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在 GraphXR 中可视化 Jira

作者:互联网

在 GraphXR 中可视化 Jira

作为一家完全远程、分布在全球的公司,我对同事的日常活动的了解有限。他们现在在做什么?谁在支持哪些客户?我们能否找到针对特定问题的合作集群?在各种工作跟踪应用程序(Jira、Airtable、Confluence)之间,很难一目了然地回答这些问题。通过在 GraphXR 中创建和可视化知识图,公司的概况成为焦点。

为了实现这个数据结构,我们使用了 NPM 的 Airtable 模块和 Jira Cloud REST API。 Airtable 和 Jira 都为我们提供 JSON,我们可以将其映射到节点和边,然后插入到图中(参见 使用 GraphXR 将 JSON 映射到图形 写的 Weidong Yang 更多)。我们在 Airtable 中定义客户端和成员,并通过连接等效名称将它们链接到图中的 Jira 问题。对于名为 Shelley 的团队成员,我们通过查找与“Shelley”相同的受让人的问题将她与她的 Jira 问题联系起来。 (Kineviz 没有一个叫雪莱的人——我为这个博客匿名了团队成员和客户)

使用 Grove 为 GraphXR 创建自定义工作流程很容易。我在 Grove 中创建了一些按钮来从 Airtable 和 Jira 获取 JSON,将 JSON 映射到图形中,然后将图形插入到工作区中。之后,我们对成员节点应用圆形布局,对 Jira 问题应用强制布局,以便它们聚集。

结果是一个简单的图表,包含三个类别,“成员”、“客户”和“Jira”,以及一些关系,如“ASSIGNED_TO”和“SUPPORTS”。这是标准图表用语,例如成员是 ASSIGNED_TO Jira 和成员支持客户端。或者在 Cypher 中,例如: (:会员)-[:支持]-(:客户)。

以下是您可以采取的一些行动以及从生成的图表中得出的见解:

Open a Jira issue from a node using the link button in the quick toolbar. If GraphXR detects that a value is a link, it will present a link button.

Tracy, Karishma, and Jan are supporting the Sasi.io client.

All Jira issues are colored from dark (low priority) to bright (high priority) and arranged in a ring layout, with the Member name as a caption. I could sort the nodes in the rings by priority as well, but I preferred this result visually because seeing a big chunk of high priority work is a tad overwhelming.

What’s Shelley up to? Here we see an area of improvement for this visualization. Since we don’t yet pull in work Shelley does on Airtable or Confluence, it looks like she isn’t doing anything, when actually she’s doing quite a lot.

Who is assigned the most issues? After running the degree algorithm, it’s clear that Tracy has the most issues. You can see in the legend in the top right that we selected Tracy’s node by the degree property (value is 124).

We can save this graph directly to Neo4j. I set up a free neo4j instance on Neo4j 光环 and used the Data > Save Neo4j button in GraphXR.

Lastly, we can print the schema in Neo4j Browser.

感谢您的阅读。

标签:Jira,GraphXR,Airtable,可视化,Shelley,Kineviz
来源: https://www.cnblogs.com/amboke/p/16641656.html