De DevOps-filosofy, as ûntwikkeling wurdt kombinearre mei softwareûnderhâld, sil gjinien ferrasse. In nije trend wint momentum - DevOps 2.0 of BizDevOps. It kombinearret trije komponinten yn ien gehiel: bedriuw, ûntwikkeling en stipe. En krekt as yn DevOps foarmje yngenieurpraktiken de basis fan de ferbining tusken ûntwikkeling en stipe, en yn bedriuwsûntwikkeling nimt analytics de rol fan 'e "lijm" dy't ûntwikkeling mei bedriuw ferieniget.
Ik wol daliks tajaan: wy binne der pas achter no dat wy in echte bedriuwsûntwikkeling hawwe, nei it lêzen fan tûke boeken. It kaam op ien of oare manier byinoar troch it inisjatyf fan meiwurkers en in unrepressibele passy foar ferbettering. Analytics is no diel fan it ûntwikkelingsproduksjeproses, wêrtroch feedbackloops signifikant ferminderje en regelmjittich ynsjoch leverje. Ik sil jo yn detail fertelle hoe't alles foar ús wurket.
Neidielen fan Classic DevOps
As nije klantprodukten wurde betocht, makket in bedriuw in ideaal model fan klantgedrach en ferwachtet in goede konverzje, op basis wêrfan it syn bedriuwsdoelen en resultaten bouwt. It ûntwikkelteam, fan har kant, stribbet dernei om heul goede koade fan hege kwaliteit te meitsjen. Stypje hope foar folsleine automatisearring fan prosessen, gemak en gemak fan it ûnderhâld fan in nij produkt.
De realiteit ûntwikkelt it meastentiids op sa'n manier dat kliïnten in frij kompleks proses krije, it bedriuw sit fêst mei lege konverzje, ûntwikkelteams frijlitte fix nei fix, en stipe wurdt ferdronken yn 'e stream fan oanfragen fan kliïnten. Klinkt bekend?
De woartel fan it kwea hjir leit yn de lange en earme feedback loop boud yn it proses. Bedriuwen en ûntwikkelders, by it sammeljen fan easken en it ûntfangen fan feedback tidens sprints, kommunisearje mei in beheind oantal klanten dy't in protte ynfloed hawwe op it lot fan it produkt. Faak is wat wichtich is foar ien persoan hielendal net typysk foar de hiele doelgroep.
Begryp as in produkt yn 'e goede rjochting beweecht komt mei finansjele rapporten en resultaten fan merkûndersyk moannen nei lansearring. En troch de beheinde stekproefgrutte jouwe se gjin kâns om hypotezen te testen op in grut oantal kliïnten. Yn 't algemien docht bliken dat it lang, ûnkrekt en net effektyf is.
Trophy ark
Wy hawwe in goede manier fûn om hjirfan ôf te kommen. In ark dat earder allinich marketeers holp hat no syn paad fûn yn 'e hannen fan bedriuwen en ûntwikkelders. Wy begûnen aktyf webanalytyk te brûken om it proses yn echte tiid te besjen, hjir en no om te begripen wat der bart. Op grûn dêrfan planje it produkt sels en rôlje it út nei in grut oantal kliïnten.
As jo in soarte fan produktferbettering plannen, kinne jo fuortendaliks sjen hokker metriken it is ferbûn mei, en hoe't dizze metriken ynfloed hawwe op ferkeap en skaaimerken dy't wichtich binne foar it bedriuw. Op dizze manier kinne jo hypotezen fuortdaliks mei leech effekt ferwiderje. Of, bygelyks, rôlje in nije funksje út nei in statistysk signifikant oantal brûkers en kontrolearje de metriken yn realtime om te begripen oft alles wurket lykas bedoeld. Wachtsje net op feedback yn 'e foarm fan oanfragen of rapporten, mar kontrolearje it proses foar oanmeitsjen fan produkten daliks en oanpasse sels. Wy kinne in nije funksje útrolje, statistysk korrekte gegevens sammelje yn trije dagen, feroaringen meitsje yn noch trije dagen - en oer in wike is in geweldich nij produkt klear.
Jo kinne track de hiele trechter, alle klanten dy't kamen yn kontakt mei it nije produkt, detect punten dêr't de trechter skerp beheine, en begripe de redenen. Sawol ûntwikkelders as bedriuwen kontrolearje dit no as ûnderdiel fan har deistich wurk. Se sjogge deselde klantreis, en tegearre kinne se ideeën en hypotezen generearje foar ferbettering.
Dizze yntegraasje fan bedriuw en ûntwikkeling tegearre mei analytyk makket it mooglik produkten kontinu te meitsjen, konstant te optimalisearjen, te sykjen nei en te sjen knelpunten, en it heule proses as gehiel.
