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Melhore seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software

Seu guia de 6 passos para otimizar o SDLC no Azure DevOps.
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Melhore seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software
Desafios (12) Metas (11) 6 Etapas Pré-visualizar Resultados Dados Perguntas Frequentes (5)

Otimize seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software no Azure DevOps

Nossa plataforma ajuda você a descobrir atrasos e gargalos ocultos nos seus workflows. Ao identificar ineficiências com precisão, você pode focar nas áreas que precisam de melhoria. Isso resulta em operações mais fluidas, entregas mais rápidas e maior qualidade em todo o seu processo.

Baixe nosso modelo de dados pré-configurado e aborde desafios comuns para alcançar seus objetivos de eficiência. Siga nosso plano de melhoria de seis etapas e consulte o Guia do Modelo de Dados para transformar suas operações.

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Por que Otimizar seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software?

O seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC) é o coração da inovação na sua organização. No entanto, muitas empresas enfrentam um SDLC que parece mais um gargalo do que um caminho fluido para o progresso. Atrasos na entrega de funcionalidades, custos inesperados e queda na qualidade do software são sintomas comuns de um processo ineficiente. Esses problemas não afetam apenas os prazos dos projetos; eles impactam diretamente sua competitividade no mercado, a satisfação do cliente e a receita geral.

Em um cenário digital acelerado, a capacidade de entregar software de alta qualidade de forma rápida e confiável é primordial. Quando suas equipes no Azure DevOps enfrentam atritos — seja no planejamento, codificação, testes ou deployment — o efeito cumulativo pode ser substancial. Cada aprovação lenta, tarefa negligenciada ou ciclo imprevisto de retrabalho adiciona tempo e custos, diminuindo o retorno sobre seus investimentos em talentos e ferramentas. Compreender e resolver essas inefficiencies profundas no seu SDLC deixou de ser um luxo para se tornar um imperativo estratégico para gerar valor e manter a vantagem competitiva.

Como o Process Mining Transforma a Análise do SDLC no Azure DevOps

Ferramentas tradicionais de gestão de projetos e dashboards no Azure DevOps fornecem métricas valiosas, mas muitas vezes apresentam uma visão fragmentada do seu SDLC. É aqui que o Process Mining oferece uma abordagem revolucionária. Em vez de depender de progressos relatados ou análises manuais, o Process Mining utiliza os dados de eventos já capturados pelo seu sistema Azure DevOps — desde a criação do item de trabalho até o deployment — para construir uma visualização objetiva e de ponta a ponta dos seus processos reais.

Ao tratar cada Item de Desenvolvimento como um caso único, o Process Mining reconstrói meticulosamente cada etapa e transição percorrida. Isso permite identificar visualmente o caminho real de uma funcionalidade, revelando atrasos ocultos, loops de retrabalho inesperados e desvios de conformidade que são invisíveis em relatórios padrão. Você ganha uma transparência sem precedentes sobre os tempos de ciclo de estágios específicos, a duração das passagens de bastão (handoffs) entre equipes e os pontos exatos onde os itens frequentemente ficam travados. Com esses insights granulares, você deixa as suposições de lado e toma decisões baseadas em dados para otimizar seu ciclo de vida de desenvolvimento.

Principais Áreas de Melhoria Reveladas pelo Process Mining no SDLC

Aplicar Process Mining aos seus dados do Azure DevOps destaca áreas críticas para melhoria em todo o seu SDLC:

