> Sürekli Süreç İyileştirme > Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü > GitHub

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü İyileştirin

GitHub'da SDLC'yi optimize etmek için 6 adımlı rehberiniz
Veri Şablonunu İndir
Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü İyileştirin
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 Adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (4)

Daha Hızlı ve Sorunsuz Yayınlar İçin GitHub'da Yazılım Geliştirmeyi Optimize Edin

Yazılım geliştirmede sıklıkla darboğazlarla karşılaşılır, bu da gecikmiş yayınlara ve uyumsuzluklara yol açar. Platformumuz, ilk kodlamadan son dağıtıma kadar tüm geliştirme yaşam döngünüzdeki verimsizlikleri belirlemenize yardımcı olur. Süreçlerinizi derinlemesine anlayın ve daha hızlı, daha güvenilir yazılım teslimatı için fırsatları keşfedin.

Önceden yapılandırılmış veri şablonumuzu indirin ve verimlilik hedeflerinize ulaşmak için yaygın zorlukların üstesinden gelin. Altı adımlı iyileştirme planımızı takip edin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Şablonu Rehberi'ne başvurun.

Detaylı açıklamayı göster

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü Neden Optimize Etmelisiniz?

Günümüzün hızla değişen dijital ortamında, verimli bir Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü (SDLC), sadece iyi bir uygulama değil, kritik bir rekabet avantajıdır. Kuruluşlar, yeni özellikler, güvenlik güncellemeleri ve hata düzeltmelerini hız ve hassasiyetle sunma konusunda sürekli baskı altındadır. Ancak, modern yazılım geliştirmenin doğasında var olan karmaşıklık – genellikle dağıtık ekipleri, çeşitli araç zincirlerini ve karmaşık bağımlılıkları içermesi – önemli verimsizliklere yol açabilir. Gerçek geliştirme süreçlerinize dair net, veriye dayalı bir anlayış olmadan, kalıcı darboğazlarla, maliyetli yeniden işlerle, uzun döngü süreleriyle ve uyumluluk standartlarını sürdürme zorluklarıyla karşılaşma riskiniz vardır.

SDLC'nizdeki verimsizlikler doğrudan somut iş maliyetlerine dönüşür. Bunlar arasında gecikmiş ürün lansmanları, kaçırılan pazar fırsatları, kaynak aşırılıkları nedeniyle artan operasyonel giderler ve kullanıcı güvenini ve memnuniyetini zedeleyebilecek yazılım kalitesi üzerindeki potansiyel etkiler bulunur. Sürdürülebilir büyüme ve inovasyon için, ilk konseptten nihai dağıtıma kadar gerçek iş akışını anlamak hayati öneme sahiptir.

GitHub'da Proses Madenciliği ile SDLC İçgörülerini Ortaya Çıkarın

Proses madenciliği, özellikle GitHub içinde mevcut zengin olay verilerinden yararlanırken, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzü gizeminden arındırmak için güçlü bir mercek sunar. Varsayımlara veya anekdot niteliğindeki kanıtlara dayanmak yerine, proses madenciliği her geliştirme öğesi için gerçek etkinlik dizisini yeniden yapılandırarak süreçlerinizin nesnel, uçtan uca bir görünümünü sağlar. GitHub'dan alınan sorunlar, çekme istekleri, eylemler ve proje panosu hareketleri gibi olaylarla ilgili logları analiz ederek, 'Geliştirme Öğesi Oluşturuldu', 'Tasarım Başlatıldı', 'Kod İncelemesi Yapıldı', 'QA Testi Tamamlandı' ve 'Üretime Dağıtıldı' gibi aşamalardan işin tam olarak nasıl ilerlediğini görselleştirebilirsiniz.

Bu analitik yaklaşım, kritik sorulara yanıt bulmanıza yardımcı olur: Geliştirme öğeleri tipik olarak nerede takılı kalır? Belirli ekipler veya geliştiriciler sürekli gecikmelerle mi karşılaşıyor? En yaygın yeniden işleme döngüleri nelerdir ve nereden kaynaklanırlar? Gerçek süreç akışını haritalandırarak, proses madenciliği, amaçlanan SDLC'nizden gizli sapmaları ortaya çıkarır, aksi takdirde görünmez kalabilecek darboğazları ve optimizasyon alanlarını ifşa eder. Tahminlerin ötesine geçmek ve hedeflenmiş iyileştirmeler uygulamak için gereken ampirik kanıtı sağlar.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü İyileştirme İçin Ana Alanlar

Proses madenciliğini GitHub tabanlı Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüze uygulamak, önemli iyileştirmeler için çeşitli yollar açar:

  • Darboğaz Belirleme ve Çözme: Geliştirme öğelerinin uzun bekleme süreleri yaşadığı kesin aşamaları veya etkinlikleri belirleyin. Örneğin, belirli proje türleri için 'Kod İncelemesi Yapıldı'nın alışılmadık derecede uzun sürdüğünü veya 'Entegrasyon Testi Başlatıldı'dan sonra 'QA Testi Başlatıldı'nın genellikle önemli bir gecikme yaşadığını keşfedebilirsiniz. Bu darboğazları anlamak, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü verimliliğini nasıl artıracağınız konusunda ilk adımdır.
  • Döngü Süresi Azaltma: Her aşamada harcanan zamanı ve 'Geliştirme Öğesi Oluşturuldu'dan 'Üretime Dağıtıldı'ya kadar olan genel teslim süresini analiz edin. En çok zaman tüketen etkinlikleri belirleyerek, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü döngü sürenizi azaltmak ve teslimatı hızlandırmak için stratejiler uygulayabilirsiniz.
  • Kalite Kapısı Uygulaması: Bir geliştirme öğesi ilerlemeden önce 'Birim Testi Yapıldı' veya 'Kullanıcı Kabul Testi Onaylandı' gibi tüm kritik kalite kapılarının tutarlı bir şekilde karşılandığını doğrulayın. Bu, kalite standartlarına uyumu sağlar ve kusurların üretime ulaşma olasılığını azaltır.
  • Yeniden İşleme ve Sapma Analizi: İşin önceki aşamalara geri döndüğü durumları tespit edin, bu yeniden işleme anlamına gelir. Örneğin, 'QA Testi Başlatıldı'dan 'Geliştirme Başlatıldı'ya geri dönen bir geliştirme öğesi, ele alınması gereken bir kusuru veya kaçırılan bir gereksinimi işaret eder.
  • Uyumluluk ve Denetim Hazırlığı: SDLC'nizdeki tüm etkinlik ve geçişlerin denetlenebilir bir izini sağlayarak geliştirme süreçlerinizin dahili standartlara veya harici düzenleyici gereksinimlere uyduğundan emin olun.

SDLC Süreç Optimizasyonunun Somut Sonuçları

GitHub SDLC'nizin proses madenciliğinden elde edilen içgörüler, ölçülebilir iş faydalarına dönüşür:

  • Hızlandırılmış Pazara Sunma Süresi: Darboğazları ortadan kaldırarak ve iş akışlarını düzene sokarak, yazılım özelliklerini ve güncellemelerini kullanıcılarınıza çok daha hızlı ulaştırabilir, rekabet avantajı elde edebilirsiniz.
  • Geliştirilmiş Yazılım Kalitesi: Kalite kapılarının tutarlı bir şekilde uygulanması ve azaltılmış yeniden işleme, daha yüksek kaliteli yazılıma katkıda bulunarak, sürüm sonrası daha az kusura ve daha iyi bir kullanıcı deneyimine yol açar.
  • Azaltılmış Geliştirme Maliyetleri: Kaynak tahsisini optimize etmek, yeniden işleme nedeniyle boşa harcanan çabayı en aza indirmek ve genel süreç verimliliğini artırmak, yazılım geliştirme ile ilişkili operasyonel giderleri doğrudan düşürür.
  • Geliştirilmiş Ekip Verimliliği ve Morali: Daha net süreçler ve daha az engel, daha üretken geliştirme ekiplerine yol açar, olumlu bir çalışma ortamı yaratır ve morali yükseltir.
  • Veriye Dayalı Stratejik Planlama: Liderliğinizi, kaynak planlaması, teknoloji yatırımları ve süreç iyileştirmeleri hakkında bilinçli kararlar almak için somut verilerle donatın.

