{"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\/fr\/blog\/administrirovanie\/kak-my-nashli-krutoj-sposob-svyazat-biznes-i-devops","title":{"rendered":"Comment nous avons trouv\u00e9 un moyen excellent de relier le business et DevOps","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La philosophie DevOps, o\u00f9 le d\u00e9veloppement s'allie \u00e0 la maintenance des logiciels, n'\u00e9tonne plus personne. Un nouveau ph\u00e9nom\u00e8ne \u00e9merge \u2014 le DevOps 2.0 ou BizDevOps. Ce mod\u00e8le int\u00e8gre d\u00e9sormais trois composants : le business, le d\u00e9veloppement et le support. Tout comme dans DevOps, les pratiques d'ing\u00e9nierie forment la base du lien entre d\u00e9veloppement et support, dans BizDevOps, l'analyse joue le r\u00f4le de \u00ab colle \u00bb qui unit le d\u00e9veloppement avec le business.<\/p>\n

Je dois avouer tout de suite : nous n'avons r\u00e9alis\u00e9 que r\u00e9cemment, en lisant des livres \u00e9clair\u00e9s, que nous avions v\u00e9ritablement mis en place un bizdevops. Cela s'est progressivement fait gr\u00e2ce \u00e0 l'initiative de nos employ\u00e9s et \u00e0 leur passion insatiable pour l'am\u00e9lioration. Aujourd'hui, l'analyse est devenue une partie int\u00e9grante du processus de d\u00e9veloppement, r\u00e9duisant consid\u00e9rablement les boucles de r\u00e9troaction et fournissant r\u00e9guli\u00e8rement des insights. Je vais vous expliquer en d\u00e9tail comment tout cela fonctionne chez nous.<\/p>\n

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

Les inconv\u00e9nients du DevOps classique<\/h3>\n

\nLors de la conception de nouveaux produits pour les clients, l'entreprise cr\u00e9e un mod\u00e8le comportemental id\u00e9al des clients et esp\u00e8re une bonne conversion, sur la base duquel elle construit ses objectifs commerciaux et ses r\u00e9sultats. De leur c\u00f4t\u00e9, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement s'efforcent de produire un code de haute qualit\u00e9. Quant au support, il esp\u00e8re une automatisation compl\u00e8te des processus, pour une facilit\u00e9 et une commodit\u00e9 dans le suivi du nouveau produit.<\/p>\n

La r\u00e9alit\u00e9 se pr\u00e9sente le plus souvent comme suit : les clients se retrouvent face \u00e0 un processus assez complexe, les affaires souffrent d'une faible conversion, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement encha\u00eenent les corrections, et le support est submerg\u00e9 par le flot des demandes des clients. Cela vous semble familier ?<\/p>\n

La racine du mal r\u00e9side dans une boucle de r\u00e9troaction longue et de mauvaise qualit\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e dans le processus. Le business et les d\u00e9veloppeurs, lors de la collecte des exigences et de la r\u00e9ception des retours pendant les sprints, communiquent avec un nombre limit\u00e9 de clients qui ont un impact majeur sur l'avenir du produit. Souvent, ce qui est important pour un individu n'est pas repr\u00e9sentatif de l'ensemble du public cible.
\nLa compr\u00e9hension de la bonne direction du d\u00e9veloppement du produit arrive avec les rapports financiers et les r\u00e9sultats des \u00e9tudes de march\u00e9 des mois apr\u00e8s le lancement. Et m\u00eame ces r\u00e9sultats, \u00e0 cause de l'\u00e9chantillon limit\u00e9, ne permettent pas de tester les hypoth\u00e8ses sur un large \u00e9ventail de clients. En r\u00e9sum\u00e9, cela prend du temps, n'est pas pr\u00e9cis et est inefficace.<\/p>\n

