Performance Analytics conceitos
Performance Analytics usa termos e conceitos que podem diferir das normas do setor devido à natureza exclusiva da plataforma ServiceNow.
Performance Analytics inclui os seguintes conceitos e componentes:
Componentes principais
- Indicadores
- definem uma medição de desempenho feita em intervalos regulares de um serviço de negócios, uma atividade ou comportamento organizacional. Essas medições de desempenho resultam em uma série de pontuações do indicador ao longo do tempo. As empresas rastreiam essas pontuações para medir as condições atuais e prever tendências.
Tecnicamente, um indicador combina um conjunto de dados e um agregado de dados, como Contagem, junto com condições opcionais.
As principais características dos indicadores incluem:- As pontuações do indicador podem ser geradas automaticamente a partir de um conjunto de registros definidos em uma origem de indicador, inseridas manualmente ou calculadas a partir de outros indicadores.
- As pontuações do indicador podem ser exibidas ou analisadas no Hub de análise ou apresentadas, por meio de widgets, em painéis.
Por conveniência, você pode organizar os indicadores tematicamente em um grupo de indicadores.
Sinônimos: métricas, métricas de negócios, KPIs
- Detalhamentos e elementos
- permitem agrupar ou filtrar pontuações do indicador por um atributo qualitativo, como Prioridade, Categoria ou Grupo de atribuição. Você pode aplicar um detalhamento em Hub de análise, em Detalhes de KPI e em painéis.
Por exemplo, você pode consultar o Número de mudanças em aberto por grupo de atribuição. Ou você pode ver o Número de novas mudanças por prioridade.
Os valores de cada detalhamento são chamados de elementosde detalhamento. Por exemplo, o detalhamento de Prioridade pode ter os elementos Crítico, Alto e Baixo. Os detalhamentos são categorizados como automatizados, manuais ou externos, dependendo da origem desses elementos. Os elementos de detalhamento automatizados são especificados nas origens de detalhamento. Os detalhamentos manuais têm seus elementos inseridos manualmente para definir uma organização. Por fim, um detalhamento externo especifica a fonte de dados JDBC e a instrução SQL para recuperar elementos de detalhamento.
Você não pode aplicar mais de dois níveis de detalhamento a um indicador.
- Coletor de dados
- é o mecanismo que tira snapshots periódicos das tabelas de processo e os armazena nas tabelas Pontuações e Snapshots. Você pode configurar trabalhos do coletor de dados para serem executados automaticamente de acordo com uma programação. Normalmente, define uma programação de trabalho para corresponder à frequência na origem do indicador. Um trabalho geralmente gera pontuações para vários indicadores que usam a mesma origem de indicador. Você também pode configurar trabalhos executados manualmente, como trabalhos históricos, que são executados somente ao coletar dados para um novo indicador.
Visualizações clássicas
- Hub de análise
- é uma exibição exploratória de indicadores, usada para análises mais detalhadas. Ele permite que você veja tendências, previsões, divisões e registros associados para um indicador específico. Defina no registro do indicador se esse indicador deve ser incluído no Hub de análise .
O Hub de análise era anteriormente chamado de Cartão de pontuação detalhado.
- Painéis dinâmicos no IU principal
- são coleções de vários Performance Analytics, relatórios e outros widgets, organizados em uma exibição lógica para o público. Painéis podem ser dinâmicos ou não dinâmicos. Para criar ou compartilhar um painel dinâmico, você precisa de pelo menos uma função, mas pode ser qualquer função. Você pode arrastar para mover e redimensionar widgets em painéis dinâmicos. Painéis não dinâmicos usam layouts de zona para soltar menos flexíveis e exigem funções do Performance Analytics para exibir, criar e editar.
- Série de tempo
- pode se referir a um dos seguintes itens:
- Um tipo de widget que agrega e mostra várias pontuações de um indicador coletado ao longo de um período. Consulte Widgets de série temporal.
- Uma função estatística aplicada às pontuações do indicador coletadas ao longo de um período no Hub de análise ou em um widget, também chamado de agregador. Consulte Aplicar agregações de séries temporais.
- Destinos
- são objetivos que sua organização deseja alcançar, operacionalizados como pontuações do indicador. As metas permitem que você visualize a diferença entre a pontuação desejada em uma determinada data e a pontuação real de um indicador.
Um destino pode ser pessoal ou global. Uma meta pessoal fica visível somente para o usuário que a criou e aparece como uma linha clara. Uma meta global fica visível para todos os usuários e aparece como uma linha escura. Os destinos pessoais aparecem somente no Hub de análise, enquanto os destinos globais aparecem nos Hub de análise e nos widgets de série temporal.
- Limites
- definem um intervalo normal de pontuações para um indicador e alertam quando determinados eventos ocorrem, como quando uma pontuação atinge uma alta ou baixa histórica.
Quando um limite é acionado, a instância gera uma notificação por e-mail. Esta mensagem está associada ao indicador e a mensagem está disponível diretamente por meio do Hub de análise.
