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Migliora il tuo ciclo di vita dello sviluppo software

La Sua guida in 6 fasi per ottimizzare l'SDLC su GitHub
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Migliora il tuo ciclo di vita dello sviluppo software
Sfide (11) Obiettivi (11) 6 Fasi Anteprima Risultati Dati FAQ (4)

Ottimizza lo sviluppo software su GitHub per rilasci più rapidi e fluidi

Lo sviluppo software incontra spesso colli di bottiglia, che portano a ritardi nei rilasci e problemi di conformità. La nostra piattaforma aiuta a individuare le inefficienze nell'intero ciclo di vita dello sviluppo, dal coding iniziale al deployment finale. Analizzi a fondo i Suoi processi e scopra le opportunità per una consegna del software più rapida e affidabile.

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 (SDLC)?

Nell'attuale scenario digitale in continua evoluzione, un SDLC efficiente non è solo una buona pratica, ma un vantaggio competitivo cruciale. Le aziende sono sotto pressione per rilasciare nuove funzionalità, aggiornamenti di sicurezza e bug fix con rapidità e precisione. Tuttavia, la complessità del software moderno, che coinvolge team distribuiti e toolchain diversificate, può introdurre inefficienze significative. Senza una comprensione dei processi basata sui dati, si rischiano colli di bottiglia, costosi rifacimenti, tempi di ciclo prolungati e difficoltà nel rispettare gli standard di conformità.

Le inefficienze nell'SDLC si traducono in costi aziendali tangibili: ritardi nei lanci, opportunità di mercato perse e un impatto sulla qualità che può danneggiare la fiducia degli utenti. Comprendere il flusso di lavoro reale, dal concetto iniziale al deployment finale, è fondamentale per una crescita sostenibile.

Ottenere insight sull'SDLC con il Process Mining su GitHub

Il Process Mining offre una lente potente per demistificare il ciclo di vita dello sviluppo, sfruttando i ricchi dati degli eventi di GitHub. Invece di affidarsi a supposizioni, il Process Mining ricostruisce la sequenza reale delle attività per ogni elemento di sviluppo, offrendo una visione oggettiva e end-to-end. Analizzando i log di GitHub relativi a Issue, Pull Request, Action e movimenti nelle Project board, è possibile visualizzare esattamente come il lavoro progredisce attraverso fasi come 'Creazione elemento', 'Inizio progettazione', 'Revisione codice', 'Test QA completato' e 'Rilascio in produzione'.

Questo approccio analitico risponde a domande cruciali: dove si blocca solitamente il lavoro? Quali team riscontrano ritardi costanti? Quali sono i cicli di rifacimento più comuni? Mappando il flusso reale, il Process Mining rivela deviazioni nascoste dall'SDLC previsto, esponendo colli di bottiglia e aree di ottimizzazione invisibili, fornendo le prove empiriche necessarie per miglioramenti mirati.

Aree chiave per il miglioramento dell'SDLC

L'applicazione del Process Mining al vostro SDLC su GitHub apre diverse strade per il miglioramento:

  • Identificazione e risoluzione dei colli di bottiglia: Individuate le fasi esatte in cui i task rimangono in attesa. Ad esempio, potreste scoprire che la 'Revisione codice' richiede tempi insolitamente lunghi per certi progetti o che i 'Test QA' iniziano con forte ritardo.
  • Riduzione del Tempo di Ciclo: Analizzate il tempo trascorso in ogni fase e il lead time totale. Identificando le attività più dispendiose in termini di tempo, potrete attuare strategie per accelerare le consegne.
  • Rispetto dei Quality Gate: Verificate che tutti i controlli di qualità critici (es. 'Unit Test' o 'UAT') siano superati prima di procedere. Ciò garantisce l'adesione agli standard e riduce il rischio di bug in produzione.
  • Analisi dei rifacimenti (Rework): Rilevate quando il lavoro torna a fasi precedenti. Se un elemento passa da 'Test QA' a 'Sviluppo', indica un difetto o un requisito mancante che va affrontato.
  • Conformità e Audit: Assicuratevi che i processi rispettino gli standard interni o normativi fornendo una traccia verificabile di tutte le attività del vostro SDLC.

