Métriques de flux dans le développement agile

L'importance des mesures de flux dans le développement agile

In développement agile, comprendre et optimiser le flux de travail est crucial pour la réussite du projet et l’efficacité de l’équipe. Les Flow Metrics servent de guide aux équipes pour rationaliser les processus, améliorer la productivité et générer plus efficacement de la valeur.

Les mesures de flux ne sont pas seulement des nombres ou des points de données ; ils reflètent le parcours de l'œuvre à travers le pipeline de développement. En suivant méticuleusement ces mesures, les équipes peuvent obtenir des informations sur divers aspects de leur flux de travail, tels que Temps de cycle, qui met en lumière le temps qu'il faut pour que le travail se déroule du début à la fin, et Les délais, qui offrent une vision de la réactivité aux demandes des clients.

L’importance de ces mesures va au-delà de la simple mesure ; ils permettent aux équipes d'identifier les goulots d'étranglement, de comprendre travaux en cours, et prendre des décisions éclairées pour améliorer travail qualité et Les Progrès. Cette optimisation conduit à un fonctionnement plus fluide Flux de valeur, assurer que objets de travail et éléments de flux avancer efficacement vers l’achèvement pour améliorer Gestion de la chaîne de valeur processus.

En se concentrant sur ces mesures, entreprises peuvent transformer leurs pratiques de développement et créer une culture d’amélioration continue.

Les informations dérivées de Flow Metrics permettent aux équipes de fournir un travail de meilleure qualité plus rapidement et de manière plus prévisible, conduisant finalement à des clients satisfaits et à des succès. la performance des entreprises résultats.

Qu’est-ce que les mesures de flux ?

Les Flow Metrics englobent un ensemble d'indicateurs conçus pour mesurer l'efficience et l'efficacité du flux de travail tout au long du processus de développement agile. Le temps de cycle, les travaux en cours (WIP), le débit et d'autres mesures fournissent aux équipes des informations exploitables sur leurs flux de travail, leur permettant d'identifier les domaines à améliorer et d'optimiser la création de valeur.

Ces mesures fournissent un moyen quantifiable d'évaluer la progression du travail du début à la fin, offrant des informations précieuses sur la vitesse, la qualité et la santé globale du pipeline de développement. Ils jouent un rôle déterminant dans l’identification des goulots d’étranglement, la compréhension des capacités et la mesure de l’impact des améliorations au fil du temps.

Importance des mesures de flux

Les mesures de flux aident non seulement à identifier les inefficacités et à optimiser les processus, mais jouent également un rôle dans l'alignement des efforts de l'équipe sur les objectifs de l'organisation, garantissant ainsi une chaîne de valeur plus fluide. Les mesures de flux transforment fondamentalement la façon dont les équipes abordent leur travail et la façon dont les organisations évaluent le succès en fournissant un aperçu de la santé, de l'efficacité et de la productivité du processus agile.

Le concept de flux dans les opérations commerciales

Le flux des opérations commerciales fait référence au mouvement fluide et efficace des éléments de travail, des informations et des ressources à travers les processus et les systèmes d'une entreprise afin d'apporter de la valeur aux clients. Il est fondé sur les principes du Lean Management et Méthodologies Agiles, soulignant l'importance de minimiser les déchets, de réduire les goulots d'étranglement et d'optimiser le débit pour améliorer l'efficience et l'efficacité opérationnelles.

Aspects clés du flux dans les opérations commerciales

• Processus rationalisés : Flow vise à créer une progression transparente des tâches et des activités, en éliminant les étapes inutiles et en réduisant la complexité pour améliorer la rapidité et l'efficacité de l'obtention des résultats.
• Mouvement continu : Insiste sur l'importance de maintenir les éléments de travail en mouvement régulier tout au long du pipeline de production ou de développement, d'éviter les retards et de garantir que chaque étape est terminée aussi efficacement que possible.
• Visibilité et transparence : Atteindre le flux nécessite une visibilité claire sur les opérations, permettant aux équipes et à la direction de suivre les progrès, d'identifier les goulots d'étranglement et de prendre des décisions éclairées pour améliorer les processus.
• Équilibre et flexibilité : Le flux implique d'équilibrer la demande et la capacité, de garantir que les ressources sont utilisées efficacement sans surcharger le système ou les membres de l'équipe, et de maintenir la flexibilité pour s'adapter à l'évolution des demandes.
• Optimisation de la chaîne de valeur : Un élément essentiel de la réalisation du flux consiste à se concentrer sur les flux de valeur, c'est-à-dire la série d'étapes qu'une organisation utilise pour fournir des produits ou des services. L'optimisation de ces flux de valeur implique d'analyser et d'affiner chaque étape pour garantir qu'elle contribue directement à apporter de la valeur au client.

