Abordamos o Azure DevOps em um dos últimos posts, e os principais recursos Boards (planejamento das atividades), Repos (gestão de fontes), Pipelines (CI/CD), Test Plans (suítes de teste) e Artifacts (artefatos organizados e pacotes protegidos).

E como está a análise dos dados? É possível gerenciar a sua equipe com indicadores? E as métricas de qualidade? Vejo como ponto fundamental coletar as informações de todo o ciclo de vida da aplicação e garantir a gestão dos principais processos – tarefas, sprints, builds/releases, bugs, qualidade do código, cobertura dos testes, etc.

Analytics é a solução do Azure DevOps para criar dashboards, relatórios, widgets e integração com Power BI para extrações mais detalhadas. Também possui acesso OData para extensibilidade. Há dois conceitos importantes sobre o Analytics:

  • Analytics Service: serviço que provém o modelo de dados para o Azure DevOps. É otimizado para acesso rápido de leitura e agregações no lado servidor. O Analytics extension é uma extensão utilizada neste contexto.
  • Analytics View: provém acesso imediato as informações, simplificando o uso de critérios e relatórios no Power BI. Algumas views já são automaticamente criadas após a instalação do Analytics extension.

Veja algumas views disponíveis no Analytics Views para serem utilizadas no Power BI. Você pode utilizar as views padrões ou criar utilizando o Power BI Data Connector ou no próprio Azure DevOps.

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A área de Dashboards do Azure DevOps permite visualizar as principais métricas do ALM (Application Lifecycle Management) com o uso dos dados que explicamos anteriormente. Sugiro a leitura de 2 posts – Dashboard de projetos ágeis | Dashboard de projetos ágeis em larga escala para confirmar a aplicabilidade e uso em seu ambiente.

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O Power BI é a ferramenta mais completa para análise de informações. Se tiver necessidade de extrações mais avançada, veja como utilizar a conexão entre o Azure DevOps e Power BI:

E assim, criar os indicadores de acompanhamento do seu projeto. O destaque é com as múltiplas visões que podemos construir, por exemplo, a distribuição de tarefas em vários times, ou comparação de Sprints do projeto.