> Sürekli süreç iyileştirme > Yazılım geliştirme yaşam döngüsü > GitHub

Yazılım geliştirme yaşam döngünüzü iyileştirin

GitHub üzerinde SDLC süreçlerinizi iyileştirmek için 6 adımlı rehber
Yazılım geliştirme yaşam döngünüzü iyileştirin
Yazılım geliştirme yaşam döngüsü
GitHub

Bir süreç seçin

Bağlı çalışma alanınızda çalışmaya devam etmek için bir süreç seçin.

Kullanılabilir süreçler
Kullanılabilir sistemler
259 Süreçler
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (4)

GitHub üzerinde yazılım geliştirmeyi iyileştirerek sürümleri daha hızlı yayımlayın

Yazılım geliştirme süreçlerinde sık sık darboğazlar yaşanır; bu da sürümlerin gecikmesine ve uyumluluk gerekliliklerinin karşılanamamasına yol açabilir. Platformumuz, ilk kod satırından son dağıtıma kadar tüm geliştirme yaşam döngünüzdeki verimsizlikleri belirlemenize yardımcı olur. Süreçlerinizi ayrıntılı biçimde inceleyerek yazılımı daha hızlı ve güvenilir şekilde teslim etme fırsatlarını keşfedin.

Önceden yapılandırılmış veri Templateimizi indirin, yaygın sorunları ele alın ve verimlilik hedeflerinize ulaşın. Operasyonlarınızı iyileştirmek için altı adımlı iyileştirme planımızı izleyin ve Veri Templatei rehberine başvurun.

Ayrıntılı açıklamayı gösterin

Yazılım geliştirme yaşam döngünüzü neden iyileştirmelisiniz?

Günümüzün hızla değişen dijital dünyasında verimli bir yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC), yalnızca iyi bir uygulama değil, rekabette önemli bir avantajdır. Kuruluşlar yeni özellikleri, güvenlik güncellemelerini ve hata düzeltmelerini hızlı ve doğru biçimde sunma baskısı altındadır. Ancak modern yazılım geliştirmenin doğasında bulunan karmaşıklık; dağıtık ekipler, farklı araç zincirleri ve karmaşık bağımlılıklar nedeniyle ciddi verimsizliklere yol açabilir. Gerçek geliştirme süreçlerinizi veriye dayalı ve net biçimde anlamazsanız sürekli darboğazlarla, maliyetli yeniden çalışmalarla, uzayan çevrim süreleriyle ve uyumluluk standartlarını koruma güçlükleriyle karşılaşabilirsiniz.

SDLC sürecindeki verimsizlikler doğrudan somut iş maliyetlerine dönüşür. Ürün lansmanlarının gecikmesi, pazar fırsatlarının kaçırılması, kaynakların aşırı kullanımı nedeniyle operasyon giderlerinin artması ve kullanıcı güvenini ve memnuniyetini zedeleyebilecek yazılım kalitesi sorunları bunlar arasındadır. Sürdürülebilir büyüme ve yenilik için ilk fikirden son dağıtıma kadar işin gerçekte nasıl ilerlediğini anlamak büyük önem taşır.

GitHub üzerinde Process Mining ile SDLC içgörülerini keşfedin

Process Mining, özellikle GitHub’da bulunan zengin olay verilerinden yararlanarak yazılım geliştirme yaşam döngünüzü daha anlaşılır hâle getirir. Varsayımlara veya kişisel gözlemlere dayanmak yerine, her geliştirme öğesinin gerçek etkinlik sırasını yeniden oluşturarak süreçlerinize baştan sona nesnel bir bakış sunar. Issues, Pull Requests, Actions ve Project panosu hareketleriyle ilgili olaylar dâhil GitHub günlüklerini analiz ederek işin 'Geliştirme öğesi oluşturuldu', 'Tasarım başladı', 'Kod incelemesi yapıldı', 'QA testi tamamlandı' ve 'Üretim ortamına dağıtıldı' gibi aşamalardan nasıl geçtiğini görebilirsiniz.

