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Améliorer votre Cycle de Vie du Développement Logiciel

Optimiser le SDLC dans GitLab : Votre guide de réussite en 6 étapes
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Améliorer votre Cycle de Vie du Développement Logiciel
Défis (11) Objectifs (11) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)

Optimiser le SDLC dans GitLab : Accélérer le Développement & la Qualité

Les processus de développement logiciel souffrent souvent de retards imprévus et de problèmes de qualité. Notre plateforme vous aide à identifier les goulots d'étranglement et les étapes inefficaces, vous guidant vers des améliorations basées sur les données. Comprenez le véritable flux de travail pour accélérer le délai de commercialisation et améliorer la qualité logicielle.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser votre cycle de vie de développement logiciel (SDLC) dans GitLab ?

Le développement logiciel moderne est complexe et dynamique. Bien que des plateformes comme GitLab offrent des outils robustes pour la collaboration, le contrôle de version et le CI/CD, le flux de travail réel, de la collecte des exigences au déploiement, recèle souvent des inefficacités cachées. Ces inefficacités dans votre cycle de vie de développement logiciel (SDLC) peuvent se manifester par des temps de cycle prolongés, des délais non respectés, des retouches inattendues et une augmentation des coûts de développement. En fin de compte, cela impacte votre capacité à innover rapidement, à livrer des produits de haute qualité et à maintenir un avantage concurrentiel sur le marché.

Les Dashboards et rapports de gestion de projet traditionnels offrent un aperçu des progrès prévus, mais ils ne parviennent souvent pas à révéler le véritable parcours d'un élément de développement. Ils peuvent vous dire ce qui devrait se passer, mais pas ce qui s'est réellement passé, où les retards se sont accumulés ou pourquoi certaines étapes ont été répétées. Comprendre ces exécutions de processus réelles est essentiel pour identifier les véritables bottlenecks et apporter des améliorations basées sur les données à votre pipeline de développement au sein de GitLab.

Optimiser l'efficacité du SDLC grâce au Process Mining

Le Process Mining offre une approche puissante et axée sur les données pour disséquer votre cycle de vie de développement logiciel. En analysant les event logs générés au sein de GitLab, le Process Mining reconstitue le parcours exact de chaque élément de développement, offrant une vue de bout en bout inégalée de votre SDLC. Cette perspective va au-delà des rapports statiques, créant des cartes de processus dynamiques qui illustrent chaque étape, déviation et boucle de retravail qui se sont produites.

Pour chaque élément de développement, de sa création à son déploiement, le Process Mining suit méticuleusement les activités telles que Exigences recueillies, Conception démarrée, Développement démarré, Revue de code effectuée, Tests unitaires effectués, Tests QA terminés et Déployé en production. Cette visibilité granulaire vous permet de voir la séquence précise des événements, d'identifier où le travail stagne fréquemment et de découvrir les détours imprévus qui entraînent des retards. Cela vous aide à répondre à des questions critiques, comme quelles étapes dépassent constamment les durées prévues, si les quality gates sont ignorées, ou si certains types d'éléments de développement nécessitent toujours plusieurs cycles de révision de code. Cette information factuelle vous permet de cibler efficacement vos efforts d'optimisation.

Principaux domaines d'amélioration pour le SDLC de GitLab

L'exploitation du Process Mining sur vos données GitLab ouvre plusieurs domaines critiques d'amélioration au sein de votre cycle de vie de développement logiciel :

