Atlassian Analytics: Der Weg zur datengetriebenen Effizienz

In der heutigen digitalen Geschäftswelt zählen Daten zu den wertvollsten Ressourcen und sind oftmals der Schlüssel zum Erfolg. Mit dem kontinuierlichen Sammeln und Analysieren von Daten können Unternehmen nicht nur schnell und agil auf Veränderungen reagieren, sondern auch fundierte Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und vor allem ihre Produktivität und Effizienz steigern.

Die wachsende Bedeutung von Daten wird inmitten des rasanten Fortschritts immer deutlicher. Mit zunehmender Komplexität von Teamarbeit und Projekten wird es unverzichtbar, die im Rahmen von Arbeitsabläufen generierten Daten zu nutzen. Wo investieren Teams viel Zeit? Was blockt ihren Fortschritt und welchen Einfluss nimmt ihre Arbeit auf die Unternehmensperformance? Daten helfen, einen Gesamtüberblick zu gewinnen und datenbasierte Maßnahmen zu definieren, die Unternehmen auf dem Weg zum Geschäftserfolg leiten.

Auch Atlassian ist sich der Macht von Daten bewusst und hat eine Plattform eingeführt, die eine intuitive Datenanalyse ermöglicht und dem Problem, dass Teams mehr Zeit mit der Auswertung von Daten verbringen als mit der Gewinnung von Erkenntnissen, ein Ende setzt. Mit Atlassian Analytics wird Enterprise Cloud Kunden von Jira Software, Jira Service Management und Confluence ein mächtiges Werkzeug zur Verfügung gestellt, mit dem sie Daten sämtlicher Teamaktivitäten und Projekte crossfunktional sammeln, visualisiert analysieren und in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandeln können – und nicht zuletzt auf diese Weise die Zusammenarbeit verbessern und Ziele schneller erreichen

Was ist Atlassian Analytics?

Atlassian Analytics ist eine cloudbasierte Visualisierungsplattform, die Daten in zahlreichen Formaten aufbereitet und auf Dashboards zusammenbringt. Die dafür notwendigen Informationen werden aus dem Atlassian Data Lake gezogen – eine abfragbare Datenbank mit vormodellierten, angereicherten Daten aus den im Unternehmen eingesetzten Atlassian-Produkten. Ist die Schnittstelle einmal hergestellt, können Teams über eine benutzerfreundliche Low-Code/No-Code-Oberfläche aus diesen Daten interaktive sowie flexibel anpassbare Diagramme erstellen und einen umfassenden Überblick über ihre Projekte und Arbeitsweise erhalten.

Die Funktionen von Atlassian Analytics im Überblick

• Echtzeit-Datenvisualisierung
  Mit Atlassian Analytics können Projekte in Echtzeit überwacht und Daten in aussagekräftigen Grafiken dargestellt werden. Dies ermöglicht es beispielsweise, Trends frühzeitig zu erkennen oder rechtzeitig auf ungünstige Entwicklungen zu reagieren und Kurskorrekturen vorzunehmen. Die Visualisierungsoptionen hierfür sind extra vielseitig. Die Daten können in Tabellen, Kreisdiagrammen, Balkendiagrammen und zahlreichen anderen Formen veranschaulicht werden, um sie leicht verständlich und passend zur beabsichtigten Nutzung und Zielgruppe darzustellen.
• Vorgefertigte Vorlagen für verschiedene Anwendungsfälle
  Atlassian Analytics bietet sofort einsatzbereite Vorlagen für Service Management, Asset Management, Content Management und DevOps-Anwendungsfälle. Diese Vorlagen erleichtern die Einrichtung und den Start von Datenanalyseprojekten und sparen wertvolle Zeit.
• Maßgeschneiderte Datenanalyse
  Atlassian Analytics erlaubt es, Daten nach individuellen Anforderungen zu analysieren. Die Plattform bietet eine leistungsstarke visuelle SQL-Schnittstelle, mit der benutzerdefinierte Analysen durchgeführt werden können. Dadurch erhalten Teams Einblicke, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind.
• Integration von Datenbankverbindungen
  Atlassian Analytics ist nicht nur nahtlos in Atlassian-Produkte wie Jira und Confluence integriert. Die Plattform erlaubt es auch, Daten aus anderen Quellen abzurufen und bietet Datenbankverbindungen, mit denen Teams auf nicht-Atlassian-Datenquellen wie Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft SQL Server, PostgreSQL und andere zugreifen können. Dies erlaubt es, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und eine ganzheitliche Sicht auf Projekte zu erhalten.
• Historische Datenanalysen
  Atlassian Analytics speichert Daten über einen längeren Zeitraum hinweg, sodass Teams historische Trends und Entwicklungen nachgehen können. Dies ist entscheidend, um langfristige Strategien zu entwickeln und Verbesserungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.
• Effiziente Zusammenarbeit und Berechtigungsverwaltung
  Atlassian Analytics unterstützt die Zusammenarbeit im Team. Mitarbeiter können Inhalte einbetten, Kommentare hinzufügen und Berechtigungen verwalten. Dies erleichtert die gemeinsame Nutzung von Erkenntnissen und fördert die Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen.

