GitHub Copilot 사용 통계

Copilot 사용 측정값 정보

Copilot 사용 메트릭은 주요 이해 관계자 및 의사 결정자가 팀이 채택하고 사용하는 Copilot방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 기업 전체에서 사용 패턴을 추적하여 참여를 측정하고, 가치를 높일 기회를 식별하고, AI 지원 워크플로가 끌어오기 요청 처리량 및 병합 시간에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

메트릭은 다음을 통해 사용할 수 있습니다.

Copilot 엔터프라이즈, 조직, 리포지토리 및 사용자 수준에서 내보내기 가능한 세부 데이터를 제공하는 사용 메트릭 API입니다. Copilot 사용 메트릭에 대한 REST API 엔드포인트을(를) 참조하세요.
Copilot 엔터프라이즈 및 조직 전체에서 28일 사용량 추세를 시각화하는 사용량 메트릭 대시보드입니다. Copilot 사용 메트릭 대시보드 보기을(를) 참조하세요.
코드 생성 대시보드는 엔터프라이즈 및 조직 전체에서 사용자 및 에이전트가 코드를 생성하는 방법을 분석합니다. 코드 생성 대시보드 보기을(를) 참조하세요.
Copilot 사용자를 채택 코호트에 그룹화하고 해당 채택을 연결하여 요청 출력을 끌어오는 영향 대시보드입니다. Copilot 영향 대시보드 보기을(를) 참조하세요.
Copilot 사용 메트릭 NDJSON 내보내기는 사용자 지정 BI 도구 또는 장기 저장소에 대한 원시 데이터를 제공합니다.

포함되는 사용량은 무엇인가요?

Copilot사용 메트릭은 IDE Copilot및 Copilot CLI 작업을 비롯한 여러 agent apps 표면의 원격 분석에서 파생됩니다. 대부분의 메트릭은 클라이언트 쪽 IDE 원격 분석에서 제공되며 최종 사용자는 이러한 메트릭에서 가장 풍부한 데이터에 대해 IDE에서 원격 분석을 사용하도록 설정해야 합니다 .

개별 agent app 메트릭은 사용 메트릭 API 및 NDJSON 내보내기에서 사용할 수 있습니다. 사용 메트릭 대시보드에서는 사용할 수 없습니다. 활동 agent apps 은 서버 쪽 원격 분석을 통해 매일, 매주 및 월별 활성 사용자 합계에 이미 포함되어 있습니다. 개별 메트릭은 자세한 분석을 제공하지만 이러한 합계는 변경하지 않습니다.

또한 Copilot 사용 메트릭은 서버 쪽 원격 분석을 통합하여 클라이언트 쪽 원격 분석 만으로는 놓칠 수 있는 활성 사용자를 식별합니다. 네트워크 상태, 프록시 구성 및 클라이언트 설정으로 인해 클라이언트 텔레메트리가 GitHub에 도달하지 못할 수 있으므로, 서버 측 신호를 통해서도 해당 사용자가 보고서에 여전히 표시됩니다.

서버 쪽 원격 분석을 통해 표시되는 사용자는 활성 사용자 합계(예: 일일 활성 사용자 daily_active_users )로 완전히 계산됩니다. 사용 가능한 경우 사용자별 보고서에서 가장 최근에 검색된 IDE 및 totals_by_ide 확장 버전 포함)에도 나타날 Copilot 수 있습니다. 그러나 코드 줄 메트릭과 같은 totals_by_feature 다른 차원 분석은 더 풍부한 원격 분석을 사용할 수 있을 때까지 비어 있습니다. 클라이언트 원격 분석을 통해 이미 수집된 사용자에 대한 상위 수준 합계 및 세부 내역은 변경되지 않습니다.

데이터에는 다음과 같은 다른 **** 표면의 활동이 Copilot.

Copilot Chat 에 GitHub.com
GitHub Mobile

사용 현황 메트릭 보고서에는 라이선스 및 좌석 관리 데이터가 포함되지 Copilot 않습니다. 라이선스 할당을 보거나 관리하려면 라이선스 및 좌석 정보의 출처인 사용자 관리 API를 사용합니다 Copilot . Copilot 사용자 관리를 위한 REST API 엔드포인트을(를) 참조하세요.

누락된 사용량 데이터 문제 해결

자세한 분석은 IDE 또는 Copilot CLI.의 클라이언트 쪽 원격 분석에 따라 달라집니다. 이 원격 분석은 기능, 언어, 모델, 수락된 제안 및 코드 줄에 대한 데이터를 제공합니다. 서버 쪽 원격 분석은 사용자가 활성 상태임을 표시할 수 있지만 편집기에서 발생하는 일을 관찰할 수는 없습니다.

