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Migliorare il ciclo di vita dello sviluppo software

La Sua guida in 6 passaggi per ottimizzare l'SDLC in Azure DevOps.
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Migliorare il ciclo di vita dello sviluppo software
Sfide (12) Obiettivi (11) 6 Fasi Anteprima Risultati Dati FAQ (5)

Ottimizzi il Suo ciclo di vita dello sviluppo software in Azure DevOps

La nostra piattaforma La aiuta a scoprire ritardi e bottleneck nascosti nei Suoi workflow. Identificando con precisione le inefficienze, potrà intervenire in modo mirato, ottenendo operazioni più fluide, rilasci rapidi e qualità superiore.

Scarichi il nostro template dati preconfigurato e affronti le sfide comuni per raggiungere i suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la Guida al Template Dati per trasformare le sue operazioni.

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Perché ottimizzare il ciclo di vita dello sviluppo software?

Il ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC) rappresenta il cuore pulsante dell'innovazione nella Sua organizzazione. Eppure, molte aziende faticano a gestire un SDLC che spesso si rivela più un collo di bottiglia che un percorso fluido verso il progresso. Ritardi nel rilascio delle funzionalità, costi imprevisti e qualità del software compromessa sono sintomi comuni di un processo di sviluppo inefficiente. Questi problemi non influiscono solo sulle tempistiche dei progetti, ma colpiscono direttamente la competitività sul mercato, la soddisfazione dei clienti e il fatturato complessivo.

In un panorama digitale frenetico, la capacità di distribuire software di alta qualità in modo rapido e affidabile è fondamentale. Quando i team di sviluppo in Azure DevOps incontrano attriti — nella pianificazione, nella scrittura del codice, nei test o nel deployment — l'effetto cumulativo può essere notevole. Ogni approvazione lenta, attività trascurata o ciclo di rielaborazione imprevisto aggiunge tempo e costi, diminuendo il ritorno sugli investimenti effettuati in talenti e strumenti come Azure DevOps. Comprendere e risolvere queste inefficienze profonde all'interno dell'SDLC non è più un lusso, ma un imperativo strategico per generare valore aziendale e mantenere un vantaggio competitivo.

In che modo il Process Mining trasforma l'analisi dell'SDLC in Azure DevOps

I tradizionali strumenti di gestione progetto e le dashboard di Azure DevOps forniscono metriche preziose, ma offrono spesso una visione frammentata dell'SDLC. È qui che il Process Mining offre un approccio rivoluzionario. Invece di basarsi su progressi dichiarati o analisi manuali, il Process Mining sfrutta i dati degli eventi già acquisiti nel sistema Azure DevOps — dalla creazione del work item al deployment — per costruire una visualizzazione oggettiva ed end-to-end dei processi di sviluppo reali.

Trattando ogni elemento di sviluppo come un caso unico, il Process Mining ricostruisce meticolosamente ogni fase e transizione attraversata. Ciò consente di identificare visivamente il percorso effettivo di una funzionalità, svelando ritardi nascosti, cicli di rework imprevisti e deviazioni di conformità invisibili nei report standard. Otterrà una trasparenza senza precedenti sui tempi di ciclo di fasi specifiche, sulla durata dei passaggi di consegna tra i team e sui punti esatti in cui un elemento di sviluppo si blocca frequentemente. Grazie a questi insight granulari, potrà superare le supposizioni e prendere decisioni basate sui dati per ottimizzare il Suo ciclo di vita dello sviluppo software.

Aree di miglioramento chiave rivelate dal Process Mining dell'SDLC

L'applicazione del Process Mining ai dati di Azure DevOps mette in luce aree critiche di miglioramento in tutto il ciclo di vita dello sviluppo software:

  • Individuazione dei colli di bottiglia: Identifichi facilmente attività specifiche o fasi di approvazione, come "Code Review Performed" o "QA Testing Started", che causano ritardi costanti. Scopra dove i task si accumulano inutilmente, impedendo un flusso efficiente.
  • Riduzione del tempo di ciclo: Comprenda il tempo effettivo trascorso in ogni fase, da "Requirements Gathered" a "Deployed to Production". Analizzi le variazioni del tempo di ciclo tra diversi tipi di progetto, team o elementi di sviluppo, implementando quindi interventi mirati per accelerare la consegna.
  • Potenziamento dei Quality Gate: Verifichi l'adesione a controlli di qualità critici come "Unit Testing Performed" o "User Acceptance Testing Approved". Identifichi i casi in cui i passaggi vengono saltati, eseguiti frettolosamente o fuori sequenza, causando potenziali problemi di qualità futuri.
  • Ottimizzazione dei passaggi di consegna: Esamini il tempo intercorso tra le attività svolte da diversi team o individui. Ad esempio, il ritardo tra "Development Started" e "Code Review Performed" o tra "QA Testing Completed" e "Prepared for Release". Ottimizzare questi passaggi può migliorare drasticamente il flusso.
  • Identificazione di rework e deviazioni: Visualizzi i percorsi comuni di rielaborazione, come i task che tornano frequentemente a una fase precedente dopo l'inizio del QA. Scopra le cause alla base di queste deviazioni, come requisiti incompleti o test iniziali insufficienti, per evitarne la ricorrenza.
  • Migliore allocazione delle risorse: Capendo dove il lavoro si accumula e dove i team sono inattivi, potrà allocare meglio le risorse di sviluppo e test per eliminare i tempi di attesa e massimizzare la produttività.

Risultati attesi: vantaggi tangibili di un SDLC ottimizzato

Gli insight ottenuti dal Process Mining dei dati di Azure DevOps si traducono in vantaggi significativi e misurabili per la Sua organizzazione. Identificando e risolvendo sistematicamente le inefficienze nell'SDLC, potrà ottenere:

  • Time-to-Market accelerato: Velocizzi la consegna di nuove funzionalità e prodotti, rispondendo più rapidamente alle richieste del mercato e guadagnando un vantaggio competitivo.
  • Riduzione dei costi di sviluppo: Minimizzi il rework, ottimizzi l'utilizzo delle risorse ed elimini i ritardi non necessari, ottenendo un risparmio sostanziale sui costi dei progetti.
  • Qualità del software superiore: Garantisca un'adesione costante ai gate di qualità e alle best practice, riducendo i difetti e ottenendo rilasci più stabili e una migliore esperienza per l'utente finale.
  • Maggiore produttività e morale del team: Rimuova i frustranti colli di bottiglia e snellisca i Workflow, consentendo ai Suoi team di sviluppo di lavorare con maggiore efficienza e soddisfazione.
  • Conformità e audit-readiness rafforzate: Ottenga una traccia di audit inoppugnabile e basata sui dati dei Suoi processi di sviluppo, dimostrando l'adesione ai requisiti normativi e agli standard interni.
  • Maggiore prevedibilità: Sviluppi una comprensione più accurata della reale capacità e delle prestazioni del Suo SDLC, portando a una pianificazione dei progetti più affidabile e a programmi di rilascio realistici.

Iniziare l'ottimizzazione dell'SDLC

Ottimizzare il ciclo di vita dello sviluppo software in Azure DevOps con il Process Mining è un passo fondamentale verso l'eccellenza operativa. Sfruttando i dati già in Suo possesso, potrà sbloccare un nuovo livello di comprensione dei Suoi processi di sviluppo. Questo approccio supera le opinioni soggettive per fornire insight chiari e azionabili che guidano miglioramenti reali, rendendo il Suo SDLC più agile, efficiente e affidabile. Scopra come trasformare i Suoi Workflow di sviluppo e ottenere risultati superiori nella distribuzione del software.

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Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

I ritardi nelle varie fasi del ciclo di vita dello sviluppo software portano a un time-to-market prolungato per nuovi prodotti e funzionalità. Ciò influisce sulla competitività, rallenta l'innovazione e può causare perdite di fatturato, rendendo difficile rispondere rapidamente al mercato. ProcessMind analizza il flusso end-to-end dei Suoi elementi di sviluppo in Azure DevOps, identificando con precisione dove si accumulano i task e quali attività causano ritardi. Svela la durata reale di ogni fase ed evidenzia le deviazioni rispetto alle tempistiche pianificate, consentendo miglioramenti mirati per accelerare il Suo SDLC.