  • Identificar Gargalos: Identifique facilmente atividades específicas ou etapas de aprovação, como "Revisão de Código Realizada" ou "Teste de QA Iniciado", que causam atrasos constantes. Descubra onde os itens de desenvolvimento se acumulam desnecessariamente.
  • Reduzir o Tempo de Ciclo: Entenda o tempo real gasto em cada fase, desde a "Coleta de Requisitos" até a "Implantação em Produção". Analise as variações de tempo entre diferentes tipos de projeto ou equipes e implemente intervenções direcionadas.
  • Aprimorar Quality Gates: Verifique a adesão a verificações de qualidade críticas, como "Teste de Unidade Realizado" ou "UAT Aprovado". Identifique onde etapas são puladas ou feitas fora de sequência, o que pode comprometer a qualidade final.
  • Otimizar Passagens de Bastão (Handoffs): Examine o tempo decorrido entre atividades realizadas por diferentes equipes. Por exemplo, o atraso entre o fim do desenvolvimento e o início da revisão de código. Otimizar essas transições melhora drasticamente o fluxo.
  • Detectar Retrabalho e Desvios: Visualize caminhos comuns de retrabalho, como itens que retornam frequentemente para desenvolvimento após o início dos testes. Descubra as causas raiz, como requisitos incompletos, para evitar que se repitam.
  • Melhorar a Alocação de Recursos: Ao entender onde o trabalho se acumula e onde há ociosidade, você pode alocar melhor seus desenvolvedores e testadores para eliminar esperas e maximizar a produtividade.

Resultados Esperados: Benefícios Tangíveis de um SDLC Otimizado

Os insights obtidos com o Process Mining no Azure DevOps se traduzem em benefícios mensuráveis para sua organização:

  • Time-to-Market mais rápido: Acelere a entrega de novos produtos e funcionalidades, respondendo agilmente às demandas do mercado.
  • Redução de Custos de Desenvolvimento: Minimize o retrabalho e otimize o uso de recursos, gerando economia substancial em seus projetos.
  • Melhoria na Qualidade do Software: Garanta a adesão consistente aos Quality Gates e boas práticas, resultando em menos defeitos e releases mais estáveis.
  • Maior Produtividade e Engajamento da Equipe: Elimine gargalos frustrantes e simplifique os workflows, permitindo que suas equipes trabalhem de forma mais eficiente.
  • Conformidade e Prontidão para Auditoria: Tenha uma trilha de auditoria baseada em dados reais, demonstrando a conformidade com padrões internos e regulatórios.
  • Maior Previsibilidade: Obtenha uma compreensão real da capacidade do seu SDLC, resultando em planos de projeto mais confiáveis e cronogramas realistas.

Primeiros Passos na Otimização do SDLC

Otimizar seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software no Azure DevOps com Process Mining é um passo poderoso em direção à excelência operacional. Ao aproveitar os dados que você já possui, você desbloqueia um novo nível de compreensão sobre seus processos. Essa abordagem substitui opiniões subjetivas por insights claros e acionáveis que impulsionam melhorias reais, tornando seu SDLC mais ágil, eficiente e confiável. Explore como transformar seus workflows de desenvolvimento e alcançar resultados superiores na entrega de software.

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Problemas e Desafios Comuns

Identifique quais desafios estão te impactando

Atrasos em vários estágios do SDLC prolongam o time-to-market de novas funcionalidades e produtos. Isso afeta a competitividade, retarda a inovação e pode resultar em perda de oportunidades de receita. O ProcessMind analisa o fluxo de ponta a ponta dos seus itens de desenvolvimento no Azure DevOps, identificando precisamente onde o trabalho acumula e quais atividades causam lentidão. Ele revela a duração real de cada fase e destaca desvios em relação aos cronogramas planejados, permitindo melhorias focadas para acelerar seu SDLC.

Itens de trabalho frequentemente ficam travados em etapas específicas, como code review, QA ou UAT, criando filas significativas e atrasando todo o Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC). Esses gargalos geram cronogramas de entrega imprevisíveis e frustram as equipes, levando a prazos perdidos e aumento de pressão. O ProcessMind visualiza o fluxo no Azure DevOps, apontando exatamente onde e por que o trabalho para. Identifique pontos de retenção, restrições de recursos ou falhas na passagem de bastão, permitindo realocar esforços para um fluxo contínuo.

