> การปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง > วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ > Azure DevOps

ปรับปรุงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณ

คู่มือ 6 ขั้นตอนเพื่อปรับปรุง SDLC ใน Azure DevOps.
ปรับปรุงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณ
วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์
Azure DevOps

เลือกกระบวนการ

เลือกกระบวนการเพื่อทำงานต่อในพื้นที่ทำงานที่เชื่อมต่อไว้.

กระบวนการที่ใช้ได้
กระบวนการทั่วไป 1 Order to Cash - การประมวลผลใบสั่งขาย 8 Record to Report การปิดงวด และการกระทบยอด 7 Record to Report สำหรับรายการสมุดรายวัน 7 กระบวนการจัดการการคืนสินค้าและคืนเงิน 7 กระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ 8 กระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: ใบสั่งซื้อ 8 กระบวนการตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนถึงรับชำระเงิน: การเรียกเก็บเงินและการออกใบแจ้งหนี้ 8 กระบวนการรับลูกค้าใหม่ KYC 6 การจัดการการขนส่ง 6 การจัดการการเปลี่ยนแปลง 6 การจัดการคลังสินค้า 6 การจัดการค่าใช้จ่าย 6 การจัดการคำขอบริการ 7 การจัดการคุณภาพ 6 การจัดการปัญหา 6 การจัดการวงจรรายได้ 6 การจัดการสัญญา 6 การจัดการสินค้าคงคลัง 7 การจัดการสินเชื่อและการติดตามหนี้ 7 การจัดการสินไหม 6 การจัดการห่วงโซ่อุปทาน 7 การจัดการเหตุขัดข้อง 6 การบริหารตำแหน่งงานตั้งแต่รับเข้าทำงานจนเกษียณ 4 การบำรุงรักษาสินทรัพย์ 6 การปฐมนิเทศพนักงานใหม่ 6 การประมวลผลการชำระเงิน 7 การประมวลผลการชำระเงินเจ้าหนี้ 7 การประมวลผลเงินเดือน 7 การประมวลผลใบแจ้งหนี้เจ้าหนี้การค้า 7 การเริ่มต้นสินเชื่อ 6 การวางแผนการผลิต 6 การสรรหาและการได้มาซึ่งบุคลากร 6 งานบริการลูกค้า 7 จัดซื้อจนถึงชำระเงิน: ใบขอซื้อ 8 ตั้งแต่ลูกค้าเป้าหมายจนถึงการรับชำระเงิน 7 ลูกหนี้การค้า 7 วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ 6 วงจรชีวิตพนักงาน ตั้งแต่รับเข้าทำงานจนถึงเกษียณ 8 เส้นทางการดูแลผู้ป่วย 6
ระบบที่ใช้ได้
ความท้าทาย(12)เป้าหมาย(11)6 ขั้นตอนดูตัวอย่างผลลัพธ์ข้อมูลคำถามที่พบบ่อย(5)

ปรับปรุงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ใน Azure DevOps

แพลตฟอร์มของเราช่วยให้คุณเห็นความล่าช้าและคอขวดที่ซ่อนอยู่ในเวิร์กโฟลว์ เมื่อระบุจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพได้ชัดเจน คุณก็จะรู้ว่าควรปรับปรุงส่วนใด ช่วยให้การปฏิบัติการราบรื่นขึ้น ออกเวอร์ชันได้เร็วขึ้น และยกระดับคุณภาพตลอดกระบวนการ.

ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูลที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า แล้วจัดการความท้าทายที่พบบ่อยเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ ทำตามแผนปรับปรุง 6 ขั้นตอน และดูคู่มือเทมเพลตข้อมูลเพื่อยกระดับการปฏิบัติการของคุณ.

แสดงคำอธิบายโดยละเอียด

ทำไมจึงควรปรับปรุงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์?

วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ หรือ SDLC เป็นหัวใจสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ แต่หลายธุรกิจกลับพบว่า SDLC เป็นคอขวดมากกว่าจะช่วยให้งานเดินหน้าได้อย่างราบรื่น ความล่าช้าในการส่งมอบฟีเจอร์ ค่าใช้จ่ายที่บานปลายโดยไม่คาดคิด และคุณภาพซอฟต์แวร์ที่ลดลง ล้วนเป็นสัญญาณของกระบวนการพัฒนาที่ไม่มีประสิทธิภาพ ปัญหาเหล่านี้ไม่ได้กระทบแค่กำหนดการโครงการ แต่ยังส่งผลโดยตรงต่อความสามารถในการแข่งขัน ความพึงพอใจของลูกค้า และรายได้โดยรวม

ในโลกดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การส่งมอบซอฟต์แวร์คุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็วและสม่ำเสมอเป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง หากทีมพัฒนาของคุณทำงานบน Azure DevOps แล้วติดขัด ไม่ว่าจะเป็นช่วงวางแผน เขียนโค้ด ทดสอบ หรือนำขึ้นใช้งาน ผลกระทบที่สะสมอาจมีนัยสำคัญ การอนุมัติที่ล่าช้า งานที่ตกหล่น หรือการแก้ไขงานที่ไม่คาดคิด ล้วนเพิ่มทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย และลดผลตอบแทนจากการลงทุนด้านบุคลากรและเครื่องมืออย่าง Azure DevOps การทำความเข้าใจและแก้ไขจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพซึ่งฝังอยู่ใน SDLC จึงไม่ใช่เรื่องที่ทำเมื่อสะดวกอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์เพื่อสร้างคุณค่าทางธุรกิจและรักษาความสามารถในการแข่งขัน

process mining ช่วยวิเคราะห์ SDLC บน Azure DevOps ได้อย่างไร

เครื่องมือจัดการโครงการและแดชบอร์ดแบบเดิมใน Azure DevOps ให้ข้อมูลที่มีประโยชน์ แต่บ่อยครั้งก็แสดงภาพ SDLC ได้เพียงบางส่วน process mining ช่วยให้เห็นภาพที่ต่างออกไป โดยนำข้อมูลเหตุการณ์ที่บันทึกไว้ในระบบ Azure DevOps ตั้งแต่การสร้างรายการงานไปจนถึงการนำขึ้นใช้งาน มาสร้างภาพกระบวนการพัฒนาจริงตั้งแต่ต้นจนจบ แทนการอาศัยรายงานความคืบหน้าหรือการวิเคราะห์ด้วยตนเอง

process mining จะติดตามแต่ละ Development Item เป็นกรณีเฉพาะ และสร้างลำดับขั้นตอนกับการเปลี่ยนผ่านที่เกิดขึ้นจริงขึ้นมาใหม่อย่างละเอียด คุณจึงเห็นเส้นทางที่ฟีเจอร์ใช้จริง พร้อมค้นพบความล่าช้าที่ซ่อนอยู่ การวนกลับไปแก้งานที่ไม่คาดคิด และการเบี่ยงเบนจากข้อกำหนดที่รายงานทั่วไปมองไม่เห็น คุณจะเห็นระยะเวลาของแต่ละขั้นตอน เวลาที่ใช้ส่งต่องานระหว่างทีม และจุดที่ Development Item มักติดค้างได้อย่างชัดเจน เมื่อมีข้อมูลเชิงลึกระดับนี้ คุณจะตัดสินใจปรับปรุงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์โดยอิงข้อมูล แทนการคาดเดา