Indicateurs de flux clés pour les équipes agiles

Les équipes agiles prospèrent grâce à l'amélioration continue et à l'adaptabilité, en tirant parti de diverses mesures pour surveiller et améliorer leurs flux de travail. Parmi ceux-ci, les Flow Metrics se distinguent par leur capacité à fournir des informations exploitables sur l’efficience et l’efficacité du processus agile. Vous trouverez ci-dessous une analyse plus approfondie des métriques de flux couramment utilisées.

Efficacité des processus améliorée

Des indicateurs clés tels que le temps de cycle et le débit sont essentiels pour évaluer l'efficacité des processus, permettant aux équipes de rationaliser les opérations et de réduire les délais de livraison sans compromettre la qualité.

Temps de cycle et délai de livraison

Le temps de cycle, la durée nécessaire à un élément de travail pour passer du début à la fin du processus de développement, et le délai d'exécution, le temps écoulé entre le début d'une demande et sa livraison, aident les équipes à identifier les retards dans leur flux de travail, offrant des opportunités de rationaliser les opérations et réduire le délai de mise sur le marché.

Cadence de production

Le débit mesure le nombre d'éléments de travail terminés dans un laps de temps donné, servant d'indicateur de la productivité d'une équipe. En suivant le débit, les équipes peuvent évaluer comment les changements dans leurs processus affectent leur capacité à exécuter le travail, ce qui leur permet d'affiner leurs pratiques pour une efficacité maximale.

Amélioration de l'allocation des ressources

Les niveaux WIP offrent des informations sur la gestion de la charge de travail, aidant les équipes à équilibrer leurs capacités et à éviter un engagement excessif.

Travaux en cours (WIP)

Le suivi des niveaux de travaux en cours (WIP) permet aux équipes de gérer efficacement leur charge de travail. Des niveaux d'en-cours élevés peuvent indiquer une surcharge, entraînant des goulots d'étranglement et une diminution de la productivité. En optimisant les travaux en cours, les équipes peuvent mieux allouer les ressources de manière efficace, en maintenant un flux de travail équilibré et en évitant l'épuisement professionnel.

Transparence opérationnelle accrue

La cartographie des flux de valeur améliore la transparence, permettant aux équipes de visualiser et d'optimiser leurs flux de travail pour une meilleure efficacité et collaboration.

Cartographie des flux

La cartographie de la chaîne de valeur est une méthode permettant de visualiser le flux de travail depuis la demande jusqu'à la livraison, en mettant en évidence chaque étape impliquée dans le processus de développement. Cette transparence aide à identifier les activités inutiles et à identifier les domaines à améliorer, favorisant ainsi une compréhension plus approfondie du flux de travail entre tous les membres de l'équipe et les parties prenantes.

Prévisibilité et prévision

Des mesures telles que l'efficacité des flux et le vieillissement des travaux en cours aident à prévoir et à améliorer la prévisibilité des calendriers de livraison, permettant une meilleure planification et la satisfaction des clients.

Efficacité du débit

L'efficacité des flux, le rapport entre le temps de travail actif et le temps de cycle total, fournit un aperçu du temps que les éléments de travail passent en attente par rapport au temps sur lequel ils sont travaillés. Une efficacité de flux élevée indique un flux de travail fluide avec des retards minimes, améliorant ainsi la prévisibilité des calendriers de livraison.

Travaux vieillissants en cours

L'ancienneté des travaux en cours fait référence à la durée pendant laquelle les éléments de travail ont été dans le système sans être terminés. Le suivi de cette mesure aide les équipes à anticiper les retards potentiels et à ajuster leurs priorités ou processus en conséquence, améliorant ainsi leur capacité à prévoir et à respecter les délais de livraison.

Les équipes agiles peuvent analyser ces mesures pour générer des améliorations dans leurs processus de développement. Une efficacité améliorée des processus, une meilleure allocation des ressources, une transparence opérationnelle accrue et une meilleure prévisibilité et prévision permettent aux équipes de fournir des produits de haute qualité plus rapidement et de manière plus fiable, répondant aux besoins des clients et atteignant les objectifs commerciaux.

