Representação de dados históricos no Analytics

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Especifique conjuntos de entidades específicos para relatar dados históricos ou criar relatórios de tendência. Entender como o Analytics registra dados históricos é importante para garantir que você possa acompanhar e relatar os dados de interesse.

Conjuntos de entidades que dão suporte a relatórios históricos

A tabela a seguir descreve os conjuntos de entidades que você pode usar para criar relatórios históricos ou de tendência.

EntitySet	Descrição	Relatório de exemplo
WorkItemBoardSnapshot	(Composição) O estado de cada item de trabalho em cada data do calendário, incluindo o local do quadro Kanban.	Relatório de exemplo do CFD (Diagrama de Fluxo Cumulativo)
WorkItemRevisions	Todas as revisões de item de trabalho histórico, incluindo a revisão atual. Não inclui itens de trabalho excluídos.	Retornar o histórico de um item de trabalho específico
WorkItemSnapshot	(Composição) O estado de cada item de trabalho em cada data de calendário.	Relatório de exemplo de tendências de bugs
ParallelPipelineJobsSnapshot	(Composição) Dá suporte à compreensão do consumo de pipeline paralelo.
TaskAgentPoolSizeSnapshots	(Composição) Dá suporte à compreensão do tamanho do pool, dos trabalhos de pipeline e da simultaneidade.	Representação gráfica histórica para pools de agentes
TaskAgentRequestSnapshots	(Composição) Dá suporte a relatórios sobre solicitações do agente de tarefa.
TestPointHistorySnapshot	(Composição) Resultados de execução individuais para um teste específico associado a um TestRun.	Relatório de exemplo de tendência de execução de teste manual
TestResultsDaily	Uma agregação instantâneo diária de execuções testResult, agrupadas por Teste.	Relatório de exemplo de tendência de resumo de teste

Um instantâneo fornece um registro dos valores definidos para o tipo de entidade todos os dias. O registro é gravado no Analytics uma vez por dia ao mesmo tempo todos os dias. Você usa instantâneos quando deseja gerar um relatório de tendência. Por padrão, todas as tabelas de instantâneo são modeladas como tabelas de fatos instantâneo diárias. Se você consultar um intervalo de tempo, ele obterá um valor para cada dia. Longos intervalos de tempo resultam em um grande número de registros. Se você não precisar de uma precisão tão alta, poderá usar instantâneos semanais ou até mesmo mensais.

Tabelas de fatos instantâneo periódicas

A análise modela dados históricos como uma tabela de fatos instantâneo periódica. A tabela de fatos contém uma linha criada à meia-noite para cada item de trabalho ou tipo de entidade no final de cada período. Por exemplo, o histórico em um período diário é modelado como uma linha à meia-noite para cada dia, enquanto um período semanal seria uma linha à meia-noite do último dia da semana. Se a semana não tiver sido concluída, o valor instantâneo da semana será baseado no valor atual.

A granularidade dessa tabela é o ponto, não o item de trabalho individual. Isso significa que um único Item de Trabalho será exibido várias vezes, uma vez para cada período histórico. Selecionar os últimos 30 dias do histórico resultará em um único item de trabalho aparecendo 30 vezes no modelo de dados. Se o item de trabalho não tiver sido alterado nos últimos 30 dias, a revisão mais recente do item de trabalho será replicada em cada dia.

Ao trabalhar com o Conector de Dados do Power BI e os dados históricos, recomendamos usar o Date campo . Se o conjunto de dados contiver dados históricos, mas apenas os valores atuais forem necessários, isso poderá ser configurado filtrando Is Current.

Por exemplo, se você quiser mostrar uma tabela de itens de trabalho e valores para os campos associados, use Is Current como um filtro definido como True. Se você quisesse mostrar uma tendência de itens de trabalho com base no estado, incluiria a coluna Data no Eixo da visualização.

Dica

Sempre use a opção Data ao usar a coluna Data. O campo Data não se destina a dar suporte a hierarquias padrão no Power BI.