It giet allegear om kompleksiteit
As wy in nij produkt meitsje, begjinne wy net fanôf it begjin, mar yntegrearje it yn in al besteande web fan tsjinsten. By it besykjen fan in nij produkt, in klant meast faak kontakt ferskate ôfdielings. Hy kin kommunisearje mei meiwurkers fan kontaktsintrum, mei managers yn it kantoar, hy kin kontakt opnimme mei stipe, of yn online petearen. Mei help fan metriken kinne wy bygelyks sjen wat de lading is op it kontaktsintrum, hoe't jo ynkommende oanfragen it bêste kinne ferwurkje. Wy kinne begripe hoefolle minsken it kantoar berikke en foarstelle hoe't wy de klant fierder kinne advisearje.
It is krekt itselde mei ynformaasjesystemen. Us bank bestiet al mear as 20 jier, yn dy tiid is in grutte laach heterogene systemen makke en wurket noch altyd. Ynteraksje tusken backend-systemen kin soms ûnfoarspelber wêze. Bygelyks, yn guon âlde systemen binne d'r beheiningen op it oantal karakters foar in bepaald fjild, en soms crasht dit de nije tsjinst. It is frij lestich om in brek te folgjen mei standertmetoaden, mar mei webanalyse is it maklik.
Wy kamen op it punt dêr't wy begûn te sammeljen en analysearje flater teksten dy't wurde toand oan de klant út alle belutsen systemen. It die bliken dat in protte fan harren ferâldere wiene, en wy koenen ús net iens foarstelle dat se op ien of oare manier belutsen wiene by ús proses.
Wurkje mei analytics
Us webanalisten en SCRUM-ûntwikkelteams sitte yn deselde keamer. Se hawwe konstant ynteraksje mei elkoar. As it nedich is, helpe spesjalisten metriken op te setten of gegevens te downloaden, mar meast wurkje de teamleden sels mei de analytyske tsjinst, d'r is neat yngewikkeld.
Help is nedich as jo bygelyks wat ôfhinklikens of ekstra filters nedich binne foar in beheind type kliïnten of boarnen. Mar yn hjoeddeiske arsjitektuer komme wy dit selden tsjin.
Nijsgjirrich is dat de ymplemintaasje fan analytiken de ynstallaasje fan in nij IT-systeem net fereaske. Wy brûke deselde software wêrmei marketeers earder wurke hawwe. It wie allinich nedich om oer te stimmen oer it gebrûk en ymplementearje it yn bedriuw en ûntwikkeling. Fansels koene wy net gewoan nimme wat marketing hie, wy moasten alles opnij konfigurearje en marketing tagong jaan ta de nije omjouwing, sadat se by ús yn itselde ynformaasjefjild steane.
Yn 'e takomst binne wy fan plan in ferbettere ferzje fan webanalytyske software te keapjen wêrmei't wy kinne omgean mei de tanimmende folumes fan ferwurke sesjes.
Wy binne ek aktyf yn it proses fan yntegraasje fan web analytics en ynterne databases út CRM en boekhâlding systemen. Troch gegevens te kombinearjen krije wy in folslein byld fan de klant yn alle nedige aspekten: troch boarne, type klant, produkt. BI-tsjinsten dy't helpe by it visualisearjen fan gegevens sille ynkoarten beskikber wurde foar alle ôfdielingen.
Wat binne wy bedarre mei? Yn feite hawwe wy analytyk en beslútfoarming derop makke in diel fan it produksjeproses, wat in sichtber effekt hie.
Analytics: stap net op 'e rake
En as lêste wol ik wat tips diele dy't jo sille helpe foar te kommen dat jo yn problemen komme yn it proses fan it bouwen fan in bedriuw foar bedriuwsûntwikkeling.
- As jo gjin analyse fluch kinne dwaan, dan dogge jo de ferkearde analyse. Jo moatte in ienfâldich paad folgje fan ien produkt en dan opskaalje.
- Jo moatte in team as persoan hawwe dy't in goed begryp hat fan 'e takomstige analytyske arsjitektuer. Jo moatte noch oan 'e kust beslute hoe't jo de analytiken sille skaalje, yntegrearje yn oare systemen en de gegevens opnij brûke.
- Generearje gjin ûnnedige gegevens. Webstatistiken, neist nuttige ynformaasje, is ek in enoarme jiskefet mei lege kwaliteit en ûnnedige gegevens. En dit jiskefet sil ynterferearje mei beslútfoarming en beoardieling as der gjin dúdlike doelen binne.
- Doch gjin analytiken om 'e wille fan analytiken. Earst, doelen, kar fan ark, en allinich dan - analytyk allinich wêr't it effekt sil hawwe.
It materiaal waard gearstald mei Chebotar Olga ().
Boarne: www.habr.com