Performance Analytics (PA) - 概要Issue <!-- /*NS Branding Styles*/ --> .ns-kb-css-body-editor-container { p { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } span { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } h2 { font-size: 24pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h3 { font-size: 18pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h4 { font-size: 14pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } a { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--link-primary, #00718F); } a:hover { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #024F69); } a:target { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #032D42); } a:visited { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #00718f); } ul { font-size: 12pt; font-family: Lato; } li { font-size: 12pt; font-family: Lato; } img { display: ; max-width: ; width: ; height: ; } } Performance Analytics (PA) は、時間の経過とともに収集されたビジネスプロセスデータを可視化します。このデータは傾向を明らかにし、継続的なサービス改善のためにリアルタイムで調整を行うために利用できます。PA は、ビジネスプロセスの健全性に影響を与える行動や活動を追跡および測定することで、プロセスパフォーマンスの改善に役立ちます。 Performance Analytics の主な利点とは何ですか？ Performance Analytics は、プロセスのパフォーマンスと効率の改善に役立ちます。Key Performance Indicators (KPI) を使用してプロセスの健全性を測定し、ビジネスが測定可能な目標に対してどのようなパフォーマンスを示しているかを表示します。Performance Analytics は、プラットフォーム全体でのサービス改善のあらゆる領域に関する正確なリアルタイムのインサイトを提供します。 Table of Contents 1. Indicator とは何ですか？2. PA 実装フロー3. PA アーキテクチャおよびコンポーネント4. Performance Analytics の有効化5. PA ロール7. PA システムプロパティ8. Domain Separation における PA9. Breakdown 自動 Breakdown手動 BreakdownBreakdown Mapping 10. Performance Analytics ウィジェット11. Dashboard とは何ですか？12. Reporting13. トレーニング資料およびビデオ14. ナレッジ記事15. 一般的な問題 1. Indicator とは何ですか？ Indicator は、ビジネスサービスまたは活動を継続的に測定するために定義されたパフォーマンス測定です。これらの測定結果は、時間の経過に伴う一連の Indicator Score を生成します。基本的に、Indicator は時間経過におけるパフォーマンスの測定です。 2. PA 実装フロー Indicator を作成する前に、何を測定したいかを決定することが最善です。 データ収集プロセスは、分析エンジンで使用される Indicator のパフォーマンスを取得します。 PA は、ダッシュボードで共有できるウィジェット（レポートを含む）として表示されるさまざまな傾向の可視化を提供します。 Performance Analytics Widgets 3. PA アーキテクチャおよびコンポーネント これは、PA アーキテクチャおよびコンポーネントの概要を示しています。 最下層では、ビジネス活動が Incident、Problem などのプロセステーブルへデータを投入します。Indicator Source: Open Incidents や New Problems など、プロセステーブルから特定のレコードを抽出する条件を使用して作成されます。Indicator は Indicator Source を使用して作成され、たとえば「最初の Assignment Group によって解決された Incident」のような実際の KPI を定義します。Breakdown Source および Breakdown は、Indicator データの次元分析を可能にします。Data Collection Job はスケジュールされたタイミングで実行され、Indicator Source、Indicator、Breakdown Source、および Breakdown を生成します。Widget は Indicator データの可視化を支援します。データ収集が完了すると、そのデータは Analytics Hub および Dashboard で参照できます。 4. Performance Analytics の有効化 Performance Analytics のすべての機能へ無制限にアクセスするには、Performance Analytics サブスクリプションを購入します。サブスクリプション購入後、本番インスタンスでそのサブスクリプションに関連付けられたプラグインを有効化する必要があります。 ライセンス済みの Performance Analytics を購入した後は、基本プラグイン「Performance Analytics - Premium」(com.snc.pa.premium) を有効化する必要があります。Activating your Performance Analytics Subscription 5. PA ロール Performance Analytics と連携するアプリケーションロールです。 Performance Analytics Roles 6. PA スコア Performance Analytics Scores [pa_scores] テーブルは 2 つのテーブルに分割されました。この構造は大量のスコア処理を支援します。Score Migration Tool を使用して古いテーブル構造から新しい構造へスコアを移行できます。 Scores Migration は、pa_scores テーブルを 2 つのテーブルへ分割するプロセスです。pa_scores_l1 テーブルには Indicator および Level 1 Breakdown のスコアが格納され、Level 2 Breakdown は別テーブルである pa_scores_l2 に格納されます。移行中に既存の pa_scores テーブルから新しいテーブル構造へデータがコピーされます。このプロセスはクエリーパフォーマンスを向上させ、pa_scores テーブルのストレージ要件を削減するために実施されます。 Migrating Performance Analytics scores 7. PA システムプロパティ Performance Analytics Properties 8. Domain Separation における PA Domain Separation は Performance Analytics でサポートされています。Domain Separation により、データ、プロセス、および管理タスクを Domain と呼ばれる論理グループへ分離できます。Domain Separation とともに Performance Analytics を使用する場合、ドメイン固有のスコアを収集できます。グローバルまたはドメイン固有の Performance Analytics テーブルレコード、あるいはその組み合わせを使用できます。Performance Analytics - Domain Support プラグイン (com.snc.pa.domain_support) を有効化する必要があります。 Approaches to Performance Analytics with domain separation Domain separation and Performance Analytics 9. Breakdown Breakdown を使用すると、Priority、Category、Assignment Group などの定性的属性によって Indicator Score をグループ化またはフィルタリングできます。Breakdown は、Priority、State、Age、Category、Assignment Group などの特定属性別に傾向を分析できる構成です。Breakdown は任意の Indicator に対して構成できます。構成後、Analytics Hub および Dashboard Widget に表示されます。