Revisões de item de trabalho

Cada vez que você atualiza um item de trabalho, o sistema cria uma nova revisão e registra essa ação no campo , o System.RevisedDate que o torna útil para especificar um filtro de histórico. A data revisada é representada pelas RevisedDate propriedades (DateTime) e RevisedDateSK (Int32). Para obter o melhor desempenho, use a última chave alternativa de data. Ele representa a data em que uma revisão foi criada ou tem nulo para revisões ativas ou incompletas.

Se você quiser todas as datas desde a {startDate} inclusão, adicione o filtro a seguir à consulta.

RevisedDateSK eq null or RevisedDateSK gt {startDateSK}

Você usa o WorkItemRevisions conjunto de entidades para carregar todas as revisões de um determinado item de trabalho. A consulta retorna todas as revisões de item de trabalho histórico, incluindo a revisão atual, para os itens de trabalho que você filtra. Ele não inclui itens de trabalho excluídos.

Dica

Para criar um relatório de tendência de acompanhamento de trabalho, crie ou modifique uma exibição de Análise padrão e especifique o período de interesse na guia Histórico . Para saber mais, confira Criar uma exibição de Análise.

As exibições de Análisee os widgets Burndown e Burnup permitem configurar filtros que definem o escopo do conjunto de dados de acordo com suas necessidades. Você aplica filtros para definir o escopo dos dados para equipes específicas, tipos de item de trabalho ou listas de pendências. Os filtros também podem se aplicar a propriedades ou campos específicos e seus valores correspondentes. Por exemplo, você pode aplicar filtros em itens de trabalho para retornar apenas bugs definidos para a equipe de Voz da Fabrikam e que são marcados com o Cliente.

Como os filtros são aplicados aos dados históricos

Os filtros são aplicados a cada revisão de um item de trabalho. Por exemplo, digamos que temos um item de trabalho que tem as seguintes revisões:

Rev #	Data da Revisão	ID	Título	Estado	Caminho de Área	Marcas
1	Jan-01	1001	Um bug	Novo
2	02 de janeiro	1001	Um bug	Novo	/Almirantes
3	10 de janeiro	1001	Um bug	Ativo	/Almirantes
4	12 de janeiro	1001	Um bug	Ativo	/Almirantes	Cliente
5	20 de janeiro	1001	Um bug	Resolvido	/Almirantes	Cliente
6 (Atual)	28 de janeiro	1001	Um bug	Fechadas	/Almirantes	Cliente

A revisão mais recente (nº 6) é a Revisão atual do item de trabalho. Nas exibições do Analytics, se você selecionasse "Somente atual" na guia Histórico, obteria uma linha de dados para esse item de trabalho, a linha atual.

Ao relatar o histórico, poderíamos potencialmente estar puxando as revisões de 1 a 6 para relatórios.

Digamos que, ao criar uma exibição de Análise ou configurar o widget burndown, defina estes dois filtros:

• Caminho da Área = /Admirals
• As marcas contêm o Cliente

Aplicar esses filtros ao conjunto de revisões de item de trabalho gera as seguintes correspondências:

Jogo?	Rev #	Data da Revisão	ID	Título	Estado	Caminho de Área	Marcas
	1	Jan-01	1001	Um bug	Novo
	2	Jan-02	1001	Um bug	Novo	/Almirantes
	3	10 de janeiro	1001	Um bug	Ativo	/Almirantes
	4	12 de janeiro	1001	Um bug	Ativo	/Almirantes	Cliente
	5	20 de janeiro	1001	Um bug	Resolvido	/Almirantes	Cliente
	6 (Atual)	28 de janeiro	1001	Um bug	Fechadas	/Almirantes	Cliente

As revisões 1, 2 e 3 não correspondem, pois essas revisões não correspondem aos filtros. O item de trabalho acima não aparecerá no conjunto de dados ou no gráfico de tendências até a revisão 4 ou 12 de janeiro.