Un outil de troph\u00e9e<\/h3>\n

\nNous avons trouv\u00e9 un moyen efficace de nous en sortir. Un outil qui aidait auparavant uniquement les marketeurs est maintenant entre les mains des entreprises et des d\u00e9veloppeurs. Nous avons commenc\u00e9 \u00e0 utiliser activement l'analyse web pour suivre le processus en temps r\u00e9el, afin de comprendre ce qui se passe ici et maintenant. Sur cette base, nous pouvons planifier le produit lui-m\u00eame et son d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle.
\nLorsqu'une am\u00e9lioration du produit est pr\u00e9vue, il est possible de voir imm\u00e9diatement avec quelles m\u00e9triques elle est li\u00e9e et comment ces m\u00e9triques influencent les ventes et d'autres caract\u00e9ristiques importantes pour l'entreprise. Cela permet de filtrer les hypoth\u00e8ses \u00e0 faible impact. Par exemple, nous pourrions lancer une nouvelle fonctionnalit\u00e9 aupr\u00e8s d'un nombre statistiquement significatif d'utilisateurs et suivre en temps r\u00e9el les m\u00e9triques pour comprendre si tout fonctionne comme pr\u00e9vu. Il ne s'agit pas d'attendre des retours sous forme de demandes ou de rapports, mais de surveiller nous-m\u00eames et de corriger rapidement le processus de cr\u00e9ation du produit. Nous pouvons d\u00e9ployer une nouvelle fonctionnalit\u00e9, recueillir des donn\u00e9es statistiquement valides trois jours plus tard, apporter des modifications encore trois jours apr\u00e8s, et voil\u00e0, en une semaine, un excellent nouveau produit est pr\u00eat.<\/p>\n

Nous pouvons suivre l'ensemble de l'entonnoir, tous les clients qui ont \u00e9t\u00e9 en contact avec le nouveau produit, identifier les points o\u00f9 l'entonnoir se resserrait brusquement et analyser les raisons. Les d\u00e9veloppeurs et les entreprises suivent cela ensemble, c'est une partie de leur travail quotidien. Ils voient le m\u00eame parcours client et peuvent g\u00e9n\u00e9rer ensemble des id\u00e9es et des hypoth\u00e8ses d'am\u00e9lioration.<\/p>\n

Une telle int\u00e9gration des affaires et du d\u00e9veloppement avec l'analyse permet de cr\u00e9er des produits de mani\u00e8re continue, d'optimiser en permanence, de rechercher et de voir les goulets d'\u00e9tranglement, et d'am\u00e9liorer l'ensemble du processus.<\/p>\n

Tout r\u00e9side dans la complexit\u00e9.<\/h3>\n

\nLorsque nous cr\u00e9ons un nouveau produit, nous ne commen\u00e7ons pas \u00e0 partir d'une page blanche, mais nous l'int\u00e9grons dans un enchev\u00eatrement de services existants. En se familiarisant avec le nouveau produit, le client est le plus souvent en contact avec plusieurs d\u00e9partements. Il peut dialoguer avec des employ\u00e9s du centre de contact, avec des managers au bureau, peut solliciter le support, ou utiliser des chats en ligne. Gr\u00e2ce aux m\u00e9triques, nous pouvons voir par exemple quelle est la charge sur le centre de contact et comment mieux traiter les demandes entrantes. Nous pouvons comprendre combien de personnes se rendent au bureau et sugg\u00e9rer comment mieux conseiller le client.<\/p>\n

Avec les syst\u00e8mes d'information, c'est exactement la m\u00eame chose. Notre banque existe depuis plus de 20 ans, et pendant ce temps, un grand nombre de syst\u00e8mes h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9s et fonctionnent encore. L'interaction entre les syst\u00e8mes backend peut parfois \u00eatre impr\u00e9visible. Par exemple, dans un ancien syst\u00e8me, un certain champ a des limitations sur le nombre de caract\u00e8res, ce qui peut parfois faire planter un nouveau service. D\u00e9tecter le bug par des moyens standards est assez difficile, mais avec l'aide de l'analyse web, c'est \u00e9l\u00e9mentaire. <\/p>\n

Nous en sommes arriv\u00e9s au point o\u00f9 nous collectons et analysons les textes d'erreur affich\u00e9s au client \u00e0 partir de tous les syst\u00e8mes impliqu\u00e9s. Il s'est av\u00e9r\u00e9 que beaucoup d'entre eux \u00e9taient obsol\u00e8tes, et nous n'aurions jamais pu imaginer qu'ils participaient d'une mani\u00e8re ou d'une autre \u00e0 notre processus. <\/p>\n

