مقاييس تكنولوجيا المعلومات لضمان السرعة والجودة لعملك

لأي شيء ، المؤشرات ضرورية لرصد فعالية العملية ، وتحديد المشاكل المحتملة ، وفهم التدخلات الممكنة. إن استخدام المقاييس الصحيحة يعني أداءً أفضل لتقنية المعلومات ، تمامًا كما هو الحال بالنسبة للتسويق. دعنا نتعرف على السبب.

"القوة لا شيء بدون سيطرة" كان شعار شركة معروفة كنت أعمل منذ ما يقرب من 20 عامًا. رأيته في كل مكان ، وأعجبني ، ولم أستطع إخراجه من رأسي. ربما لهذا السبب ، قبلت بكل سرور التحدي المتمثل في تنظيم تنفيذ MailUp لمجموعة من مقاييس تكنولوجيا المعلومات المعروفة جيدًا بين المتخصصين والتي تستند إلى توازن السرعة والجودة .

ما هي مقاييس تكنولوجيا المعلومات وما الغرض منها؟

ما هي مقاييس تكنولوجيا المعلومات؟ أنها تساعد في التحكم وتحسين العمليات من خلال قياس المتغيرات الهامة في عالم تكنولوجيا المعلومات. مثل جميع العمليات المعقدة ، تكمن المهارة في فرز عدد محدود من الكميات القابلة للقياس. لا تشكل هذه فقط مؤشرًا جيدًا لعمليات منتجنا وأدائه ، ولكنها تتيح لنا أيضًا تحسين كلا الجانبين من خلال التدخلات المستهدفة التي تغير قيمها.

معقد؟ قليلاً — لأنه ليس من السهل تحديد أفضل المقاييس لهذا النوع من التحكم النشط . بعد تجربة بعض المقاييس المحددة داخليًا ، قررنا أن نتعامل مع تلك التي تم توضيحها جيدًا في "تسريع - تسريع: علم البرامج اللينة و DevOps". كانت هذه أيضًا من بين الموضوعات الرئيسية في التقارير السنوية عن حالة DevOps منذ عام 2012.

قياس للتحسين: كيف تعمل مقاييس تكنولوجيا المعلومات على تسريع أداء الأعمال

بعد سنوات من البحث المكثف الذي شارك فيه آلاف الشركات ، يؤكد مؤلفو المنشورات المذكورة أعلاه أن هناك علاقة مباشرة بين الأداء الممتاز لتقنية المعلومات والنتائج التجارية الجيدة أيضًا للشركات في القطاع الرقمي. حددت هذه الدراسات 5 مقاييس رئيسية يحقق فيها جميع كبار فناني تكنولوجيا المعلومات (أكبر الشركات الرائدة) نتائج ممتازة. تبنت هذه الشركات نفس المؤشرات وتمكنت من مطابقة قيم "نخبة الأداء" في جميع المقاييس الخمسة. في الواقع ، لقد حققوا معدل نمو أفضل بكثير من الآخرين ، وهذا يؤكد مدى فاعلية وأهمية تنفيذ مجموعة تكنولوجيا المعلومات من مؤشرات الأداء الرئيسية. يصبح التميز في نتائج التكنولوجيا ، باختصار ، عاملاً تمكينيًا لتسريع الأداء على مستوى الأعمال.

مقاييس تكنولوجيا المعلومات لضمان السرعة والجودة لعملك

تستند مقاييس تكنولوجيا المعلومات الخمسة التي تحدثنا عنها حتى الآن إلى مفاهيم بسيطة حقًا: السرعة والجودة . الرسالة هي كما يلي: تقديم قيمة للعملاء بسرعة وبشكل مستمر ومتكرر . كلما ذهبت بشكل أسرع ، زادت مخاطرتك بارتكاب الأخطاء. تحتاج أيضًا إلى مراقبة تكرار الأخطاء ووقت الاستعادة المطلوب بعد حدوث عطل.

من خلال ترجمة هذا المفهوم إلى أرقام ، نحصل على 5 كميات قابلة للقياس كمقاييس:

• المهلة الزمنية للتغييرات (LTFC): متوسط ​​الوقت من بداية العملية حتى توفرها للعميل ("قيد الإنتاج") ؛
• معدل النشر : عدد المرات التي يتم فيها إصدار الأخبار أو التحديثات في الإنتاج ؛
• تغيير معدل الفشل (CFR): عدد تحديثات الإنتاج للتعافي من مشكلة ناجمة عن تحديث حديث ؛
• متوسط ​​وقت الاسترداد (MTTR): متوسط ​​وقت الاسترداد بعد أن أثرت مشكلة إنتاجية خطيرة على العملاء ؛ و
• التوفر : النسبة المئوية للوقت الذي كانت فيه خدمات النظام الأساسي متاحة بالكامل (تم الحصول عليها عن طريق طرح مجموع جميع أوقات الاسترداد).

