DevOps दर्शन, जब विकास सॉफ्टवेयर रखरखाव से जुड़ता है, तो किसी को आश्चर्य नहीं होगा। एक नई प्रवृत्ति ताकत हासिल कर रही है - DevOps 2.0 या BizDevOps। इसमें, तीन घटक एक पूरे में विलीन हो जाते हैं: व्यापार, विकास और समर्थन। और जैसा कि DevOps'e इंजीनियरिंग प्रथाओं में विकास और समर्थन के बीच संबंध का आधार बनता है, इसलिए व्यापार के माहौल में, विश्लेषक "गोंद" की भूमिका मानता है जो व्यवसाय के साथ विकास को जोड़ती है।
मैं तुरंत स्वीकार करना चाहता हूं: कि हमें एक वास्तविक bizdevops मिला, हमने केवल स्मार्ट किताबें पढ़कर सीखा। इसने किसी तरह कर्मचारियों की पहल और सुधार के लिए एक अनिश्चित जुनून के लिए खुद को विकसित किया। अब एनालिटिक्स प्रोडक्शन डेवलपमेंट प्रोसेस का हिस्सा है, जो फीडबैक लूप्स को काफी कम करता है और नियमित रूप से इनसाइट्स की आपूर्ति करता है। मैं आपको विस्तार से बताऊंगा कि हमारे साथ सब कुछ कैसे व्यवस्थित है।
क्लासिक DevOps के नुकसान
जब नए ग्राहक उत्पादों की कल्पना की जाती है, तो एक व्यवसाय ग्राहक व्यवहार का एक आदर्श मॉडल बनाता है और एक अच्छे रूपांतरण की उम्मीद करता है, जिसके आधार पर वह अपने व्यावसायिक लक्ष्यों और परिणामों का निर्माण करता है। विकास टीम, अपने हिस्से के लिए, बहुत अच्छे, उच्च-गुणवत्ता वाले कोड बनाने के लिए प्रतिबद्ध है। समर्थन, हालांकि, नए उत्पाद को बनाए रखने में आसानी और सुविधा के लिए, प्रक्रियाओं के पूर्ण स्वचालन के लिए आशा करता है।
वास्तविकता सबसे अधिक बार इस तरह से विकसित होती है कि ग्राहकों को एक जटिल प्रक्रिया मिलती है, व्यवसाय कम रूपांतरण पर टिकी हुई है, विकास दल फिक्स द्वारा समस्या को जारी करते हैं, और ग्राहक अनुरोधों के समर्थन में डूब रहा है। क्या वह परिचित है?
यहां बुराई की जड़ एक लंबी और खराब गुणवत्ता वाली प्रतिक्रिया पाश में निहित है जो प्रक्रिया में अंतर्निहित है। जब आवश्यकताओं को इकट्ठा करना और स्प्रिंट के दौरान प्रतिक्रिया प्राप्त करना, व्यापार और डेवलपर्स सीमित संख्या में ग्राहकों के साथ संवाद करते हैं, जो उत्पाद के भाग्य को बहुत प्रभावित करते हैं। अक्सर, जो एक के लिए महत्वपूर्ण होता है, वह पूरे लक्षित दर्शकों की विशेषता नहीं होता है।
यह समझना कि क्या उत्पाद सही दिशा में विकसित हो रहा है, लॉन्च होने के महीनों बाद वित्तीय रिपोर्ट और विपणन अनुसंधान परिणामों के साथ आता है। और वे, सीमित नमूने के कारण, ग्राहकों की एक बड़ी मात्रा पर परिकल्पना के परीक्षण की संभावना प्रदान नहीं करते हैं। सामान्य तौर पर, यह लंबे, गलत और अक्षम हो जाता है।
ट्राफी साधन
हमें इससे दूर जाने का एक अच्छा तरीका मिला। एक उपकरण जो केवल विपणक की मदद करता था, हम व्यापार और डेवलपर्स के हाथों में पड़ गए। हमने वास्तविक समय में प्रक्रिया को देखने के लिए वेब एनालिटिक्स का सक्रिय रूप से उपयोग करना शुरू किया, यहां और अब यह समझने के लिए कि क्या हो रहा है। इसके आधार पर, उत्पाद की योजना, अपने ग्राहकों की एक बड़ी मात्रा के लिए रोलिंग।