클라이언트 쪽 원격 분석이 누락된 경우 서버 쪽 데이터에 활동이 표시되더라도 보고서에 더 낮은 숫자 또는 빈 분석이 포함될 수 있습니다. 주요 원인은 다음과 같습니다.

Cause	보고서에 미치는 영향	검사할 수 있는 항목
IDE에서 원격 분석이 해제됩니다(예: 설정 VS Code사용`telemetry.telemetryLevel`).	IDE는 자세한 활동을 보내지 않습니다. 사용자는 여전히 서버 쪽 원격 분석을 통해 활성으로 계산될 수 있지만 기능, 언어 및 코드 분석 줄은 비어 있습니다.	개발자가 IDE 원격 분석을 사용하도록 설정되어 있는지 확인합니다.
네트워크 프록시, 방화벽 또는 VPN은 원격 분석 엔드포인트를 Copilot 차단합니다.	원격 분석이 꺼져 있는 경우와 동일합니다.
Copilot 클라이언트 원격 분석 엔드포인트를 허용합니다.
Copilot 허용 목록 참조을(를) 참조하세요.
클라이언트는 지원되는 IDE가 아니며 원격 분석을 보내지 Copilot 않습니다.	사용자는 서버 쪽 원격 분석을 통해 활성으로 계산될 수 있지만 클라이언트가 표시되지 않거나 자세한 분석이 나타나지 `totals_by_ide` 않습니다.	전체 메트릭에 지원되는 IDE를 사용합니다.

위의 원인을 확인한 후 간격이 지속되면 영향을 받는 사용자, IDE, 버전 및 날짜를 문의 사이트 관리자가 GitHub 지원 포털 하고 포함합니다.

API 리소스 간에 사용 메트릭이 다를 수 있는 이유 Copilot

다음 API 리소스는 관련 데이터를 노출 Copilot하지만 서로 교환할 수 없으며 직접 비교해서는 안 됩니다. 각 API 리소스는 특정 사용 사례 및 데이터 모델을 위해 설계되었으며 합계 또는 적용 범위의 차이가 예상됩니다. 이 표를 사용하여 보고 요구 사항에 가장 적합한 API 리소스를 파악합니다.

참고

새로운 통합 및 분석을 위해 Copilot 사용 메트릭 API를 사용할 것을 강력히 권장합니다. 이 API는 Copilot 사용에 대한 가장 완전하고 미래 지향적인 시각을 제공합니다.

API 리소스	Scope	주요 기능
Copilot 사용 메트릭에 대한 REST API 엔드포인트	리포지토리 및 사용자 수준 보고서를 사용하여 고급 엔터프라이즈 및 조직 범위 이벤트 원격 분석	완료, 채팅 및 에이전트 모드 전반에 걸쳐 통합된 원격 분석을 제공합니다. 모든 IDE 모드, 언어 및 모델에서 코드 메트릭의 사용 및 줄을 포함합니다. 기능, IDE, 언어, 모델 및 사용자뿐만 아니라 리포지토리 수준 끌어오기 요청 활동 보고서에 대한 자세한 분석을 지원하며, 적극적으로 개발 및 유지 관리되는 기본 API 리소스입니다.
Copilot 사용자 관리를 위한 REST API 엔드포인트	라이선스 및 좌석 할당	조직 또는 기업에 할당된 Copilot 좌석을 나열하며, 라이선스 상태, 사용자 연결 및 `last_activity_at`을 포함합니다. 이 API 리소스는 라이선스 및 사용자 좌석 정보의 진실의 근원입니다.

메트릭은 조직 전체에서 어떻게 특성이 지정되는가?

참고

엔터프라이즈 수준 액세스를 제공하지 않고도 사용 메트릭에 ****Copilot을 부여할 수 있습니다.

"조직 메트릭 보기" 권한이 포함된 조직 사용자 지정 역할을 만들고 단일 조직의 Copilot 메트릭에 대한 가시성이 필요한 사용자에게 해당 역할을 할당하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자 지정 조직 역할의 권한을(를) 참조하세요.