Implémentation d'analyses prédictives pour un flux amélioré

Analyses prédictives, alimenté par des plateformes comme Digital.ai, peut transformer les pratiques agiles en prévoyant les goulots d'étranglement potentiels et les déséquilibres de la charge de travail. Cette approche tournée vers l'avenir permet aux équipes de relever les défis de manière proactive et d'optimiser leurs flux de travail pour une meilleure efficacité et prévisibilité.

L'analyse prédictive utilise des données historiques, l'apprentissage automatique et des algorithmes statistiques pour prévoir les résultats futurs en fonction des modèles passés. Dans le développement agile, cela signifie analyser les données des projets terminés et des flux de travail en cours pour prédire les goulots d'étranglement potentiels, les déséquilibres de charge de travail et les délais de livraison. En tirant parti de l’analyse prédictive, les équipes peuvent :

• Anticiper les retards et identifier les risques dès le début: Les outils de prévision peuvent alerter les équipes des retards ou des risques potentiels en fonction des mesures actuelles du projet et des tendances historiques, permettant ainsi des ajustements proactifs.
• Optimiser l'allocation des ressources: L'analyse prédictive peut aider à prévoir les fluctuations de la charge de travail, permettant ainsi aux équipes d'allouer les ressources plus efficacement pour répondre à la demande sans surcharger les membres de l'équipe.
• Améliorer la planification et les prévisions: Grâce à des informations sur la durée habituelle des tâches et sur les endroits où les retards se produisent souvent, les équipes peuvent planifier plus précisément et fixer des délais réalistes.

Digital.aiL'accélération du flux donne du pouvoir aux équipes et aux organisations agiles en améliorant le flux de travail tout au long de leurs pipelines de développement, optimisant ainsi la fourniture de valeur aux clients.

Relever les défis de mise en œuvre

La mise en œuvre de Flow Metrics et d'analyses prédictives dans un cadre de développement agile présente des défis dont la complexité peut varier en fonction de la taille, de la culture et des processus actuels de l'organisation. Voici une feuille de route pour relever certains des défis courants de mise en œuvre, en mettant l'accent sur la manière dont Digital.aiLes services et l'expertise de peuvent apporter un soutien précieux.

Aligner les objectifs de l’équipe et de l’organisation

Il peut être difficile de garantir que l’adoption des Flow Metrics et de l’analyse prédictive s’aligne à la fois sur les objectifs de l’équipe et sur les objectifs plus larges de l’organisation. Les divergences entre ces objectifs peuvent conduire à des résistances ou à des priorités mal alignées.

Intégrité des données et accessibilité

L'efficacité des Flow Metrics et de l'analyse prédictive dépend de la qualité et de l'accessibilité des données. Des méthodes de collecte de données incohérentes ou des silos de données inaccessibles peuvent fausser les analyses et conduire à des informations trompeuses.

Adoption culturelle et gestion du changement

Passer à une approche basée sur les données nécessite un changement culturel qui peut se heurter à la résistance des équipes habituées aux méthodes traditionnelles. Surmonter le scepticisme et favoriser une culture favorable à l’analyse constitue souvent l’un des plus grands obstacles.

Lacunes en matière de compétences et besoins de formation

L'utilisation efficace des Flow Metrics et de l'analyse prédictive nécessite souvent des compétences spécialisées que les membres de l'équipe existants ne possèdent peut-être pas. Combler ce déficit de compétences est essentiel pour une mise en œuvre réussie.

Intégration avec les processus existants

L’intégration de nouveaux outils et méthodologies aux processus existants peut s’avérer complexe et perturbatrice. Les équipes peuvent avoir besoin d'aide pour s'adapter aux nouveaux flux de travail sans compromettre les projets en cours.

Améliorations durables

Les premiers succès obtenus avec Flow Metrics et l'analyse prédictive peuvent être difficiles à maintenir dans le temps, en particulier à mesure que les projets et les environnements évoluent.

Relever ces défis de mise en œuvre nécessite une approche stratégique soutenue par les outils et l’expertise appropriés. Digital.ai est un partenaire précieux pour les équipes agiles naviguant dans ces eaux, offrant les solutions et le soutien nécessaires pour surmonter les obstacles et tirer pleinement parti des avantages des Flow Metrics et de l'analyse prédictive.