Itens de desenvolvimento costumam "pingar" entre estágios (como dev e QA) devido a bugs descobertos tardiamente ou requisitos incompletos. Esse retrabalho infla custos, prolonga cronogramas e desmotiva a equipe, indicando falhas no controle de qualidade ou na comunicação. O ProcessMind mapeia os caminhos reais de cada item no Azure DevOps, revelando loops de reteste e as causas raiz do retrabalho. Ao analisar as sequências de atividades, ele expõe falhas nos Quality Gates ou falta de clareza nos requisitos, permitindo melhorias proativas.

Quality gates padrão, como revisões de código obrigatórias ou fases específicas de teste, às vezes são ignorados ou executados de forma inadequada, levando a riscos de conformidade e menor qualidade do software. Essa adesão negligente pode fazer com que defeitos críticos cheguem à produção, aumentando as vulnerabilidades de segurança e o custo das correções. O ProcessMind detecta automaticamente desvios no seu processo de SDLC dentro do Azure DevOps, destacando casos em que atividades obrigatórias foram ignoradas ou ficaram incompletas. Ele fornece evidências auditáveis de não conformidade, permitindo que você reforce os padrões do processo e reduza riscos.

É difícil ter uma visão clara e objetiva do processo real de SDLC, pois muitas vezes se depende de relatos informais em vez de dados. Essa falta de transparência oculta ineficiências, dificulta a identificação de boas práticas e impede decisões orientadas a dados para a melhoria de processos. O ProcessMind visualiza cada etapa e caminho percorrido pelos seus itens de desenvolvimento no Azure DevOps, criando um mapa orientado a dados do seu processo atual. Ele revela todas as variações, caminhos comuns e desvios do fluxo ideal, proporcionando uma clareza sem precedentes sobre suas operações de SDLC.

Desenvolvedores e testadores podem ter cargas de trabalho desequilibradas, com algumas pessoas sobrecarregadas enquanto outras ficam ociosas. Esse desequilíbrio causa burnout, reduz a produtividade e gera atrasos no SDLC. O ProcessMind analisa a vazão (throughput) e a distribuição de carga de trabalho para os recursos atribuídos no Azure DevOps, identificando onde o trabalho acumula e quem está subutilizado ou sobrecarregado. Esse insight permite uma alocação de recursos mais equilibrada e melhora a eficiência da equipe.

Atrasos significativos ocorrem quando os itens de trabalho passam de uma equipe ou etapa para a seguinte, por exemplo, do desenvolvimento para o QA, ou do QA para o UAT. Essas ineficiências de handoff criam tempos de inatividade, prolongam os tempos de ciclo e muitas vezes derivam de responsabilidades pouco claras ou falhas de comunicação no SDLC. O ProcessMind mede com precisão o tempo decorrido entre o término de uma atividade e o início da próxima no Azure DevOps, destacando atrasos específicos de handoff entre equipes. Ao mapear essas transições, ele revela onde as quebras de comunicação ou falhas processuais causam períodos de espera desnecessários, otimizando o seu SDLC.

O processo de SDLC documentado ou planejado muitas vezes difere significativamente de como o trabalho é realmente executado, levando a confusão, problemas de conformidade e desempenho abaixo do ideal. Esse desconexão torna difícil aplicar padrões ou prever com precisão os prazos de lançamento, prejudicando a governança do processo. O ProcessMind compara seus modelos ideais de SDLC com os caminhos de execução reais derivados dos dados de eventos do Azure DevOps, destacando todos os desvios e sua frequência. Ele quantifica o impacto dessas lacunas, permitindo reconciliar processos planejados com a realidade e melhorar o controle operacional.

Itens de alta prioridade às vezes são negligenciados em favor de tarefas menos importantes, levando à perda de objetivos estratégicos e insatisfação do cliente. Essa falha na priorização afeta o valor entregue e prejudica cronogramas críticos. O ProcessMind rastreia a progressão dos itens com base na prioridade no Azure DevOps, identificando onde itens de baixa prioridade terminam antes dos de alta. Isso ajuda a descobrir por que esses desvios ocorrem, permitindo alinhar o esforço de desenvolvimento aos objetivos de negócio.