조직 수준 Copilot 사용 메트릭은 개별 작업이 발생하는 위치가 아니라 조직 멤버 자격을 기반으로 합니다. 엔터프라이즈의 메트릭에 표시하려면 사용자에게 해당 엔터프라이즈 내에 할당된 활성 Copilot 좌석이 있어야 합니다(엔터프라이즈에 속한 모든 조직에서). 따라서 단일 사용자의 사용량이 여러 조직 대시보드에 표시될 수 있지만 동일한 사용자는 엔터프라이즈 수준 합계에서 한 번만 계산됩니다. 조직 수준 분석은 조직 내에서 채택 및 사용량을 파악하기 위한 것이며 엔터프라이즈 수준 합계와 직접 비교할 수 있도록 설계되지 않았습니다.

조직 수준 Copilot 분석은 2025년 12월 12일부터 사용할 수 있습니다. 조직 수준 보고서가 제공되는 첫 번째 날짜입니다.

사용자가 기업에 자리를 맡기면 해당 사용량은 좌석이 할당된 위치에 관계없이 사용자가 속한 모든 조직에 기인합니다.

이것은 다음을 의미합니다.

라이선스가 엔터프라이즈 내의 관리 목적으로 전용 "셸" 조직에 할당된 경우 사용자는 속한 엔터프라이즈의 다른 모든 조직에 대한 메트릭에 계속 표시됩니다.
사용자가 Copilot 자리가 **** 있는 경우에도 해당 활동은 기업 내에서 하나 이상의 좌석이 있는 한 기업의 조직 수준 메트릭에 계속 포함됩니다.

즉, 메트릭에 표시하려면 엔터프라이즈 어딘가에서 사용자에게 라이선스를 부여해야 합니다. 메트릭이 설정되고 나면, 메트릭은 사용자가 근무하는 위치(소속된 조직)를 반영하며, 어떤 조직이 좌석을 제공하는지 또는 활동이 시작된 위치를 반영하지 않습니다.

지원되는 IDE

사용 메트릭에 Copilot 포함하려면 최종 사용자가 다음 IDE 및 Copilot Chat 확장 버전 중 하나를 사용해야 합니다.

이전 버전에서는 사용 메트릭이 사용하는 모든 이벤트를 보내지 않거나 잘못된 IDE에 작업을 특성화할 수 있습니다. IDE 및 Copilot 확장을 최신 상태로 유지하고 디바이스 관리 도구를 사용하여 가능한 경우 이러한 최소 버전을 적용합니다.

IDE	최소 IDE 버전	최소 Copilot Chat 확장 버전
Eclipse	4.31	0.9.3.202507240902
JetBrains / IntelliJ	2024.2.6	1.5.52-241
Visual Studio	17.14.13	18.0.471.29466
VS Code	1.107.1	0.35.3
Xcode	14.3.1	0.40.0

사용자별 보고서에서 각 totals_by_ide 항목에는 포함 last_known_ide_version 및 last_known_plugin_version. 이러한 필드를 사용하여 업데이트해야 하는 개발자를 식별합니다. Copilot 사용 메트릭에서 사용할 수 있는 데이터을(를) 참조하세요.

SDK 기반 에이전트 작업에 대한 버전 요구 사항

일부 IDE는 SDK를 통해 Copilot 에이전트 세션을 실행 Copilot 합니다. 이러한 IDE의 일부 버전은 에이전트 활동을 보낼 때 자신을 식별하지 않으므로 활동이 사용 메트릭에서 제외됩니다. 이로 인해 에이전트 상호 작용 및 에이전트 코드 줄이 과소 계산됩니다. 이 활동을 포함하려면 최종 사용자가 다음 버전 이상 중 하나를 사용해야 합니다.

IDE	SDK 기반 에이전트 작업의 최소 버전	영향을 받는 버전
VS Code	1.139.0	에이전트 창을 사용하는 경우 1.134에서 1.138까지
Copilot JetBrains IDE에 대한 플러그 인	1.20.0	1.15.0~ 1.19.x
Visual Studio	18.12	18.12 이전 참가자(미리 보기) 빌드

IDE 업데이트를 계획하는 경우 개발자를 이러한 버전 이상으로 직접 이동합니다. 일반적으로 사용 가능한 버전은 Visual Studio 영향을 받지 않습니다.

JetBrains IDE의 경우 플러그 인 버전 1.15.0~ 1.19.x를 사용하지 마십시오 Copilot .

Eclipse 및 Xcode는 SDK를 Copilot 통해 에이전트 세션을 실행하지 않으므로 영향을 받지 않습니다.

영향을 받는 버전의 활동은 어떤 IDE에서 왔는지 식별하지 않으므로 누락된 데이터를 백필할 수 없습니다.

