Diesmal geht es darum, wie wichtig Metriken in der Softwareentwicklung sind und wie sie helfen können, Meinungen durch Daten zu ersetzen. Wir diskutieren, wie Metriken sinnvoll genutzt werden können, um die Qualität und Produktivität zu messen, und welche Herausforderungen es dabei gibt. Maik teilt auch seine Sichtweise darauf, wie man die richtigen Metriken für ein Projekt auswählt und wie man sie so einsetzt, dass sie wirklich nützlich sind. Metriken helfen uns dabei, Entscheidungen besser zu treffen und die Softwareentwicklung effizienter zu gestalten.
“Deming hat mal gesagt, wenn du keine Daten hast, bist du nur eine weitere Person mit einer Meinung.” – Maik Wojcieszak
Als Gründer von getNext IT, einem Kieler Beratungsunternehmen, hilft Maik Menschen, Teams und Unternehmen, in unserer komplexen und sich schnell verändernden Welt erfolgreich zu sein und sich ständig an neue Herausforderungen anzupassen. Als Mitgründer und technischer Leiter der wobe-systems GmbH entwickelt Maik mit seinem Team Software für die industrielle Automatisierung und Systemintegration. Er wendet DevOps-Werte, -Prinzipien und -Methoden auf komplexe cyberphysische Produkte und Produktionsumgebungen an (Industrial DevOps) und trägt zur Open-Source-Community bei.
Highlights in dieser Episode:
Richie und Maik diskutieren auf den Software Quality Days 2024 in Wien über die Bedeutung von Softwaremetriken. Maik betont, dass Metriken helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, statt sich auf Meinungen zu verlassen. Sie sprechen über die Nutzbarkeit und Herausforderungen von Metriken, insbesondere in agilen Umgebungen.
Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge des Podcasts Software Testing. Ich bin Richie, euer Host, und freue mich, euch eine spannende Episode aus meiner Heimatstadt Wien präsentieren zu können. Auf den Software Quality Days 2024 hatte ich das Vergnügen, mit Maik über ein Thema zu sprechen, das uns alle betrifft: Softwaremetriken. Maik widmet sich intensiv diesem Bereich und hat wertvolle Einblicke, wie wir Metriken sinnvoll nutzen können, um Qualität und Produktivität in der Softwareentwicklung zu verbessern.
Maik erläuterte im Interview die zentrale Rolle von Metriken in Unternehmen. Oft werden Entscheidungen auf Basis von Meinungen getroffen, was in der komplexen Welt der Softwareentwicklung nicht immer zielführend ist. Datenbasierte Entscheidungen können hier Abhilfe schaffen. Maik zitierte Deming: ‘Wenn du keine Daten hast, bist du nur eine weitere Person mit einer Meinung.’ Dieses Zitat unterstreicht die Notwendigkeit, Unternehmensentscheidungen durch fundierte Daten zu stützen.
Trotz der Verfügbarkeit zahlreicher Metriken und Tools zur Datenerfassung stellt Maik fest, dass deren Nutzung oft hinter den Erwartungen zurückbleibt. Das Problem liegt nicht an den Daten selbst, sondern an ihrer Zugänglichkeit und Nutzbarkeit. Er vergleicht dies mit einem Flugzeugcockpit: Ein Pilot kann seine Instrumentendaten nicht effizient auf einem Excel-Sheet lesen. Stattdessen sollten Metriken so intuitiv wie ein Geschwindigkeitsmesser im Auto sein – jederzeit verfügbar und leicht verständlich.
Im Gespräch kamen wir auch darauf zu sprechen, welche Metriken für kleinere Projekte nützlich sind. Statt eines standardisierten Sets empfiehlt Maik eine fallbezogene Auswahl der relevanten Metriken. Besonders im DevOps-Bereich sind DORA-Metriken beliebt, wie sie im Buch ‘Accelerate’ beschrieben werden. Jedoch müssen diese auch tatsächlich zur jeweiligen Praxis passen; sonst sind sie wenig hilfreich.
Ein zentrales Thema war die Balance zwischen Qualität und Produktivität. Qualität kann durch verschiedene Parameter gemessen werden, wie Fehlerraten oder Wiederherstellungsgeschwindigkeit. Für Produktivität hingegen ist es wichtig, die Durchlaufzeit einer Anforderung bis zur Fertigstellung im Blick zu haben. Diese sollte idealerweise direkt in der Entwicklungsumgebung sichtbar sein – bereits beim Schreiben des Codes.
Zum Abschluss sprachen wir über die Interpretation von Metriken. Absolute Zahlen können irreführend sein; wichtiger sind Trends und Tendenzen. Beispielsweise sagt eine einmalige Messung wenig über langfristige Entwicklungen aus. Hier kommen Techniken wie Monte-Carlo-Simulationen ins Spiel, um kurzfristige Prognosen zu erstellen und fundierte Entscheidungen zu treffen.