Analysieren von Azure DevOps-Arbeitselementrevisionen mit Process Advisor – Teil 1

Microsoft-Prozessberater bietet Organisationen die Möglichkeit, ein besseres Verständnis von Geschäftsprozessen zu erlangen, die optimiert werden können. Dieser Artikel behandelt die Verwendung von Process Mining in Prozessberater um Trends über mehrere Arten von Arbeitselementen und Teams innerhalb eines Projekts hinweg zu identifizieren. Wir werden die Einrichtung untersuchen Azure-DevOps Vorlage, wie man sie für Relevanz und die Ausgabe ändert Prozessberater. Wir werden Verbesserungen an der Vorlage abschließen, um zusätzliche Drilldown-Funktionen für Teams, Builds und Iterationen bereitzustellen.

Was ist Process Advisor Process Mining?

Einfach gesagt, Process Mining ist die Analyse von Ereignissen, die zu umsetzbaren Erkenntnissen führt, die durch Optimierung angetrieben werden. Ereignisdaten können geändert werden, was zur Entdeckung von eingeschlagenen Prozesspfaden führt, die zu potenziell erhöhten Kosten (Geld, Zeit, Ressourcen usw.) für Unternehmen führen können. Tools wie Process Advisor, insbesondere Process Mining, heben Trends in Ihren allgemeinen Prozess-Workloads hervor.

In diesem Beispiel der Prozess Wir bewerten den Fortschritt unseres Teams bei der Zielerreichung mit Azure DevOps-Arbeitselementen. Das Team besteht aus verschiedenen Rollen, die in verschiedenen Phasen arbeiten. Prozessberaterwird in diesem Beispiel verwendet durch unser Prozessmanagementteam, um Ineffizienzen hervorzuheben, die in der gesamten Organisation geteilt werden können.

Konfigurieren der Process Mining-Vorlage

Befindet sich innerhalb make.powerautomate.com ist das Process Advisor-Tool. Das Tool bietet verschiedene Vorlagen für Power Platform- und Azure-Ressourcen. Für dieses Beispiel beginnen wir mit der Azure-DevOps Workitem-Vorlage.

Einer der Vorteile der Vorlage ist die Datenflusskonfiguration. Mit diesem Ausgangspunkt können Benutzer schnell aufbauen oder einfach mehr darüber erfahren, wie der Mining-Prozess Informationen sammelt.

Die Vorlage erwartet, dass die Azure DevOps-Organisation, das Projekt und ein Bereichsname beginnen.

Diese Parameter helfen einfach dabei, die standardmäßige Datenfluss-URL zu erstellen. HINWEIS: Die Standardvorlage zum jetzigen Zeitpunkt sucht nach Arbeitsaufgabentypen, Fehlern oder Produkt-Backlog-Einträgen. Fehlen diese, kann die Erstanalyse fehlschlagen. Fügen Sie einen Testfehler oder ein Product-Backlog-Element hinzu, damit die Analyse abgeschlossen werden kann.

Sobald die anfängliche Analyse abgeschlossen ist, wird Ihnen die Ausgabe präsentiert, die Einblicke sowohl in die Arbeitselementrevisionen als auch in eine Zeitanalyse bietet.

Die Analyse liefert auch Metriken zur Datenqualität. Wenn die Datenqualität niedrig oder mittel ist, sollten Sie die Empfehlungen befolgen, die normalerweise eine zusätzliche Ereignisprotokollierung mit mehr Varianz und Aktivitäten erfordern.

Ändern der Process Mining-Vorlage für eine tiefere Analyse

Wie oben erwähnt, ist die Vorlage ein guter Ausgangspunkt. Irgendwann müssen wir erweitern, welche Daten gesammelt und verarbeitet werden, um Erkenntnisse zu liefern, die für die Prozesse von Unternehmen relevant sind.

In der Startvorlage erhalten wir eine Abfrage wie diese.

Beispiel für eine standardmäßige Azure DevOps Analytics-Abfrage:

https://analytics.dev.azure.com/contoso/projectAlpha/_odata/v3.0-preview/WorkItemRevisions?$apply=filter(WorkItemType%20in%20(%27Bug%27)%20and%20startswith(Area/AreaPath,%27customer%20demos%27))&$select=WorkItemId,WorkItemType,Title,State,ChangedDate,Priority,Severity&$expand=Area

Der OData-Endpunkt von Azure DevOps Analytics bietet eine Vielzahl von Funktionen, die das Filtern und Erweitern praktisch aller darin nachverfolgten Elemente ermöglichen. Weitere Informationen zu den Funktionen finden Sie in der Dokumentation hier: OData-Abfragerichtlinien

Unten ist ein Bild, das einen Fehler mit mehreren Revisionen zeigt. Verwendung der Geändertes Datum Wir können den Fortschritt des Fehlers verfolgen, indem wir geänderte Eigenschaften überprüfen.