Risultati tangibili dell'ottimizzazione SDLC

Gli insight derivanti dal Process Mining si traducono in vantaggi misurabili:

  • Time-to-Market accelerato: Eliminando gli intoppi e snellendo i workflow, potrete consegnare funzionalità e aggiornamenti molto più velocemente.
  • Qualità del software superiore: L'applicazione costante dei quality gate e la riduzione dei rifacimenti portano a software più affidabili e a una migliore esperienza utente.
  • Riduzione dei costi di sviluppo: Ottimizzare l'allocazione delle risorse e ridurre gli sforzi sprecati abbassa direttamente le spese operative dello sviluppo.
  • Migliore produttività e morale del team: Processi chiari e meno ostacoli rendono i team più produttivi, favorendo un ambiente di lavoro positivo.
  • Pianificazione strategica basata sui dati: Fornite alla leadership dati concreti per decisioni informate su risorse, investimenti tecnologici e potenziamento dei processi.

Iniziate il percorso di ottimizzazione del vostro SDLC su GitHub

Prendere il controllo del ciclo di vita dello sviluppo su GitHub permette alla vostra organizzazione di raggiungere prestazioni eccellenti. Adottando il Process Mining, otterrete la chiarezza necessaria per trasformare le vostre pratiche da reattive a proattive. Iniziate a scoprire come il Process Mining può illuminare il vostro SDLC e sbloccare tutto il suo potenziale di efficienza e innovazione.

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Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

Gli elementi di sviluppo subiscono spesso ritardi, posticipando i rilasci software e perdendo opportunità di mercato. Questi cicli prolungati possono erodere il vantaggio competitivo nell'SDLC su GitHub.
ProcessMind analizza il flusso end-to-end di ogni attività per individuare esattamente dove si perde tempo. Visualizzando i tempi di ciclo in ogni fase, scopre le cause radice dei ritardi, permettendo ottimizzazioni mirate per rilasci più rapidi e prevedibili.

Alcune fasi specifiche, come le code review o i test QA, diventano spesso colli di bottiglia, causando un accumulo di lavoro e rallentando l'intero ciclo di vita dello sviluppo software. Questa inefficienza influisce sulla produttività del team e allunga inutilmente i tempi di consegna su GitHub.
ProcessMind identifica e quantifica gli esatti punti di congestione nel processo di sviluppo. Evidenzia le fasi con tempi di attesa eccessivi o volumi elevati, consentendo ai team di intervenire sui colli di bottiglia e snellire il workflow.

Gli elementi di sviluppo tornano spesso a fasi precedenti per rifacimenti o regressioni, sprecando sforzi e risorse nell'SDLC su GitHub. Queste iterazioni aumentano i costi e allungano i tempi.
ProcessMind svela tutti i cicli di rifacimento e la loro frequenza, illustrando dove e perché gli elementi falliscono i quality gate. Offre insight sulle cause comuni dei reworks, permettendo misure proattive per migliorare la qualità del codice e ridurre gli sforzi ridondanti.

I team spesso deviano dal processo SDLC definito, seguendo percorsi non standard per gli elementi di sviluppo su GitHub. Tali incoerenze possono portare a errori, rischi di conformità e risultati imprevedibili.
ProcessMind mappa il flusso reale di ogni elemento di sviluppo, confrontandolo con il modello di processo previsto. Evidenzia tutte le deviazioni e la loro frequenza, consentendo alle organizzazioni di applicare procedure operative standard e ridurre i rischi operativi.

Alcuni sviluppatori o team sono costantemente sovraccarichi mentre altri sono sottoutilizzati, causando burnout in certe aree e tempi morti in altre all'interno dell'SDLC. Questo squilibrio ostacola la produttività complessiva e l'efficienza dei progetti su GitHub.
ProcessMind analizza i modelli di allocazione delle risorse e la distribuzione del carico di lavoro su tutti gli elementi di sviluppo. Rivela dove le risorse sono sotto pressione o sottoutilizzate, fornendo insight basati sui dati per ottimizzare la capacità del team e bilanciare i carichi di lavoro.

Dimostrare la conformità a normative o standard interni per l'SDLC può essere difficile in ambienti GitHub complessi. Gli audit manuali richiedono tempo e rischiano di tralasciare dettagli critici, esponendo l'azienda a rischi.
ProcessMind ricostruisce automaticamente audit trail completi e immutabili per ogni attività. Fornisce un registro trasparente di ogni azione e decisione, semplificando i controlli di conformità e garantendo il rispetto delle regole senza sforzi manuali.

