{"id":35305,"date":"2019-10-31T22:03:31","date_gmt":"2019-10-31T19:03:31","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-my-nashli-krutoj-sposob-svyazat-biznes-i-devops\/"},"modified":"2019-10-31T22:03:31","modified_gmt":"2019-10-31T19:03:31","slug":"kak-my-nashli-krutoj-sposob-svyazat-biznes-i-devops","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kak-my-nashli-krutoj-sposob-svyazat-biznes-i-devops","title":{"rendered":"Wie wir einen gro\u00dfartigen Weg gefunden haben, die Gesch\u00e4ftswelt mit DevOps zu verbinden","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Philosophie von DevOps, bei der Entwicklung mit Softwarewartung kombiniert wird, \u00fcberrascht niemanden mehr. Ein neuer Trend \u2013 DevOps 2.0 oder BizDevOps \u2013 gewinnt an Bedeutung. Hier verschmelzen drei Komponenten: Gesch\u00e4ft, Entwicklung und Support zu einer Einheit. So wie im DevOps ingenieurtechnische Praktiken die Verbindung zwischen Entwicklung und Support schaffen, \u00fcbernimmt in BizDevOps die analytische Arbeit die Rolle des \"Klebers\", der Entwicklung und Gesch\u00e4ft miteinander verbindet.<\/p>\n

Ich m\u00f6chte gleich zugeben: Dass wir echten BizDevOps geschaffen haben, wurde uns erst jetzt klar, nachdem wir einige kluge B\u00fccher gelesen haben. Es hat sich durch die Initiative der Mitarbeiter und die unb\u00e4ndige Leidenschaft f\u00fcr Verbesserungen irgendwie von selbst ergeben. Jetzt ist Analytics ein Teil des Produktionsprozesses der Entwicklung, der die Feedback-Schleifen erheblich verk\u00fcrzt und regelm\u00e4\u00dfig mit Erkenntnissen versorgt. Ich werde ausf\u00fchrlich erz\u00e4hlen, wie alles bei uns organisiert ist.<\/p>\n

\"Wie
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Nachteile des klassischen DevOps<\/h3>\n

\nWenn neue Kundenprodukte entwickelt werden, erstellt das Unternehmen ein ideales Kundenverhalten und rechnet mit einer guten Conversion, auf deren Grundlage es seine Gesch\u00e4ftsziele und Ergebnisse festlegt. Das Entwicklerteam hingegen strebt danach, sehr guten, qualitativ hochwertigen Code zu erstellen. Der Support hofft auf eine vollst\u00e4ndige Automatisierung der Prozesse und darauf, dass die Wartung des neuen Produkts einfach und benutzerfreundlich ist.<\/p>\n

Die Realit\u00e4t sieht h\u00e4ufig so aus, dass die Kunden einen recht komplexen Prozess durchlaufen, das Gesch\u00e4ft mit niedriger Conversion konfrontiert ist, die Entwicklungsteams Bugfix nach Bugfix ver\u00f6ffentlichen und der Support in einem Strom von Kundenanfragen ertrinkt. Kommt Ihnen das bekannt vor?<\/p>\n

Der Ursprung des \u00dcbels liegt in der langen und qualitativ schlechten Feedback-Schleife, die in den Prozess integriert ist. Bei der Anforderungserhebung und dem Feedback w\u00e4hrend der Sprints kommunizieren das Gesch\u00e4ft und die Entwickler mit einer begrenzten Anzahl von Kunden, die erheblichen Einfluss auf das Schicksal des Produkts haben. Oft ist das, was f\u00fcr einen wichtig ist, f\u00fcr die gesamte Zielgruppe vollkommen irrelevant.
\nDas Verst\u00e4ndnis dar\u00fcber, ob sich das Produkt in die richtige Richtung entwickelt, kommt mit den Finanzberichten und den Ergebnissen der Marktforschung Monate nach dem Start. Diese sind aufgrund der begrenzten Stichprobe nicht in der Lage, Hypothesen bei einer gro\u00dfen Kundenzahl zu \u00fcberpr\u00fcfen. Insgesamt ist das also langwierig, ungenau und ineffektiv.<\/p>\n