  • Identification des bottlenecks : Déterminez précisément où vos éléments de développement passent trop de temps ou se bloquent. Par exemple, vous pouvez découvrir si l'activité "Revue de code effectuée" retarde constamment les livraisons, ou si "Tests d'intégration démarrés" attend fréquemment des dépendances.
  • Réduction du temps de cycle : Analysez le temps réel pris pour chaque étape et pour l'ensemble du SDLC. Cette information vous aide à découvrir des opportunités de rationaliser les processus, d'éliminer les transferts inutiles et d'accélérer la mise sur le marché de vos produits logiciels.
  • Respect des quality gates et Conformité : Vérifiez que toutes les étapes essentielles et les contrôles de qualité, tels que "Tests QA terminés" ou "Tests d'acceptation utilisateur approuvés", sont systématiquement exécutés avant qu'un élément de développement ne progresse. Cela assure la Conformité aux normes internes et aux exigences réglementaires, minimisant les risques.
  • Analyse des retouches et des déviations : Comprenez pourquoi les éléments de développement reviennent fréquemment aux étapes précédentes, par exemple, de "Tests QA démarrés" à "Développement démarré". L'identification de ces retouches vous permet d'en aborder les causes profondes, réduisant ainsi les efforts gaspillés et améliorant le taux de réussite du premier passage.
  • Optimisation des ressources : Obtenez une clarté sur la distribution réelle de la charge de travail et identifiez les étapes où les ressources pourraient être surchargées ou sous-utilisées, permettant une allocation d'équipe plus efficace.

Résultats concrets de l'optimisation des processus SDLC

En appliquant le Process Mining à votre cycle de vie de développement logiciel alimenté par GitLab, vous pouvez vous attendre à des avantages significatifs et mesurables :

  • Livraison accélérée : Réduisez votre temps de cycle SDLC global, permettant des livraisons de fonctionnalités plus rapides et une réponse plus rapide aux demandes du marché.
  • Qualité logicielle améliorée : En assurant un respect rigoureux des quality gates et en identifiant les zones sujettes aux défauts, vous pouvez livrer des logiciels plus stables et fiables.
  • Coûts opérationnels réduits : Minimisez les retouches, optimisez l'utilisation des ressources et éliminez le gaspillage de processus, impactant directement votre budget de développement.
  • Conformité et auditabilité améliorées : Renforcez l'adhésion aux politiques internes et aux réglementations externes, fournissant des preuves claires de l'exécution des processus pour les auditeurs.
  • Innovation axée sur les données : Favorisez une culture d'amélioration continue, où les décisions sont basées sur des données objectives plutôt que sur des hypothèses, conduisant à un pipeline de développement plus efficace et prévisible.

Commencez votre parcours d'optimisation du SDLC

L'amélioration de votre cycle de vie de développement logiciel dans GitLab ne nécessite pas une refonte complète ; elle commence par la compréhension de votre réalité actuelle. Le Process Mining vous offre la clarté dont vous avez besoin pour transformer vos processus de développement. Découvrez comment vous pouvez exploiter ces informations pour identifier les inefficacités, réduire le temps de cycle et améliorer la qualité de votre livraison de logiciels, générant ainsi des améliorations significatives pour votre organisation.

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Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les éléments de développement prennent trop de temps à traverser le cycle de vie de développement logiciel, ce qui entraîne des délais non respectés et une mise sur le marché plus lente. Cela impacte directement l'avantage concurrentiel et la satisfaction client, car les nouvelles fonctionnalités et corrections sont livrées en retard. ProcessMind analyse le flux de bout en bout des Development Items dans GitLab, identifiant les étapes précises où les retards se produisent. Il quantifie les temps d'inactivité et les durées d'activité, révélant les bottlenecks critiques et permettant aux équipes d'accélérer le cycle de vie de développement logiciel.

Les éléments de développement restent fréquemment bloqués en revue de code pendant des périodes prolongées, retardant les étapes ultérieures comme les tests et le déploiement. Cette congestion indique soit des ressources de révision insuffisantes, des processus de révision complexes, soit un volume élevé de changements, tout cela entravant le cycle de vie de développement logiciel. ProcessMind visualise le flux des Development Items, mettant en évidence où ils s'accumulent ou passent un temps excessif, par exemple pendant "Code Review Performed". Cela identifie les équipes ou les réviseurs spécifiques qui causent des retards dans GitLab, permettant des améliorations de processus ciblées.

Les éléments de développement échouent à plusieurs reprises lors des tests unitaires, d'intégration ou QA, nécessitant des retouches et des nouveaux tests importants. Ce cycle itératif consomme des ressources précieuses, prolonge le cycle de vie de développement logiciel global et réduit l'efficacité des équipes de développement. ProcessMind mappe les séquences d'événements pour révéler les schémas de retouche, montrant combien de fois un Development Item retourne à "Développement démarré" après "Tests unitaires effectués" ou "Tests QA démarrés". Cela aide à identifier les problèmes de qualité tôt dans le processus GitLab, réduisant les corrections coûteuses en fin de cycle.