As organizações têm dificuldade em avaliar com confiança quando uma versão de software está realmente pronta para produção, muitas vezes devido a informações fragmentadas e critérios de conclusão pouco claros no SDLC. Essa incerteza gera atrasos de última hora, implantações apressadas e maior risco de problemas pós-lançamento. O ProcessMind oferece uma visão abrangente de todas as atividades que antecedem a implantação no Azure DevOps, incluindo a conclusão de testes e aprovações, fornecendo uma pontuação de prontidão (readiness score) baseada em dados para cada candidato a release. Ele destaca etapas ignoradas ou problemas pendentes, garantindo um caminho mais suave e previsível para a produção.

Itens de desenvolvimento frequentemente ficam parados aguardando aprovações (como homologação de UAT ou autorização de release), causando atrasos significativos no SDLC. Essas esperas prolongadas estendem o ciclo total e impactam o time-to-market, indicando gargalos nos processos de decisão. O ProcessMind analisa a duração entre atividades como "UAT Concluído" e "UAT Aprovado" no Azure DevOps, apontando onde as aprovações são ineficientes. Ele identifica stakeholders ou estágios que causam lentidão, permitindo reengenharia de processos para agilizar decisões.

O mesmo tipo de item de desenvolvimento segue muitos caminhos diferentes no SDLC, levando a uma qualidade inconsistente, prazos imprevisíveis e aumento nos custos de treinamento. Essa falta de padronização dificulta a escala das operações ou a garantia de sucesso replicável entre projetos. O ProcessMind descobre e visualiza automaticamente todas as variantes de processo existentes para itens de desenvolvimento no Azure DevOps, identificando os caminhos mais comuns e os menos eficientes. Ele quantifica o impacto das variações de processo, permitindo que você padronize workflows e promova as melhores práticas em todo o seu SDLC.

Metas Típicas

Defina o que é sucesso

Encurtar o tempo desde o levantamento inicial dos requisitos até a implantação final em produção impacta diretamente a capacidade de resposta ao mercado e a vantagem competitiva. Alcançar esse objetivo significa entregar funcionalidades mais rápido, permitindo que a empresa se adapte prontamente às necessidades dos clientes, o que gera maior satisfação e crescimento de receita. O ProcessMind identifica as etapas e os caminhos exatos que causam atrasos no seu SDLC. Ao visualizar o fluxo real dos 'Itens de Desenvolvimento', você pode identificar áreas para otimização de processos, como paralelizar tarefas ou reduzir filas, e medir o impacto das mudanças no tempo de ciclo, visando uma redução de 20%.

Gargalos no workflow de desenvolvimento criam atrasos dispendiosos, sobrecarregam recursos e frustram as equipes. Eliminar esses pontos de estrangulamento garante um fluxo de itens de trabalho mais suave e previsível, evitando o acúmulo de tarefas e melhorando a moral e a produtividade da equipe. Isso contribui diretamente para a conclusão mais rápida dos projetos. O ProcessMind visualiza seu processo de ponta a ponta no Azure DevOps, destacando precisamente onde os itens se acumulam ou gastam tempo excessivo. Ao analisar o fluxo dos 'Itens de Desenvolvimento', você pode identificar atividades ou recursos sobrecarregados, permitindo intervenções focadas para remover essas obstruções críticas.

Loops frequentes de retrabalho e reteste inflam os custos e prolongam os prazos. Reduzir essas ocorrências melhora a qualidade do software, minimiza o desperdício e aumenta a eficiência, permitindo que a equipe foque em novas funcionalidades em vez de correções repetitivas. O ProcessMind expõe loops recorrentes e caminhos inesperados no seu SDLC. Ao rastrear a jornada dos 'Itens de Desenvolvimento', você identifica padrões e causas raiz de retestes, medindo a redução dessas atividades após melhorias, com a meta de reduzir o retrabalho em 15%.

