{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/kak-my-nashli-krutoj-sposob-svyazat-biznes-i-devops","title":{"rendered":"Come abbiamo trovato un modo fantastico per collegare business e DevOps","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La filosofia del DevOps, in cui lo sviluppo si unisce alla manutenzione del software, non sorprende pi\u00f9 nessuno. Sta guadagnando forza una nuova tendenza: il DevOps 2.0 o BizDevOps. Qui si fondono in un'unica entit\u00e0 tre componenti: business, sviluppo e supporto. E proprio come nelle pratiche ingegneristiche del DevOps che costituiscono la base del collegamento tra sviluppo e supporto, cos\u00ec nel BizDevOps l'analisi svolge il ruolo di \"collante\" che unisce sviluppo e business.<\/p>\n

Voglio subito ammettere: abbiamo scoperto solo ora, leggendo libri intelligenti, che siamo riusciti a creare un vero BizDevOps. \u00c8 successo quasi da solo grazie all'iniziativa dei dipendenti e alla loro inarrestabile passione per le migliorie. Ora, l'analisi \u00e8 parte integrante del processo produttivo di sviluppo, riducendo notevolmente i cicli di feedback e fornendo regolarmente intuizioni. Vi racconter\u00f2 in dettaglio come abbiamo organizzato tutto.<\/p>\n

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

Svantaggi del DevOps classico<\/h3>\n

\nQuando si pensa a nuovi prodotti per i clienti, il business crea un modello ideale di comportamento dei clienti e punta a una buona conversione, sulla base del quale costruisce obiettivi e risultati aziendali. Il team di sviluppo, da parte sua, si impegna a scrivere codice di alta qualit\u00e0. Il supporto, invece, spera in un'automazione completa dei processi, nella facilit\u00e0 e nella comodit\u00e0 di gestione del nuovo prodotto.<\/p>\n

La realt\u00e0 spesso si presenta in questo modo: i clienti ottengono un processo piuttosto complesso, il business si scontra con una bassa conversione, i team di sviluppo rilasciano fix su fix, e il supporto si trova sopraffatto da un afflusso di richieste da parte dei clienti. Ti suona familiare?<\/p>\n

La radice del problema risiede in un ciclo di feedback lungo e scadente, inserito nel processo. Il business e gli sviluppatori, durante la raccolta dei requisiti e la ricezione di feedback durante gli sprint, si interfacciano con un numero limitato di clienti che hanno un forte impatto sul destino del prodotto. Spesso ci\u00f2 che \u00e8 importante per uno non \u00e8 affatto caratteristico per tutta la target audience.
\nLa comprensione se lo sviluppo del prodotto stia andando nella direzione giusta arriva insieme ai rapporti finanziari e ai risultati delle ricerche di mercato mesi dopo il lancio. Inoltre, a causa della limitatezza del campione, non consentono di verificare le ipotesi su un gran volume di clienti. In generale, il processo risulta lungo, impreciso e inefficace.<\/p>\n

Strumento trofeo<\/h3>\n

\nAbbiamo trovato un buon modo per allontanarci da questo. Uno strumento che in precedenza aiutava solo i marketer \u00e8 ora finito nelle mani delle aziende e degli sviluppatori. Abbiamo iniziato a utilizzare attivamente l'analisi web per osservare il processo in tempo reale, capire qui e ora cosa sta succedendo. Sulla base di questo, pianificare il prodotto stesso e il suo lancio su un ampio volume di clienti.
\nSe \u00e8 previsto un miglioramento del prodotto, si pu\u00f2 subito vedere con quali metriche \u00e8 correlato e come queste metriche influenzano le vendite e le caratteristiche importanti per l'azienda. In questo modo, si possono subito scartare le ipotesi a basso impatto. Oppure, ad esempio, lanciare una nuova funzionalit\u00e0 su un numero statisticamente significativo di utenti e monitorare in tempo reale le metriche per capire se tutto funziona come previsto. Non aspettare feedback sotto forma di richieste o rapporti, ma monitorare e correggere rapidamente il processo di creazione del prodotto. Possiamo lanciare una nuova funzionalit\u00e0, raccogliere dati statisticamente validi dopo tre giorni, apportare modifiche dopo ulteriori tre giorni\u2014e in una settimana abbiamo un ottimo nuovo prodotto.<\/p>\n

\u00c8 possibile tracciare l'intero funnel, tutti i clienti che sono venuti a contatto con il nuovo prodotto, scoprire i punti in cui il funnel si \u00e8 ristretto bruscamente e analizzare le cause. Ora sia gli sviluppatori che le aziende monitorano questo, \u00e8 parte del lavoro quotidiano. Vedono lo stesso percorso del cliente e possono generare idee e ipotesi per miglioramenti insieme.<\/p>\n

Una tale integrazione tra business e sviluppo, insieme all'analisi, consente di creare prodotti in modo continuo, ottimizzare costantemente, individuare e vedere i colli di bottiglia, l'intero processo nella sua interezza.<\/p>\n

