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什么是 Analytics？

Azure DevOps 服务 |Azure DevOps Server |Azure DevOps Server 2022

Analytics 是用于Azure DevOps的报告平台，取代了基于SQL Server Reporting Services的上一个平台。 Analytics 专为报告而设计，优化以增强读取速度和基于服务器的聚合能力。 使用它来回答有关项目过去或当前状态的量化问题，并从开发数据中获得可作的见解。

分析将原始Azure DevOps数据转换为有意义的见解，帮助团队做出数据驱动的决策、跟踪进度、确定趋势并改进其开发流程。

注意

如果要查找有关Azure Analysis Services的信息，请参阅 Azure Analysis Services。

Analytics 的主要功能

分析通过多种访问方法提供有关项目的综合见解：

  • 可添加到仪表板的分析组件，以获取即时见解
  • 上下文分析报表可从选择Azure DevOps页获取
  • Azure Boards 待办事项的汇总栏和计数用于跟踪进度
  • 自定义报表可以使用 Power BI 进行创建以用于高级分析
  • 可以使用 OData 查询来创建进行编程访问的自定义报表
  • 扩展性支持用于开发和将自定义分析控件添加到仪表板

为什么选择分析而不是传统报告？

分析相比传统报表解决方案具有多种优势：

  • 实时数据：分析会在Azure DevOps数据更改时自动更新
  • 优化性能：专为快速查询和聚合而构建
  • 现代接口：与 Power BI 和 OData 标准的原生集成
  • 可扩展：支持自定义字段、工作项类型和小组件
  • 云就绪：专为云部署和本地部署而设计

注意

Azure DevOps服务中的所有服务都会自动启用 Analytics 服务并在生产中受支持。 Power BI集成和访问 Analytics 服务的 OData 源已正式发布。 鼓励使用 Analytics OData 源并给予意见反馈。

可用数据依赖于版本。 OData API 的最新支持版本是 v2.0，最新的预览版本是 v4.0-preview。 有关详细信息，请参阅 OData API 版本控制。

注意

Azure DevOps Server 2020 及更高版本中，所有新的项目集合都会自动安装并支持 Analytics 服务。 Power BI集成访问 Analytics 服务的 OData 源已正式发布。 鼓励使用 Analytics OData 源并给予意见反馈。 如果从 Azure DevOps Server 2019 升级，可以在升级期间安装 Analytics 服务。

可用数据依赖于版本。 OData API 的最新支持版本是 v2.0，最新的预览版本是 v4.0-preview。 有关详细信息，请参阅 OData API 版本控制。

小窍门

可以使用 AI 帮助完成Azure DevOps任务。 请参阅 Azure DevOps MCP Server 以启用 AI 帮助并开始使用。

Analytics 中提供的数据

Analytics 已正式发布 Azure DevOps 服务和 Azure DevOps Server 2020 及更高版本。 它是 2019 年 Azure DevOps Server 预览版。 该服务通过Azure DevOps功能提供全面的数据模型。

通过 Analytics 服务提供的数据取决于你的版本和平台。 有关具体信息，请阅读 Analytics 中可用数据 和 Analytics 的数据模型。

按功能区域的数据覆盖率

分析涵盖以下Azure DevOps功能区域：

功能区域 可用数据 用例
工作跟踪 工作项、区域、迭代、团队、用户 状态报告、趋势分析、烧毁图表
管道 生成/发布数据、测试结果、部署指标 管道分析、故障分析、性能跟踪
测试管理 测试计划、测试结果、测试配置 测试覆盖率、质量指标、执行趋势
版本控制 提交数据、分支信息 代码活动，存储库见解

Analytics 会自动为所有Azure DevOps服务项目启用，并使用所有可用的Azure DevOps数据填充自身。 填充后，它会在发生数据更改时持续更新自身。 有关详细信息，请阅读 Analytics 中可用的数据。

仪表板小组件

可以创建 仪表板 并 向其添加小组件。 我们提供多个基于分析的小组件。 这些小组件利用 Analytics 的强大功能，并提供从数据获取见解的最简单方法。

示例：速率小组件分析

下图中显示的“速度”（Velocity）小组件提供关于团队前六次迭代历史表现的见解：

分析 - 速度小组件

Velocity小组件显示该团队常常延期完成故事。 它还显示所有显示的冲刺中计划与已完成工作之间的差异。 团队可以深入分析数据，以确定根本原因。 实施新做法后，团队可以使用 Velocity 小组件来跟踪这些做法的有效性。

可用的分析小组件

由分析技术驱动的小组件包括：

  • 速率：跟踪团队交付随时间变化
  • 进度：监视冲刺和发布进度
  • 累积流图：可视化工作流和瓶颈
  • 交付周期：衡量从想法到交付的时间
  • 周期时间：跟踪工作项完成时间