Um limite pode ser pessoal ou global. Um limite pessoal é visível somente para o usuário que o criou e aparece como uma linha pontilhada cinza claro. Um limite global é visível para todos os usuários e aparece como uma linha pontilhada cinza escuro. Os limites pessoais aparecem somente no Hub de análise de um indicador, enquanto os limites globais aparecem no Hub de análise e nos widgets de série temporal.
- Widgets
- em Performance Analytics são visualizações reutilizáveis de pontuações do indicador. Por exemplo, um widget pode exibir a evolução de um indicador ao longo do tempo, como um indicador pode ser dividido ou como vários indicadores aparecem lado a lado. Muitas variações são possíveis. Os widgets ficam visíveis somente quando adicionados a um painel.
Outros conceitos
- Agregado/Agregação
- pode se referir a uma das seguintes funções:
- A função Performance Analytics de agregar ou coletar pontuações do indicador ao longo do tempo. A configuração do indicador inclui a frequência com que as pontuações do indicador são coletadas.
- Funções estatísticas aplicadas às pontuações do indicador coletadas ao longo de um período. Por exemplo, você pode aplicar uma SOMA de 3 meses às pontuações do indicador. As funções de agregação podem ser adicionadas no formulário do indicador ou posteriormente no Hub de análise ou no widget. As funções de agregação no Hub de análise ou widget são chamadas de séries temporais.
- Mapeamentos de detalhamento
- especifique os relacionamentos, ou "mapeie", detalhamentos para origens de indicador. Um mapeamento de detalhamento especifica um campo na origem do indicador ou especifica um script que consulta a origem do indicador. Este último às vezes é chamado de mapeamento de detalhamento com script, e um detalhamento com esse mapeamento é chamado de detalhamento com script.
- Fontes de detalhamento
- especifique quais valores exclusivos, chamados de elementosde detalhamento , um detalhamento contém. Uma origem de detalhamento é definida como um conjunto de registros de uma tabela ou exibição de banco de dados ou como um grupo de buckets. Vários detalhamentos podem usar a mesma origem de detalhamento. Por exemplo, em vez de ver TODOS os grupos de atribuição para o indicador Número de mudanças em aberto, você pode limitar a lista de elementos apenas aos grupos que fazem parte do processo de mudança configurando a Fonte de detalhamento.
- Grupos de Buckets
- são usados para recategorizar dados para que possam ser usados como um detalhamento, por exemplo, agrupando um intervalo de valores em buckets discretos.
Para trabalhar com um grupo de buckets, crie uma origem de detalhamento que usa Bucket [pa_buckets] como a tabela de fatos e especifica o grupo de buckets em uma condição. Se um detalhamento criado nesta origem usar um mapeamento de detalhamento com um script, o detalhamento agrupará os valores que o script retorna em buckets. Se o mapeamento de detalhamento especificar um campo em vez de usar um script, o detalhamento agrupará os valores do campo mapeado em buckets.
Na arquitetura de dados, os grupos de buckets são definidos em registros de Grupo de buckets [pa_bucket_groups] e buckets em registros de Bucket [pa_buckets]. Cada registro de Bucket [pa_buckets] contém um campo de Grupo de Bucket que é uma referência a um registro de Grupo de Bucket [pa_bucket_groups].
- Dia
- Um dia em Performance Analytics é sempre definido como 24 horas. Performance Analytics não usa o conceito de "dias úteis".
- Origens do indicador
- são conjuntos de dados que consistem em registros filtrados de uma tabela ou exibição de banco de dados. Uma configuração de origem de indicador especifica uma tabela, como Incidente [incident], condições para filtrar registros dessa tabela e uma frequência que você baseia nas condições. Uma origem de indicador não pode especificar uma tabela girada. Vários indicadores podem usar a mesma origem de indicador. Os trabalhos de coleta de dados consultam o banco de dados uma vez para cada origem de indicador. Portanto, todos os indicadores que usam a mesma origem de indicador obtêm dados do mesmo ponto no tempo.
Normalmente, um indicador rastreia a situação em uma determinada data. As condições de origem do indicador geralmente incluem um filtro relacionado à data, como [Aberto][em][Hoje]. Os indicadores coletados com menos frequência podem especificar um intervalo de datas maior, como [Encerrado][em][Este mês].
- Detalhamento com script
- é um detalhamento que usa um script para consultar a origem do indicador como seu mapeamento de detalhamento.
- Snapshots
- são as listas de registros (sys_ids) que são coletadas no momento em que as pontuações desses registros são coletadas. Um snapshot é feito somente para indicadores automatizados com Coletar registros selecionados.
O snapshot/lista de registros pode ser recuperado no Hub de análise.
Os snapshots são mantidos para o indicador principal e para detalhamentos de primeiro nível. Os snapshots de detalhamento de segundo nível são derivados como uma interseção das duas listas de snapshots de detalhamento de primeiro nível.