GitHub SDLC Optimizasyon Yolculuğunuza Başlarken

GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngünüzün kontrolünü elinize almak, kuruluşunuzu en yüksek performansa ulaştırma yetkisi verir. Proses madenciliği yaklaşımını benimseyerek, geliştirme uygulamalarınızı reaktiften proaktife dönüştürmek için gereken netliği elde edersiniz. Bu sürekli iyileştirme yolculuğu, yüksek kaliteli yazılımı daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde tutarlı bir şekilde teslim etmenizi sağlar. Proses madenciliğinin SDLC'nizi nasıl aydınlatabileceğini ve verimlilik ve inovasyon için tüm potansiyelini nasıl ortaya çıkarabileceğini keşfetmeye başlayın.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü SDLC Optimizasyonu DevOps Yayın Yönetimi Kalite Güvencesi Geliştirme Operasyonları Uyumluluk Yönetimi `Cycle Time` Azaltma

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Geliştirme öğeleri genellikle uzatılmış zaman çizelgeleriyle karşılaşır; bu da gecikmeli yazılım sürümlerine ve kaçırılan pazar fırsatlarına yol açar. Bu uzun döngüler, rekabet avantajını aşındırabilir ve GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için daha yüksek operasyonel maliyetlere neden olabilir.
ProcessMind, her geliştirme öğesinin uçtan uca akışını analiz ederek zamanın tam olarak nerede kaybedildiğini belirler. Tüm aşamalardaki döngü sürelerini görselleştirerek gecikmelerin temel nedenlerini ortaya çıkarır ve daha hızlı, daha tahmin edilebilir sürümler için hedeflenmiş optimizasyonlara olanak tanır.

Kod incelemeleri veya QA testleri gibi belirli aşamalar sıklıkla darboğaz haline gelir, bu da geliştirme öğelerinin birikmesine ve tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü yavaşlatmasına neden olur. Bu verimsizlik, ekip üretkenliğini etkiler ve GitHub'da teslimat sürelerini gereksiz yere uzatır.
ProcessMind, geliştirme sürecinizdeki tıkanıklık noktalarını tam olarak belirler ve nicelendirir. Aşırı bekleme sürelerine veya yüksek hacimlere sahip aşamaları vurgulayarak, ekiplerin belirli darboğazları ele almasına ve workflow'larını etkili bir şekilde kolaylaştırmasına olanak tanır.

Geliştirme öğeleri genellikle yeniden işleme veya gerilemeleri ele almak için önceki aşamalara geri döner; bu da GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içinde boşa harcanan çabaya ve kaynak kaybına yol açar. Bu tekrarlanan iterasyonlar geliştirme maliyetlerini artırır ve proje zaman çizelgelerini uzatır.
ProcessMind, tüm yeniden işleme döngülerini ve bunların sıklığını ortaya çıkararak öğelerin nerede ve neden sürekli kalite kapılarında başarısız olduğunu gösterir. Yeniden işlemelerin yaygın nedenlerine ilişkin içgörüler sunarak kod kalitesini iyileştirmek ve gereksiz çabaları azaltmak için proaktif önlemler alınmasını sağlar.

Ekipler, GitHub'daki tanımlanmış Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü sürecinden sıklıkla sapar ve geliştirme öğeleri için standart olmayan yollar izler. Bu tür tutarsızlıklar, hatalara, uyumluluk risklerine ve öngörülemeyen sonuçlara yol açabilir.
ProcessMind, her bir geliştirme öğesinin gerçek akışını haritalandırır ve bunu hedeflenen süreç modeliyle karşılaştırır. Tüm sapmaları ve sıklıklarını vurgulayarak kuruluşların standart işletim prosedürlerini uygulamasına ve operasyonel riskleri azaltmasına olanak tanır.

Bazı geliştiriciler veya ekipler sürekli olarak aşırı yüklenirken, diğerleri yetersiz kullanılmakta, bu da Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içinde belirli alanlarda tükenmişliğe ve diğerlerinde boş zamana yol açmaktadır. Bu dengesizlik, GitHub'daki genel üretkenliği ve proje verimliliğini engeller.
ProcessMind, tüm geliştirme öğeleri üzerindeki kaynak tahsis modellerini ve iş yükü dağılımını analiz eder. Kaynakların zorlandığı veya yetersiz kullanıldığı alanları ortaya çıkarır, ekip kapasitesini optimize etmek ve daha iyi verimlilik için iş yüklerini dengelemek amacıyla veriye dayalı içgörüler sunar.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü için mevzuat gerekliliklerine veya dahili kalite standartlarına uygunluğu göstermek, özellikle karmaşık GitHub ortamlarında zorlu olabilir. Manuel denetimler zaman alıcıdır ve genellikle kritik ayrıntıları atlayarak kuruluşu risklere maruz bırakır.
ProcessMind, her geliştirme öğesi için kapsamlı, değiştirilemez denetim izlerini otomatik olarak yeniden oluşturur. Tüm faaliyetlerin ve kararların şeffaf, doğrulanabilir bir kaydını sunarak uyumluluk kontrollerini basitleştirir ve manuel çaba gerektirmeden mevzuat uygunluğunu sağlar.