Bu analiz yaklaşımı önemli sorulara yanıt bulmanıza yardımcı olur: Geliştirme öğeleri genellikle nerede takılıyor? Bazı ekipler veya geliştiriciler sürekli gecikme yaşıyor mu? Yeniden çalışma döngüleri en çok hangi aşamalarda görülüyor ve nereden kaynaklanıyor? Gerçek süreç akışını haritalayan Process Mining, amaçlanan SDLC sürecinizden sapmaları ortaya çıkarır; aksi hâlde fark edilmeyebilecek darboğazları ve iyileştirme alanlarını gösterir. Tahmin yürütmek yerine hedefli iyileştirmeler yapmanız için somut veriler sağlar.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsünde iyileştirme alanları

GitHub tabanlı yazılım geliştirme yaşam döngünüzde Process Mining kullanarak birçok alanda önemli iyileştirmeler yapabilirsiniz:

  • Darboğazları belirleme ve giderme: Geliştirme öğelerinin uzun süre beklediği aşamaları veya etkinlikleri tam olarak saptayın. Örneğin, belirli proje türlerinde 'Kod incelemesi yapıldı' aşamasının olağandışı uzun sürdüğünü ya da 'QA testi başladı' aşamasının 'Entegrasyon testi başladı' aşamasından sonra sık sık geciktiğini görebilirsiniz. Bu tıkanma noktalarını anlamak, yazılım geliştirme yaşam döngüsündeki verimliliği artırmanın ilk adımıdır.
  • Çevrim süresini kısaltma: Her aşamada harcanan süreyi ve 'Geliştirme öğesi oluşturuldu' ile 'Üretim ortamına dağıtıldı' arasındaki toplam teslim süresini analiz edin. En çok zaman alan etkinlikleri belirleyerek yazılım geliştirme yaşam döngüsünün çevrim süresini kısaltabilir ve teslimatı hızlandırabilirsiniz.
  • Kalite kapılarının uygulanması: Geliştirme öğeleri ilerlemeden önce 'Birim testi yapıldı' veya 'Kullanıcı kabul testi onaylandı' gibi tüm önemli kalite kontrollerinin düzenli olarak tamamlandığını doğrulayın. Böylece kalite standartlarına uyulur ve hataların üretim ortamına ulaşma olasılığı azalır.
  • Yeniden çalışma ve sapma analizi: İşin önceki aşamalara döndüğü, yani yeniden çalışma gerektiren durumları tespit edin. Örneğin, bir geliştirme öğesinin 'QA testi başladı' aşamasından 'Geliştirme başladı' aşamasına dönmesi, ele alınması gereken bir hataya veya karşılanmamış bir gereksinime işaret eder.
  • Uyumluluk ve denetime hazırlık: SDLC sürecinizdeki tüm etkinlik ve geçişlerin denetlenebilir kaydını tutarak geliştirme süreçlerinizin kurum içi standartlara ve dış düzenlemelere uygunluğunu sağlayın.

SDLC süreç iyileştirmesinin somut sonuçları

GitHub SDLC sürecinizde Process Mining kullanarak elde ettiğiniz içgörüler, ölçülebilir iş faydaları sağlar:

  • Pazara sunma süresini kısaltma: Darboğazları giderip iş akışlarını sadeleştirerek yazılım özelliklerini ve güncellemelerini kullanıcılara çok daha hızlı sunabilir, rekabette öne geçebilirsiniz.
  • Yazılım kalitesini artırma: Kalite kapılarının düzenli uygulanması ve yeniden çalışmanın azalması yazılım kalitesini yükseltir. Böylece sürüm sonrasında daha az hata görülür ve kullanıcı deneyimi iyileşir.
  • Geliştirme maliyetlerini düşürme: Kaynak dağılımını iyileştirmek, yeniden çalışmadan kaynaklanan kayıpları azaltmak ve süreç verimliliğini artırmak, yazılım geliştirme operasyonlarının giderlerini doğrudan düşürür.
  • Ekip verimliliğini ve motivasyonunu artırma: Daha net süreçler ve daha az engel, geliştirme ekiplerinin verimliliğini artırır; olumlu bir çalışma ortamı ve yüksek motivasyon sağlar.
  • Veriye dayalı stratejik planlama: Kaynak planlaması, teknoloji yatırımları ve süreç iyileştirmeleri hakkında bilinçli kararlar almaları için yöneticilerinize somut veriler sunun.

