Çevik yazılım geliştirme süreçlerinde görev verilerinin kümeleme analizi ile incelenmesi: Bir yazılım firması uygulaması
A clustering analysis of task data in agile software development processes: An application in a software company
- Tez No: 1013131
- Danışmanlar: PROF. DR. KAZIM BARIŞ ATICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Kantitatif karar verme teknikleri, Quantitative decision making techniques
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yazılım geliştirme süreçleri, artan sistem karmaşıklığı ve sürekli teslimat baskısı altında giderek daha dinamik bir yapı kazanmıştır. Çevik proje yönetimi, bu süreçlerin sprint bazlı planlama, önceliklendirme ve sürekli iyileştirme ilkeleri doğrultusunda yönetilmesini öngörmekte; görev düzeyinde üretilen operasyonel veriler ise iş akışlarının nicel olarak değerlendirilmesine olanak tanımaktadır. Bu çalışmada, yazılım geliştirme süreçlerinde yürütülen görevlerin nicel veriler üzerinden analiz edilerek farklı iş örüntülerinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, faaliyette olan küçük-orta ölçekli bir yazılım firmasının Jira platformu üzerinde 19 aylık geliştirme periyoduna ait görev kayıtları kullanılmıştır. 914 benzersiz Jira görevinin bileşen ve etiket kombinasyonlarına göre ayrıştırılmasıyla elde edilen 1.583 gözlem, üç sayısal ve altı kategorik olmak üzere dokuz değişken üzerinden K-Prototypes kümeleme algoritmasıyla analiz edilmiştir. Değişkenler arasında iş türü, öncelik düzeyi, tahminlenen iş yükü, fiilî harcanan süre ve organizasyonel bağlamı yansıtan farklı unsurlar yer almaktadır. Analiz sonucunda yazılım geliştirme faaliyetlerinin homojen bir yapı sergilemediği, hata giderme ve iyileştirme, operasyonel dağıtım, yüksek eforlu stratejik geliştirme, planlı orta ölçekli geliştirme ve acil müdahale nitelikli işler etrafında beş ayrı küme altında toplandığı belirlenmiştir. Yüksek karmaşıklıktaki görevlerde tamamlanma sürelerinin yüksek değişkenlik sergilemesi tahminleme pratiklerinde iş türü bazlı farklılaşmaya, görevlerin belirli personel ve yazılım bileşenleri etrafında yoğunlaşması ise bilgi yoğunlaşması ve organizasyonel sürdürülebilirlik açısından değerlendirilmesi gereken risk alanlarına işaret etmektedir. Elde edilen küme profilleri; personel atama kararlarının, müşteri portföyü yönetiminin ve sprint kapasite planlamasının veri temelli biçimde değerlendirilmesine olanak tanımaktadır. Bu çalışmada önerilen analitik yaklaşım, yazılım geliştirme organizasyonlarının görev düzeyinde biriken operasyonel verilerini süreç olgunluğunun izlenmesi, iş yükü dengesinin gözetilmesi ve yönetsel karar mekanizmalarının güçlendirilmesi amacıyla değerlendirmelerine olanak tanımaktadır.
Özet (Çeviri)
Software development processes have become increasingly dynamic under growing system complexity and continuous delivery pressure. Agile project management prescribes that these processes be managed in line with principles of sprint-based planning, prioritization, and continuous improvement; the operational data generated at the task level enables workflows to be evaluated quantitatively. This study aims to identify distinct work patterns in software development processes through the quantitative analysis of task-level data. For this purpose, task records obtained from the Jira platform of a small-to-medium-sized software company were analyzed, covering a 19-month development period. A total of 1,583 observations, derived from 914 unique Jira issues disaggregated based on component and label combinations, were analyzed using the K-Prototypes clustering algorithm across nine variables (three numerical and six categorical). The variables include task type, priority level, estimated effort, actual time spent, and other elements reflecting the organizational context. The analysis reveals that software development activities do not exhibit a homogeneous structure; instead, they are grouped into five distinct clusters characterized by bug-fixing and improvement tasks, operational and deployment tasks, high-effort strategic development, planned mid-scale development, and urgent intervention tasks. The high variability of completion times in complex tasks points to task-type-specific differences in estimation practices, while the concentration of tasks around specific personnel and software components indicates risk areas that warrant consideration in terms of knowledge, concentration and organizational sustainability. The resulting cluster profiles enable personnel assignment decisions, customer portfolio management, and sprint capacity planning to be evaluated on a data-driven basis. The analytical approach proposed in this study allows software development organizations to assess the operational data accumulated at the task level for monitoring process maturity, maintaining workload balance, and strengthening managerial decision-making mechanisms.
Benzer Tezler
- Evaluation of productivity and observability in agile software development processes: An analytical dashboard design and implementation
Çevik yazılım geliştirme süreçlerinde üretkenlik ve gözlemlenebilirliğin değerlendirilmesi: Analitik bir pano tasarımı ve uygulaması
VERDA KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Tailoring scrum methodology for global software development teams
Küresel yazılım geliştirme takımları için scrum yönteminin uyarlanması
İBRAHİM SEÇKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN
- Development of an agile story point estimation model for scrum: A fusion of natural language processing and machine learning techniques
Scrum için çevik bir hikaye puanı tahmin modelinin geliştirilmesi: Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi tekniklerinin birleşimi
BURCU YALÇINER
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE
- 1930-1945 yılları arasında Türk yönetim düşüncesi: Sümerbank örneği üzerinden tarihsel bir çözümleme
The Turkish management thinking in the period 1930-1945: A historical analysis on the case of Sümerbank
JANSET ÖZEN AYTEMUR
- Makine öğrenmesi farkında büyük veri odaklı üst veri havuzunun gerçekleştirilmesi
Implementation of machine learning aware big data oriented metadata repository
SERDİN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR