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Melhore o ciclo de vida do desenvolvimento de software

Um guia de 6 etapas para otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software no Azure DevOps.
Melhore o ciclo de vida do desenvolvimento de software
Ciclo de vida do desenvolvimento de software
Azure DevOps

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Otimize o ciclo de vida do desenvolvimento de software no Azure DevOps

Nossa plataforma ajuda você a identificar atrasos e gargalos ocultos nos fluxos de trabalho. Ao localizar ineficiências com precisão, você encontra oportunidades de melhoria. Isso contribui para operações mais fluidas, lançamentos mais rápidos e mais qualidade em todo o processo.

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Por que otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software?

O ciclo de vida do desenvolvimento de software, ou SDLC, é o motor da inovação na sua organização. Ainda assim, muitas empresas enfrentam um SDLC que parece mais um gargalo do que um caminho eficiente para avançar. Atrasos na entrega de funcionalidades, custos acima do previsto e problemas de qualidade de software são sinais comuns de um processo de desenvolvimento ineficiente. Esses problemas não afetam apenas os prazos dos projetos: também prejudicam sua competitividade no mercado, a satisfação dos clientes e a receita.

Em um cenário digital que muda rapidamente, é essencial entregar software de alta qualidade com agilidade e consistência. Quando os times de desenvolvimento que usam Azure DevOps enfrentam obstáculos no planejamento, na programação, nos testes ou na implantação, o impacto acumulado pode ser significativo. Cada aprovação demorada, tarefa esquecida ou ciclo de retrabalho inesperado aumenta o prazo e os custos, reduzindo o retorno dos investimentos em profissionais de desenvolvimento e ferramentas como Azure DevOps. Entender e resolver essas ineficiências profundas no SDLC deixou de ser um diferencial: é uma necessidade estratégica para gerar valor para o negócio e manter a competitividade.

Como o Process Mining transforma a análise do SDLC no Azure DevOps

As ferramentas tradicionais de gerenciamento de projetos e os dashboards do Azure DevOps oferecem métricas úteis, mas muitas vezes mostram uma visão fragmentada do SDLC. É aí que o Process Mining muda a forma de analisar o processo. Em vez de depender do progresso informado pelas equipes ou de análises manuais, o Process Mining usa os dados de eventos já registrados no Azure DevOps, da criação do item de trabalho à implantação, para montar uma visualização objetiva do processo de desenvolvimento de ponta a ponta.

Ao tratar cada item de desenvolvimento como um caso único, o Process Mining reconstrói cada etapa e transição percorrida. Assim, você consegue visualizar o caminho real de uma funcionalidade e identificar atrasos ocultos, ciclos inesperados de retrabalho e desvios de Conformidade que não aparecem nos relatórios comuns. Você ganha transparência sobre o tempo de ciclo de cada etapa, a duração das transferências entre equipes e os pontos exatos em que um item de desenvolvimento costuma ficar parado. Com esse insight detalhado, você deixa de depender de suposições e toma decisões baseadas em dados para otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software.

Principais oportunidades de melhoria reveladas pelo Process Mining do SDLC

Ao aplicar Process Mining aos dados do Azure DevOps, você identifica áreas críticas para melhorar o ciclo de vida do desenvolvimento de software:

  • Identifique gargalos: encontre atividades ou etapas de aprovação específicas, como "Revisão de código realizada" ou "Testes de QA iniciados", que causam atrasos recorrentes. Descubra onde os itens de desenvolvimento ficam acumulados, prejudicando o fluxo.
  • Reduza o tempo de ciclo: entenda quanto tempo cada fase realmente leva, de "Requisitos levantados" a "Implantado em produção". Analise as diferenças no tempo de ciclo entre tipos de projeto, equipes ou itens de desenvolvimento e implemente ações direcionadas para acelerar as entregas.
  • Reforce os controles de qualidade: verifique se etapas essenciais, como "Teste de unidade realizado" ou "Teste de aceitação do usuário aprovado", estão sendo cumpridas. Identifique etapas ignoradas, feitas às pressas ou fora de sequência, que podem causar problemas de qualidade mais adiante.
  • Agilize as transferências: analise o tempo entre atividades realizadas por equipes ou pessoas diferentes. Por exemplo, o intervalo entre "Desenvolvimento iniciado" e "Revisão de código realizada" ou entre "Testes de QA concluídos" e "Preparado para lançamento". Melhorar essas transferências pode tornar o fluxo muito mais eficiente.
  • Identifique retrabalho e desvios: visualize os caminhos recorrentes de retrabalho, como itens de desenvolvimento que voltam a uma etapa anterior depois de "Testes de QA iniciados". Descubra as causas desses desvios, como requisitos incompletos ou testes iniciais insuficientes, para evitar que se repitam.
  • Melhore a alocação de recursos: entenda onde o trabalho se acumula e onde as equipes ficam ociosas para alocar melhor os recursos de desenvolvimento e testes, reduzir o tempo de espera e aumentar a produtividade.