यदि आप किसी प्रकार के उत्पाद सुधार की योजना बनाते हैं, तो आप तुरंत देख सकते हैं कि यह किस मैट्रिक्स से जुड़ा हुआ है, और ये मीट्रिक बिक्री और व्यावसायिक विशेषताओं को कैसे प्रभावित करते हैं। तो आप तुरंत एक कम प्रभाव के साथ परिकल्पना को मातम कर सकते हैं। या, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं के सांख्यिकीय महत्वपूर्ण संख्या में एक नई सुविधा को रोल आउट करें और वास्तविक समय में मैट्रिक्स का पालन करें, यह समझने के लिए कि क्या सब कुछ उद्देश्य के अनुसार काम करता है। अपील या रिपोर्ट के रूप में प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा न करें, बल्कि तुरंत उत्पाद को बनाने की प्रक्रिया को तुरंत मॉनिटर और समायोजित करें। हम एक नई सुविधा शुरू कर सकते हैं, तीन दिनों में पहले से ही सांख्यिकीय रूप से सही डेटा एकत्र करते हैं, तीन दिनों में और अधिक बदलाव करते हैं - और अब एक सप्ताह में एक उत्कृष्ट नया उत्पाद तैयार है।
आप पूरे फ़नल को ट्रैक कर सकते हैं, सभी ग्राहक जो एक नए उत्पाद के संपर्क में आए, उन बिंदुओं को खोजें, जिन पर फ़नल तेज़ी से संकुचित हुआ है, और कारणों का पता लगाते हैं। डेवलपर्स और व्यवसाय दोनों अब इसे देख रहे हैं, यह दैनिक कार्य का हिस्सा है। वे एक ही ग्राहक मार्ग को देखते हैं, और एक साथ वे सुधार के लिए विचार और परिकल्पना उत्पन्न कर सकते हैं।
एनालिटिक्स के साथ व्यापार और विकास का ऐसा एकीकरण उत्पादों को लगातार बनाने, लगातार अनुकूलन करने, खोजने और बाधाओं को देखने, पूरी प्रक्रिया को संभव बनाता है।
यह सब जटिलता के बारे में है
जब हम एक नया उत्पाद बनाते हैं, तो हम खरोंच से शुरू नहीं करते हैं, लेकिन इसे पहले से मौजूद सेवाओं की पेचीदगियों में एम्बेड करते हैं। एक नए उत्पाद पर कोशिश करते हुए, ग्राहक सबसे अधिक बार कई विभागों से संपर्क करता है। वह संपर्क केंद्र के कर्मचारियों के साथ कार्यालय में प्रबंधकों के साथ संवाद कर सकता है, ऑनलाइन चैट में समर्थन से संपर्क कर सकता है। मैट्रिक्स का उपयोग करते हुए, हम देख सकते हैं, उदाहरण के लिए, संपर्क केंद्र पर लोड क्या है, आने वाले अनुरोधों को संभालने के लिए कितना अच्छा है। हम समझ सकते हैं कि कितने लोग कार्यालय में आते हैं, और सुझाव देते हैं कि ग्राहक को आगे कैसे सलाह दी जाए।
सूचना प्रणालियों के साथ, सब कुछ बिल्कुल समान है। हमारा बैंक 20 से अधिक वर्षों के लिए अस्तित्व में है, इस समय के दौरान विषम प्रणालियों की एक बड़ी परत बनाई गई है और अभी भी कार्य कर रही है। बैकएंड सिस्टम के बीच की बातचीत कभी-कभी अप्रत्याशित होती है। उदाहरण के लिए, एक निश्चित क्षेत्र के लिए कुछ प्राचीन प्रणाली में वर्णों की संख्या पर प्रतिबंध हैं, और कभी-कभी यह एक नई सेवा को क्रैश कर देता है। बग को मानक तरीकों से ट्रैक करना काफी कठिन है, लेकिन वेब एनालिटिक्स का उपयोग करना प्राथमिक है।
हम उस बिंदु पर पहुंच गए, जिसमें हमने उन त्रुटियों के ग्रंथों को लेना और उनका विश्लेषण करना शुरू किया, जो क्लाइंट को शामिल किए गए सभी सिस्टम से दिखाए जाते हैं। यह पता चला कि उनमें से कई पुराने थे, और हम कल्पना भी नहीं कर सकते थे कि वे किसी तरह हमारी प्रक्रिया में शामिल थे।