Wie funktioniert Atlassian Analytics?

Mit Atlassian Analytics werden Entscheidungen auf allen Ebenen beschleunigt: Unternehmen erhalten einen vollständigen Einblick in die Arbeitsweise ihrer Teams, können interaktive Dashboards erstellen, welche Fehlinterpretationen reduzieren, und team- sowie projektübergreifende Silos aufbrechen.

Use Case: Entwicklungsleiter und Product Owner haben die Möglichkeit, auf Dashboards zuzugreifen, die Informationen über die Anzahl der erstellten und geschlossenen Issues, die durchschnittliche Bearbeitungszeit, den aktuellen Status der offenen Issues und das damit verbundene Risiko liefern. Diese Dashboards bieten einen umfassenden Überblick über alle Projekte und ermöglichen eine genaue Betrachtung spezifischer Projektinformationen – was vor allem dann wichtig ist, wenn ein ungewöhnlicher oder unerwarteter Datenabfall vorliegt. Ist dies der Fall, können Analysten oder Produktmanager in einem Kommentar markiert werden und sind sofort involviert, um das Problem zu beheben.

Auf diese Weise kann Atlassian Analytics dabei helfen, Engpässe zu identifizieren oder Teams zu erkennen, die möglicherweise überlastet sind.

Und so erhalten Teams mit Atlassian Analytics eine vollständige Einsicht in ihre Projekte und Arbeitsweise:

1. Datenquellen auswählen: Atlassian Analytics greift nahtlos auf den Atlassian Data Lake zu, wo Teams die gewünschten Datenquellen auswählen können. Diese Flexibilität erlaubt es ihnen, genau festzulegen, aus welchen Produkten und Instanzen sie Daten abrufen möchten. Hierbei können sie Projekte (wie Jira Software, Jira Service Management und Opsgenie), Assets oder Bereiche (wie Confluence) nach ihren Bedürfnissen ein- oder ausschließen.
   Administratoren ist es außerdem möglich, mehrere Verbindungen zum Data Lake einrichten, um die Anforderungen verschiedener Teams zu erfüllen.
2. Mit vorgefertigten Vorlagen beginnen: Sobald eine Verbindung zu einer Produktinstanz hergestellt ist, öffnet sich eine Welt von vorgefertigten Dashboards und Diagrammen. Diese vorgefertigten Vorlagen sind speziell darauf ausgerichtet, den Anforderungen von Business- und IT-Teams gerecht zu werden.
   
   Use Case: Serviceleiter können auf vorgefertigte Dashboards zugreifen, um erstellte und gelöste Anfragen, den durchschnittlichen CSAT-Score, den Prozentsatz der SLA-Verletzungen und vieles mehr zu bewerten. Sie können die Servicequalität untersuchen, indem alle Vorfälle und die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung identifizieren. Sie können sich sogar mit der Qualität bestimmter Services befassen.
   
