Grundlegende Probleme in altgedienten Anwendungen managementgerecht zu kommunizieren, ist eine schwierige Sache. Wir haben jedoch fast alles, was wir dafür brauchen, vor uns liegen: Eine umfangreiche, wertvolle Datenbasis aus Tickets, Commits, Quellcode, Logdateien und vielem mehr. In der Session stelle ich Software Analytics vor, dessen Vorgehen und Methoden darauf abzielen, die Daten aus der Softwareentwicklung so aufzubereiten, dass sie von Managern zur Entscheidungsfindung herangezogen werden können. Ich zeige auch eine Werkzeugkette (Jupyter, Python, pandas, jQAssistant, Neo4j, D3), mit der sich Analysen von Java-Anwendungen und deren Umgebung (Git, FindBugs, JaCoCo, Profiler, Logfiles etc.) in der Praxis einfach umsetzen lassen. Als Beispiele sehen wir uns die Identifikation von wertlosem Code, die Aufdeckung von Wissenslücken und die Optimierung des fachlichen Schnitts einer Anwendung an.