Trophy-Tool<\/h3>\n

\nWir haben einen guten Weg gefunden, um hiervon wegzukommen. Ein Tool, das fr\u00fcher nur den Marketingfachleuten half, ist nun in den H\u00e4nden von Unternehmen und Entwicklern gelandet. Wir haben begonnen, Web-Analytics aktiv zu nutzen, um den Prozess in Echtzeit zu betrachten und sofort zu verstehen, was passiert. Auf dieser Grundlage planen wir das Produkt selbst und dessen Einf\u00fchrung f\u00fcr eine gro\u00dfe Kundenzahl.
\nWenn eine Produktverbesserung geplant ist, kann man sofort sehen, welche Kennzahlen damit verbunden sind und wie sich diese auf die Verk\u00e4ufe und f\u00fcr das Gesch\u00e4ft wichtigen Merkmale auswirken. Dadurch lassen sich Hypothesen mit geringem Effekt sofort aussortieren. Oder man kann beispielsweise eine neue Funktion an einer statistisch signifikanten Anzahl von Nutzern ausrollen und in Echtzeit die Kennzahlen beobachten, um zu verstehen, ob alles so funktioniert, wie es gedacht war. Man wartet nicht auf R\u00fcckmeldungen wie Anfragen oder Berichte, sondern verfolgt selbstst\u00e4ndig und korrigiert den Produktentwicklungsprozess schnell. Wir k\u00f6nnen eine neue Funktion herausbringen, innerhalb von drei Tagen statistisch valide Daten sammeln, innerhalb von weiteren drei Tagen \u00c4nderungen vornehmen \u2013 und schon nach einer Woche ist ein gro\u00dfartiges neues Produkt bereit.<\/p>\n

Man kann den gesamten Funnel nachverfolgen, alle Kunden, die mit dem neuen Produkt in Kontakt gekommen sind, und die Punkte identifizieren, an denen der Funnel pl\u00f6tzlich eng wurde, um die Ursachen zu verstehen. Sowohl die Entwickler als auch das Gesch\u00e4ft beobachten dies nun, es ist Teil der t\u00e4glichen Arbeit. Sie sehen denselben Kundenweg und k\u00f6nnen gemeinsam Ideen und Hypothesen zur Verbesserung generieren.<\/p>\n

Eine solche Integration von Gesch\u00e4ft und Entwicklung zusammen mit Analytik erm\u00f6glicht es, Produkte kontinuierlich zu erstellen, st\u00e4ndig zu optimieren, Engp\u00e4sse zu identifizieren und den gesamten Prozess im Blick zu behalten.<\/p>\n

Es geht um die Komplexit\u00e4t<\/h3>\n

\nWenn wir ein neues Produkt entwickeln, beginnen wir nicht bei Null, sondern integrieren es in das bereits bestehende Geflecht von Services. Bei der Ann\u00e4herung an ein neues Produkt hat der Kunde h\u00e4ufig Kontakt mit mehreren Abteilungen. Er kann mit Mitarbeitern des Kontaktcenters sprechen, mit Managern im B\u00fcro kommunizieren oder den Support und Online-Chats kontaktieren. Anhand von Kennzahlen k\u00f6nnen wir beispielsweise sehen, welche Belastung im Kontaktcenter besteht, wie eingehende Anfragen am besten bearbeitet werden und wie viele Personen den Weg ins B\u00fcro finden, sodass wir beraten k\u00f6nnen, wie der Kunde weiter unterst\u00fctzt werden sollte.<\/p>\n

Mit Informationssystemen verh\u00e4lt es sich ganz \u00e4hnlich. Unsere Bank existiert seit \u00fcber 20 Jahren, und in dieser Zeit wurde eine gro\u00dfe Anzahl heterogener Systeme erstellt und funktioniert bis heute. Die Interaktion zwischen den Backend-Systemen kann manchmal unvorhersehbar sein. Zum Beispiel gibt es in einem alten System f\u00fcr ein bestimmtes Feld Einschr\u00e4nkungen hinsichtlich der Zeichenanzahl, und manchmal verursacht dies einen Absturz des neuen Services. Bugs mit Standardsystemen nachzuvollziehen ist ziemlich schwierig, aber mit Web-Analytics ist es ganz einfach. <\/p>\n

