SAP Cloud ALM bietet reichhaltige Analytics-Fähigkeiten, die über grundlegendes operatives Monitoring hinausgehen. Für Entwicklungsteams bieten diese Analytics Einblicke in Entwicklungsmuster, Code-Qualitätstrends und Delivery-Performance. Das Verständnis und die Nutzung dieser Analytics hilft Teams, ihre Praktiken zu verbessern, Wert zu demonstrieren und datengesteuerte Entscheidungen über ihre Arbeit zu treffen.
Der Wert von Entwicklungs-Analytics
Analytics transformieren Entwicklungsmanagement von intuitionsbasiert zu evidenzbasiert.
Fragen, die Analytics beantworten können
Wie entwickelt sich unsere Clean Core Compliance über die Zeit? Was ist unsere Delivery-Velocity und verbessert sie sich? Wo konzentrieren sich Qualitätsprobleme? Wie effektiv sind unsere Code-Review-Prozesse? Welche Muster prognostizieren Deployment-Probleme?
Vorteile von Analytics-gesteuerter Entwicklung
Objektive Messung ersetzt subjektive Bewertung. Trends zeigen, ob Verbesserungen funktionieren. Daten unterstützen Ressourcenzuweisungsentscheidungen. Metriken ermöglichen kontinuierliche Verbesserung. Evidenz demonstriert Teamwert gegenüber Stakeholdern.
Custom Code Analytics
Cloud ALMs Custom Code Analysis bietet Einblicke in Ihre Code-Landschaft.
Code-Inventar-Analytics
Verstehen Sie Ihr Custom Code-Portfolio durch Gesamt-Custom-Code-Volumen nach Typ (Programme, Klassen usw.), Code-Verteilung über Pakete und Bereiche, Altersverteilung von Custom Code und Wachstumstrends über die Zeit. Nutzen Sie diese Analytics um Umfang und Trajektorie Ihrer Custom Code-Landschaft zu verstehen.
Clean Core Compliance Analytics
Verfolgen Sie Clean Core-Fortschritt durch Compliance-Prozentsatz gesamt und nach Bereich, Level-Verteilung (A, B, C, D), Compliance-Trend über die Zeit und neu eingeführte vs gelöste Violations. Diese Metriken sind essentiell für das Tracking der Clean Core-Transformation.
Deployment Analytics
Analysieren Sie Ihre Deployment-Muster und -Performance.
Deployment-Velocity
Messen Sie, wie schnell Sie liefern: Features deployed pro Periode, Lead Time von Entwicklung zu Produktion, Deployment-Frequenz-Trends und Vergleich über Teams oder Bereiche.
Deployment-Qualität
Verfolgen Sie Deployment-Erfolg durch Deployment-Erfolgsrate, Rollback-Häufigkeit, deployment-bezogene Incidents und Zeit zur Remediation von Deployment-Issues.
Dashboards erstellen
Effektive Dashboards präsentieren Analytics für verschiedene Zielgruppen.
Executive Dashboard
High-Level-Metriken für Führungskräfte: Clean Core Compliance-Trend, Delivery-Velocity-Zusammenfassung, Qualitäts-Health-Indikator und wichtige Risiken und Blocker. Halten Sie es einfach - maximal 4-6 Schlüsselmetriken.
Team Dashboard
Operative Metriken für das Team: aktuelle Work in Progress, Quality Gate-Status, ausstehende Deployments und aktuelle Issues und Aktionen. Aktualisieren Sie häufig für operative Relevanz.
Clean Core Dashboard
Fokussierte Metriken für Clean Core-Initiativen: Level-Verteilung aktuell und Trend, Remediation-Fortschritt, Prävention neuer Violations und Compliance nach Bereich.
Analytics für Verbesserung nutzen
Analytics ermöglichen kontinuierliche Verbesserung wenn ordnungsgemäß angewandt.
Muster identifizieren
Suchen Sie nach Mustern in den Daten: Welche Typen von Änderungen verursachen Deployment-Issues? Welche Bereiche generieren die meisten Qualitäts-Findings? Wann treten Bottlenecks in der Pipeline auf? Was korreliert mit erfolgreichen Deliveries?
Ziele setzen
Nutzen Sie Daten um realistische Ziele zu setzen: Basieren Sie Ziele auf historischer Performance, setzen Sie inkrementelle Verbesserungsziele, machen Sie Ziele spezifisch und messbar und reviewen und adjustieren Sie Ziele basierend auf Ergebnissen.
Interventionen verfolgen
Messen Sie den Impact von Änderungen: Dokumentieren Sie wann Änderungen gemacht werden, vergleichen Sie Metriken vor und nach, unterscheiden Sie Korrelation von Kausalität und teilen Sie erfolgreiche Interventionen.
Best Practices
Datenqualität
Stellen Sie sicher, dass Analytics auf guten Daten basieren: konsistente Datenerfassungsprozesse, regelmäßige Datenvalidierung, klare Definitionen für Metriken und Dokumentation von Datenquellen.
Fallstricke vermeiden
Häufige Analytics-Fehler zu vermeiden: Messen was einfach ist statt was wichtig ist, Metriken gamen statt Outcomes zu verbessern, Teams ohne Kontext vergleichen und sich zu sehr auf einzelne Metriken verlassen.
Ausgewogene Metriken
Nutzen Sie ausgewogene Metriken-Sets: Kombinieren Sie Speed- und Quality-Metriken, inkludieren Sie Leading und Lagging Indicators, balancieren Sie Team- und Einzelmetriken und inkludieren Sie sowohl quantitative als auch qualitative Messungen.
Fazit
Cloud ALM Analytics bieten Entwicklungsteams mächtige Einblicke in ihre Arbeit. Von Clean Core Compliance bis Deployment-Performance ermöglichen diese Analytics evidenzbasiertes Management und kontinuierliche Verbesserung.
Beginnen Sie mit den Metriken, die für Ihre aktuellen Prioritäten am wichtigsten sind, bauen Sie gute Datenerfassungsgewohnheiten auf und erweitern Sie Ihre Analytics-Fähigkeiten schrittweise. Nutzen Sie die Erkenntnisse um Diskussionen zu treiben, Ziele zu setzen und Wert zu demonstrieren. Denken Sie daran, dass Analytics ein Mittel zum Zweck sind - bessere Software-Delivery. Lassen Sie die Daten Verbesserungsbemühungen leiten, aber behalten Sie den Fokus auf das ultimative Ziel, Wert für Ihre Organisation durch qualitativ hochwertige SAP-Entwicklung zu liefern.
Noch Fragen?
Wir helfen Ihnen bei der Nutzung von Cloud ALM Analytics.