Für zahllose Software-, IT- und Business-Teams in zehntausenden Unternehmen sind die Atlassian-Produkte quasi überlebensnotwendig. Aber sie sind natürlich nicht die einzigen Werkzeuge, die in diesen Teams zum Einsatz kommen. Und all diese Systeme produzieren Unmengen von Daten – und Organisationen brauchen Wege, um aus diesen Daten die richtigen Einsichten zu generieren, die als Basis für gute Entscheidungen dienen.

Um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen, hat Atlassian im letzten Jahr ein Feature-Set namens Atlassian Analytics vorgestellt, das nun dem Betastadium entwachsen ist. Nachdem das Feedback hunderter Early-Adopter-Kunden eingeflossen ist, steht Atlassian Analytics jetzt in den Cloud-Enterprise-Tarifen für Jira Software, Jira Service Management und Confluence zur Verfügung.

Das ist Atlassian Analytics:

• Der Atlassian Data Lake bildet ein "Zentrum der Wahrheit" für die Atlassian-Daten aus Software-, Business- und IT-Workflows.
• Mehr als 20 Dashboard-Vorlagen werden mitgeliefert, darunter Flussmetriken, Content-Adaption, Entwicklerproduktivität und andere mehr.
• Atlassian Analytics bietet flexible Low-Code-/No-Code-Ressourcen mit visuellen Modi und Chart-Vorlagen.
• Das Toolset bringt Konnektoren für Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery und andere Datenbanken mit, sodass Teams ihre externen Daten einbinden können.
• Einfach zu nutzende Features wie eine erweiterte Chart-Kontrolle, Querying-Optionen, Berechtigungskonfigurationen und die neue Teilen-Funktion sind nativ implementiert.

Wie Teams Atlassian Analytics nutzen können

Atlassian Analytics tritt mit dem Ziel an, ein besseres Verständnis der Arbeitsflüsse zwischen Entwicklungs-, IT- und Geschäftsprozessen zu unterstützen:

• Entwicklungsleiter können dank detaillierter Dashboards für Metriken wie Lead Time, Cycle Time und Durchsatz unterschiedliche Blickwinkel einnehmen und dadurch die Velocity der Engineering-Teams optimieren, die Qualität erhöhen und Probleme identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern.
• IT- und Support-Teams können proaktiv Flaschenhälse ermitteln und entfernen, indem sie die mitgelieferten Dashboards an ihre eigenen Use Cases im Request-, Incident- und Service-Performance-Management anpassen.
• Business-Teams haben die Möglichkeit, die Ausgaben und die Effizienz über Programme hinweg zu optimieren, indem sie beispielsweise die Auswirkungen von Marketingaktivitäten auf die Vertriebs-Pipeline und die Ausgabeneffizienz mappen.

Performance und Gesundheitszustand über die Engineering-Organisation hinweg verstehen

Daten sind nicht gleich Erkenntnisse. Aus diesem Grund liefert Atlassian neue Dashboards mit präskriptiven Scorecards mit, die technischen Leitern mehr Sichtbarkeit im Hinblick auf Flow-Metriken bieten – von der Team- bis zur Organisationsebene. Die Einsichten zu Velocity und Performance lassen sich individualisieren, um den unikalen Arbeitsweisen des Unternehmens Rechnung zu tragen.

In Jira können Teams bereits Metriken auf der Teamebene tracken. Mit Atlassian Analytics ist es nun möglich, Reports zu bauen, die mehrere Jira-Projekte oder sogar -Instanzen umfassen, um dadurch wichtige Metriken zu Flow-Effizienz, Lead Time, Cycle Time und anderen Aspekten zu erhalten.

In den kommenden Monaten wird Atlassian daran arbeiten, weitere Verknüpfungen der DevOps-Toolchain zu realisieren – inklusive Daten aus externen Tools der Bereiche SCM, CI/CD, Feature-Flagging und DevSecOps. Das ermöglicht ein Reporting nach DORA-Metriken und eröffnet Optionen, tiefer in individuelle Reports zum Gesundheitszustand und zur Performance über Teams hinweg einzusteigen.

Der Zugang zu mehr Daten der DevOps-Toolchain hilft Entwicklungsleitern, Herausforderungen zu identifizieren, die Velocity zu verbessern, mehr Wert zu liefern und bessere Entscheidungen zu treffen.

Wertvolle Einsichten für IT- und Support-Teams

Traditionelle ITSM-Tools bieten IT-Teams nur die Hälfte des Bildes. Atlassian Analytics vervollständigt es, indem es Daten aus Dev- und Ops-Tools kombiniert. So erhält das Team reichhaltigere Einsichten als Basis für bessere Entscheidungen im Hinblick auf Veränderungen und Incidents. Und nun können Service Owner all ihre Service-relevanten Daten auf einem Dashboard einsehen.

Datenbank-Verbindungen zu AWS und Snowflake machen es deutlich einfacher, die tatsächlichen Kosten von Service-Auslieferungen zu verstehen. Support-Teams können außerdem ihre spezifischen Ansichten erstellen, die die Auslastung von Agents, die Lösungszeiten, die Kundenzufriedenheit und die SLA-Performance zeigen. Und I&O-Leader haben mit Dashboards zur Gesamtperformance die Möglichkeit, die Finger jederzeit an den Puls der Business-Services legen zu können.

Die Auswirkungen von Marketing-Programmen auf Pipelines und Ausgaben

Atlassian Analytics erlaubt es, Projektdaten aus Jira Work Management, Jira Software und Jira Service Management auf einem holistischen Programm-Dashboard zu verschmelzen, um Einsichten zur Marketing-Effektivität zu erhalten. Das Team kann Konnektoren für häufig genutzte Datenbanken wie Snowflake nutzen, um diese Programme mit Informationen über Pipelines und Ausgaben zu verknüpfen.

Marketing-Leiter können sehen, welche Pipeline-generierenden Projekte fertiggestellt, in Bearbeitung und gefährdet sind, während sie die Pipeline-Kosten dieser gefährdeten Projekte direkt im Blick haben.

Wenn Confluence-Daten in den Data Lake einbezogen werden, können Confluence-Admins außerdem zentrale Metriken tracken, um die Nutzung von Bereichen und Seiten zu verstehen.

Atlassian Analytics ist jetzt verfügbar

Die generelle Verfügbarkeit von Atlassian Analytics mit dem Atlassian Data Lake ist ein Schritt zur vollen Entfaltung des Wertes, den die Daten der Atlassian-Produkte bergen. Das Feature-Set ist für Enterprise-Kunden der Atlassian-Cloud-Produkte jetzt vollumfänglich nativ verfügbar.

Hast du Fragen zur Atlassian Cloud und zur Migration von Confluence, Jira und Jira Service Management? Als Atlassian Platinum Solution Partner mit Erfahrungen aus tausenden Atlassian-Projekten helfen wir dir gerne bei der Evaluation des Projekts und beim Umzug der Bestandssysteme. Melde dich bei uns!

Weiterführende Infos

Atlassian Data Lake und Atlassian Analytics: Daten für einen Blick auf das große Ganze
Die Daten-Pipeline in Atlassian Data Center
Datenanalyse in der Google Cloud mit BigQuery und Google Sheets
Web-Tracking: Von Daten zu Entscheidungen