I work item rimangono spesso bloccati in fasi specifiche, come la code review, il QA testing o l'UAT, creando code significative e rallentando l'intero Software Development Lifecycle. Questi bottleneck rendono i programmi di rilascio imprevedibili e frustrano i team di sviluppo, portando a scadenze mancate e a una pressione crescente.ProcessMind visualizza il flusso dei work item in Azure DevOps, individuando esattamente dove il lavoro ristagna e le motivazioni sottostanti. Identifica punti critici, vincoli di risorse o passaggi di consegne inefficienti tra i team, consentendoLe di riallocare le risorse o perfezionare i processi per una progressione più fluida.

Gli elementi di sviluppo spesso rimbalzano tra le fasi (come sviluppo e QA) a causa di difetti scoperti tardi o requisiti incompleti. Questo rework gonfia i costi, prolunga i tempi e mina il morale del team, indicando problemi di comunicazione o controllo qualità. ProcessMind mappa i percorsi reali di ogni elemento di sviluppo in Azure DevOps, rivelando loop di test ricorrenti e identificando le cause profonde del rework. Analizzando le sequenze di attività e gli attributi, espone i punti in cui i gate di qualità falliscono, consentendo miglioramenti proattivi.

I quality gate saltati aumentano i rischi di conformità e riducono la qualità. ProcessMind rileva automaticamente le deviazioni dall'SDLC definito in Azure DevOps, evidenziando le fasi saltate. Fornisce prove verificabili per applicare gli standard di processo e ridurre i rischi.

È difficile ottenere una visione chiara e oggettiva dell'effettivo processo SDLC, poiché ci si affida spesso a prove aneddotiche piuttosto che ai dati. Questa mancanza di trasparenza nasconde inefficienze, rende difficile identificare le best practice e impedisce decisioni basate sui dati. ProcessMind visualizza ogni passaggio e percorso dei Suoi elementi di sviluppo in Azure DevOps, creando una mappa basata sui dati del Suo processo as-is. Rivela tutte le variazioni, i percorsi comuni e le deviazioni dal flusso ideale, offrendo una chiarezza senza precedenti sulle operazioni SDLC.

Sviluppatori e tester possono riscontrare carichi di lavoro disomogenei, con alcuni team costantemente sovraccarichi mentre altri hanno tempi di inattività. Questo squilibrio porta a burnout, riduzione della produttività e ritardi nell'SDLC, poiché le risorse critiche diventano colli di bottiglia. ProcessMind analizza il throughput e la distribuzione del carico di lavoro per le risorse assegnate in Azure DevOps, identificando dove il lavoro si accumula e quali risorse sono sotto o sovra-utilizzate. Questo insight consente un'allocazione delle risorse più equilibrata e una migliore efficienza del team lungo tutto l'SDLC.

I passaggi di consegna tra team creano spesso ritardi e tempi morti nell'SDLC. ProcessMind misura il tempo tra la fine di un'attività e l'inizio della successiva, evidenziando le inefficienze tra i team. Mappando queste transizioni, rivela dove i problemi di comunicazione causano attese inutili.

Il processo SDLC pianificato spesso differisce dalla realtà. ProcessMind confronta i modelli ideali con i percorsi reali di Azure DevOps, evidenziando deviazioni e frequenza. Questo permette di riconciliare i piani con la realtà e migliorare il controllo.

Gli elementi di sviluppo ad alta priorità vengono talvolta trascurati o ritardati a favore di task meno importanti, portando alla mancata realizzazione di obiettivi strategici e all'insoddisfazione dei clienti. Questa errata priorità influisce sul valore aziendale e può interrompere tempistiche critiche nell'SDLC. ProcessMind traccia la progressione degli elementi in base alla loro priorità in Azure DevOps, identificando i casi in cui i task a bassa priorità si concludono prima di quelli critici. Aiuta a scoprire perché avvengono queste deviazioni, consentendo un migliore allineamento tra gli sforzi di sviluppo e gli obiettivi di business.

Le organizzazioni faticano a valutare con certezza quando un rilascio software sia pronto per la produzione. ProcessMind fornisce una panoramica completa di tutte le attività precedenti al rilascio in Azure DevOps, inclusi test e approvazioni, assegnando un punteggio di prontezza basato sui dati. Evidenzia passaggi saltati o problemi in sospeso, garantendo un percorso verso la produzione più fluido e prevedibile.