Resultados esperados: benefícios concretos de um SDLC otimizado

Os insights obtidos com o Process Mining dos dados do Azure DevOps se traduzem em benefícios significativos e mensuráveis para sua organização. Ao identificar e resolver sistematicamente as ineficiências no ciclo de vida do desenvolvimento de software, você pode alcançar:

  • Menor tempo até o lançamento: acelere a entrega de funcionalidades e produtos para responder mais rapidamente às demandas do mercado e ganhar vantagem competitiva.
  • Redução dos custos de desenvolvimento: minimize o retrabalho, aproveite melhor os recursos e elimine atrasos desnecessários, reduzindo os custos dos projetos de desenvolvimento.
  • Mais qualidade de software: garanta o cumprimento consistente dos controles de qualidade e das boas práticas, reduzindo defeitos, tornando os lançamentos mais estáveis e melhorando a experiência de quem usa o produto.
  • Mais produtividade e satisfação das equipes: elimine gargalos frustrantes e simplifique os fluxos de trabalho para que os times de desenvolvimento trabalhem com mais eficiência e satisfação.
  • Mais Conformidade e preparo para auditorias: obtenha um histórico de auditoria confiável e baseado em dados sobre os processos de desenvolvimento, demonstrando o cumprimento de requisitos regulatórios e padrões internos.
  • Mais previsibilidade: entenda melhor a capacidade e a performance reais do SDLC para planejar projetos com mais segurança e definir cronogramas de lançamento realistas.

Como começar a otimizar o SDLC

Otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software no Azure DevOps com Process Mining é um passo importante rumo à excelência operacional. Aproveitando os dados que você já tem, é possível entender melhor seus processos de desenvolvimento. Essa abordagem vai além de opiniões subjetivas e oferece insights claros e acionáveis para promover melhorias concretas, tornando o SDLC mais ágil, eficiente e confiável. Descubra como transformar os fluxos de trabalho de desenvolvimento e melhorar os resultados das entregas de software.

Ciclo de vida do desenvolvimento de software Ciclo de vida do desenvolvimento de software Processo de desenvolvimento Desenvolvimento ágil DevOps Engenharia de software Desenvolvimento de produtos Operações de TI Garantia da qualidade Gestão de chamados Rastreamento de problemas Rastreamento de bugs Gestão do backlog Planejamento da sprint Itens de trabalho Fluxo de trabalho de desenvolvimento

Problemas e desafios comuns

Identifique os desafios que afetam você

Atrasos em diferentes etapas do ciclo de vida do desenvolvimento de software prolongam o tempo até o lançamento de novas funcionalidades e produtos. Isso reduz a competitividade, desacelera a inovação e pode resultar em perda de receita, dificultando a resposta rápida às demandas do mercado. O ProcessMind analisa o fluxo de ponta a ponta dos itens de desenvolvimento no Azure DevOps, identificando com precisão onde os itens de trabalho se acumulam e quais atividades causam atrasos. A solução revela a duração real de cada etapa e destaca os desvios em relação aos prazos planejados, permitindo implementar melhorias direcionadas para acelerar o SDLC.

Os itens de trabalho costumam ficar parados em etapas específicas, como revisão de código, testes de QA ou UAT. Isso cria filas grandes e desacelera todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Esses gargalos tornam os cronogramas de lançamento imprevisíveis e frustram as equipes de desenvolvimento, causando atrasos e aumentando a pressão. O ProcessMind visualiza o fluxo dos itens de desenvolvimento no Azure DevOps e mostra exatamente onde o trabalho está parado e por quê. A solução identifica pontos de bloqueio, limitações de recursos e transferências ineficientes entre equipes, ajudando você a realocar recursos ou ajustar processos para manter o trabalho avançando.

