In Unternehmen werden Datenanalysen intensiv genutzt, um aus Geschäftsdaten wertvolle Einsichten zu gewinnen. Warum nutzen wir als SoftwareentwicklerInnen Datenanalysen dann nicht auch für unsere eigenen Daten?
In diesem Workshop stelle ich Vorgehen und Best Practices von Software Analytics vor. Wir sehen uns die dazugehörigen Open-Source-Werkzeuge an, mit denen sich Probleme in der Softwareentwicklung zielgerichtet analysieren und kommunizieren lassen.
Im Praxisteil mit Jupyter, pandas, jQAssistant, Neo4j & Co. erarbeiten wir gemeinsam wertvolle Einsichten aus Datenquellen wie Git-Repositories, Performancedaten, Qualitätsberichten oder auch direkt aus dem Java-Programmcode. Wir suchen nach besonders fehleranfälligem Code, erschließen No-Go-Areas in Altanwendungen und priorisieren Aufräumarbeiten entlang wichtiger Programmteile.
