Geliştirme, yazılım bakımıyla birleştirildiğinde DevOps felsefesi kimseyi şaşırtmayacaktır. Yeni bir trend ivme kazanıyor: DevOps 2.0 veya BizDevOps. Üç bileşeni tek bir bütünde birleştirir: iş, geliştirme ve destek. Tıpkı DevOps'ta olduğu gibi, mühendislik uygulamaları geliştirme ve destek arasındaki bağlantının temelini oluşturuyor ve iş geliştirmede analitik, geliştirmeyi iş ile birleştiren "tutkal" rolünü üstleniyor.
Hemen itiraf etmek istiyorum: Akıllı kitaplar okuduktan sonra gerçek bir iş geliştirme sürecine sahip olduğumuzu ancak şimdi öğrendik. Çalışanların inisiyatifi ve önlenemez gelişme tutkusu sayesinde bir şekilde bir araya geldi. Analitik artık geliştirme üretim sürecinin bir parçası olup geri bildirim döngülerini önemli ölçüde azaltıyor ve düzenli olarak içgörü sağlıyor. Bizim için her şeyin nasıl yürüdüğünü size ayrıntılı olarak anlatacağım.
Klasik DevOps'un Dezavantajları
Yeni müşteri ürünleri tasarlandığında, işletme ideal bir müşteri davranışı modeli yaratır ve iyi bir dönüşüm bekler ve iş hedeflerini ve sonuçlarını buna göre oluşturur. Geliştirme ekibi ise çok iyi, yüksek kaliteli kod oluşturmaya çalışıyor. Destek, süreçlerin tam otomasyonunu, yeni bir ürünün bakımının kolaylığını ve rahatlığını umuyor.
Gerçek şu ki, çoğu zaman müşteriler oldukça karmaşık bir süreçle karşı karşıya kalacak, işletme düşük dönüşümle sıkışıp kalacak, geliştirme ekipleri düzeltme üstüne düzeltme yayınlayacak ve destek, müşterilerden gelen talep akışında boğulacak şekilde gelişiyor. Tanıdık geliyor mu?
Buradaki kötülüğün kökü, sürecin içine yerleştirilmiş uzun ve zayıf geri bildirim döngüsünde yatmaktadır. İşletmeler ve geliştiriciler, sprintler sırasında gereksinimleri toplarken ve geri bildirim alırken, ürünün kaderini büyük ölçüde etkileyen sınırlı sayıda müşteriyle iletişim kurar. Çoğu zaman bir kişi için önemli olan şey, hedef kitlenin tamamı için hiç de tipik değildir.
Bir ürünün doğru yönde ilerleyip ilerlemediğini anlamak, piyasaya sürüldükten aylar sonra finansal raporlar ve pazar araştırması sonuçlarıyla birlikte gelir. Örneklem büyüklüğünün sınırlı olması nedeniyle hipotezlerin çok sayıda danışan üzerinde test edilmesine olanak sağlamazlar. Genel olarak uzun, yanlış ve etkisiz olduğu ortaya çıkıyor.
Kupa aracı
Bundan kurtulmanın iyi bir yolunu bulduk. Daha önce yalnızca pazarlamacılara yardımcı olan bir araç artık işletmelerin ve geliştiricilerin eline geçti. Sürece gerçek zamanlı olarak, burada ve şimdi bakabilmek ve neler olduğunu anlamak için web analitiğini aktif olarak kullanmaya başladık. Buna dayanarak ürünün kendisini planlayın ve çok sayıda müşteriye sunun.
Bir tür ürün iyileştirmesi planlıyorsanız, bunun hangi metriklerle ilişkili olduğunu ve bu metriklerin satışları ve işletme için önemli olan özellikleri nasıl etkilediğini anında görebilirsiniz. Bu şekilde düşük etkili hipotezleri anında ayıklayabilirsiniz. Veya örneğin, istatistiksel açıdan önemli sayıda kullanıcıya yeni bir özellik sunun ve her şeyin amaçlandığı gibi çalışıp çalışmadığını anlamak için ölçümleri gerçek zamanlı olarak izleyin. Talep veya rapor şeklinde geri bildirim beklemeyin, ürün oluşturma sürecini anında kendiniz izleyin ve ayarlayın. Yeni bir özelliği kullanıma sunabilir, istatistiksel olarak doğru verileri üç gün içinde toplayabilir, diğer üç gün içinde değişiklikler yapabiliriz ve bir hafta içinde harika bir yeni ürün hazır olabilir.
Tüm huniyi, yeni ürünle temas eden tüm müşterileri takip edebilir, huninin keskin bir şekilde daraldığı noktaları tespit edebilir ve nedenlerini anlayabilirsiniz. Hem geliştiriciler hem de işletmeler artık bunu günlük işlerinin bir parçası olarak izliyor. Aynı müşteri yolculuğunu görüyorlar ve birlikte iyileştirmeye yönelik fikirler ve hipotezler üretebiliyorlar.
İş ve geliştirmenin analitikle birlikte bu entegrasyonu, ürünleri sürekli olarak oluşturmayı, sürekli optimize etmeyi, darboğazları aramayı ve görmeyi ve tüm süreci bir bütün olarak mümkün kılar.