A não conformidade com os quality gates estabelecidos traz o risco de lançar software abaixo do padrão, levando à insatisfação do cliente, vulnerabilidades de segurança e possíveis multas regulatórias. Garantir a conformidade consistente assegura padrões de qualidade mais elevados, fortalece a reputação da marca e reduz problemas pós-lançamento. O ProcessMind oferece visibilidade total se os quality gates críticos, como revisões de código ou fases específicas de teste, estão sendo cumpridos antes que um 'Item de Desenvolvimento' avance. Ele permite identificar desvios no fluxo planejado e medir a taxa de adesão, visando 95% ou mais de conformidade no Azure DevOps.

O uso ineficiente de recursos causa sobrecarga, atrasos e aumento de custos. Otimizar a alocação garante que as pessoas trabalhem de forma eficaz, maximizando a produtividade e evitando burnout. O ProcessMind revela como os 'Itens de Desenvolvimento' se movem entre diferentes desenvolvedores e testadores, destacando onde há sobrecarga ou ociosidade no SDLC. Esse insight ajuda a equilibrar cargas de trabalho, redistribuir tarefas e garantir que talentos qualificados estejam focados em atividades do caminho crítico.

Handoffs lentos entre as etapas de desenvolvimento, como do desenvolvimento para os testes, geram tempo ocioso e atrasos significativos no cronograma geral do projeto. Acelerar essas transições significa que o trabalho flui com eficiência, reduzindo períodos de espera e agilizando a entrega de produtos ao mercado. O ProcessMind rastreia meticulosamente o tempo que os 'Itens de Desenvolvimento' passam esperando entre estágios distintos no Azure DevOps. Ele revela onde as passagens de bastão estão lentas, permitindo identificar as causas raiz, como falhas de comunicação ou dependências de processo, e implementar melhorias direcionadas para acelerar a transição em 25%.

Divergências entre o processo planejado e o real podem causar ineficiências e riscos de conformidade. Alinhar o workflow real com o design pretendido garante que as melhores práticas sejam seguidas, facilitando previsões e gestão de projetos mais precisas. O ProcessMind descobre automaticamente os caminhos reais de execução dos seus 'Itens de Desenvolvimento' no Azure DevOps. Comparando esses modelos com seus processos de SDLC ideais, você identifica desvios e reforça a adesão aos procedimentos padrão.

A priorização incorreta pode causar atrasos em funcionalidades críticas e desperdício de esforço em tarefas menores. Melhorar a priorização garante que o trabalho de alto impacto seja feito primeiro, alinhando o desenvolvimento aos objetivos estratégicos. O ProcessMind analisa o fluxo e os tempos de conclusão dos 'Itens de Desenvolvimento' conforme prioridade ou tipo no Azure DevOps. Ao correlacionar prioridades com tempos reais de processamento e gargalos, você verifica se itens urgentes estão realmente avançando mais rápido, permitindo ajustar sua lógica de priorização.

A prontidão de entrega imprevisível gera incerteza para os stakeholders e pode atrapalhar os planos de lançamento. Aumentar a previsibilidade significa ter uma visão mais clara de quando o software estará pronto para implantação, permitindo um planejamento melhor para marketing, vendas e suporte, reduzindo correrias de última hora. O ProcessMind acompanha o progresso dos 'Itens de Desenvolvimento' por todas as etapas até a implantação, oferecendo insights em tempo real sobre taxas de conclusão e possíveis atrasos. Ele permite prever cronogramas de lançamento com mais precisão ao entender as durações típicas e identificar fatores que impactam a prontidão no seu pipeline do Azure DevOps.

A espera prolongada por aprovações críticas, seja de design, código ou implantação, pode ser uma das principais causas de atraso no SDLC. Agilizar esses processos de aprovação acelera o workflow geral, mantém os projetos no cronograma e evita que os 'Itens de Desenvolvimento' fiquem parados sem necessidade. O ProcessMind identifica etapas de aprovação específicas nos workflows do Azure DevOps e quantifica o tempo de espera em cada uma. Ao analisar esses tempos de espera, você pode identificar loops de aprovação ineficientes ou aprovadores sobrecarregados, permitindo melhorias direcionadas para alcançar uma redução de 30%.

