Allstacks utilise des modèles d'apprentissage automatique pour analyser les données SDLC et détecter les risques de livraison et les résultats projetés pour les équipes d'ingénierie.

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Les responsables de l’ingénierie utilisent Allstacks pour repérer les risques liés à la livraison, comprendre les performances des équipes et prévoir si les initiatives logicielles sont susceptibles d’atteindre leurs objectifs. La plateforme rassemble les données relatives aux éléments de travail, au code, aux pull requests et aux livraisons provenant d’outils tels que Jira, GitHub, GitLab, Bitbucket et les systèmes CI/CD, et relie l’activité quotidienne des équipes d’ingénierie aux projets et à leurs résultats. Les équipes peuvent consulter les prévisions de livraison, les risques, les dépendances et les causes potentielles des retards ; suivre les indicateurs DORA, Flow et SPACE dans les outils connectés ; et examiner les capacités ainsi que la répartition du temps consacré à l’ingénierie. Allstacks permet également de comparer l’adoption des outils de programmation assistée par l’IA aux mesures de livraison et de qualité, et de combiner les enquêtes sur l’expérience des développeurs avec les données d’activité. La plateforme convient aux organisations spécialisées dans les logiciels et les produits qui ont besoin d’une vue consolidée de la livraison et des performances, au-delà des rapports disponibles dans chacun de leurs outils.

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