이 활동 중 일부는 대신 활동으로 Copilot CLI 계산되어 메트릭을 부풀릴 Copilot CLI 수 있습니다. 이는 개발자가 영향을 받는 IDE를 업데이트할 때 지워지지만 이전 Copilot CLI 메트릭은 수정할 수 없습니다. Copilot CLI 사용자는 업데이트할 필요가 없습니다.

이 문제는 사용 메트릭에서 활동의 특성이 지정된 방식에만 영향을 줍니다. 청구는 영향을 받지 않습니다.

데이터 신선도

대시보드 및 API 보고서의 데이터는 정기적으로 업데이트됩니다.

2일 이내에 데이터를 사용할 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 즉, 지정된 날짜에 대한 데이터는 해당 날짜가 UTC로 종료된 후 2일 내에 처리되어 사용할 수 있습니다.

아직 처리 중인 원격 분석으로 인해 가장 최근 날짜가 불완전해 보일 수 있습니다. 간격을 조사하기 전에 처리 창이 닫힐 때까지 기다립니다.

데이터는 무엇을 측정하나요?

Copilot 사용 메트릭은 채택, 참여, 수용률, LoC(코드 줄) 및 끌어오기 요청 수명 주기 메트릭의 몇 가지 주요 범주로 그룹화할 수 있습니다.

채택은 사용이 허가된 개발자가 Copilot을/를 얼마나 활발하게 활용하고 있는지를 측정합니다. 예를 들어 DAU(일일 활성 사용자)는 지정된 날짜에 상호 작용한 Copilot 고유 사용자 수를 알려줍니다. 이상적으로는 롤아웃 중에 이러한 메트릭에서 일관된 상승 추세를 볼 수 있습니다. Copilot code review 채택은 별도의 활성 및 수동 사용자 수로 별도로 추적됩니다. 활성 사용자는 수동으로 검토를 요청하거나 제안을 적용했습니다. 수동 사용자는 Copilot code review 끌어오기 요청을 검토하도록 자동으로 할당되었습니다. 사용자에게 동일한 기간에 두 신호가 모두 있는 경우 활성으로만 계산됩니다. 채택 깊이에 대한 심층적인 보기를 위해 사용자는 채택 코호트로 그룹화됩니다. 채택 코호트 이해 참조

참여 측정값은 개발자가 채택한 후 얼마나 깊이 사용하는 Copilot 지를 설명합니다. 주요 참여 메트릭은 사용 빈도뿐만 아니라 기능 전반의 폭을 보여 줍니다. 예를 들어, 사용자당 평균 채팅 요청 횟수는 사용자가 Copilot Chat을(를) 얼마나 자주 열고 상호작용하는지를 측정합니다. 언어 및 IDE 간에 일반적이고 증가하는 채팅 사용을 확인하려고 합니다.

수락률은 개발자가 제안을 수락 Copilot하는 빈도를 측정합니다. 이렇게 하면 제안이 관련성이 있고 신뢰할 수 있는지 여부를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 인라인 제안 수락률이 높음은 제안이 관련성이 높고 유용하다는 것을 나타냅니다.

코드 줄(LoC) 메트릭은 편집기에서 제안되거나, 추가되거나, 삭제된 줄 Copilot의 수를 측정하여 Copilot의 명확한 출력 방향을 제시합니다. 예를 들어 "추가된 줄"은 실제로 수락되어 편집기에 삽입된 코드의 양을 보여줍니다.

끌어오기 요청 수명 주기 메트릭은 작업이 끌어오기 요청 결과 및 배달 흐름과 어떻게 관련되는지 Copilot 측정합니다. 이러한 메트릭에는 풀 리퀘스트 생성 및 병합 횟수, 병합까지의 중간 시간, 검토 제안 활동이 포함됩니다. 전체 끌어오기 요청 활동을 Copilot에서 생성한 끌어오기 요청과 비교하여, AI가 지원하는 워크플로가 조직이나 기업 수준에서 처리량과 주기 시간에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

모델 분석에는 개발자가 직접 선택하지 않은 모델이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 자동 Copilot 모델 선택 또는 백그라운드 작업에 다른 모델을 사용할 수 있습니다.