A execução inconsistente do processo entre diferentes equipes ou projetos gera qualidade variada e resultados imprevisíveis. Padronizar a execução garante eficiência e facilita a escala de boas práticas e o onboarding de novos membros. O ProcessMind visualiza os caminhos reais percorridos pelos 'Itens de Desenvolvimento' em diferentes equipes no Azure DevOps. Isso permite comparar padrões de execução, destacar desvios de procedimentos padrão e identificar práticas de sucesso que podem ser replicadas para garantir a adesão ao processo.

O Caminho de 6 Etapas para Melhoria do SDLC

1

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2

Exportar os Seus Dados
3

Faça o Upload do Seu Dataset
4

Analise Seu Processo
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Implementar Melhorias
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Monitorizar o Seu Processo
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O que fazer

Obtenha o template de Excel projetado para analisar o Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software. Este template garante que seus dados estejam estruturados corretamente para um Process Mining ideal.

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Por que é importante

Um template padronizado garante a consistência dos dados e prepara suas informações do Azure DevOps para uma análise precisa, permitindo descobrir ineficiências ocultas de forma eficaz.

Resultado esperado

Um template de Excel claro e estruturado, pronto para receber seus dados do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software do Azure DevOps.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Descubra os Gargalos Ocultos do seu SDLC no Azure DevOps

O ProcessMind visualiza o seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software real, revelando insights precisos sobre ineficiências de workflow e gargalos. Veja exatamente onde os atrasos ocorrem e como otimizar seu processo de desenvolvimento para entregas mais rápidas e com maior qualidade.
  • Visualize o SDLC de ponta a ponta no Azure DevOps
  • Identificar gargalos exatos e loops de retrabalho
  • Otimize os ciclos de lançamento e handoffs entre equipes
  • Garantir conformidade e melhorar a qualidade do 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
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RESULTADOS TÍPICOS

O que as Organizações Alcançam no SDLC

Nossa análise do seu Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software, usando dados do Azure DevOps, revela insights cruciais sobre gargalos e ineficiências. Esses insights geram melhorias mensuráveis na velocidade de desenvolvimento, na qualidade e na colaboração da equipe.

0 %
Tempos de Ciclo Mais Rápidos

Redução média no tempo de ponta a ponta

Ao identificar e eliminar atrasos desde a criação até o deployment, as organizações podem acelerar significativamente a entrega de software.
0 %
Redução de retrabalho

Redução no retorno a estágios já concluídos

O Process Mining identifica as causas raiz do retrabalho, como requisitos incompletos ou testes insuficientes, resultando em lançamentos de maior qualidade.
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Conformidade Aprimorada

Adesão aos Quality Gates obrigatórios

Ganhe visibilidade total sobre verificações de qualidade e aprovações ignoradas, garantindo que todos os itens de desenvolvimento atendam aos padrões antes do release.
0 %
Passagens de Tarefa Ágeis

Redução no tempo de inatividade entre etapas

Identifique e elimine atrasos entre os estágios de desenvolvimento, teste e implantação, acelerando significativamente todo o processo de release.
0 %
Resolução de Gargalos

Redução do tempo de atividades específicas

Identifique e otimize atividades específicas que frequentemente causam atrasos, melhorando a utilização de recursos e o throughput em todo o SDLC.
0 %
Entregas Previsíveis

Melhor consistência nos tempos de implantação (deployment)

Ao compreender as variações no processo de release, as organizações podem prever cronogramas de implantação com mais precisão, aumentando a confiança dos stakeholders.

Os resultados variam conforme a complexidade do processo, a dinâmica da equipe e a qualidade dos dados. Estes números representam as melhorias típicas observadas em implementações focadas no Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software.

