5 طرق يمكن للنهج القائم على البيانات أن يفيد المهندسين

سجل الآن للحصول على بطاقتك الافتراضية المجانية لحضور مؤتمر 9 نوفمبر / تشرين الثاني (Low-Code / No-Code Summit). استمع إلى قادة Service Now و Credit Karma و Stitch Fix و Appian والمزيد. معرفة المزيد.

يكافح مهندسو البرمجيات باستمرار لتحقيق الكفاءة. سواء كانت الفرق تجري سباقات Scrum السريعة أو تنفذ نهج DevOps ، فإن الهدف النهائي هو تحسين الإنتاجية وتقديم برامج أفضل بشكل أسرع.

تستخدم كل صناعة تقريبًا البيانات لتحقيق هذا الهدف ، ولكن من المدهش أنه بعد 19 عامًا من نشر مايكل لويس Moneyball وتقديم قرارات تعتمد على البيانات لملايين القراء يوميًا ، يستمر العديد من فرق المطورين في الفشل لدمج البيانات بشكل كامل في عملياتهم. وفقًا لتوقعات المراقبة لعام 2022 لـ New Relic و ETR ، فإن 5 ٪ فقط من المشاركين في الاستطلاع لديهم ممارسة مراقبة ناضجة ، مما يدل على أن هذه المنظمات لم تفهم تمامًا كيفية استخدام البيانات لتحسين أدائها.

على الرغم من أن اعتماد نهج قائم على البيانات يعد تمرينًا صحيًا لأي مؤسسة ، يمكن لمهندسي البرمجيات على وجه الخصوص الاستفادة من الاعتماد بشكل أكبر على البيانات وتقليل الاعتماد على التخمين. يجب على الفرق المسؤولة عن بناء أدوات المستقبل أن تكون قدوة لوحدات الأعمال الأخرى ، وتوضح كيف يمكن للنهج القائم على البيانات أن يجعل الحياة أبسط وأكثر كفاءة.

5 عناصر للنهج القائم على البيانات

فيما يلي خمس طرق لمضاعفة كمية البيانات لجعل مهندسي البرمجيات أكثر إنتاجية: حدث

رأس منخفض / لا يوجد كود

انضم إلى كبار القادة اليوم في قمة Code Low / No-Code تقريبًا في 9 نوفمبر. اشترك للحصول على بطاقتك المجانية اليوم. سجل هنا تسهيل التعاون بين الفريق

لا يمكن للفرق العمل معًا بفعالية إلا عندما تكون قادرة على البناء على أرضية مشتركة. من خلال الاستثمار في البيانات ، يمكن لقادة الهندسة تزويد الموظفين بلغة موحدة لمناقشة التحديات والفرص ، وقياس نتائج القرارات التي يتخذونها في تلك المناقشات.

عندما تعتمد المحادثات على بيانات من مجموعة التقنيات ، يمكن للمطورين العمل من نفس القاعدة بدلاً من محاولة التواصل باستخدام المعلومات المنعزلة. تسهل هذه الأرضية المشتركة على الفرق العمل معًا في مشاريع تعاونية طوال دورة حياة المنتج ، وهو نهج مفيد بشكل خاص في بيئات العمل المختلطة والنائية. اكتشاف المشاكل ومنعها بشكل استباقي

لا تتعلق الإنتاجية بالعمل بشكل أسرع فقط. وجدت دراسة حديثة لشركة Rollbar أن 38٪ من المطورين يقضون ما يصل إلى ربع وقتهم في إصلاح أخطاء البرامج. الأخطاء أمر لا مفر منه ، ولكن الفرق ستغرق قريبًا بالديون الفنية إذا فشلت في تحديد الأخطاء وأسبابها الجذرية في الوقت الفعلي.

يمكن للنهج المستند إلى البيانات المدعوم من الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط وتحديد المشكلات قبل أن تصبح مشكلات وقبل وقت طويل من وصولها إلى المستخدم النهائي. باستخدام هذه الأدوات الاستباقية ، يمكن للمطورين إصلاح المشكلات والعودة إلى كتابة تعليمات برمجية مبتكرة بدلاً من قضاء الوقت في إخماد الحرائق. تغلب على الآراء والافتراضات

عندما لا يكون لدى المؤسسات بيانات صعبة للاعتماد عليها ، فإنها تترك تخمين سبب المشكلة أو الحل الأفضل. في هذه الحالات ، غالبًا ما تتخلى الفرق عن أعلى صوت في الغرفة (أو الموظف الأعلى مرتبة) ، حتى لو كان رأي هذا الشخص مدعومًا بالحدس فقط. قد يؤدي هذا النقص في البيانات أيضًا إلى تعزيز بعض التحيزات اللاواعية التي لا تزال تعصف بصناعة التكنولوجيا ؛ يمكن أن يساعد استخدام البيانات في تكافؤ الفرص بين الفرق الفنية وضمان سماع جميع الأصوات وتقييمها بناءً على مزاياها.

باستخدام نهج قائم على البيانات ، يمكن للمطورين ومديري الهندسة ...