GitHub SDLC sürecinizi iyileştirmeye başlayın

GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngünüzü kontrol altına alarak kuruluşunuzun performansını artırabilirsiniz. Process Mining yaklaşımı, geliştirme uygulamalarınızı sorunlara tepki vermekten sorunları önceden görmeye taşıyacak netliği sağlar. Sürekli iyileştirme yaklaşımıyla yüksek kaliteli yazılımları daha hızlı ve güvenilir biçimde teslim edebilirsiniz. Process Mining’in SDLC sürecinizi nasıl görünür kılacağını ve verimlilik ile yenilik fırsatlarını nasıl ortaya çıkaracağını keşfetmeye başlayın.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsü SDLC iyileştirme DevOps Sürüm yönetimi Kalite güvencesi Geliştirme operasyonları Uyumluluk yönetimi Çevrim süresini kısaltma Bilet yönetimi Sorun takibi Hata takibi İş listesi yönetimi Sprint planlaması İş öğeleri Geliştirme iş akışı

Yaygın sorunlar ve zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Geliştirme öğelerinin tamamlanması çoğu zaman uzun sürer; bu da yazılım sürümlerinin gecikmesine ve pazar fırsatlarının kaçırılmasına yol açar. GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde uzayan döngüler rekabet avantajını zayıflatabilir ve operasyon maliyetlerini artırabilir.
ProcessMind, her geliştirme öğesinin baştan sona nasıl ilerlediğini analiz ederek zamanın tam olarak nerede kaybedildiğini gösterir. Tüm aşamalardaki çevrim sürelerini görselleştirerek gecikmelerin temel nedenlerini ortaya çıkarır ve daha hızlı, öngörülebilir sürümler için hedefli iyileştirmeler yapmanıza yardımcı olur.

Kod incelemesi veya QA testi gibi belirli aşamalar sık sık darboğaza dönüşür. Geliştirme öğeleri birikir ve yazılım geliştirme yaşam döngüsünün tamamı yavaşlar. GitHub üzerindeki bu verimsizlik ekiplerin üretkenliğini düşürür ve teslimat sürelerini gereksiz yere uzatır.
ProcessMind, geliştirme sürecinizdeki tıkanma noktalarını belirler ve ölçer. Bekleme süresinin aşırı uzun veya işlem hacminin yüksek olduğu aşamaları göstererek ekiplerin belirli darboğazları gidermesine ve iş akışını daha verimli hâle getirmesine yardımcı olur.

GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde geliştirme öğeleri, yeniden çalışma veya gerilemeleri giderme amacıyla sık sık önceki aşamalara döner. Bu durum emeğin ve kaynakların boşa harcanmasına yol açar. Tekrarlanan döngüler geliştirme maliyetlerini artırır ve proje takvimini uzatır.
ProcessMind, tüm yeniden çalışma döngülerini ve bunların ne sıklıkta yaşandığını ortaya çıkararak öğelerin kalite kontrollerini nerede ve neden tekrar tekrar geçemediğini gösterir. Yeniden çalışmanın yaygın nedenlerini belirlemenize yardımcı olur; böylece kod kalitesini artırmak ve gereksiz emeği azaltmak için önlem alabilirsiniz.

Ekipler, GitHub üzerindeki geliştirme öğelerinde tanımlı yazılım geliştirme yaşam döngüsünden saparak standart dışı yollar izleyebilir. Bu tutarsızlıklar hatalara, uyumluluk risklerine ve öngörülemeyen sonuçlara yol açabilir.
ProcessMind, her geliştirme öğesinin gerçek akışını haritalar ve amaçlanan süreç modeliyle karşılaştırır. Sapmaları ve görülme sıklıklarını göstererek kuruluşların standart çalışma prosedürlerini uygulamasına ve operasyonel riskleri azaltmasına yardımcı olur.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsünde bazı geliştiriciler veya ekipler sürekli aşırı yük altındayken diğerlerinin kapasitesi yeterince kullanılmayabilir. Bu dengesizlik bazı alanlarda tükenmişliğe, bazılarında ise atıl zamana yol açar. GitHub üzerindeki genel üretkenlik ve proje verimliliği bundan olumsuz etkilenir.
ProcessMind, tüm geliştirme öğelerinde kaynak dağılımını ve iş yükü paylaşımını analiz eder. Kaynakların zorlandığı veya yeterince kullanılmadığı alanları göstererek ekip kapasitesini iyileştirmeniz ve iş yükünü daha dengeli dağıtmanız için veriye dayalı içgörüler sunar.

