferior, lo que lleva a la insatisfacción del cliente, vulnerabilidades de seguridad y posibles multas regulatorias. Asegurar un cumplimiento consistente garantiza estándares de calidad más altos, fortalece la reputación de la marca y reduce los problemas posteriores al lanzamiento. ProcessMind proporciona visibilidad completa sobre si las puertas de calidad críticas, como las revisiones de código o fases de prueba específicas, se cumplen consistentemente antes de que un 'Elemento de Desarrollo' progrese. Le permite identificar desviaciones del flujo de proceso previsto y medir la tasa de cumplimiento, trabajando para lograr un 95% o más de cumplimiento dentro de Azure DevOps.

La utilización ineficiente de recursos conduce a equipos sobrecargados, retrasos en los proyectos y un aumento de los costos operativos. Optimizar cómo se asignan los recursos de desarrollo asegura que el personal sea asignado de manera efectiva, maximizando la productividad y previniendo el agotamiento, al tiempo que reduce el tiempo que los proyectos pasan esperando por recursos disponibles. ProcessMind revela cómo los 'Development Item' se mueven entre diferentes desarrolladores y testers asignados, destacando dónde los recursos están sobreutilizados o subutilizados en todo el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. Esta información le ayuda a equilibrar las cargas de trabajo, redistribuir tareas y asegurar que el personal cualificado se aplique a las actividades de la ruta crítica de manera eficiente.

Las transferencias lentas entre etapas de desarrollo, como de desarrollo a pruebas, crean tiempo de inactividad y retrasos significativos en el cronograma general del proyecto. Acelerar estas transiciones significa que el trabajo sigue avanzando eficientemente, reduciendo los períodos de espera y acelerando la entrega de características y productos al mercado. ProcessMind rastrea meticulosamente el tiempo que los 'Elementos de Desarrollo' pasan esperando entre etapas distintas en Azure DevOps. Revela dónde las transferencias se están demorando, permitiéndole identificar las causas raíz, como brechas de comunicación o dependencias de proceso, e implementar mejoras específicas para lograr una transición un 25% más rápida.

Las discrepancias entre la ejecución de procesos planificados y reales pueden generar ineficiencias, riesgos de cumplimiento y resultados impredecibles. Alinear el flujo de trabajo real con el diseño previsto asegura que las mejores prácticas se sigan de manera consistente, mejorando la adhesión al proceso y facilitando una previsión y gestión de proyectos más precisas. ProcessMind descubre automáticamente los verdaderos caminos de ejecución de sus 'Development Item' en Azure DevOps. Al comparar estos modelos descubiertos con sus procesos documentados o ideales del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, puede identificar con precisión las desviaciones y hacer cumplir la adhesión a los procedimientos operativos estándar.

La priorización incorrecta de los elementos de trabajo puede llevar a retrasos en la entrega de funcionalidades críticas y a un esfuerzo desperdiciado en tareas menos importantes. Mejorar la priorización asegura que el trabajo de alto impacto se aborde primero, alineando los esfuerzos de desarrollo con los objetivos estratégicos del negocio y maximizando la entrega de valor. ProcessMind analiza el flujo y los tiempos de finalización de los 'Development Item' basándose en su prioridad o tipo dentro de Azure DevOps. Al correlacionar los niveles de prioridad con los tiempos de procesamiento reales y los cuellos de botella, puede identificar si los elementos de alta prioridad se están moviendo realmente más rápido, permitiendo ajustes en su lógica de priorización.

Una preparación de lanzamiento impredecible crea incertidumbre para los interesados y puede interrumpir los planes de lanzamiento al mercado. Mejorar la previsibilidad significa tener una visión más clara de cuándo el software estará listo para el despliegue, lo que permite una mejor planificación para los equipos de marketing, ventas y soporte, reduciendo las prisas de última hora y los riesgos. ProcessMind rastrea la progresión de los 'Elementos de Desarrollo' a través de todas las etapas hasta el despliegue, proporcionando insights en tiempo real sobre las tasas de finalización y posibles retrasos. Le permite pronosticar los plazos de lanzamiento con mayor precisión al comprender las duraciones típicas e identificar los factores que impactan la preparación en su pipeline de Azure DevOps.