Gli elementi di sviluppo rimangono spesso inattivi in attesa di approvazioni (come l'accettazione UAT o il sign-off per il rilascio), causando ritardi significativi nell'SDLC. Questi tempi di attesa prolungano la durata complessiva del ciclo e influenzano il time-to-market, segnalando potenziali colli di bottiglia nei processi decisionali. ProcessMind analizza la durata tra attività come "User Acceptance Testing Completed" e "User Acceptance Testing Approved" in Azure DevOps, individuando dove i processi di approvazione sono inefficienti. Identifica gli stakeholder o le fasi specifiche che causano ritardi, consentendo una reingegnerizzazione mirata del processo.

Work item dello stesso tipo seguono spesso percorsi diversi, causando instabilità. ProcessMind visualizza tutte le varianti in Azure DevOps, identificando i percorsi più efficienti. Permette di standardizzare i workflow e promuovere le best practice.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

Ridurre il tempo tra requisiti e rilascio migliora la reattività sul mercato. ProcessMind identifica le fasi esatte che causano ritardi nell'SDLC. Visualizzando il flusso reale, potrà ottimizzare i processi, come parallelizzare i task, puntando a una riduzione del tempo di ciclo del 20%.

I colli di bottiglia nel Workflow di sviluppo creano ritardi costosi, sovraccaricano le risorse e frustrano i team. Eliminare questi punti critici garantisce un flusso di lavoro più fluido e prevedibile, evitando l'accumulo di task e migliorando il morale e la produttività del team. Questo contribuisce direttamente a un completamento più rapido dei progetti. ProcessMind visualizza il Suo processo end-to-end in Azure DevOps, evidenziando esattamente dove i work item si accumulano o richiedono troppo tempo. Analizzando il flusso degli 'Elementi di sviluppo', può identificare attività o risorse specifiche costantemente sovraccariche, consentendo interventi mirati per rimuovere queste ostruzioni critiche.

I frequenti cicli di rework e re-test gonfiano significativamente i costi e allungano le tempistiche. Ridurre questi casi migliora la qualità del software, minimizza lo spreco di risorse e aumenta l'efficienza, permettendo al team di concentrarsi sulle nuove funzionalità. ProcessMind espone i loop ricorrenti e i percorsi inaspettati nel Suo ciclo di vita dello sviluppo software, indicando le aree soggette a rework frequente. Tracciando il percorso degli 'Elementi di sviluppo', può identificare pattern e cause radice dei re-test, misurando la riduzione di tali attività dopo i miglioramenti qualitativi, con l'obiettivo di ridurle del 15%.

La mancata conformità ai quality gate stabiliti rischia di far rilasciare software scadente, portando all'insoddisfazione dei clienti e a rischi di sicurezza. Garantire una conformità costante assicura standard di qualità elevati e rafforza la reputazione del brand. ProcessMind offre piena visibilità sul rispetto dei quality gate critici, come le code review, prima che un elemento di sviluppo proceda. Le consente di identificare le deviazioni dal flusso previsto e misurare il tasso di aderenza, puntando a una conformità del 95% o superiore.

L'utilizzo inefficiente delle risorse causa team sovraccarichi, ritardi nei progetti e aumento dei costi operativi. Ottimizzare l'allocazione delle risorse di sviluppo garantisce che il personale sia assegnato in modo efficace, massimizzando la produttività ed evitando il burnout. ProcessMind rivela come gli 'Elementi di sviluppo' si spostano tra diversi sviluppatori e tester, evidenziando dove le risorse sono sovra o sotto-utilizzate lungo l'SDLC. Questo insight aiuta a bilanciare i carichi di lavoro, ridistribuire i task e garantire che il personale qualificato sia impiegato nelle attività del percorso critico.

I passaggi lenti tra fasi creano tempi morti. ProcessMind monitora quanto tempo i work item passano in attesa tra i vari stati in Azure DevOps. Rivela dove i flussi si bloccano, permettendo di velocizzare le transizioni del 25%.

