Analytics とは

Azure DevOps サービス |Azure DevOps Server |Azure DevOps Server 2022

Analytics は、Azure DevOps用のレポート プラットフォームであり、SQL Server Reporting Servicesに基づいて以前のプラットフォームを置き換えます。 レポート専用に構築された Analytics は、高速な読み取りアクセスとサーバーベースの集計に最適化されています。 これを使用して、プロジェクトの過去または現在の状態に関する定量的な質問に回答し、開発データから実用的な分析情報を得ることができます。

分析では、生のAzure DevOps データを意味のある分析情報に変換します。これは、チームがデータ主導の意思決定を行い、進行状況を追跡し、傾向を特定し、開発プロセスを改善するのに役立ちます。

Analytics の主な機能

Analytics は、複数のアクセス方法を使用して、プロジェクトに関する包括的な分析情報を提供します。

従来のレポートよりも Analytics を選択する理由

分析には、従来のレポート ソリューションよりもいくつかの利点があります。

• リアルタイム データ: Azure DevOps データの変更に合わせて Analytics が自動的に更新されます
• 最適化されたパフォーマンス: 高速なクエリと集計用に構築
• Modern インターフェイス: Power BIおよび OData 標準とのネイティブ統合
• 拡張可能: カスタム フィールド、作業項目の種類、ウィジェットのサポート
• クラウド対応: クラウドとオンプレミスの両方のデプロイ向けに設計

Analytics で使用できるデータ

分析は、Azure DevOps Services および Azure DevOps Server 2020 以降のバージョンで一般提供されています。 Azure DevOps Server 2019 のプレビュー段階です。 このサービスは、Azure DevOps機能よりも包括的なデータ モデルを提供します。

Analytics サービス経由で利用できるデータは、バージョンとプラットフォームによって異なります。 詳細については、Analytics で使用できる Data および Analytics 用の Data モデルを参照してください。

機能領域別のデータ網羅

分析では、次のAzure DevOps機能領域について説明します。

ダッシュボードウィジェット

ダッシュボードを作成し、その上にウィジェットを追加することができます。 Analytics に基づいて、いくつかのwidget を提供しています。 これらのウィジェットは、Analytics の機能を活用し、データから分析情報を取得する最も簡単な方法を提供します。

例: Velocity ウィジェットの分析情報

次の図に示す Velocity ウィジェットは、6 回のイテレーションにわたるチームの過去のパフォーマンスに関する分析情報を提供します。

このベロシティウィジェットは、このチームがストーリーを遅れてクローズする履歴を持っていることを明らかにします。 また、表示されるすべてのスプリントで計画された作業と完了した作業の間に不一致が表示されます。 チームはデータを詳しく分析して根本原因を特定できます。 新しいプラクティスを実装した後、チームは Velocity ウィジェットを使用して有効性を追跡できます。

使用可能な分析ウィジェット

分析を利用したウィジェットには、次のものが含まれます。

• ベロシティ: チームのデリバリーを時間の経過と同時に追跡する
• バーンダウン: スプリントとリリースの進行状況を監視する
• 累積フロー図: ワークフローとボトルネックを視覚化する
• リード タイム: アイデアからデリバリーまでの時間を測定する
• サイクル時間: 作業項目の完了時間を追跡する

Analytics ビュー

分析ビューには、状態レポートと傾向レポートの作業追跡データのフィルター処理をサポートする Web ポータル機能が用意されています。 Analytics ビューでは、既定のビューまたはカスタム ビューを使用して、専用データ コネクタを使用してPower BIでレポートを生成できます。

Analytics ビューの利点

• 事前フィルター処理されたデータ: フィルターを 1 回定義し、複数のレポートで再利用する
• パフォーマンスの最適化: データ転送の削減とレポートの読み込みの高速化
• バージョン コントロール: 時間の経過に伴うビュー定義の変更の追跡
• チームコラボレーション: 組織全体で一貫したデータ ビューを共有する

詳細については、「 Analytics ビューとは」を参照してください。

OData クエリとメタデータ アクセス

Analytics は、OData (Open Data Protocol) を介して完全なアクセシビリティを提供します。 Web ブラウザーから、OData クエリを使用して Analytics メタデータまたはデータに対してクエリを実行し、Azure DevOps データへのプログラムによるアクセスを可能にすることができます。

OData 機能

• 直接データ アクセス: 中間ツールを使用せずに Analytics データを照会する
• 柔軟なフィルター処理: 複雑なフィルターと集計を適用する
• メタデータ探索: 使用可能なデータ構造とリレーションシップを検出する
• 統合準備完了: サード パーティ製ツールとカスタム アプリケーションを接続する

