Ein Softwareentwicklungsteam zu leiten ist keine leichte Aufgabe. Bis das Projekt zur Ziellinie gelangt, kann ein technischer Projektmanager keine Verschnaufpause einlegen. Aus diesem Grund suchen Software-Engineering-Manager nach Möglichkeiten, die Leistung ihrer Projekte und ihrer Teams zu verbessern. Und genau hier kommen Dinge wie Kpi in Gottes Verkleidung ins Spiel.
Was ist also ein KPI?
KPIs sind wie der Fitness-Tracker Ihres Teams – sie helfen Ihnen zu sehen, wo die Dinge reibungslos funktionieren und wo Sie möglicherweise die Schrauben anziehen müssen. Aber welche sollten Ihnen bei den unzähligen KPIs überhaupt am Herzen liegen? Lassen Sie uns die Top 15 aufschlüsseln, die Sie wie einen Rockstar-Software-Teammanager aussehen lassen, und einige, die Sie vielleicht aufgeben sollten.
Warum sich mit KPIs beschäftigen?
KPIs sind mehr als nur Zahlen auf einem Bildschirm – sie sind Ihr Fahrplan für eine bessere Entscheidungsfindung. Durch die Verfolgung der richtigen Kennzahlen können Sie erkennen, wo Ihr Team hervorragende Leistungen erbringt und wo Verbesserungspotenzial besteht. Es ist wie eine Kristallkugel, die Ihnen hilft, Projektzeitpläne, Ressourcenbedarf und potenzielle Hindernisse vorherzusagen.
Die wichtigsten KPIs für die Softwareentwicklung, die Sie im Jahr 2025 verfolgen sollten
1.Zykluszeit: Der Tachometer Ihres Teams!
Stellen Sie sich vor, Sie nehmen an einem Rennen teil, aber anstatt dass Autos über eine Strecke rasen, rast Ihr Team darum, Aufgaben in einem Sprint zu erledigen.
Die Frage ist: Wie schnell können sie von der Startlinie („to-do“) zur Ziellinie („done“) gelangen?
Hier kommt die Zykluszeit ins Spiel – sie ist die Stoppuhr, die Ihnen sagt, wie schnell Ihr Team Aufgaben erledigt.
Bei der Zykluszeit dreht sich alles um Geschwindigkeit, aber es geht nicht nur darum, schnell zu fahren.
Es geht um Effizienz und darum, zu wissen, wo es zu Verzögerungen kommt. Im Durchschnitt haben leistungsstarke Teams eine Zykluszeit von etwa 1,8 bis 3,4 Tagen pro Aufgabe.
Wenn es länger dauert, ist es vielleicht an der Zeit, unter die Haube zu schauen und herauszufinden, was die Verzögerung verursacht – vielleicht ist es ein Prozessengpass, zu viel Multitasking oder einfach nur alte technische Schulden.
Lassen Sie es uns anhand eines Beispiels aufschlüsseln:
Angenommen, Ihr Team arbeitet an einer neuen Funktion für eine mobile App. Die Aufgabe wird am Montagmorgen vom Rückstand auf „In Bearbeitung“ verschoben. Ihr Entwicklerteam beginnt mit dem Codieren, Testen und Pushen von Commits, und am Mittwochnachmittag ist die Aufgabe abgeschlossen und als „erledigt“ markiert. Das entspricht einer Zykluszeit von 3 Tagen.
Nehmen wir an, dass eine andere Aufgabe ins Stocken gerät – vielleicht dauert die Codeüberprüfung ewig, oder es gibt eine Abhängigkeit, die die Dinge aufhält. Wenn sich diese Aufgabe über 7 oder 10 Tage hinzieht, ist das ein Zeichen dafür, dass etwas nicht ganz stimmt.
Hier geschieht die Magie: Indem Sie die Zykluszeit verfolgen, können Sie Muster erkennen.
Vielleicht ist Ihr Team bei manchen Aufgaben superschnell, bei anderen aber steckengeblieben. Mit diesem Einblick können Sie in die Einzelheiten eintauchen und herausfinden, wie Sie den Prozess optimieren können. Vielleicht ist es so einfach, den Codeüberprüfungsprozess zu optimieren oder Aufgaben anders zu priorisieren.