จุดสำคัญที่ควรปรับปรุงจากการทำ process mining กับ SDLC

เมื่อนำ process mining มาใช้กับข้อมูล Azure DevOps คุณจะเห็นจุดสำคัญที่ควรปรับปรุงในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ดังนี้

  • ระบุคอขวดได้ตรงจุด: ค้นหากิจกรรมหรือขั้นตอนอนุมัติที่ทำให้งานล่าช้าเป็นประจำ เช่น "ตรวจสอบโค้ดแล้ว" หรือ "เริ่มทดสอบ QA แล้ว" พร้อมดูว่ารายการพัฒนาค้างสะสมอยู่ตรงไหนจนทำให้งานไม่ไหลลื่น
  • ลดระยะเวลาตั้งแต่เริ่มจนจบ: ดูเวลาจริงที่ใช้ในแต่ละช่วง ตั้งแต่ "รวบรวมข้อกำหนดแล้ว" จนถึง "นำขึ้นระบบจริงแล้ว" วิเคราะห์ความแตกต่างของระยะเวลาตามประเภทโครงการ ทีม หรือประเภท Development Item แล้วปรับปรุงในจุดที่เหมาะสมเพื่อเร่งการส่งมอบ
  • ยกระดับการตรวจสอบคุณภาพ: ตรวจสอบว่ามีการทำตามจุดตรวจคุณภาพที่สำคัญหรือไม่ เช่น "ทดสอบหน่วยแล้ว" หรือ "อนุมัติการทดสอบการยอมรับของผู้ใช้แล้ว" ค้นหาขั้นตอนที่ถูกข้าม ทำอย่างเร่งรีบ หรือทำผิดลำดับ ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาด้านคุณภาพในภายหลัง
  • ทำให้การส่งต่องานคล่องตัวขึ้น: ตรวจสอบเวลาระหว่างกิจกรรมที่ทำโดยคนละทีมหรือคนละคน เช่น ช่วงระหว่าง "เริ่มพัฒนาแล้ว" กับ "ตรวจสอบโค้ดแล้ว" หรือระหว่าง "ทดสอบ QA เสร็จแล้ว" กับ "เตรียมพร้อมสำหรับการเผยแพร่แล้ว" การปรับปรุงการส่งต่องานช่วยให้งานเดินหน้าได้ดีขึ้นอย่างมาก
  • ค้นหาการแก้งานซ้ำและการเบี่ยงเบน: ดูเส้นทางที่เกิดการแก้งานซ้ำบ่อย เช่น Development Item ที่ย้อนกลับไปขั้นตอนก่อนหน้าหลังจาก "เริ่มทดสอบ QA แล้ว" ค้นหาสาเหตุของการเบี่ยงเบน เช่น ข้อกำหนดไม่ครบหรือการทดสอบเบื้องต้นไม่เพียงพอ เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดซ้ำ
  • จัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสม: เมื่อทราบว่างานสะสมตรงไหนและทีมมีช่วงว่างเมื่อใด คุณจะจัดสรรทรัพยากรด้านการพัฒนาและการทดสอบได้ดีขึ้น ลดเวลารอและเพิ่มผลิตภาพ

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: ประโยชน์ที่วัดผลได้จากการปรับปรุง SDLC

ข้อมูลเชิงลึกจากการทำ process mining กับข้อมูล Azure DevOps ช่วยให้องค์กรเห็นประโยชน์ที่สำคัญและวัดผลได้ เมื่อค้นหาและแก้ไขจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบ คุณจะสามารถ:

  • นำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น: เร่งส่งมอบฟีเจอร์และผลิตภัณฑ์ใหม่ เพื่อให้ตอบสนองความต้องการของตลาดได้ไวขึ้นและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
  • ลดต้นทุนการพัฒนา: ลดการแก้งานซ้ำ ใช้ทรัพยากรให้เหมาะสม และตัดความล่าช้าที่ไม่จำเป็น ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในโครงการพัฒนาได้อย่างมีนัยสำคัญ
  • ยกระดับคุณภาพซอฟต์แวร์: ทำตามจุดตรวจคุณภาพและแนวทางปฏิบัติที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ส่งผลให้ข้อบกพร่องลดลง การเผยแพร่มีเสถียรภาพขึ้น และผู้ใช้ปลายทางได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น
  • เพิ่มผลิตภาพและขวัญกำลังใจของทีม: แก้คอขวดที่สร้างความหงุดหงิดและทำให้เวิร์กโฟลว์คล่องตัวขึ้น เพื่อให้ทีมพัฒนาทำงานได้มีประสิทธิภาพและพึงพอใจกับงานมากขึ้น
  • เพิ่มความพร้อมด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการตรวจสอบ: มีหลักฐานการตรวจสอบกระบวนการพัฒนาที่อ้างอิงข้อมูลได้ แสดงให้เห็นว่าปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายและมาตรฐานภายใน
  • คาดการณ์ได้แม่นยำขึ้น: เข้าใจขีดความสามารถและประสิทธิภาพจริงของ SDLC ได้ดีขึ้น ช่วยวางแผนโครงการและกำหนดวันเผยแพร่ที่เป็นไปได้มากขึ้น

เริ่มต้นปรับปรุง SDLC

การใช้ process mining เพื่อปรับปรุงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์บน Azure DevOps เป็นก้าวสำคัญสู่การปฏิบัติการที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น คุณสามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการพัฒนาได้ลึกซึ้งขึ้น วิธีนี้ช่วยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและนำไปปรับปรุงได้จริง แทนการพึ่งพาความคิดเห็นส่วนบุคคล ทำให้ SDLC คล่องตัว มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้มากขึ้น ดูว่าคุณจะปรับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาและยกระดับผลลัพธ์การส่งมอบซอฟต์แวร์ได้อย่างไร.

วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ SDLC กระบวนการพัฒนา การพัฒนาแบบ Agile DevOps วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การปฏิบัติการด้าน IT การประกันคุณภาพ ระบบจัดการทิกเก็ต การติดตามปัญหา การติดตามข้อบกพร่อง การจัดการงานค้าง การวางแผน Sprint รายการงาน เวิร์กโฟลว์การพัฒนา

ปัญหาและความท้าทายที่พบบ่อย

ระบุความท้าทายที่ส่งผลต่อคุณ

ความล่าช้าในหลายขั้นตอนของวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ทำให้ฟีเจอร์และผลิตภัณฑ์ใหม่ออกสู่ตลาดช้าลง ส่งผลต่อความสามารถในการแข่งขัน ชะลอการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ และอาจทำให้เสียโอกาสสร้างรายได้ จึงตอบสนองความต้องการของตลาดได้ยากProcessMind วิเคราะห์การไหลของ Development Item ตั้งแต่ต้นจนจบบน Azure DevOps เพื่อระบุจุดที่รายการงานสะสมและกิจกรรมที่ทำให้เกิดความล่าช้าได้อย่างแม่นยำ ระบบแสดงระยะเวลาจริงของแต่ละขั้นตอนและจุดที่ไม่เป็นไปตามกำหนดการ ช่วยให้คุณปรับปรุงได้ตรงจุดและเร่ง SDLC ให้เร็วขึ้น.

รายการงานมักติดค้างในบางขั้นตอน เช่น การตรวจสอบโค้ด การทดสอบ QA หรือ UAT ทำให้เกิดงานค้างจำนวนมากและชะลอวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด คอขวดเหล่านี้ทำให้กำหนดการเผยแพร่คาดเดาได้ยาก สร้างความกดดันให้ทีมพัฒนา และอาจทำให้ส่งงานไม่ทันกำหนดProcessMind แสดงการไหลของ Development Item บน Azure DevOps พร้อมระบุจุดที่งานหยุดชะงักและสาเหตุได้อย่างชัดเจน ระบบช่วยค้นหาจุดติดขัด ข้อจำกัดด้านทรัพยากร หรือการส่งต่องานระหว่างทีมที่ไม่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้คุณจัดสรรทรัพยากรใหม่หรือปรับกระบวนการให้งานเดินหน้าได้ราบรื่นขึ้น.

Development Item มักย้อนกลับไปมาระหว่างขั้นตอน เช่น การพัฒนาและ QA เพราะพบข้อบกพร่องในช่วงท้ายหรือข้อกำหนดไม่ครบ การแก้ไขงานซ้ำทำให้ต้นทุนการพัฒนาสูงขึ้น ยืดกำหนดเวลา และบั่นทอนขวัญกำลังใจของทีม ซึ่งอาจสะท้อนปัญหาด้านการควบคุมคุณภาพหรือการสื่อสารProcessMind แสดงเส้นทางจริงของ Development Item แต่ละรายการบน Azure DevOps เพื่อค้นหาการวนกลับไปทดสอบซ้ำและหาสาเหตุของการแก้ไขงานซ้ำ เมื่อวิเคราะห์ลำดับกิจกรรมและคุณลักษณะ ระบบจะชี้ให้เห็นว่าขั้นตอนตรวจสอบคุณภาพมีจุดใดที่ไม่ทำงานตามเป้าหมาย หรือข้อกำหนดยังไม่ชัดเจน ช่วยให้คุณปรับปรุงคุณภาพได้ก่อนเกิดปัญหา.

บางครั้งมีการข้ามขั้นตอนตรวจสอบคุณภาพมาตรฐาน เช่น การตรวจสอบโค้ดที่ต้องทำ หรือขั้นตอนทดสอบเฉพาะ หรือดำเนินการไม่เพียงพอ ซึ่งเสี่ยงต่อการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดและทำให้คุณภาพซอฟต์แวร์ลดลง หากละเลยขั้นตอนเหล่านี้ ข้อบกพร่องสำคัญอาจหลุดไปถึงระบบจริง เพิ่มช่องโหว่ด้านความปลอดภัยและค่าใช้จ่ายในการแก้ไขProcessMind ตรวจจับจุดที่เบี่ยงเบนจากกระบวนการวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่กำหนดไว้ใน Azure DevOps โดยอัตโนมัติ พร้อมชี้ให้เห็นกรณีที่ข้ามหรือทำกิจกรรมบังคับไม่ครบ เช่น การตรวจสอบโค้ดหรือขั้นตอนทดสอบเฉพาะ ระบบแสดงหลักฐานที่ตรวจสอบย้อนหลังได้ ช่วยให้คุณกำหนดมาตรฐานกระบวนการและลดความเสี่ยง.

การมองภาพกระบวนการวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เกิดขึ้นจริงอย่างชัดเจนและเป็นกลางเป็นเรื่องยาก หลายครั้งต้องอาศัยคำบอกเล่ามากกว่าข้อมูล เมื่อขาดความโปร่งใส จุดไม่มีประสิทธิภาพและแนวทางปฏิบัติที่ดีจะถูกซ่อนไว้ ทำให้ตัดสินใจปรับปรุงกระบวนการโดยอิงข้อมูลได้ยากProcessMind แสดงทุกขั้นตอนและเส้นทางที่ Development Item ผ่านบน Azure DevOps เพื่อสร้างแผนที่กระบวนการปัจจุบันจากข้อมูล ระบบเผยให้เห็นรูปแบบต่างๆ เส้นทางที่พบบ่อย และจุดที่เบี่ยงเบนจากขั้นตอนที่ควรเป็น ช่วยให้เข้าใจการดำเนินงาน SDLC ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น.

นักพัฒนาและผู้ทดสอบอาจมีภาระงานไม่สมดุล บางทีมมีงานล้นมืออยู่เสมอ ขณะที่บางทีมมีเวลาว่าง ความไม่สมดุลนี้ทำให้เกิดภาวะหมดไฟ ผลิตภาพลดลง และวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ล่าช้า เพราะทรัพยากรสำคัญกลายเป็นคอขวดProcessMind วิเคราะห์ปริมาณงานที่ทำเสร็จและการกระจายภาระงานของทรัพยากรที่ได้รับมอบหมายใน Azure DevOps เพื่อระบุจุดที่งานสะสม รวมถึงทรัพยากรที่มีงานมากหรือน้อยเกินไปอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลนี้ช่วยให้จัดสรรทรัพยากรได้สมดุลขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพของทีมตลอด SDLC.

รายการงานล่าช้าอย่างมากเมื่อต้องเปลี่ยนจากทีมหนึ่งหรือขั้นตอนหนึ่งไปยังอีกทีมหนึ่งหรืออีกขั้นตอนหนึ่ง เช่น จากการพัฒนาไป QA หรือจาก QA ไป UAT การส่งต่องานที่ไม่มีประสิทธิภาพทำให้เกิดเวลาว่าง ยืดระยะเวลาของวงจรงาน และมักเกิดจากความรับผิดชอบไม่ชัดเจนหรือการสื่อสารที่ขาดช่วงในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ProcessMind วัดเวลาตั้งแต่กิจกรรมหนึ่งเสร็จจนถึงเริ่มกิจกรรมถัดไปบน Azure DevOps ได้อย่างแม่นยำ พร้อมชี้จุดล่าช้าในการส่งต่องานระหว่างทีม เมื่อแสดงการเปลี่ยนผ่านเหล่านี้ ระบบจะช่วยค้นหาจุดที่การสื่อสารสะดุดหรือขั้นตอนที่ขาดหายจนเกิดเวลารอโดยไม่จำเป็น เพื่อปรับ SDLC ให้คล่องตัวขึ้น.

กระบวนการวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่บันทึกไว้หรือวางแผนไว้มักแตกต่างจากการทำงานจริงอย่างมาก ทำให้เกิดความสับสน ปัญหาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และผลการดำเนินงานที่ไม่เต็มประสิทธิภาพ ความไม่สอดคล้องนี้ทำให้กำกับดูแลมาตรฐานหรือคาดการณ์กำหนดการเผยแพร่ได้ยากProcessMind เปรียบเทียบแบบจำลอง SDLC ที่ต้องการกับเส้นทางการทำงานจริงที่ได้จากข้อมูลเหตุการณ์ใน Azure DevOps พร้อมชี้จุดเบี่ยงเบนและความถี่ที่เกิดขึ้น ระบบวัดผลกระทบของช่องว่างเหล่านี้ ช่วยให้คุณปรับกระบวนการที่วางแผนไว้ให้สอดคล้องกับความเป็นจริงและควบคุมการปฏิบัติงานได้ดีขึ้น.

บางครั้ง Development Item ที่มีความสำคัญสูงกลับถูกมองข้ามหรือล่าช้า เพราะให้ความสำคัญกับงานที่มีลำดับต่ำกว่า ส่งผลให้พลาดเป้าหมายเชิงกลยุทธ์และลูกค้าไม่พึงพอใจ การจัดลำดับความสำคัญผิดพลาดกระทบต่อคุณค่าทางธุรกิจที่ส่งมอบ และอาจทำให้กำหนดการสำคัญในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์สะดุดProcessMind ติดตามความคืบหน้าของ Development Item ตามระดับความสำคัญใน Azure DevOps และระบุกรณีที่งานลำดับต่ำเสร็จเร็วกว่างานสำคัญ ระบบช่วยค้นหาสาเหตุของความแตกต่างเหล่านี้ เพื่อให้การพัฒนาสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์มากขึ้น.

องค์กรประเมินได้ยากอย่างมั่นใจว่าซอฟต์แวร์พร้อมนำขึ้นใช้งานจริงเมื่อใด เพราะข้อมูลในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์กระจัดกระจายและเกณฑ์การทำงานให้เสร็จไม่ชัดเจน ความไม่แน่นอนนี้ทำให้เกิดความล่าช้าในช่วงท้าย การนำระบบขึ้นใช้งานอย่างเร่งรีบ และความเสี่ยงที่จะเกิดปัญหาหลังเผยแพร่ProcessMind แสดงภาพรวมกิจกรรมทั้งหมดก่อนนำระบบขึ้นใช้งานบน Azure DevOps รวมถึงการทดสอบและการอนุมัติ พร้อมประเมินความพร้อมของซอฟต์แวร์แต่ละรุ่นโดยอิงข้อมูล ระบบชี้ให้เห็นขั้นตอนที่ถูกข้ามหรือปัญหาที่ยังค้างอยู่ ช่วยให้การนำระบบขึ้นใช้งานราบรื่นและคาดการณ์ได้มากขึ้น.

Development Item มักหยุดรอการอนุมัติ เช่น การอนุมัติ User Acceptance Testing หรือการอนุมัติเผยแพร่ ทำให้วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ล่าช้าอย่างมาก เวลารอที่ยาวนานทำให้ระยะเวลารวมของวงจรงานเพิ่มขึ้นและกระทบต่อเวลานำสินค้าออกสู่ตลาด ซึ่งอาจบ่งชี้ว่ากระบวนการตัดสินใจมีคอขวดProcessMind วิเคราะห์ระยะเวลาระหว่างกิจกรรม เช่น "ทดสอบ User Acceptance Testing เสร็จแล้ว" กับ "อนุมัติ User Acceptance Testing แล้ว" บน Azure DevOps เพื่อระบุจุดที่กระบวนการอนุมัติไม่มีประสิทธิภาพ ระบบช่วยค้นหาผู้เกี่ยวข้องหรือขั้นตอนที่ทำให้ล่าช้า เพื่อให้คุณปรับกระบวนการได้ตรงจุดและเร่งการตัดสินใจ.

Development Item ประเภทเดียวกันอาจผ่านเส้นทางที่แตกต่างกันมากมายในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำให้คุณภาพไม่สม่ำเสมอ กำหนดเวลาไม่แน่นอน และมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมเพิ่มขึ้น เมื่อไม่มีมาตรฐานร่วมกัน การขยายการปฏิบัติงานหรือทำให้โครงการต่างๆ ประสบความสำเร็จอย่างสม่ำเสมอก็ทำได้ยากProcessMind ค้นหาและแสดงรูปแบบกระบวนการทั้งหมดของ Development Item บน Azure DevOps โดยอัตโนมัติ พร้อมระบุเส้นทางที่พบบ่อยและเส้นทางที่ไม่มีประสิทธิภาพที่สุด ระบบวัดผลกระทบจากความแตกต่างของกระบวนการ ช่วยให้คุณกำหนดมาตรฐานเวิร์กโฟลว์และส่งเสริมแนวทางปฏิบัติที่ดีตลอด SDLC.

เป้าหมายทั่วไป

กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ

การลดเวลาตั้งแต่รวบรวมข้อกำหนดเบื้องต้นจนถึงนำระบบขึ้นใช้งานจริงช่วยให้ตอบสนองตลาดได้เร็วขึ้นและเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน เป้าหมายนี้ช่วยให้ส่งมอบฟีเจอร์ได้เร็วขึ้น ธุรกิจจึงปรับตัวตามความต้องการของลูกค้าและตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้ทัน เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและรายได้ProcessMind ระบุขั้นตอนและเส้นทางที่ทำให้วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ล่าช้าได้อย่างแม่นยำ เมื่อเห็นการไหลจริงของ Development Item คุณจะระบุจุดที่ควรปรับปรุงได้ เช่น ทำงานบางอย่างควบคู่กันหรือลดงานค้างสะสม พร้อมวัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงต่อระยะเวลาของวงจรงาน โดยตั้งเป้าลดลง 20%.