I passaggi tra diverse fasi di sviluppo o team, come il passaggio dallo sviluppo al QA, comportano spesso ritardi e incomprensioni. Questi passaggi di consegna poco chiari creano attrito e rallentano l'SDLC su GitHub, influenzando le tempistiche complessive del progetto.
ProcessMind visualizza l'esatta durata e frequenza dei passaggi di consegna tra diversi ruoli e team. Evidenzia i punti di transizione problematici, consentendo protocolli di comunicazione più chiari e transizioni più fluide per accelerare il flusso degli elementi di sviluppo.

Gli stakeholder spesso non hanno una visione chiara e in tempo reale dello stato di avanzamento di ogni elemento nell'SDLC, il che rende difficile monitorare i progressi e prevedere i ritardi su GitHub. Questa visibilità limitata ostacola le decisioni proattive.
ProcessMind offre una visione dinamica e aggiornata del percorso di ogni elemento di sviluppo. Traccia lo stato attuale e i tempi di completamento previsti, garantendo trasparenza sull'intero processo per consentire interventi tempestivi e una migliore gestione del progetto.

Bug e problemi di qualità vengono spesso scoperti in produzione anziché nelle fasi di test, causando insoddisfazione dei clienti e costosi interventi d'urgenza. Questo indica carenze nei quality gate su GitHub.
ProcessMind analizza i percorsi degli elementi di sviluppo che portano a difetti in produzione. Identifica le fasi in cui i controlli di qualità sono insufficienti o ignorati, permettendo ai team di rafforzare i protocolli di test e ridurre la fuga di difetti critici.

Gli elementi di sviluppo ad alta priorità spesso si bloccano dietro task meno importanti o vengono elaborati fuori sequenza, ritardando funzionalità critiche. Questa esecuzione disallineata impatta sugli obiettivi strategici dell'SDLC su GitHub.
ProcessMind rivela l'ordine di elaborazione reale rispetto alla priorità assegnata. Evidenzia quando i task critici subiscono ritardi, offrendo insight per ottimizzare la sequenza del lavoro e garantire che le risorse siano allineate alle priorità strategiche.

I progetti spesso superano i budget allocati a causa di tempi di sviluppo prolungati, rilavorazioni impreviste e uso inefficiente delle risorse nel ciclo di vita dello sviluppo software su GitHub. Questi costi inattesi compromettono la pianificazione finanziaria e la redditività.
ProcessMind identifica inefficienze, ritardi e cicli di rilavorazione che fanno lievitare i costi. Offrendo una visione chiara di come vengono consumati tempo e risorse, aiuta a individuare le aree di riduzione dei costi e migliora la prevedibilità finanziaria complessiva dei progetti di sviluppo.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

Questo obiettivo mira a ridurre il tempo totale dalla creazione di un elemento di sviluppo alla sua messa in produzione. Raggiungere questo risultato significa una consegna più rapida delle funzionalità, risposte più veloci ai cambiamenti del mercato e maggiore competitività per i progetti basati su GitHub. Influisce direttamente sul time-to-market e sull'agilità operativa.

Questo obiettivo si concentra sulla scoperta di attività specifiche o code nell'SDLC che causano ritardi significativi. Individuando questi punti di blocco, i team possono affrontarli proattivamente, prevenendo accumuli e garantendo un flusso di lavoro più fluido per i progetti GitHub, migliorando la capacità produttiva.

L'obiettivo è ridurre significativamente i casi in cui gli elementi di sviluppo tornano alle fasi precedenti, come il ritorno dal testing allo sviluppo. Ridurre le rilavorazioni significa una maggiore resa al primo colpo, una migliore qualità del software e meno sforzi sprecati tra i team di sviluppo GitHub.

Questo obiettivo mira a garantire che gli elementi di sviluppo seguano costantemente percorsi ottimali predefiniti, evitando deviazioni ad hoc o inefficienti. Raggiungere la standardizzazione migliora la prevedibilità, riduce gli errori e semplifica la formazione dei nuovi membri del team su GitHub.