Özellikle karmaşık GitHub ortamlarında, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün düzenleyici gerekliliklere veya kurum içi kalite standartlarına uygunluğunu göstermek zor olabilir. Elle yapılan denetimler zaman alır ve önemli ayrıntıları gözden kaçırabilir; bu da kuruluşu riske açık hâle getirir.
ProcessMind, her geliştirme öğesi için kapsamlı ve değiştirilemez denetim kayıtlarını otomatik olarak oluşturur. Tüm etkinlik ve kararları şeffaf, doğrulanabilir biçimde kaydederek uyumluluk kontrollerini kolaylaştırır ve elle işlem yapmadan düzenlemelere uyumu belgelemenizi sağlar.

Geliştirme aşamaları veya ekipleri arasındaki geçişlerde, örneğin geliştirmeden QA’ya geçerken, gecikmeler ve iletişim sorunları yaşanabilir. Belirsiz devir teslimler süreci aksatır, GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngüsünü yavaşlatır ve proje takvimini etkiler.
ProcessMind, farklı roller ve ekipler arasındaki devir teslimlerin süresini ve sıklığını gösterir. Sorunlu geçiş noktalarını belirleyerek iletişim kurallarını netleştirmenize ve geliştirme öğelerinin daha hızlı ilerlemesi için geçişleri kolaylaştırmanıza yardımcı olur.

Paydaşlar çoğu zaman her geliştirme öğesinin yazılım geliştirme yaşam döngüsünde hangi aşamada olduğunu güncel olarak göremez. Bu nedenle GitHub üzerindeki ilerlemeyi izlemek ve gecikmeleri öngörmek zorlaşır. Görünürlüğün sınırlı olması, sorunlara önceden müdahale etmeyi güçleştirir.
ProcessMind, her geliştirme öğesinin ilerleyişini güncel olarak gösterir. Mevcut durumu ve tahmini tamamlanma zamanını izleyerek sürecin tamamında şeffaflık sağlar; zamanında müdahaleyi ve daha iyi proje yönetimini destekler.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsünde hatalar ve kalite sorunları çoğu zaman önceki test aşamalarında değil, üretim ortamında fark edilir. Bu durum müşteri memnuniyetsizliğine, itibar kaybına ve acil düzeltmeler için yüksek maliyetlere yol açar. GitHub üzerindeki kalite kontrollerindeki eksiklikler bu soruna neden olabilir.
ProcessMind, üretim ortamında hatalara yol açan geliştirme öğelerinin izlediği yolları analiz eder. Kalite kontrollerinin yetersiz kaldığı veya atlandığı aşamaları belirleyerek ekiplerin test süreçlerini iyileştirmesine ve önemli hataların üretim ortamına ulaşmasını azaltmasına yardımcı olur.

Yüksek öncelikli geliştirme öğeleri çoğu zaman daha düşük öncelikli işlerin arkasında kalır veya sırası dışında işlenir. Bu da önemli özelliklerin ve iş değerinin geç teslim edilmesine yol açar. GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde bu uyumsuzluk stratejik hedefleri olumsuz etkiler.
ProcessMind, geliştirme öğelerinin gerçek işlem sırasını belirlenen önceliklerle karşılaştırır. Önemli öğelerin geciktiği durumları göstererek iş sırasını iyileştirmeniz ve kaynakları stratejik önceliklerle uyumlu hâle getirmeniz için içgörüler sunar.

GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde geliştirme sürelerinin uzaması, planlanmamış yeniden çalışmalar ve kaynakların verimsiz kullanımı projelerin ayrılan bütçeyi aşmasına neden olabilir. Beklenmedik maliyetler finansal planlamayı ve kârlılığı olumsuz etkiler.
ProcessMind, maliyet artışına yol açan verimsizlikleri, gecikmeleri ve yeniden çalışma döngülerini belirler. Zamanın ve kaynakların nerede harcandığını net biçimde göstererek maliyetleri düşürebileceğiniz alanları saptamanıza ve geliştirme projelerinin finansal öngörülebilirliğini artırmanıza yardımcı olur.

Tipik hedefler

Başarının sizin için ne anlama geldiğini tanımlayın

Bu hedef, bir geliştirme öğesinin oluşturulmasından üretim ortamına dağıtılmasına kadar geçen toplam süreyi kısaltmayı amaçlar. Böylece GitHub tabanlı projelerde özellikleri daha hızlı teslim edebilir, pazar değişikliklerine daha çabuk yanıt verebilir ve rekabet gücünüzü artırabilirsiniz. Bu hedef, pazara sunma süresini ve operasyonel çevikliği doğrudan etkiler.

