4 min lecture • Guide 168 of 877
Plateforme d'intelligence engineering
L'intelligence engineering va au-delà du simple suivi pour fournir des insights actionnables sur la performance de l'équipe, la santé du projet et la prévisibilité de livraison. GitScrum agrège les signaux à travers les projets, équipes et sprints pour aider les leaders engineering à prendre des décisions basées sur les données.
Valeur de l'intelligence engineering
| Sans intelligence | Avec intelligence |
|---|---|
| Décisions instinctives | Choix basés sur données |
| Retards surprises | Signaux d'alerte précoces |
| Goulots d'étranglement cachés | Contraintes visibles |
| Capacité floue | Prévisions précises |
| Management réactif | Leadership proactif |
Domaines clés d'intelligence
Intelligence de livraison
MÉTRIQUES D'INTELLIGENCE LIVRAISON
══════════════════════════════════
VÉLOCITÉ :
├── Points/items complétés par sprint
├── Tendance sur les 6 derniers sprints
├── Déviation par rapport à la moyenne
├── Comparaison équipes (normalisée)
PRÉVISIBILITÉ :
├── Ratio planifié vs. livré
├── Précision des estimations
├── Fiabilité des engagements
└── Patterns sur/sous des sprints
TEMPS DE CYCLE :
├── Temps moyen du début à terminé
├── Décomposition par étape (dev, revue, etc.)
├── Valeurs aberrantes et causes profondes
└── Direction de la tendance
DÉBIT :
├── Items complétés par semaine
├── Ratio features vs. bugs
├── Distribution des tailles
└── Mesure de cohérence
LEAD TIME :
├── Temps de la demande à la livraison
├── Visibilité temps d'attente
├── Métrique orientée client
└── Opportunités d'amélioration
Intelligence équipe
MÉTRIQUES D'INTELLIGENCE ÉQUIPE
═══════════════════════════════
CHARGE DE TRAVAIL :
├── Points par personne
├── WIP par personne
├── Indicateurs de surcharge
└── Équilibre de distribution
COLLABORATION :
├── Temps de retour des revues
├── Dépendances inter-équipes
├── Patterns de partage de connaissances
└── Fréquence pair programming
SANTÉ :
├── Indicateurs de rythme soutenable
├── Temps de concentration vs. réunions
├── Patterns de stress de sprint
└── Signaux de risque de burnout
CROISSANCE :
├── Développement des compétences
├── Distribution des connaissances
├── Amélioration du bus factor
└── Efficacité de l'onboarding
Intelligence projet
MÉTRIQUES D'INTELLIGENCE PROJET
═══════════════════════════════
PROGRESSION :
├── Tendances burndown/burnup
├── Suivi des changements de scope
├── Atteinte des jalons
└── Préparation release
RISQUE :
├── Nombre d'items bloqués
├── Items de travail vieillissants
├── Statut des dépendances
└── Tendance qualité
SCOPE :
├── Détection scope creep
├── Complétude des features
├── Ratio dette technique
└── Tendance backlog bugs
RESSOURCES :
├── Utilisation de la capacité
├── Couverture des compétences
├── Santé dépendances externes
└── Besoins outils/infrastructure
Tableaux de bord d'intelligence GitScrum
Tableau de bord exécutif
TABLEAU DE BORD EXÉCUTIF
════════════════════════
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Vue d'ensemble Engineering - T1 2024 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ SANTÉ LIVRAISON ●●●●○ (4/5) │
│ ──────────────────────────────────────── │
│ Sur la bonne voie : 5 projets │
│ À risque : 1 projet (Projet Alpha - capacité) │
│ En retard : 0 projet │
│ │
│ MÉTRIQUES CLÉS │
│ ┌─────────────┬─────────────┬─────────────┐ │
│ │ Vélocité │ Temps cycle │ Qualité │ │
│ │ +12% │ -18% │ -5% │ │
│ │ vs dernier T│ (améliore) │ (moins bugs)│ │
│ └─────────────┴─────────────┴─────────────┘ │
│ │
│ CAPACITÉ ÉQUIPE │
│ ████████░░░░ 73% allouée │
│ Effectif : 24 ingénieurs │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Utilisation des insights pour l'action
L'intelligence n'a de valeur que si elle mène à l'action. GitScrum facilite le passage des métriques aux améliorations en reliant les insights aux tâches concrètes. Quand un goulot d'étranglement est identifié, créez une tâche d'amélioration directement depuis le tableau de bord.