Os itens de desenvolvimento muitas vezes voltam de uma etapa para outra, como entre desenvolvimento e QA, por causa de defeitos encontrados tarde no ciclo ou de requisitos incompletos. Esse retrabalho aumenta os custos de desenvolvimento, prolonga os prazos e reduz a satisfação das equipes, indicando problemas de controle de qualidade ou comunicação. O ProcessMind mapeia os caminhos reais percorridos por cada item de desenvolvimento no Azure DevOps, revelando ciclos recorrentes de novos testes e identificando as causas do retrabalho. Ao analisar sequências de atividades e atributos, a solução mostra onde os controles de qualidade estão falhando ou onde faltam requisitos claros, permitindo melhorar a qualidade de forma proativa.

Às vezes, controles de qualidade padrão, como revisões de código obrigatórias ou etapas específicas de teste, são ignorados ou realizados de forma inadequada. Isso aumenta os riscos de Conformidade e reduz a qualidade do software. O cumprimento inconsistente desses controles pode fazer com que defeitos críticos cheguem à produção, aumentando as vulnerabilidades de segurança e os custos de correção. O ProcessMind detecta automaticamente desvios do processo definido para o ciclo de vida do desenvolvimento de software no Azure DevOps, destacando casos em que atividades obrigatórias, como revisões de código ou etapas específicas de teste, foram ignoradas ou concluídas parcialmente. A solução fornece evidências auditáveis de descumprimento para ajudar você a aplicar os padrões do processo e reduzir riscos.

É difícil ter uma visão clara e objetiva do processo real do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Muitas vezes, a análise depende de relatos isolados, e não de dados. Essa falta de transparência oculta ineficiências, dificulta a identificação de boas práticas e impede decisões baseadas em dados para melhorar o processo. O ProcessMind visualiza cada etapa e caminho percorrido pelos itens de desenvolvimento no Azure DevOps, criando um mapa do processo atual baseado em dados. A solução revela todas as variações, os caminhos mais comuns e os desvios em relação ao fluxo ideal, oferecendo uma visão clara das operações do SDLC.

Desenvolvedores e profissionais de testes podem ter cargas de trabalho desiguais, com algumas equipes ou pessoas constantemente sobrecarregadas enquanto outras ficam ociosas. Esse desequilíbrio causa esgotamento, reduz a produtividade e atrasa o ciclo de vida do desenvolvimento de software, pois recursos essenciais se tornam gargalos. O ProcessMind analisa a vazão e a distribuição da carga de trabalho dos recursos atribuídos no Azure DevOps, identificando onde o trabalho se acumula e quais recursos estão constantemente sobrecarregados ou subutilizados. Esse insight ajuda a equilibrar melhor a alocação de recursos e a eficiência das equipes em todo o SDLC.

Há atrasos significativos quando os itens de trabalho passam de uma equipe ou etapa para outra, por exemplo, do desenvolvimento para QA ou de QA para UAT. Essas transferências ineficientes geram tempo ocioso, prolongam o tempo de ciclo e muitas vezes são causadas por responsabilidades pouco claras ou falhas de comunicação no ciclo de vida do desenvolvimento de software. O ProcessMind mede com precisão o tempo entre a conclusão de uma atividade e o início da seguinte no Azure DevOps, destacando atrasos específicos nas transferências entre equipes. Ao mapear essas transições, a solução revela onde falhas de comunicação ou lacunas nos procedimentos causam esperas desnecessárias, ajudando a simplificar o SDLC.

O processo documentado ou planejado para o ciclo de vida do desenvolvimento de software muitas vezes difere bastante da forma como o trabalho é realizado. Isso causa confusão, problemas de Conformidade e performance abaixo do esperado. Essa diferença dificulta a aplicação de padrões e a previsão precisa dos prazos de lançamento, prejudicando a governança do processo. O ProcessMind compara os modelos ideais do SDLC com os caminhos reais de execução identificados nos dados de eventos do Azure DevOps, destacando todos os desvios e sua frequência. A solução quantifica o impacto dessas diferenças para ajudar você a alinhar o processo planejado à realidade e melhorar o controle operacional.