Questo obiettivo si concentra sulla verifica che tutti gli elementi di sviluppo, specialmente quelli con requisiti specifici, superino i controlli e le approvazioni necessari. Garantire la conformità è fondamentale per i settori con normative rigorose, riducendo i rischi e fornendo audit trail chiari per i progetti GitHub.

L'obiettivo è ridurre il tempo in cui gli elementi di sviluppo rimangono in attesa tra team o fasi diverse, ad esempio dal passaggio dallo sviluppo al QA. Migliorare i passaggi di consegna elimina i vuoti comunicativi e garantisce un flusso di lavoro senza interruzioni, accelerando l'intero ciclo di vita dello sviluppo software su GitHub.

Questo obiettivo mira a fornire agli stakeholder una visione accurata e aggiornata di dove si trovi ogni elemento di sviluppo nel ciclo di vita. Una maggiore visibilità consente decisioni migliori, una gestione proattiva del rischio e una comunicazione più efficace sullo stato del progetto GitHub.

L'obiettivo è ridurre significativamente il numero di difetti software scoperti solo dopo la messa in produzione. Individuando tempestivamente le debolezze nei processi di test e di controllo qualità, questo obiettivo migliora direttamente la qualità del software e riduce le costose correzioni post-rilascio per i progetti GitHub.

Questo obiettivo si concentra sul garantire che gli sviluppatori e i tester assegnati siano utilizzati in modo efficace, evitando eccessi di carico o sottoutilizzo. Una migliore gestione delle risorse porta a un'esecuzione dei progetti più efficiente e a un carico di lavoro bilanciato nell'SDLC su GitHub.

Questo obiettivo mira a garantire che gli elementi di sviluppo ad alta priorità si muovano nel ciclo di vita dello sviluppo software più velocemente e con meno ritardi. Una prioritizzazione efficace allinea gli sforzi di sviluppo con gli obiettivi aziendali, assicurando che le funzionalità critiche raggiungano gli utenti prima per i progetti GitHub.

Questo obiettivo si concentra sull'individuazione ed eliminazione delle inefficienze che contribuiscono a superamenti dei costi inattesi nei progetti di sviluppo software. Snellendo i processi e riducendo gli sprechi, le spese complessive del progetto possono essere gestite e ridotte meglio, specialmente per le grandi iniziative ospitate su GitHub.

Il percorso di miglioramento in 6 fasi per il ciclo di vita dello sviluppo software

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Scarica il Modello
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Esporta i tuoi dati da GitHub
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Carica il Tuo Dataset
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Analizza il tuo processo di sviluppo
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Implementa Miglioramenti
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Monitorare i Suoi Progressi
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Cosa fare

Scaricate il template Excel progettato specificamente per l'analisi dell'SDLC. Questo template definisce la struttura necessaria per un Process Mining efficace.

Visualizza Guida al Template Dati Scarica Template
Perché è importante

Una struttura dati standardizzata garantisce che tutte le attività rilevanti di GitHub, come le pull request e gli aggiornamenti delle issue, siano acquisite correttamente, ponendo le basi per un'analisi accurata.

Risultato atteso

Un template Excel pronto all'uso, strutturato per i vostri dati di sviluppo GitHub.

COSA OTTERRAI

Scopra gli insight sull'SDLC, acceleri i rilasci su GitHub

ProcessMind visualizza l'intero SDLC basato su GitHub, dal commit del codice al deployment. Scopra le inefficienze nascoste e visualizzi il flusso reale del Suo processo di sviluppo per ottenere rilasci più rapidi e affidabili.
  • Visualizza l'SDLC end-to-end su GitHub
  • Identifica gli esatti colli di bottiglia nella tua pipeline
  • Individuare rischi di `compliance` e deviazioni
  • Ottimizza i cicli di rilascio per velocità e qualità
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RISULTATI TIPICI

Ottieni un rilascio software più rapido e prevedibile

Analizzando i flussi degli elementi di sviluppo su GitHub, le aziende scoprono colli di bottiglia e inefficienze nascoste. Questi insight permettono ottimizzazioni mirate, rendendo il ciclo di vita dello sviluppo più snello e affidabile.

