📄 Cahier des charges – Projet Analyse CI/CD GitLab avec Power BI

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1. Objectif du projet

Mettre en place un tableau de bord Power BI basé sur les données CI/CD extraites de GitLab afin de :

• Suivre la performance des pipelines (réussite, durée, erreurs)
• Mesurer la productivité des développeurs (merge requests, lead time)
• Identifier les points de blocage ou erreurs récurrentes
• Fournir des insights exploitables pour la direction technique

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2. Périmètre

Inclus :

• Analyse des données issues des pipelines GitLab (via API ou export)
• Traitement des données (nettoyage, structuration, mise au format .csv)
• Création d’un tableau de bord Power BI (visuels, mesures DAX, interactivité)
• Rapport d’analyse et recommandations
• (Optionnel) Automatisation de la récupération et mise à jour des données via API

Exclu :

• Analyse du code source ou des logs applicatifs
• Audit de sécurité des pipelines
• Gestion des utilisateurs GitLab

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3. Sources de données

Source	Description	Format
GitLab CI/CD API	Données de build, pipelines, erreurs, timestamps	JSON / via API REST
Fichier CSV simulé	Pour phase de test locale	gitlab_ci_cd_data_simulee.csv

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4. Indicateurs clés (KPI)

KPI	Objectif
Taux de réussite des pipelines	Mesurer la stabilité des builds
Durée moyenne des pipelines	Identifier les lenteurs techniques
Lead time (commit → merge)	Suivre l'efficacité du workflow
Nombre de MR par développeur	Suivre l’implication individuelle
Taux d’échecs par job	Identifier les étapes les plus fragiles

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5. Technologies utilisées

Outil	Usage
Power BI	Tableau de bord interactif
GitLab API	Extraction des données CI/CD
Python (optionnel)	Prétraitement et format CSV
Microsoft Project	Planning et suivi des tâches
GitHub Project	Suivi Kanban des issues

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6. Planning prévisionnel

Phase	Durée estimée
Cadrage et objectifs	3 jours
Extraction des données	5 jours
Structuration CSV	5 jours
Dashboard Power BI	10 jours
Analyse et rapport	5 jours
Automatisation (optionnel)	10 jours

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8. Livrables attendus

• Fichier .csv des données CI/CD structurées
• Tableau de bord Power BI (.pbix)
• Rapport d’analyse des données (Markdown ou PDF)
• Cahier des charges (ce document)
• Planning MS Project (XML ou .mpp)
• Page wiki ou README GitHub avec instructions

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9. Suivi du projet

Le projet sera suivi via GitHub Projects (tableau Kanban) avec :

• Des issues catégorisées (data, dashboard, insight, automatisation, documentation)
• Des checklists internes
• Des mises à jour hebdomadaires en réunion projet

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10. Notes complémentaires

• L’analyse repose sur un jeu de données simulé dans un premier temps
• L’automatisation via l’API GitLab sera priorisée si le modèle manuel est validé
• Le projet peut être étendu à d’autres pipelines si concluant

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