Was ist Analytics?

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Analytics ist die Berichtsplattform für Azure DevOps und ersetzt die vorherige Plattform basierend auf SQL Server Reporting Services. Speziell für die Berichterstellung wurde Analytics für schnelle Lesezugriffs- und serverbasierte Aggregationen optimiert. Verwenden Sie sie, um quantitative Fragen zu der Vergangenheit oder dem aktuellen Zustand Ihrer Projekte zu beantworten und umsetzbare Einblicke aus Ihren Entwicklungsdaten zu gewinnen.

Analytics wandelt rohe Azure DevOps-Daten in aussagekräftige Erkenntnisse um, die Teams dabei unterstützen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, den Fortschritt nachzuverfolgen, Trends zu identifizieren und ihre Entwicklungsprozesse zu verbessern.

Hinweis

Informationen zu Azure Analysis Services finden Sie unter Azure Analysis Services.

Wichtige Funktionen von Analytics

Analytics bietet umfassende Einblicke in Ihre Projekte über mehrere Zugriffsmethoden:

• Analyse-Widgets , die Sie Ihren Dashboards hinzufügen können, um sofortige Einblicke zu erhalten
• In-Context Analytics-Berichte , die auf ausgewählten Azure DevOps-Seiten verfügbar sind
• Rollup-Balken und -Zählungen für Azure Boards-Backlogs zum Nachverfolgen des Fortschritts
• Benutzerdefinierte Berichte , die Sie mit Power BI für erweiterte Analysen erstellen können
• Benutzerdefinierte Berichte , die Sie mithilfe von OData-Abfragen für den programmgesteuerten Zugriff erstellen können
• Erweiterbarkeitsunterstützung zum Entwickeln und Hinzufügen Ihrer benutzerdefinierten Analyse-Widgets zu Dashboards

Warum bevorzugen Sie Analytics anstatt herkömmlicher Berichte?

Analytics bietet gegenüber älteren Berichterstellungslösungen mehrere Vorteile:

• Echtzeitdaten: Analysen werden automatisch aktualisiert, wenn sich Ihre Azure DevOps-Daten ändern
• Optimierte Leistung: Für schnelle Abfragen und Aggregationen erstellt
• Moderne Schnittstelle: Native Integration in Power BI- und OData-Standards
• Erweiterbar: Unterstützung für benutzerdefinierte Felder, Arbeitsaufgabentypen und Widgets
• Cloudbereit: Für Cloud- und lokale Bereitstellungen entwickelt

Hinweis

Der Analysedienst wird automatisch aktiviert und in der Produktion für alle Dienste in Azure DevOps Services unterstützt. Power BI-Integration und Zugriff auf den OData-Feed des Analytics-Diensts sind allgemein verfügbar. Sie werden dazu ermutigt, den OData-Datenfeed für Analytics zu verwenden und Feedback zu geben.

Verfügbare Daten sind versionsabhängig. Die neueste unterstützte Version der OData-API ist v2.0, und die neueste Vorschauversion ist v4.0-preview. Weitere Informationen finden Sie unter OData-API-Versionsverwaltung.

In Analytics verfügbare Daten

Analytics ist in der Regel für Azure DevOps Services und Azure DevOps Server 2020 und höhere Versionen verfügbar. Es befindet sich in der Vorschauversion für Azure DevOps Server 2019. Der Dienst bietet ein umfassendes Datenmodell über Azure DevOps-Funktionen.

Die über den Analysedienst verfügbaren Daten hängen von Ihrer Version und Plattform ab. Einzelheiten finden Sie unter "Daten", die im Analyse- und Datenmodell für Analytics verfügbar sind.

Datenabdeckung nach Featurebereich

Analytics deckt die folgenden Azure DevOps-Featurebereiche ab:

Funktionsbereich	Verfügbare Daten	Anwendungsfälle
Arbeitsnachverfolgung	Arbeitsaufgaben, Bereiche, Iterationen, Teams, Benutzer	Statusberichte, Trendanalysen, Burndowndiagramme
Pipelines	Build/Release-Daten, Testergebnisse, Bereitstellungsmetriken	Pipelineanalyse, Fehleranalyse, Leistungsnachverfolgung
Testverwaltung	Testpläne, Testergebnisse, Testkonfigurationen	Testabdeckung, Qualitätsmetriken, Ausführungstrends
Versionskontrolle	Commit-Daten, Branch-Informationen	Codeaktivität, Repositoryeinblicke

Analytics aktiviert automatisch alle Azure DevOps Services-Projekte und füllt sich mit allen verfügbaren Azure DevOps-Daten auf. Nach dem Auffüllen wird sie kontinuierlich aktualisiert, wenn Datenänderungen vorgenommen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Data available in Analytics and Performance and latency.

