Andmeanalüüs tagab kvaliteedi tagamise tarkvaraarenduse allhange abil

Allikasõlm: 875062

Tarkvaraarenduse tööstus kasvab tervislikus tempos. Arvatakse, et on selle aasta väärtuses 429.6 miljardit dollarit. See arv kasvab prognooside kohaselt üle 11% aastas ja on 911. aastal väärt üle 2028 miljardi dollari.

Tarkvaraarenduse turul täheldatavatele muutustele aitavad kaasa väga paljud erinevad tegurid. Andmeanalüütika uued edusammud ja hulgaliselt allhankevõimalusi on kaasa aidanud.

Nutikad tarkvaraarendajad leiavad võimalusi andmeanalüütikatehnoloogia integreerimiseks oma allhankestrateegiatesse. See võib aidata neil uusi tarkvararakendusi palju tõhusamalt ja madalama kulustruktuuriga arendada.

Allpool on loetletud mõned loovad viisid andmeanalüütika sidumiseks tarkvaraarenduse allhanke lähenemisviisiga. Need aitavad teil a veebirakenduste arendusettevõte.

Agiilse halduse täiustamiseks kasutage andmeanalüüsi

Agiilne haldamine on kaasaegse veebiarenduse väga oluline aspekt. Ligikaudu 71% organisatsioonidest on väitnud, et kasutavad projektijuhtimiseks Agile'i. Nad on leidnud, et see aitab tarkvara arendusprotsessi kiirendada ja minimeerib arenduskulusid.

Agiilsed metoodikad on väga kasulikud olenemata sellest, kas arendate tarkvararakendusi ettevõttesiseselt või tellite protsesse väljast. Õigete Agile protsesside kasutamine on aga keerulisem, kui ostate oma arendustoiminguid allhangelt.

Hea uudis on see, et on olemas viise, kuidas Agile'i tõhusamalt kasutada, kui arendusmeeskond tellib suurandmeid. Üks olulisemaid asju, mida peate tegema, on tagada, et teil on usaldusväärne projekti dokumentatsioon. Suurandmetel võib olla teie dokumentide loomisel üllatavalt oluline roll.

Andmeanalüütika tehnoloogia aitab teil luua õige dokumentatsiooniraamistiku. Saate kasutada andmekaevetööriistu, et kontrollida teiste arendajate avatud lähtekoodiga Agile'i dokumentatsiooni arhiive. Samuti saate hinnata oma projekti erinevate etappide toimivust ja kohandada oma dokumentatsiooni vastavalt tulemustele. See võib olla eriti kasulik, kui kasutate Agile to luua IoT rakendusi.

Kasutage AI-tehnoloogiat virtuaalse meeskonnaliikmete jõudluse hindamiseks

Tarkvaraarendusettevõtete jaoks on meeskonnaliikmete tulemuslikkuse jälgimine väga oluline. Samuti on see muutunud keerulisemaks, kuna meeskonnaliikmed on spetsialiseerunud ja geograafiliselt hajutatud.


Õnneks võib õige tehnoloogia olla tarkvaraarenduse spetsialistide töö jälgimisel hindamatu väärtusega. Tehisintellekti tööriistu, mis aitavad jälgida kaugmeeskondade jõudlust, on palju.

Need tööriistad põhinevad mitmesugustel olulistel mõõdikutel, näiteks:

  • Tundide arv, mille jooksul meeskonnaliikmed on meeskonnaliidesesse sisse logitud
  • Vigade arv, mida meeskonnaliige teeb
  • Keskmine aeg, mis igal töötajal kulub antud ülesande täitmiseks
  • Kaebuste arv, mille meeskonnaliikmed on kolleegidelt saanud
  • Üldine tagasiside, mida kliendid on andnud erinevate meeskonnaliikmete projektide kohta
  • Erinevate projektide üldine edukuse määr, millesse üksikisik on kaasa aidanud

Tehisintellekti töötajate jälgimise tööriistad suudavad kasutada kõiki neid andmeid iga meeskonnaliikme soorituse hindamiseks. Need rakendused ei jälgi ainult meeskonnaliikme üldist jõudlust. Samuti võivad nad teha uskumatult nüansirikkaid teadmisi oma tugevate ja nõrkade külgede kohta. Need AI-algoritmid suudavad välja selgitada, millist tüüpi projektidega meeskonnaliikmed kõige paremini hakkama saavad.

Nad saavad kasutada keerulisi ennustavaid analüütilisi algoritme, et prognoosida edu tõenäosust, mida meeskonnaliige tulevikus konkreetse tarkvaraprojekti kallal töötab. Kuna AI-algoritmid muutuvad keerukamaks, saavad nad teha veelgi paremaid tähelepanekuid meeskonnaliikmete panuse kohta.

Arenduse sujuvamaks muutmiseks leidke uus avatud lähtekoodiga kood

Avatud lähtekoodiga kood on tarkvararakenduste arendamiseks väga oluline. Mitmed uued andmekaevetööriistad on hõlbustanud seda tüüpi koodide leidmist sellistel saitidel nagu GitHub.

Peaksite tagama, et need andmekaevetööriistad oleksid allhanke arendusmeeskondadele kättesaadavad. Teil ei ole nii palju kontrolli nende arendustavade üle, seega on hea mõte veenduda, et neil on kõik tööriistad, mida on vaja ülesannete tõhusamaks täitmiseks ja töökvaliteedi parandamiseks.

Allikas: https://www.smartdatacollective.com/data-analytics-quality-assurance-with-software-development-outsourcing/

Ajatempel:

Veel alates SmartData kollektiiv