Das Ziel? Um die Zykluszeit zu verkürzen, damit Ihr Team Aufgaben konsequent wie ein Profi erledigt.
Und wenn das passiert, handeln Sie nicht nur schnell, sondern auch intelligent.
- ### Codeabdeckung: Qualitätskontrolle für Ihren Code
Wenn es um Code geht, geht es nicht darum, Unmengen davon zu schreiben – es geht darum, sicherzustellen, dass das, was Sie schreiben, tatsächlich funktioniert. Hier kommt die Codeabdeckung ins Spiel.
Stellen Sie sich Code Coverage als die Gesundheitsprüfung Ihres Codes vor.
Hier erfahren Sie, wie viel von Ihrer Codebasis getestet wird, sodass Sie wissen, dass Sie diese heimtückischen Fehler erkennen, bevor sie zu einem Problem werden.
In der Welt der Softwareentwicklung liegt ein guter Maßstab für die Codeabdeckung bei etwa 70–80 %. Wenn du das erreichst, geht es dir ziemlich gut.
Denken Sie jedoch daran, dass Perfektion hier nicht das Ziel ist – eine 100-prozentige Abdeckung ist, als würde man versuchen, jedes Sandkorn am Strand aufzufangen.
Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, sicherzustellen, dass die kritischen Teile Ihres Codes abgedeckt sind.
Lassen Sie es uns anhand eines einfachen Beispiels ins rechte Licht rücken:
Stellen Sie sich vor, Sie erstellen eine neue Funktion für eine E-Commerce-Website – sagen wir, es ist ein Warenkorb.
Sie haben Code geschrieben, der Artikel zum Warenkorb hinzufügt, Gesamtbeträge berechnet und Zahlungen verarbeitet. Jetzt möchten Sie sicherstellen, dass dies alles funktioniert, bevor Kunden damit beginnen.
Sie schreiben Tests für jeden Teil:
Artikel zum Warenkorb hinzufügen – Sie testen, ob die Artikel korrekt hinzugefügt wurden.
Berechnung von Gesamtsummen – Sie überprüfen, ob die Rechnung richtig ist, wenn jemand mehrere Elemente hinzufügt.
Zahlungsabwicklung – Sie testen das Zahlungsgateway, um sicherzustellen, dass Transaktionen reibungslos ablaufen.
Wenn Ihre Tests alle diese Szenarien abdecken und fehlerfrei laufen, verfügen Sie über eine solide Codeabdeckung. Wenn Sie jedoch das Testen des Zahlungsvorgangs überspringen (vielleicht weil er komplex ist oder zusätzliche Zeit in Anspruch nimmt), lassen Sie einen wichtigen Teil Ihres Codes ungetestet – das ist so, als würden Sie Ihre Tür nachts unverschlossen lassen.
Indem Sie die Codeabdeckung im Auge behalten, stellen Sie sicher, dass der Großteil Ihres Codes getestet wird, wodurch die Wahrscheinlichkeit verringert wird, dass sich Fehler in die Produktion einschleichen. Es geht darum, Probleme frühzeitig zu erkennen, damit sie später nicht zu Kundenbeschwerden werden.
3. Code-Überarbeitung: Das Hamsterrad der Entwicklung?
Stellen Sie sich Folgendes vor: Ihr Entwicklerteam schreibt immer wieder dieselben Codeabschnitte neu. Anstatt dem Fortschritt entgegenzusprinten, stecken sie in einem Hamsterrad fest und drehen sich im Kreis, ohne wirklich vorwärts zu kommen. Das ist Codeüberarbeitung in Aktion und ein Zeichen dafür, dass etwas nicht stimmt.
Idealerweise sollte Ihr Team mehr Zeit damit verbringen, neue Funktionen zu entwickeln und weniger Zeit damit, bereits Erledigtes zu wiederholen. Zu viel Code-Überarbeitung kann ein Produktivitätskiller sein.
Tatsächlich zeigen Studien, dass häufige Nacharbeiten bis zu 40 % der Zeit eines Entwicklers in Anspruch nehmen können – Zeit, die besser für Innovationen genutzt werden könnte.
