কিভাবে আমরা ব্যবসা এবং DevOps সংযোগ করার একটি দুর্দান্ত উপায় খুঁজে পেয়েছি

DevOps এর দর্শন, যখন বিকাশ সফ্টওয়্যার রক্ষণাবেক্ষণের সাথে একত্রিত হয়, তখন কারও কাছে অবাক হওয়ার কিছু নেই। একটি নতুন প্রবণতা গতি পাচ্ছে - DevOps 2.0 বা BizDevOps৷ এটি ইতিমধ্যেই তিনটি উপাদানকে একক সমগ্রে একীভূত করেছে: ব্যবসা, উন্নয়ন এবং সহায়তা। এবং ঠিক যেমন DevOps-এ, ইঞ্জিনিয়ারিং অনুশীলনগুলি বিকাশ এবং সহায়তার মধ্যে সংযোগের ভিত্তি তৈরি করে, তেমনি ব্যবসায়িক বিকাশে, বিশ্লেষণগুলি "আঠালো" এর ভূমিকা গ্রহণ করে যা ব্যবসার সাথে বিকাশকে একত্রিত করে।

আমি এখনই স্বীকার করতে চাই: যে আমরা সত্যিকারের বিজডেভপস পেয়েছি, আমরা এখনই শিখেছি, স্মার্ট বই পড়ার পরে। কর্মচারীদের উদ্যোগ এবং উন্নতির জন্য একটি অদম্য আবেগের জন্য এটি একরকম নিজেকে বিকশিত করেছে। আজ, বিশ্লেষণ হল উন্নয়নের উৎপাদন প্রক্রিয়ার অংশ, প্রতিক্রিয়া লুপগুলি ব্যাপকভাবে হ্রাস করে এবং নিয়মিত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। আমাদের সাথে সবকিছু কীভাবে সাজানো হয়েছে তা আমি আপনাকে বিস্তারিত বলব।

ক্লাসিক DevOps এর অসুবিধা

যখন নতুন ক্লায়েন্ট পণ্যগুলি কল্পনা করা হয়, একটি ব্যবসা গ্রাহক আচরণের একটি আদর্শ মডেল তৈরি করে এবং একটি ভাল রূপান্তর আশা করে, যার ভিত্তিতে এটি তার ব্যবসায়িক লক্ষ্য এবং ফলাফল তৈরি করে। উন্নয়ন দল, তার অংশের জন্য, খুব ভাল, উচ্চ-মানের কোড তৈরি করার চেষ্টা করে। সমর্থন, অন্যদিকে, একটি নতুন পণ্য বজায় রাখার স্বাচ্ছন্দ্য এবং সুবিধার জন্য প্রক্রিয়াগুলির সম্পূর্ণ অটোমেশনের আশা করে।

বাস্তবতা প্রায়শই এমনভাবে বিকশিত হয় যে ক্লায়েন্টরা একটি বরং জটিল প্রক্রিয়া গ্রহণ করে, ব্যবসা কম রূপান্তরের উপর নির্ভর করে, উন্নয়ন দলগুলি ফিক্সের পরে ফিক্স প্রকাশ করে এবং গ্রাহকদের কাছ থেকে অনুরোধের স্রোতে সমর্থন করে। পরিচিত?

এখানে মন্দের মূল নিহিত রয়েছে দীর্ঘ এবং দুর্বল মানের ফিডব্যাক লুপের মধ্যে যে প্রক্রিয়াটি এম্বেড করা আছে। ব্যবসা এবং বিকাশকারীরা, প্রয়োজনীয়তা সংগ্রহ করার সময় এবং স্প্রিন্টের সময় প্রতিক্রিয়া পাওয়ার সময়, সীমিত সংখ্যক গ্রাহকের সাথে যোগাযোগ করে, যা পণ্যের ভাগ্যকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করে। প্রায়শই একজন ব্যক্তির কাছে যা গুরুত্বপূর্ণ তা সম্পূর্ণ লক্ষ্য দর্শকের বৈশিষ্ট্য নয়।
পণ্যের বিকাশ সঠিক পথে হচ্ছে কিনা তা বোঝার অর্থ লঞ্চের কয়েক মাস পরে আর্থিক প্রতিবেদন এবং বাজার গবেষণা ফলাফলের সাথে আসে। এবং তারা, সীমিত নমুনার আকারের কারণে, ক্লায়েন্টদের একটি বড় ভলিউমের উপর অনুমান পরীক্ষা করার সুযোগ প্রদান করে না। সাধারণভাবে, এটি দীর্ঘ, ভুল এবং অদক্ষ পরিণত হয়।