Les éléments de développement ne suivent pas toujours le cycle de vie de développement logiciel défini, ce qui entraîne une qualité incohérente, des risques de Conformité et des résultats imprévisibles. Ces déviations peuvent résulter d'un manque de clarté, de contournements manuels ou d'une application insuffisante des processus, rendant difficile la garantie de la gouvernance. ProcessMind découvre automatiquement le flux de processus réel des Development Items dans GitLab, le comparant au modèle prévu. Il met en évidence toutes les variantes et les déviations, facilitant la détection des cas où "Tests d'acceptation utilisateur approuvés" pourrait se produire avant "Tests QA terminés", par exemple.

Les ressources, en particulier les développeurs et les testeurs, peuvent être surchargées à certaines étapes et sous-utilisées à d'autres, entraînant un Cycle de Vie du Développement Logiciel déséquilibré. Cela se traduit souvent par des retards de projet, l'épuisement professionnel et une utilisation sous-optimale du personnel qualifié au sein de l'organisation de développement.ProcessMind analyse la répartition de la charge de travail par « Développeur Assigné » ou « Testeur Assigné » en fonction des durées d'activité et des temps d'inactivité dans GitLab. Il fournit des informations sur la concentration des ressources et sur les endroits où elles pourraient être réaffectées pour un Cycle de Vie du Développement Logiciel plus équilibré et efficace.

Les éléments de développement sont prêts pour la livraison mais subissent des retards prolongés avant d'être "Déployés en production", perdant ainsi la valeur d'un développement rapide. Ce bottleneck final empêche les nouvelles fonctionnalités et les corrections de bogues d'atteindre rapidement les utilisateurs, impactant la réactivité du marché et la satisfaction des utilisateurs. ProcessMind suit les temps de transition entre "Préparé pour la livraison" et "Déployé en production" pour tous les Development Items dans GitLab. Il met en évidence les transferts ou les étapes d'approbation spécifiques qui causent ce retard, permettant aux équipes de rationaliser les dernières étapes du cycle de vie de développement logiciel.

De nombreux Éléments de Développement ne parviennent pas à respecter leur « Version de Livraison Planifiée » ou les échéanciers associés, entraînant des livraisons de projets imprévisibles et une communication peu fiable avec les parties prenantes. Cet échec constant à atteindre les objectifs indique des inefficacités sous-jacentes ou une planification irréaliste au sein du Cycle de Vie du Développement Logiciel.ProcessMind compare les dates d'achèvement réelles de « Déployé en Production » à la « Version de Livraison Planifiée » pour les Éléments de Développement dans GitLab. Il identifie les projets ou les types d'éléments qui manquent constamment leurs objectifs, aidant à découvrir les causes profondes des problèmes de planification.

Les équipes peinent à comprendre le véritable flux de bout en bout des Éléments de Développement, s'appuyant souvent sur des preuves anecdotiques ou des diagrammes de processus statiques qui ne reflètent pas la réalité. Ce manque de transparence rend impossible l'identification des inefficacités cachées ou la prise de décisions basées sur les données pour optimiser le Cycle de Vie du Développement Logiciel.ProcessMind reconstruit automatiquement les chemins réels empruntés par tous les Éléments de Développement à travers leurs diverses activités dans GitLab. Il offre une vue dynamique et basée sur les données de l'ensemble du Cycle de Vie du Développement Logiciel, révélant tous les flux de processus courants et variants.

Les Development Items, en particulier les défauts, voient parfois une augmentation de leur "Severity" à mesure qu'ils progressent dans le cycle de vie de développement logiciel, indiquant un échec à traiter efficacement les problèmes dès le début. Cette escalade entraîne souvent des corrections plus complexes et coûteuses en aval, impactant la qualité du produit. ProcessMind suit les changements d'Attributs comme la "Severity" pour les Development Items à travers le processus GitLab. Il peut identifier des schémas où les éléments sont marqués d'une gravité plus élevée après certaines activités, suggérant une gestion initiale ou des processus de révision inadéquats.