请查看 将 Analytics 小组件添加到仪表板，获取分步指南以开始使用 Velocity 小组件。

上下文报表和汇总列

工作跟踪上下文中的报表现在使用 Analytics 数据作为其基础。 这些报告显现于产品和项目组合的待处理事项及面板的分析选项卡上。 此外，还有可用的管道和测试环境中的报告。 有关详细信息，请参阅以下文章：

工作跟踪报告

管道和测试报告

汇总功能

可以将汇总列添加到产品和项目组合积压工作中，这些汇总列提供了如下内容：

  • 进度栏：完成状态的可视表示形式
  • 工作项计数：子项的汇总计数
  • 字段求和：数值字段的总值

有关详细信息，请参阅 显示汇总进度或总计。

数据分析视图

分析视图提供网络门户功能，支持对工作跟踪数据进行筛选，以生成状态和趋势报告。 借助 Analytics 视图，可以使用默认视图或自定义视图通过专用数据连接器在Power BI中生成报表。

分析视图的优点

  • 预筛选的数据：定义一次筛选器，并在多个报表中重复使用
  • 性能优化：减少数据传输和加快报表加载速度
  • 版本控制：跟踪随时间推移查看定义的更改
  • 团队协作：跨组织共享一致的数据视图

有关详细信息，请参阅什么是 Analytics 视图？

OData 查询和元数据访问

Analytics 通过 OData（开放数据协议）提供完整的访问权限。 在 Web 浏览器中，可以使用 OData 查询查询分析元数据或数据，从而以编程方式访问Azure DevOps数据。

OData 功能

  • 直接数据访问：查询分析数据而不使用中间工具
  • 灵活的筛选：应用复杂的筛选器和聚合
  • 元数据浏览：发现可用的数据结构和关系
  • 集成就绪：连接第三方工具和自定义应用程序

若要了解如何构造查询，请参阅 构造 Analytics 的 OData 查询。

自定义工具和查询

如果要使用 OData API 准备自定义查询和工具，请查看 示例报表和快速参考索引。

示例 OData 场景

常见的 OData 查询模式包括：

  • 跨项目检索当前工作项状态
  • 分析特定工作项类型的历史趋势
  • 使用实时数据生成自定义仪表板
  • 将Azure DevOps数据与外部商业智能工具集成

Power BI集成和数据连接器

Power BI是一套与 Azure DevOps Analytics 无缝集成的业务分析工具。 我们提供了多个数据连接器，以支持将数据导入Power BI：

可用连接器

  • 分析视图：预筛选的优化数据视图
  • OData 查询：自定义方案的直接查询访问
  • OData 源：实时仪表板的数据流处理

Power BI优势

使用 Power BI，可以：

  • 高级分析：使用Power BI的高级分析功能
  • 创建美观的可视化效果：生成引人注目的图表和报表
  • 发布企业仪表板：跨组织共享见解
  • 合并数据源：将 Azure DevOps 数据与其他业务系统整合

Power BI入门

若要开始将 Power BI 与 Azure DevOps Analytics 配合使用，

  1. 读取概述：Power BI集成概述
  2. 浏览示例：Power BI 示例报告为常用报表提供快速入门
  3. 选择连接器：根据需要选择适当的数据连接器
  4. 生成第一个报表：从模板开始，并根据要求进行自定义

自定义字段和工作项类型支持

分析会自动将自定义字段和自定义工作项类型合并到数据模型中。 这种自动包含可确保自定义项显示在 Analytics 中，而无需更多配置。

自动自定义支持

  • 自定义字段：分析数据模型中自动显示所有自定义字段
  • 自定义工作项类型：新的工作项类型可用于报告
  • 进程自定义：对工作流和规则的更改反映在分析数据中
  • 实时更新：您在进行自定义时，更新会实时显示在 Analytics 中

访问自定义数据

通过 OData 查询，可以：

  • 查看通过进程自定义添加的属性
  • 访问枚举列表和允许的值
  • 查询自定义字段和标准字段之间的关系
  • 生成包含组织特定数据的报表

性能和延迟

使用 Analytics 时，可以查询存储在Azure DevOps中的数据的特选副本。 数据复制有助于优化读取和聚合性能，并大大减少了报告方案对Azure DevOps的影响。

数据延迟

由于数据已复制，Analytics 不是实时存储。 在与特定更改关联的数据在 Analytics 中显示之前，复制数据会导致最多 30 秒的延迟。

查询性能

使用 建议的查询模式，Analytics 在 3 到 5 秒内响应任何 聚合 或 非聚合 查询。 如果查询响应超过 10,000 个结果，则会对查询响应进行分页。

Analytics 中提供的一些实体集专为聚合而设计。 该服务将这些实体的结果限制为建议 查询模式中所述的任何非聚合查询的单个页面。

安全和权限

分析遵循Azure DevOps安全权限：

  • Project级安全性：用户只能看到他们有权访问的数据
  • 工作项安全性：区域路径权限适用于分析数据
  • 只读访问：Analytics 提供数据的只读视图
  • Azure AD 集成：支持企业身份验证和授权

后续步骤

Analytics 中提供的数据

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