Azure DevOps 服務 |Azure DevOps Server |Azure DevOps Server 2022
分析是 Azure DevOps 的報告平臺，以 SQL Server Reporting Services 為基礎取代先前的平臺。 Analytics 專為報告而構建，針對快速讀取存取和基於伺服器的聚合進行了最佳化。 使用它來回答有關專案過去或當前狀態的定量問題，並從開發資料中獲得可操作的見解。
分析會將原始 Azure DevOps 數據轉換成有意義的深入解析，協助小組做出數據驅動決策、追蹤進度、識別趨勢，以及改善其開發程式。
注意
如果您要尋找 Azure Analysis Services 的相關資訊，請參閱 Azure Analysis Services。
Analytics 的主要功能
分析透過多種存取方法提供有關專案的全面見解：
- 您可以新增至儀表板的分析小工具，以立即獲得見解
- 可從選定的 Azure DevOps 頁面取得內置分析報表
- Azure Boards 待辦專案的匯總列和計數，以追蹤進度
- 您可以使用 Power BI 建立的自訂報表，以進行進階分析
- 您可以透過使用 OData 查詢來建立自訂報表，以方便程式化存取。
- 提供擴充功能支援以開發及新增自訂分析元件至儀表板
為什麼選擇 Analytics （分析） 而不是傳統報告？
與傳統報告解決方案相比，Analytics 具有多項優勢：
- 即時資料：分析會在 Azure DevOps 資料變更時自動更新
- 優化性能： 專為快速查詢和聚合而構建
- 新式介面：與 Power BI 和 OData 標準的原生整合
- 可延伸：支援自訂欄位、工作專案類型和小工具
- 雲端就緒：專為雲端和內部部署而設計
注意
Azure DevOps Services 內所有服務的生產環境中會自動啟用及支援 Analytics 服務。 Power BI 整合 及存取 分析服務的 OData 資料流 已普遍可用。 建議您使用 Analytics OData 摘要並提供意見反應。
可用的數據與版本相關。 OData API 的最新支援版本是 v2.0，而最新的預覽版本是 v4.0-preview。 如需詳細資訊，請參閱 OData API 版本控制。
注意
Azure DevOps Server 2020 和更新版本的所有新專案集合都會在生產環境中自動安裝並支援 Analytics 服務。 Power BI 整合 及存取 分析服務的 OData 資料流 已普遍可用。 建議您使用 Analytics OData 摘要並提供意見反應。 如果您從 Azure DevOps Server 2019 升級，您可以在升級期間安裝 Analytics 服務。
可用的數據與版本相關。 OData API 的最新支援版本是 v2.0，而最新的預覽版本是 v4.0-preview。 如需詳細資訊，請參閱 OData API 版本控制。
分析中可用的數據
Azure DevOps Services 和 Azure DevOps Server 2020 及更新版本的分析功能現已普遍提供。 Azure DevOps Server 2019 處於預覽狀態。 此服務提供 Azure DevOps 功能的完整數據模型。
透過 Analytics 服務取得的數據取決於您的版本和平臺。 如需細節，請參閱 Analytics 的分析和數據模型中可用的數據。
依特徵區域的資料涵蓋範圍
Analytics 涵蓋下列 Azure DevOps 功能區域：
| 功能區域 | 可用數據 | 使用案例 |
|---|---|---|
| 工作追蹤 | 工作專案、區域、反覆專案、小組、使用者 | 狀態報告、趨勢分析、燃盡圖 |
| Pipelines | 建置/發行資料、測試結果、部署計量 | 管道分析、故障分析、效能追蹤 |
| 測試管理 | 測試計劃、測試結果、測試組態 | 測試涵蓋範圍、品質指標、執行趨勢 |
| 版本控制 | 提交資料、分支資訊 | 程式碼活動、存放庫分析 |
Analytics 會自動啟用所有 Azure DevOps Services 專案，並填入所有可用的 Azure DevOps 數據。 填入之後，它會隨著資料變更的發生而不斷更新。 如需詳細資訊，請參閱分析和效能和延遲中可用的數據。
儀表板 Widget SDK
您可以建立 儀錶板， 並將 小工具新增至儀錶板。 我們提供數 個以分析為基礎的小工具。 這些小工具利用 Analytics 的強大功能，並提供從資料中獲取見解的最簡單方法。
範例：Velocity Widget 深入解析
下圖所示的 Velocity Widget 可讓您深入瞭解團隊在六次反覆運算中的歷史績效：
這個 Velocity 小工具顯示這個團隊有一貫延遲完成任務的歷史。 它也會顯示所有顯示短期衝刺之計劃與已完成工作之間的差異。 小組可以鑽研數據，以判斷根本原因。 實作新實務之後，團隊可以使用 Velocity Widget 來追蹤其有效性。
可用的分析小工具
由分析功能支援的小工具包括：
- 速率：隨時間追蹤團隊的交付