Às vezes, itens de desenvolvimento de alta prioridade são esquecidos ou atrasados em favor de tarefas menos prioritárias. Isso pode comprometer objetivos estratégicos e deixar os clientes insatisfeitos. Essa priorização inadequada reduz o valor gerado para o negócio e pode prejudicar prazos críticos dos projetos no ciclo de vida do desenvolvimento de software. O ProcessMind acompanha a evolução dos itens de desenvolvimento de acordo com a prioridade definida no Azure DevOps e identifica casos em que itens de baixa prioridade são concluídos antes dos de alta prioridade. A solução ajuda a entender por que esses desvios acontecem e a alinhar melhor os esforços de desenvolvimento aos objetivos estratégicos do negócio.

As organizações têm dificuldade para avaliar com segurança quando uma versão de software está realmente pronta para produção. Isso costuma acontecer por causa de informações fragmentadas e critérios de conclusão pouco claros ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Essa incerteza provoca atrasos de última hora, implantações apressadas e mais riscos de problemas após o lançamento. O ProcessMind oferece uma visão abrangente das atividades realizadas no Azure DevOps até a implantação, incluindo a conclusão dos testes e as aprovações, e calcula uma pontuação de prontidão baseada em dados para cada versão candidata. A solução destaca etapas ignoradas e problemas pendentes, contribuindo para uma chegada à produção mais tranquila e previsível.

Os itens de desenvolvimento costumam ficar parados aguardando aprovações, como a aprovação dos testes de aceitação do usuário ou a autorização final para o lançamento. Isso causa atrasos significativos no ciclo de vida do desenvolvimento de software. A espera prolongada aumenta o tempo total de ciclo e afeta o prazo de lançamento, indicando possíveis gargalos nas decisões. O ProcessMind analisa o tempo entre atividades como "Testes de aceitação do usuário concluídos" e "Testes de aceitação do usuário aprovados" no Azure DevOps, identificando ineficiências no processo de aprovação. A solução mostra quais partes interessadas ou etapas causam atrasos, permitindo reformular o processo de forma direcionada e agilizar as decisões.

Itens de desenvolvimento do mesmo tipo podem percorrer caminhos muito diferentes no ciclo de vida do desenvolvimento de software. Isso gera qualidade inconsistente, prazos imprevisíveis e mais custos de treinamento. A falta de padronização dificulta a expansão das operações e a obtenção de resultados consistentes entre projetos. O ProcessMind identifica e visualiza automaticamente todas as variantes existentes do processo para os itens de desenvolvimento no Azure DevOps, mostrando os caminhos mais comuns e os menos eficientes. A solução quantifica o impacto das variações para ajudar você a padronizar os fluxos de trabalho e disseminar boas práticas em todo o SDLC.

Objetivos típicos

Defina como é o sucesso

Reduzir o tempo entre o levantamento inicial dos requisitos e a implantação final em produção afeta diretamente a capacidade de resposta ao mercado e a vantagem competitiva. Alcançar esse objetivo significa entregar funcionalidades mais rapidamente e permitir que o negócio se adapte às mudanças nas necessidades dos clientes e nas demandas do mercado, aumentando a satisfação dos clientes e a receita. O ProcessMind identifica as etapas e os caminhos exatos que causam atrasos no ciclo de vida do desenvolvimento de software. Ao visualizar o fluxo real dos itens de desenvolvimento, você pode identificar oportunidades de otimização, como executar tarefas em paralelo ou reduzir filas, e medir o impacto das mudanças no tempo de ciclo, buscando uma redução de 20%.

Os gargalos no fluxo de trabalho de desenvolvimento causam atrasos dispendiosos, sobrecarregam os recursos e frustram as equipes. Eliminar esses pontos críticos ajuda a manter um fluxo de itens de trabalho mais contínuo e previsível, evita o acúmulo de tarefas e melhora a satisfação e a produtividade das equipes. Isso contribui diretamente para concluir os projetos mais rápido. O ProcessMind visualiza o processo de ponta a ponta no Azure DevOps e destaca exatamente onde os itens de trabalho se acumulam ou passam tempo demais. Ao analisar o fluxo dos itens de desenvolvimento, você identifica atividades ou recursos constantemente sobrecarregados e pode implementar ações direcionadas para remover esses obstáculos.

