Traditional engineering metrics drive efficiency, not effectiveness
Engineering leaders are under increasing pressure to deliver more value, but many struggle to make impactful change. One reason for the difficulty is the lack of integrated, contextual data. Traditional engineering tools measure productivity and quality using metrics like cycle time, number of bugs fixed, release frequency, response time, and predictability. These metrics drive efficiency, which is important in its own right, but they do not necessarily drive effectiveness. In other words, they do not align engineering activities with business strategy.
Efficacité: Travaillons-nous bien ?
L'efficacité: Notre travail est-il utile ?
Les équipes d'ingénieurs constituent un réseau complexe d'équipes, d'outils et de processus interdépendants. Souvent, les problèmes auxquels sont confrontées les équipes d'ingénieurs trouvent leur origine dans un département en amont. Par exemple, si la vitesse d'une équipe d'ingénieurs a ralenti, c'est peut-être parce qu'une équipe d'idéation trop zélée s'engage systématiquement sur une trop grande quantité de travail.
De même, les actions d'une équipe d'ingénieurs ont des répercussions en aval. Les changements de processus et de priorités au sein d'une équipe d'ingénieurs peuvent aggraver de manière inattendue les goulets d'étranglement ou les dépendances ailleurs dans le cycle de livraison du logiciel.
Bien que les mesures d'ingénierie soient utiles, elles ne reflètent pas entièrement l'interconnexion des flux de valeur de la livraison de logiciels. En l'absence d'informations contextuelles, les responsables de l'ingénierie ne peuvent pas évaluer avec précision les risques et les avantages de leurs décisions.
Software Engineering Intelligence contextualizes problems to enable smarter decisions
Les responsables de l'ingénierie ont besoin d'une vision unifiée des performances de l'équipe, des dépendances et de l'impact sur l'entreprise pour prendre des décisions efficaces. Ils doivent recueillir des informations contextuelles en dehors des équipes d'ingénieurs et les analyser rapidement. La plupart des entreprises ne disposent pas des outils et des intégrations nécessaires pour répondre à ces besoins.
Software Engineering Intelligence (SEI) platforms fill the contextual gap. According to the 2024 Gartner® Market Guide for SEI platforms, they “provide…data-driven visibility into the engineering team’s use of time and resources, operational effectiveness, and progress on deliverables.” They collect data throughout the toolchain, neatly packaging it in digestible dashboards and predictive insights. These insights complement, rather than replace, traditional engineering metrics.
Cas d'utilisation de l'intelligence en génie logiciel
SEI platforms should be consulted every time a business decision is made—in PI planning, sprint retrospectives, budget proposals, and interdepartmental synchronization meetings. Engineering leaders can use software engineering intelligence daily to spot problems and ensure teams adhere to business strategy. Here are three of the most essential use cases for an SEI platform:
- Simplify troubleshooting with AI-powered insights
Lorsqu'une équipe n'est pas performante, il peut être difficile de trouver la source du problème. Il est encore plus difficile de trouver une solution. La plupart des responsables de l'ingénierie estiment qu'il est nécessaire de passer au crible les données de nombreux outils lorsqu'ils étudient un problème, ce qui prend du temps que les responsables n'ont pas et peut ressembler à un exercice futile de microgestion.
Les plateformes SEI réduisent considérablement le temps nécessaire à la localisation et à la caractérisation des problèmes. Plutôt que d'émettre des hypothèses sur les problèmes et de mener des recherches hasardeuses, les responsables de l'ingénierie peuvent simplement demander à la plateforme SEI : "De quoi dois-je m'inquiéter aujourd'hui ?". En utilisant l'IA pour analyser les données provenant de divers outils d'ingénierie, la plateforme informe les dirigeants des tendances et des problèmes potentiels de capacité. Cela permet aux dirigeants d'enquêter sur les problèmes de manière proactive et de rectifier le tir avant qu'une crise ne se développe. En conséquence, les clients subissent moins de retards et les équipes bénéficient d'un environnement de travail plus calme et mieux organisé.
- Connect engineering to business strategy
Engineering leaders need a birds-eye view that connects engineering activities to business strategy. This level of visibility is difficult to attain because engineering teams work in a heterogeneous mix of tools, which all gather and store data of different types and schemas. Furthermore, these tools are disconnected from the rest of the software delivery process, so the activities and needs of upstream and downstream teams remain obscure.
Les plateformes SEI résolvent ce problème en intégrant des outils et en recueillant des données provenant de l'ensemble de la chaîne de valeur, y compris tous les outils DevOps utilisés pour la planification, l'exécution, les tests et le déploiement. Ces données sont normalisées, analysées et affichées dans des tableaux de bord spécifiques à chaque niveau de direction. Les responsables de l'ingénierie peuvent consulter les tableaux de bord relatifs à leur équipe. Ces données sont ensuite intégrées dans un tableau de bord de plus haut niveau destiné à la direction générale et dans un tableau de bord encore plus large destiné aux cadres. Comme tous les tableaux de bord utilisent les mêmes données comme source unique de vérité, les dirigeants peuvent facilement faire un zoom avant pour obtenir des détails granulaires et un zoom arrière pour avoir une vue d'ensemble.
La visibilité universelle aide les responsables de l'ingénierie à prendre des décisions conformes à la stratégie de l'entreprise. Il montre également aux travailleurs l'impact de leurs efforts sur les résultats de l'entreprise, tels que le chiffre d'affaires, les coûts et la satisfaction des clients. Cela stimule l'engagement et incite à une prestation efficace.
- Manage capacity and prioritize high-value work
In Agile methodology, engineering leaders must constantly assess work-in-progress and be prepared to pivot quickly when circumstances or market conditions change unexpectedly. SEI platforms facilitate this process by revealing bottlenecks, dependencies, and risks. They provide a common language for engineering leaders and business stakeholders to discuss and resolve systemic problems. For example, engineering leaders can leverage product health data to argue for greater investment in technical debt. Or, they can use capacity insights to demonstrate that their team is overloaded.
Every decision involves trade-offs, but they are not always plain to see. To make decisions in a traditional, disconnected value stream, engineering leaders must either:
(a) undertake a lengthy impact analysis, or
(b) suivre leur intuition, ce qui peut être incorrect.
Les plateformes SEI simplifient et accélèrent le processus de prise de décision. Ils rendent les compromis visibles et quantifiables, en utilisant l'IA pour prédire les résultats, anticiper les défis et automatiser les rapports. Grâce aux informations fournies par l'IA, les dirigeants peuvent établir des priorités de manière efficace et apporter plus de valeur aux clients.
Conclusion
According to Gartner, by 2027, the use of software engineering intelligence platforms by software engineering organizations to increase developer productivity will rise to 50 %, compared to 5% in 2024. This is no surprise, considering the game-changing power of AI and the importance of value-oriented software delivery. With a software engineering intelligence platform, engineering leaders can feel confident that their choices will maximize effectiveness and efficiency.
Lire le Gartner Market Guide for Software Engineering Intelligence Platforms (enanglais)
Gartner, Market Guide for Software Engineering Intelligence Platforms, Frank O'Connor, Akis Sklavounakis, Manjunath Bhat, Peter Hyde, 13 Mars 2024.
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