Les phases « Tests QA démarrés » et « Tests QA terminés » consomment une quantité disproportionnée de temps et de ressources, contribuant de manière significative aux coûts de développement globaux. Cela pourrait indiquer des problèmes d'automatisation des tests, de portes de qualité ou de la qualité du code remis pour test au sein du Cycle de Vie du Développement Logiciel.ProcessMind analyse la durée et la fréquence de toutes les activités de test pour les Éléments de Développement dans GitLab, en particulier « Tests QA démarrés » et « Tests QA terminés ». Il identifie les domaines où les tests sont inefficaces ou excessivement itératifs, fournissant des données pour optimiser les efforts de QA et réduire les coûts.

Les phases « Tests d'Acceptation Utilisateur démarrés » et « Tests d'Acceptation Utilisateur approuvés » montrent une grande variabilité de durée ou de fréquents rejets, indiquant un manque de critères clairs ou un engagement incohérent des parties prenantes. Cela peut entraîner des retards dans l'approbation finale et impacter la bonne conclusion du Cycle de Vie du Développement Logiciel.ProcessMind examine le flux des Éléments de Développement à travers les activités UAT dans GitLab, en étudiant le temps passé et les résultats. Il peut révéler où les processus UAT sont incohérents, aidant à standardiser les attentes et à accélérer les étapes d'approbation finale pour un Cycle de Vie du Développement Logiciel plus fluide.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Cet objectif vise à réduire significativement le temps total nécessaire à un élément de développement pour passer de la création au déploiement dans GitLab. Réduire le temps de cycle signifie une livraison plus rapide des fonctionnalités et des corrections de bugs, impactant directement la réactivité du marché et la satisfaction client. Cela se traduit par une plus grande agilité commerciale et un avantage concurrentiel.ProcessMind vous permet de visualiser le Cycle de Vie du Développement Logiciel complet, en identifiant les durées exactes pour chaque activité et transfert. En identifiant les goulots d'étranglement et les temps inactifs, vous pouvez découvrir des opportunités de rationaliser les étapes, d'optimiser l'allocation des ressources et d'atteindre une réduction mesurable du temps de cycle global, en suivant les progrès vers l'objectif de 25 %.

Accélérer la phase de revue de code au sein du Cycle de Vie du Développement Logiciel est crucial pour maintenir la vélocité du développement. Des revues de code prolongées peuvent créer des goulots d'étranglement significatifs, retardant les étapes ultérieures de test et de déploiement. Cet objectif garantit que le code est revu efficacement sans sacrifier la qualité.ProcessMind aide à identifier où les revues de code sont constamment retardées, mettant en évidence les développeurs, projets ou types de code spécifiques qui contribuent aux goulots d'étranglement. En analysant les durées et séquences de revue dans GitLab, vous pouvez optimiser les processus, introduire des vérifications automatisées et mettre en œuvre les meilleures pratiques pour réduire significativement le temps passé dans cette étape critique.

Réduire le besoin de retravail après des échecs de test améliore directement la qualité logicielle et l'efficacité du développement. Les tests et redéveloppements fréquents consomment des ressources précieuses, prolongeant le Cycle de Vie du Développement Logiciel et augmentant les coûts. Atteindre cet objectif garantit des livrables de meilleure qualité plus tôt dans le processus.ProcessMind peut découvrir les étapes ou activités spécifiques qui mènent le plus fréquemment au retravail, comme un test unitaire insuffisant ou des exigences peu claires. En analysant les variations de processus et les boucles de réintégration dans GitLab, vous pouvez identifier les causes profondes des échecs, mettre en œuvre des mesures préventives et mesurer la réduction des cycles de retravail.

S'assurer que tous les éléments de développement suivent les procédures d'exploitation standard établies est vital pour la Conformité, la qualité et la prévisibilité au sein du cycle de vie de développement logiciel. Les déviations peuvent entraîner des incohérences, des risques d'audit et des retards inattendus. Cet objectif vise à appliquer les meilleures pratiques à travers tous les projets dans GitLab. ProcessMind découvre automatiquement le flux de processus réel, le contrastant avec le workflow idéal et prévu. Il met en évidence toutes les déviations, les étapes ignorées ou les raccourcis non autorisés pris par les développeurs dans GitLab. Cette visibilité vous permet d'identifier les comportements non conformes, de renforcer la formation et de garantir que les processus sont suivis tels que conçus.