Comment Digital.ai Peut aider

Digital.ai propose une suite complète d'outils et de services pour intégrer l'analyse prédictive dans le processus de développement agile.

Digital.ai Accélération du flux

Digital.aiLa plate-forme intègre des capacités d'analyse avancée et d'apprentissage automatique qui analysent les données historiques et les mesures de performances actuelles, permettant aux équipes d'obtenir des informations prédictives sur leurs flux de travail et les aidant à identifier des modèles qui pourraient indiquer de futurs goulots d'étranglement ou inefficacités.

Services de conseil pour la mise en œuvre de l'analyse prédictive

Consciente que la mise en œuvre de l'analyse prédictive peut s'avérer complexe, Digital.ai fournit des services de conseil experts pour aider les équipes à intégrer ces capacités dans leurs processus existants. Nos consultants offrent des conseils sur la collecte de données, le développement de modèles et l'interprétation des résultats d'analyse, garantissant ainsi que les équipes peuvent utiliser efficacement les informations prédictives pour améliorer leurs flux de travail.

Accélération des flux avec des informations prédictives

Digital.aiFlow Acceleration de s'appuie sur l'analyse prédictive pour améliorer le flux de travail tout au long du pipeline de développement. Flow Acceleration aide les équipes à maintenir un flux de travail stable et efficace en prévoyant les goulots d'étranglement potentiels et en suggérant des optimisations. Cette approche proactive de la gestion du processus de développement accélère non seulement les délais de livraison, mais contribue également à maintenir la qualité du travail.

Exécution Digital.ai L'accélération des flux peut améliorer considérablement le flux de travail et les performances globales des équipes agiles. Les équipes peuvent devenir plus adaptatives, réactives et efficaces, avec une plus grande capacité à respecter les délais et à apporter de la valeur aux clients. En transformant les données en informations exploitables, Digital.ai permet aux équipes de prévoir les défis et de saisir les opportunités d’amélioration, conduisant finalement à un processus de développement plus prévisible et rationalisé.

Analyser et interpréter les métriques de flux

La mise en œuvre réussie de Flow Metrics dans le développement agile n’est que la première étape. Le véritable pouvoir de ces métriques réside dans la capacité à analyser et à interpréter les données qu’elles génèrent pour favoriser une amélioration continue. Vous trouverez ci-dessous des conseils sur la manière d'analyser et d'interpréter efficacement les Flow Metrics afin d'optimiser les processus et les résultats agiles.

Comprendre les métriques de base

• Temps de cycle et délai de livraison : Des temps de cycle et des délais de livraison plus courts indiquent généralement un processus plus efficace. Cependant, il est essentiel d’équilibrer vitesse et qualité. Une diminution soudaine du temps de cycle peut indiquer un travail précipité, compromettant potentiellement la qualité. L'analyse de ces mesures en conjonction avec des mesures de qualité peut fournir une compréhension plus nuancée.
• Travaux en cours (WIP) : Des niveaux élevés d’en-cours peuvent signaler des goulots d’étranglement ou un engagement excessif. En examinant les en-cours par rapport au temps de cycle et au débit, les équipes peuvent identifier le niveau de travail optimal qui maximise l'efficacité sans surcharger le système.
• Débit: Une augmentation du débit indique une productivité plus élevée mais doit être durable. Des pics de débit suivis de baisses suggèrent un épuisement professionnel ou des problèmes de qualité. La cohérence du débit, combinée à des mesures de qualité stables ou en amélioration, dénote un flux de travail sain.
• Efficacité du débit : Cette mesure permet d'identifier la proportion de temps consacré aux éléments de travail en cours de travail actif par rapport à l'attente. Une faible efficacité des flux indique des inefficacités qui pourraient être résolues en supprimant les goulots d'étranglement ou en améliorant les transferts entre les équipes.
• Analyse contextuelle : Les mesures de flux ne doivent pas être analysées de manière isolée. Le contexte entourant ces mesures, notamment la capacité de l'équipe, la complexité du projet et les facteurs externes, doit être pris en compte pour tirer des conclusions précises. Par exemple, une baisse temporaire du débit peut être justifiée par l’intégration de nouveaux membres de l’équipe ou par la complexité des nouvelles fonctionnalités en cours de développement.
• Analyse de tendance: L’examen des tendances au fil du temps plutôt que des chiffres instantanés peut fournir des informations plus exploitables. Par exemple, des améliorations progressives du temps de cycle et du débit indiquent une optimisation réussie des processus. À l’inverse, des tendances qui s’aggravent signalent des problèmes systémiques qui nécessitent une intervention.
• Analyse comparative: La comparaison des mesures entre les équipes ou les projets peut révéler les meilleures pratiques et les domaines à améliorer. Cependant, il est essentiel de garantir que les comparaisons sont équitables et tiennent compte des différences dans la portée du projet, la taille de l'équipe et d'autres variables.

