Improving the Sprint Review and Delivery Process by Enhancing the Monitoring System

Abstract

This thesis focuses on the development and implementation of a tool aimed at automating sprint summaries for the Data Services and Reporting (DSR) department at Playtech Estonia. The primary goal of the tool is to provide real-time insights into sprint performance by analyzing story point estimation accuracy, time logged versus estimated hours, and task completion rates. By integrating with Jira, the tool automates data collection and analysis, eliminating the need for manual data extractions and enabling continuous feedback loops. The development process involved using Java, Spring Boot, and Vue.js, and testing was conducted to ensure functional correctness and usability in real-world conditions. The tool features a dynamic and user-friendly dashboard that supports better visualization of key metrics. The results demonstrated the tool's ability to track dynamic changes in sprint data and offer valuable insights contributing to improved sprint planning and retrospective analysis.

Käesolev lõputöö keskendub tööriista arendamisele ja rakendamisele, mis on suunatud sprintide kokkuvõtete automatiseerimisele Playtech Eesti andmeteenuste ja raporteerimise (DSR) osakonnas. Tööriista peamine eesmärk on pakkuda sprintide kohta reaalajas ülevaateid, analüüsides töömahu hindamise täpsust, töötatud tundide ja hinnanguliste tundide erinevusi ning ülesannete täitmise määra. Jira integreerimise kaudu automatiseerib tööriist andmete kogumise ja analüüsi, eemaldades vajaduse käsitsi andmete eksportimise ja töötlemise järele ning võimaldades pidevaid tagasiside tsükleid. Arendamise protsessis kasutati Java, Spring Booti ja Vue.js, samuti viidi läbi testimine, et tagada funktsionaalne korrektsus ja kasutatavus reaalses töökeskkonnas. Tööriist sisaldab dünaamilist ja kasutajasõbralikku vaadet, mis võimaldab sprintide võtmenäitajate paremat visualiseerimist ja jälgimist. Tulemused näitasid tööriista suutlikkust jälgida dünaamilisi muudatusi sprintide andmetes ning pakkuda väärtuslikke ülevaateid, mis aitavad parendada sprintide planeerimist ja retrospektiivset analüüsi.