Raten Sie nicht, wie das Team liefert. Messen Sie es.
Engineering Analytics bündelt MR-Fluss, DORA-Metriken, Lieferfluss und KI-Wirkung in einem Board - die Daten kommen aus den bereits verbundenen Git-, Jira- und Incident-Quellen, ohne Zusatzaufwand.
Bildschirme aus einer laufenden Installation
Was steht auf dem Board?
Sieben Berichte, ein Datenmodell. Alle speisen sich aus bereits verbundenen Quellen; kein separater Agent, kein Plugin.
MR Insights
Review-Zeit, MR-Größe, Merge-Tempo und Engpässe - aufgeschlüsselt nach Team und Projekt.
DORA
Die vier Kennzahlen, gemessen aus Ihren Deployment- und Incident-Quellen; ein Incident innerhalb einer Stunde nach einem Deployment wird diesem zugerechnet.
AI Impact
Wofür der KI-Schlüssel genutzt wurde, pro Person und Modell, neben der Entwicklung von Score, Fix-Anteil und Merge-Zeit in denselben Wochen.
Lieferfluss
Arbeitsfluss aus dem Jira-Lebenszyklus: Wartezeiten, Rückflüsse und sieben fertige Alarme.
Befund-Trichter
Alle Befunde in einem Trichter von offen bis gelöst: was sich staut, was behoben, was ignoriert wird.
Portfolio
Alle Projekte in einer Tabelle: Score, offene Befunde, Trend. Der Montagmorgen-Blick der Führungskraft.
Developers
Git-Mitglieder und MR-Autoren synchronisieren sich automatisch; Profil, Beiträge und ein ArchPilot-basierter Score. Pro Projekt zuschaltbar.
DORA, nicht die Marketing-Version
Alle vier Metriken werden aus echten Quellen gemessen - keine Umfragen, keine Schätzungen, keine Handeingaben.
Deploy-Frequenz
Gezählt aus Ihren Deployment-Daten (Argo CD / Kubernetes).
Lead Time für Änderungen
Vom Öffnen des MR bis zum Deployment, aufgeteilt in Warten auf Review, Review und Warten auf Auslieferung.
Change Failure Rate
Füllt sich, sobald Ihre Incident-Quelle (Dynatrace / New Relic) verbunden ist.
Mean Time to Recovery
Von Incident-Beginn bis -Ende, zugeordnet per Zeitkorrelation.
Die Regel der ehrlichen Berichte
Fehlen die Daten für eine Metrik, bleibt sie leer - sie wird nie mit einem erfundenen Durchschnitt oder Branchenwert aufgefüllt. Hinter jeder Zahl, die Sie dem Management zeigen, steht ein echter Datensatz.
Die Schwellen hinter jedem Alarm
Merge-Request-Daten werden bei allen vier Git-Anbietern alle 15 Minuten synchronisiert. Ein Alarm wird bei festen, sichtbaren Schwellen erst gelb, dann rot.
| Alarm | Warnung | Kritisch |
|---|---|---|
| Große MRs (über 400 Zeilen) | 20% Anteil | 40% Anteil |
| Selbst gemergt | 20% Anteil | 40% Anteil |
| Ohne Freigabe gemergt | - Anteil | 30% Anteil |
| Ohne Review gemergt | 25% Anteil | 50% Anteil |
| Zeit bis zum ersten Review | 24 h | 72 h |
| Zeit bis zum Merge | 72 h | 168 h |
| Länger als 14 Tage offen | aufgeführt | |
Riskante Merges, bewertet
Jeder Grund bringt Punkte; ab 4 wird ein Merge aufgeführt, die zehn riskantesten werden gezeigt.
- Über 400 Zeilen+2
- Über 1000 Zeilen+3
- Selbst gemergt+3
- Keine Freigabe+2
- Kein Review+2
- Kritischer Befund+3
- Fehlerbefund+1
Wie die DORA-Bänder gezogen werden
Die Durchlaufzeit wird in drei Wartezeiten zerlegt, damit Sie sehen, welche wächst. Eine Zahl erscheint erst, wenn im Zeitraum mindestens fünf Änderungen gemessen wurden.
| Elite | High | Medium | Low | |
|---|---|---|---|---|
| Deployments pro Woche | ≥ 7 | ≥ 1 | ≥ 0.23 | < 0.23 |
| Durchlaufzeit | < 24 h | < 168 h | < 730 h | ≥ 730 h |
Änderungsfehlerrate und Wiederherstellungszeit rechnen einen Incident einem Deployment zu, wenn er innerhalb einer Stunde am selben Service beginnt; die Wiederherstellungszeit nutzt nur gelöste Incidents. Incidents werden live gelesen und nie gespeichert; eine unerreichbare Quelle erscheint als unerreichbar, nie als null Incidents.
Wessen Frage beantwortet dieses Board?
Drei Meetings, drei konkrete Momente.
Warum dauert das Review drei Tage?
MR Insights zeigt, in welcher Woche, welchem Projekt und bei welcher MR-Größe das Warten begann. Die Diskussion wechselt vom Gefühl zu Daten.
Lohnt sich die KI-Investition?
AI Impact zeigt, wofür der KI-Schlüssel der Installation verwendet wurde - Vorschläge, Assistentenantworten, Tokens, pro Person und Modell - neben der Entwicklung von Score, Anteil der Fix-MRs und Merge-Zeit in denselben Wochen. Die Antwort ist eine Tabelle, kein Slogan.
Vier DORA-Metriken, eine Folie
DF, LT, CFR und MTTR stammen aus echten Deploy- und Incident-Daten; jede Zahl lässt sich bis zur Quelle aufklappen. Fragt ein Auditor, liegt die Antwort bereit.
Häufige Fragen
Woher kommen die Daten - muss ich einen Agenten installieren?
Ist das ein Überwachungswerkzeug für Entwickler?
Warum sind CFR und MTTR leer?
Was misst AI Impact genau?
In welchen Paketen ist es enthalten, und wird die Historie nachgeladen?
So sieht es im Produkt aus
Alle Screenshots
Sehen Sie das Board mit Ihren eigenen Daten
Verbinden Sie Ihr Git; der erste Sync lädt Ihre Historie, und das Board spricht ab Tag eins.