Dados Recomendados

Comece pelos atributos e atividades mais importantes e expanda conforme necessário.
É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

Atributos

Pontos de dados essenciais para capturar para análise

O identificador exclusivo para uma única unidade de trabalho, como uma feature, bug ou user story, que serve como o identificador de caso para o processo.

Por que é importante

Este é o identificador principal que conecta todas as etapas do processo em um caso coerente, possibilitando a análise de ponta a ponta do ciclo de vida de desenvolvimento de software.

O nome do evento ou tarefa específica que ocorreu em um ponto no tempo dentro do ciclo de vida de desenvolvimento de um item de trabalho.

Por que é importante

Define as etapas do processo, formando a espinha dorsal do mapa de processo e permitindo a análise de workflow, gargalos e desvios.

O registro de data e hora (timestamp) preciso indicando quando uma atividade ou evento específico ocorreu para um item de desenvolvimento.

Por que é importante

Este timestamp fornece a ordem cronológica dos eventos, o que é essencial para calcular todos os KPIs baseados em duração e entender o fluxo do processo e seus gargalos.

O timestamp que indica quando uma atividade foi concluída. É usado para calcular o tempo de processamento de uma atividade.

Por que é importante

Permite o cálculo preciso dos tempos de processamento das atividades e dos tempos de inatividade, o que é fundamental para a análise de gargalos e melhorias de eficiência.

O usuário ou membro da equipe ao qual o item de desenvolvimento está atribuído no momento.

Por que é importante

Permite a análise baseada em recursos, ajudando a entender a distribuição da carga de trabalho, identificar gargalos específicos de recursos e gerenciar a capacidade da equipe.

A classificação do item de desenvolvimento, como Bug, Feature, User Story ou Task.

Por que é importante

Permite a segmentação da análise de processo, possibilitando a comparação de workflows e desempenho para diferentes categorias de trabalho, como bugs e features.

O status atual do item de desenvolvimento no seu workflow, como 'Novo', 'Ativo', 'Resolvido' ou 'Fechado'.

Por que é importante

Indica o status do item de trabalho no ciclo de vida, o que é fundamental para entender o fluxo do processo e calcular o tempo gasto em várias etapas.

Uma classificação numérica ou descritiva da importância do item de desenvolvimento em relação a outros itens.

Por que é importante

Permite analisar se o processo acelera itens de alta prioridade de forma eficaz, o que é fundamental para avaliar o sucesso das estratégias de priorização.

O nome da equipe de desenvolvimento responsável pelo item de trabalho.

Por que é importante

Permite a análise comparativa entre diferentes equipes, ajudando a identificar variações de desempenho e a compartilhar as melhores práticas em toda a organização.

O tempo total decorrido desde a criação de um item de desenvolvimento até sua implantação em produção.

Por que é importante

Este é um KPI crítico que mede a velocidade e eficiência geral do processo de desenvolvimento, do início ao fim.

Um sinalizador booleano indicando se um item de desenvolvimento retornou a um estágio anterior do seu ciclo de vida.

Por que é importante

Identifica e quantifica diretamente o retrabalho, ajudando a destacar problemas de qualidade e ineficiências de processo que prolongam os tempos de ciclo.

Atividades

Etapas do processo para monitorar e otimizar

Esta atividade marca o início do ciclo de vida de desenvolvimento, representando a criação de um novo item de trabalho, como User Story, Bug ou Task. É capturada explicitamente quando um novo registro é salvo no Azure DevOps Boards.

Por que é importante

Este é o principal evento de início do processo. É essencial para medir o tempo de ciclo de desenvolvimento de ponta a ponta e entender as fontes iniciais de trabalho.

Esta atividade indica que um desenvolvedor começou a trabalhar ativamente no item. É capturada ao inferir uma mudança no estado do item de trabalho para 'Ativo', 'Em Andamento' ou 'Comprometido'.

Por que é importante

Marca o início da fase de desenvolvimento ativo. Analisar o tempo de 'Criado' até 'Desenvolvimento Iniciado' revela os tempos de espera no backlog.

