Squoring_technologies_dec2016

 Squoring_technologies_dec2016

présentation dataviz Squoring-technologies

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visualisation de données

December 19, 2016
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Transcript

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

  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 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 2
  3. Notre mission 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 3 → 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)
  4. Visualiser la qualité 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 4 Evaluation

    qualitative d’un projet → Evaluation par rapport à une échelle  Valeur ramenée à un ratio, un pourcentage  La sommation est à éviter
  5. Portfolio de projets  Pour chaque projet Sa note Sa

    tendance (mieux, moins bien, stable) L’historique sur les versions Naviguer pour comprendre 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 5
  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 Naviguer pour comprendre 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 6
  7. Pour chaque artefact son arbre des indicateurs  Pour chaque

    indicateur Sa note Sa tendance (mieux, moins bien, stable) Sa décomposition Naviguer pour comprendre 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 7
  8. Naviguer pour comprendre 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 8 Exemple

    de tableau de bord
  9. Naviguer pour comprendre 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 9 Exemple

    de tableau de bord
  10. Utilisation des échelles 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 10 Une

    échelle pour ce qui n’est pas comparable !  Exemple Test coverage : 100% c’est A Complexity : 1 à 3 c’est A
  11. Utilisation des échelles 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 11 Une

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

    échelle dans un treemap
  13. Exemple de visualisation 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 13 Zoom

    sur les graphes
  14. Exemple de visualisation 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 14 Comparer

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

    deux versions
  16. L{NL{H{L}{}}L{NY}{FL{H{L}{}}}} Flot de contrôle © Copyright Squoring Technologies 16

  17. → Visualisation de duplication de code Flot de contrôle 16/12/2016

    © Copyright Squoring Technologies 17
  18. → Des visuels parfois étonnants  Retrouvez ces exemples sur

    http://demo.agileranking.com Flot de contrôle 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 18
  19. Visualiser la performance 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 19 →

    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
  20. → Des graphes spécifiques pour visualiser la performance  Pour

    visualiser les jalons et leurs objectifs Visualiser les objectifs 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 20
  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 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 21 Nos choix technologiques
  22. Bibliothèques JS 16/12/2016 © Copyright Squoring Technologies 22 Choix de

    la bibliothèque Highcharts
  23. Questions ? Questions - Réponses © Copyright Squoring Technologies 23