Power BIでFour Keysメトリクスを可視化する方法
1. はじめに
Four Keysメトリクス（4つの主要指標）は、ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを評価するための重要な指標です。これはGoogleのDORA（DevOps Research and Assessment）チームが提唱したもので、以下の4つの指標から構成されます。
- デプロイ頻度（Deployment Frequency）: 本番環境へのリリース頻度
- 変更リードタイム（Lead Time for Changes）: コードの変更が本番環境に反映されるまでの時間
- 変更障害率（Change Failure Rate）: 本番リリース後に障害が発生する割合
- 平均復旧時間（Mean Time to Restore, MTTR）: 障害が発生してから復旧するまでの平均時間
本記事では、Power BIを使ってFour Keysメトリクスを可視化する方法を解説します。
2. データの準備
Power BIでFour Keysメトリクスを可視化するために、まずデータを収集・整理する必要があります。データソースは以下のようなものが考えられます。
- GitHub / GitLab / Bitbucket（プルリクエストやデプロイ履歴）
- Jenkins / GitHub Actions / Azure DevOps（CI/CDパイプラインの実行ログ）
- Datadog / Splunk / New Relic（システム監視データ）
- JIRA / ServiceNow（障害対応時間）
2.1. データ構造
CSV またはデータベースで、以下のようなデータを準備します。
| DeployID | DeployDateTime | CommitID | LeadTime | ChangeFailure | RestoreTime |
|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 2024-02-01 10:00:00 | abc123 | 5 | 0 | NULL |
| 1002 | 2024-02-02 15:30:00 | def456 | 8 | 1 | 120 |
| 1003 | 2024-02-05 09:45:00 | ghi789 | 6 | 0 | NULL |
DeployDateTime: デプロイ日時LeadTime: コードのリードタイム（単位: 時間）ChangeFailure: 障害発生（1 = 失敗, 0 = 成功）RestoreTime: 障害復旧時間（単位: 分）
3. Power BIでの可視化手順
3.1. データの取り込み
- Power BIを開く
- [データの取得] → [CSV] / [データベース] からデータをインポート
Transform Dataをクリックし、必要なデータ型を調整（例: 日付型、数値型）
3.2. メトリクスの作成（DAX）
Power BIの DAX（Data Analysis Expressions） を使って、メトリクスを計算します。
① デプロイ頻度（Deployment Frequency）
DeploymentFrequency = COUNT('Deployments'[DeployID])
ビジュアル:
- 棒グラフ（月ごとのデプロイ頻度）
- カード（数値表示）（全期間のデプロイ回数）
② 変更リードタイム（Lead Time for Changes）
AverageLeadTime = AVERAGE('Deployments'[LeadTime])
ビジュアル:
- 折れ線グラフ（時間経過に伴う変化）
- カード（平均リードタイム）
③ 変更障害率（Change Failure Rate）
ChangeFailureRate =
DIVIDE(
SUM('Deployments'[ChangeFailure]),
COUNT('Deployments'[DeployID]),
0
)
ビジュアル:
- ドーナツチャート（成功 vs 失敗）
- 棒グラフ（月ごとの障害率）
④ 平均復旧時間（MTTR: Mean Time to Restore）
MTTR = AVERAGE('Deployments'[RestoreTime])
ビジュアル:
- 折れ線グラフ（障害ごとの復旧時間）
- カード（MTTRの数値表示）
4. ダッシュボードのデザイン
Power BIのレポートページで、以下のビジュアルを配置します。
| メトリクス | ビジュアル | 備考 |
|---|---|---|
| デプロイ頻度 | 棒グラフ + 数値カード | 週/月ごとの変化を可視化 |
| 変更リードタイム | 折れ線グラフ + 数値カード | 過去の推移を比較 |
| 変更障害率 | ドーナツチャート + 棒グラフ | 成功 vs 失敗を可視化 |
| MTTR | 折れ線グラフ + 数値カード | 平均復旧時間の推移 |
4.1. カラーリングのポイント
- 成功：青 or 緑
- 失敗：赤（エラーが目立つように）
- リードタイム：黄色（時間経過の視認性向上）
5. 自動更新の設定
データを定期的に更新するには、Power BIの自動更新機能 を設定します。
5.1. 手順（Power BI Service）
- Power BI Desktop でレポートを作成・保存
- Power BI Service（オンライン）にレポートを公開
- [データセット] → [スケジュール更新] を開く
- データソースの認証情報を設定
- 更新頻度を設定（例: 1時間ごと）
6. まとめ
本記事では、Power BIを使ってFour Keysメトリクスを可視化する方法を解説しました。
DevOpsのパフォーマンスを継続的に測定し、改善ポイントを明確にすることで、開発チームの生産性向上に役立ちます。
次に学ぶべきトピック
- Power Automate を使ったアラート通知（SlackやTeams連携）
- SQL ServerやGoogle BigQueryとのデータ統合
- Four Keysのベンチマーク（Elite, High, Medium, Low）との比較
これらの拡張機能を組み合わせて、より高度なDevOps分析を実現しましょう！