مقاييس تكنولوجيا المعلومات في MailUp

في MailUp ، نتعامل مع هذه المقاييس منذ سبتمبر 2020. لقد فعلنا ذلك من خلال أدوات القياس التلقائية ومن خلال إعداد عملية مستمرة حيث:

• نحن نراقب التقدم
• نحدد الأهداف و
• نحدد الإجراءات للوصول إلى هناك.

وهذا يتطلب الانتباه لأن الزيادة المفاجئة في السرعة يمكن أن ترتبط بجودة أقل.

من الشائع أن ننسى أن المقاييس هي مؤشرات غير مباشرة لتحسين العملية. المفتاح هو أن القياس ليس غاية في حد ذاته. بدلاً من ذلك ، ما يهم هو تأثيرنا على العملية وعلى المنتج عندما ننجح في إجراء هذا التغيير.

فيما يتعلق بالأرقام ، دعنا نرى بمزيد من التفصيل كيف نحسب هذه المقاييس في MailUp:

نحسب المهلة الزمنية للتغييرات حيث أن آخر ثلاثة أشهر متوسط ​​الفترة الزمنية التي تستغرقها القصة (أو المهمة) ، المقابلة لإحدى مشكلات Jira ، للانتقال من بداية المعالجة إلى النشر. هنا ، جناح Atlassian Jira يساعدنا. يتيح لنا قياس "الوقت في الحالة" لقصة ما ، أي المدة التي ظلت فيها المشكلة في حالة معينة لكل انتقال لسير عملها. يمكن بعد ذلك عرض البيانات المستوردة والمجمعة من خلال مخطط Jira Control Chart أو لوحات المعلومات المخصصة ، مثل تلك التي صنعناها باستخدام Tibco Spotfire.

في MailUp ، نقيس أيضًا مهلة النشر ، أي الوقت من آخر تغيير للإنتاج إلى كود المصدر.

لتكرار النشر و CFR ، قمنا بدمج عمليات تحرير الإنتاج التلقائية (خط أنابيب النشر) مع تدفق يسجل المعلومات ذات الصلة بمقاييس قاعدة البيانات . يحتاج الفني الذي يتدخل في بيئة الإنتاج فقط إلى تحديد ما إذا كان إصدارًا عاديًا أم إصلاحًا سريعًا (إصلاح سريع) أم تراجعًا (استعادة الإصدار السابق).

يعتمد MTTR والتوافر على تعريف "الحادث" . داخليًا ، قمنا بتعريف هذا على أنه اضطراب في الإنتاج له تأثير وشدة أعلى من عتبة معينة. لكل حادث ، من الضروري إكمال "نموذج الحادث" على Atlassian Jira . يشير هذا إلى عناصر مختلفة مثل المدة والسبب والتأثيرات والتأثيرات ونوع الحل. ثم يتم استخراج البيانات من بطاقات الحوادث من خلال عملية تلقائية لتمثيلها بيانياً.

ترتبط المؤشرات بأدائها بمرور الوقت لكل من هذه المقاييس. لقد وجدنا أنه من المفيد جدًا استخدام المتوسط ​​المتحرك على مدار الأشهر الثلاثة أو الأربعة الماضية كمرجع لوضع العناصر المضللة في سياقها والتعويض عنها مثل ذروة منعزلة أو القصور الذاتي في نافذة التقييم الكبيرة جدًا.

هل هذه المقاييس كافية لنا؟ إنها بالتأكيد نقطة انطلاق ممتازة لفهم الحالة التكنولوجية للصحة ، حتى لو كان أفقنا المستقبلي يحتوي بالفعل على خطوتين أخريين :

• دمج هذه المقاييس مع التدابير الرئيسية الأخرى مثل سرعة الوصول إلى صفحات النظام الأساسي ؛ و
• إدخال مستوى أكبر من التحديد على المؤشرات الحالية من خلال تفصيلها من خلال المقاييس الفرعية التي "تتعمق" (التحليل المتعمق).

استنتاج

تحدد هذه النظرة العامة الموجزة المعنى والفوائد الكامنة وراء استخدام مجموعة من مقاييس تكنولوجيا المعلومات لتعزيز الأداء العام للأعمال. لمعرفة المزيد عن المقاييس وكيفية حسابها ، انقر فوق هذا الارتباط!