Digital.ai“ 價值流管理 平台由三個主要層構成：

• 編曲配置
• 情報
• 共享服務

分析透鏡貫穿VSM平台的所有三個層級。 — 強大的 AI/ML 驅動工具，能夠為您的組織提供貫穿價值流和發布生命週期的所有關鍵領域的最佳視圖。即時指標監控讓您一目了然地掌握洞察，並提供單一資料來源以協調團隊工作。分析工具還利用歷史數據，提供預測和指導功能。

所有鏡頭都基於組織內部產生的數據。 DevOps 以及企業應用環境。透過使用自身的關鍵記錄系統作為資料來源，組織不僅可以近乎即時地接收資料回饋，還可以獲得其自身價值流獨有的洞察。 DevOps 環境。
這些能力使組織能夠做出數據驅動的決策，並加快價值實現的速度。透過在正確的時間獲取正確的訊息，企業領導者可以協調團隊，確保朝著預期目標穩步前進。

目前，有 4 種主要的分析視角：

• 計劃與創建鏡頭
• Release & Deploy Lens
• 整合與測試鏡頭
• 操作和監視器鏡頭

計劃與創建鏡頭

計劃與創建視角為敏捷團隊提供數據驅動的洞察，旨在提高開發效率，同時以關鍵成果為導向管理功能組合，從而推動更快地交付更好產品的總體目標。

該鏡頭由敏捷規劃工具（例如）中產生的規劃和開發流程資料驅動。 Digital.ai Agility 以及 Atlassian Jira。可以分析工作項目狀態、週期時間、團隊速度和歷史迭代進度資料等指標，從而提供內部績效的統一視圖，並產生關鍵洞察。分析功能開箱即用，可與幾乎所有一流的產品組合管理 (PPM) 解決方案整合。 敏捷規劃以及團隊管理。
使用此鏡頭可進行的樣本分析包括：

• 衝刺分析 — 監控關鍵績效因素，例如團隊工作量平衡、解決已知問題所需的時間、整體效率趨勢。
• 項目積壓 — 透過指示狀態、時間以及目前團隊進度，讓管理待辦事項更加容易。
• 程式增量 — 設定績效目標，追求更快的速度，同時觀察不同功能團隊的進展，並突顯改進的機會。

Release & Deploy Lens

这 Release & Deploy Lens 它能揭示發布延遲、缺陷和效率低的根源。其目標是幫助團隊在每次發布中都能獲得可重複、可預測的成功。同時，它還能發現可能導致變更失敗、安全漏洞或違規等風險的因素。透過對影響週期時間和整體發布品質的因素進行歷史分析，瓶頸是主要關注點。

為了產生這些洞察，該鏡頭可以從整個組織收集數據。 Release 編排工具（例如 Digital.ai Release）以及端到端 DevOps 工具鏈。它提供了發布管道和所有整合工具的可見性，以提供洞察以及可自訂的視覺化效果。

使用此抽動症分析工具可以進行的範例分析包括：

• Release 相分析 — 追蹤發布流程每個階段的歷史數據，找出耗時或結果波動最大的步驟，從而揭示組織中最具影響力的瓶頸。
• 任務執行狀況審查 — 為發布流程中的每個任務建立燃盡圖，找出導致交付週期過長的主要原因。這些資訊可用於推動更高程度的自動化，也可用於對成功價值流的績效進行建模，並在整個組織內推廣應用程式。
• Release 概觀 — 在單一視圖中視覺化所有近期版本的關鍵效能統計資料。利用這些數據突出顯示導致不可預測性的「高風險」任務，從而改進流程，使流水線表現更加順暢，並降低發布失敗率。