Ciclos frequentes de retrabalho e novos testes aumentam significativamente os custos de desenvolvimento e prolongam os prazos. Reduzir esses casos melhora a qualidade do software, evita o desperdício de recursos e aumenta a eficiência das equipes, permitindo que desenvolvedores e profissionais de testes se concentrem em novas funcionalidades, em vez de correções repetitivas. O ProcessMind revela ciclos recorrentes e caminhos inesperados no ciclo de vida do desenvolvimento de software, indicando onde o retrabalho é frequente. Ao acompanhar o percurso dos itens de desenvolvimento, você identifica padrões e causas do retrabalho e mede a redução dessas atividades após implementar melhorias de qualidade ou mudanças no processo, buscando uma redução de 15%.

O descumprimento dos controles de qualidade estabelecidos pode levar ao lançamento de software abaixo do padrão, causando insatisfação dos clientes, vulnerabilidades de segurança e possíveis multas regulatórias. Garantir o cumprimento consistente desses controles eleva os padrões de qualidade, fortalece a reputação da marca e reduz os problemas após o lançamento. O ProcessMind mostra se os controles de qualidade essenciais, como revisões de código ou etapas específicas de teste, estão sendo cumpridos antes de um item de desenvolvimento avançar. A solução permite identificar desvios do fluxo de processo esperado e medir a taxa de cumprimento, ajudando você a alcançar pelo menos 95% de Conformidade no Azure DevOps.

O uso ineficiente dos recursos sobrecarrega as equipes, atrasa os projetos e aumenta os custos operacionais. Otimizar a alocação dos recursos de desenvolvimento ajuda a distribuir as responsabilidades de forma eficaz, aumentando a produtividade e evitando o esgotamento. Também reduz o tempo que os projetos passam aguardando recursos disponíveis. O ProcessMind mostra como os itens de desenvolvimento passam entre diferentes desenvolvedores e profissionais de testes responsáveis, destacando recursos sobrecarregados ou subutilizados ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Esse insight ajuda você a equilibrar as cargas de trabalho, redistribuir tarefas e direcionar profissionais qualificados às atividades críticas do caminho do processo.

Transferências lentas entre etapas de desenvolvimento, como do desenvolvimento para os testes, geram tempo ocioso e atrasos significativos no cronograma geral do projeto. Acelerar essas transições mantém o trabalho avançando com eficiência, reduz as esperas e agiliza a chegada de funcionalidades e produtos ao mercado. O ProcessMind acompanha com precisão o tempo que os itens de desenvolvimento passam aguardando entre etapas distintas no Azure DevOps. A solução mostra onde as transferências estão demorando e ajuda você a identificar as causas, como falhas de comunicação ou dependências entre processos, para implementar melhorias direcionadas e acelerar as transições em 25%.

Diferenças entre o processo planejado e sua execução real podem causar ineficiências, riscos de Conformidade e resultados imprevisíveis. Alinhar o fluxo de trabalho real ao desenho previsto ajuda a aplicar boas práticas de forma consistente, melhora a adesão ao processo e permite previsões e gerenciamento de projetos mais precisos. O ProcessMind identifica automaticamente os caminhos reais percorridos pelos itens de desenvolvimento no Azure DevOps. Ao comparar os modelos identificados com os processos documentados ou ideais do ciclo de vida do desenvolvimento de software, você consegue localizar os desvios com precisão e reforçar o cumprimento dos procedimentos operacionais padrão.

A priorização incorreta dos itens de trabalho pode atrasar a entrega de funcionalidades essenciais e desperdiçar esforços com tarefas menos importantes. Melhorar a priorização garante que o trabalho de maior impacto seja feito primeiro, alinhando os esforços de desenvolvimento aos objetivos estratégicos do negócio e maximizando o valor gerado. O ProcessMind analisa o fluxo e o tempo de conclusão dos itens de desenvolvimento de acordo com sua prioridade ou tipo no Azure DevOps. Ao relacionar os níveis de prioridade aos tempos reais de processamento e aos gargalos, você verifica se os itens de alta prioridade estão avançando mais rápido e pode ajustar os critérios de priorização.