채택 코호트 이해

채택을 단일 활성 사용자 수로 측정하는 대신, Copilot 사용자가 참여 여부에 관계없이 참여하는 **** 방식에 따라 Copilot 그룹화합니다. 플랫 활성-사용자 수는 하루 종일 여러 에이전트 기반 워크플로를 오케스트레이션하는 사람과 동일한 코드 완성을 가끔 수락하는 사람을 처리합니다. 코호팅은 이러한 두 사용자를 구분하므로 초기 평가판에서 고원화하지 않고 시간이 지남에 따라 조직의 사용량이 심화되고 있는지 확인할 수 있습니다.

사용자는 다음 단계로 그룹화됩니다.

Phase	나타내는 내용
수동 사용자	사용자가 해당 기간 동안 단계에 대한 참여 임계값을 충족하지 못했습니다. 수동 사용자는 코드 편집을 적용하지 않고도 질문을 하거나 에이전트 모드에서 Copilot Chat 질문을 하는 등 계속 정기적으로 사용할 Copilot 수 있습니다. API에서 이 단계에는 레이블이 지정됩니다 `No Cohort`.
1단계: 첫 번째 코드	코드 완성 및/또는 에이전트 편집 Copilot 에 참여한 사용자는 변경 내용을 IDE의 파일에 직접 씁니다. 코드 완성 또는 에이전트 편집 작업을 생성하지 않고 사용 Copilot Chat 하거나 에이전트 모드를 사용하는 것은 자체적으로 자격이 없습니다.
2단계: 에이전트 우선	단일 GitHub기반 에이전트 화면(예: Copilot cloud agent, Copilot code review또는 Copilot CLI.)에 참여한 사용자입니다. 끌어오기 요청 수를 동일한 표면으로 Copilot code review 검토하기 위해 자동으로 할당된 활성 참여와 할당을 모두 사용합니다.
3단계: 다중 에이전트	두 개 이상의 GitHub기반 에이전트 표면 또는 GitHub Copilot app.

단계로 그룹화하려면 사용자는 해당 단계와 연결된 표면을 사용하여 후행 28일 기간 중 최소 2일의 활성 일 수의 참여 임계값을 충족해야 합니다. 사용자는 해당 단계로 진행하기 위해 더 높은 단계의 표면에서 2일의 적격일만 필요합니다. 에이전트 사용량만으로는 별도의 일반 완료 일수 없이 사용자를 한정할 수 있습니다.

단계 할당은 후행 28일 기간에서 매일 다시 계산되므로 해당 창 내의 활동이 변경될 때 사용자의 단계가 하루에서 다음 단계로 이동할 수 있습니다. 이는 데이터 오류가 아니라 예상되는 동작입니다.

영향 대시보드는 후행 28일 기간 동안 활성 상태였던 모든 사용자를 계산하고 각 사용자를 현재 단계로 그룹화합니다. 단계 분류 규칙은 동일하지만 대시보드 채우기는 API 및 NDJSON 보고서의 필드보다 totals_by_ai_adoption_phase.total_engaged_users 광범위하며 특정 날짜에 활성 상태였던 사용자를 계산합니다.

단계의 임계값을 충족하지 않은 사용자는 수동 사용자로 그룹화됩니다. 이는 비활성 측정값이 아니라 사용자의 참여가 채택 깊이를 안정적으로 분류하는 데 필요한 수준에 아직 도달하지 않았다는 신호입니다. 예를 들어 후행 28일 창에서 활성 날짜가 2일 미만인 사용자 또는 온Copilot Chat과 같은 GitHub.com 표면만 가볍게 사용하는 사용자는 수동 사용자로 표시됩니다.

단계 할당은 사용자가 수행하는 작업 수뿐만 아니라 완료 볼륨이 높지만 에이전트 사용량이 없는 사용자가 1단계에서 유지되는 표면을 기반으로 하기 때문에 에이전트 표면에서 더 가벼우면서도 광범위한 사용량을 가진 사용자는 2단계 또는 3단계로 진행됩니다.

기본 스키마 필드는 AI 채택 단계 필드를 참조하세요.

영향 대시보드의 채택 승수 는 참여하는 사용자를 위해 병합된 끌어오기 요청의 평균 양(1단계, 2 또는 3단계)을 수동 사용자를 위해 병합된 끌어오기 요청의 양으로 나눕니다.

이는 각 단계에 속하는 사용자 수와 관계없이 심층 채택의 상대적 영향을 보여줍니다. 이는 참여도가 높아진 사용자가 제공할 수 있는 잠재적 리프트를 이해하기 위한 측정값입니다.

예를 들어 참여 코호트의 사용자가 평균 20개의 끌어오기 요청/사용자/월을 사용하고 수동 코호트가 평균 10인 경우 수식은 20/10 = 2배 승수입니다.