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Tempi di Ciclo più Rapidi

Riduzione media nel tempo end-to-end

Il process mining identifica i colli di bottiglia, permettendo ai team di snellire i workflow e di portare le funzionalità in produzione più velocemente, accelerando il time-to-market.
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Cicli di rilavorazione minimizzati

Riduzione degli elementi che tornano a fasi precedenti

Individuando cicli di regressione e problemi di qualità frequenti, le aziende riducono i costosi rifacimenti, migliorando l'efficienza degli sviluppatori.
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Migliore conformità di processo

Aumento dell'aderenza al flusso standard

Il process mining evidenzia le deviazioni dall'SDLC standard, consentendo ai team di applicare le best practice, garantendo la conformità normativa e una qualità costante.
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Code Review ottimizzate

Completamento più rapido delle attività di revisione

Individuare i ritardi nel processo di code review permette interventi mirati, velocizzando una fase di controllo qualità critica e accelerando lo sviluppo complessivo.
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Utilizzo ottimizzato degli sviluppatori

Migliore allocazione delle risorse degli sviluppatori

Comprendendo la distribuzione del carico di lavoro, il Process Mining aiuta a bilanciare i task tra gli sviluppatori, prevenendo sovraccarichi e inefficienze nella consegna dei progetti.

I risultati variano in base alla complessità del processo, alle dinamiche del team e alla qualità dei dati. Queste cifre rappresentano i miglioramenti tipici osservati nelle implementazioni di successo del process mining nello sviluppo software.

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'identificatore univoco per una singola unità di lavoro di sviluppo, come una funzionalità, una correzione bug o un task. Questo funge da identificatore principale del caso.

Perché è importante

È la chiave essenziale per il Process Mining: collega tutti gli eventi di sviluppo correlati in un unico caso per visualizzare e analizzare accuratamente l'intero ciclo di vita dello sviluppo.

Il nome di uno specifico evento o task verificatosi all'interno del ciclo di vita dello sviluppo software.

Perché è importante

Questo attributo costituisce la spina dorsale della mappa di processo, consentendo la visualizzazione e l'analisi della sequenza di eventi nel ciclo di vita dello sviluppo.

La data e l'ora esatte in cui si è verificata una specifica attività o un evento di sviluppo.

Perché è importante

Questo timestamp è fondamentale per ordinare correttamente gli eventi e calcolare tutte le metriche di performance, come i tempi di ciclo e la durata dei colli di bottiglia.

La data e l'ora esatte in cui è stata completata una specifica attività o un evento di sviluppo.

Perché è importante

Permette il calcolo preciso dei tempi di elaborazione delle attività, aiutando a distinguere tra il tempo di lavoro attivo e il tempo di attesa inattivo.

L'utente o lo sviluppatore assegnato alla gestione dell'elemento di sviluppo o di un task specifico, come la revisione di una pull request.

Perché è importante

Fondamentale per analizzare il carico di lavoro degli sviluppatori, le performance dei team e l'efficienza dei passaggi di consegne (handoff) tra i membri del team.

Il nome del repository del codice in cui si sta svolgendo l'attività di sviluppo.

Perché è importante

Consente di segmentare e confrontare i processi di sviluppo tra diversi progetti, prodotti o team, permettendo analisi più mirate.

La classificazione dell'elemento di lavoro di sviluppo, ad esempio funzionalità, bug, task o epic.

Perché è importante

Categorizza gli elementi di lavoro, permettendo confronti di performance e analisi su come diverse tipologie di task (es. bug vs funzionalità) fluiscono nel processo.

Il livello di priorità assegnato a un elemento di sviluppo, come 'Alto', 'Medio' o 'Basso'.

Perché è importante

Consente di analizzare se gli elementi ad alta priorità sono elaborati più velocemente rispetto a quelli a bassa priorità, convalidando l'efficacia della strategia di prioritizzazione.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

Segna l'inizio del ciclo di vita di un elemento di sviluppo, rappresentando la creazione formale di un task, di un bug o di una richiesta di funzionalità. Questo evento viene acquisito esplicitamente quando un utente crea una nuova issue in un repository GitHub.

Perché è importante

Questa è l'attività di avvio principale del processo, essenziale per misurare il tempo di ciclo di sviluppo totale e comprendere le fonti iniziali di lavoro.

Indica che un blocco iniziale di codice è pronto per la revisione e l'integrazione. Uno sviluppatore crea una pull request (PR) per proporre modifiche dal proprio feature branch a un branch principale. Questo è un evento esplicito in GitHub.