4. Change Failure Rate (CFR): Das Bug-O-Meter?
Stellen Sie sich die Change Failure Rate (CFR) als den „Bug-o-Meter“ Ihres Entwicklerteams vor. Es misst, wie oft Ihre Codeänderungen letztendlich zu Problemen führen. Ein hoher CFR ist wie ein undichtes Boot – Sie schöpfen ständig Wasser ab (beheben Fehler), anstatt reibungslos zu fahren (coole neue Funktionen zu entwickeln).
In einer idealen Welt würde jede Änderung, die Sie an der Codebasis vornehmen, einwandfrei funktionieren. Aber in Wirklichkeit gehen die Dinge kaputt. Laut dem Accelerate State of DevOps Report liegt der Branchendurchschnitt für CFR bei etwa 16–30 %, was bedeutet, dass von 10 Änderungen 1 bis 3 zu Problemen führen können. Wenn Ihr CFR diesen Wert überschreitet, ist das ein Zeichen dafür, dass Ihr Code mehr Pflege benötigt, bevor er in Produktion geht.
Kurzes Beispiel:
Angenommen, Ihr Team führt eine neue Funktion ein und sofort beginnen Benutzer, Abstürze zu melden. Sie untersuchen die Daten und stellen fest, dass 40 % Ihrer letzten Bereitstellungen zu Problemen führten. Autsch! Dieser hohe CFR bedeutet, dass Ihr Team mehr Zeit mit der Fehlerbehebung und weniger Zeit mit Innovationen verbringen wird.
Das Ziel? Senken Sie Ihren CFR, indem Sie Tests und Codeüberprüfungen verbessern, sodass Sie mehr Zeit mit der Entwicklung des nächsten großen Projekts verbringen können und weniger Zeit damit verbringen müssen, bereits Ausgeliefertes zu reparieren.
5. Fehlererkennungsquote (DDR): Die Bug-Catching-Scorecard?
Defect Detection Ratio (DDR) ist wie Ihre Fehlererkennungs-Scorecard – sie sagt Ihnen, wie viele Fehler Sie erkennen, bevor der Code ins Freie gelangt, und wie viele nach dem Start durchschlüpfen. Je höher Ihr DDR, desto besser ist Ihr Testspiel. Wenn sich jedoch weitere Fehler an Ihnen vorbeischleichen und in der Produktion auftauchen, ist es an der Zeit, Ihre Testtools zu schärfen.
Ein gutes DDR zeigt, dass Ihr Testprozess solide ist und in der Regel darauf abzielt, dass 85 % oder mehr der Fehler vor der Veröffentlichung erkannt werden. Wenn Ihr DDR-Wert niedrig ist, ist es so, als würden Sie eine Reihe von Warnsignalen übersehen, nur um es später herauszufinden, wenn Benutzer anfangen, sich zu beschweren.
Kurzes Beispiel:
Stellen Sie sich vor, Sie veröffentlichen ein neues App-Update. Beim Testen fallen Ihnen 8 Fehler auf, aber nach dem Start melden Benutzer weitere 5. Das ergibt einen DDR von 8/13, also etwa 62 %. Nicht großartig. Das bedeutet, dass bei Ihren Tests fast 40 % der Fehler übersehen wurden, was ein klares Zeichen dafür ist, dass es an der Zeit ist, Ihre Prüfungen vor der Veröffentlichung zu verstärken.
Um Ihren DDR zu steigern, sollten Sie erwägen, automatisierte Tests zu verbessern, gründlichere Codeüberprüfungen durchzuführen oder sogar mehr Benutzerakzeptanztests vor der großen Einführung durchzuführen. Je besser Ihr DDR, desto zufriedener sind Ihre Benutzer – und desto weniger „Oh-oh“-Momente nach dem Start!
6. Fehlerrate: Die Warnsignale in Ihrem Code?
Die Fehlerrate misst, wie häufig diese lästigen Fehler in Ihrem Code auftauchen. Eine hohe Fehlerrate kann ein großes Warnsignal sein und darauf hinweisen, dass der Code entweder überstürzt oder von jemandem geschrieben wird, der sich noch mit den Grundlagen vertraut macht. Branchendaten deuten darauf hin, dass erfahrene Teams in der Regel weniger als 10 Fehler pro 1.000 Codezeilen anstreben.