Affecter efficacement les développeurs aux tâches et aux projets est essentiel pour maximiser la productivité et réduire le temps d'inactivité au sein du cycle de vie de développement logiciel. Une allocation sous-optimale des ressources peut entraîner des retards de projet, l'épuisement professionnel (burnout) et la sous-utilisation du personnel qualifié. Cet objectif garantit que les talents sont efficacement exploités dans GitLab. ProcessMind fournit des informations sur les charges de travail des développeurs et les affectations de tâches en analysant les journaux d'activités. Il peut identifier où les développeurs sont surchargés ou sous-utilisés, révélant des bottlenecks liés à des individus ou des équipes spécifiques. Ces données permettent des décisions éclairées sur la réaffectation des ressources, l'équilibrage des charges de travail et l'amélioration du débit (throughput).

Réduire le temps nécessaire pour qu'un élément de développement passe des tests finaux à la production en direct est essentiel pour une livraison rapide de valeur. Les retards de déploiement peuvent nuire à l'avantage concurrentiel et à la satisfaction client. Cet objectif vise à rationaliser les étapes finales du Cycle de Vie du Développement Logiciel dans GitLab.ProcessMind visualise le pipeline de déploiement, mettant en évidence les retards entre les activités « Préparé pour la livraison » et « Déployé en production ». Il aide à identifier les dépendances, les goulots d'étranglement d'approbation ou les étapes manuelles qui prolongent le cycle de déploiement. En analysant ces chemins critiques, vous pouvez automatiser les étapes et accélérer considérablement les livraisons.

Respecter constamment les calendriers de livraison prévus est crucial pour une gestion de projet efficace et la confiance des parties prenantes dans le cycle de vie de développement logiciel. Un faible respect peut impacter la planification stratégique, les efforts de marketing et les engagements externes. Cet objectif vise une livraison prévisible au sein des projets GitLab. ProcessMind corrèle les dates de déploiement réelles avec les versions de livraison planifiées, identifiant les schémas de retards et leurs activités précédentes. En analysant le flux de travail et en le comparant aux délais planifiés, vous pouvez identifier de manière proactive les risques, aborder les bottlenecks contribuant aux délais non respectés et améliorer la précision des prévisions.

Obtenir une vue claire et complète de l'ensemble du Cycle de Vie du Développement Logiciel, du concept initial au post-déploiement, est fondamental pour une gestion efficace. Une visibilité limitée peut masquer des inefficacités, des risques de conformité et des opportunités d'amélioration. Cet objectif garantit une transparence totale sur toutes les activités GitLab.ProcessMind reconstruit automatiquement la carte des processus complète et réelle de votre SDLC dans GitLab, basée sur les journaux d'événements. Il révèle tous les chemins exécutés, les variations et les dépendances, offrant une compréhension objective et basée sur les données du flux de travail réel, plutôt que de se fier à des preuves anecdotiques ou des modèles théoriques.

Comprendre pourquoi les niveaux de gravité des éléments de développement augmentent de manière imprévisible est essentiel pour le contrôle qualité et la gestion des risques dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Des augmentations de gravité inexpliquées peuvent signaler des failles de processus sous-jacentes ou des problèmes systémiques nécessitant une attention urgente, pouvant impacter des systèmes critiques.ProcessMind vous permet de filtrer et d'analyser les cas où les attributs de "Gravité" ont changé de manière inattendue ou significative. En retraçant le parcours de ces éléments spécifiques au sein du SDLC dans GitLab, vous pouvez identifier les activités précédentes, les interactions utilisateur ou les conditions qui mènent systématiquement à une augmentation de la gravité.