คอขวดในเวิร์กโฟลว์การพัฒนาทำให้งานล่าช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง เพิ่มภาระให้ทรัพยากรและสร้างความหงุดหงิดให้ทีม การขจัดจุดติดขัดสำคัญช่วยให้รายการงานไหลต่อเนื่องและคาดการณ์ได้มากขึ้น ป้องกันงานสะสม เพิ่มขวัญกำลังใจและผลิตภาพของทีม และช่วยให้โครงการเสร็จเร็วขึ้นProcessMind แสดงกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบบน Azure DevOps พร้อมชี้จุดที่รายการงานสะสมหรือใช้เวลานานเกินไปอย่างชัดเจน เมื่อวิเคราะห์การไหลของ Development Item คุณจะระบุกิจกรรมหรือทรัพยากรที่มีงานล้นมือเป็นประจำ และปรับแก้ได้ตรงจุดเพื่อขจัดอุปสรรคสำคัญเหล่านี้.

วงจรการแก้ไขงานซ้ำและทดสอบซ้ำที่เกิดขึ้นบ่อยทำให้ต้นทุนการพัฒนาสูงขึ้นและกำหนดเวลายืดออกไป การลดปัญหาเหล่านี้ช่วยยกระดับคุณภาพซอฟต์แวร์ ลดการใช้ทรัพยากรโดยเปล่าประโยชน์ และเพิ่มประสิทธิภาพของทีม นักพัฒนาและผู้ทดสอบจึงมีเวลามุ่งพัฒนาฟีเจอร์ใหม่แทนการแก้ไขเรื่องเดิมProcessMind แสดงวงจรที่เกิดซ้ำและเส้นทางที่ไม่คาดคิดใน SDLC ซึ่งบ่งชี้จุดที่ต้องแก้ไขงานซ้ำบ่อยครั้ง เมื่อติดตามเส้นทางของ Development Item คุณจะค้นหารูปแบบและสาเหตุของการทดสอบซ้ำ พร้อมวัดผลว่ากิจกรรมเหล่านี้ลดลงเพียงใดหลังปรับปรุงคุณภาพหรือกระบวนการ โดยตั้งเป้าลดลง 15%.

การไม่ปฏิบัติตามขั้นตอนตรวจสอบคุณภาพที่กำหนดไว้เสี่ยงต่อการเผยแพร่ซอฟต์แวร์ที่ไม่ได้มาตรฐาน ทำให้ลูกค้าไม่พึงพอใจ เกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย และอาจถูกปรับตามข้อกำหนด การปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างสม่ำเสมอช่วยยกระดับมาตรฐานคุณภาพ เสริมความน่าเชื่อถือของแบรนด์ และลดปัญหาหลังเผยแพร่ProcessMind แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ามีการทำขั้นตอนตรวจสอบคุณภาพสำคัญครบหรือไม่ เช่น การตรวจสอบโค้ดหรือขั้นตอนทดสอบเฉพาะ ก่อนที่ Development Item จะไปต่อ ระบบช่วยระบุจุดที่เบี่ยงเบนจากกระบวนการที่กำหนดและวัดอัตราการปฏิบัติตามข้อกำหนด เพื่อมุ่งสู่เป้าหมาย 95% ขึ้นไปบน Azure DevOps.

การใช้ทรัพยากรไม่มีประสิทธิภาพทำให้ทีมมีภาระงานมากเกินไป โครงการล่าช้า และต้นทุนการปฏิบัติงานสูงขึ้น การจัดสรรทรัพยากรด้านการพัฒนาให้เหมาะสมช่วยมอบหมายงานให้บุคลากรได้ตรงกับความต้องการ เพิ่มผลิตภาพและลดภาวะหมดไฟ อีกทั้งลดเวลาที่โครงการต้องรอทรัพยากรพร้อมใช้งานProcessMind แสดงให้เห็นว่า Development Item เปลี่ยนมือระหว่างนักพัฒนาและผู้ทดสอบที่ได้รับมอบหมายอย่างไร พร้อมชี้จุดที่มีการใช้ทรัพยากรมากหรือน้อยเกินไปตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณปรับสมดุลภาระงาน กระจายงานใหม่ และมอบหมายบุคลากรที่มีทักษะให้กับกิจกรรมสำคัญบนเส้นทางงานได้อย่างเหมาะสม.

การส่งต่องานระหว่างขั้นตอนการพัฒนาที่ล่าช้า เช่น จากการพัฒนาไปสู่การทดสอบ ทำให้เกิดเวลาว่างและทำให้โครงการล่าช้า การเร่งการเปลี่ยนผ่านเหล่านี้ช่วยให้งานเดินหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดเวลารอ และส่งฟีเจอร์กับผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้นProcessMind ติดตามเวลาที่ Development Item ใช้รอระหว่างขั้นตอนต่างๆ บน Azure DevOps อย่างละเอียด ระบบแสดงจุดที่การส่งต่องานล่าช้า ช่วยให้คุณค้นหาสาเหตุ เช่น การสื่อสารที่ขาดช่วงหรือการพึ่งพากระบวนการอื่น และปรับปรุงให้ตรงจุดเพื่อเร่งการเปลี่ยนผ่าน 25%.

ความแตกต่างระหว่างกระบวนการที่วางแผนไว้กับการทำงานจริงอาจทำให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพ ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และผลลัพธ์ที่คาดเดาไม่ได้ การทำให้เวิร์กโฟลว์จริงตรงกับแบบที่กำหนดช่วยให้ทีมปฏิบัติตามแนวทางที่ดีได้สม่ำเสมอ ปรับปรุงการทำตามกระบวนการ และคาดการณ์กับจัดการโครงการได้แม่นยำขึ้นProcessMind ค้นหาเส้นทางการทำงานจริงของ Development Item บน Azure DevOps โดยอัตโนมัติ เมื่อเปรียบเทียบแบบจำลองที่ค้นพบกับกระบวนการ SDLC ที่บันทึกไว้หรือกำหนดเป็นแนวทาง คุณจะระบุจุดเบี่ยงเบนได้อย่างแม่นยำและส่งเสริมให้ปฏิบัติตามขั้นตอนการทำงานมาตรฐาน.

การจัดลำดับความสำคัญของรายการงานไม่ถูกต้องอาจทำให้ฟีเจอร์สำคัญส่งมอบล่าช้าและเสียแรงไปกับงานที่สำคัญน้อยกว่า การจัดลำดับให้ดีขึ้นช่วยให้งานที่สร้างผลกระทบสูงได้รับการจัดการก่อน ทำให้การพัฒนาสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์และส่งมอบคุณค่าได้สูงสุดProcessMind วิเคราะห์การไหลและระยะเวลาจนเสร็จของ Development Item ตามระดับความสำคัญหรือประเภทบน Azure DevOps เมื่อเปรียบเทียบระดับความสำคัญกับเวลาประมวลผลจริงและคอขวด คุณจะตรวจสอบได้ว่างานสำคัญเดินหน้าเร็วกว่าอย่างที่ควรหรือไม่ และปรับวิธีจัดลำดับความสำคัญได้ตามต้องการ.