Im obigen Beispiel haben wir mehrere Rollen, die in verschiedenen Teams auf unsere Projektmeilensteine ​​hinarbeiten. Unser Prozessmanagement-Team, das einem standardmäßigen agilen Prozess folgt, möchte dies tun Heben Sie Ineffizienzen bei der Lösung von Fehlern und Aufgaben hervor, die sich auf User Storys, Features und Epics beziehen. Das Team hat die Aufgabe, eine Abfrage zu erstellen, die sich über mehrere Arbeitsaufgabentypen und Teams (Bereichspfade) in Azure DevOps erstreckt.

Unten sehen Sie ein Beispiel für eine Abfrage, die teamübergreifend nach Bugs, Tasks, User Stories, Features und Epics innerhalb des Kernteams sucht.

Beispiel einer modifizierten Azure DevOps Analytics-Abfrage mit Änderungen an workitemtype und areapath:

https://analytics.dev.azure.com/contoso/projectAlpha/_odata/v3.0-preview/WorkItemRevisions?$apply=filter(WorkItemType in ('Bug', 'Task','User Story','Feature','Epic')%20and%20startswith(Area/AreaPath,'contoso'))&$select=WorkItemId,WorkItemType,Title,State,ChangedDate,Priority,Severity&$expand=Area

Nach der Erweiterung können wir sehen, dass das Visual auch erweitert wurde, um zusätzliche Arbeitselementstatus und die verfolgten Pfade einzuschließen. Auf der Registerkarte Insights können wir damit beginnen, die Daten zu untersuchen und Prozesspfade auf Ineffizienzen zu untersuchen.

Analysieren der Ausgabe auf Erkenntnisse und Maßnahmen

Die Process Insights-Funktion ist der Schlüssel, sobald wir unsere Arbeitselemente gesammelt und geändert haben. Wir können einfach die längsten und kürzesten Prozesspfade auswählen und vergleichen. Auf den ersten Blick können die Ergebnisse etwas entmutigend sein. Glücklicherweise können die Drilldown-Slicer dabei helfen, Workloads zu isolieren.

Ich würde vorschlagen, zusätzliche Spalten in der Ausgabe des Datenflusses hinzuzufügen, um mehr Filtermöglichkeiten zu bieten.

Das Visual auf der linken Seite zeigt standardmäßig Arbeitselementstatus an. Dies ist nützlich, um hervorzuheben, wie viele Arbeitselemente einem bestimmten Pfad gefolgt sind. Das folgende Bild zeigt die Statusänderungen über Arbeitselemente hinweg.

Beispielsweise können wir User Stories analysieren, die in einem bestimmten Zustand geblieben sind und Engpässe in einer Version verursacht haben. Wir können Funktionen analysieren, die bereitgestellt wurden, aber aufgrund von Fehlern, die beim Testen oder in einer Version gefunden wurden, zurückgesetzt werden mussten. Ein Filter, den ich hier anwenden würde, wäre der Grund für eine Aktualisierung des Workitems. Das kann uns helfen, besser zu visualisieren, warum eine Funktion zum Beispiel von geschlossen wieder aktiv wurde.

Apropos Funktionen und Fehler im Zusammenhang mit Engpässen, Hinzufügen sowohl des Bereichspfads als auch des Iterationspfads wird hier bestimmt weiterhelfen. Diese beiden Eigenschaften helfen dabei, jeden Arbeitstyp aufzuschlüsseln, um den Fluss von Funktionen und Fehlern zu bestimmen.

Haben Die Möglichkeit, einen ganzheitlichen Überblick über Features zu erhalten, während sie sich über Iterationen hinweg weiterentwickeln, kann Unternehmen dabei helfen, wichtige Unterscheidungen zu treffen. Es wird nicht nur die Anzahl der innerhalb einer Iteration fertiggestellten Features angezeigt, sondern wir können auch vergangene Iterationen reflektieren und wie viele Features sich über mehrere Iterationen erstrecken. Wir können überprüfen, wie viele am Ende freigelassen wurden oder es auf den Boden des Schneideraums geschafft haben.

Insgesamt, um die Drilldown-Visualisierung und -Analyse zu verbessern, Ich würde den Area Path, Iteration Path für User Storys, Features und Epics und die Felder Found and Integrated into Build für Bugs, Test Cases und Suites hinzufügen.

Nächste Schritte

Im nächsten Artikel werden wir die Feinabstimmung des Process Advisors fortsetzen. Arbeiten Sie insbesondere daran, wertvolle Aktivitäts- und Fallkennungen zu erstellen, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen. Wir werden auch versuchen, robustere Filter zu bauen.

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Author: admin

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