Le discrepanze tra l'esecuzione pianificata e quella reale del processo possono causare inefficienze, rischi di conformità e risultati imprevedibili. Allineare il Workflow reale al design previsto garantisce che le best practice siano seguite costantemente, migliorando l'aderenza al processo e facilitando una pianificazione più accurata. ProcessMind rileva automaticamente i percorsi di esecuzione reali dei Suoi 'Elementi di sviluppo' in Azure DevOps. Confrontando questi modelli con i Suoi processi SDLC ideali o documentati, può identificare con precisione le deviazioni e imporre il rispetto delle procedure operative standard.

Un'errata priorità dei work item può causare ritardi nella consegna di funzionalità critiche e sforzi sprecati su task meno importanti. Migliorare la priorità garantisce che il lavoro ad alto impatto sia affrontato per primo, allineando lo sviluppo agli obiettivi strategici. ProcessMind analizza il flusso e i tempi di completamento degli 'Elementi di sviluppo' in base alla loro priorità o tipo in Azure DevOps. Correlando i livelli di priorità con i tempi di elaborazione reali e i colli di bottiglia, può verificare se gli elementi prioritari si muovono davvero più velocemente, consentendo aggiustamenti alla logica di prioritizzazione.

L'incertezza sulla prontezza al rilascio complica la pianificazione. ProcessMind monitora gli elementi di sviluppo fino al rilascio, fornendo insight in tempo reale sui tassi di completamento. Le permette di prevedere le timeline con più precisione, riducendo i rischi dell'ultimo minuto.

L'attesa prolungata per le approvazioni è una fonte primaria di ritardo nell'SDLC. ProcessMind identifica le fasi di approvazione nei workflow di Azure DevOps e quantifica i tempi di attesa. Analizzando questi dati, è possibile individuare cicli inefficienti o approvatori sovraccarichi, permettendo miglioramenti mirati per ridurre i tempi del 30%.

Un'esecuzione incoerente del processo di sviluppo tra diversi team o progetti porta a una qualità variabile, risultati imprevedibili e difficoltà nel scalare le best practice. Standardizzare l'esecuzione garantisce un livello costante di qualità ed efficienza, facilitando la gestione di progetti complessi. ProcessMind visualizza i percorsi reali seguiti dagli 'Elementi di sviluppo' tra i vari team o progetti in Azure DevOps. Ciò Le consente di confrontare i pattern di esecuzione, evidenziare le deviazioni dalle procedure standard e identificare le best practice da replicare per ottenere un'aderenza costante al processo.

Il percorso di miglioramento in 6 fasi per l'SDLC

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Scarica il Modello
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Esporta i Tuoi Dati
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Carica il Tuo Dataset
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Analizza il Tuo Processo
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Implementa Miglioramenti
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Monitora il Tuo Processo
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Cosa fare

Ottenga il template Excel per l'analisi dell'SDLC. Questo template assicura che i dati siano strutturati correttamente per un process mining ottimale.

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Perché è importante

Un template standardizzato garantisce la coerenza dei dati e prepara le informazioni di Azure DevOps per un'analisi accurata, consentendoLe di scoprire efficacemente le inefficienze nascoste.

Risultato atteso

Un template Excel chiaro e strutturato, pronto per accogliere i dati del Suo ciclo di vita dello sviluppo software da Azure DevOps.

COSA OTTERRAI

Scopra i bottleneck nascosti del Suo SDLC in Azure DevOps

ProcessMind visualizza il Suo SDLC reale, offrendo insight precisi su inefficienze e bottleneck. Scopra dove si verificano i ritardi e come snellire lo sviluppo per rilasci più rapidi e qualitativi.
  • Visualizzi l'SDLC end-to-end in Azure DevOps
  • Identificare colli di bottiglia esatti e loop di rework
  • Ottimizzi i cicli di rilascio e i passaggi tra i team
  • Garantire la conformità e migliorare la qualità del software
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
Design your optimized process

RISULTATI TIPICI

Cosa ottengono le aziende nell'SDLC

La nostra analisi del Suo SDLC tramite i dati di Azure DevOps rivela insight chiave su bottleneck e inefficienze. Questi dati portano a miglioramenti misurabili in termini di velocità, qualità e collaborazione del team.