L'optimisation de l'efficacité des activités d'assurance qualité et de test peut entraîner des économies substantielles sans compromettre la qualité logicielle. Des coûts de test élevés indiquent souvent des inefficacités, des efforts redondants ou une découverte tardive de défauts au sein du Cycle de Vie du Développement Logiciel. Cet objectif vise une qualité rentable.ProcessMind peut analyser la durée et la fréquence des diverses phases de test, identifiant les zones où les cycles de test sont excessivement longs ou répétés. En visualisant le flux de processus de test dans GitLab, vous pouvez identifier l'exécution inefficace des cas de test, les retards dans les boucles de rétroaction, ou les opportunités d'automatisation pour réduire les dépenses globales en QA.

Assurer un processus de test d'acceptation utilisateur (UAT) cohérent et approfondi est crucial pour livrer des logiciels qui répondent aux attentes des utilisateurs et aux exigences métier. Un UAT incohérent peut entraîner des défauts critiques atteignant la production ou des boucles de rétroaction prolongées, impactant les étapes finales du cycle de vie de développement logiciel. ProcessMind peut visualiser les différents chemins et durées pris pour les tests d'acceptation utilisateur, mettant en évidence les variations dans les activités "Tests d'acceptation utilisateur démarrés" et "Tests d'acceptation utilisateur approuvés". Il aide à identifier où l'UAT est ignoré, prolongé ou suit des séquences non standard dans GitLab, permettant l'application et l'amélioration des processus.

Le chemin d'amélioration en 6 étapes pour le Cycle de Vie du Développement Logiciel

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Exportez vos données SDLC
3

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4

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5

Mettre en œuvre les améliorations du SDLC
6

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Que faire

Accédez à notre template Excel préconfiguré et adapté aux données SDLC. Ce template offre la structure optimale pour capturer toutes les activités et tous les attributs pertinents de votre instance GitLab.

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Pourquoi c'est important

Avoir la bonne structure de données dès le départ est crucial pour une analyse précise, garantissant que ProcessMind puisse interpréter efficacement votre workflow de développement.

Résultat attendu

Un template Excel standardisé prêt à guider votre extraction de données de GitLab.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Découvrez le véritable chemin de votre SDLC vers une livraison plus rapide

ProcessMind visualise l'intégralité de votre Cycle de Vie du Développement Logiciel dans GitLab, révélant le flux de travail réel. Obtenez des informations approfondies sur chaque étape, du commit de code au déploiement, pour identifier les domaines d'optimisation.
  • Mapper le workflow réel du code au déploiement
  • Identifier les retards en développement et test
  • Identifier les transferts inefficaces
  • Accélérer la mise sur le marché des livraisons
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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RÉSULTATS TYPIQUES

Élevez vos performances de développement logiciel

Le process mining pour le Cycle de Vie du Développement Logiciel éclaire les goulots d'étranglement et les inefficacités au sein de vos pipelines GitLab, révélant des opportunités tangibles pour accélérer la livraison et améliorer la qualité. Ces résultats mettent en évidence les gains communs réalisés par les équipes qui optimisent leurs processus de développement.

0 %
Livraison de bout en bout plus rapide

Réduction moyenne du cycle de développement

Rationalisez votre processus de développement logiciel pour réduire le temps total de l'idée à la production, permettant une réponse plus rapide au marché et une livraison de fonctionnalités.
0 %
Moins de retravail et de bugs

Diminution des reprises post-test

Identifiez et éliminez les causes profondes du retravail après les tests, menant à un code de meilleure qualité, moins de défauts et un pipeline de développement plus efficace.
0 %
Amélioration de l'adhérence aux workflows

Augmentation du respect des processus standard

Assurez-vous que vos équipes de développement suivent systématiquement les workflows SDLC établis, réduisant les déviations et améliorant la prévisibilité des processus et la Conformité.
0 %
Délai de déploiement plus rapide

Réduction moyenne du temps de mise en production

Optimisez les étapes finales de votre SDLC pour accélérer les déploiements, livrer plus rapidement de nouvelles fonctionnalités et correctifs aux utilisateurs et améliorer la prévisibilité des livraisons.
0 %
Pics de sévérité réduits

Diminution des escalades de problèmes critiques

Identifiez et résolvez les problèmes de manière proactive avant qu'ils n'escaladent, réduisant la fréquence des pics de sévérité et améliorant la stabilité globale du produit.