クエリを作成する方法については、「 Analytics の OData クエリを作成する」を参照してください。

カスタム ツールとクエリ

OData API を使用してカスタム クエリとツールを準備する場合は、 サンプル レポートとクイック リファレンス インデックスを確認してください。

OData シナリオの例

一般的な OData クエリ パターンは次のとおりです。

• プロジェクト間で現在の作業項目の状態を取得する
• 特定の作業項目の種類の履歴傾向の分析
• リアルタイム データを使用したカスタム ダッシュボードの構築
• Azure DevOps データと外部ビジネス インテリジェンス ツールの統合

Power BI統合とデータ コネクタ

Power BI は、Azure DevOps Analytics とシームレスに統合される一連のビジネス分析ツールです。 Power BIへのデータのインポートをサポートする複数のデータ コネクタが用意されています。

使用可能なコネクタ

• 分析ビュー: 事前フィルター処理された最適化されたデータ ビュー
• OData クエリ: カスタム シナリオに対する直接クエリ アクセス
• OData フィード: ライブ ダッシュボードのリアルタイム データ ストリーミング

Power BIの利点

Power BIを使用すると、次のことができます。

• 高度な分析を行う: Power BIの高度な分析機能を使用する
• 美しい視覚化を作成する: 説得力のあるグラフとレポートを作成する
• エンタープライズ ダッシュボードを発行する: 組織全体で分析情報を共有する
• データ ソースの結合: Azure DevOps データを他のビジネス システムと統合する

Power BIの概要

Azure DevOps Analytics でPower BIの使用を開始するには:

1. 概要を読む: Power BI 統合の概要
2. Explore サンプル: Power BI サンプル レポート は 人気のあるレポートのクイック スタートを提供します
3. コネクタを選択する: ニーズに合わせて適切なデータ コネクタを選択します
4. 最初のレポートを作成する: テンプレートから始めて要件に合わせてカスタマイズする

ユーザー設定フィールドと作業項目の種類のサポート

Analytics では、カスタム フィールドとカスタム作業項目の種類がデータ モデルに自動的に組み込まれます。 この自動インクルージョンにより、より多くの構成なしでカスタマイズが Analytics に表示されるようになります。

自動カスタマイズのサポート

• ユーザー設定フィールド: すべてのユーザー設定フィールドが Analytics データ モデルに自動的に表示される
• カスタム作業項目の種類: 新しい作業項目の種類がレポートで使用できるようになります
• プロセスのカスタマイズ: ワークフローとルールの変更が Analytics データに反映される
• リアルタイムアップデート: カスタマイズを行うと、その結果が即座にAnalyticsに表示されます。

カスタム データへのアクセス

OData クエリを使用すると、次のことができます。

• プロセスのカスタマイズによって追加されたプロパティを表示する
• 列挙リストと許可される値にアクセスする
• カスタム フィールドと標準フィールドの間のリレーションシップのクエリ
• 組織固有のデータを含むレポートを作成する

パフォーマンスと待ち時間

Analytics を使用する場合は、Azure DevOpsに格納されているデータの精選されたコピーに対してクエリを実行します。 データ コピーは、読み取りと集計のパフォーマンスを最適化するのに役立ち、レポートシナリオがAzure DevOpsに与える影響を大幅に軽減します。

データの遅延時間

データがコピーされるため、Analytics は リアルタイム ストアではありません。 データをコピーすると、1 つの変更に関連付けられているデータが Analytics に表示されるまでに最大 30 秒の遅延が発生します。

検索性能

推奨されるクエリ パターンを使用して、Analytics は 3 ~ 5 秒以内に任意の集計クエリまたは非集計クエリに応答します。 クエリ応答は、結果が 10,000 件を超えるとページングされます。

Analytics で使用できるエンティティ セットの一部は、集計用に設計されています。 サービスは、推奨されるクエリ パターンで概説されているように、集計されていないクエリの場合、これらのエンティティからの結果を 1 ページに制限 します。

セキュリティとアクセス許可

Analytics では、Azure DevOpsセキュリティアクセス許可が尊重されます。

• Project レベルのセキュリティ: アクセス許可を持つデータのみが表示されます
• 作業項目のセキュリティ: エリア パスのアクセス許可が Analytics データに適用される
• 読み取り専用アクセス: Analytics はデータの読み取り専用ビューを提供します
• Azure AD 統合: エンタープライズ認証と承認をサポート

次のステップ

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