整合與測試鏡頭

整合與測試工具旨在為開發、測試和品質保證團隊提供所需的數據驅動型洞察。此工具產生的洞察可用於提高測試覆蓋率、減少漏檢缺陷，並促進更穩健的編碼實踐。

借助此視圖，IT 領導者可以直觀地查看程式碼覆蓋率以及建置和測試自動化的效能。他們可以將這些資訊與測試執行結果和歷史缺陷數據結合使用，深入探討系統性問題的根源和整體品質趨勢。該解決方案可與業內一些最常用的持續整合 (CI)、測試和品質保證工具無縫整合。

使用此鏡頭可進行的樣本分析包括：

• 成就卓越 — 利用成功建置、建置失敗和中止建置的歷史資料來建立成功因素模型，並提高整體建置的品質和可靠性。
• 測試自動化 — 將測試覆蓋率、性能和自動化程度視覺化，以發現改進機會，同時提高品質保證效率和效果。
• Release 質量 — 維持對優先發布品質指標的高層次關注，以監控測試結果、遺漏的缺陷以及其他與建置品質相關的因素。

操作和監視器鏡頭

維運監控視角著重於從顧客體驗的角度出發，著重生產環境的表現。產生的數據可為維運和IT服務管理（ITSM）負責人提供信息，幫助他們持續改進服務，降低成本並縮短解決事件、問題、變更和請求的平均時間。

透過「維運與監控」視角產生的訊息，IT維運領導者能夠超越簡單的基於流程的KPI，真正從顧客角度評估生產環境的運作狀況。強大的AI/ML演算法利用結構化和非結構化數據，揭示問題的關鍵根源以及對客戶價值交付的影響。

透過單一資料來源和主動的服務改進建議，統一服務提供者和供應商。更重要的是，該平台內建了與全球一些最受歡迎的 ITSM、變更管理、CMDB 和 APM 系統的開箱即用整合。

使用此鏡頭可進行的樣本分析包括：

• 應用程式變更的影響
  • 建立模型，模擬變更如何影響生產環境，以便快速將這些變更與效能下降和事故的可能根本原因關聯起來。
• 團隊和供應商績效
  • 透過單一資料來源取得關鍵績效指標 (KPI) 的績效資料和業務目標的達成進度，從而在所有 IT 服務管理 (ITSM) 團隊中保持透明度和問責制。
• 重大事件熱點地區
  • 根據地點、應用程式、配置項或分配群組等熱點，揭示變更失敗和生產問題的根源，使團隊能夠採取積極主動的措施來防止重大事件的發生。

全景視圖：DORA 指標

Digital.ai 分析鏡頭可以組合使用，為組織領導者提供單一資料來源。此功能使領導者能夠識別並解決價值流中（涵蓋開發和營運）的各種問題。

可視性有效消除了孤島經常造成的盲點。 DevOps 團隊在追蹤特定問題對所有受影響領域的影響的同時，還可以追蹤問題根源。例如，生產環境中的服務不可用問題，可以透過當前的應用程式效能管理 (APM) 趨勢以及當前版本工程團隊活動的歷史資料進行追蹤。最終目標是監控所有四個方面。 DORA 指標 加上可用性，從而實現 DevOps 團隊追蹤並提高其軟體發布流程的效能，更快地向客戶交付關鍵功能，並提高系統的可靠性和可用性。

DORA 的五項指標包括以下幾項，並新增了「可用性」：

• Deploy心理頻率
• 變更提前期
• 平均恢復服務時間（MTTR）
• 變更失敗率
• 產品可用性（正常運作時間）

團隊可以使用分析鏡頭來監控行業標準的 DORA 指標以及可用性，以便追蹤和提高其軟體發布流程的效能，更快地向客戶交付關鍵功能，並提高系統的可靠性和可用性。

智慧產品監控和 DevOps 管理以維護誠信和價值交付

Digital.ai 分析透鏡可讓您的組織隨時獲取洞察，從而從數據驅動的角度做出關鍵決策。消除資訊孤島和碎片化觀點，促進跨部門和團隊的協同合作。

隨時掌握最新資訊，並藉助我們的平台，比以往任何時候都更容易與關鍵利害關係人分享這些知識。 一套強大的分析鏡頭.