Les résultats varient en fonction de la maturité actuelle des processus, de la structure de l'équipe et de l'exhaustivité des données. Les chiffres présentés reflètent les améliorations typiques observées sur diverses implémentations.

Données recommandées

Commencez votre analyse avec les attributs et activités les plus cruciaux, puis étendez-la au besoin.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

L'identifiant unique d'une unité de travail, telle qu'une fonctionnalité, une correction de bug ou une tâche, servant d'identifiant de cas principal.

Pourquoi c'est important

C'est l'identifiant de cas essentiel qui relie tous les événements du processus, permettant de tracer le cycle de vie complet de tout élément de travail donné.

Le nom de l'étape de processus ou de l'événement spécifique qui s'est produit, tel que 'Anomalie Créée' ou 'Merge Request Fusionnée'.

Pourquoi c'est important

Il définit les étapes de la carte des processus, permettant la visualisation et l'analyse du workflow de développement de bout en bout.

L'horodatage indiquant le début d'une activité ou d'un événement.

Pourquoi c'est important

Cet attribut fournit la séquence chronologique des événements, ce qui est essentiel pour calculer toutes les métriques basées sur le temps et comprendre le flux de processus.

Le 'timestamp' indiquant quand une activité ou un 'event' a été complété.

Pourquoi c'est important

Permet le calcul de durées d'activité précises (temps de traitement), ce qui est essentiel pour identifier les étapes inefficaces du processus.

L'utilisateur assigné à l'anomalie ou à la merge request au moment de l'événement.

Pourquoi c'est important

Suit les responsables des tâches, facilitant l'analyse de la charge de travail, l'efficacité de l'allocation des ressources et l'identification des retards dus aux passations.

La classification de l'élément de développement, telle que 'Fonctionnalité', 'Bug', 'Tâche' ou 'Maintenance'.

Pourquoi c'est important

Segmenter le processus par type de travail aide à identifier si certains types de travail sont plus sujets aux retards, au retravail ou aux déviations.

Le niveau de sévérité de l'élément de développement, généralement pour les bugs ou les incidents.

Pourquoi c'est important

Aide à prioriser le travail et à analyser si les éléments de haute sévérité sont traités plus rapidement. Le suivi des changements soutient l'indicateur clé de performance (KPI) 'Fréquence d'escalade de la sévérité'.

Le nom du projet GitLab auquel l'élément de développement appartient.

Pourquoi c'est important

Permet de segmenter l'analyse des processus par produit, application ou composant, facilitant ainsi les efforts d'amélioration ciblés.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque le début du cycle de vie du développement, représentant la création d'un nouvel élément de travail, tel qu'une fonctionnalité, un bug ou une tâche. Elle est capturée explicitement lorsqu'un utilisateur crée une nouvelle anomalie dans GitLab, ce qui enregistre le timestamp de création.

Pourquoi c'est important

C'est l'événement de démarrage primaire pour le processus de bout en bout. L'analyse du temps entre la création de l'anomalie et le déploiement fournit une image complète du temps de cycle du SDLC.

Indique que le travail de développement initial est terminé et que le code est prêt pour la revue et l'intégration. Il s'agit d'un événement explicite et central dans le workflow GitLab, capturé lorsqu'un développeur ouvre une nouvelle merge request (MR).

Pourquoi c'est important

C'est un jalon critique qui marque le transfert du développement à la revue et aux tests. C'est le point d'entrée pour analyser l'ensemble du cycle de revue de code et de pipeline CI/CD.

Cette activité signifie l'achèvement réussi du processus de revue de code et d'intégration. C'est un événement explicite qui se produit lorsqu'un utilisateur fusionne la branche de la merge request dans la branche cible.

Pourquoi c'est important

C'est un jalon majeur indiquant que le développement et la revue sont terminés. Il sert de point final pour mesurer le temps de cycle de développement et de point de départ pour mesurer le délai de déploiement.

Cette activité marque le déploiement réussi du code dans l'environnement de production en direct, le rendant disponible aux utilisateurs finaux. Ceci est capturé lorsqu'un job spécifique de 'déploiement en production' dans un pipeline CI/CD GitLab se termine avec succès.