Geliştirme ile QA gibi farklı geliştirme aşamaları veya ekipler arasındaki geçişler sıklıkla gecikmeler ve yanlış iletişim içerir. Bu belirsiz devir teslimleri sürtünme yaratır ve GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü yavaşlatır, genel proje zaman çizelgelerini etkiler.
ProcessMind, farklı roller ve ekipler arasındaki devir teslimlerinin tam süresini ve sıklığını görselleştirir. Sorunlu geçiş noktalarını vurgulayarak, daha net iletişim protokolleri ve geliştirme öğelerinin akışını hızlandırmak için daha sorunsuz geçişler sağlar.

Paydaşlar, GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nde her bir geliştirme öğesinin nerede durduğuna dair net, gerçek zamanlı bir anlayışa genellikle sahip değildir, bu da ilerlemeyi izlemeyi ve gecikmeleri öngörmeyi zorlaştırır. Bu sınırlı görünürlük, proaktif karar almayı engeller.
ProcessMind, her bir geliştirme öğesinin yolculuğunun dinamik, güncel bir görünümünü sunar. Mevcut durumu ve tahmini tamamlama sürelerini takip eder, zamanında müdahalelere ve daha iyi proje yönetimine olanak tanıyan süreç boyunca kapsamlı şeffaflık sağlar.

Hatalar ve kalite sorunları, daha önceki test aşamalarından ziyade genellikle üretim ortamlarında keşfedilir; bu da müşteri memnuniyetsizliğine, itibar kaybına ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'nde maliyetli acil düzeltmelere yol açar. Bu durum, GitHub'daki kalite kapılarında eksiklikler olduğunu gösterir.
ProcessMind, sonunda üretim kusurlarına yol açan geliştirme öğelerinin izlediği yolları analiz eder. Kalite kontrollerinin yetersiz veya atlandığı aşamaları belirleyerek ekiplerin test protokollerini güçlendirmesine ve kritik kusurların sızmasını azaltmasına olanak tanır.

Yüksek öncelikli geliştirme öğeleri genellikle düşük öncelikli görevlerin arkasında takılı kalır veya sırasız işlenir; bu da kritik özelliklerin ve iş değerinin tesliminde gecikmelere yol açar. Bu yanlış hizalanmış yürütme, GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içindeki stratejik hedefleri etkiler.
ProcessMind, geliştirme öğelerinin atanan önceliklerine karşı gerçek işleme sırasını ortaya koyar. Kritik öğelerin geciktiği durumları vurgular ve iş sıralamasını optimize etmek ile kaynakların stratejik önceliklerle uyumlu olmasını sağlamak için içgörüler sunar.

Projeler, GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içinde uzayan geliştirme süreleri, plansız yeniden çalışmalar ve verimsiz kaynak kullanımı nedeniyle sıklıkla ayrılan bütçelerini aşar. Bu beklenmedik maliyetler, finansal planlamayı ve karlılığı olumsuz etkiler.
ProcessMind, artan maliyetlere katkıda bulunan verimsizlikleri, gecikmeleri ve yeniden çalışma döngülerini belirler. Zamanın ve kaynakların nerede tüketildiğine dair net bir görünüm sağlayarak, maliyet azaltma alanlarını tespit etmeye ve geliştirme projelerinin genel finansal öngörülebilirliğini iyileştirmeye yardımcı olur.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

Bu hedef, bir geliştirme öğesinin oluşturulmasından üretime dağıtımına kadar geçen toplam süreyi kısaltmayı amaçlar. Buna ulaşmak, daha hızlı özellik teslimatı, pazar değişikliklerine daha hızlı yanıt ve GitHub tabanlı projeler için artırılmış rekabet gücü anlamına gelir. Piyasa süresini ve operasyonel çevikliği doğrudan etkiler.