L'analyse et l'interprétation des Flow Metrics nécessitent une combinaison de maîtrise des données, de compréhension contextuelle et des outils appropriés. En abordant cette analyse avec un esprit stratégique et en tirant parti Digital.ai Grâce à Flow Acceleration, les équipes agiles peuvent exploiter tout le potentiel de Flow Metrics pour améliorer leurs processus et leurs résultats.

Meilleures pratiques pour tirer parti des mesures de flux et de l'analyse prédictive

Pour vous aider à démarrer, consultez les bonnes pratiques répertoriées ici pour garantir une mise en œuvre réussie et une utilisation efficace des métriques Flow et des analyses prédictives.

Établir des objectifs clairs

• Définissez à quoi ressemble le succès : Avant de vous lancer dans la collecte et l'analyse de données, définissez clairement les objectifs que vous souhaitez atteindre avec Flow Metrics et l'analyse prédictive. Qu'il s'agisse de réduire le temps de cycle, d'améliorer le débit ou d'améliorer la prévisibilité des livraisons, avoir des objectifs clairs vous aide à concentrer vos efforts.

Intégrer les données dans les opérations quotidiennes

• Rendre les métriques accessibles et exploitables : Intégrez des mesures de flux et des informations prédictives dans les stand-ups quotidiens, les revues de sprint et les séances de planification. Utilisez ces points de données pour guider les discussions, prioriser le travail et prendre des décisions éclairées.
• Donnez aux équipes des données en temps réel : Utilisez des outils et des tableaux de bord qui fournissent un accès en temps réel aux Flow Metrics et aux analyses prédictives pour réagir rapidement aux problèmes et opportunités émergents.

Favoriser une culture axée sur les données

• Encouragez la curiosité et l’expérimentation : Cultivez un environnement dans lequel les membres de l'équipe se sentent encouragés à poser des questions, à explorer des données, à proposer des expériences basées sur leurs idées et à apprendre des réussites et des échecs.
• Promouvoir la transparence et la compréhension partagée : Assurez-vous que tous les membres de l’équipe ont une compréhension commune de la signification de chaque indicateur et de la raison pour laquelle il est important de favoriser la confiance et la responsabilité collective à l’égard des résultats.

Utiliser l'analyse prédictive de manière stratégique

• Anticiper les défis et les opportunités : Utilisez l'analyse prédictive pour identifier les goulots d'étranglement potentiels, les déséquilibres de charge de travail et les retards de projet avant qu'ils ne surviennent afin de prendre des mesures proactives pour atténuer les risques et saisir les opportunités d'amélioration.
• Affiner les modèles de prévision en continu : À mesure que votre équipe et vos projets évoluent, vos modèles prédictifs devraient évoluer également. Examinez et ajustez régulièrement ces modèles pour refléter les nouvelles données, informations et conditions changeantes.

Donner la priorité à l’apprentissage et à l’amélioration continus

• Itérer en fonction des commentaires et des résultats : Utilisez les Flow Metrics et l’analyse prédictive comme boucle de rétroaction pour une amélioration continue. Analysez les résultats des changements et affinez de manière itérative votre approche en fonction de ce que montrent les données.
• Investissez dans la formation et le développement : Offrez aux membres de l’équipe des opportunités d’améliorer leurs compétences en matière d’analyse, d’interprétation et de prise de décision des données.

Tirez parti des conseils et des outils d’experts

• Collaborez avec des experts: Travaillez avec nos experts pour naviguer dans les complexités de la mise en œuvre et de l'exploitation des Flow Metrics et de l'analyse prédictive. Leur expérience peut accélérer votre courbe d’apprentissage et vous aider à éviter les pièges courants.
• Choisissez les bons outils : Sélectionnez des outils et des plateformes qui correspondent à vos objectifs et s'intègrent parfaitement à vos flux de travail existants. Des fonctionnalités telles que des tableaux de bord personnalisables basés sur les personnalités, des capacités d'intégration et des analyses avancées sont des fonctionnalités essentielles Digital.ai Offres d’accélération de flux.