La espera prolongada para aprobaciones clave, ya sea de diseño, código o despliegue, puede ser una fuente importante de retrasos en el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. Agilizar estos procesos de aprobación acelera el flujo de trabajo general, manteniendo los proyectos en marcha y evitando que los 'Elementos de Desarrollo' permanezcan inactivos innecesariamente. ProcessMind identifica pasos de aprobación específicos dentro de los flujos de trabajo de Azure DevOps y cuantifica el tiempo invertido esperando cada aprobación. Al analizar estos tiempos de espera para los 'Elementos de Desarrollo', puede señalar bucles de aprobación ineficientes o aprobadores sobrecargados, lo que permite mejoras de proceso dirigidas para lograr una reducción del 30%.

La ejecución inconsistente del proceso de desarrollo en diferentes equipos o proyectos conduce a una calidad variable, resultados impredecibles y dificultades para escalar las mejores prácticas. Estandarizar la ejecución asegura un nivel consistente de calidad y eficiencia, facilitando la incorporación de nuevos miembros al equipo y la gestión de proyectos complejos. ProcessMind visualiza los caminos reales tomados por los 'Development Item' a través de diferentes equipos o proyectos dentro de Azure DevOps. Esto le permite comparar y contrastar patrones de ejecución, resaltar desviaciones de los procedimientos estándar e identificar las mejores prácticas que pueden replicarse para lograr una adhesión consistente al proceso.

La Ruta de Mejora de 6 Pasos para el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software

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Qué hacer

Obtenga la plantilla de Excel diseñada para analizar el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software. Esta plantilla asegura que sus datos estén estructurados correctamente para un Process Mining óptimo.

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Por qué es importante

Una plantilla estandarizada asegura la consistencia de los datos y prepara sus datos de Azure DevOps para un análisis preciso, permitiéndole descubrir ineficiencias ocultas de manera efectiva.

Resultado esperado

Una plantilla de Excel clara y estructurada, lista para recibir sus datos del Ciclo de Vida de Desarrollo de Software de Azure DevOps.

QUÉ OBTENDRÁ

Descubra los Cuellos de Botella Ocultos de su SDLC en Azure DevOps

ProcessMind visualiza su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software real, revelando insights precisos sobre las ineficiencias y los cuellos de botella del flujo de trabajo. Vea exactamente dónde ocurren los retrasos y cómo agilizar su proceso de desarrollo para lanzamientos más rápidos y de mayor calidad.
  • Visualice el SDLC de principio a fin en Azure DevOps
  • Identificar `cuellos de botella` y bucles de `rework` exactos
  • Optimizar ciclos de lanzamiento y transferencias entre equipos
  • Asegurar el cumplimiento y mejorar la calidad del software
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS TÍPICOS

Lo que las Organizaciones Logran en el SDLC

Nuestro análisis de su Ciclo de Vida de Desarrollo de Software, utilizando datos de Azure DevOps, revela insights clave sobre cuellos de botella e ineficiencias. Estos insights conducen a mejoras medibles en la velocidad de desarrollo, la calidad y la colaboración del equipo.

0 %
Tiempos de Ciclo Más Rápidos

Reducción promedio en el tiempo de ciclo completo

Al identificar y eliminar los retrasos desde la creación hasta el despliegue, las organizaciones pueden acelerar significativamente la entrega de software.
0 %
Retrabajo Reducido

Disminución en el reingreso a etapas completadas

Process Mining identifica las causas raíz del retrabajo, como requisitos incompletos o pruebas insuficientes, lo que lleva a lanzamientos de mayor calidad.
0 %
Cumplimiento Mejorado

Adhesión a los puntos de control de calidad obligatorios

Obtenga una visibilidad clara de los controles de calidad y aprobaciones omitidos, asegurando que todos los elementos de desarrollo cumplan con los estándares requeridos antes del lanzamiento.
0 %
Transferencias Optimizadas

Reducción del tiempo de inactividad entre etapas

Identifique y elimine los retrasos entre las etapas de desarrollo, pruebas y despliegue, acelerando significativamente el proceso general de lanzamiento.
0 %
Resolución de Cuellos de Botella

Reducción del tiempo de actividad específica

Identifique y optimice actividades específicas que frecuentemente causan retrasos, mejorando la utilización de recursos y el rendimiento en todo el SDLC.
0 %
Lanzamientos Predecibles

Mejora en la consistencia de los tiempos de despliegue

Al comprender las variaciones en el proceso de lanzamiento, las organizaciones pueden pronosticar los plazos de despliegue con mayor precisión, mejorando la confianza de los interesados (stakeholders).