Kurzes Beispiel:
Ihr Team führt eine neue Funktion ein und innerhalb weniger Stunden werden 15 Fehler gemeldet. Wenn Sie so etwas regelmäßig sehen, ist das ein Zeichen dafür, dass Codeüberprüfungen oder -tests mehr Aufmerksamkeit erfordern – oder dass Ihre Entwickler möglicherweise mehr Zeit benötigen, um es richtig zu machen.
7. Mean Time to Recovery (MTTR): The Comeback Kid ?️
Bei MTTR geht es darum, wie schnell Ihr Team nach einem Systemabsturz wieder auf die Beine kommen kann.
Es ist Ihre Stoppuhr für die Notfallwiederherstellung, die zeigt, wie schnell Sie aus einem Schlamassel wieder auf die Beine kommen. Idealerweise möchten Sie eine niedrige MTTR – denken Sie an Minuten, nicht an Stunden.
Kurzes Beispiel:
Ihre Website stürzt um 14:00 Uhr ab und Ihr Team hat sie um 14:15 Uhr wieder online. Das ist eine MTTR von 15 Minuten. Wenn Ihr Team normalerweise eine Stunde braucht, um sich zu erholen, ist es vielleicht an der Zeit, Ihren Incident-Response-Plan zu verfeinern.
8. Geschwindigkeit: Der Sprint-Tachometer ?♂️
Velocity misst, wie viel Arbeit Ihr Team während eines Sprints erledigt. Es ist Ihr Produktivitätsmaßstab, aber vergessen Sie nicht: Es ist nicht immer ein Gleichstand zwischen verschiedenen Teams. Wichtig ist, zu verfolgen, wie sich Ihre Geschwindigkeit im Laufe der Zeit verändert, und nicht nur Zahlen zu vergleichen.
Kurzes Beispiel:
Im letzten Sprint hat Ihr Team 50 Story Points abgeschlossen. In diesem Sprint erreichten sie Platz 55. Eine höhere Geschwindigkeit könnte bedeuten, dass Ihr Team in Schwung kommt – oder es könnte bedeuten, dass es einfachere Aufgaben übernommen hat. Achten Sie hier auf die Konsistenz.
9. Kumulativer Fluss: Der Verkehrsbericht für Aufgaben?
Der kumulative Fluss zeigt Ihnen, wo sich Aufgaben in Ihrem Workflow häufen.
Betrachten Sie es als einen Verkehrsbericht für Ihr Projekt – wenn Aufgaben zu lange in einer Phase stecken bleiben, liegt ein Engpass vor.
Kurzes Beispiel:
Sie bemerken, dass eine Reihe von Aufgaben in der „Codeüberprüfung“ verweilen, während andere reibungslos ablaufen. Das könnte bedeuten, dass Sie mehr Gutachter oder besser definierte Kriterien benötigen, um die Dinge voranzutreiben.
10. Bereitstellungshäufigkeit: Code kommt auf die Straße ?️
Bereitstellungshäufigkeit verfolgt, wie oft Ihr Team Code in die Produktion überträgt. Häufigere Bereitstellungen bedeuten im Allgemeinen, dass Ihr Team agil und anpassungsfähig ist – stellen Sie jedoch sicher, dass Sie nicht die Qualität zugunsten der Geschwindigkeit opfern.
Kurzes Beispiel:
Ihr Team stellt Updates zweimal pro Woche bereit. Das ist gut, wenn diese Updates solide sind, aber wenn jede Bereitstellung zu Fehlern führt, ist es möglicherweise an der Zeit, einen Rückzieher zu machen und sich auf die Qualität zu konzentrieren.
11. Warteschlangenzeit: Das Wartezimmer ?️
Die Warteschlangenzeit misst, wie lange Aufgaben in einem Wartezustand verweilen, beispielsweise wenn sie im „To-do“-Stapel stecken bleiben. Lange Wartezeiten können auf Ineffizienzen in Ihrem Prozess hinweisen, z. B. wenn zu wenige Teammitglieder zu viele Aufgaben erledigen.
Kurzes Beispiel:
Wenn Aufgaben tagelang auf die Genehmigung durch die Qualitätssicherung warten, ist das ein Zeichen dafür, dass entweder das Qualitätssicherungsteam Hilfe benötigt oder dass die Kriterien für die Weiterentwicklung von Aufgaben optimiert werden müssen.
