What is Bilanc?
엔지니어링 팀의 생산성을 파악하는 것은 복잡하며, 특히 AI 코딩 지원 도구가 워크플로우에 통합된 현재는 더욱 그렇습니다. 결과물을 정확하게 측정하고, 병목 현상을 파악하며, GitHub Copilot이나 Cursor와 같은 도구의 실제 효과를 어떻게 정량화할 수 있을까요? Bilanc은 AI를 활용하여 개발 데이터를 분석하고 엔지니어링 역량 강화를 위한 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 필요한 명확성을 제공합니다. 단순한 활동 횟수를 넘어 팀이 소프트웨어를 구축하는 방식을 진정으로 이해하고 개선할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능
📊 AI 생산성 영향 정량화: GitHub Copilot 및 Cursor Business와 직접 통합됩니다. 팀 전체의 도입률을 확인하고, 개별 엔지니어의 생산성 향상 비율을 측정하며, 특정 작업에 뛰어난 AI 모델을 식별합니다. AI 도구 투자에 대한 실질적인 수익을 파악합니다.
⚙️ 엔지니어링 프로세스 심층 분석: DORA와 같은 기존 지표와 새로운 AI 기반 인사이트가 포함된 사전 구축된 풍부한 컨텍스트 보고서에 액세스합니다. Bilanc은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 병합된 각 Pull Request에 소요된 노력을 추정하여 생산성에 대한 미묘한 관점을 제공하고 업계 표준과 비교합니다.
📍 엔지니어링 리소스 할당 자동 추적: 다양한 작업 유형(예: 기능, 버그, 기술 부채)에 따라 개발자 시간이 어떻게 사용되는지 명확하고 자동화된 분석을 얻습니다. 당사의 AI는 코드베이스 및 프로젝트 관리 데이터를 기반으로 작업을 분류하여 수동 추적이나 복잡한 설정이 필요하지 않습니다.
🔗 개발자 도구 데이터 중앙 집중화: 기존 도구와 Bilanc을 원활하게 연결합니다. 현재 GitHub, GitLab, JIRA, Linear 및 Cursor를 지원하며 Datadog 통합이 개발 중입니다. 다른 것이 필요하신가요? 요청된 통합을 신속하게 구축하는 것을 우선시합니다.
📄 예약된 AI 팀 요약본 수신: 개인 또는 팀을 위해 자동화된 보고서를 구성하고 예약된 시간에 전달합니다. 이러한 요약은 1:1 회의, 팀 동기화, 리더십 업데이트 또는 주간 브리핑을 준비하는 데 적합하며 항상 데이터에 기반한 논의를 보장합니다.
</> Bilanc Metrics API 활용: 맞춤형 솔루션이 필요한 팀을 위해 FastAPI 기반 API를 통해 포괄적인 엔지니어링 지표(개발, PR, 이슈, AI 동반 데이터)를 검색하여 자체 대시보드 또는 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
활용 사례
AI 도구 투자 정당화: 팀에서 GitHub Copilot 사용을 시작했지만 리더십에서는 ROI를 확인하고 싶어합니다. Bilanc을 사용하면 Copilot Business 계정을 연결하여 팀별 도입률과 평균 생산성 향상 비율을 즉시 확인할 수 있습니다. 예를 들어, Copilot을 적극적으로 사용하는 엔지니어의 경우 평균 생산성이 15% 향상되었다는 명확한 데이터를 제시하여 구독 비용을 정당화할 수 있습니다.
개발 주기 최적화: 팀 회고 중 검토 시간과 관련된 불만이 있음을 알게 되었습니다. Bilanc의 프로세스 지표를 사용하여 팀의 DORA 지표와 PR 데이터를 분석합니다. 특정 레거시 구성 요소와 관련된 PR의 사이클 시간이 일관되게 더 길다는 것을 식별합니다. 이러한 인사이트를 통해 리팩토링 노력에 집중하거나 검토 리소스를 전략적으로 할당하여 병목 현상을 직접 해결할 수 있습니다.
리소스 계획 및 할당 개선: 팀이 새로운 기능 개발 대신 계획되지 않은 작업에 너무 많은 시간을 할애하고 있다고 의심합니다. Bilanc의 AI 기반 작업 분류는 PR과 연결된 이슈를 자동으로 분석하여 최근 노력의 40%가 버그 수정 및 사소한 조정에 사용되었다는 사실을 밝힙니다. 이 데이터는 작업량 균형, 기술 부채 우선 순위 지정 또는 스프린트 계획 조정에 대한 논의의 기반을 제공합니다.
데이터 기반 엔지니어링 의사 결정
Bilanc은 엔지니어링 관리를 직감에서 정보에 입각한 행동으로 전환합니다. AI를 활용하여 기존 개발 워크플로우를 분석함으로써 팀 생산성, 프로세스 효율성 및 새로운 도구의 실제 영향에 대한 객관적이고 자세한 이해를 얻을 수 있습니다. 팀이 실제로 어떻게 작업하는지 확인하고, 개선 기회를 식별하며, 엔지니어를 자신 있게 이끌어 더 큰 효율성을 달성하도록 합니다.





