{"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, um Gesch\u00e4ft und DevOps zu verbinden","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Philosophie von DevOps, bei der Entwicklung und Wartung von Software zusammenkommen, ist mittlerweile niemanden mehr fremd. Ein neuer Trend gewinnt an Momentum \u2013 DevOps 2.0 oder BizDevOps. In diesem Konzept verschmelzen drei Komponenten zu einer Einheit: Gesch\u00e4ft, Entwicklung und Support. Und ebenso wie im DevOps die Ingenieurtugenden die Verbindung zwischen Entwicklung und Support pr\u00e4gen, \u00fcbernimmt die Analyse im BizDevOps die Rolle des \"Klebers\", der Entwicklung mit dem Gesch\u00e4ft verbindet.<\/p>\n

Ich m\u00f6chte gleich zugeben: Dass wir ein echtes BizDevOps geschaffen hatten, haben wir erst jetzt beim Lesen intelligenter B\u00fccher erkannt. Es hat sich irgendwie ganz von selbst aus der Initiative der Mitarbeiter und einer unstillbaren Leidenschaft f\u00fcr Verbesserungen ergeben. Heute ist die Analyse ein Teil des Entwicklungsprozesses, der signifikant die Feedbackschleifen verk\u00fcrzt und regelm\u00e4\u00dfig mit Einblicken versorgt. Ich werde ausf\u00fchrlich erz\u00e4hlen, wie alles bei uns funktioniert.<\/p>\n

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

Nachteile des klassischen DevOps<\/h3>\n

\nWenn neue Kundenprodukte entwickelt werden, erstellt das Gesch\u00e4ft ein ideales Verhaltensmodell der Kunden und rechnet mit einer guten Conversion, auf dessen Grundlage die Gesch\u00e4ftsziele und Ergebnisse definiert werden. Die Entwicklerteam hingegen strebt danach, einen sehr guten, qualitativ hochwertigen Code zu schreiben. Der Support hingegen hofft auf eine vollautomatisierte Prozessabwicklung, auf Leichtigkeit und Bequemlichkeit bei der Betreuung des neuen Produkts.<\/p>\n

In der Realit\u00e4t gestaltet sich das h\u00e4ufig so, dass die Kunden einen ziemlich komplizierten Prozess durchlaufen, das Gesch\u00e4ft mit niedrigen Conversion-Raten konfrontiert ist, die Entwicklungsteam Bugfix nach Bugfix ver\u00f6ffentlicht und der Support im Strom der Kundenanfragen versinkt. Kommt Ihnen das bekannt vor?<\/p>\n

Der Kern des \u00dcbels liegt in der langen und ineffizienten Feedbackschleife, die im Prozess verankert ist. Gesch\u00e4ft und Entwickler kommunizieren bei der Anforderungserhebung und beim Feedback w\u00e4hrend der Sprints mit einer begrenzten Anzahl von Kunden, die einen gro\u00dfen Einfluss auf das Schicksal des Produkts haben. Oftmals ist das, was f\u00fcr einige wichtig ist, f\u00fcr die gesamte Zielgruppe ganz und gar nicht charakteristisch.
\nDas Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, ob die Entwicklung des Produkts in die richtige Richtung geht, kommt erst Monate nach dem Start mit den Finanzberichten und den Ergebnissen von Marktforschungen. Diese Berichte bieten aufgrund der begrenzten Stichprobe auch keine M\u00f6glichkeit, Hypothesen mit einer gro\u00dfen Anzahl von Kunden zu \u00fcberpr\u00fcfen. Insgesamt dauert das zu lange, ist ungenau und ineffizient.<\/p>\n