A falta de previsibilidade sobre a prontidão para lançamento gera incerteza para as partes interessadas e pode comprometer os planos de chegada ao mercado. Mais previsibilidade significa saber com mais clareza quando o software estará pronto para implantação, facilitando o planejamento das equipes de marketing, vendas e suporte e reduzindo a correria e os riscos de última hora. O ProcessMind acompanha os itens de desenvolvimento em todas as etapas até a implantação e oferece insights atualizados sobre as taxas de conclusão e possíveis atrasos. Ao entender a duração típica das etapas e os fatores que afetam a prontidão no pipeline do Azure DevOps, você consegue prever os prazos de lançamento com mais precisão.

A espera prolongada por aprovações importantes, seja de design, código ou implantação, pode causar grandes atrasos no ciclo de vida do desenvolvimento de software. Simplificar as aprovações agiliza o fluxo de trabalho, mantém os projetos no prazo e evita que os itens de desenvolvimento fiquem parados sem necessidade. O ProcessMind identifica etapas específicas de aprovação nos fluxos de trabalho do Azure DevOps e calcula o tempo de espera de cada uma. Ao analisar esses tempos para os itens de desenvolvimento, você localiza ciclos de aprovação ineficientes ou aprovadores sobrecarregados e implementa melhorias direcionadas para reduzir a espera em 30%.

A execução inconsistente do processo de desenvolvimento entre equipes ou projetos gera diferenças de qualidade, resultados imprevisíveis e dificuldade para ampliar a adoção de boas práticas. Padronizar a execução ajuda a manter um nível consistente de qualidade e eficiência, facilita a integração de novas pessoas à equipe e melhora o gerenciamento de projetos complexos. O ProcessMind visualiza os caminhos reais percorridos pelos itens de desenvolvimento em diferentes equipes ou projetos no Azure DevOps. Assim, você compara os padrões de execução, identifica desvios dos procedimentos padrão e encontra boas práticas que podem ser replicadas para garantir uma execução consistente do processo.

O caminho de melhoria em 6 etapas para o ciclo de vida do desenvolvimento de software

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O que fazer

Obtenha o Template do Excel criado para analisar o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Ele organiza os dados no formato adequado para uma análise eficiente com Process Mining.

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Por que isso importa

Um Template padronizado mantém os dados consistentes e prepara os dados do Azure DevOps para uma análise precisa, ajudando você a identificar ineficiências ocultas.

Resultado esperado

Um Template claro e estruturado do Excel, pronto para receber os dados do ciclo de vida do desenvolvimento de software no Azure DevOps.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Identifique gargalos ocultos no ciclo de vida do desenvolvimento de software no Azure DevOps

O ProcessMind mostra como o ciclo de vida do desenvolvimento de software realmente funciona, revelando ineficiências e gargalos no fluxo de trabalho. Veja exatamente onde ocorrem os atrasos e como simplificar o processo de desenvolvimento para lançar versões com mais rapidez e qualidade.
  • Visualize o ciclo de vida do desenvolvimento de software de ponta a ponta no Azure DevOps
  • Identifique gargalos e ciclos de retrabalho com precisão
  • Otimize os ciclos de lançamento e as transferências entre equipes
  • Garanta a conformidade e melhore a qualidade do software
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS TÍPICOS

O que as organizações alcançam no SDLC

Nossa análise do ciclo de vida de desenvolvimento de software, com dados do Azure DevOps, revela insights importantes sobre gargalos e ineficiências. Esses insights ajudam a gerar melhorias mensuráveis na velocidade de desenvolvimento, na qualidade e na colaboração entre equipes.

