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Logiciel deep tech
Dharmesh Thakker, Lior Mallul, Danel Dayan | 10 mars 2021
Arrêtez de coder dans le noir - et apportez à l'ingénierie des informations fondées sur les données

Au cours de la dernière décennie, presque toutes les fonctions de l'entreprise ont vu leur productivité augmenter grâce aux transformations des outils d'analyse basés sur les données et l'IA. Ces outils ont permis aux équipes de commencer à mesurer ce qui était autrefois caché, leur permettant d'agir en se basant sur des données plutôt que sur des instincts.

C'est le cas dans le domaine des ventes, où les nouvelles technologies telles que la "conversation intelligence" aident les équipes à conclure davantage d'affaires ; dans le domaine des produits, où les équipes peuvent désormais comprendre les parcours des utilisateurs en temps réel et prendre de meilleures décisions ; dans le domaine du marketing, où les outils aident les employés à stimuler la conversion et à mesurer le retour sur investissement ; et dans le domaine du succès client, où les équipes peuvent mieux ravir et fidéliser les utilisateurs. Ce changement global a tellement transformé la productivité et la prise de décision que, selon toute vraisemblance, les organisations ne reviendront jamais en arrière.

Mais il y a une aberration ici : Logiciel engineering. Bien que cette fonction commerciale soit devenue plus axée sur les données ces dernières années, elle repose encore largement sur l'intuition et les processus manuels. Bien que l'ingénierie logicielle soit l'une des professions à la croissance la plus rapide - la plateforme de développement GitHub ajoute plus de 10 millions de développeurs par an, avec 56 millions de développeurs au total maintenant sur cette plateforme - la livraison de logiciels est encore plus un art qu'une science.

DevOps Research and Assessment (DORA), un groupe qui aide les organisations à stimuler leurs performances DevOps et organisationnelles par le biais de données, a été le premier à mettre en place des mesures critiques depuis la validation du code jusqu'à sa mise en production. Ces mesures comprennent la fréquence de déploiement, le délai d'exécution des modifications, le temps moyen de réparation et les taux d'échec des modifications. C'est génial. Pourtant, elle ne tient pas compte du fait qu'une grande partie du processus de développement se déroule avant que le code ne soit validé.

En plus de cela, la complexité du développement de Logiciel ne fait qu'augmenter avec la disponibilité de plus d'outils, plus d'étapes, une désagrégation plus élevée, plus de modules, plus de dépôts, plus de changements et plus de développeurs. La nécessité d'une meilleure analyse, et pour les développeurs de logiciels d'accroître leur productivité au milieu de toute cette complexité, n'a jamais été aussi grande.

La productivité de l'ingénierie est mesurée à travers la fiabilité, la répétabilité et la vélocité du code et du processus. Les développeurs de Logiciel vivent quotidiennement dans cinq ou six systèmes différents, qui comprennent leur système git, leur solution de gestion de projet, leur plateforme CI/CD et leur solution de surveillance. Cela a augmenté la complexité de la livraison d'un code de qualité tout en ayant un impact sur les principes fondamentaux de la productivité de l'ingénierie. Les processus entourant le développement de logiciels ont également changé, passant de monolithique à microservices, d'on-premise à cloud, et de waterfall à agile. Ainsi, l'identification des goulets d'étranglement du logiciel nécessite des informations provenant de toutes les étapes du processus de développement.

Mais jusqu'à récemment, les responsables de l'ingénierie tentaient de faire la lumière sur les performances de l'équipe et l'état d'avancement des projets à l'aide de feuilles de calcul auto-construites et de conversations de type "watercooler". Le Covid-19 et la transition vers un environnement de travail à domicile ont rendu cette situation encore plus délicate, étant donné les difficultés supplémentaires du travail asynchrone et de la gestion des équipes à distance.

Et il n'y a pas que les développeurs individuels qui veulent plus de visibilité sur leurs versions ; les vice-présidents de R&D et les directeurs de l'ingénierie/chefs d'équipe ressentent également la douleur. Afin d'exécuter efficacement les mises à jour quotidiennes, les responsables doivent rassembler manuellement des données provenant de multiples sources de données qui existent dans différents silos organisationnels. Cela consomme une puissance de feu d'ingénierie coûteuse et il est très difficile de rester en tête des échecs de livraison et de trouver les initiatives à risque.

C'est pourquoi nous sommes ravis de nous associer à Ori Keren et Dan Lines, les fondateurs de LinearB*. La société est pionnière en matière de technologie dans une nouvelle catégorie répondant exactement à ces questions pour le développement de Logiciel. Logiciel Delivery Intelligence, comme ils l'ont baptisé, agit pour accroître la visibilité et l'efficacité des équipes d'ingénierie et de leurs processus. Ori et Dan ont fait l'expérience de ce problème en tant que responsables de l'ingénierie chez CloudLock (racheté par Cisco), où ils ont dû faire face à une croissance rapide de leur organisation technique et se sont souvent retrouvés à prendre des décisions d'ingénierie basées sur l'intuition plutôt que sur les données.

Les systèmes basés sur Git (par exemple, GitHub) et les logiciels de gestion de projet (par exemple, Jira ou Clubhouse*) servent de systèmes d'enregistrement sous-jacents pour les équipes de développement, mais ils fournissent peu de contexte sur les endroits où les processus se bloquent et sur les possibilités d'amélioration continue. Plus précisément, LinearB fournit un tableau de bord unifié permettant aux développeurs de visualiser, d'analyser et d'améliorer leurs processus code-to-commit. La solution s'intègre aux systèmes d'ingénierie de base et met en corrélation les données git, de projet et de version pour fournir aux équipes d'ingénierie un aperçu en temps réel du projet et des mesures d'équipe qui sont généralement liées aux problèmes de production.

Cette technologie s'inscrit dans le droit fil de l'attention que notre entreprise porte depuis plusieurs années à l'investissement dans les outils de développement et autres technologies de productivité qui rendent le processus de développement de logiciels plus efficace. Cette thèse a donné lieu à des investissements dans Cypress.io* et LogRocket* pour l'automatisation des tests ; Bridgecrew* pour l'automatisation de la sécurité ; JFrog* pour la gestion des dépôts binaires ; et Harness* pour la livraison continue. Parallèlement, nous nous sommes concentrés sur l'optimisation basée sur les données pour d'autres fonctions commerciales, notamment par le biais de nos investissements dans Gong.io* pour les opérations de vente ; Pendo* et Amplitude* pour la gestion des produits ; et Gainsight* pour la réussite des clients.

Nous sommes enthousiastes à l'idée de nous associer à LinearB alors que l'ingénierie de Logiciel est davantage axée sur les données et qu'elle entre dans son prochain chapitre de croissance.

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