Bu hedef, yazılım geliştirme yaşam döngüsünde önemli gecikmelere yol açan etkinlikleri veya kuyrukları ortaya çıkarmaya odaklanır. Ekipler bu tıkanma noktalarını belirleyerek önceden müdahale edebilir, iş birikmesini önleyebilir ve GitHub projelerinde iş akışını iyileştirerek işlem hacmini artırabilir.

Amaç, geliştirme öğelerinin testten geliştirmeye dönmesi gibi önceki aşamalara geri döndüğü durumları önemli ölçüde azaltmaktır. Yeniden çalışmanın azalması, ilk seferde başarı oranını ve yazılım kalitesini artırır; GitHub geliştirme ekiplerinde boşa harcanan emeği azaltır.

Bu hedef, geliştirme öğelerinin plansız veya verimsiz sapmalara uğramadan önceden belirlenmiş, en uygun yolları izlemesini sağlamayı amaçlar. Standartlaşma öngörülebilirliği artırır, hataları azaltır ve GitHub üzerinde çalışan yeni ekip üyelerinin eğitimini kolaylaştırır.

Bu hedef, özellikle belirli gereklilikleri olan geliştirme öğelerinin gerekli kontrollerden ve onaylardan geçtiğini doğrulamaya odaklanır. Uyumluluğun sağlanması, sıkı düzenlemelere tabi sektörlerde riskleri azaltır ve GitHub projeleri için açık denetim kayıtları sunar.

Amaç, geliştirme öğelerinin geliştirmeden QA’ya geçiş gibi ekipler veya aşamalar arasındaki bekleme süresini azaltmaktır. Devir teslimleri iyileştirmek iletişim kopukluklarını giderir ve iş akışını hızlandırarak GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngüsünün tamamını kısaltır.

Bu hedef, paydaşlara her geliştirme öğesinin yaşam döngüsünde hangi aşamada olduğunu doğru ve güncel biçimde göstermeyi amaçlar. Görünürlüğün artması, daha iyi kararlar alınmasını, risklerin önceden yönetilmesini ve GitHub proje durumuyla ilgili iletişimin iyileştirilmesini sağlar.

Amaç, yalnızca üretim ortamına dağıtıldıktan sonra fark edilen yazılım hatalarının sayısını önemli ölçüde azaltmaktır. Test ve kalite güvencesi süreçlerindeki zayıflıkları erkenden belirlemek, yazılım kalitesini doğrudan artırır ve GitHub projelerinde sürüm sonrası maliyetli düzeltmeleri azaltır.

Bu hedef, geliştiricilerin ve test uzmanlarının aşırı veya yetersiz görevlendirilmeden verimli biçimde çalışmasını sağlamaya odaklanır. Kaynakların daha iyi yönetilmesi, projelerin daha verimli yürütülmesini ve GitHub üzerindeki yazılım geliştirme yaşam döngüsünde iş yükünün dengelenmesini sağlar.

Bu hedef, yüksek öncelikli geliştirme öğelerinin yazılım geliştirme yaşam döngüsünde daha hızlı ve daha az gecikmeyle ilerlemesini sağlamayı amaçlar. Etkili önceliklendirme, geliştirme çalışmalarını iş hedefleriyle uyumlu hâle getirir ve GitHub projelerinde önemli özelliklerin kullanıcılara daha erken ulaşmasını sağlar.

Bu hedef, yazılım geliştirme projelerinde beklenmedik maliyet aşımlarına yol açan verimsizlikleri belirleyip ortadan kaldırmaya odaklanır. Süreçleri sadeleştirip kayıpları azaltarak proje giderlerini daha iyi yönetebilir ve düşürebilirsiniz. Bu, özellikle GitHub üzerinde barındırılan büyük projeler için önemlidir.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsünü iyileştirmek için 6 adım

1

Templatei indirin
2

GitHub verilerinizi dışa aktarın
3

Veri Setinizi yükleyin
4

Geliştirme sürecinizi analiz edin
5

İyileştirmeleri uygulayın
6

İlerlemenizi izleyin
1

Templatei indirin

Yapılacaklar

Yazılım geliştirme yaşam döngüsü sürecinizi analiz etmek için özel olarak hazırlanmış Excel Templateini edinin. Bu Template, etkili Process Mining için gereken yapıyı tanımlar.