En suivant ces bonnes pratiques, les équipes agiles peuvent exploiter efficacement les Flow Metrics et l'analyse prédictive pour apporter des améliorations significatives à leurs processus de développement. L'objectif est de créer un environnement réactif, efficace et axé sur les données qui non seulement répond, mais dépasse les attentes des clients et les objectifs commerciaux. Digital.aiLes outils et services de peuvent aider les équipes à adopter efficacement ces bonnes pratiques.

Limites et défis

Bien que l'exploitation des Flow Metrics et de l'analyse prédictive offre des avantages substantiels aux équipes agiles, il est essentiel de reconnaître les limites et les défis liés à leur mise en œuvre. Comprendre ces obstacles peut préparer les équipes à les surmonter efficacement, garantissant une intégration plus réussie de ces outils dans leurs processus.

Mauvaise interprétation des données

Les Flow Metrics et l’analyse prédictive génèrent une multitude de données, conduisant parfois à des interprétations erronées. Sans une bonne compréhension de la signification de chaque indicateur et de son contexte, les équipes pourraient tirer des conclusions erronées, conduisant à des décisions erronées.

Solutions:

• Investir dans l'éducation : Fournir une formation complète aux membres de l’équipe sur l’interprétation correcte des métriques de flux et des analyses.
• Recherchez une expertise : Utiliser des services de conseil ou demander conseil à Digital.ai des experts expérimentés en métriques agiles pour valider les interprétations et les stratégies.

Digital.ai Flow Acceleration simplifie la complexité de l’analyse des données en fournissant des tableaux de bord intuitifs et des informations claires et exploitables. Nos analyses prédictives rendent les données accessibles et compréhensibles, réduisant ainsi le risque de mauvaise interprétation.

Réticence au changement

L’introduction de nouvelles méthodologies et outils se heurte souvent à des résistances au sein des équipes, en particulier si les avantages ne sont pas immédiatement évidents ou si la charge de travail est perçue comme une augmentation.

Solutions:

• Démontrer la valeur : Communiquez clairement les avantages des Flow Metrics et de l’analyse prédictive, en utilisant des études de cas ou des projets pilotes pour illustrer leur impact positif.
• Favoriser l’inclusivité : Impliquez tous les membres de l’équipe dans le processus, en vous assurant qu’ils se sentent partie intégrante du changement et comprennent leur rôle dans l’exploitation de ces nouveaux outils d’amélioration.

Digital.ai s'attaque de front à ce défi en démontrant les avantages tangibles de l'accélération des flux à travers des cas d'utilisation courants, les meilleures pratiques de l'industrie, une communauté d'utilisateurs et des programmes pilotes. Nous impliquons activement tous les membres de l'équipe dans le processus pour nous assurer qu'ils comprennent comment cela améliore leur travail et la valeur apportée.

Gestion des facteurs externes ayant un impact sur le flux

Des facteurs externes tels que les changements du marché, les demandes des clients et les progrès technologiques peuvent avoir un impact significatif sur le flux de travail, rendant parfois les prévisions moins précises ou moins pertinentes.

Solutions:

• Créer de la flexibilité : Développez des processus et des systèmes adaptables, permettant aux équipes de réagir rapidement aux changements inattendus.
• Surveillance et ajustement continus : Examinez et ajustez régulièrement les modèles prédictifs pour refléter les réalités actuelles afin de garantir que les prévisions restent exactes.

Digital.ai Flow Acceleration est flexible et adaptative, afin que les équipes puissent réagir rapidement aux changements externes. Ses capacités d'analyse prédictive sont continuellement affinées sur la base de nouvelles données, garantissant ainsi que les prévisions restent pertinentes et précises.

Conclusion : tirer parti Digital.ai pour une réussite agile

En relevant ces défis grâce à l'intelligence prédictive, à un support complet et en mettant l'accent sur la flexibilité et l'adaptabilité, Digital.aiL'accélération des flux de permet aux équipes de surmonter les limitations courantes associées à la mise en œuvre de Flow Metrics et d'informations prédictives. En savoir plus sur Digital.ai Accélération du flux.