Bu hedef, Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü içinde önemli gecikmelere neden olan belirli etkinlikleri veya kuyrukları ortaya çıkarmaya odaklanır. Bu tıkanıklık noktalarını belirleyerek, ekipler bunları proaktif olarak ele alabilir, yığılmaları önleyebilir ve GitHub projeleri için daha sorunsuz bir iş akışı sağlayarak verimliliği artırabilir.

Amaç, geliştirme öğelerinin testten geliştirmeye dönmesi gibi önceki aşamalara geri dönme durumlarını önemli ölçüde azaltmaktır. Yeniden çalışmayı azaltmak, daha yüksek ilk geçiş verimi, iyileştirilmiş yazılım kalitesi ve GitHub geliştirme ekiplerinde daha az boşa harcanan çaba anlamına gelir.

Bu hedef, geliştirme öğelerinin önceden tanımlanmış, optimal yolları tutarlı bir şekilde takip etmesini, geçici veya verimsiz sapmalardan kaçınmasını sağlamayı amaçlar. Standardizasyon sağlamak, öngörülebilirliği artırır, hataları azaltır ve GitHub'da çalışan yeni ekip üyeleri için eğitimi basitleştirir.

Bu hedef, tüm geliştirme öğelerinin, özellikle de belirli gereksinimlere sahip olanların, gerekli kontrollerden ve onaylardan geçmesini doğrulamaya odaklanır. Uyumluluğu sağlamak, sıkı düzenlemelere sahip endüstriler için kritik öneme sahiptir, riski azaltır ve GitHub projeleri için net denetim izleri sağlar.

Amaç, geliştirme öğelerinin farklı ekipler veya aşamalar (geliştirmeden QA'ya gibi) arasında bekleyerek geçirdiği süreyi azaltmaktır. Devir teslimleri iyileştirmek, iletişim boşluklarını ortadan kaldırır ve kesintisiz bir iş akışı sağlayarak GitHub'daki tüm Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünü hızlandırır.

Bu hedef, paydaşlara her bir geliştirme öğesinin yaşam döngüsü içinde nerede durduğuna dair doğru, güncel bir görünüm sağlamayı amaçlar. Gelişmiş görünürlük, daha iyi karar almayı, proaktif risk yönetimini ve GitHub proje durumu hakkında gelişmiş iletişimi mümkün kılar.

Amaç, yalnızca üretime dağıtımdan sonra keşfedilen yazılım hatalarının sayısını önemli ölçüde azaltmaktır. Test ve kalite güvence süreçlerindeki zayıflıkların erken belirlenmesiyle, bu hedef doğrudan yazılım kalitesini iyileştirir ve GitHub projeleri için maliyetli yayın sonrası düzeltmeleri azaltır.

Bu hedef, atanan geliştiricilerin ve test uzmanlarının etkin bir şekilde kullanılmasını, aşırı veya yetersiz tahsisten kaçınılmasını sağlamaya odaklanır. Daha iyi kaynak yönetimi, GitHub'daki Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü boyunca daha verimli proje yürütülmesine ve dengeli bir iş yüküne yol açar.

Bu hedef, yüksek öncelikli geliştirme öğelerinin Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü boyunca daha hızlı ve daha az gecikmeyle ilerlemesini sağlamayı amaçlar. Etkili önceliklendirme, geliştirme çabalarını iş hedefleriyle hizalar ve GitHub projeleri için kritik özelliklerin kullanıcılara daha erken ulaşmasını sağlar.

Bu hedef, yazılım geliştirme projelerinde beklenmedik maliyet aşımlarına katkıda bulunan verimsizlikleri belirlemeye ve ortadan kaldırmaya odaklanır. Süreçleri kolaylaştırarak ve israfı azaltarak, özellikle kapsamlı GitHub barındırılan girişimler için genel proje giderleri daha iyi yönetilebilir ve azaltılabilir.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü İçin 6 Adımlı İyileştirme Yolu

1

Şablonu İndir
2

GitHub Verilerinizi Dışa Aktarın
3

Veri Setinizi Yükleyin
4

Geliştirme Sürecinizi Analiz Edin
5

İyileştirmeleri Uygula
6

İlerlemenizi İzleyin
1

Şablonu İndir

Ne yapmalı

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü sürecinizi analiz etmek için özel olarak tasarlanmış Excel şablonunu edinin. Bu şablon, etkili proses madenciliği için gerekli yapıyı tanımlar.