Veri Templatei rehberini görüntüleyin Templatei indirin
Neden önemli?

Standartlaştırılmış bir veri yapısı, pull request’ler ve sorun güncellemeleri gibi GitHub etkinliklerinin doğru biçimde kaydedilmesini sağlayarak isabetli analiz için temel oluşturur.

Beklenen sonuç

GitHub geliştirme verileriniz için düzenlenmiş, kullanıma hazır bir Excel Template.

ELDE EDECEKLERİNİZ

SDLC içgörülerini keşfedin, GitHub sürümlerini hızlandırın

ProcessMind, kodun işlenmesinden dağıtıma kadar GitHub tabanlı SDLC sürecinizin tamamını görselleştirir. Gizli verimsizlikleri keşfedin ve geliştirme sürecinizin gerçek akışını görerek daha hızlı ve güvenilir sürümler yayımlayın.
  • GitHub üzerindeki SDLC sürecinizi baştan sona görselleştirin
  • Pipeline’ınızdaki darboğazları tam olarak belirleyin
  • Uyumluluk risklerini ve sapmaları tespit edin
  • Hız ve kalite için sürüm döngülerini iyileştirin
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

Yazılımı daha hızlı ve öngörülebilir biçimde teslim edin

Kuruluşlar, GitHub’daki geliştirme işlerinin iş akışlarını analiz ederek gizli darboğazları ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. Bu içgörüler, iyileştirmelerin doğru noktalara odaklanmasını sağlar ve yazılım geliştirme yaşam döngüsünü daha düzenli ve öngörülebilir hâle getirir.

0 %
Daha kısa çevrim süreleri

Uçtan uca sürede ortalama azalma

Process Mining darboğazları belirler. Ekipler iş akışlarını sadeleştirerek özellikleri daha hızlı üretime alabilir ve pazara sunma süresini kısaltabilir.
0 %
Yeniden çalışma döngülerinde azalma

Aşamalara yeniden giren iş öğelerinde azalma

Sık tekrarlanan gerileme döngülerini ve kalite sorunlarını belirleyen kuruluşlar, maliyetli yeniden çalışmaları azaltır; ilk seferde doğru sonuç oranını ve geliştirici verimliliğini artırır.
0 %
Süreç kurallarına daha yüksek uyum

Standart akışa uyumda artış

Process Mining, standart SDLC akışından sapmaları ortaya çıkarır. Ekipler bu bilgilerle iyi uygulamaların izlenmesini sağlayabilir, mevzuata uyumu ve tutarlı kaliteyi destekleyebilir.
0 %
Kod incelemelerini iyileştirin

İnceleme etkinliklerinin daha hızlı tamamlanması

Kod inceleme sürecindeki gecikmeleri belirlemek, hedefli müdahaleler yapmanıza yardımcı olur. Böylece önemli bir kalite kontrol aşamasını hızlandırabilir ve genel geliştirme süresini kısaltabilirsiniz.
0 %
Geliştirici kapasitesinden daha iyi yararlanın

Geliştirici kaynaklarının daha iyi dağıtılması

İş yükünün nasıl dağıldığını gösteren Process Mining, görevleri geliştiriciler arasında dengelemeye yardımcı olur. Aşırı yükü ve atıl kapasiteyi önleyerek projelerin daha verimli tamamlanmasını sağlar.

Sonuçlar süreç karmaşıklığına, ekip dinamiklerine ve veri kalitesine göre değişir. Bu rakamlar, yazılım geliştirmede Process Mining uygulamalarında sıkça gözlemlenen iyileşmeleri gösterir.

Önerilen veriler

Önce en önemli öznitelikleri ve etkinlikleri ekleyin, ardından ihtiyaç duydukça kapsamı genişletin.
Olay günlüklerine yeni misiniz? Process Mining için nasıl Event Log oluşturacağınızı öğrenin.

Öznitelikler

Analiz için kaydedilmesi gereken temel veri noktaları

Özellik, hata düzeltmesi veya görev gibi tek bir geliştirme işinin benzersiz tanımlayıcısıdır. Bu değer, birincil vaka kimliği olarak kullanılır.