12. Umfangsabschlussrate: Können Sie zu Ende bringen, was Sie begonnen haben? ?
Die Scope Completion Rate gibt Ihnen Auskunft darüber, wie viel von der von Ihrem Team geplanten Arbeit tatsächlich erledigt wird. Wenn Ihr Team regelmäßig Aufgaben unvollendet lässt, kann das bedeuten, dass es mehr abbekommt, als es ertragen kann.
Kurzes Beispiel:
Ihr Team hatte geplant, in diesem Sprint 20 Aufgaben zu erledigen, hat aber nur 15 abgeschlossen. Eine niedrige Abschlussquote wie diese könnte darauf hindeuten, dass Ihr Team realistischere Ziele setzen oder seine Zeit besser verwalten muss.
13. Umfang hinzugefügt: The Sneaky Creep?
Scope Added verfolgt, wie oft nach dem Start eines Sprints neue Aufgaben hinzugefügt werden. Eine hohe Rate hier kann ein Zeichen für schlechte Planung oder, schlimmer noch, eine Ausweitung des Umfangs sein – wenn die Ziele Ihres Projekts immer weiter erweitert werden, ohne dass Zeitpläne oder Ressourcen angepasst werden.
Kurzes Beispiel:
Sie beginnen einen Sprint mit 10 Aufgaben, aber am Ende haben Sie 5 weitere hinzugefügt. Das bedeutet eine Vergrößerung des Umfangs um 50 %, was bedeuten könnte, dass Ihr Team die Arbeit bei der Planung nicht gründlich genug auslotet.
14. Vorlaufzeit: Die Uhr tickt ⏰
Die Durchlaufzeit misst die Gesamtzeit von der Erstellung einer Aufgabe bis zu ihrer Fertigstellung. Es ist wie die gesamte Reise von der Idee bis zur Ausführung. Eine kürzere Vorlaufzeit bedeutet normalerweise, dass Ihr Team effizient ist, während eine längere Vorlaufzeit möglicherweise auf Verzögerungen oder Engpässe in Ihrem Prozess hinweist.
Kurzes Beispiel:
Eine Funktionsanfrage geht ein und es dauert zwei Wochen vom Konzept bis zur Bereitstellung. Wenn ähnliche Aufgaben früher eine Woche dauerten, ist es an der Zeit, zu untersuchen, was die Dinge verlangsamt – vielleicht gibt es Verzögerungen bei der Genehmigung oder zu viele Übergaben zwischen den Teams.
Lesen Sie auch: Vorlaufzeit für Änderungen: Ein tiefer Einblick in DORA-Metriken und ihre Auswirkungen auf die Softwarebereitstellung
15. Abwanderungsrate: Drehen Sie Ihre Räder?
Die Abwanderungsrate erfasst, wie oft Ihr Code kurz nach dem Schreiben neu geschrieben oder erheblich geändert wird. Eine hohe Abwanderung kann ein Zeichen dafür sein, dass Ihr ursprünglicher Ansatz nicht ganz richtig war oder dass sich die Anforderungen zu stark verschieben.
Kurzes Beispiel:
Ihr Team schreibt eine Funktion und muss innerhalb einer Woche die Hälfte davon neu schreiben, weil die ursprüngliche Implementierung nicht den Anforderungen entsprach. Wenn dies weiterhin geschieht, ist das ein Zeichen dafür, dass mehr Zeit in die Planung investiert werden sollte oder dass die Anforderungen von Anfang an klarer sein müssen.
Welche KPIs sollten Sie im Auge behalten? Die unverzichtbaren Kennzahlen für Ihre Erfolgscheckliste?
Sie fragen sich, welche KPIs Ihre Aufmerksamkeit wert sind? Konzentrieren Sie sich auf diejenigen, die Ihnen ein vollständiges Bild der Leistung und des Fortschritts Ihres Teams vermitteln. Achten Sie auf:
Codierungseffizienz: Wie schnell und reibungslos Ihr Code von „Hey, das habe ich geschrieben!“ fließt. zu „Wow, es funktioniert!“
Kennzahlen zur Zusammenarbeit: Wie gut Ihr Team synchron spielt – wie eine gut eingespielte Band oder eine Synchronschwimmmannschaft.