Dashboardwidgets

Sie können Dashboards erstellen und Ihnen Widgets hinzufügen. Wir stellen mehrere Widgets basierend auf Analytics bereit. Diese Widgets nutzen die Leistungsfähigkeit von Analytics und bieten die einfachste Möglichkeit, Einblicke aus Ihren Daten zu erhalten.

Beispiel: Geschwindigkeits-Widget-Einblicke

Das Geschwindigkeits-Widget, das in der folgenden Abbildung gezeigt wird, bietet Einblicke in die historische Leistung eines Teams über sechs Iterationen:

Dieses Velocity-Widget zeigt, dass dieses Team eine Geschichte von verspätetem Abschluss von Stories hat. Es zeigt auch eine Diskrepanz zwischen geplanter und abgeschlossener Arbeit in allen angezeigten Sprints. Das Team kann einen Drilldown in die Daten ausführen, um die Ursachen zu ermitteln. Nachdem Sie neue Methoden implementiert haben, kann das Team das Velocity-Widget verwenden, um ihre Effektivität nachzuverfolgen.

Verfügbare Analyse-Widgets

Analysegestützte Widgets umfassen:

• Velocity: Nachverfolgen des Teamfortschritts im Laufe der Zeit
• Burndown: Überwachung des Sprint- und Release-Fortschritts
• Kumulatives Flussdiagramm: Visualisieren des Arbeitsflusses und Engpässe
• Lead Time: Messen der Zeit von Idee bis Lieferung
• Zykluszeit: Nachverfolgen der Fertigstellungszeit der Arbeitsaufgabe

Kontextbezogene Berichte und Rollupspalten

Kontextbezogene Arbeitsverfolgungsberichte verwenden jetzt Analysedaten als Grundlage. Diese Berichte erscheinen auf der Registerkarte Analytik der Produkt- und Portfolio-Backlogs und -boards. Darüber hinaus stehen Berichte zu Pipelines und In-Context-Tests zur Verfügung. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Artikeln:

Arbeitsverfolgungsberichte

• Kumulativer Ablauf – Visualisieren des Arbeitsablaufs und Identifizieren von Engpässen
• Teamgeschwindigkeit – Nachverfolgen von Teamübermittlungsmustern
• Anzeigen/Konfigurieren des Sprint-Burndowns – Überwachen des Sprintfortschritts

Pipeline- und Testberichte

• Bericht zur Pipelinedurchlaufrate – Nachverfolgen von Erfolgsraten für Build
• Bericht "Testfehler" – Analysieren von Testausführungsmustern

Rollup-Funktionalität

Sie können Rollupspalten zu Produkt- und Portfolio-Backlogs hinzufügen, die Folgendes bereitstellen:

• Fortschrittsbalken: Visuelle Darstellung des Fortschritts
• Arbeitselementanzahl: Aggregierte Anzahl untergeordneter Elemente
• Feldsummen: Gesamtwerte für numerische Felder

Einzelheiten finden Sie unter Anzeige des Rollup-Fortschritts oder der Summen.

Analytics-Ansichten

Analyseansichten bieten eine Webportalfunktion, die das Filtern von Arbeitsverfolgungsdaten zum Erstellen von Status- und Trendberichten unterstützt. Mit Analyseansichten können Sie Standardansichten oder benutzerdefinierte Ansichten verwenden, um Berichte in Power BI über einen dedizierten Datenconnector zu generieren.

Vorteile von Analytics-Ansichten

• Vorgefilterte Daten: Definieren von Filtern einmal und Wiederverwenden mehrerer Berichte
• Leistungsoptimierung: Reduzierte Datenübertragung und schnelleres Laden von Berichten
• Versionssteuerelement: Nachverfolgen von Änderungen an Ansichtsdefinitionen im Laufe der Zeit
• Teamzusammenarbeit: Gemeinsame Nutzung konsistenter Datenansichten in Ihrer Organisation

Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Analyseansichten?.

OData-Abfragen und Metadatenzugriff

Analytics bietet vollständige Barrierefreiheit über OData (Open Data Protocol). In einem Webbrowser können Sie die Analysemetadaten oder -daten mithilfe von OData-Abfragen abfragen und den programmgesteuerten Zugriff auf Ihre Azure DevOps-Daten ermöglichen.

OData-Funktionen

• Direkter Datenzugriff: Abfrageanalysedaten ohne Zwischentools
• Flexible Filter: Anwenden komplexer Filter und Aggregationen
• Metadatensuche: Ermitteln verfügbarer Datenstrukturen und Beziehungen
• Integration bereit: Verbinden von Drittanbietertools und benutzerdefinierten Anwendungen

Informationen zum Erstellen von Abfragen finden Sie unter Erstellen von OData-Abfragen für Analytics.

Benutzerdefinierte Tools und Abfragen

Wenn Sie benutzerdefinierte Abfragen und Tools mit unserer OData-API vorbereiten möchten, überprüfen Sie Beispielberichte und Kurzübersichtsindex.