ট্রফি টুল

আমরা এ থেকে পরিত্রাণ পেতে একটি ভাল উপায় খুঁজে পেয়েছি. একটি টুল যা শুধুমাত্র বিপণনকারীদের সাহায্য করতে ব্যবহৃত হয়, আমরা ব্যবসা এবং বিকাশকারীদের হাতে পেয়েছিলাম। এখানে এবং এখন কী ঘটছে তা বোঝার জন্য, বাস্তব সময়ে প্রক্রিয়াটি দেখার জন্য আমরা সক্রিয়ভাবে ওয়েব বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে শুরু করেছি। এর উপর ভিত্তি করে, পণ্যটি নিজেই পরিকল্পনা করুন, এটি বিপুল সংখ্যক গ্রাহকের কাছে পৌঁছে দেওয়া হবে।
যদি কোনো ধরনের পণ্যের উন্নতির পরিকল্পনা করা হয়, তাহলে আপনি অবিলম্বে দেখতে পাবেন যে এটি কোন মেট্রিক্সের সাথে যুক্ত এবং কীভাবে এই মেট্রিকগুলি বিক্রয়কে প্রভাবিত করে, ব্যবসার জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি। তাই আপনি অবিলম্বে একটি কম প্রভাব সঙ্গে অনুমান আগাছা আগাছা করতে পারেন. অথবা, উদাহরণস্বরূপ, পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য সংখ্যক ব্যবহারকারীর কাছে একটি নতুন বৈশিষ্ট্য রোল আউট করুন এবং রিয়েল টাইমে মেট্রিকগুলি নিরীক্ষণ করুন, সবকিছু উদ্দেশ্য অনুযায়ী কাজ করছে কিনা তা বোঝার জন্য। অনুরোধ বা প্রতিবেদনের আকারে প্রতিক্রিয়ার জন্য অপেক্ষা করবেন না, তবে অবিলম্বে একটি পণ্য তৈরির প্রক্রিয়াটি পর্যবেক্ষণ করুন এবং অবিলম্বে সংশোধন করুন। আমরা একটি নতুন বৈশিষ্ট্য রোল আউট করতে পারি, তিন দিনের মধ্যে পরিসংখ্যানগতভাবে সঠিক ডেটা সংগ্রহ করতে পারি, আরও তিন দিনে পরিবর্তন করতে পারি - এবং এখন একটি দুর্দান্ত নতুন পণ্য এক সপ্তাহের মধ্যে প্রস্তুত।

আপনি পুরো ফানেল ট্র্যাক করতে পারেন, সমস্ত গ্রাহক যারা নতুন পণ্যের সংস্পর্শে এসেছেন, ফানেলটি তীব্রভাবে সংকুচিত হয়েছে এমন পয়েন্টগুলি খুঁজে বের করতে পারেন এবং কারণগুলি বুঝতে পারেন৷ বিকাশকারী এবং ব্যবসা উভয়ই এখন এটি দেখছেন, এটি দৈনন্দিন কাজের অংশ। তারা একই গ্রাহকের যাত্রা দেখতে পায় এবং একসাথে তারা উন্নতির জন্য ধারণা এবং অনুমান তৈরি করতে পারে।