Neden önemli?

Process Mining için temel anahtardır. İlgili tüm geliştirme olaylarını tek bir vakada birleştirerek yazılım geliştirme yaşam döngüsünü uçtan uca doğru biçimde görselleştirmenizi ve analiz etmenizi sağlar.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsünde gerçekleşen belirli bir olayın veya görevin adı.

Neden önemli?

Bu öznitelik, geliştirme yaşam döngüsündeki olayların sırasını görselleştirmeyi ve analiz etmeyi sağlayarak süreç haritasının temelini oluşturur.

Belirli bir geliştirme etkinliğinin veya olayının gerçekleştiği kesin tarih ve saat.

Neden önemli?

Bu zaman damgası, olayları doğru sıraya koymak ve çevrim süreleri ile darboğaz süreleri gibi tüm performans metriklerini hesaplamak için önemlidir.

Belirli bir geliştirme etkinliğinin veya olayının tamamlandığı kesin tarih ve saat.

Neden önemli?

Etkinliklerin işlem sürelerini hassas biçimde hesaplamayı sağlar. Böylece etkin çalışma süresiyle boşta bekleme süresini birbirinden ayırabilirsiniz.

Geliştirme işini veya pull request incelemesi gibi belirli bir görevi üstlenen kullanıcı ya da geliştirici.

Neden önemli?

Geliştirici iş yükünü, ekip performansını ve ekip üyeleri arasındaki devir teslimlerin verimliliğini analiz etmek için önemlidir.

Geliştirme etkinliğinin yürütüldüğü kod deposunun adı.

Neden önemli?

Geliştirme süreçlerini farklı projelere, ürünlere veya ekiplere göre gruplandırıp karşılaştırmanızı ve analizi belirli alanlara odaklamanızı sağlar.

Özellik, hata, görev veya epic gibi geliştirme işinin sınıflandırması.

Neden önemli?

İş öğelerini sınıflandırır; performansı karşılaştırmanızı ve farklı iş türlerinin (örneğin, hatalar ve özellikler) süreçte nasıl ilerlediğini analiz etmenizi sağlar.

Geliştirme öğesine atanan öncelik düzeyi; örneğin 'Yüksek', 'Orta' veya 'Düşük'.

Neden önemli?

Yüksek öncelikli öğelerin düşük öncelikli öğelerden daha hızlı işlenip işlenmediğini analiz etmeyi ve önceliklendirme stratejisinin etkinliğini doğrulamayı sağlar.

Etkinlikler

İzlenecek ve iyileştirilecek süreç adımları

Bir geliştirme işinin yaşam döngüsünü başlatır; görev, hata veya özellik talebinin resmî olarak oluşturulduğunu gösterir. Kullanıcı bir GitHub deposunda yeni bir sorun oluşturduğunda bu olay açıkça kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, sürecin başlangıç etkinliğidir. Toplam geliştirme çevrim süresini ölçmek ve işin ilk kaynaklarını anlamak için gereklidir.

İlk kod bloğunun incelemeye ve birleştirmeye hazır olduğunu gösterir. Geliştirici, özellik dalındaki değişiklikleri ana dala önermek için bir pull request (PR) oluşturur. Bu, GitHub’da açıkça kaydedilen bir olaydır.

Neden önemli?

Bu önemli kilometre taşı, ilk geliştirme aşamasının sonunu ve inceleme ile entegrasyon sürecinin başlangıcını gösterir. Geliştirme ve inceleme çevrim sürelerini ayrı ayrı analiz etmek için temel bir ölçüttür.

İncelemeci, pull request’teki değişiklikleri resmî olarak onaylamıştır. Bu, değişikliklerin kalite ve işlev standartlarını karşıladığını gösterir. İncelemeci, incelemesini 'approve' durumuyla gönderdiğinde kaydedilir.

Neden önemli?

Bu, birleştirme öncesindeki önemli bir kalite kontrol aşaması ve kilometre taşıdır. PR oluşturulduktan sonra bu duruma ulaşma süresi, inceleme sürecinin verimliliğini ölçen temel bir KPI’dır.

Pull request’teki kod üzerinde çalışan derleme, birim testleri veya statik analiz gibi otomatik kontrollerin başarıyla tamamlandığını gösterir. Bu olay, GitHub Actions gibi sistemlerin bildirdiği kontrol durumlarından çıkarılır.