Perché è importante

Si tratta di un traguardo critico che segna la fine della fase di sviluppo iniziale e l'inizio della pipeline di revisione e integrazione. È fondamentale per analizzare separatamente i tempi del ciclo di sviluppo e quelli di revisione.

Un revisore ha approvato formalmente le modifiche di una pull request, indicando che soddisfa gli standard qualitativi e funzionali. L'evento viene registrato quando la revisione è inviata con stato 'approve'.

Perché è importante

Questo è un controllo di qualità fondamentale e un traguardo importante prima del merge. Il tempo impiegato per raggiungere questo stato dalla creazione della PR è un KPI critico per l'efficienza del processo di revisione.

Rappresenta il completamento con successo di controlli automatizzati, come build, unit test o analisi statica, eseguiti sul codice in una pull request. Questo evento viene dedotto dallo stato dei controlli segnalati da sistemi come GitHub Actions.

Perché è importante

Questo controllo qualità automatizzato è fondamentale per garantire la stabilità del codice. I fallimenti o i lunghi tempi di esecuzione possono rappresentare colli di bottiglia significativi nella pipeline di rilascio.

Le modifiche al codice approvate dalla pull request vengono integrate ufficialmente nel branch di destinazione, come main o develop. Si tratta di un'azione finale esplicita su una pull request che incorpora il nuovo codice.

Perché è importante

Si tratta di una pietra miliare fondamentale che rappresenta il completamento dello sviluppo e della revisione. Per molti team, questo è l'ultimo passaggio prima del deployment automatizzato.

L'elemento di sviluppo è considerato completo e la issue corrispondente viene formalmente chiusa. Ciò può avvenire automaticamente quando una pull request collegata viene unita, oppure può essere eseguito manualmente da un membro del team.

Perché è importante

Questa attività funge da conclusione definitiva del processo per un elemento di sviluppo ed è fondamentale per calcolare i tempi di ciclo end-to-end.

FAQ

Domande frequenti

Il process mining visualizza i Suoi flussi di lavoro di sviluppo reali analizzando gli event log di sistemi come GitHub. Rivelando colli di bottiglia, cicli di rilavorazione e percorsi non standard, offre insight basati sui dati per snellire l'SDLC e accelerare i rilasci.

In genere sono necessari dati sugli eventi che dettagliano i cambiamenti di stato degli elementi di sviluppo, le azioni sulle pull request, le attività di commit e gli aggiornamenti delle issue. Gli attributi chiave includono il nome dell'attività, il timestamp e un identificatore del caso come l'ID dell'elemento di sviluppo o il numero della pull request.

Può aspettarsi di identificare colli di bottiglia specifici, quantificare le rilavorazioni e scoprire lacune di conformità entro poche settimane dalla configurazione iniziale. Miglioramenti tangibili, come tempi di ciclo ridotti o tassi di difettosità inferiori, emergono tipicamente nelle settimane successive man mano che implementa modifiche basate sui dati.

Sì, il process mining mappa con precisione la durata di ogni attività e le transizioni tra di esse. Questo Le permette di individuare visivamente dove gli elementi di sviluppo si bloccano, quantificando l'impatto dei ritardi in fasi specifiche o nei passaggi di consegna tra i team.

L'estrazione iniziale dei dati e la configurazione del modello richiedono un certo impegno, ma i moderni strumenti di Process Mining semplificano gran parte dell'analisi. Una volta configurati, offrono insight continui per miglioramenti iterativi.

È necessario l'accesso ai dati di GitHub, direttamente tramite API o tramite le funzioni di esportazione, e una piattaforma di process mining. Competenze base di trasformazione dei dati sono utili per preparare l'event log per l'analisi.

I dati vengono solitamente pseudonimizzati o aggregati per proteggere le informazioni sensibili prima del caricamento nel tool di Process Mining. Assicuratevi che la piattaforma scelta sia conforme agli standard di sicurezza e governance e stabilite controlli d'accesso chiari.

Certamente. Il Process Mining crea un digital twin inconfutabile del vostro processo di sviluppo reale, evidenziando ogni deviazione dalle procedure stabilite. Questo fornisce prove chiare per gli auditor e garantisce il rispetto costante dei requisiti normativi.

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