ব্যবসা এবং উন্নয়নের এই একীকরণ, বিশ্লেষণের সাথে একসাথে, ক্রমাগত পণ্য তৈরি করা সম্ভব করে তোলে, ক্রমাগত অপ্টিমাইজ করা, অনুসন্ধান করা এবং বাধাগুলি দেখা, পুরো প্রক্রিয়াটি।

এটা সব জটিলতা সম্পর্কে

যখন আমরা একটি নতুন পণ্য তৈরি করি, আমরা স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করি না, তবে আমরা এটিকে ইতিমধ্যে বিদ্যমান পরিষেবার জটিলতায় তৈরি করি। একটি নতুন পণ্য চেষ্টা করে, ক্লায়েন্ট প্রায়শই বিভিন্ন বিভাগের সাথে যোগাযোগ করে। তিনি যোগাযোগ কেন্দ্রের কর্মীদের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন, অফিসে পরিচালকদের সাথে, তিনি সহায়তার সাথে যোগাযোগ করতে পারেন, অনলাইন চ্যাট ব্যবহার করতে পারেন। মেট্রিক্সের সাহায্যে, আমরা দেখতে পারি, উদাহরণস্বরূপ, যোগাযোগ কেন্দ্রে লোড কী, আগত অনুরোধগুলি কীভাবে সর্বোত্তম প্রক্রিয়া করা যায়। আমরা বুঝতে পারি কত লোক অফিসে আসে এবং কীভাবে ক্লায়েন্টকে আরও পরামর্শ দিতে হয়।

তথ্য সিস্টেমের সাথে এটি একই। আমাদের ব্যাঙ্ক 20 বছরেরও বেশি সময় ধরে বিদ্যমান, এই সময়ে ভিন্ন ভিন্ন সিস্টেমের একটি বড় স্তর তৈরি হয়েছে এবং এখনও কাজ করছে। ব্যাকএন্ড সিস্টেমের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া কখনও কখনও অপ্রত্যাশিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, কিছু প্রাচীন সিস্টেমে, একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের জন্য অক্ষরের সংখ্যার উপর বিধিনিষেধ রয়েছে এবং কখনও কখনও এটি নতুন পরিষেবাকে ক্র্যাশ করে। স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি বাগ ট্র্যাক করা বেশ কঠিন, কিন্তু ওয়েব বিশ্লেষণ ব্যবহার প্রাথমিক।

আমরা এমন পর্যায়ে পৌঁছেছি যেখানে আমরা ক্লায়েন্টকে দেখানো সমস্ত জড়িত সিস্টেম থেকে ত্রুটি পাঠ্যগুলি গ্রহণ এবং বিশ্লেষণ করতে শুরু করেছি। দেখা গেল যে তাদের মধ্যে অনেকগুলি পুরানো ছিল এবং আমরা কল্পনাও করতে পারিনি যে তারা আমাদের প্রক্রিয়ার সাথে একরকম জড়িত ছিল।

বিশ্লেষণ সঙ্গে কাজ

আমাদের একই ঘরে ওয়েব অ্যানালিটিক্স এবং SCRUM ডেভেলপমেন্ট টিম আছে। তারা ক্রমাগত একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে। যখন প্রয়োজন হয়, বিশেষজ্ঞরা মেট্রিক্স সেট আপ করতে বা ডেটা আপলোড করতে সহায়তা করে, তবে মূলত দলের সদস্যরা নিজেরাই বিশ্লেষণ পরিষেবার সাথে কাজ করে, এতে জটিল কিছু নেই।

সাহায্য প্রয়োজন যদি, উদাহরণস্বরূপ, কিছু নির্ভরতা প্রয়োজন হয়, সীমিত ধরণের ক্লায়েন্ট বা উত্সের জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার। কিন্তু বর্তমান স্থাপত্যে আমরা খুব কমই এর সম্মুখীন হই।

