چگونه فرایندکاوی ضعف نرم افزار قدرتمند Jira را پوشش میدهد؟
اگر با Jira کار می‌کنید، احتمالاً این صحنه‌ها برایتان آشناست.
جلسه اسپرینت تمام شده اما هنوز معلوم نیست چرا تسک‌ها دیر بسته شدند.
برد Jira پر از تسک‌هایی است که بین ستون‌های In Progress و Pending بارها جابه‌جا شده‌اند.
اسکرام مستر می‌خواهد بفهمد کجا گلوگاه وجود دارد، برای این کار باید تحلیل داده های توالی دار انجام شود اما گزارش‌های معمول Jira دیگر پاسخ‌گو نیستند.
این همان جایی است که فرآیندکاوی (Process Mining) وارد می‌شود.
فرآیندکاوی، داده‌های واقعی ثبت‌شده در Jira را می‌گیرد (مثل زمان ایجاد، تغییر وضعیت، فرد مسئول، نوع تسک) و به‌صورت خودکار فرآیند واقعی اجرای کارها را بازسازی می‌کند.
با این تحلیل می‌توان به‌صورت عینی دید:
کدام تسک‌ها بیشترین رفت‌وبرگشت را بین مراحل دارند (نشانه‌ی دوباره‌کاری یا ابهام در تعریف وظیفه)،
کدام اعضای تیم در حلقه‌های طولانی بازبینی گرفتارند،
میانگین زمان واقعی انجام هر نوع Issue چقدر است،
و حتی در چه نقطه‌ای از فرآیند بیشترین تأخیر رخ میدهد.
به‌جای حدس یا احساس، فرآیندکاوی تصویر دقیق و داده‌محور از نحوه‌ی واقعی کارکرد تیم ارائه میدهد چیزی که گزارش‌های سنتی Jira معمولاً از آن غافل‌اند.
امروز چند پلاگین مختلف فرایندکاوی برای Jira وجود دارد که همین کار را انجام می‌دهند، از جمله:
Process Mining for Jira
Inverbis Process Mining Connector for Jira
Process Analytics for Jira
این ابزارها به‌صورت افزونه روی محیط Jira نصب می‌شوند و به شما امکان می‌دهند فرآیند واقعی تحویل اسپرینت‌ها، بررسی کد، یا مدیریت باگ‌ها را ببینید و بهبود دهید.
در یک جمله:
فرآیندکاوی برای Jira مثل یک «اکس‌ری» است که نشان میدهد تیم شما واقعاً چطور کار می‌کند نه فقط چطور فکر می‌کنید که کار می‌کند. اما شما قبل از آن باید با ساختار داده ای مورد نیاز، قابلیت های فرآیندکاوی و ابزارهای رایگان آن آشنا شوید.
در دوره فرآیندکاوی ما همه این ها را به شما آموزش می دهیم.
فرایندکاوی چه دغدغه هایی از مدیر محصول را حل می کند؟
دغدغه: «بهینه نبودن جریان تحویل و پیش‌بینی‌ناپذیری اسپرینت‌ها»
یکی از چالش‌های اصلی اسکرام مستر اینه که اسپرینت‌ها طبق برنامه تموم نمی‌شن یا Deliverableها پیش‌بینی‌پذیر نیستن.
دلایلش معمولاً تکرار خطاها، تسک‌های برگشتی، یا تغییرات زیاد در فرایند توسعه است.
فرایندکاوی الگوهای تکرار و انحراف از مسیر ایده‌آل (Deviation) رو نشون می‌ده.
مثلاً معلوم می‌شه در هر اسپرینت چند بار تسک‌ها از “Done” برگشتن به “In Progress” یا چقدر بازکاری انجام شده.
این تحلیل‌ها کمک می‌کنن اسکرام مستر و مدیر محصول Root Cause Analysis انجام بده و اقدام اصلاحی برای کاهش rework یا افزایش predictability برنامه‌ریزی کنه.
دغدغه: «عدم انطباق با چارچوب اسکرام (Process Compliance)»
مشکل:
تیم‌ها ممکنه بعضی قوانین اسکرام رو رعایت نکنن — مثلاً تسک بدون Definition of Done بسته بشه، یا تسک‌ها خارج از Sprint وارد بشن.
به کمک فرایندکاوی
می‌شه بررسی کرد چند درصد تسک‌ها مسیر “درست” رو طی کردن (Backlog → To Do → In Progress → Done).
اگر تسک‌هایی مستقیماً از Backlog به Done رفتن، یعنی قوانین دور زده شدن.
این اطلاعات به اسکرام مستر کمک می‌کنه تیم رو به رعایت بهتر فرآیندها هدایت کنه.
دغدغه: «عدم شفافیت در جریان واقعی کارها (Workflow Transparency)»
مشکل:
اسکرام مستر می‌خواد مطمئن بشه تیم طبق اصول اسکرام کار می‌کنه (مثل اجرای درست Daily، رعایت WIP، یا انتقال Storyها بین ستون‌های برد).
اما در عمل، ممکنه بعضی تسک‌ها مدت زیادی در یک مرحله بمونن، یا فرایند واقعی تحویل با چیزی که در Jira ثبت می‌شه فرق کنه.
فرایندکاوی
با استخراج لاگ رویدادها (Event Logs) از ابزارهایی مثل Jira یا Trello، می‌شه مسیر واقعی حرکت هر تسک رو دید.
مثلاً مشخص می‌شه کدوم Storyها بیشترین زمان رو در “In Progress” یا “Code Review” موندن.
در نتیجه، اسکرام مستر می‌تونه گلوگاه‌ها (bottlenecks) رو شناسایی و جلسات بهبود فرایند برگزار کنه.