0 %
Ciclos mais rápidos

Redução média do tempo de ponta a ponta

Ao identificar e eliminar atrasos entre a criação e a implantação, as organizações podem acelerar significativamente a entrega de software.
0 %
Menos retrabalho

Redução das retomadas de etapas já concluídas

O Process Mining identifica as causas raiz do retrabalho, como requisitos incompletos ou testes insuficientes, contribuindo para versões de maior qualidade.
0 %
Mais Conformidade

Cumprimento dos critérios de qualidade obrigatórios

Tenha visibilidade clara das verificações de qualidade e aprovações ignoradas para garantir que todos os itens de desenvolvimento atendam aos padrões exigidos antes do lançamento.
0 %
Transferências de trabalho mais ágeis

Redução do tempo ocioso entre etapas

Identifique e elimine atrasos entre as etapas de desenvolvimento, teste e implantação para acelerar significativamente o processo de lançamento como um todo.
0 %
Resolução de gargalos

Redução do tempo de atividades específicas

Identifique e otimize as atividades específicas que causam atrasos com frequência, melhorando o uso dos recursos e a capacidade de entrega em todo o SDLC.
0 %
Lançamentos previsíveis

Mais consistência nos prazos de implantação

Ao entender as variações no processo de lançamento, as organizações podem prever os prazos de implantação com mais precisão e aumentar a confiança das partes interessadas.

Os resultados variam conforme a complexidade do processo, a dinâmica da equipe e a qualidade dos dados. Estes números representam melhorias típicas observadas em implementações voltadas ao ciclo de vida de desenvolvimento de software.

Dados recomendados

Comece pelos atributos e atividades mais importantes e amplie a análise conforme necessário.
Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

Atributos

Principais dados a coletar para análise

Identificador exclusivo de uma unidade de trabalho, como uma funcionalidade, um bug ou uma história de usuário. Ele funciona como identificador do caso no processo.

Por que isso importa

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

Nome do evento ou da tarefa específica que ocorreu em determinado momento do ciclo de vida de desenvolvimento de um item de trabalho.

Por que isso importa

Define as etapas do processo, forma a base do mapa do processo e permite analisar o fluxo de trabalho, os gargalos e os desvios.

Data e hora exatas em que uma atividade ou um evento específico ocorreu para um item de desenvolvimento.

Por que isso importa

Este registro de data e hora estabelece a ordem cronológica dos eventos, essencial para calcular todos os KPIs de duração e entender o fluxo do processo e seus gargalos.

Data e hora em que uma atividade foi concluída. Esse dado é usado para calcular o tempo de processamento da atividade.

Por que isso importa

Permite calcular com precisão o tempo de processamento das atividades e o tempo ocioso, algo fundamental para analisar gargalos e melhorar a eficiência.

Usuário ou integrante da equipe a quem o item de desenvolvimento está atribuído no momento.

Por que isso importa

Permite analisar os recursos para entender a distribuição da carga de trabalho, identificar gargalos relacionados a recursos específicos e gerenciar a capacidade da equipe.

Classificação do item de desenvolvimento, como bug, funcionalidade, história de usuário ou tarefa.

Por que isso importa

Permite segmentar a análise do processo e comparar os fluxos de trabalho e a performance de diferentes categorias, como bugs e funcionalidades.

O status atual do item de desenvolvimento no fluxo de trabalho, como Novo, Ativo, Resolvido ou Fechado.

Por que isso importa

Ele indica o status do item de trabalho no ciclo de vida, algo essencial para entender o fluxo do processo e calcular o tempo gasto em cada etapa.

Classificação numérica ou descritiva da importância do item de desenvolvimento em relação aos demais.

Por que isso importa

Ele permite avaliar se o processo acelera o andamento dos itens de alta prioridade, um aspecto fundamental para analisar a eficácia das estratégias de priorização.

Nome da equipe de desenvolvimento responsável pelo item de trabalho.

Por que isso importa

Ele permite comparar diferentes equipes, identificar variações de performance e compartilhar boas práticas na organização.

Indicador booleano que informa se um item de desenvolvimento voltou a uma etapa anterior do ciclo de vida.

Por que isso importa

Ele identifica e quantifica diretamente o retrabalho, ajudando a destacar problemas de qualidade e ineficiências no processo que aumentam o tempo de ciclo.

Atividades

Etapas do processo para acompanhar e otimizar

Esta atividade marca o início do ciclo de vida de desenvolvimento e representa a criação de um novo item de trabalho, como uma história de usuário, um bug ou uma tarefa. O evento é registrado quando um novo registro é salvo no Azure DevOps Boards.

Por que isso importa

Este é o principal evento de início do processo. Ele é essencial para medir o tempo de ciclo de desenvolvimento de ponta a ponta e entender de onde vem o trabalho.

