Squoring_technologies_dec2016

présentation dataviz Squoring-technologies

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1. Meetup Data Visualisation
   Patrick Sardin - Directeur R&D
   

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2. → Editeur de logiciels toulousain créé en 2010
    12 personnes (dont 5 personnes en R&D)
    1,3 M€ de CA en 2015 dont 15% à l’export
   → Logiciel Squore
    Outil de Business Intelligence pour piloter les projets logiciels et systèmes
    Software Analytics
    ALM Analytics
    Automotive Analytics
   → Clients:
    Aerospatiale et défense: Thales, DCNS, Safran,…
    Industrie et Energie: Schneider Electric, Ingenico, …
    Transport/Automobile: Alstom, Continental, IEE, Magneti Marelli,
   ZF/TRW, …
    Divers: Infotel, MMA, McKesson, …
   Société
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3. Notre mission
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   → Collecter les données des projets logiciels et systèmes
    Exigences (statut, révision, dates)
    Code source (analyse de code)
    Tests (couverture, complétude)
    Demandes de changements, Base de bugs
    Liens de traçabilité entre ces artefacts
   → Evaluer les projets
   → Fournir les outils pour comprendre et partager l’évaluation
   → Un projet logiciel typique chez nos clients
    6 millions de lignes de code
    250 000 Artefacts
    7 à 10 Millions de données (métriques, constats, liens, données textuelles)
   

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4. Visualiser la qualité
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   Evaluation qualitative d’un projet
   → Evaluation par rapport à une échelle
    Valeur ramenée à un ratio, un
   pourcentage
    La sommation est à éviter
   

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5. Portfolio de projets
    Pour chaque projet
   Sa note
   Sa tendance (mieux, moins bien,
   stable)
   L’historique sur les versions
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6. Pour chaque version de projet sa
   décomposition en artefacts
    Pour chaque artefact
   Sa note
   Sa tendance (mieux, moins bien,
   stable)
   Sa décomposition en artefact
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7. Pour chaque artefact son arbre des
   indicateurs
    Pour chaque indicateur
   Sa note
   Sa tendance (mieux, moins bien,
   stable)
   Sa décomposition
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8. Naviguer pour comprendre
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   Exemple de tableau de bord
   

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9. Naviguer pour comprendre
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   Exemple de tableau de bord
   

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10. Utilisation des échelles
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    Une échelle pour ce qui n’est pas
    comparable !
     Exemple
    Test coverage : 100% c’est A
    Complexity : 1 à 3 c’est A
    

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11. Utilisation des échelles
    16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 11
    Une échelle en trame de fond
    

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12. Utilisation des échelles
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    Une échelle dans un treemap
    

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13. Exemple de visualisation
    16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 13
    Zoom sur les graphes
    

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14. Exemple de visualisation
    16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 14
    Comparer deux versions
    

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15. Exemple de visualisation
    16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 15
    Comparer deux versions
    

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16. L{NL{H{L}{}}L{NY}{FL{H{L}{}}}}
    Flot de contrôle
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    16
    

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17. → Visualisation de duplication de code
    Flot de contrôle
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18. → Des visuels parfois étonnants
     Retrouvez ces exemples sur http://demo.agileranking.com
    Flot de contrôle
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19. Visualiser la performance
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    → Evaluation par rapport à des objectifs
     Objectif atteint = 100%
     En dessous de l’objectif < 100%
     Au dessus de l’objectif > 100%
    Il est possible de surperformer
    Evaluation de la performance
    d’un projet
    

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20. → Des graphes spécifiques pour visualiser la performance
     Pour visualiser les jalons et leurs objectifs
    Visualiser les objectifs
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21. → Coté serveur
     Serveur d’application : Wildfly (JBOSS)
     Base de données : Postgres SQL ou Oracle
    → Coté client
     Graphes : Bibliothèque Highcharts (Javascript)
    → Echange de données serveur/client
     Données échangées au format JSON
    Technologies
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    Nos choix technologiques
    

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22. Bibliothèques JS
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    Choix de la bibliothèque Highcharts
    

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23. Questions ?
    Questions - Réponses
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