Ne devinez plus comment l'équipe livre. Mesurez-le.
Engineering Analytics réunit le flux des MR, les métriques DORA, le flux de livraison et l'impact de l'IA sur un seul tableau - les données viennent des sources Git, Jira et incidents déjà connectées, sans configuration supplémentaire.
Écrans d'une installation en fonctionnement
Qu'y a-t-il sur le tableau ?
Sept rapports, un seul modèle de données. Tous s'alimentent aux sources déjà connectées ; aucun agent ni plugin à installer.
MR Insights
Temps de revue, taille des MR, vitesse de fusion et goulots - ventilés par équipe et projet.
DORA
Les quatre indicateurs clés, mesurés depuis vos sources de déploiement et d'incidents ; un incident survenu dans l'heure suivant un déploiement lui est imputé.
AI Impact
À quoi la clé IA a servi, par personne et par modèle, à côté de l'évolution du score, de la part des corrections et du délai de merge sur les mêmes semaines.
Flux de livraison
Flux des tickets lu depuis le cycle de vie Jira : temps d'attente, retours en arrière et sept alarmes prêtes.
Entonnoir des constats
Tous les constats dans un entonnoir, de l'ouverture à la résolution : ce qui s'accumule, se corrige ou s'ignore.
Portefeuille
Tous les projets dans un tableau : score, constats ouverts, tendance. L'écran du lundi matin d'un responsable.
Développeurs
Membres Git et auteurs de MR synchronisés automatiquement ; profil, contribution et score basé sur ArchPilot. Activable par projet.
DORA, pas la version marketing
Les quatre métriques sont mesurées depuis des sources réelles - ni sondage, ni estimation, ni saisie manuelle.
Fréquence de déploiement
Compté depuis vos déploiements (Argo CD / Kubernetes).
Lead time des changements
De l'ouverture de la MR au déploiement, découpé en attente de revue, revue et attente de livraison.
Taux d'échec des changements
Se remplit dès que votre source d'incidents (Dynatrace / New Relic) est connectée.
Temps moyen de rétablissement
De l'ouverture à la clôture de l'incident, attribué par corrélation temporelle.
La règle du rapport honnête
Sans données pour alimenter une métrique, celle-ci reste vide - jamais comblée par une moyenne inventée ou une estimation sectorielle. Chaque chiffre présenté à la direction repose sur un enregistrement réel.
Les seuils derrière chaque alerte
Les données de merge request sont synchronisées toutes les 15 minutes sur les quatre fournisseurs Git. Une alerte passe à l'orange puis au rouge à des seuils fixes et visibles.
| Alerte | Avertissement | Critique |
|---|---|---|
| Grosses MR (plus de 400 lignes) | 20% part | 40% part |
| Fusionnées par l'auteur | 20% part | 40% part |
| Fusionnées sans approbation | - part | 30% part |
| Fusionnées sans revue | 25% part | 50% part |
| Délai avant la première revue | 24 h | 72 h |
| Délai avant fusion | 72 h | 168 h |
| Ouvertes depuis plus de 14 jours | listées | |
Fusions risquées, notées
Chaque raison ajoute des points ; une fusion est listée à partir de 4, et les dix plus risquées sont affichées.
- Plus de 400 lignes+2
- Plus de 1000 lignes+3
- Fusionnée par l'auteur+3
- Sans approbation+2
- Sans revue+2
- Constat critique+3
- Constat d'erreur+1
Comment les niveaux DORA sont fixés
Le délai est découpé en trois attentes pour voir laquelle grandit. Un chiffre n'apparaît qu'une fois au moins cinq changements mesurés sur la période.
| Elite | High | Medium | Low | |
|---|---|---|---|---|
| Déploiements par semaine | ≥ 7 | ≥ 1 | ≥ 0.23 | < 0.23 |
| Délai de livraison | < 24 h | < 168 h | < 730 h | ≥ 730 h |
Le taux d'échec et le temps de restauration imputent un incident à un déploiement s'il survient dans l'heure sur le même service ; le temps de restauration n'utilise que les incidents résolus. Les incidents sont lus en direct et jamais stockés ; une source injoignable apparaît comme injoignable, jamais comme zéro incident.
À quelle question ce tableau répond-il ?
Trois réunions, trois moments concrets.
Pourquoi la revue est-elle passée à trois jours ?
MR Insights montre à quelle semaine, dans quel projet et à quelle taille de MR l'attente a commencé. La discussion passe du ressenti aux données.
L'investissement IA rapporte-t-il ?
AI Impact montre à quoi la clé IA de l'installation a servi - suggestions, réponses de l'assistant, tokens, par personne et par modèle - à côté de l'évolution du score, de la part des MR de correction et du délai de merge sur les mêmes semaines. La réponse est un tableau, pas un slogan.
Quatre métriques DORA, une diapositive
DF, LT, CFR et MTTR viennent de vrais déploiements et incidents ; chaque chiffre se déplie jusqu'à sa source. Quand un auditeur demande, la réponse est déjà là.
Questions fréquentes
D'où viennent les données - faut-il installer un agent ?
Est-ce un outil de surveillance des développeurs ?
Pourquoi CFR et MTTR sont-ils vides ?
Que mesure exactement AI Impact ?
Quelles formules l'incluent, et l'historique est-il repris ?
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Connectez votre Git ; la première synchronisation reprend votre historique et le tableau parle dès le premier jour.