एनालिटिक्स के साथ काम करें
हमारे पास एक ही कमरे में वेब विश्लेषिकी और SCRUM विकास दल हैं। वे लगातार एक-दूसरे के साथ बातचीत करते हैं। जब आवश्यक हो, विशेषज्ञ आपको मीट्रिक सेट करने या डेटा अपलोड करने में मदद करते हैं, लेकिन मूल रूप से टीम के सदस्य खुद एनालिटिक्स सेवा के साथ काम करते हैं, तो कुछ भी जटिल नहीं है।
मदद की जरूरत है, उदाहरण के लिए, आपको सीमित प्रकार के ग्राहकों या स्रोतों के लिए कुछ निर्भरता, अतिरिक्त फिल्टर की आवश्यकता होती है। लेकिन वर्तमान वास्तुकला में, हम शायद ही कभी इसका सामना करते हैं।
दिलचस्प बात यह है कि एनालिटिक्स की शुरुआत के लिए नए आईटी सिस्टम की स्थापना की आवश्यकता नहीं थी। हम उसी सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं जो विपणक पहले काम करते थे। केवल इसके उपयोग को समन्वित करना और इसे व्यवसाय और विकास में लागू करना आवश्यक था। बेशक, हम सिर्फ वही नहीं ले सकते हैं जिसकी मार्केटिंग की गई है, हमें हर चीज को फिर से कॉन्फ़िगर करना होगा और नए परिवेश में मार्केटिंग की पहुँच देनी होगी ताकि वे हमारे साथ एक ही सूचना क्षेत्र में रहें।
भविष्य में, हम वेब विश्लेषिकी सॉफ्टवेयर का एक बेहतर संस्करण खरीदने की योजना बनाते हैं जो संसाधित सत्रों की बढ़ती मात्रा के साथ सामना करेंगे।
हम CRM और लेखा प्रणालियों से वेब एनालिटिक्स और आंतरिक डेटाबेस को भी सक्रिय रूप से एकीकृत कर रहे हैं। डेटा के संयोजन से, हमें सभी आवश्यक वर्गों में ग्राहक की पूरी तस्वीर मिलती है: स्रोत से, क्लाइंट का प्रकार, उत्पाद। डेटा को विज़ुअलाइज़ करने में मदद करने वाली BI सेवाएँ जल्द ही सभी विभागों के लिए उपलब्ध होंगी।
हमने आखिर क्या किया? वास्तव में, हमने इस पर एनालिटिक्स और निर्णय लेने को उत्पादन प्रक्रिया का एक हिस्सा बनाया, जिसने एक दृश्य प्रभाव दिया।
Analytics: रेक पर कदम न रखें
और अंत में, मैं उन युक्तियों को साझा करना चाहता हूं जो आपको व्यवसाय के निर्माण की प्रक्रिया में शंकु से बचने में मदद करेंगे।
- यदि एनालिटिक्स जल्दी से नहीं किया जा सकता है, तो आप गलत एनालिटिक्स कर रहे हैं। आपको एक उत्पाद से एक सरल पथ का पालन करने की आवश्यकता है, और फिर पैमाने।
- आपके पास एक टीम या व्यक्ति होना चाहिए जो भविष्य के एनालिटिक्स आर्किटेक्चर को अच्छी तरह से समझता है। तट पर यह तय करना भी आवश्यक है कि आप एनालिटिक्स को कैसे मापेंगे, इसे अन्य प्रणालियों में एकीकृत करेंगे, डेटा का पुन: उपयोग करेंगे।
- अतिरिक्त डेटा उत्पन्न न करें। वेब आंकड़े उपयोगी जानकारी के अलावा, कम गुणवत्ता और अनावश्यक डेटा के साथ एक विशाल कचरा डंप भी हैं। और यह कचरा निर्णय लेने और मूल्यांकन में हस्तक्षेप करेगा, अगर कोई स्पष्ट लक्ष्य नहीं हैं।
- एनालिटिक्स के लिए एनालिटिक्स न करें। सबसे पहले, लक्ष्य, एक उपकरण की पसंद, और उसके बाद ही - विश्लेषिकी केवल जहां यह एक प्रभाव पैदा करेगा।
सामग्री Chebotar ओल्गा (
olga_cebotari ) के साथ संयुक्त रूप से तैयार की
जाती है ।