Effektiviserade processerna för dataanalys och mjukvaruutveckling och sparade 4 000 timmar genom att införa CI/CD‑arbetssätt med GitHub, GitLab, Bash och Python.
Arbetet utfört: 2015 – 2022
4,000 sparade timmar inom analys och utveckling
Situation. Både dataanalysarbetet och mjukvaruutvecklingen hölls tillbaka av samma sak: manuella processer. Arbetet rörde sig från utveckling till leverans på ett långsamt och inkonsekvent sätt, och analyssidan hade sin egen hög av repetitiva steg som någon gjorde för hand varje gång.
Uppgift. Målet var att effektivisera båda genom att föra in modern automatisering och CI/CD‑praxis i arbetsflöden som inte hade haft det.
Handling. CI/CD‑praxis infördes, byggd på GitHub och GitLab, med Bash och Python som skötte automatiseringen under ytan. De repetitiva stegen i både dataanalysens och utvecklingens arbetsflöden automatiserades, och sättet som arbetet rörde sig från utveckling till leverans på standardiserades, så att det blev likadant varje gång i stället för att uppfinnas på nytt för varje projekt. En stor del av det var att föra in analyssidan i samma disciplinerade pipeline som utvecklingsarbetet — den hade behandlats som en separat, mer manuell värld.
Resultat. De effektiviserade processerna sparade ungefär 4 000 timmar och snabbade upp både dataanalysen och mjukvaruutvecklingen, och lika användbart var att det som levererades blev mer konsekvent — färre överraskningar från arbete som hade gjorts på ett lite annorlunda sätt varje gång.
Läs vidare: Utvecklade ett rapportsystem för dataanalys som ökade de kvartalsvisa mjukvaruintäkterna med 400 % genom Python‑baserade PDF‑rapporter. Eller ta en titt på hela portföljen.
En del av en längre historik — och den finns i sin helhet här.
Varje post är skriven på samma sätt: situationen, uppgiften, vad vi gjorde och vad som förändrades.