ความไม่แน่นอนเรื่องความพร้อมก่อนเผยแพร่ทำให้ผู้เกี่ยวข้องวางแผนได้ยากและอาจกระทบแผนเปิดตัวสินค้า การคาดการณ์ได้ดีขึ้นช่วยให้เห็นชัดเจนว่าซอฟต์แวร์จะพร้อมนำขึ้นใช้งานเมื่อใด ทีมการตลาด ฝ่ายขาย และทีมสนับสนุนจึงวางแผนได้ดีขึ้น ลดการเร่งงานช่วงท้ายและความเสี่ยงProcessMind ติดตามความคืบหน้าของ Development Item ทุกขั้นตอนจนถึงการนำระบบขึ้นใช้งาน พร้อมแสดงข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับอัตราการทำงานเสร็จและความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้น คุณจึงคาดการณ์กำหนดการเผยแพร่ได้แม่นยำขึ้นจากระยะเวลาปกติและปัจจัยที่ส่งผลต่อความพร้อมในไปป์ไลน์ Azure DevOps.

การรออนุมัติสำคัญนานเกินไป ไม่ว่าจะเป็นการอนุมัติด้านการออกแบบ โค้ด หรือการนำระบบขึ้นใช้งาน อาจทำให้วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ล่าช้าอย่างมาก การปรับกระบวนการอนุมัติให้คล่องตัวช่วยเร่งเวิร์กโฟลว์โดยรวม ทำให้โครงการเป็นไปตามแผนและไม่ปล่อยให้ Development Item หยุดรอโดยไม่จำเป็นProcessMind ระบุขั้นตอนอนุมัติเฉพาะในเวิร์กโฟลว์ Azure DevOps และวัดเวลาที่ใช้รอการอนุมัติแต่ละรายการ เมื่อวิเคราะห์เวลารอของ Development Item คุณจะค้นหาวงจรอนุมัติที่ไม่มีประสิทธิภาพหรือผู้อนุมัติที่มีงานล้นมือ แล้วปรับปรุงกระบวนการได้ตรงจุดเพื่อให้เวลารอลดลง 30%.

การดำเนินกระบวนการพัฒนาที่ไม่สม่ำเสมอระหว่างทีมและโครงการทำให้คุณภาพแตกต่าง ผลลัพธ์คาดเดาได้ยาก และขยายแนวทางปฏิบัติที่ดีได้ลำบาก การกำหนดมาตรฐานช่วยให้คุณภาพและประสิทธิภาพสม่ำเสมอ ทำให้รับสมาชิกใหม่เข้าทีมและจัดการโครงการซับซ้อนได้ง่ายขึ้นProcessMind แสดงเส้นทางจริงที่ Development Item ผ่านในแต่ละทีมและโครงการบน Azure DevOps คุณจึงเปรียบเทียบรูปแบบการทำงาน ชี้จุดที่เบี่ยงเบนจากขั้นตอนมาตรฐาน และค้นหาแนวทางปฏิบัติที่ดีเพื่อนำไปใช้ซ้ำและทำให้ทีมปฏิบัติตามกระบวนการได้สม่ำเสมอ.

แนวทางปรับปรุงวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ 6 ขั้นตอน

1
ดาวน์โหลดเทมเพลต
2
ส่งออกข้อมูล
3
อัปโหลดชุดข้อมูล
4
วิเคราะห์กระบวนการ
5
นำการปรับปรุงไปใช้
6
ติดตามกระบวนการ
1

ดาวน์โหลดเทมเพลต

สิ่งที่ต้องทำ

ดาวน์โหลดเทมเพลต Excel สำหรับวิเคราะห์วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ เทมเพลตนี้ช่วยจัดโครงสร้างข้อมูลให้ถูกต้อง เพื่อให้ process mining วิเคราะห์ได้อย่างเหมาะสม.

ดูคู่มือเทมเพลตข้อมูล ดาวน์โหลดเทมเพลต

เหตุผลที่สำคัญ

เทมเพลตมาตรฐานช่วยให้ข้อมูลสอดคล้องกันและเตรียมข้อมูล Azure DevOps ให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ ทำให้ค้นพบจุดไม่มีประสิทธิภาพที่ซ่อนอยู่ได้อย่างมีประสิทธิผล.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

เทมเพลต Excel ที่จัดโครงสร้างชัดเจน พร้อมรับข้อมูลวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์จาก Azure DevOps.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

ค้นหาคอขวดที่ซ่อนอยู่ใน SDLC บน Azure DevOps

ProcessMind แสดงภาพวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เกิดขึ้นจริง พร้อมเผยให้เห็นจุดที่เวิร์กโฟลว์ไม่มีประสิทธิภาพและคอขวดอย่างชัดเจน ดูได้ว่าความล่าช้าเกิดขึ้นตรงไหน และควรปรับขั้นตอนการพัฒนาอย่างไรเพื่อออกเวอร์ชันได้เร็วขึ้นและมีคุณภาพสูงขึ้น.
  • ดูภาพรวม SDLC ตั้งแต่ต้นจนจบบน Azure DevOps
  • ระบุคอขวดและวงจรการแก้งานซ้ำได้อย่างชัดเจน
  • ปรับปรุงรอบการออกเวอร์ชันและการส่งต่องานระหว่างทีม
  • ช่วยให้ปฏิบัติตามข้อกำหนดและยกระดับคุณภาพซอฟต์แวร์
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

ผลลัพธ์ที่พบได้ทั่วไป

ผลลัพธ์ที่องค์กรได้รับจาก SDLC

การวิเคราะห์วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณจากข้อมูล Azure DevOps ช่วยให้เห็นคอขวดและจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้นำไปสู่การปรับปรุงที่วัดผลได้ ทั้งด้านความเร็วในการพัฒนา คุณภาพ และการทำงานร่วมกันของทีม.

0 %
ลดระยะเวลาการทำงาน

ระยะเวลาเฉลี่ยตั้งแต่ต้นจนจบที่ลดลง

เมื่อระบุและขจัดความล่าช้าตั้งแต่การสร้างงานจนถึงการนำขึ้นใช้งาน องค์กรก็จะส่งมอบซอฟต์แวร์ได้เร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด.
0 %
ลดการทำงานซ้ำ

ลดการย้อนกลับไปทำขั้นตอนที่เสร็จแล้ว

Process mining ช่วยระบุสาเหตุที่แท้จริงของการทำงานซ้ำ เช่น ข้อกำหนดไม่ครบถ้วนหรือการทดสอบไม่เพียงพอ ซึ่งช่วยให้เผยแพร่ซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพสูงขึ้น.
0 %
เพิ่มการปฏิบัติตามข้อกำหนด

ปฏิบัติตาม quality gate ที่กำหนด

มองเห็นจุดที่มีการข้ามการตรวจสอบคุณภาพหรือการอนุมัติได้ชัดเจน เพื่อให้มั่นใจว่ารายการพัฒนาทุกชิ้นผ่านมาตรฐานที่กำหนดก่อนเผยแพร่.
0 %
ส่งต่องานได้คล่องตัวขึ้น

