In großen Softwareentwicklungsprojekten entstehen oft versteckte Ineffizienzen: Features verzögern sich, Code wird redundant und die Wartungskosten explodieren. Solche Probleme entstehen, wenn Teamorganisation und Softwarearchitektur im Ungleichgewicht sind – ein Effekt, der sich auch durch Conways Law erklären lässt. Sind Teams isoliert, wird auch der Code zum „Silo“. Die Folgen: brüchige Schnittstellen, inkonsistente Implementierungen und stockende Abstimmungsprozesse. Im Rahmen meiner Werkstudententätigkeit arbeite ich an der Umsetzung einer datengetriebenen Lösung, die ermöglicht, solche Strukturen systematisch aufzudecken. Nach einer kurzen Einführung in die Problemstellung zeigt der Vortrag, wie durch die Kombination von Daten aus Jira und Git endlich sichtbar wird, was zuvor verborgen war: fachliche Abhängigkeiten im Code und deren Abbildung auf Teamstrukturen. Dazu sammelt das Open-Source-Tool jQAssistant große Mengen von Projekt-, Code- und Planungsinformationen ein und stellt sie zur Analyse bereit. Es entsteht eine ganzheitliche, visuelle Darstellung der Software- und Organisationsstruktur – so können Verbesserungen an Teamstrukturen und Softwarearchitektur fundiert vorgenommen werden.