Esta atividade indica que uma pessoa desenvolvedora começou a trabalhar ativamente no item. Ela é identificada quando o estado do item de trabalho muda para 'Active', 'In Progress' ou 'Committed'.

Por que isso importa

Marca o início da fase de desenvolvimento ativo. Analisar o tempo entre 'Created' e 'Development Started' revela quanto tempo os itens ficam na fila do backlog.

Indica que a pessoa desenvolvedora concluiu a codificação inicial e enviou as alterações para revisão por meio de uma pull request. Este evento vincula o item de trabalho a uma alteração de código específica no Azure Repos.

Por que isso importa

Esta é uma transferência importante do desenvolvimento para a revisão de código. Acompanhar esse evento ajuda a medir a duração da codificação e identificar quando o código está pronto para revisão por pares.

Representa a conclusão bem-sucedida de uma revisão de código: a pull request é aprovada e o código é integrado à branch de destino. Este evento é registrado explicitamente no Azure Repos.

Por que isso importa

Marca o fim da fase de revisão de código, que costuma ser um gargalo. Analisar o tempo entre a criação e a conclusão da PR revela a eficiência do ciclo de revisão.

Representa o início da fase formal de testes de garantia da qualidade. Este evento é identificado quando o estado do item de trabalho muda para 'In QA', 'Testing' ou um valor semelhante.

Por que isso importa

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

Esta atividade indica que as partes interessadas da área de negócios aprovaram as alterações após os testes de aceitação do usuário. Em geral, o evento é identificado quando o estado muda de 'In UAT' para 'UAT Approved' ou 'Ready for Release'.

Por que isso importa

Esta é uma etapa crítica de aprovação, que confirma que o item de trabalho atende aos requisitos de negócio e está pronto para implantação em produção.

Marca a implantação bem-sucedida em produção do código associado ao item de trabalho. Este evento é registrado explicitamente nos logs de lançamento do Azure Pipelines.

Por que isso importa

Esta é uma etapa crítica que representa a entrega de valor. Ela marca o ponto final para calcular o lead time e o tempo de ciclo.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining analisa os registros de eventos do Azure DevOps para mostrar o fluxo real do seu ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). Ele ajuda a identificar gargalos, ciclos de retrabalho e desvios dos processos planejados, gerando insights baseados em dados para aumentar a eficiência e reduzir o tempo de ciclo.

Em geral, você precisa de dados de eventos relacionados aos itens de trabalho, como datas de criação, mudanças de estado, usuários atribuídos e data e hora de cada transição. O identificador do caso será o Item de Desenvolvimento, que permite acompanhar toda a trajetória de cada item no SDLC.

Os dados podem ser extraídos pelas APIs e consultas do Azure DevOps ou pelos recursos de relatórios integrados. Em geral, eles são exportados para um arquivo simples, como CSV ou Excel. Depois, esses dados brutos são transformados em um Event Log adequado para ferramentas de Process Mining.

Você pode ter uma visão mais clara dos fluxos de trabalho reais de desenvolvimento, reduzir o tempo de ciclo, diminuir o retrabalho e melhorar a Conformidade com os critérios de qualidade. A análise também ajuda a otimizar a alocação de recursos e a prever com mais precisão quando as versões estarão prontas para lançamento.

Não. O Process Mining é, em grande parte, não invasivo. Ele usa principalmente dados históricos do Azure DevOps, sem interferir nas operações em andamento nem exigir mudanças nos processos de desenvolvimento durante a análise.

Ter conhecimentos básicos sobre as estruturas de dados e as APIs do Azure DevOps ajuda na extração dos dados. Familiaridade com a preparação de dados e os fundamentos das ferramentas de Process Mining também contribui para uma análise e interpretação bem-sucedidas.

Os primeiros insights costumam surgir em algumas semanas, dependendo da disponibilidade dos dados e da complexidade do SDLC. Uma análise completa e o desenvolvimento de estratégias de melhoria podem levar mais tempo, geralmente de 4 a 8 semanas.

Sim. O Process Mining mostra os caminhos reais e a duração das etapas dos itens de trabalho, facilitando a identificação de atrasos e gargalos críticos. Com isso, você pode direcionar ações para agilizar as transferências de trabalho e reduzir o tempo de espera.

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