   Kein Template dabei, das passt? Vorgefertigte Dashboards lassen sich individuell an die Bedürfnisse von Teams anpassen. Nutzer haben die Möglichkeit, personalisierte Dashboards nach ihren Wünschen zu gestalten, sei es durch das Umbenennt von Feldern, das Entfernen von Diagrammen oder die Neuanordnung von Elementen.
3. SQL nach benutzerdefinierten Vorstellungen ausführen: Durch die Ausführung von SQL-Abfragen direkt im Atlassian Data Lake ist es möglich, vollständig benutzerdefinierte Dashboards und Diagramme über verschiedene Produkte oder Instanzen hinweg zu erstellen. Nicht mit SQL vertraut? Kein Problem! Mit Visual SQL lassen sich individuelle Diagramme und Dashboards ohne Code und Programmieraufwand durch das Hinzufügen von Spalten, Filtern und intuitiven Verknüpfungen zwischen Datensätzen schnell und einfach anlegen. Wenn zusätzliche Präzision erforderlich ist, steht die Option zur Verfügung, zu geschriebenen SQL-Abfragen zu wechseln, um Abfragen genauer anzupassen und tiefer in die Daten einzusteigen.
   
   Use Case: Technische Teams können mithilfe visueller Abfragen Storys und Bugs, die ihnen von Jira Software zugewiesen wurden, zusammen mit Änderungswünschen oder Vorfällen aus Jira Service Management abrufen, um zu beurteilen, wo sie ihre Zeit priorisieren sollten, oder um den Zusammenhang zwischen bereitgestellten Funktionen und generierten Vorfallanfragen zu verstehen.
4. Verschiedene Visualisierungsoptionen erkunden: Mit Atlassian Analytics haben Teams die Wahl aus einer breiten Palette von Diagrammtypen und Grafiken, um ihre Visualisierungsanforderungen optimal zu erfüllen. Das Beste: Atlassian Analytics empfiehlt anhand der abgefragten und transformierten Daten einen Diagrammtypen, der die Daten am geeignetsten darstellt.
5. Kommentieren, herunterladen und einbetten: Atlassian Analytics Dashboards und Diagramme sind von Natur aus kollaborativ und fördern die Zusammenarbeit. Benutzer können Kommentare zu Diagrammen hinzufügen und Kollegen mit Fragen oder Anmerkungen markieren. Auch lassen sich Dashboards und Diagramme problemlos teilen, indem sie über Smart Links in Confluence-Seiten eingefügt werden. Dies ermöglicht eine noch umfassendere Analysezusammenarbeit mit verschiedenen Teams im Unternehmen.
6. Eigene Daten einbinden und noch tiefer eintauchen
   Daten aus Atlassian-Produkten werden noch leistungsstärker, wenn sie mit anderen geschäftskritischen Datenquellen kombiniert werden. Gemeinsam bieten sie tiefere Einblicke in Projekte und die Möglichkeit, Arbeitsleistung mit Geschäftsergebnissen in Einklang zu bringen. Mit diesen kombinierten Analysen können Führungskräfte sicher sein, dass sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage umfassender Erkenntnisse treffen.
   
   Use Case: Teams können Kunden-NPS-Bewertungen aus dem CRM abrufen und diese Metrik neben Daten zur Behebung von Vorfällen aus Jira Service Management visualisieren, um zu bewerten, wie sich Verbesserungen in der Servicequalität auf die Kundenzufriedenheit auswirken. Ebenso können Wachstumsdaten aus einer Snowflake-Datenbank oder Google Sheets hinzugezogen und neben Jira Software-Daten zur Ingenieursleistung abgebildet werden, um zu beurteilen, wie sich Innovationen auf Umsatzziele auswirken.

Zusammenfassung

Atlassian Analytics ist mehr als nur ein Werkzeug zur Datenanalyse; es ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur datengetriebenen Effizienz. Alle relevanten Quellen und Daten – sowohl team- als auch projektübergreifend – laufen an einem Ort zusammen und können gleichzeitig durch zahlreiche Datenbankverbindungen in andere bevorzugte Business Intelligence-Tools exportiert und dort visualisiert werden.

Dabei liefert die Plattform Erkenntnisse, die jeder Abteilung von Business über Service bis hin zu IT von großem Nutzen sein können. Durch den Einsatz von Atlassian Analytics können Unternehmen besser verstehen, wie ihre Teams arbeiten, und somit den Weg zu noch erfolgreicherer Zusammenarbeit ebnen.