Veri Şablonu Rehberini Görüntüle Şablonu İndir
Neden önemli

Standartlaştırılmış bir veri yapısı, çekme istekleri ve sorun güncellemeleri gibi tüm ilgili GitHub etkinliklerinin doğru bir şekilde yakalanmasını sağlayarak doğru analiz için temel oluşturur.

Beklenen sonuç

GitHub geliştirme verileriniz için yapılandırılmış, kullanıma hazır bir Excel şablonu.

NE KAZANACAKSINIZ?

SDLC İçgörülerini Keşfedin, GitHub Yayınlarını Hızlandırın

ProcessMind, kod commit'inden dağıtıma kadar tüm GitHub tabanlı SDLC'nizi görselleştirir. Gizli verimsizlikleri keşfedin ve daha hızlı, daha güvenilir yayınlar sağlamak için geliştirme sürecinizin gerçek akışını görselleştirin.
  • GitHub'da uçtan uca SDLC'yi görselleştirin
  • Pipeline'ınızdaki kesin darboğazları belirleyin
  • Uyumluluk risklerini ve sapmalarını belirleyin
  • Hız ve kalite için yayın döngülerini optimize edin
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

BEKLENEN SONUÇLAR

Daha Hızlı, Daha Tahmin Edilebilir Yazılım Teslimatı Sağlayın

GitHub içindeki geliştirme öğesi iş akışlarını analiz ederek, kuruluşlar gizli darboğazları ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. Bu eyleme geçirilebilir içgörüler, hedeflenmiş süreç optimizasyonlarına olanak tanıyarak daha düzenli ve güvenilir bir Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü'ne yol açar.

0 %
Daha Hızlı Döngü Süreleri

Uçtan uca sürede ortalama azalma

Süreç madenciliği, darboğazları belirleyerek ekiplerin workflow'ları kolaylaştırmasına ve özellikleri üretime daha hızlı dağıtmasına olanak tanır, böylece piyasaya sürüm süresini hızlandırır.
0 %
Minimuma İndirilmiş Tekrar İşleme Döngüleri

Öğelerin aşamalara yeniden girişinde azalma

Sıkça karşılaşılan gerileme döngülerini ve kalite sorunlarını belirleyerek, kuruluşlar maliyetli yeniden işleme süreçlerini azaltır, ilk geçiş verimliliğini ve geliştirici verimliliğini artırır.
0 %
Daha Güçlü Süreç Uyumu

Standart akışa uyumda artış

Süreç madenciliği, standart SDLC'den sapmaları ortaya çıkararak ekiplerin en iyi uygulamaları uygulamasına, yasal uyumluluğu ve tutarlı kaliteyi sağlamasına olanak tanır.
0 %
Optimize Edilmiş Kod İncelemeleri

İnceleme faaliyetlerinin daha hızlı tamamlanması

Kod inceleme sürecindeki gecikmelerin belirlenmesi, hedefe yönelik müdahalelere olanak tanır, kritik bir kalite kapısını hızlandırır ve genel geliştirmeyi ivmelendirir.
0 %
Optimize Edilmiş Geliştirici Kullanımı

Geliştirici kaynaklarının daha iyi tahsisi

İş yükü dağılımını anlayarak, proses madenciliği geliştiriciler arasındaki görevleri dengelemeye yardımcı olur, aşırı yüklenmeyi ve yetersiz kullanımı önler, böylece daha verimli proje teslimatı sağlar.

Sonuçlar, süreç karmaşıklığına, ekip dinamiklerine ve veri kalitesine göre değişir. Bu rakamlar, yazılım geliştirmede süreç madenciliğinin başarılı uygulamalarında gözlemlenen yaygın iyileştirmeleri temsil etmektedir.

Önerilen Veriler

En önemli nitelikler ve aktivitelerle başlayın, ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Event log'lara yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log'u nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Bir özellik, hata düzeltmesi veya görev gibi tek bir geliştirme iş birimi için benzersiz tanımlayıcı. Bu, birincil case tanımlayıcısı olarak hizmet eder.