মজার বিষয় হল, বিশ্লেষণের প্রবর্তনের জন্য একটি নতুন আইটি সিস্টেম ইনস্টল করার প্রয়োজন ছিল না। আমরা একই সফ্টওয়্যার ব্যবহার করি যা মার্কেটাররা আগে কাজ করেছে। শুধু প্রয়োজন ছিল এর ব্যবহারকে সমন্বয় করা এবং ব্যবসায় ও উন্নয়নে তা বাস্তবায়ন করা। অবশ্যই, বিপণনের যা আছে তা আমরা নিতে পারিনি, আমাদের সবকিছু নতুন করে কনফিগার করতে হবে এবং একটি নতুন পরিবেশে মার্কেটিং অ্যাক্সেস দিতে হবে যাতে তারা একই তথ্য ক্ষেত্রে আমাদের সাথে থাকে।

ভবিষ্যতে, আমরা ওয়েব অ্যানালিটিক্স সফ্টওয়্যারটির একটি উন্নত সংস্করণ কেনার পরিকল্পনা করছি যা প্রক্রিয়াকৃত সেশনের ক্রমবর্ধমান ভলিউমের সাথে মানিয়ে নিতে সক্ষম হবে৷

আমরা সক্রিয়ভাবে CRM এবং অ্যাকাউন্টিং সিস্টেম থেকে ওয়েব বিশ্লেষণ এবং অভ্যন্তরীণ ডেটাবেসগুলিকে একত্রিত করছি। ডেটা একত্রিত করে, আমরা সমস্ত প্রয়োজনীয় বিভাগে ক্লায়েন্টের একটি সম্পূর্ণ ছবি পাই: উত্স, ক্লায়েন্টের প্রকার, পণ্য দ্বারা। BI পরিষেবাগুলি যেগুলি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে শীঘ্রই সমস্ত বিভাগে উপলব্ধ হবে৷

আমরা কি শেষ করেছিলাম? প্রকৃতপক্ষে, আমরা এটির বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উত্পাদন প্রক্রিয়ার একটি অংশ করেছিলাম, যা একটি দৃশ্যমান প্রভাব দিয়েছে।

বিশ্লেষণ: রেক উপর পা না

এবং পরিশেষে, আমি এমন টিপস শেয়ার করতে চাই যা আপনাকে বিজডেভপস তৈরির প্রক্রিয়ায় বাধা এড়াতে সাহায্য করবে।

1. যদি দ্রুত বিশ্লেষণ না করা যায়, তাহলে আপনি ভুল বিশ্লেষণ করছেন। আপনি একটি পণ্য থেকে একটি সহজ পথ অনুসরণ করতে হবে, এবং তারপর স্কেল.
2. আপনার অবশ্যই এমন একটি দল বা ব্যক্তি থাকতে হবে যারা ভবিষ্যতের অ্যানালিটিক্স আর্কিটেকচার ভালোভাবে বোঝে। আপনাকে এখনও তীরে সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে আপনি কীভাবে বিশ্লেষণগুলি স্কেল করবেন, এটিকে অন্যান্য সিস্টেমে একীভূত করবেন এবং ডেটা পুনরায় ব্যবহার করবেন।
3. অতিরিক্ত ডেটা তৈরি করবেন না। ওয়েব পরিসংখ্যান, দরকারী তথ্য ছাড়াও, নিম্নমানের এবং অপ্রয়োজনীয় ডেটা সহ একটি বিশাল আবর্জনা ডাম্প। এবং এই আবর্জনা সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং মূল্যায়নে হস্তক্ষেপ করবে যদি কোন স্পষ্ট লক্ষ্য না থাকে।
4. বিশ্লেষণের জন্য বিশ্লেষণ করবেন না। প্রথমত, লক্ষ্য, একটি টুল পছন্দ, এবং শুধুমাত্র তারপর - বিশ্লেষণ শুধুমাত্র যেখানে এটি একটি প্রভাব দিতে হবে.

উপাদানটি ওলগা চেবোটারের সাথে যৌথভাবে প্রস্তুত করা হয়েছিল (olga_cebotari).

উত্স: www.habr.com