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Tempi di Ciclo più Rapidi

Riduzione media nel tempo end-to-end

Individuando ed eliminando i ritardi dalla creazione al deployment, le organizzazioni possono accelerare significativamente la distribuzione del software.
0 %
Rilavorazione Ridotta

Diminuzione dei rientri in fasi già completate

Il process mining identifica le cause radice del rework, come requisiti incompleti o test insufficienti, garantendo rilasci di qualità superiore.
0 %
Conformità Migliorata

Adesione ai gate di qualità obbligatori

Ottenga una visibilità chiara sui controlli di qualità e le approvazioni saltate, garantendo che tutti gli elementi di sviluppo soddisfino gli standard richiesti prima del rilascio.
0 %
Trasferimenti Ottimizzati

Riduzione dei tempi di inattività tra le fasi

Identifichi ed elimini i ritardi tra le fasi di sviluppo, test e deployment, accelerando notevolmente l'intero processo di rilascio.
0 %
Risoluzione dei colli di bottiglia

Riduzione del tempo di attività specifiche

Individui e ottimizzi le attività specifiche che causano ritardi frequenti, migliorando l'utilizzo delle risorse e la produttività nell'SDLC.
0 %
Rilasci prevedibili

Maggiore coerenza nei tempi di deployment

Comprendendo le variazioni nel processo di rilascio, le aziende possono prevedere le tempistiche di deployment con maggiore precisione, aumentando la fiducia degli stakeholder.

I risultati variano in base alla complessità e alla qualità dei dati. Questi valori rappresentano i miglioramenti tipici osservati nell'SDLC.

Dati Consigliati

Inizia con gli attributi e le attività più importanti, poi espandi secondo necessità.
È nuovo agli event log? Impari come creare un event log di Process Mining.

Attributi

Punti dati chiave da acquisire per l'analisi

L'ID univoco dell'unità di lavoro, che funge da identificatore del caso per il processo.

Perché è importante

Identificatore principale che connette i passaggi in un caso coerente per l'analisi end-to-end.

Il nome dell'evento o task specifico verificatosi nel ciclo di vita.

Perché è importante

Definisce le fasi del processo, costituendo l'ossatura della mappa di processo e permettendo l'analisi di workflow, bottleneck e deviazioni.

Il timestamp preciso di quando si è verificata l'attività.

Perché è importante

Fornisce l'ordine cronologico, essenziale per calcolare i KPI di durata e capire i bottleneck.

Il timestamp di fine attività, usato per calcolare il tempo di esecuzione.

Perché è importante

Permette il calcolo preciso dei tempi di esecuzione delle attività e dei tempi di inattività, fondamentali per l'analisi dei bottleneck e il miglioramento dell'efficienza.

L'utente o il membro del team a cui è attualmente assegnato l'elemento.

Perché è importante

Permette un'analisi basata sulle risorse, aiutando a comprendere la distribuzione del carico di lavoro, identificare i bottleneck specifici e gestire la capacità del team.

La classificazione dell'elemento, come Bug, Feature, User Story o Task.

Perché è importante

Consente la segmentazione dell'analisi di processo, permettendo di confrontare workflow e prestazioni per diverse categorie di lavoro, come bug e feature.

Lo stato attuale nel workflow, come 'New', 'Active', 'Resolved' o 'Closed'.

Perché è importante

Indica lo stato del work item nel ciclo di vita, elemento fondamentale per comprendere il flusso del processo e calcolare il tempo trascorso nelle varie fasi.

Una classificazione numerica o descrittiva dell'importanza dell'elemento di sviluppo rispetto ad altri elementi.

Perché è importante

Consente di analizzare se il processo accelera efficacemente gli elementi ad alta priorità, un fattore chiave per valutare il successo delle strategie di prioritizzazione.

Il nome del team di sviluppo responsabile del work item.

Perché è importante

Abilita un'analisi comparativa tra diversi team, aiutando a identificare variazioni di performance e a condividere le best practice in tutta l'organizzazione.

Il tempo totale trascorso dalla creazione dell'elemento al rilascio in produzione.

Perché è importante

KPI critico che misura la velocità ed efficienza complessiva dello sviluppo.

Un flag booleano che indica se un elemento di sviluppo è rientrato in una fase precedente del suo ciclo di vita.

Perché è importante

Identifica e quantifica direttamente il rework (rilavorazione), aiutando a evidenziare problemi di qualità e inefficienze di processo che allungano i tempi di ciclo.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

Segna l'inizio del ciclo di vita. Viene catturato quando si salva un nuovo record in Azure DevOps Boards.