Wir sind so weit gegangen, dass wir aus allen beteiligten Systemen die Fehlertexte abholen und analysieren, die dem Kunden angezeigt werden. Es stellte sich heraus, dass viele davon veraltet waren, und wir h\u00e4tten uns nie vorstellen k\u00f6nnen, dass sie irgendwie an unserem Prozess beteiligt sind. <\/p>\n

Arbeit mit Analysen<\/h3>\n

\nUnsere Web-Analytiker und SCRUM-Entwicklerteams befinden sich im selben Raum. Sie interagieren st\u00e4ndig miteinander. Wenn es n\u00f6tig ist, helfen die Fachleute, die Metriken einzurichten oder Daten zu extrahieren; meistens arbeiten die Teammitglieder jedoch selbstst\u00e4ndig mit dem Analysetool, das ist nichts Schwieriges. <\/p>\n

Hilfe wird ben\u00f6tigt, wenn beispielsweise Abh\u00e4ngigkeiten oder zus\u00e4tzliche Filter f\u00fcr bestimmte Kundentypen oder Quellen erforderlich sind. In der aktuellen Architektur begegnen wir dem aber selten.<\/p>\n

Interessant ist, dass die Implementierung der Analytik keine neue IT-Systemeinrichtung erforderte. Wir verwenden dieselbe Software, die zuvor von unseren Marketingmitarbeitern genutzt wurde. Es war nur n\u00f6tig, die Nutzung abzustimmen und sie in das Gesch\u00e4ft und die Entwicklung zu integrieren. Nat\u00fcrlich konnten wir nicht einfach alles nehmen, was im Marketing vorhanden war; wir mussten alles neu einrichten und dem Marketing Zugang zur neuen Umgebung geben, damit sie mit uns in einem Informationsfeld arbeiten konnten.<\/p>\n

In Zukunft planen wir den Kauf einer verbesserten Version der Software f\u00fcr Web-Analytik, die es uns erm\u00f6glichen wird, mit den wachsenden Volumina an verarbeiteten Sitzungen umzugehen.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus erfolgt bei uns aktiv die Integration von Web-Analytik und internen Datenbanken aus CRM und Buchhaltungssystemen. Durch die Zusammenf\u00fchrung der Daten erhalten wir ein vollst\u00e4ndiges Bild des Kunden in allen relevanten Dimensionen: nach Quellen, Kundentypen und Produkten. BI-Tools, die zur Visualisierung der Daten beitragen, werden bald allen Abteilungen zur Verf\u00fcgung stehen. <\/p>\n

Was haben wir letztendlich erreicht? Tats\u00e4chlich haben wir die Analyse und Entscheidungsfindung zu einem Teil des Produktionsprozesses gemacht, was sichtbare Ergebnisse geliefert hat. <\/p>\n

Analyse: Treten Sie nicht in die gleichen Fallen.<\/h3>\n

\nAbschlie\u00dfend m\u00f6chte ich Tipps teilen, die Ihnen helfen, Stolpersteine beim Aufbau von BizDevOps zu vermeiden.<\/p>\n

    \n
  1. Wenn die Analyse nicht schnell erfolgt, machen Sie die falsche Analyse. Gehen Sie den einfachen Weg mit einem Produkt und skalieren Sie dann weiter.<\/li>\n
  2. Sie m\u00fcssen unbedingt ein Team oder eine Person haben, die die zuk\u00fcnftige Architektur der Analyse gut versteht. Kl\u00e4ren Sie im Voraus, wie Sie die Analyse skalieren, in andere Systeme integrieren und Daten wiederverwenden werden.<\/li>\n
  3. Erzeugen Sie keine \u00fcberfl\u00fcssigen Daten. Webstatistik umfasst neben n\u00fctzlichen Informationen auch eine riesige Menge an M\u00fcll mit minderwertigen und unn\u00f6tigen Daten. Dieser M\u00fcll wird bei Entscheidungsfindungen und Bewertungen im Weg stehen, wenn keine klaren Ziele festgelegt sind.<\/li>\n
  4. Machen Sie Analysen nicht um der Analyse willen. Zuerst die Ziele, die Wahl des Werkzeugs, und erst danach die Analyse nur dort, wo sie einen Effekt hat.<\/li>\n<\/ol>\n

    \nDas Material wurde gemeinsam mit Olga Tschebotar erstellt (olga_cebotari<\/a><\/noindex>).
    \n
    Quelle:     habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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