Krystallklart ❄️

Morten Kartevoll

Bak de fleste effektive systemer ligger det et lag av automatisering, og det gjelder også våre interne løsninger i Snøkam. Ett av disse systemene er en løsning for å automatisere innhenting og visualisering av OKR-metrikker.

Men hva er egentlig OKR og hvorfor bruker vi det? OKR (Objectives and Key Results) er et rammeverk for mål- og resultatstyring som hjelper organisasjoner med å sette ambisiøse mål og måle fremdrift gjennom tydelige nøkkelresultater. Metoden skaper fokus, transparens og smidighet, men for å lykkes kreves oppdatert og pålitelig data. Nøkkelordet her er 

da vi raskt så at det tok unødvendig lang tid å oppdatere alle Key Resultene våre manuelt.

For en integrasjonsutvikler kan dette fremstå som en drøm om sømløs datainflytelse, eller et mareritt fylt med fragmenterte API-er, kompleks autentisering og unødvendig webscraping, og ikke minst elendig dokumentasjon. I denne artikkelen ser vi på hvordan automatisering av datainnhenting kan forenkle arbeidet med OKR-er. Men lønner det seg alltid å automatisere slike prosesser? 

Resultatet av vår automatisering kan du se her: 

Dette vil såklart variere utrolig mye etter hvilke system selskapet du jobber i bruker, men vi har ihvertfall over tid koblet oss mot et bredt spekter av systemer:

 - Hvor alle oppgaver gjør har er lagret

Valget av integrasjon styres i stor grad av hvilke Key Results vi måler. Når vi kan gjenbruke eksisterende dataflyt utnytter vi det! For eksempel gjennom NuGet-pakker vi allerede har utviklet, som Sanity-pakken vår. Dette gir oss betydelige tidsbesparelser og reduserer samtidig risikoen for teknisk gjeld. Over tid forventer vi også at antall systemer vi henter data fra vil stabilisere seg, med andre ord vil forhåpentligvis mengde jobb med tanke på selve integrasjonen mot nye systemer konvergere mot et stabilt tall.

En av de viktigste erfaringene våre er hvor varierende API-kvalitet kan være.

: PowerOffice, Salesforce og Jira – veldokumenterte, konsistente, og fleksible API-er som gjør integrasjon og feilhåndtering relativt rett frem.

: Medium og LinkedIn – komplekse tilgangskontroller, fragmentert dokumentasjon og hyppige endringer.

Det var faktisk API-frustrasjonen med Medium som gjorde at vi valgte å bygge vår egen bloggløsning. Da fikk vi også full kontroll på dataflyt, autentisering og struktur. Når du har utviklere som møter opp på mandag og sier «jeg bygde en bloggløsning i helga», blir det lett å kaste dårlige API-er langt, langt bort.

For enklere behov gikk vi like gjerne for 

 en pragmatisk løsning når API-ene bremser mer enn de hjelper.

Fra API-rant til litt mer konkret om OKR oppsettet vårt. Hvilke deler av vårt internsystem innebærer løsningen? I de forrige episodene har vi sett mer på veldig sentrale deler av systemet, mens dette er en mer konkret implementasjon. Under ser du hvilke deler av systemet som blir involvert, pluss det kommer en mer konkret tegning litt senere.

For hver Key Result beregnes status kontinuerlig opp mot mål definert i januar.

Hver oppdatering lagres som et historisk datapunkt, slik at vi kan visualisere progresjon gjennom året.

Persistens skjer i Sanity, via en custom NuGet-klient som gjenbrukes på tvers av prosjekter.

Under er databaseskjemaet vårt representert, hvor en kan se Objectiven som har flere Key Results som inneholder flere data points.

Forklaring/dypere beskrivelse av selve Objectiven

Forklaring/dypere beskrivelse av Key Resulten

 om eksisterende pakker ikke finnes som støtter hva vi gjør

 på toppen av Sanity, slik at hele organisasjonen får innsikt i sanntid (så ofte vi setter frekvensen på CRON jobben). Dette er også tilgjengelig på vår nettside!

Eliminering av manuelt arbeid! Systemet gjør jobben mens vi fokuserer på verdiskaping. Innhenting av data + kalkulering kan ta lengre tid enn en tror.

Gjenbrukbare integrasjoner via NuGet-pakker (kan brukes andre plasser også)

Skalerbart: flere datapunkter kan hentes uten ekstra manuelt overhead.

Som alle andre automatiseringer er det ingenting som er digger enn å slippe å gjøre manuell jobb, men heller bare se automatikken gjøre sin magi

Det er dessverre ikke alt som lar seg automatisere, eller som det ikke er verdt det, spesielt når vi ikke helt vet hvordan vi skal løse en KR. 