Pourquoi c'est important

C'est l'événement de fin primaire du processus, signifiant que de la valeur a été livrée. Il est essentiel pour mesurer le temps de cycle total de bout en bout du SDLC et la fréquence de livraison.

FAQ

Foire aux questions

Le process mining analyse vos données GitLab pour révéler le flux réel de votre SDLC. Il aide à identifier les goulots d'étranglement, comme les temps de revue de code excessifs ou le retravail fréquent, et met en évidence les déviations par rapport aux workflows standard. Cette connaissance vous permet d'optimiser les temps de cycle, de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité globale.

Vous avez principalement besoin de journaux d'événements détaillant les activités au sein de vos éléments de développement. Cela inclut l'Identifiant de Cas (qui est votre ID d'Élément de Développement), le Nom d'Activité (tel que "Revue de Code Initiée" ou "Tests Terminés"), et l'Horodatage pour chaque événement. Des attributs supplémentaires, comme l'assigné ou le statut de l'élément, peuvent fournir des insights plus riches.

Les données peuvent généralement être extraites à l'aide de l'API de GitLab pour accéder aux journaux d'activités des problèmes (issues), des demandes de fusion et des pipelines. De nombreuses organisations exploitent également des scripts personnalisés ou s'intègrent à des solutions d'entreposage de données existantes. L'objectif est de collecter les données d'événements dans un format structuré, généralement CSV ou JSON, adapté aux outils de Process Mining.

Vous pouvez vous attendre à réduire les temps de cycle du SDLC en identifiant et en éliminant les inefficacités. Les améliorations typiques incluent l'accélération des revues de code, la minimisation des reprises dues aux échecs de tests, et le renforcement du respect des calendriers de release planifiés. En fin de compte, cela conduit à une meilleure allocation des ressources et à un déploiement plus rapide en production.

Oui, le Process Mining fonctionne en analysant vos données existantes, et non en modifiant votre configuration ou vos workflows GitLab actuels. Il agit comme un outil de diagnostic, fournissant des insights sur vos processus tels qu'ils sont. Cette approche non-invasive assure une perturbation minimale pendant l'analyse.

L'extraction et la préparation initiales des données peuvent prendre de quelques jours à quelques semaines, selon la disponibilité et la complexité des données. Une fois les données dans un outil de process mining, les premières informations sur les flux de processus et les goulots d'étranglement peuvent souvent être générées en quelques heures à quelques jours. Une analyse plus approfondie et des recommandations exploitables suivront peu après.

Bien que des compétences de base en analyse de données soient utiles, de nombreux outils modernes de Process Mining offrent des interfaces conviviales. Vous aurez besoin de certaines connaissances techniques pour l'extraction de données et potentiellement pour l'intégration avec votre environnement GitLab. Certaines organisations optent pour des services de conseil afin d'accélérer leur configuration initiale et leur analyse.

Absolument. Le Process Mining visualise chaque chemin emprunté par vos éléments de développement, montrant clairement les déviations par rapport au workflow idéal et prévu. En comparant les chemins réels aux processus standard, vous pouvez identifier précisément où et quand les déviations se produisent. Cela aide à identifier les causes profondes pour lesquelles les développeurs contournent les procédures établies.

En identifiant les inefficacités de processus qui entraînent des retouches et des nouveaux tests, le Process Mining vise directement la réduction des coûts en QA. Il met en évidence les zones d'échecs fréquents, comme des tests d'acceptation utilisateur incohérents ou des étapes spécifiques avec des taux de défauts élevés. S'attaquer à ces causes profondes par l'optimisation des processus réduit considérablement les dépenses de test.

La qualité des données est cruciale, mais les outils de Process Mining sont conçus pour gérer les données du monde réel, qui incluent souvent des incohérences. La phase initiale implique souvent le nettoyage et la transformation des données pour assurer la précision. Même avec des données imparfaites, le Process Mining peut toujours découvrir des modèles précieux et des domaines d'amélioration, tout en mettant en évidence les problèmes de qualité des données eux-mêmes.

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