Digamos que você queira relatar sua tendência de bugs ativos, você criaria um filtro de Estado = Ativo. Esses filtros corresponderiam às seguintes revisões:

Jogo?	Rev #	Data da Alteração	ID	Título	Estado	Caminho de Área	Marcas
	1	Jan-01	1001	Um bug	Novo
	2	Jan-02	1001	Um bug	Novo	/Almirantes
	3	10 de janeiro	1001	Um bug	Ativo	/Almirantes
	4	12 de janeiro	1001	Um bug	Ativo	/Almirantes	Cliente
	5	20 de janeiro	1001	Um bug	Resolvido	/Almirantes	Cliente
	6 (Atual)	28 de janeiro	1001	Um bug	Fechadas	/Almirantes	Cliente

Os filtros corresponderiam apenas às revisões 3 e 4 do item de trabalho e incluiriam apenas as revisões jan-10 e jan-12 em seu gráfico de tendências.

O que isso significa para Burndown ou Burnup?

Quando você configura um widget Burndown ou Burnup que filtra uma determinada Marca (por exemplo, "Cliente"), os itens de trabalho não aparecerão em seu burndown até a data em que a Marca é definida para o item de trabalho. Se, a qualquer momento, a Marca for removida do item de trabalho, o item de trabalho será do burndown após a data em que a Marca foi removida.

Alguns assumiram que, se a versão atual de um item de trabalho tiver a Marca, ela será incluída no burndown retroativamente desde o início. Por exemplo, se a versão atual do item de trabalho tiver a marca "Cliente", supõe-se que o item de trabalho seria incluído no burndown a partir do ponto em que o item de trabalho foi criado.

Não é assim que a filtragem histórica funciona. Se os filtros fossem aplicados apenas com base na versão atual de um item de trabalho, os gráficos de tendências não funcionariam. Não é possível remover um item do burndown removendo uma Marca ou definindo o Caminho da Área como o caminho de área de outra equipe.

Observação

Estamos considerando adicionar um operando "foi sempre" aos critérios de filtro em exibições e widgets do Analytics, como Burndown/Burnup. Esse recurso permitiria que você criasse um filtro como: "State Was Ever Active". Isso significaria que uma revisão de item de trabalho corresponderia aos critérios de filtro se qualquer revisão do item de trabalho tivesse Estado = Ativo. Se você acredita que esse recurso é importante, pode votar nele em nosso site de Developer Community.

Dados históricos e pausar ou desabilitar o Analytics

Pausar o Analytics preserva seus dados, mas impede que os trabalhos de preparo atualizem seus dados. Você pode retomar o serviço mais tarde e seus dados serão atualizados.

Se um administrador desabilitar o Analytics, todos os trabalhos de preparo do Analytics serão desabilitados e os dados do Analytics armazenados nas tabelas de Análise serão excluídos. Todos os dados do Analytics que capturam tendências históricas são perdidos. Ele não exclui nenhum outro dado armazenado em sua coleção. Essa ação não pode ser desfeita. Depois que dados históricos e dados de tendência são excluídos, você não pode restaurá-los. Habilitar novamente o Analytics não restaurará os dados históricos.

Com o Analytics desabilitado ou removido, as seguintes ações ocorrem:

• Nenhum trabalho de preparo é executado e as tabelas de Análise não terão informações atualizadas.
• Os dados da tabela são excluídos e, se o Analytics for habilitado novamente, todos os dados serão preenchidos novamente do zero.

Para saber mais, confira Instalar ou habilitar o serviço de Análise.

Resumo

Para reformular, ao relatar dados históricos, todos os filtros são aplicados à versão do item de trabalho como do ponto histórico no tempo. Os itens de trabalho aparecerão em sua tendência quando atenderem aos critérios de filtro. Eles desaparecerão da sua tendência quando não atenderem mais aos critérios de filtro.

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