Tutto sta nella complessit\u00e0<\/h3>\n

\nQuando creiamo un nuovo prodotto, non partiamo da zero, ma lo integriamo in una rete di servizi gi\u00e0 esistente. Avvicinandosi al nuovo prodotto, il cliente di solito interagisce con diversi reparti. Pu\u00f2 comunicare con i dipendenti del centro assistenza, con i manager in ufficio, oppure pu\u00f2 contattare il supporto, tramite chat online. Con l'ausilio delle metriche, possiamo vedere, per esempio, quale sia il carico sul centro assistenza, come gestire al meglio le richieste in arrivo. Possiamo capire quante persone arrivano in ufficio e suggerire come continuare a consulare il cliente.<\/p>\n

Con i sistemi informatici \u00e8 tutto uguale. La nostra banca esiste da pi\u00f9 di 20 anni e, in questo periodo, \u00e8 stata creata e continua a funzionare una vasta gamma di sistemi eterogenei. L'interazione tra i sistemi backend pu\u00f2 essere a volte imprevedibile. Per esempio, in un sistema antiquato, su un certo campo, ci sono limitazioni sul numero di caratteri, e questo a volte causa il malfunzionamento di un nuovo servizio. Tracciare un bug con i metodi standard \u00e8 piuttosto difficile, ma con l'analisi web \u00e8 elementare. <\/p>\n

Siamo arrivati al punto di raccogliere e analizzare i messaggi di errore da tutti i sistemi coinvolti, quelli che vengono mostrati al cliente. Si \u00e8 scoperto che molti di essi erano obsoleti, e non avremmo potuto immaginare che in qualche modo partecipassero al nostro processo. <\/p>\n

Lavorare con l'analisi<\/h3>\n

\nI nostri analisti web e i team di sviluppo SCRUM si trovano nella stessa stanza. Interagiscono costantemente tra loro. Quando necessario, gli specialisti aiutano a configurare le metriche o a estrarre i dati, ma in generale i membri del team lavorano autonomamente con il servizio di analisi, non \u00e8 nulla di complicato. <\/p>\n

L'aiuto \u00e8 richiesto, per esempio, se \u00e8 necessario avere dipendenze particolari, filtri addizionali per un tipo di clienti o fonti limitate. Tuttavia, nella nostra architettura attuale, ci imbattiamo raramente in ci\u00f2.<\/p>\n

\u00c8 interessante notare che l'implementazione dell'analisi non ha richiesto l'installazione di un nuovo sistema IT. Utilizziamo lo stesso software con cui i marketer lavoravano in precedenza. Era sufficiente approvare il suo utilizzo e integrarlo nei processi aziendali e di sviluppo. Certo, non potevamo semplicemente prendere ci\u00f2 che aveva il marketing; abbiamo dovuto riconfigurarlo completamente e dare al marketing accesso a un nuovo ambiente, affinch\u00e9 fossero con noi nello stesso campo informativo.<\/p>\n

In futuro, prevediamo di acquistare una versione migliorata del software per l'analisi web, che ci consentir\u00e0 di gestire i volumi crescenti delle sessioni elaborate.<\/p>\n

Inoltre, stiamo attualmente integrando attivamente l'analisi web e i database interni da CRM e sistemi di contabilit\u00e0. Combinando i dati, otteniamo una visione completa del cliente in tutti i segmenti necessari: per fonti, tipi di clienti, prodotti. I servizi BI, che aiutano a visualizzare i dati, saranno presto disponibili per tutti i reparti. <\/p>\n

Qual \u00e8 stato il risultato finale? Praticamente abbiamo reso l'analisi e la decisione basata su di essa parte del processo produttivo, il che ha portato a risultati visibili. <\/p>\n

Analisi: non inciampate sui problemi gi\u00e0 noti.<\/h3>\n

\nInfine, voglio condividere alcuni consigli che vi aiuteranno ad evitare di accumulare esperienze negative durante l'implementazione del bizdevops.<\/p>\n

    \n
  1. Se non riuscite a fare l'analisi rapidamente, significa che state facendo l'analisi sbagliata. Bisogna seguire un percorso semplice partendo da un prodotto e poi scalare.<\/li>\n
  2. Dovete avere assolutamente un team o una persona che comprenda bene l'architettura futura dell'analisi. \u00c8 necessario stabilire in anticipo come scalerete l'analisi, come la integrerete in altri sistemi e come riutilizzerete i dati.<\/li>\n
  3. Non generate dati superflui. La statistica web \u00e8 non solo informativa, ma anche una grande discarica di dati di bassa qualit\u00e0 e irrilevanti. Questa spazzatura ostacoler\u00e0 la decisione e la valutazione se non ci sono obiettivi chiari.<\/li>\n
  4. Non fate analisi per il solo gusto di farle. Prima di tutto, stabilite gli obiettivi, scegliete gli strumenti e solo dopo procedete con l'analisi, solo dove sar\u00e0 efficace.<\/li>\n<\/ol>\n

    \nIl materiale \u00e8 stato preparato in collaborazione con Olga Chebotar (olga_cebotari<\/a><\/noindex>).
    \n
    Fonte:     habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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