Troph\u00e4enwerkzeug<\/h3>\n

\nWir haben einen guten Weg gefunden, um davon wegzukommen. Ein Werkzeug, das fr\u00fcher nur Marketingfachleuten geholfen hat, ist nun in die H\u00e4nde von Unternehmen und Entwicklern gelangt. Wir haben begonnen, Web-Analytik aktiv zu nutzen, um den Prozess in Echtzeit zu beobachten und sofort zu verstehen, was passiert. Auf dieser Basis planen wir das Produkt selbst und dessen Rollout an eine gro\u00dfe Anzahl von Kunden.
\nWenn eine Produktverbesserung geplant wird, k\u00f6nnen wir sofort sehen, mit welchen Kennzahlen sie verbunden ist und wie diese Kennzahlen den Umsatz und wichtige gesch\u00e4ftliche Merkmale beeinflussen. So k\u00f6nnen wir Hypothesen mit geringem Effekt sofort ausschlie\u00dfen. Oder zum Beispiel k\u00f6nnen wir ein neues Feature f\u00fcr eine statistisch signifikante Anzahl von Benutzern einf\u00fchren und in Echtzeit die Kennzahlen verfolgen, um zu verstehen, ob alles wie geplant funktioniert. Wir m\u00fcssen nicht auf R\u00fcckmeldungen in Form von Anfragen oder Berichten warten, sondern k\u00f6nnen den Prozess der Produktentwicklung sofort selbst \u00fcberwachen und anpassen. Wir k\u00f6nnen ein neues Feature einf\u00fchren, innerhalb von drei Tagen statistisch valide Daten sammeln, noch einmal innerhalb von drei Tagen \u00c4nderungen vornehmen \u2014 und innerhalb einer Woche haben wir ein tolles neues Produkt.<\/p>\n

Es ist m\u00f6glich, den gesamten Funnel zu verfolgen, alle Kunden, die in Kontakt mit dem neuen Produkt gekommen sind, die Punkte zu erkennen, an denen der Funnel stark eingeengt wurde, und die Gr\u00fcnde daf\u00fcr zu verstehen. Sowohl Entwickler als auch Unternehmen verfolgen dies nun, es ist Teil der t\u00e4glichen Arbeit. Sie sehen denselben Kundenweg und k\u00f6nnen gemeinsam Ideen und Hypothesen zur Verbesserung entwickeln.<\/p>\n

Eine solche Integration von Gesch\u00e4ft und Entwicklung zusammen mit Analytik erm\u00f6glicht es, Produkte kontinuierlich zu schaffen, st\u00e4ndig zu optimieren, Engp\u00e4sse zu finden und zu erkennen, wie der gesamte Prozess funktioniert.<\/p>\n

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

\nWenn wir ein neues Produkt erstellen, beginnen wir nicht bei Null, sondern integrieren es in das bereits bestehende Geflecht von Dienstleistungen. Bei der Ann\u00e4herung an das neue Produkt hat der Kunde h\u00e4ufig Kontakt mit mehreren Abteilungen. Er kann mit Mitarbeitern des Kontaktcenters sprechen, mit Managern im B\u00fcro kommunizieren, sich an den Support wenden oder in Online-Chats Hilfe suchen. Mithilfe von Kennzahlen k\u00f6nnen wir zum Beispiel sehen, wie hoch die Auslastung des Kontaktcenters ist und wie man eingehende Anfragen am besten bearbeitet. Wir k\u00f6nnen verstehen, wie viele Menschen ins B\u00fcro gelangen und Anleitungen geben, wie wir den Kunden weiter beraten k\u00f6nnen.<\/p>\n

Mit Informationssystemen verh\u00e4lt es sich genau so. Unsere Bank existiert seit \u00fcber 20 Jahren, in dieser Zeit wurde ein gro\u00dfer Pool heterogener Systeme geschaffen, der bis heute funktioniert. Die Interaktionen zwischen den Backend-Systemen sind manchmal unvorhersehbar. Beispielsweise gibt es in einem \u00e4lteren System f\u00fcr ein bestimmtes Feld Einschr\u00e4nkungen hinsichtlich der Anzahl von Zeichen, und manchmal st\u00fcrzt dies einen neuen Dienst ab. Bugs mit standardm\u00e4\u00dfigen Methoden nachzuverfolgen, ist ziemlich schwierig, aber mit Hilfe von Web-Analytik ist es ganz einfach. <\/p>\n