Perché è importante

Evento di inizio primario, essenziale per misurare il tempo di ciclo totale.

Indica l'inizio del lavoro attivo sullo sviluppo. Si deduce dal cambio di stato in 'Active' o 'In Progress'.

Perché è importante

Segna l'inizio della fase di sviluppo attivo. Analizzare il tempo da 'Creato' a 'Sviluppo avviato' rivela i tempi di coda nel backlog.

Indica che lo sviluppatore ha completato la scrittura iniziale del codice e ha inviato le modifiche per la revisione tramite una pull request. Questo evento collega il work item a una specifica modifica del codice in Azure Repos.

Perché è importante

Passaggio chiave tra sviluppo e code review. Aiuta a misurare quanto tempo richiede la scrittura del codice.

Rappresenta il completamento con successo della code review, con approvazione della PR e merge del codice. Evento registrato esplicitamente in Azure Repos.

Perché è importante

Segna la fine della fase di code review, un comune bottleneck. Analizzare il tempo tra la creazione e il completamento della PR rivela l'efficienza del ciclo di revisione.

Rappresenta l'inizio della fase di QA. Questa attività viene rilevata quando lo stato del work item passa a 'In QA', 'Testing' o simili.

Perché è importante

Segna l'inizio del ciclo QA. Analizzare la durata di questa fase è fondamentale per comprendere i bottleneck e l'efficienza dei test.

Indica l'approvazione degli stakeholder post-UAT. Si deduce solitamente dal passaggio a 'UAT Approved'.

Perché è importante

Punto di approvazione critico che conferma il rispetto dei requisiti e la prontezza per il rilascio.

Segna il rilascio riuscito del codice associato al work item nell'ambiente di produzione. È un evento esplicito catturato dai log di rilascio di Azure Pipelines.

Perché è importante

Milestone che rappresenta la consegna di valore. Serve come punto finale per il calcolo del tempo di ciclo.

FAQ

Domande frequenti

Il process mining analizza gli event log di Azure DevOps per visualizzare il flusso reale del Suo SDLC. Aiuta a identificare bottleneck, cicli di rework e deviazioni, fornendo insight per ottimizzare l'efficienza e ridurre i tempi di ciclo.

In genere sono necessari event data relativi ai Suoi work item, come date di creazione, modifiche di stato, utenti assegnati e timestamp per ogni transizione. L'identificativo del case sarà il Development Item, che permette di tracciare l'intero percorso di ogni elemento attraverso l'SDLC.

I dati possono essere estratti tramite API di Azure DevOps, query o funzionalità di reportistica integrate, spesso esportati in formati come CSV o Excel. Questi dati grezzi vengono poi trasformati in un formato di event log adatto agli strumenti di Process Mining.

Potrà contare su una visione più chiara dei Suoi workflow di sviluppo reali, riducendo i tempi dei cicli di sviluppo, diminuendo le rilavorazioni e migliorando la conformità ai quality gate. Aiuta inoltre a ottimizzare l'allocazione delle risorse e a migliorare la prevedibilità dell'idoneità al rilascio.

No, il process mining è ampiamente non invasivo. Utilizza principalmente dati storici del Suo sistema Azure DevOps senza interferire con le operazioni live o richiedere modifiche ai processi durante l'analisi.

Una comprensione di base delle strutture dati e delle API di Azure DevOps è utile per l'estrazione dei dati. La familiarità con la preparazione dei dati e i fondamenti degli strumenti di Process Mining sarà di aiuto per un'analisi e un'interpretazione efficaci.

Gli insight iniziali possono spesso essere generati in poche settimane, a seconda della disponibilità dei dati e della complessità dell'SDLC. Un'analisi completa e lo sviluppo di strategie di miglioramento possono richiedere più tempo, solitamente tra le 4 e le 8 settimane.

Certamente. Il Process Mining visualizza i percorsi reali e le durate dei work item, risultando estremamente efficace nell'individuare dove si verificano i ritardi e nel identificare i colli di bottiglia critici. Ciò consente interventi mirati per snellire i passaggi di consegna e ridurre i tempi di attesa.

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