Аналитика данных обеспечивает гарантию качества благодаря аутсорсингу разработки программного обеспечения

Индустрия разработки программного обеспечения растет здоровыми темпами. По оценкам, это стоимостью 429.6 миллиарда долларов в этом году. Прогнозируется, что эта цифра будет расти более чем на 11% в год и к 911 году составит более 2028 миллиардов долларов.

Множество различных факторов способствует изменениям, которые наблюдаются на рынке разработки программного обеспечения. Новые достижения в области анализа данных и множество возможностей аутсорсинга внесли свой вклад.

Проницательные разработчики программного обеспечения находят способы интегрировать технологии анализа данных в свои стратегии аутсорсинга. Это может помочь им разрабатывать новые программные приложения намного более эффективно и с меньшими затратами.

Ниже перечислены некоторые творческие способы интеграции аналитики данных в аутсорсинг разработки программного обеспечения. Они помогут вам получить максимальную отдачу от компания по разработке веб-приложений.

Используйте аналитику данных для улучшения гибкого управления

Гибкое управление - очень важный аспект современной веб-разработки. Около 71% организаций заявили, что они используют Agile для управления своими проектами. Они обнаружили, что это помогает ускорить процесс разработки программного обеспечения и минимизировать затраты на разработку.

Гибкие методологии очень полезны, независимо от того, разрабатываете ли вы программные приложения собственными силами или отдаете процессы на аутсорсинг. Однако при передаче операций разработки на аутсорсинг труднее использовать правильные Agile-процессы.

Хорошая новость заключается в том, что есть способы более эффективного использования Agile с привлеченной командой разработчиков за счет использования больших данных. Одна из самых важных вещей, которую вам нужно сделать, - это убедиться, что у вас есть надежная проектная документация. Большие данные могут сыграть удивительно важную роль в концепции ваших документов.

Технология аналитики данных может помочь вам создать правильную структуру документации. Вы можете использовать инструменты интеллектуального анализа данных для проверки архивов документации Agile с открытым исходным кодом от других разработчиков. Вы также можете оценить эффективность различных этапов проекта и настроить документацию в соответствии с результатами. Это может быть особенно полезно, если вы используете Agile для создавать приложения IoT.

Используйте технологию искусственного интеллекта для оценки эффективности членов виртуальной команды

Для компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения, очень важно следить за эффективностью работы членов команды. Это также стало труднее, поскольку члены команды стали более специализированными и географически рассредоточенными.

К счастью, правильная технология может иметь неоценимое значение, когда дело доходит до мониторинга производительности профессионалов в области разработки программного обеспечения. Существует множество инструментов искусственного интеллекта, которые помогают контролировать работу удаленных команд.

Эти инструменты основаны на множестве важных показателей, таких как:

• Количество часов, в течение которых члены группы находятся в командном интерфейсе.
• Количество ошибок, которые делает член команды
• Среднее время, затрачиваемое каждым сотрудником на выполнение заданной задачи.
• Количество жалоб, полученных членами команды от коллег.
• Общие отзывы клиентов о проектах, над которыми работали различные члены команды.
• Общий уровень успеха различных проектов, в которые внес свой вклад.

Инструменты мониторинга сотрудников AI могут использовать все эти данные для оценки производительности каждого члена команды. Эти приложения не просто отслеживают общую производительность члена команды. Они также могут делать невероятно подробные сведения о своих сильных и слабых сторонах. Эти алгоритмы искусственного интеллекта могут определить, с какими типами проектов члены команды справляются лучше всего.

Они могут использовать сложные алгоритмы прогнозной аналитики, чтобы спрогнозировать вероятность успеха члена команды, который будет работать над конкретным программным проектом в будущем. По мере того, как алгоритмы ИИ станут более сложными, они смогут делать еще более точные наблюдения за вкладом членов команды.

Найдите новый открытый код для оптимизации разработки

Открытый исходный код очень важен для разработки программных приложений. Ряд новых инструментов интеллектуального анализа данных упростили обнаружение этого типа кода на таких сайтах, как GitHub.

Вы должны убедиться, что эти инструменты интеллектуального анализа данных доступны сторонним командам разработчиков. У вас не будет такого большого контроля над их методами разработки, поэтому рекомендуется убедиться, что у них есть все инструменты, необходимые для более эффективного выполнения своих задач и повышения качества их работы.

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