Vorhersagbarkeitsmetriken: Wie genau Sie Projektergebnisse vorhersagen können, sodass Ihre Vorhersagen so zuverlässig wie eine Wetter-App (aber genauer!) sind.
Zuverlässigkeitsmetriken: Wie solide Ihr Code ist und wie gut Ihre Tests diese heimtückischen Fehler erkennen, bevor sie zum Hingucker werden.
Diese KPIs helfen Ihnen, Überraschungen zu vermeiden und Ihre Projekte auf Kurs zu halten. Betrachten Sie sie als das Wesentliche für Ihr Erfolgs-Toolkit – kein Schnickschnack, nur das Gute!
Zum Abschluss: Die DORA-Metriken von Middleware – Ihre KPI-Tracking-Beste! ?
Hier die Fakten: KPIs sind nicht nur Zahlen – sie sind Ihre Geheimwaffe für kluge Entscheidungen. Es hilft Ihnen, wie ein Profi durch die Wendungen Ihrer technischen Produktivität zu navigieren. Und wenn Sie die DORA-Metriken von Middleware hinzufügen, haben Sie ein unschlagbares Team. Middleware macht Schluss mit dem Rätselraten, indem es DORA-Metriken wie Bereitstellungshäufigkeit, Vorlaufzeit, Änderungsfehlerrate und mittlere Zeit bis zur Wiederherstellung mühelos verfolgt.
Es ist wie ein persönlicher Kumpel, der Ihre KPIs im Auge behält und dafür sorgt, dass Sie immer auf dem richtigen Weg sind. Mit Middleware reagieren Sie nicht nur auf Probleme – Sie antizipieren sie und steuern Ihre Softwareentwicklung zum Erfolg. Schauen Sie sich unser Open-Source-Repo an!
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Einführung
Middleware ist ein Open-Source-Tool, das Entwicklungsleitern dabei helfen soll, die Effektivität ihrer Teams mithilfe der DORA-Metriken zu messen und zu analysieren. Die DORA-Metriken sind eine Reihe von vier Schlüsselwerten, die Einblicke in die Leistung der Softwarebereitstellung und die betriebliche Effizienz bieten.
Sie sind:
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Bereitstellungshäufigkeit: Die Häufigkeit von Codebereitstellungen in der Produktion oder einer Betriebsumgebung.
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Vorlaufzeit für Änderungen: Die Zeit, die ein Commit benötigt, um in die Produktion zu gelangen.
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Mittlere Wiederherstellungszeit: Die Zeit, die benötigt wird, um den Dienst nach einem Vorfall oder Ausfall wiederherzustellen.
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Fehlerrate ändern: Der Prozentsatz der Bereitstellungen, die zu Fehlern führen oder eine Korrektur erfordern.
Inhaltsverzeichnis
-
Middleware – Open Source
- Funktionen
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Schnellstart
- Middleware installieren
- Fehlerbehebung
-
Entwickler-Setup
- Gitpod verwenden
- Verwendung von Docker
- Manuelle Einrichtung
- Verwendung
- Wie wir DORA berechnen
- Roadmap
- Beitrag von Richtlinien
- …
Auf GitHub ansehen
FAQs
- ### Was ist ein KPI für die Softwareentwicklung?
Ein Softwareentwicklungs-KPI (Key Performance Indicator) ist ein messbarer Wert, der zur Bewertung der Effektivität und Effizienz von Entwicklungsprozessen verwendet wird, einschließlich Metriken wie Codequalität, Bereitstellungshäufigkeit und Vorlaufzeiten. KPIs helfen bei der Bewertung des Fortschritts in Richtung bestimmter Ziele und der Verbesserung der Gesamtleistung.
- ### Welche Tools sollte ich verwenden, um KPIs zu verfolgen?
Um KPIs, einschließlich DORA-Metriken, zu verfolgen, verwenden Sie Middleware für eine umfassende Leistungsverfolgung, zusammen mit Jira für das Projektmanagement und GitHub für Code-Einblicke.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie wichtigsten KPIs für die Softwareentwicklung, die Sie in 5 verfolgen sollten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