Los resultados varían según la complejidad del proceso, la dinámica del equipo y la calidad de los datos. Estas cifras representan mejoras típicas observadas en implementaciones centradas en el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software.

Datos Recomendados

Comienza con los atributos y actividades más importantes, y luego amplía según sea necesario.
¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

Atributos

Puntos de datos clave a capturar para el análisis

El identificador único para una sola unidad de trabajo, como una funcionalidad, un error o una historia de usuario, que sirve como identificador de caso para el proceso.

Por qué es importante

Este es el identificador central que conecta todos los pasos del proceso en un caso coherente, haciendo posible el análisis de principio a fin del ciclo de vida de desarrollo de software.

El nombre del evento o tarea específica que ocurrió en un momento determinado dentro del ciclo de vida de desarrollo para un elemento de trabajo.

Por qué es importante

Define los pasos del proceso, formando la columna vertebral del mapa de procesos y permitiendo el análisis del flujo de trabajo, los cuellos de botella y las desviaciones.

La marca de tiempo precisa que indica cuándo ocurrió una actividad o evento específico para un elemento de desarrollo.

Por qué es importante

Esta marca de tiempo proporciona el orden cronológico de los eventos, lo cual es esencial para calcular todos los KPIs basados en duración y comprender el flujo del proceso y los cuellos de botella.

La marca de tiempo que indica cuándo se completó una actividad. Se utiliza para calcular el tiempo de procesamiento de una actividad.

Por qué es importante

Permite el cálculo preciso de los tiempos de procesamiento de actividades y los tiempos de inactividad, lo cual es fundamental para el análisis de cuellos de botella y las mejoras de eficiencia.

El usuario o miembro del equipo al que está asignado actualmente el elemento de desarrollo.

Por qué es importante

Permite un análisis basado en recursos, ayudando a comprender la distribución de la carga de trabajo, identificar cuellos de botella específicos de los recursos y gestionar la capacidad del equipo.

La clasificación del elemento de desarrollo, como Error, Funcionalidad, Historia de Usuario o Tarea.

Por qué es importante

Permite la segmentación del análisis de procesos, posibilitando la comparación de flujos de trabajo y rendimiento para diferentes categorías de trabajo como errores y funcionalidades.

El estado actual del elemento de desarrollo dentro de su flujo de trabajo, como 'Nuevo', 'Activo', 'Resuelto' o 'Cerrado'.

Por qué es importante

Indica el estado del elemento de trabajo en el ciclo de vida, lo cual es fundamental para comprender el flujo del proceso y calcular el tiempo invertido en diversas etapas.

Una clasificación numérica o descriptiva de la importancia del elemento de desarrollo en relación con otros elementos.

Por qué es importante

Permite analizar si el proceso acelera eficazmente los elementos de alta prioridad, lo cual es clave para evaluar el éxito de las estrategias de priorización.

El nombre del equipo de desarrollo responsable del elemento de trabajo.

Por qué es importante

Permite el análisis comparativo entre diferentes equipos, ayudando a identificar variaciones en el rendimiento y a compartir las mejores prácticas en toda la organización.

El tiempo total transcurrido desde la creación de un elemento de desarrollo hasta su despliegue en producción.

Por qué es importante

Este es un KPI crítico que mide la velocidad y eficiencia general del proceso de desarrollo de principio a fin.

Un indicador booleano que señala si un elemento de desarrollo ha reingresado a una etapa previa en su ciclo de vida.

Por qué es importante

Identifica y cuantifica directamente el retrabajo, ayudando a resaltar problemas de calidad e ineficiencias del proceso que extienden los tiempos de ciclo.

Actividades

Pasos del proceso a seguir y optimizar

Esta actividad marca el comienzo del ciclo de vida de desarrollo, representando la creación de un nuevo elemento de trabajo como una Historia de Usuario, un Error o una Tarea. Se captura explícitamente cuando se guarda un nuevo registro en Azure DevOps Boards.

Por qué es importante

Este es el evento de inicio principal para el proceso. Es esencial para medir el tiempo de ciclo de desarrollo de principio a fin y comprender las fuentes iniciales de trabajo.

Esta actividad significa que un desarrollador ha comenzado a trabajar activamente en el elemento. Se captura infiriendo un cambio en el estado del elemento de trabajo a 'Activo', 'En Progreso' o 'Comprometido'.

