Sprint 3 - iNineBD/Track-5Sem2025Main GitHub Wiki

🚨Sprint 3 - 05/05/2025 a 25/05/2025

🎯 Objetivos da Sprint

O principal objetivo desta sprint foi expandir significativamente as funcionalidades da plataforma, focando em dois pilares fundamentais: personalização e integração. Avançamos na implementação de filtros avançados para métricas e indicadores, desenvolvemos a integração com plataformas externas como Jira. Assim o usuário pode ver e analisar as métricas de determinada plataforma. Essas melhorias visam proporcionar maior flexibilidade aos usuários na análise de dados e facilitar a tomada de decisões baseada em informações consolidadas de múltiplas fontes.

Diagrama de Entidade de Relacionamento (DER)

Modelagem do DW

track - dw_track_develop_test

📌 Painéis com Métricas

Durante esta sprint, foi desenvolvido um sistema de filtros avançados e integração com outras plataformas, como o Jira:

  • Sistema de Filtros Avançados: Permitir que usuários filtrem métricas e indicadores nos dashboards para obter apenas informações relevantes para suas análises
  • Integração com Jira: Conexão direta com a plataforma Jira para importação e sincronização de dados de projetos
  • Consolidação de Dados: Centralização de informações de múltiplas fontes em uma única interface
  • Análise Comparativa: Possibilidade de comparar métricas entre diferentes projetos e plataformas
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📝Conclusão da Sprint

A Sprint 3 representou um marco significativo no desenvolvimento da plataforma, introduzindo funcionalidades essenciais que transformam a ferramenta em uma solução mais robusta e versátil. A implementação dos filtros avançados permite análises mais precisas e direcionadas, enquanto a integração com Jira centraliza informações de múltiplas fontes, proporcionando uma visão holística dos projetos. A funcionalidade de filtros avançados facilita a análise direcionada dos dados, atendendo às necessidades de diferentes perfis de usuários. A integração com Jira permite que equipes que já utilizam essa plataforma possam aproveitar ao máximo os dados existentes, criando dashboards mais completos e informativos.

📉Burndown

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