Indica que o desenvolvedor concluiu a codificação inicial e enviou as alterações para revisão via pull request. Este evento vincula o item de trabalho a uma mudança de código específica no Azure Repos.

Por que é importante

Este é um handoff importante do desenvolvimento para a revisão de código. O acompanhamento ajuda a medir a duração da codificação e identifica quando o código está pronto para a revisão por pares.

Representa a conclusão bem-sucedida de uma revisão de código, onde o Pull Request é aprovado e o código é mesclado ao branch de destino. Este evento é registrado explicitamente no Azure Repos.

Por que é importante

Marca o fim da fase de revisão de código, um gargalo comum. Analisar o tempo entre a criação e a conclusão do Pull Request (PR) revela a eficiência do ciclo de revisão.

Representa o início da fase formal de testes de garantia de qualidade. Esta atividade é inferida quando o estado de um item de trabalho é alterado para 'Em QA', 'Testando' ou um valor similar.

Por que é importante

Marca o início do ciclo de QA. Analisar a duração desta fase é crucial para entender os gargalos de teste e a eficiência.

Esta atividade indica que os stakeholders do negócio aprovaram as alterações após o Teste de Aceitação do Usuário (UAT). É tipicamente inferido de uma mudança de estado de 'Em UAT' para 'UAT Aprovado' ou 'Pronto para Release'.

Por que é importante

Este é um marco de aprovação crítico que confirma que o item de trabalho atende aos requisitos do negócio e está pronto para implantação em produção.

Marca a implantação bem-sucedida do código associado ao item de trabalho no ambiente de produção. Este é um evento explícito capturado dos logs de release do Azure Pipelines.

Por que é importante

Este é um marco crítico que representa a entrega de valor. Ele serve como o ponto final para o cálculo do lead time e do tempo de ciclo.

Perguntas Frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining analisa os logs de eventos do Azure DevOps para visualizar o fluxo real do seu SDLC. Ele ajuda a identificar gargalos, loops de retrabalho e desvios dos processos planejados, fornecendo insights orientados a dados para otimizar a eficiência e reduzir os tempos de ciclo.

Geralmente, você precisa de dados de eventos dos seus itens de trabalho, como datas de criação, mudanças de status, usuários responsáveis e timestamps de cada transição. O identificador do caso será o Item de Desenvolvimento, permitindo rastrear toda a jornada de cada item pelo SDLC.

Os dados podem ser extraídos usando APIs do Azure DevOps, consultas ou recursos de relatório integrados, geralmente exportados para CSV ou Excel. Esses dados brutos são então transformados no formato de Event Log adequado para ferramentas de Process Mining.

Tenha uma visão clara dos seus fluxos reais de desenvolvimento, reduzindo o tempo de ciclo e o retrabalho, enquanto melhora a conformidade nos quality gates. Otimize a alocação de recursos e ganhe mais previsibilidade em seus lançamentos.

Não, o Process Mining é amplamente não invasivo. Ele usa principalmente dados históricos do seu sistema Azure DevOps sem interferir nas operações ao vivo ou exigir mudanças nos processos de desenvolvimento durante a fase de análise.

Uma compreensão básica das estruturas de dados e APIs do Azure DevOps ajuda na extração de dados. Ter familiaridade com a preparação de dados e os fundamentos do Process Mining será benéfico para uma análise e interpretação bem-sucedidas.

Insights iniciais costumam ser gerados em poucas semanas, dependendo da disponibilidade dos dados e complexidade do SDLC. Uma análise completa e o desenvolvimento de estratégias de melhoria levam geralmente de 4 a 8 semanas.

Com certeza. O Process Mining visualiza os caminhos e as durações reais dos itens de trabalho, sendo muito eficaz para apontar onde ocorrem atrasos e identificar gargalos críticos. Isso permite intervenções direcionadas para agilizar as passagens de bastão e reduzir tempos de espera.

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