Høy initial investeringskostnad, spesielt i oppstartsåret.

Nye OKR-er hvert år innebærer omskriving og tilpasning av integrasjoner.

Ikke alt kan eller bør automatiseres. Nøkkelfaktorene er:

: Har vi pålitelige kilder, eller må vi gjette?

: Måler vi ukentlig, eller kun 2–3 ganger i året?

: Er metrikken klart definert (f.eks. «inntekter per måned») eller vag?

Der faktorer er uklare, er det bedre å vente. Automatisering gir bare verdi hvis datakvalitet og kontekst er på plass. Konkrete eksempler fra våre egne KR-er er:

Trivsel skal måles 3 ganger i året og vi skal følge opp (og jobbe for forbedring) 100 % av innspillene/ulempene som kommer inn

Denne kunne i teorien ganske enkelt blitt målt, men når det bare er snakk om 2-5 målinger er det ikke verdt å automatisere. Når det er sagt er nok en slik trivselsundersøkelse noe vi kommer til å fortsette med i årene fremover så det kunne potensielt gått inn som en annen automatikk. But I digress!

Minst 1000 unike brukere i et nytt Snøkam AI-produkt

Dette er også et eksempel på at vi ikke vet hvor dataen skal komme fra. Hadde vi lansert et spill for eksempel kunne vi hentet dette fra plassen vi lanserte det til, men siden det er litt uvisst, ble denne avventet. Mest sannsynlig kan det hentes fra Google Analytics om vi lanserer det direkte på nettsiden vår, og da er det bra at vi allerede har en kobling mot det API-et slik at vi eventuelt kan få raskt opp dataen om vi skulle ønske det.

For selskaper kan gevinsten i starten være relativt liten sammenlignet med manuelt arbeid (15-30 minutter i uka). Men om OKR-ene blir mer komplekse, frekvensen trenger å være hyppigere, eller det rett og slett tar for lang tid å hente + kalkulere resultatene. øker gevinsten av automatiseringen utrolig mye.

Et datagrunnlag som enkelt kan eksponeres eksternt og internt.

Mulighet til å bruke integrasjoner i andre sammenhenger.


Har du ikke automatisert OKR-ene dine ennå, er det på tide å sette i gang. Det er både lærerikt og gøy. Du får jobbe med mange forskjellige API-er, du oppdager hvor variert "best practice" faktisk er i integrasjonsverdenen, og du bygger en plattform som skalerer med selskapet.

Automatisering handler ikke bare om å spare tid, men om å bygge en datadrevet kultur der innsikt er tilgjengelig, presis og kontinuerlig oppdatert. Det er det som gjør at små beslutninger kan tas raskt, og store beslutninger kan tas på riktig grunnlag.

Bak de fleste effektive systemer ligger det et lag av automatisering, og det gjelder også våre interne løsninger i Snøkam. Ett av disse systemene er en løsning for å automatisere innhenting og visualisering av OKR-metrikker.  For en integrasjonsutvikler kan dette fremstå som en drøm om sømløs datainflytelse, eller et mareritt fylt med fragmenterte API-er, kompleks autentisering og unødvendig webscraping, og ikke minst elendig dokumentasjon. Men lønner det seg alltid å automatisere slike prosesser?

Hjertet av internsystemet, Min side, er proppet fullt med masse forskjellige funksjonaliteter som arrangementer, webshop, lønn, aksjer, goder, økonomi, forsikringsdokumenter, info om ansatte osv, osv. Det vil si, funksjonalitetene eksisterer i sine representative microservice-apper, men Min side knytter disse sammen til et felles sted. Dette er en relativt vanlig arkitektur for større systemer da det tillater appene å kjøre for seg selv også utenfor koblingen til Min side. På denne måten kan vi utnytte det beste av to verdener - samle all funksjonalitet til Snøkam-ansatte på ett sted, samtidig som vi kan eksponere de appene vi ønsker også til personer utenfor Snøkam. Fra venstremenyen i skjermbildet så kan vi se at Min side router til veldig mange ressurser - både interne, men også eksterne. Vi skal titte innom noen av de i denne bloggposten, men mange av de er såpass innholdsrike og spennende at vi skal dedikere helt egne poster til dem.


Episode 2: Min side

C# er et programmeringsspråk utviklet av Microsoft, og brukes til å bygge alt fra små applikasjoner til store og komplekse systemer. Det kombinerer kraften fra tradisjonelle språk med moderne funksjoner som gjør koden ryddig, trygg og enkel å vedlikeholde.
Hos Snøkam bruker vi C# sammen med .NET-plattformen for å lage stabile og sikre løsninger som tåler vekst og endringer over tid. Språket gir oss høy ytelse, god struktur og mange verktøy som gjør utviklingen både effektiv og pålitelig.
Vi velger C# når vi ønsker å bygge robuste løsninger for bedrifter som trenger kvalitet, sikkerhet og langsiktig verdi i sine digitale systemer.