ลดเวลาว่างระหว่างขั้นตอน

ระบุและขจัดความล่าช้าระหว่างขั้นตอนการพัฒนา การทดสอบ และการนำขึ้นใช้งาน เพื่อเร่งกระบวนการเผยแพร่โดยรวม.
0 %
แก้ไขคอขวด

ลดเวลาที่ใช้ในกิจกรรมเฉพาะ

ระบุและปรับปรุงกิจกรรมเฉพาะที่ทำให้เกิดความล่าช้าบ่อยครั้ง เพื่อใช้ทรัพยากรได้ดีขึ้นและเพิ่มปริมาณงานที่ดำเนินการได้ตลอด SDLC.
0 %
ปล่อยเวอร์ชันได้ตามคาด

เวลานำขึ้นใช้งานสม่ำเสมอขึ้น

เมื่อเข้าใจความแตกต่างในกระบวนการเผยแพร่ องค์กรจะคาดการณ์กำหนดการนำขึ้นใช้งานได้แม่นยำขึ้น และสร้างความมั่นใจให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย.

ผลลัพธ์แตกต่างกันไปตามความซับซ้อนของกระบวนการ การทำงานของทีม และคุณภาพข้อมูล ตัวเลขเหล่านี้แสดงการปรับปรุงที่พบได้ทั่วไปจากการนำไปใช้ โดยมุ่งเน้นที่วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์.

ข้อมูลที่แนะนำ

เริ่มจากแอตทริบิวต์และกิจกรรมที่สำคัญที่สุด แล้วค่อยเพิ่มข้อมูลตามต้องการ.
เพิ่งเริ่มใช้บันทึกเหตุการณ์ใช่ไหม เรียนรู้ วิธีสร้าง event log สำหรับ process mining.

แอตทริบิวต์

ข้อมูลสำคัญที่ควรบันทึกเพื่อใช้วิเคราะห์

รหัสเฉพาะของงานหนึ่งรายการ เช่น ฟีเจอร์ Bug หรือ User Story ซึ่งใช้เป็นรหัสเคสของกระบวนการ.

เหตุผลที่สำคัญ

นี่คือรหัสหลักที่เชื่อมทุกขั้นตอนของกระบวนการให้เป็นเคสเดียวกัน ทำให้วิเคราะห์วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ตั้งแต่ต้นจนจบได้.

ชื่อเหตุการณ์หรืองานที่เกิดขึ้น ณ ช่วงเวลาหนึ่งในวงจรการพัฒนาของรายการงาน.

เหตุผลที่สำคัญ

คุณลักษณะนี้กำหนดขั้นตอนในกระบวนการ เป็นโครงหลักของแผนผังกระบวนการ และช่วยให้วิเคราะห์เวิร์กโฟลว์ คอขวด และความเบี่ยงเบนได้.

เวลาประทับที่ระบุอย่างแม่นยำว่ากิจกรรมหรือเหตุการณ์ของ Development Item เกิดขึ้นเมื่อใด.

เหตุผลที่สำคัญ

เวลาประทับนี้ระบุลำดับเหตุการณ์ตามเวลา ซึ่งจำเป็นต่อการคำนวณ KPI ที่อิงระยะเวลา และทำความเข้าใจลำดับการทำงานกับคอขวด.

เวลาประทับที่ระบุว่ากิจกรรมเสร็จสิ้นเมื่อใด ใช้คำนวณเวลาประมวลผลของกิจกรรม.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยคำนวณเวลาประมวลผลกิจกรรมและเวลาว่างได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์คอขวดและปรับปรุงประสิทธิภาพ.

ผู้ใช้หรือสมาชิกทีมที่ได้รับมอบหมายให้ดูแล Development Item ในขณะนั้น.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยวิเคราะห์ตามทรัพยากร ทำให้เข้าใจการกระจายภาระงาน ระบุคอขวดที่เกี่ยวข้องกับทรัพยากรเฉพาะ และบริหารขีดความสามารถของทีมได้.

การจัดประเภทของรายการพัฒนา เช่น Bug, Feature, User Story หรือ Task

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยแบ่งการวิเคราะห์กระบวนการเป็นหมวดหมู่ เพื่อเปรียบเทียบเวิร์กโฟลว์และผลการทำงานของงานประเภทต่างๆ เช่น Bug และ Feature.

สถานะปัจจุบันของรายการพัฒนาในเวิร์กโฟลว์ เช่น 'ใหม่' 'กำลังดำเนินการ' 'แก้ไขแล้ว' หรือ 'ปิดแล้ว'.

เหตุผลที่สำคัญ

แอตทริบิวต์นี้ระบุสถานะของรายการงานในวงจรการทำงาน ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการทำความเข้าใจลำดับงานและคำนวณเวลาที่ใช้ในแต่ละขั้นตอน.

การจัดอันดับความสำคัญของรายการพัฒนาเมื่อเทียบกับรายการอื่น โดยใช้ตัวเลขหรือคำอธิบาย.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยวิเคราะห์ได้ว่ากระบวนการเร่งจัดการรายการที่มีความสำคัญสูงได้ผลหรือไม่ ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการประเมินกลยุทธ์การจัดลำดับความสำคัญ.

ชื่อทีมพัฒนาที่รับผิดชอบรายการงาน.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยเปรียบเทียบผลการดำเนินงานระหว่างทีม ระบุความแตกต่าง และแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีทั่วทั้งองค์กร.

ค่าสถานะบูลีนที่ระบุว่ารายการพัฒนากลับไปยังขั้นตอนก่อนหน้าในวงจรการทำงานหรือไม่.

เหตุผลที่สำคัญ

ระบุและวัดปริมาณงานซ้ำได้โดยตรง ช่วยให้เห็นปัญหาด้านคุณภาพและความไม่มีประสิทธิภาพของกระบวนการที่ทำให้ระยะเวลารอบยาวขึ้น.

กิจกรรม

ขั้นตอนกระบวนการที่ควรติดตามและปรับปรุง

กิจกรรมนี้เป็นจุดเริ่มต้นของวงจรการพัฒนา โดยแสดงการสร้างรายการงานใหม่ เช่น User Story, Bug หรือ Task ระบบจะบันทึกเหตุการณ์นี้โดยตรงเมื่อมีการบันทึกระเบียนใหม่ใน Azure DevOps Boards

เหตุผลที่สำคัญ

นี่คือเหตุการณ์เริ่มต้นหลักของกระบวนการ ซึ่งจำเป็นต่อการวัดระยะเวลาการพัฒนาตั้งแต่ต้นจนจบ และทำความเข้าใจแหล่งที่มาของงานในช่วงแรก.