Wir sind so weit gekommen, dass wir aus allen beteiligten Systemen die Fehlertexte sammeln und analysieren, die dem Kunden angezeigt werden. Es stellte sich heraus, dass viele davon veraltet sind, und wir konnten uns nicht einmal vorstellen, dass sie irgendwie an unserem Prozess beteiligt sind. <\/p>\n

Arbeit mit Analytik<\/h3>\n

\nUnsere Web-Analytiker und SCRUM-Entwicklungsteams sind im selben Raum untergebracht. Sie interagieren st\u00e4ndig miteinander. Wenn n\u00f6tig, helfen die Spezialisten, Metriken einzustellen oder Daten zu extrahieren, haupts\u00e4chlich arbeiten die Mitglieder der Teams jedoch selbstst\u00e4ndig mit dem Analyse-Service, es gibt nichts Kompliziertes daran. <\/p>\n

Hilfe wird ben\u00f6tigt, wenn beispielsweise bestimmte Abh\u00e4ngigkeiten oder zus\u00e4tzliche Filter nach bestimmten Kunden oder Quellen erforderlich sind. Aber in der aktuellen Architektur begegnen wir dem selten.<\/p>\n

Interessanterweise erforderten die Implementierung der Analytik keine neue IT-Systeminstallation. Wir verwenden dieselbe Software, mit der zuvor die Marketingabteilung gearbeitet hat. Es musste lediglich die Nutzung genehmigt und in das Gesch\u00e4ft und die Entwicklung integriert werden. Nat\u00fcrlich konnten wir nicht einfach das von Marketing nehmen, was da ist, wir mussten alles neu konfigurieren und Marketing Zugang zur neuen Umgebung gew\u00e4hren, damit sie mit uns im gleichen Informationsfeld sind.<\/p>\n

In Zukunft planen wir, eine verbesserte Version der Software f\u00fcr Web-Analytik zu kaufen, die es uns erm\u00f6glicht, mit den steigenden Volumina der verarbeiteten Sitzungen umzugehen.<\/p>\n

Au\u00dferdem l\u00e4uft aktiv der Prozess der Integration von Web-Analytik und internen Datenbanken aus CRM- und Abrechnungssystemen. Durch die Zusammenf\u00fchrung der Daten erhalten wir ein vollst\u00e4ndiges Bild des Kunden in allen relevanten Dimensionen: nach Quellen, Kundentypen, Produkten. BI-Dienste, die helfen, Daten zu visualisieren, 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 einen sichtbaren Effekt zur Folge hatte. <\/p>\n

Analyse: Treten Sie nicht auf die gleichen Probleme<\/h3>\n

\nUnd abschlie\u00dfend m\u00f6chte ich einige Ratschl\u00e4ge teilen, die Ihnen helfen werden, Fehler beim Aufbau von BizDevOps zu vermeiden.<\/p>\n

    \n
  1. Wenn Sie die Analyse nicht schnell durchf\u00fchren k\u00f6nnen, machen Sie nicht die richtige Analyse. Man sollte den einfachen Weg von einem Produkt einschlagen und dann skalieren.<\/li>\n
  2. Sie sollten unbedingt ein Team oder eine Person haben, die die zuk\u00fcnftige Architektur der Analyse gut versteht. Man muss auch im Voraus festlegen, wie Sie die Analyse skalieren, in andere Systeme integrieren und Daten wiederverwenden werden.<\/li>\n
  3. Generieren Sie keine \u00fcberfl\u00fcssigen Daten. Web-Statistiken sind neben n\u00fctzlichen Informationen auch ein riesiger M\u00fcllhaufen mit minderwertigen und unn\u00f6tigen Daten. Dieser M\u00fcll wird die Entscheidungsfindung und Bewertung behindern, wenn es keine klaren Ziele gibt.<\/li>\n
  4. Machen Sie Analysen nicht um der Analyse willen. Zuerst die Ziele, dann die Auswahl des Instruments, und erst dann \u2014 Analysen nur dort, wo sie einen Effekt haben.<\/li>\n<\/ol>\n

    \nDas Material wurde gemeinsam mit Olga Tschebotar vorbereitet (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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