Ich habe verfolgt, wie sich JIRA-Tickets in meinem Entwicklungsteam bewegten, um Kooperationsmuster zu verstehen und Engpässe zu identifizieren. Dieses animierte, erzwungene Diagramm zeigt die Gruppierung von Tickets nach Beauftragtem, wobei Linien blockierende Abhängigkeiten zwischen Teammitgliedern verbinden.
Es ergaben sich wichtige Erkenntnisse:
- Bestimmte Teammitglieder wurden zu kritischen Engpässen, da ihre Arbeit mehrere Teamkollegen blockierte
- Die Bandbreite eines Entwicklers sichtbar "gequetscht" mit der Zeit, da ihr durchschnittlicher Aufgabenkritikalitätswert zunahm
- Teamübergreifende Blockierungsbeziehungen führten zu unerwarteten Reibungsverlusten im Arbeitsablauf
Die Visualisierung verwendet:
- Linkes Feld: Zwangsgesteuerte Physiksimulation, bei der Tickets zum Fokuspunkt ihres Beauftragten tendieren. Die Deckkraft gibt das Alter des Tickets an (älter = transparenter). Rote Kreise zeigen gesperrte Tickets, orangefarbene Kreise zeigen gesperrte Tickets.
- Rechtes Panel: Zeitleiste, die den durchschnittlichen Aufgabenkritikalitätswert jedes Teammitglieds im gesamten Zeitraum zeigt. Ich habe mir eine willkürliche Quantifizierung der Ticketpriorität ausgedacht, um ein Liniendiagramm erstellen zu können.
Sie können durch die Zeit scrollen, um zu sehen, wie sich die Arbeitsbelastung und die Abhängigkeiten des Teams Tag für Tag entwickelt haben.
Datenquelle: Interner JIRA-API-Export (anonymisiert)
Werkzeuge: D3.js für Kraftsimulation und Canvas-Rendering, React für UI-Komponenten, Recharts für die Timeline-Visualisierung. Ich habe wirklich großen Wert auf schnelle Technik gelegt, um das zu bauen. Ohne Chatgpt und Liebenswürdigkeit hätte ich das nicht geschafft. Ich habe die Daten mit Python verarbeitet, um sie in ein verbrauchbares Format zu bringen.
Quelle: https://abzgupta.com/project_demos/jira_visualization.html
Von espress0_addict