กิจกรรมนี้แสดงว่านักพัฒนาเริ่มทำงานกับรายการนั้นแล้ว โดยอนุมานจากการเปลี่ยนสถานะของ Work Item เป็น 'Active', 'In Progress' หรือ 'Committed'.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นจุดเริ่มต้นของช่วงพัฒนาที่ลงมือทำจริง การวิเคราะห์ระยะเวลาตั้งแต่ 'Created' ถึง 'Development Started' ช่วยให้เห็นเวลาที่งานรออยู่ใน backlog.

แสดงว่านักพัฒนาเขียนโค้ดเบื้องต้นเสร็จและส่งการเปลี่ยนแปลงให้ตรวจสอบผ่าน pull request เหตุการณ์นี้เชื่อมโยง Work Item กับการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่เกี่ยวข้องใน Azure Repos.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นจุดส่งต่องานสำคัญจากการพัฒนาไปสู่การตรวจสอบโค้ด การติดตามเหตุการณ์นี้ช่วยวัดระยะเวลาเขียนโค้ดและระบุได้ว่าโค้ดพร้อมให้เพื่อนร่วมทีมตรวจสอบเมื่อใด.

หมายถึงการตรวจสอบโค้ดเสร็จสมบูรณ์ โดยอนุมัติ pull request และรวมโค้ดเข้ากับ branch เป้าหมาย Azure Repos บันทึกเหตุการณ์นี้ไว้อย่างชัดเจน.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นจุดสิ้นสุดของขั้นตอนตรวจสอบโค้ด ซึ่งมักเป็นคอขวด การวิเคราะห์ระยะเวลาตั้งแต่สร้าง PR จนเสร็จสิ้นช่วยให้เห็นประสิทธิภาพของรอบการตรวจสอบ.

หมายถึงการเริ่มขั้นตอนทดสอบประกันคุณภาพอย่างเป็นทางการ โดยอนุมานเมื่อสถานะ Work Item เปลี่ยนเป็น 'In QA', 'Testing' หรือสถานะที่มีความหมายใกล้เคียงกัน.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นจุดเริ่มต้นของรอบ QA การวิเคราะห์ระยะเวลาของขั้นตอนนี้สำคัญต่อการทำความเข้าใจคอขวดและประสิทธิภาพในการทดสอบ.

กิจกรรมนี้แสดงว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจอนุมัติการเปลี่ยนแปลงหลังการทดสอบการยอมรับโดยผู้ใช้ โดยทั่วไปอนุมานจากการเปลี่ยนสถานะจาก 'In UAT' เป็น 'UAT Approved' หรือ 'Ready for Release'.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นจุดอนุมัติสำคัญที่ยืนยันว่า Work Item ตรงตามข้อกำหนดทางธุรกิจและพร้อมนำขึ้นใช้งานจริง.

แสดงว่ามีการนำโค้ดที่เชื่อมโยงกับ Work Item ขึ้นใช้งานในสภาพแวดล้อมจริงเรียบร้อยแล้ว โดยดึงเหตุการณ์นี้จากบันทึกการเผยแพร่ของ Azure Pipelines.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นหมุดหมายสำคัญที่แสดงถึงการส่งมอบคุณค่า และใช้เป็นจุดสิ้นสุดในการคำนวณระยะเวลาตั้งแต่เริ่มจนส่งมอบและระยะเวลารอบการทำงาน.

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่พบบ่อย

Process mining วิเคราะห์บันทึกเหตุการณ์จาก Azure DevOps เพื่อแสดงภาพการทำงานจริงของ SDLC ช่วยระบุคอขวด วงจรการแก้ไขงานซ้ำ และจุดที่เบี่ยงเบนจากกระบวนการที่วางแผนไว้ พร้อมให้ข้อมูลเชิงลึกที่อิงข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดระยะเวลาของวงจรงาน.

โดยทั่วไปต้องใช้ข้อมูลเหตุการณ์ของ Work Item เช่น วันที่สร้าง การเปลี่ยนสถานะ ผู้ใช้ที่ได้รับมอบหมาย และเวลาที่เกิดการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้ง โดยใช้ Development Item เป็นรหัสเคส เพื่อติดตามเส้นทางของแต่ละรายการตลอด SDLC.

คุณดึงข้อมูลได้ผ่าน API ของ Azure DevOps การค้นหา หรือฟีเจอร์รายงานที่มีมาให้ โดยมักส่งออกเป็นไฟล์ข้อมูลแบบแบน เช่น CSV หรือ Excel จากนั้นจึงแปลงข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบบันทึกเหตุการณ์ที่เครื่องมือ process mining ใช้งานได้.

คุณจะเห็นภาพเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่เกิดขึ้นจริงชัดเจนขึ้น ช่วยลดระยะเวลาการพัฒนา ลดการทำงานซ้ำ และเพิ่มการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ quality gate นอกจากนี้ยังช่วยจัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสม และคาดการณ์ความพร้อมในการปล่อยเวอร์ชันได้แม่นยำขึ้น.

ไม่ โดยทั่วไป process mining ไม่รบกวนการทำงาน เพราะใช้ข้อมูลย้อนหลังจากระบบ Azure DevOps เป็นหลัก จึงไม่กระทบการปฏิบัติงานที่กำลังดำเนินอยู่ และไม่ต้องเปลี่ยนกระบวนการพัฒนาในช่วงวิเคราะห์.

การเข้าใจโครงสร้างข้อมูลและ API ของ Azure DevOps ในระดับพื้นฐานจะช่วยให้ดึงข้อมูลได้สะดวกขึ้น หากคุ้นเคยกับการเตรียมข้อมูลและหลักการพื้นฐานของเครื่องมือ process mining ก็จะช่วยให้วิเคราะห์และตีความผลได้.

โดยทั่วไปอาจได้ข้อมูลเชิงลึกเบื้องต้นภายในไม่กี่สัปดาห์ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความพร้อมของข้อมูลและความซับซ้อนของ SDLC ส่วนการวิเคราะห์ให้ครบถ้วนและจัดทำแนวทางปรับปรุงอาจใช้เวลานานกว่า โดยทั่วไปประมาณ 4-8 สัปดาห์.

ได้ process mining แสดงเส้นทางและระยะเวลาจริงของ Work Item จึงช่วยระบุจุดที่เกิดความล่าช้าและคอขวดสำคัญได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณจึงวางแนวทางแก้ไขได้ตรงจุด เพื่อให้การส่งต่องานคล่องตัวขึ้นและลดเวลารอ.

เริ่มปรับปรุง SDLC บน Azure DevOps ได้วันนี้!

ลดระยะเวลารอบลง 30% และกำจัดคอขวดในเวิร์กโฟลว์ SDLC ของคุณ.

เริ่มทดลองใช้ฟรี

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต เริ่มต้นใช้งานได้ในไม่กี่นาที.