OData-Beispielszenarien

Zu den allgemeinen OData-Abfragemustern gehören:

• Status der aktuellen Arbeitsaufgaben projektübergreifend abrufen
• Analysieren von historischen Trends für bestimmte Arbeitsaufgabentypen
• Erstellen von benutzerdefinierten Dashboards mit Echtzeitdaten
• Integrieren von Azure DevOps-Daten in externe Business Intelligence-Tools

Power BI-Integration und Daten-Connectoren

Power BI ist eine Suite von Business Analytics-Tools, die nahtlos in Azure DevOps Analytics integriert werden. Wir stellen mehrere Daten-Connectoren bereit, um den Import von Daten in Power BI zu unterstützen.

Verfügbare Connectors

• Analyseansichten: Vorabfilterung, optimierte Datenansichten
• OData-Abfrage: Direkter Abfragezugriff für benutzerdefinierte Szenarien
• OData-Feed: Echtzeitdatenstreaming für Live-Dashboards

Vorteile von Power BI

Mit Power BI haben Sie folgende Möglichkeiten:

• Durchführen erweiterter Analysen: Verwenden der anspruchsvollen Analysefunktionen von Power BI
• Erstellen ansprechender Visualisierungen: Erstellen überzeugender Diagramme und Berichte
• Veröffentlichen von Unternehmensdashboards: Teilen von Erkenntnissen in Ihrer Organisation
• Kombinieren von Datenquellen: Integrieren von Azure DevOps-Daten in andere Geschäftssysteme

Erste Schritte mit Power BI

So beginnen Sie mit der Verwendung von Power BI mit Azure DevOps Analytics:

1. Übersicht: Übersicht über die Power BI-Integration
2. Erkunden von Beispielen: Power BI-Beispielberichte bieten Schnellstarts für beliebte Berichte
3. Wählen Sie Ihren Connector aus: Wählen Sie den entsprechenden Datenkonnektor für Ihre Anforderungen aus.
4. Erstellen Sie Ihren ersten Bericht: Beginnen Sie mit Vorlagen, und passen Sie sie an Ihre Anforderungen an

Unterstützung von benutzerdefinierten Feldern und Arbeitsaufgabentypen

Analytics integriert automatisch benutzerdefinierte Felder und benutzerdefinierte Arbeitsaufgabentypen in das Datenmodell. Diese automatische Integration stellt sicher, dass Ihre Anpassungen in Analytics ohne weitere Konfiguration angezeigt werden.

Unterstützung für automatische Anpassungen

• Benutzerdefinierte Felder: Alle benutzerdefinierten Felder werden automatisch im Analysedatenmodell angezeigt.
• Benutzerdefinierte Arbeitsaufgabentypen: Neue Arbeitsaufgabentypen werden zur Berichterstellung verfügbar
• Prozessanpassungen: Änderungen an Workflows und Regeln spiegeln sich in den Analysedaten wider
• Echtzeitaktualisierungen: Anpassungen werden in Analytics angezeigt, während Sie sie vornehmen

Zugreifen auf benutzerdefinierte Daten

Über OData-Abfragen können Sie:

• Anzeigen von Eigenschaften, die durch Prozessanpassung hinzugefügt wurden
• Zugriff auf Aufzählungslisten und zulässige Werte
• Abfragebeziehungen zwischen benutzerdefinierten und Standardfeldern
• Erstellen von Berichten, die Ihre organisationsspezifischen Daten enthalten

Leistung und Skalierbarkeit

Analytics ist für hochleistungsreiche Berichterstellungsszenarien konzipiert:

Leistungsmerkmale

• Optimiert für Lesevorgänge: Schnelle Abfrageantwortzeiten
• Serverseitige Aggregationen: Reduzierte Datenübertragung
• Inkrementelle Aktualisierungen: Nur geänderte Daten werden aktualisiert.
• Zwischenspeicherungsstrategien: Verbesserte Reaktionszeiten für häufige Abfragen

Skalierbarkeitsfunktionen

• Behandelt große Datasets: Unterstützt Organisationen mit umfangreichen historischen Daten
• Gleichzeitiger Zugriff: Mehrere Benutzer können gleichzeitig abfragen
• Ressourcenverwaltung: Automatische Drosselung verhindert Systemüberladungen

Sicherheit und Berechtigungen

Analytics respektiert Azure DevOps-Sicherheitsberechtigungen:

• Sicherheit auf Projektebene: Benutzer sehen nur Daten, auf die sie über die Berechtigung zum Zugriff verfügen
• Sicherheit von Arbeitselementen: Berechtigungen für den Bereichspfad gelten für die Analysedaten
• Schreibgeschützter Zugriff: Analytics bietet schreibgeschützte Ansichten Ihrer Daten.
• Azure AD-Integration: Unterstützt die Unternehmensauthentifizierung und Autorisierung

Nächste Schritte

In Analytics verfügbare Daten

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