Her şey karmaşıklıkla ilgili
Yeni bir ürün yarattığımızda sıfırdan başlamıyoruz, onu zaten mevcut bir hizmet ağına entegre ediyoruz. Yeni bir ürünü denerken, müşteri çoğunlukla birden fazla departmanla iletişime geçer. İletişim merkezi çalışanlarıyla, ofisteki yöneticilerle, destek ekibiyle veya çevrimiçi sohbetlerle iletişim kurabilir. Metrikleri kullanarak örneğin iletişim merkezindeki yükün ne olduğunu, gelen isteklerin en iyi şekilde nasıl işlenebileceğini görebiliriz. Ofise kaç kişinin ulaştığını anlayabilir ve müşteriye nasıl daha fazla tavsiyede bulunabileceğimizi önerebiliriz.
Bilgi sistemlerinde de durum tamamen aynıdır. Bankamız 20 yılı aşkın bir süredir varlığını sürdürüyor ve bu süre zarfında geniş bir heterojen sistem katmanı oluşturulmuş ve halen çalışmaktadır. Arka uç sistemler arasındaki etkileşim bazen tahmin edilemez olabilir. Örneğin, bazı eski sistemlerde belirli bir alan için karakter sayısında kısıtlamalar vardır ve bu bazen yeni hizmetin çökmesine neden olur. Standart yöntemleri kullanarak bir hatayı takip etmek oldukça zordur ancak web analitiğini kullanmak kolaydır.
İlgili tüm sistemlerden müşteriye gösterilen hata metinlerini toplayıp analiz etmeye başladığımız noktaya geldik. Birçoğunun modası geçmiş olduğu ortaya çıktı ve onların bir şekilde sürecimize dahil olduklarını hayal bile edemiyorduk.
Analitik ile çalışma
Web analistlerimiz ve SCRUM geliştirme ekiplerimiz aynı odada bulunmaktadır. Sürekli birbirleriyle etkileşim halindedirler. Gerektiğinde uzmanlar metriklerin ayarlanmasına veya verilerin indirilmesine yardımcı olur, ancak çoğunlukla ekip üyeleri analiz hizmetiyle kendileri çalışır, burada karmaşık bir şey yoktur.
Örneğin, sınırlı türdeki istemciler veya kaynaklar için bazı bağımlılıklara veya ek filtrelere ihtiyacınız varsa yardım gerekir. Ancak mevcut mimaride bununla nadiren karşılaşıyoruz.
İlginç bir şekilde, analitiklerin uygulanması yeni bir BT sisteminin kurulumunu gerektirmiyordu. Pazarlamacıların daha önce çalıştığı yazılımın aynısını kullanıyoruz. Sadece kullanımı konusunda anlaşmaya varmak ve bunu iş ve geliştirmede uygulamak gerekiyordu. Elbette pazarlamanın elinde olanı almakla yetinmedik, her şeyi yeniden yapılandırmak ve pazarlamaya bizimle aynı bilgi alanında yer alabilmeleri için yeni bir ortama erişim izni vermek zorunda kaldık.
Gelecekte, işlenen oturumların artan hacimleriyle başa çıkmamıza olanak tanıyacak gelişmiş bir web analizi yazılımı sürümü satın almayı planlıyoruz.
Ayrıca CRM ve muhasebe sistemlerinden web analitiğini ve dahili veritabanlarını entegre etme sürecinde de aktif olarak bulunuyoruz. Verileri birleştirerek müşterinin gerekli tüm yönleriyle eksiksiz bir resmini elde ederiz: kaynağa, müşteri türüne, ürüne göre. Verilerin görselleştirilmesine yardımcı olan BI hizmetleri yakında tüm departmanların kullanımına sunulacak.
Sonunda ne elde ettik? Aslında bu konuyla ilgili analizleri ve karar almayı üretim sürecinin bir parçası haline getirdik ve bunun gözle görülür bir etkisi oldu.
Analitik: tırmığa basmayın
Son olarak, bir iş geliştirme işi kurma sürecinde başınızın belaya girmesini önlemenize yardımcı olacak bazı ipuçlarını paylaşmak istiyorum.
- Hızlı bir şekilde analiz yapamıyorsanız yanlış analiz yapıyorsunuz demektir. Tek bir üründen basit bir yol izlemeniz ve ardından ölçeği büyütmeniz gerekiyor.
- Geleceğin analitik mimarisini iyi anlayan bir ekibe veya kişiye sahip olmalısınız. Analitikleri nasıl ölçeklendireceğinize, diğer sistemlere nasıl entegre edeceğinize ve verileri nasıl yeniden kullanacağınıza kıyıda karar vermeniz gerekiyor.
- Gereksiz veri üretmeyin. Web istatistikleri, yararlı bilgilerin yanı sıra, aynı zamanda düşük kaliteli ve gereksiz verilerden oluşan büyük bir çöplüktür. Ve net hedefler yoksa bu çöp, karar verme ve değerlendirmeyi engelleyecektir.
- Analitik uğruna analiz yapmayın. İlk olarak hedefler, araç seçimi ve ancak o zaman, yalnızca etki yaratacağı yerde analizler yapılır.
Materyal Chebotar Olga ile ortaklaşa hazırlandı ().
Kaynak: habr.com