BacklogとBigQueryを連携し、開発チームの生産性を向上させる方法

課題と導入効果
課題
・データ集計・分析の工数増大
Backlogのデータを手動で集計し、Excelやスプレッドシートで分析しようとすると、コピー&ペースト作業に時間がかかり、データの鮮度も失われる。開発チームの生産性を迅速に把握したいのに、集計作業に手間取ってしまうことが大きな課題となっている。
・データに基づいた改善が困難
勘や経験に頼ったチーム改善になりがちで、具体的なデータに基づいた客観的な議論ができない。どのプロジェクトにどれだけ工数がかかっているのか、チームごとの生産性に差はあるのかなど、現状を正確に把握できず、効果的な改善策を見出すのが困難。
・リアルタイムな状況把握の欠如
手動でのデータ集計では、リアルタイムな状況把握が難しい。プロジェクトの進捗やリソースの偏りなどを即座に可視化できないため、問題が発生してから対応することになり、迅速な意思決定を阻害してしまう。
Backlogのデータを手動で集計し、Excelやスプレッドシートで分析しようとすると、コピー&ペースト作業に時間がかかり、データの鮮度も失われる。開発チームの生産性を迅速に把握したいのに、集計作業に手間取ってしまうことが大きな課題となっている。
・データに基づいた改善が困難
勘や経験に頼ったチーム改善になりがちで、具体的なデータに基づいた客観的な議論ができない。どのプロジェクトにどれだけ工数がかかっているのか、チームごとの生産性に差はあるのかなど、現状を正確に把握できず、効果的な改善策を見出すのが困難。
・リアルタイムな状況把握の欠如
手動でのデータ集計では、リアルタイムな状況把握が難しい。プロジェクトの進捗やリソースの偏りなどを即座に可視化できないため、問題が発生してから対応することになり、迅速な意思決定を阻害してしまう。
効果
・集計作業の自動化・効率化
タスクデータをBigQueryに自動で連携することで、手動での集計作業が不要となる。これにより、データ集計にかかっていた時間を大幅に削減し、より価値のある分析やチーム改善の議論に集中できる。
・客観的なデータに基づいたチーム改善
BIツールなどと連携することで、チームごとの生産性や機能ごとの工数などを可視化できる。データに基づいた客観的な議論が可能になり、課題の特定や効果的な改善策の立案が容易になる。
・迅速な意思決定を支援
最新のデータが常にBigQueryに集約されるため、BIツールでいつでもリアルタイムなダッシュボードを閲覧できる。これにより、プロジェクトの進捗やリソースの状況を即座に把握し、迅速な意思決定やリソースの再配分が可能となる。
タスクデータをBigQueryに自動で連携することで、手動での集計作業が不要となる。これにより、データ集計にかかっていた時間を大幅に削減し、より価値のある分析やチーム改善の議論に集中できる。
・客観的なデータに基づいたチーム改善
BIツールなどと連携することで、チームごとの生産性や機能ごとの工数などを可視化できる。データに基づいた客観的な議論が可能になり、課題の特定や効果的な改善策の立案が容易になる。
・迅速な意思決定を支援
最新のデータが常にBigQueryに集約されるため、BIツールでいつでもリアルタイムなダッシュボードを閲覧できる。これにより、プロジェクトの進捗やリソースの状況を即座に把握し、迅速な意思決定やリソースの再配分が可能となる。
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