Neden önemli?

Bu otomatik kalite kontrolü, kodun kararlılığını sağlamak için önemlidir. Başarısız kontroller veya uzun çalışma süreleri, teslimat sürecinde önemli darboğazlar oluşturabilir.

Pull request’te onaylanan kod değişiklikleri, main veya develop gibi hedef dala resmî olarak eklenir. Yeni kodu içeren bu işlem, pull request üzerinde açıkça kaydedilen son adımdır.

Neden önemli?

Bu önemli kilometre taşı, geliştirme ve inceleme aşamalarının tamamlandığını gösterir. Birçok ekipte otomatik dağıtımdan önceki son adımdır.

Geliştirme işi tamamlanmış sayılır ve ilgili sorun resmî olarak kapatılır. Bağlantılı bir pull request birleştirildiğinde bu işlem otomatik olarak gerçekleşebilir veya bir ekip üyesi tarafından elle yapılabilir.

Neden önemli?

Bu etkinlik, geliştirme işi için sürecin kesin bitiş noktasıdır. Uçtan uca çevrim sürelerini hesaplamak için gereklidir.

SSS

Sık sorulan sorular

Process Mining, GitHub gibi sistemlerin olay günlüklerini analiz ederek gerçek geliştirme iş akışlarınızı görselleştirir. Darboğazları, yeniden çalışma döngülerini ve standart dışı yolları ortaya çıkarır; SDLC sürecinizi sadeleştirmeniz ve sürümleri hızlandırmanız için veriye dayalı içgörüler sunar.

Genellikle geliştirme öğelerinin durum değişikliklerini, pull request işlemlerini, commit etkinliklerini ve sorun güncellemelerini gösteren olay verilerine ihtiyaç duyarsınız. Temel öznitelikler arasında etkinlik adı, zaman damgası ve geliştirme öğesi kimliği ya da pull request numarası gibi bir vaka tanımlayıcısı bulunur.

İlk kurulumdan sonraki birkaç hafta içinde belirli darboğazları saptayabilir, yeniden çalışmayı ölçebilir ve uyumluluk açıklarını ortaya çıkarabilirsiniz. Çevrim sürelerinin kısalması veya hata oranlarının düşmesi gibi somut iyileştirmeler, veriye dayalı değişiklikleri uyguladıkça genellikle sonraki haftalarda görülür.

Evet. Process Mining, her etkinliğin süresini ve etkinlikler arasındaki geçişleri ayrıntılı biçimde haritalar. Böylece geliştirme işlerinin nerede takıldığını görsel olarak belirleyebilir, belirli aşamalardaki veya ekipler arasındaki devir teslimlerde yaşanan gecikmelerin etkisini ölçebilirsiniz.

İlk veri çıkarma ve model kurulum çalışmaları biraz çaba gerektirir, ancak modern Process Mining araçları analizlerin büyük bölümünü kolaylaştırır. Kurulum tamamlandıktan sonra düzenli içgörüler elde edebilir, seyrek aralıklarla yapılan büyük değişiklikler yerine adım adım iyileştirmeler yapabilirsiniz.

GitHub verilerinize doğrudan API üzerinden veya dışa aktarma özellikleriyle erişmeniz ve bir Process Mining platformu kullanmanız gerekir. Analiz için Event Log hazırlarken temel veri dönüştürme becerileri işinize yarar.

Hassas bilgileri korumak için veriler, Process Mining aracına aktarılmadan önce genellikle takma adlarla değiştirilir veya toplulaştırılır. Seçtiğiniz platformun ilgili veri yönetişimi ve güvenlik standartlarına uyduğundan emin olun ve erişim denetimlerini açıkça belirleyin.

Kesinlikle. Process Mining, gerçek geliştirme sürecinizin dijital bir kopyasını oluşturur ve zorunlu prosedürlerden sapmaları ortaya çıkarır. Böylece denetçilere açık kanıtlar sunabilir ve mevzuat gerekliliklerine tutarlı biçimde uyulmasını sağlayabilirsiniz.

SDLC’nizi iyileştirin: Verimsizlikleri hemen belirleyin

Çevrim süresini %30 azaltın ve GitHub geliştirme sürecinizi daha verimli hâle getirin.

Ücretsiz denemeyi başlatın

Kredi kartı gerekmez, kurulum birkaç dakika sürer.