A Longitudinal Panel of GitHub Engineering Velocity for Venture-Backed Startups: Dataset and Early Observations

In de hooggestoken wereld van durfkapitaal, waar investeerders wedden op de toekomst van nieuwe bedrijven, heeft de traditionele methode om het volgende grote succes te vinden lang geleund op persoonlijke netwerken. Investeerders wachten vaak tot een oprichter een introductie maakt of tot een bedrijf aankondigt dat het geld ophaalt. Er vindt echter een stille verschuiving plaats. In plaats van te wachten op een telefoontje, kijken veel investeerders nu naar digitale voetsporen die door de bedrijven zelf worden achtergelaten. Voordat een startup ooit met een bank of een potentiële investeerder spreekt, is het engineeringteam vaak al aan het werk, met het schrijven van code en het bouwen van software. Dit werk vindt plaats in publieke ruimtes op het internet, specifiek op een platform genaamd GitHub, waar ontwikkelaars hun projecten delen. Het kernidee is simpel: de snelheid en het volume van dit publieke werk kunnen dienen als een vroeg waarschuwingssysteem, dat onthult welke bedrijven snel groeien en welke moeite hebben, vaak nog voordat er officieel nieuws naar buiten komt.

Een nieuwe studie door Maryan Kindrat neemt dit concept en zet het om in een concreet, meetbaar record. De onderzoeker heeft een gedetailleerd logboek samengesteld van de engineeringactiviteit van 55 door durfkapitaal gesteunde startups in 20 verschillende sectoren, variërend van kunstmatige intelligentie tot gaming en juridische technologie. Dit logboek beslaat vijf kwartalen aan activiteit, van het tweede kwartaal van 2025 tot het tweede kwartaal van 2026. Voor elk bedrijf in de groep volgt de studie specifieke acties over rollende perioden van twee weken: de commit-velocity (de snelheid van code-updates), het aantal unieke personen die aan het project hebben bijgedragen, en of het bedrijf nieuwe digitale repositories heeft aangemaakt, wat in essentie mappen zijn waar softwareprojecten in leven. Door deze cijfers in de loop van de tijd te volgen, kan de onderzoeker duidelijke patronen herkennen die signaleren wat een bedrijf daadwerkelijk doet onder de motorkap.

De studie identificeert vier hoofdvormen van activiteit die erop wijzen dat een bedrijf versnelt. Het meest voorkomende patroon, dat in drie van de vier observaties voorkomt, wordt een framework-migratie genoemd. Dit gebeurt wanneer een team een geconcenteerde reeks wijzigingen aanbrengt in de onderliggende regels en configuraties van hun software zonder nieuwe mensen aan het team toe te voegen. Het signaleert vaak dat het bedrijf zijn product aan het herschrijven is om sneller of schaalbaarder te worden. Een tweede patroon is een hiring burst in de engineering, waarbij het aantal mensen dat bijdraagt aan de code sneller groeit dan de hoeveelheid geschreven code, wat suggereert dat het team snel uitbreidt. Een derde patroon is een infrastructuur-uitbouw, die optreedt wanneer een bedrijf begint met het aanmaken van nieuwe publieke projectmappen, wat vaak aangeeft dat ze een nieuw platform bouwen of zich voorbereiden op een grote lancering voor ondernemingen. Het laatste patroon is een deploy-frequentiepiek, waarbij de snelheid van het coderen scherp toeneemt zonder een evenredige toename in personeel, wat meestal betekent dat een klein team een sprint trekt om een specifieke mijlpaal te voltooien.

Toen de onderzoeker de gegevens van deze 55 bedrijven analyseerde, onthulde de resultaten een landschap van intense en gevarieerde activiteit. Over de 219 geregistreerde perioden maakte het typische bedrijf ongeveer 71 updates aan zijn code in een venster van twee weken, hoewel het gemiddelde hoger werd getrokken door enkele extreem actieve projecten die bijna 400 updates bereikten. Het tempo van verandering was volatiel; van het ene kwartaal naar het volgende vertraagden sommige bedrijven hun werk met bijna de helft, terwijl anderen hun output met meer dan 1.600 procent versnelden. Bijna de helft van alle observaties toonde positieve groei in codesnelheid. De studie merkte ook op dat het type activiteit varieerde per locatie. In de Verenigde Staten neigden de gegevens vaker naar hiring bursts en snelle deployment-pieken, terwijl bedrijven in Europa vaker tekenen van framework-migratie vertoonden. De studie merkt echter voorzichtig op dat deze geografische verschillen voorlopig zijn, aangezien de gegevens voor veel bedrijven niet aan een specifiek land gekoppeld konden worden.

Ondanks de duidelijkheid van deze patronen, is de studie expliciet over wat het ons nog niet kan vertellen. De gegevens beschrijven de linkerkant van de vergelijking: de engineeringactiviteit. Het koppelt deze activiteiten nog niet aan de rechterkant: de werkelijke financiële resultaten. De onderzoeker heeft deze coderingspatronen nog niet verbonden aan specifieke financieringsaankondigingen, beursnoteringen of overnames. Dit is een bewuste beperking van de huidige release. Het doel is om een schoon, publiek nulpunt van engineering-signalen te bieden dat andere onderzoekers kunnen gebruiken. Door deze gegevens te combineren met externe records van wanneer bedrijven geld ophaalden, zouden toekomstige studies kunnen bepalen of een piek in coderingsactiviteit werkelijk een succesvolle investering voorspelt. Voor nu staat het werk als een gedetailleerde kaart van de digitale bouwplaatsen waar de volgende generatie bedrijven wordt gebouwd, en biedt het een zeldzame, objectieve blik op het ritme van innovatie voordat de koppen in de kranten verschijnen.