Lo sostiene Michael Garman, Lead Consultant di Compass, che suggerisce di segmentare i sottoprocessi delle attività di sviluppo.
Le aziende utilizzano benchmarking e analisi comparative per apportare un continuo miglioramento nelle prestazioni e nell’efficienza dell’It. Tuttavia, ottenere significativi aumenti delle performance, attraverso la misurazione e la gestione delle attività della cosiddetta Application mevelopment/maintenance (Ad/m), continua a rappresentare una sfida per molte aziende.
A sostenerlo è Michael Garman, Lead Consultant di Compass.
Difatti, se le analisi quantitative attribuiscono a produttività, costo e qualità dell’Ad/m, numeri comparabili con un gruppo di riferimento, non possono però identificare le motivazioni di tali livelli, né dare indicazioni su come migliorarli.
Per Garman capire le prestazioni Ad/m richiede una prospettiva qualitativa, che esamini e scomponga la miriade di processi e sottoprocessi coinvolti nelle attività di Ad/m. Un tale approccio consente alla direzione di identificare le cause dei malfunzionamenti, intraprendere immediate azioni correttive e tracciarne l’effetto.
L’analisi quantitativa fornisce misure chiare delle prestazioni Ad/m: approfondendo ogni singola misura si ottiene una maggiore visibilità sui performance driver. Un’analisi di questo tipo, però, può ad esempio rivelare che l’80% dei difetti si verifica nelle nuove applicazioni sviluppate in-house, di una certa dimensione, scritte in un particolare linguaggio.
Ma se questa categorizzazione può far luce su quali siano le applicazioni a più alta percentuale di difettosità, non può rivelare quale ne sia la causa.
In altre parole, la prospettiva quantitativa non fornisce una comprensione granulare di come e perché si verificano gli errori ed è perciò limitativa nell’individuazione delle azioni correttive da intraprendere.
Mentre gli indicatori di performance quantitativi (Kpi) misurano i risultati o livelli di prestazione di specifici processi, secondo Garman le analisi qualitative comportano la scomposizione di quei processi che influenzano i risultati, rivelando così la causa dei difetti.
Entrare nello specifico di questi processi consente di effettuare paragoni con i top-performer e le leading practice, rendendo possibile la formulazione di dettagliate raccomandazioni sui cambiamenti da intraprendere.
Dall’analisi qualitativa, allora, emergono quindi alcune raccomandazioni sulle variazioni da apportare ai processi di project-delivery al fine di risolvere il problema e migliorare i Kpi “application quality”: migliorare le procedure di controllo sui cambiamenti di progetto, più specificatamente introducendo una data massima al superamento della quale nessuna variazione è più consentita (anche se considerata minore o di poca rilevanza per il business); maggior rigore e formalità per le procedure di revisione/approvazione da parte di responsabili business ed It per le variazioni considerate “business essential”; migliorare le regole per assicurare che le variazioni “last-minute” del codice siano comprese nel test di sistema; migliorare le metriche di valutazione delle prestazioni relative al Project Change Control, includendo il numero di richieste sottoposte, la fase in cui sono state presentate e la ragione che ha indotto a introdurle.
Secondo l’esperto di Compass le analisi qualitative possono riguardare caratteristiche e funzioni It di alto livello, come ad esempio un assessment dell’It governance o del modello di misurazione e gestione delle performance, oppure essere molto dettagliate e granulari.
In ambito Ad/m si possono focalizzare su sottoprocessi relativi al ciclo di vita di sviluppo del software e riguardare ad esempio i metodi di stima del progetto, le procedure per il controllo delle variazioni al progetto e le tecniche di quality assurance del software.
L’analisi qualitativa delle operation Ad/m è paragonabile ad altre iniziative aziendali che scompongono i processi, come l’esecuzione degli ordini, l’approvazione del credito, l’amministrazione. Questi processi includono specifici step di realizzazione con input, attività ed output. Scomporre questi processi significa poter contare su know-how ed esperienza pratica dei processi analizzati.
