Data Analytics sikrer kvalitetssikring med outsourcing av programvareutvikling

Programvareutviklingsindustrien vokser i et sunt tempo. Det anslås å være verdt 429.6 milliarder dollar i år. Dette tallet anslås å vokse over 11 % i året og vil være verdt over 911 milliarder dollar i 2028.

Mange forskjellige faktorer bidrar til endringene som blir observert i programvareutviklingsmarkedet. Nye fremskritt innen dataanalyse og et vell av outsourcingsmuligheter har bidratt.

Smarte programvareutviklere finner måter å integrere dataanalyseteknologi i sine outsourcingstrategier. Dette kan hjelpe dem med å utvikle nye programvareapplikasjoner mye mer effektivt og med en lavere kostnadsstruktur.

Noen kreative måter å veve dataanalyse inn i en outsourcing-tilnærming for programvareutvikling er oppført nedenfor. De vil hjelpe deg å få mest mulig ut av en selskap for utvikling av nettapplikasjoner.

Bruk dataanalyse for å forbedre smidig administrasjon

Smidig ledelse er en svært viktig del av moderne webutvikling. Rundt 71 % av organisasjonene har oppgitt at de bruker Agile til prosjektledelsen. De har funnet ut at det hjelper til med å fremskynde programvareutviklingsprosessen og minimerer utviklingskostnadene.

Agile metoder er svært nyttige enten du utvikler programvareapplikasjoner internt eller outsourcer prosessene. Det er imidlertid vanskeligere å bruke de riktige agile prosessene når du outsourcer utviklingsoperasjonene dine.

Den gode nyheten er at det finnes måter å bruke Agile mer effektivt med ditt outsourcede utviklingsteam ved å bruke big data. En av de viktigste tingene du må gjøre er å sørge for at du har en pålitelig prosjektdokumentasjon. Big data kan spille en overraskende viktig rolle i utformingen av dokumentene dine.

Dataanalyseteknologi kan hjelpe deg med å lage det riktige dokumentasjonsrammeverket. Du kan bruke data mining-verktøy for å inspisere arkiver med åpen kildekode Agile-dokumentasjon fra andre utviklere. Du kan også vurdere ytelsen til ulike trinn i prosjektet og justere dokumentasjonen i henhold til resultatene. Dette kan være spesielt nyttig hvis du bruker Agile til lage IoT-applikasjoner.

Bruk AI-teknologi for å vurdere ytelsen til virtuelle teammedlemmer

Overvåking av ytelsen til teammedlemmer er svært viktig for programvareutviklingsselskaper. Det har også blitt vanskeligere ettersom teammedlemmene blir mer spesialiserte og geografisk spredt.

Heldigvis kan riktig teknologi være uvurderlig når det gjelder å overvåke ytelsen til profesjonelle programvareutviklere. Det finnes mange verktøy for kunstig intelligens som hjelper til med å overvåke ytelsen til eksterne team.

Disse verktøyene er basert på en rekke viktige beregninger, for eksempel:

• Antall timer som teammedlemmer er logget inn i teamgrensesnittet
• Antall feil som et teammedlem gjør
• Den gjennomsnittlige tiden hver ansatt bruker på å fullføre en gitt oppgave
• Antall klager teammedlemmer har mottatt fra sine kolleger
• De generelle tilbakemeldingene som kunder har gitt om prosjektene som ulike teammedlemmer har jobbet med
• Den samlede suksessraten for ulike prosjekter som en person har bidratt til

AI-ansattovervåkingsverktøy kan bruke alle disse dataene til å vurdere ytelsen til hvert teammedlem. Disse applikasjonene overvåker ikke bare den generelle ytelsen til et teammedlem. De kan også komme med utrolig nyanserte innsikter om deres styrker og svakheter. Disse AI-algoritmene kan finne ut hvilke typer prosjekter som teammedlemmer er i stand til å håndtere best.

De kan bruke komplekse prediktive analytiske algoritmer for å projisere sannsynligheten for suksess et teammedlem ville ha jobbet med et spesifikt programvareprosjekt i fremtiden. Ettersom AI-algoritmer blir mer sofistikerte, vil de være i stand til å gjøre det enda bedre observasjoner om bidragene til teammedlemmene.

Finn ny åpen kildekode for å effektivisere utviklingen

Åpen kildekode er svært viktig for å utvikle programvareapplikasjoner. En rekke nye data mining-verktøy har gjort det enklere å oppdage denne typen kode på nettsteder som GitHub.

Du bør sørge for at disse datautvinningsverktøyene er tilgjengelige for outsourcede utviklingsteam. Du vil ikke ha så mye kontroll over utviklingspraksisen deres, så det er en god idé å sørge for at de har alle verktøyene som trengs for å fullføre oppgavene sine mer effektivt og forbedre kvaliteten på ytelsen.

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