Backend

Azure er Microsoft sin skyplattform, som lar oss bygge, lagre og drifte digitale løsninger uten behov for egne servere. Plattformen gir tilgang til et stort økosystem av tjenester – alt fra databaser, maskinlæring og sikkerhet til automatisering og analyse.
Hos Snøkam bruker vi Azure for å bygge fleksible, trygge og skalerbare løsninger som kan vokse i takt med kundens behov. Skyplattformen gjør det enkelt å kombinere ulike teknologier, automatisere oppgaver og levere stabile systemer med høy ytelse.
Fordi Azure er tett integrert med verktøy mange allerede bruker fra Microsoft, som .NET og Office 365, kan vi utvikle helhetlige løsninger som fungerer sømløst på tvers av både utvikling, drift og brukeropplevelse.

Cloud

Azure

Episode 3: OKR automatisering

Elisabeth Karud

Java

Typescript

Frontend

React

Spring Boot

Docker

Kubernetes

Marianne Melhoos

.NET

Splunk

Sikkerhet

Angular

GraphQL

Oda Scheen Kiese

Kunstig Intelligens

Bicep

Next.js

Simen Johnsrud

Python

Data Plattform

Kotlin

Her deler vi erfaringer vi har gjort oss med {{techTitle}} i prosjekter og i hverdagen vår som utviklere.

Vi du vite mer om hvordan vi bruker {{techTitle}} i Snøkam?

Våre utviklere med erfaring i {{techTitle}}

{{techTitle}} er en sentral del av flere av våre kundeprosjekter. Her ser du noen eksempler på hvordan vi har brukt teknologien i praksis.

{{technologyTitle}} - Teknologi i Snøkam

I Snøkam ønsker vi alltid å utfordre det etablerte og finne innovative løsninger, ikke bare for våre kunder, men også internt. Et av våre mest banebrytende initiativer har vært utviklingen av et automatisert lønnssystem som muliggjør daglig utbetaling av lønn i Bitcoin. Denne løsningen gir våre ansatte full fleksibilitet til å velge hvordan de ønsker å motta lønnen sin.

Lønnssystemer har i stor grad forblitt uendret i Norge, der de fleste mottar lønn på månedlig basis. Til tross for at arbeidsmiljøloven åpner for hyppigere utbetalinger, har tradisjonelle systemer og manuelle prosesser gjort dette upraktisk. I en tid der vi er vant til øyeblikkelige betalinger for tjenester og varer, stilte vi spørsmålet: Hvorfor må ansatte vente opptil 30 dager på lønnen de har rettmessig tjent?

Snøkam implementerte et fullstendig automatisert lønnssystem som gjør det mulig å utbetale lønn hver dag. Dette systemet håndterer alt fra timeføring til skatteberegning og lønnsslipper med en effektivitet som eliminerer manuelle feil. For å bryte bankenes begrensninger på overføringshastighet og tilgjengelighet, integrerte vi blokkjedeteknologi og valgte Bitcoin som utbetalingsvaluta. Denne teknologien muliggjør umiddelbare overføringer, og ansatte mottar nøyaktig verdien av dagslønnen sin i sanntid.

Vi har gjort det til en grunnleggende del av løsningen at valget ligger hos de ansatte. Hver enkelt kan velge hvor stor andel av lønnen som skal utbetales daglig i Bitcoin, fra 0 % til 100 %. Systemet er utformet for å gi maksimal kontroll, med mulighet for justeringer i sanntid via vårt interne brukergrensesnitt.

Systemet har blitt møtt med positiv respons, takket være dets brukervennlighet, automatiserte prosesser og fleksibilitet. I tillegg har vi sørget for tett samarbeid med eksterne regnskapsførere og kryptoskatt-eksperter for å sikre at alle skatteforpliktelser håndteres korrekt.

Dette initiativet markerer starten på en ny standard for lønnsutbetalinger. For oss i Snøkam handler det ikke bare om å gi våre ansatte flere valgmuligheter, men også om å vise hva som er mulig når teknologi og innovasjon brukes for å utfordre det etablerte.

Lønnsutbetaling i Norge har stått på stedet hvil i lang tid. Det kan være flere grunner til dette, men det enkleste svaret er nok at man har slått seg til ro med at dette fungerer “bra nok”.

C#

Våre utviklere med erfaring i c#

C# i våre prosjekter

Automatisert utbetaling av lønn i Bitcoin

Dette skriver vi om c#

Episode 3: OKR automatisering

Vi du vite mer om hvordan vi bruker c# i Snøkam?