Neden önemli

Proses madenciliği için temel anahtardır; ilgili tüm geliştirme olaylarını tek bir olaya bağlayarak uçtan uca yazılım geliştirme yaşam döngüsünü doğru bir şekilde görselleştirmeyi ve analiz etmeyi sağlar.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsü içinde gerçekleşen belirli bir event veya görevin adı.

Neden önemli

Bu öznitelik, süreç haritasının bel kemiğini oluşturur ve geliştirme yaşam döngüsündeki event'lerin dizisinin görselleştirilmesine ve analiz edilmesine olanak tanır.

Belirli bir geliştirme etkinliğinin veya event'inin gerçekleştiği kesin tarih ve saat.

Neden önemli

Bu timestamp, event'leri doğru şekilde sıralamak ve döngü süreleri ve darboğaz süreleri gibi tüm performans metriklerini hesaplamak için kritiktir.

Belirli bir geliştirme etkinliğinin veya event'inin tamamlandığı kesin tarih ve saat.

Neden önemli

Etkinlikler için hassas işlem sürelerinin hesaplanmasını sağlayarak, aktif çalışma süresi ile boşta bekleme süresi arasında ayrım yapmaya yardımcı olur.

Geliştirme öğesini veya çekme isteği incelemesi gibi belirli bir görevi ele almak üzere atanan kullanıcı veya geliştirici.

Neden önemli

Geliştirici iş yükü, ekip performansı ve farklı ekip üyeleri arasındaki devirlerin verimliliğini analiz etmek için çok önemlidir.

Geliştirme etkinliğinin gerçekleştiği kod deposunun adı.

Neden önemli

Farklı projeler, ürünler veya ekipler arasında geliştirme süreçlerinin segmentlere ayrılmasına ve karşılaştırılmasına olanak tanıyarak daha hedefli analizler yapılmasını sağlar.

Bir özellik, hata, görev veya epik gibi geliştirme iş öğesinin sınıflandırması.

Neden önemli

İş öğelerini kategorize eder, farklı iş türlerinin (örn. hatalar ve özellikler) süreç boyunca nasıl aktığını karşılaştırmalı olarak analiz etmeyi ve performans karşılaştırmaları yapmayı sağlar.

Bir geliştirme öğesine atanan öncelik seviyesi, örneğin 'Yüksek', 'Orta' veya 'Düşük'.

Neden önemli

Yüksek öncelikli öğelerin düşük öncelikli öğelerden daha hızlı işlenip işlenmediğinin analizini sağlar, böylece önceliklendirme stratejisinin etkinliğini doğrular.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bir geliştirme öğesinin yaşam döngüsünün başlangıcını işaret eder; bir görev, hata veya özellik isteğinin resmi olarak oluşturulmasını temsil eder. Bu event, bir kullanıcı GitHub deposunda yeni bir sorun oluşturduğunda açıkça yakalanır.

Neden önemli

Bu, sürecin birincil başlangıç etkinliğidir, toplam geliştirme döngü süresini ölçmek ve işin ilk kaynaklarını anlamak için hayati öneme sahiptir.

Bir ilk kod bloğunun inceleme ve entegrasyon için hazır olduğunu gösterir. Bir geliştirici, özellik dalından ana dal'a değişiklikler önermek için bir çekme isteği (PR) oluşturur. Bu, GitHub'da açık bir event'tir.

Neden önemli

Bu, ilk geliştirme aşamasının sonunu ve inceleme ve entegrasyon pipeline'ının başlangıcını işaret eden kritik bir dönüm noktasıdır. Geliştirme ve inceleme döngü sürelerini ayrı ayrı analiz etmek için anahtardır.

Bir inceleyici, bir çekme isteğindeki değişiklikleri resmi olarak onaylayarak kalite ve işlevsel standartları karşıladığını belirtir. Bu, bir inceleyicinin 'onaylandı' durumuyla incelemesini gönderdiğinde kaydedilir.

Neden önemli

Bu, birleştirmeden önce önemli bir kalite kapısı ve önemli bir dönüm noktasıdır. PR oluşturmadan bu duruma ulaşmak için geçen süre, inceleme süreç verimliliği için kritik bir KPI'dır.

Bir çekme isteğindeki koda karşı çalıştırılan derlemeler, birim testleri veya statik analiz gibi otomatik kontrollerin başarılı bir şekilde tamamlanmasını temsil eder. Bu event, GitHub Actions gibi sistemler tarafından bildirilen kontrollerin durumundan çıkarılır.

Neden önemli

Bu otomatik kalite kapısı, kod kararlılığını sağlamak için hayati önem taşır. Başarısızlıklar veya uzun çalışma süreleri, teslimat pipeline'ında önemli darboğazlar olabilir.

Çekme isteğinden onaylanan kod değişiklikleri, main veya develop gibi hedef dala resmi olarak entegre edilir. Bu, yeni kodu içeren bir çekme isteği üzerindeki açık, son bir eylemdir.

Neden önemli

Bu, geliştirme ve incelemenin tamamlanmasını temsil eden kritik bir dönüm noktasıdır. Birçok ekip için bu, otomatik dağıtımdan önceki son adımdır.

Geliştirme öğesi tamamlanmış sayılır ve ilgili sorun resmi olarak kapatılır. Bu, bağlantılı bir çekme isteği birleştirildiğinde otomatik olarak gerçekleşebilir veya bir ekip üyesi tarafından manuel olarak yapılabilir.

Neden önemli

Bu etkinlik, bir geliştirme öğesi için sürecin kesin sonu olarak hizmet eder. Uçtan uca döngü sürelerini hesaplamak için kritiktir.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Süreç madenciliği, GitHub gibi sistemlerden alınan event log'larını analiz ederek gerçek geliştirme workflow'larınızı görselleştirir. Darboğazları, yeniden çalışma döngülerini ve standart olmayan yolları ortaya çıkarır, SDLC'nizi kolaylaştırmak ve yayınları hızlandırmak için veriye dayalı içgörüler sağlar.

Genellikle geliştirme öğesi durumu değişikliklerini, çekme isteği eylemlerini, commit etkinliklerini ve sorun güncellemelerini detaylandıran event verilerine ihtiyacınız vardır. Temel nitelikler arasında etkinlik adı, timestamp ve geliştirme öğesi kimliği veya çekme isteği numarası gibi bir case tanımlayıcısı bulunur.

İlk kurulumdan sonraki haftalar içinde belirli darboğazları belirlemeyi, yeniden çalışmayı nicelendirmeyi ve uyumluluk boşluklarını ortaya çıkarmayı bekleyebilirsiniz. Daha düşük döngü süreleri veya daha az hata oranı gibi somut iyileştirmeler, veriye dayalı değişiklikleri uyguladıkça sonraki haftalarda ortaya çıkar.

Evet, süreç madenciliği her etkinliğin süresini ve aralarındaki geçişleri hassas bir şekilde haritalandırır. Bu, geliştirme öğelerinin nerede takıldığını görsel olarak belirlemenize ve belirli aşamalardaki veya ekip devir teslimlerindeki gecikmelerin etkisini nicelendirmenize olanak tanır.

Başlangıçtaki veri çıkarma ve model kurulumu biraz çaba gerektirse de, modern proses madenciliği araçları analizin çoğunu basitleştirir. Yapılandırıldıktan sonra, büyük ve seyrek revizyonlar yerine tekrarlayan iyileştirmelere olanak tanıyan sürekli içgörüler elde edersiniz.

GitHub verilerinize API aracılığıyla veya dışa aktarma yetenekleri aracılığıyla erişmeniz ve bir Process Mining platformuna ihtiyacınız var. Event log'unu analiz için hazırlamak için temel veri dönüştürme becerileri faydalıdır.

Veriler, süreç madenciliği aracına alınmadan önce hassas bilgileri korumak amacıyla genellikle takma adla veya toplu olarak işlenir. Seçtiğiniz platformun ilgili veri yönetimi ve güvenlik standartlarına uyduğundan emin olun ve açık erişim kontrolleri oluşturun.

Kesinlikle. Proses madenciliği, gerçek geliştirme sürecinizin inkar edilemez bir dijital ikizini oluşturarak, zorunlu prosedürlerden herhangi bir sapmayı vurgular. Bu, denetçiler için açık kanıt sağlar ve mevzuat gerekliliklerine tutarlı uyumu sağlamaya yardımcı olur.

SDLC'nizi Hızlandırın: Verimsizlikleri Anında Tespit Edin

Döngü süresini %30 azaltın ve GitHub geliştirme sürecinizi kolaylaştırın.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

Kredi kartı gerekmez, dakikalar içinde kurun.