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.
Effektivitet: Arbetar vi på ett bra sätt?
Effektivitet: Är vårt arbete värdefullt?
Ingenjörsteam består av en komplex väv av team, verktyg och processer som är beroende av varandra. Ofta har de utmaningar som plågar ingenjörsteamen sitt ursprung i en uppströms avdelning. Om t.ex. ett ingenjörsteams hastighet har minskat kan det bero på att ett överentusiastiskt idéskaparteam konsekvent åtar sig för mycket arbete.
På samma sätt får ett ingenjörsteams åtgärder ringar på vattnet nedströms. Förändringar i processer och prioriteringar inom ett ingenjörsteam kan oväntat förvärra flaskhalsar eller beroenden på andra ställen i livscykeln för programvaruleverans.
Även om tekniska mätvärden är användbara, återspeglar de inte fullt ut hur sammanlänkade programvaruleveransens värdeströmmar är. Utan kontextuella insikter kan tekniska ledare inte korrekt väga riskerna och fördelarna med sina beslut.
Software Engineering Intelligence contextualizes problems to enable smarter decisions
Tekniska chefer behöver en samlad bild av teamets prestationer, beroenden och affärspåverkan för att kunna fatta effektiva beslut. De måste samla in kontextuell information utanför ingenjörsteamen och analysera den snabbt. De flesta företag saknar verktyg och integrationer för att tillgodose dessa behov.
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.
Användningsområden för intelligens inom programvaruteknik
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
När ett team underpresterar kan det vara svårt att hitta källan till problemet. Det är ännu mer utmanande att hitta en lösning. De flesta tekniska chefer tycker att det är nödvändigt att gå igenom data i många verktyg när de undersöker ett problem, vilket tar tid som cheferna inte har och kan kännas som en meningslös övning i detaljstyrning.
SEI-plattformar minskar drastiskt den tid det tar att lokalisera och karakterisera problem. Istället för att skapa hypoteser om problem och utföra slumpmässig forskning kan tekniska ledare helt enkelt fråga SEI-plattformen: "Vad bör jag vara orolig för idag?" Plattformen använder AI för att analysera data från olika tekniska verktyg och informerar ledare om trender och potentiella kapacitetsproblem. Detta gör att ledarna kan undersöka problem proaktivt och korrigera kursen innan en kris utvecklas. Resultatet blir färre förseningar för kunderna och en lugnare och mer organiserad arbetsmiljö för teamen.
- 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.
SEI-plattformarna löser detta problem genom att integrera verktyg och samla in data från hela värdeflödet, inklusive alla DevOps-verktyg som används för planering, utförande, testning och driftsättning. Dessa data normaliseras, analyseras och visas i rollspecifika instrumentpaneler för alla ledningsnivåer. Tekniska chefer kan se instrumentpaneler som är relaterade till deras specifika team. Dessa data sammanställs sedan i en instrumentpanel på högre nivå för den högsta ledningen och en ännu bredare instrumentpanel för chefer. Eftersom alla instrumentpaneler använder samma data som enda sanningskälla kan ledarna enkelt zooma in för detaljerade detaljer och zooma ut för den stora bilden.
Universell synlighet hjälper teknikchefer att fatta beslut som ligger i linje med affärsstrategin. Den visar också hur medarbetarnas insatser påverkar affärsresultat som intäkter, kostnader och kundnöjdhet. Detta ökar engagemanget och skapar incitament för effektiva leveranser.
- 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) gå på sin magkänsla, vilket kan vara felaktigt.
SEI-plattformar förenklar och påskyndar beslutsprocessen. De gör avvägningar synliga och kvantifierbara och använder AI för att förutsäga resultat, förutse utmaningar och automatisera rapporter. Med AI-drivna insikter kan ledarna prioritera effektivt och leverera mer värde till kunderna.
Slutsats
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.
Läs Gartners marknadsguide för informationsplattformar för mjukvaruutveckling
Gartner, Market Guide for Software Engineering Intelligence Platforms, Frank O'Connor, Akis Sklavounakis, Manjunath Bhat, Peter Hyde, 13 mars 2024. Mars .
GARTNER är ett registrerat varumärke och servicemärke som tillhör Gartner, Inc. och/eller dess dotterbolag i USA och internationellt och används i detta dokument med tillstånd. Alla rättigheter förbehållna.
Gartner stöder inte någon leverantör, produkt eller tjänst som beskrivs i dess forskningspublikationer och rekommenderar inte teknikanvändare att endast välja de leverantörer som har de högsta betygen eller andra beteckningar. Gartners forskningspublikationer består av åsikter från Gartners forskningsorganisation och ska inte tolkas som uttalanden om fakta. Gartner frånsäger sig alla garantier, uttryckliga eller underförstådda, med avseende på denna undersökning, inklusive alla garantier för säljbarhet eller lämplighet för ett visst ändamål.