Performance Analytics Breakdowns 自動 Breakdown 自動 Breakdown は、Breakdown Source を使用して選択可能な要素を決定します。これらはテーブル内のレコードセットである Breakdown Source に基づいています。Breakdown は、これらのレコード（Breakdown Element）を、Indicator がスコアを収集するテーブルのフィールドへマッピングします。マッピングされたテーブルから収集されたスコアは、そのフィールド値および Breakdown Element に基づいてグループ化およびフィルタリングできます。Create an automated Breakdown 手動 Breakdown 手動 Breakdown では、Breakdown Source のレコードを使用せずに、Breakdown Element および各要素に対する Indicator Score を手動で定義します。Manual Breakdowns Breakdown Mapping Indicator Facts テーブルと Breakdown Facts テーブル間のマッピングです。これらのマッピングは、ユーザーが必要とする Breakdown Element を含むプロセステーブルのフィールドを識別します。 Breakdown を構成する基本手順: 必要なすべての Breakdown 値を取得する Breakdown Source を作成します。テーブル内の要素を値を含むフィールドへ関連付ける構造を持つ Breakdown を作成します。Breakdown 定義へ目的の Indicator を追加します。データを収集します。Breakdown 別に Indicator データを表示します。 10. Performance Analytics ウィジェット Performance Analytics Widget は、複数の Dashboard にわたる Indicator Score の可視化を定義し、ビジネスプロセスの履歴概要またはサマリーを表示します。 PA Widget の種類: Time Series Widget 1 つまたは複数の Indicator の履歴推移。 Breakdown widgets 属性別にデータを分離した Indicator の履歴的動作。 Score widgets Indicator の最新値を単一スコアとして要約します。 List widgets 複数 Indicator の最新スコアおよび変化をスコアカード形式のリストで表示します。 Pivot Widget Indicator の Breakdown Element 値の 2 D サマリーです。 Text analytics and text widgets Notes や Description などのテキストデータフィールドに存在するパターンを明らかにします。 WorkBench Widget このウィジェットは、Breakdown Element に対応したタブへ Indicator データを整理します。 11. Dashboard とは何ですか？ Dashboard は、Performance Analytics Trend、Widget、および Report を組み合わせてビジネスサービスを監視します。 Dashboard に関するドキュメント: DashboardsWorking with responsive dashboardsWorking with non-responsive dashboards 12. Reporting Reporting により、各 Priority の Open Incident 数など、インスタンスデータの現在の状態を表示するレポートを作成および配布できます。 Getting started with reportsExploring reportingReporting compared to Performance AnalyticsReporting vs. Performance Analytics: A Decision Made For Effective Data Stories 13. トレーニング資料およびビデオ Performance Analytics FundamentalsPerformance Analytics Advanced 14. ナレッジ記事 Troubleshooting Performance AnalyticsPerformance Analytics Collection Job processClearing Performance Analytics Score data 15. 一般的な問題 PA Data collection job "Benchmark Data Collection" generating errors in daily data collection logsResolving high memory usage error during Performance Analytics data collectionOptimizing data collection"No data to display" on OOB PA DashboardsAnalytics Hub page shows incorrect breakdown filter when elements have no scoresError log throwing up "null: no thrown error" when loading certain Dashboards Release<!-- /*NS Branding Styles*/ --> .ns-kb-css-body-editor-container { p { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } span { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } h2 { font-size: 24pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h3 { font-size: 18pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h4 { font-size: 14pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } a { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--link-primary, #00718F); } a:hover { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #024F69); } a:target { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #032D42); } a:visited { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #00718f); } ul { font-size: 12pt; font-family: Lato; } li { font-size: 12pt; font-family: Lato; } img { display: ; max-width: ; width: ; height: ; } } Resolution<!-- /*NS Branding Styles*/ --> .ns-kb-css-body-editor-container { p { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } span { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } h2 { font-size: 24pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h3 { font-size: 18pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h4 { font-size: 14pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } a { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--link-primary, #00718F); } a:hover { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #024F69); } a:target { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #032D42); } a:visited { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #00718f); } ul { font-size: 12pt; font-family: Lato; } li { font-size: 12pt; font-family: Lato; } img { display: ; max-width: ; width: ; height: ; } }