Por qué es importante

Marca el inicio de la fase de desarrollo activo. Analizar el tiempo desde 'Creado' hasta 'Desarrollo Iniciado' revela los tiempos de espera en el backlog.

Indica que el desarrollador ha completado la codificación inicial y ha enviado los cambios para revisión a través de una pull request. Este evento vincula el elemento de trabajo a un cambio de código específico en Azure Repos.

Por qué es importante

Esta es una transferencia clave del desarrollo a la revisión de código. El seguimiento de esto ayuda a medir la duración de la codificación e identifica cuándo el código está listo para la revisión por pares.

Representa la finalización exitosa de una revisión de código, donde la solicitud de extracción es aprobada y el código se fusiona en la rama objetivo. Este evento se registra explícitamente en Azure Repos.

Por qué es importante

Marca el final de la fase de revisión de código, un cuello de botella común. Analizar el tiempo entre la creación y la finalización de una PR revela la eficiencia del ciclo de revisión.

Representa el inicio de la fase formal de pruebas de aseguramiento de la calidad. Esta actividad se infiere cuando el estado de un elemento de trabajo cambia a 'En QA', 'Pruebas' o un valor similar.

Por qué es importante

Marca el inicio del ciclo de QA. Analizar la duración de esta fase es crucial para comprender los cuellos de botella y la eficiencia de las pruebas.

Esta actividad significa que los interesados comerciales han aprobado los cambios después de las Pruebas de Aceptación de Usuario. Se infiere típicamente de un cambio de estado de 'En UAT' a 'UAT Aprobado' o 'Listo para Lanzamiento'.

Por qué es importante

Este es un hito de aprobación crítico que confirma que el elemento de trabajo cumple con los requisitos comerciales y está listo para su despliegue en producción.

Marca el despliegue exitoso del código asociado al elemento de trabajo en el entorno de producción. Este es un evento explícito capturado de los registros de lanzamiento de Azure Pipelines.

Por qué es importante

Este es un hito crítico que representa la entrega de valor. Sirve como punto final para calcular el tiempo de entrega y el tiempo de ciclo.

Preguntas Frecuentes

Preguntas frecuentes

Process Mining analiza los registros de eventos de Azure DevOps para visualizar el flujo real de su SDLC. Ayuda a identificar cuellos de botella, bucles de retrabajo y desviaciones de los procesos planificados, proporcionando insights basados en datos para optimizar la eficiencia y reducir los tiempos de ciclo.

Para el análisis, usted suele necesitar datos de eventos asociados a sus elementos de trabajo, tales como fechas de creación, cambios de estado, usuarios asignados y las marcas de tiempo de cada transición. El identificador de caso será el Elemento de Desarrollo, lo cual le permitirá rastrear la trayectoria completa de cada elemento a lo largo del SDLC.

Los datos pueden extraerse utilizando las API de Azure DevOps, consultas o funcionalidades de informes integradas, a menudo exportados a un formato de archivo plano como CSV o Excel. Estos datos brutos se transforman luego en un formato de registro de eventos adecuado para las herramientas de Process Mining.

Con ProcessMind, usted obtendrá una comprensión más clara de sus flujos de trabajo de desarrollo reales, lo que se traducirá en una reducción de los tiempos de ciclo de desarrollo, menos retrabajos y un mejor cumplimiento en las fases de calidad. Además, le ayudará a optimizar la asignación de recursos y a aumentar la predictibilidad en la preparación de sus lanzamientos.

No, Process Mining es en gran medida no invasivo. Utiliza principalmente datos históricos de su sistema Azure DevOps sin interferir con las operaciones en vivo ni requerir cambios en los procesos de desarrollo durante la fase de análisis.

Un conocimiento básico de las estructuras de datos y las API de Azure DevOps es útil para la extracción de datos. La familiaridad con la preparación de datos y los fundamentos de las herramientas de Process Mining será beneficiosa para un análisis e interpretación exitosos.

Los conocimientos iniciales a menudo pueden generarse en pocas semanas, dependiendo de la disponibilidad de datos y la complejidad del SDLC. Un análisis completo y el desarrollo de estrategias de mejora pueden llevar más tiempo, típicamente de 4 a 8 semanas.

Absolutamente. El Process Mining visualiza los caminos y duraciones reales de los elementos de trabajo, lo que lo hace muy eficaz para identificar dónde ocurren los retrasos y localizar cuellos de botella críticos. Esto permite intervenciones específicas para optimizar las transferencias (handoffs) y reducir los tiempos de espera.

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