- 燃盡：監視短期衝刺和釋放進度
- 累積流程圖：視覺化工作流程和瓶頸
- 交貨時間：衡量從想法到交付的時間
- 週期時間：追蹤工作項目完成時間
情境報表和匯總資料欄
工作追蹤相關報告現在使用 Analytics 資料作為其基礎。 這些報告會出現在 產品和組合待辦專案和面板的 [分析 ] 索引標籤上。 此外，還有可用的管道和測試上下文報告。 如需詳細資訊，請參閱下列文章：
工作追蹤報告
- 累積流程 - 視覺化工作流程並識別瓶頸
- 團隊速度 - 追蹤團隊交付模式
- 查看及配置衝刺燃盡圖 - 監控衝刺進度
管線和測試報告
彙總功能
您可以將彙總資料行新增至產品和產品組合待辦清單，以提供以下資訊：
- 進度列：完成狀態的視覺化表示
- 工作專案計數：彙總子專案的計數
- 欄位摘要：數值欄位的總值
如需詳細資訊，請參閱 顯示匯總進度或總計。
分析檢視
分析檢視提供網頁入口網站功能，支援對於工作追蹤資料進行篩選，以供狀態和趨勢報告使用。 透過分析檢視，您可以使用預設或自訂檢視，透過專用資料連接器在 Power BI 中產生報表。
Analytics 視圖的優點
- 預先篩選的資料：定義一次篩選器，並在多個報告中重複使用
- 性能優化： 減少數據傳輸並加快報告加載速度
- 版本控制：追蹤並檢視定義的變更歷程
- 團隊協作：在整個組織中共享一致的數據視圖
如需詳細資訊，請參閱 什麼是分析檢視？。
OData 查詢和中繼資料存取
Analytics 透過 OData（開放資料協定）提供完全可存取性。 從網頁瀏覽器，您可以使用 OData 查詢來查詢 Analytics 中繼資料或資料，以程式設計方式存取 Azure DevOps 資料。
OData 功能
- 直接資料存取：無需中繼工具即可查詢 Analytics 資料
- 靈活的過濾： 應用複雜的過濾器和聚合
- 元資料探索：發現可用的資料結構和關係
- 整合就緒：連接第三方工具和自訂應用程式
若要瞭解如何建構查詢，請參閱 建構 Analytics 的 OData 查詢。
自訂工具和查詢
如果您想要使用我們的 OData API 準備自訂查詢和工具，請檢閱 範例報表和快速參考索引。
範例 OData 情境
常見的 OData 查詢模式包括：
- 跨專案擷取目前的工作項目狀態
- 分析特定工作專案類型的歷史趨勢
- 使用即時資料建立自訂儀表板
- 將 Azure DevOps 數據與外部商業智慧工具整合
Power BI 整合和資料連接器
Power BI 是一套商務分析工具，可與 Azure DevOps Analytics 順暢整合。 我們提供多個資料連接器，以支援將資料匯入 Power BI：
可用的連接器
- 分析檢視：預先篩選、最佳化的資料檢視
- OData 查詢：自訂案例的直接查詢存取
- OData 資料源：即時資料串流用於即時儀表板
Power BI 優勢
使用 Power BI，您可以：
- 執行進階分析：使用 Power BI 的複雜分析功能
- 創建精美的可視化： 構建引人注目的圖表和報告
- 發布企業儀表板： 在整個組織中共享見解
- 合併資料來源：將 Azure DevOps 資料與其他商務系統整合
開始使用 Power BI
若要開始搭配 Azure DevOps Analytics 使用 Power BI：
- 閱讀概觀： Power BI 整合概觀
- 探索範例： Power BI 範例報表 提供熱門報表的快速入門
- 選擇您的連接器： 選擇適合您需求的數據連接器
- 構建您的第一份報告： 從模板開始並根據您的要求進行定制
自定義欄位和工作專案類型支援
Analytics 會自動將自訂欄位和自訂工作專案類型併入資料模型。 這種自動包含功能可確保您的自訂項目無需進一步設定即可顯示在 Analytics 中。
自動客製化支援
- 自訂欄位：所有自訂欄位都會自動顯示在 Analytics 資料模型中
- 自定義工作專案類型：新的工作專案類型可用於報告
- 程序自訂：工作流程和規則的變更會反映在 Analytics 資料中
- 即時更新：自訂項目會在您進行自訂時顯示在 Analytics 中
存取自訂資料
透過 OData 查詢，您可以：
- 檢視透過流程自訂新增的屬性
- 存取列舉清單和允許的值
- 查詢自訂欄位與標準欄位之間的關係
- 建立包含組織特定資料的報表
效能和可擴縮性
Analytics 是專為高效能報告案例所設計：
效能特性
- 針對讀取操作進行最佳化：快速查詢回應時間
- 伺服器端聚合：減少資料傳輸
- 增量更新：只會重新整理已變更的資料
- 緩存策略： 改善頻繁查詢的響應時間
可擴展性功能
- 處理大型數據集： 支持擁有大量歷史數據的組織
- 並發存取：多個使用者可以同時查詢
- 資源管理：自動節流防止系統過載
安全性和權限
Analytics 會遵守 Azure DevOps 安全性許可權：
- 專案層級安全性：使用者只會看到他們有權存取的資料
- 工作專案安全性：區域路徑許可權會套用至 Analytics 數據
- 唯讀存取權：Analytics 提供資料的唯讀檢視
- Azure AD 整合：支援企業身份驗證和授權