Allstacks analizza i dati SDLC utilizzando modelli di machine learning per identificare rischi e risultati nei progetti, integrandosi con strumenti come Jira e GitHub.

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I responsabili dell’ingegneria utilizzano Allstacks per individuare i rischi legati alla consegna, comprendere le prestazioni dei team e prevedere se le iniziative software raggiungeranno probabilmente i propri obiettivi. La piattaforma riunisce dati relativi a elementi di lavoro, codice, pull request e consegne provenienti da strumenti come Jira, GitHub, GitLab, Bitbucket e sistemi CI/CD, collegando le attività quotidiane di ingegneria ai progetti e ai risultati. I team possono esaminare le previsioni di consegna, i rischi, le dipendenze e le possibili cause dei ritardi; monitorare le metriche DORA, Flow e SPACE nei vari strumenti collegati; e analizzare la capacità e la distribuzione del tempo dedicato all’ingegneria. Allstacks aiuta inoltre a confrontare l’adozione degli strumenti di programmazione basati sull’IA con le metriche di consegna e qualità, e a combinare i sondaggi sull’esperienza degli sviluppatori con i dati sulle attività. È pensata per le organizzazioni software e di prodotto che hanno bisogno di una visione unificata della consegna e delle prestazioni, più completa di quella offerta dai report dei singoli strumenti.

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