Travail avec l'analytique<\/h3>\n

\nNos analystes web et notre \u00e9quipe SCRUM de d\u00e9veloppeurs sont dans la m\u00eame pi\u00e8ce. Ils interagissent constamment les uns avec les autres. Quand c'est n\u00e9cessaire, les sp\u00e9cialistes aident \u00e0 configurer des m\u00e9triques ou \u00e0 extraire des donn\u00e9es, mais en g\u00e9n\u00e9ral, les membres des \u00e9quipes travaillent eux-m\u00eames avec le service d'analyse, rien de compliqu\u00e9 l\u00e0-dedans. <\/p>\n

Une aide est n\u00e9cessaire si, par exemple, certaines d\u00e9pendances ou des filtres suppl\u00e9mentaires sur des types de clients ou de sources restreints sont requis. Mais dans l'architecture actuelle, nous sommes rarement confront\u00e9s \u00e0 cela.<\/p>\n

Il est int\u00e9ressant de noter que la mise en \u0153uvre de l'analyse n'a pas n\u00e9cessit\u00e9 l'installation d'un nouveau syst\u00e8me informatique. Nous utilisons le m\u00eame logiciel que celui pr\u00e9c\u00e9demment utilis\u00e9 par les marketeurs. Il a simplement fallu agr\u00e9er son utilisation et l'int\u00e9grer dans nos activit\u00e9s commerciales et de d\u00e9veloppement. Bien s\u00fbr, nous n'avons pas pu simplement reprendre ce que les marketeurs avaient, il a fallu tout reconfigurer et ensuite donner acc\u00e8s \u00e0 la nouvelle interface aux marketeurs pour qu'ils soient dans le m\u00eame espace d'information avec nous.<\/p>\n

\u00c0 l'avenir, nous pr\u00e9voyons d'acheter une version am\u00e9lior\u00e9e du logiciel d'analyse web, qui nous permettra de g\u00e9rer l'augmentation des volumes de sessions trait\u00e9es.<\/p>\n

Nous sommes \u00e9galement en plein processus d'int\u00e9gration de l'analyse web et de nos bases de donn\u00e9es internes issues de la CRM et des syst\u00e8mes de comptabilit\u00e9. En r\u00e9unissant les donn\u00e9es, nous obtenons une vue compl\u00e8te du client sous tous les angles n\u00e9cessaires : par sources, types de clients, produits. Les services BI, qui aident \u00e0 visualiser les donn\u00e9es, seront bient\u00f4t accessibles \u00e0 tous les d\u00e9partements. <\/p>\n

Quel est le r\u00e9sultat final ? En fait, nous avons int\u00e9gr\u00e9 l'analyse et la prise de d\u00e9cision dans le processus de production, ce qui a eu un impact visible. <\/p>\n

Analyse : ne tombez pas dans les m\u00eames pi\u00e8ges<\/h3>\n

\nEnfin, je souhaite partager quelques conseils qui vous aideront \u00e0 \u00e9viter les erreurs lors de la mise en place de BizDevOps.<\/p>\n

    \n
  1. Si vous ne parvenez pas \u00e0 faire l'analyse rapidement, cela signifie que vous ne faites pas la bonne analyse. Il faut suivre un chemin simple \u00e0 partir d'un produit, puis \u00e9voluer \u00e0 partir de l\u00e0.<\/li>\n
  2. Vous devez avoir une \u00e9quipe ou une personne qui comprend bien l'architecture analytique future. Il faut \u00e9galement d\u00e9cider \u00e0 l'avance comment vous allez faire \u00e9voluer l'analyse, l'int\u00e9grer dans d'autres syst\u00e8mes et r\u00e9utiliser les donn\u00e9es.<\/li>\n
  3. Ne g\u00e9n\u00e9rez pas de donn\u00e9es inutiles. Les statistiques web contiennent \u00e0 la fois des informations utiles et une grande quantit\u00e9 de d\u00e9chets avec des donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9. Ces d\u00e9chets perturberont la prise de d\u00e9cision et l'\u00e9valuation si les objectifs ne sont pas clairement d\u00e9finis.<\/li>\n
  4. Ne faites pas d'analyse juste pour faire de l'analyse. Commencez par d\u00e9finir des objectifs, choisissez les outils, puis r\u00e9alisez l'analyse uniquement l\u00e0 o\u00f9 elle aura un impact.<\/li>\n<\/ol>\n

    \nCe mat\u00e9riel a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9par\u00e9 en collaboration avec Olga Tchebotary (olga_cebotari<\/a><\/noindex>).
    \n
    Source :     habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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