업계 비교 이해

영향 대시보드의 업계 비교 위젯은 참여 피어의 집계된 결과와 함께 엔터프라이즈 또는 엔터프라이즈가 소유하지 않은 조직에 대한 두 가지 측정값을 비교합니다.

에이전트 채택: 에이전트 우선 또는 다중 에이전트 사용자인 엔터프라이즈 또는 조직의 활성 사용자 비율입니다.
레버리지: 에이전트 사용자에 대한 끌어오기 요청 병합 속도와 에이전트가 아닌 사용자(월별 사용자당)의 비율입니다. 예를 들어 레버리지 점수가 4.1x이면 에이전트 사용자가 보고 기간 동안 에이전트가 아닌 사용자의 비율의 4.1배로 끌어오기 요청을 병합했습니다.

각 비교는 위젯에 표시된 28일의 보고 기간을 다룹니다. 피어 코호트는 옵트인할 때 선택한 회사 규모 및 업계를 사용합니다. 회사 크기 옵션은 1-999, 1,000-4,999 및 5,000명 이상의 직원이며 10개의 업계 옵션이 있습니다. 이러한 값은 자체 보고되며 확인되지 않습니다. 선택한 산업 또는 모든 산업의 피어와 비교할 수 있습니다.

적격 피어를 충분히 사용할 수 있는 경우 각 카드는 다음을 표시합니다.

점수가 코호트 내에서 순위가 매겨지는 위치입니다.
점수와 피어 중앙값의 차이입니다.
점수와 상위 decile의 차이입니다.

최상위 decile 비교에는 중앙값 비교보다 더 큰 피어 코호트가 필요하므로 최상위 decile이 아닌 경우 중앙값을 사용할 수 있습니다. 활성 사용자가 거의 없는 엔터프라이즈 및 조직은 비교를 볼 수 있지만 피어 코호트에는 계산되지 않습니다.

차트는 피어 점수의 분포에 대해 기업의 점수를 표시하고 피어 중앙값과 상위 10진수를 표시합니다. 코호트에 적합한 피어가 충분하지 않은 경우 일부 마커를 사용할 수 없을 수 있습니다.

선택한 산업 내의 비교를 위해 대시보드는 적격 피어를 충분히 사용할 수 있을 때까지 이 순서대로 피어 코호트를 확장합니다.

동일한 회사 규모와 업계를 가진 참여 동료입니다.
모든 산업에서 회사 규모가 동일한 참여 피어.

비교는 항상 회사 크기가 같은 피어를 사용합니다. 위젯에는 사용된 피어 코호트가 표시되므로 선택한 업계를 넘어 비교가 확장된 시기를 알 수 있습니다.

데이터 보존의 경우 GitHub Enterprise Cloud 피어 코호트는 동일한 데이터 상주 지역에서 호스트되는 참가자만 포함합니다. 대시보드는 해당 지역 내에서 동일한 코호트 확장을 적용하고 지역 간에 데이터를 결합하지 않습니다.

대시보드는 업계에만 기반한 코호트를 사용하지 않습니다. 모든 산업 간의 비교는 모든 GitHub 사용자 또는 기업이 아닌 참여 피어를 사용합니다.

참여는 Copilot 메트릭 업계 비교 정책에 의해 제어되며 기본적으로 사용하지 않도록 설정됩니다. 엔터프라이즈 및 엔터프라이즈가 소유하지 않은 조직이 참여할 수 있습니다. 엔터프라이즈가 소유한 조직은 해당 엔터프라이즈를 통해 참여합니다. 라이선스를 할당 Copilot Business 하는 데만 사용되는 기업은 해당 라이선스에 대해 레버리지를 계산할 수 없으므로 참여할 수 없습니다. 정책을 사용하도록 설정하면 집계된 메트릭이 피어 코호트에 기여하고 비교를 볼 수 있습니다. 세부 정보는 Copilot 영향 대시보드 보기(을)를 참조하세요.

순위는 충분한 기업과 조직이 피어 코호트를 구성하도록 선택한 후에만 나타납니다. 대시보드에서 대체 코호트를 적용한 후 적격 피어가 충분하지 않으면 순위가 표시되지 않습니다. 보고 기간에 활성 사용자가 없거나 에이전트가 아닌 사용자가 레버리지 기준을 제공할 때와 같이 자신의 점수를 계산할 수 없는 경우에도 순위를 사용할 수 없습니다.

업계 비교에서 데이터를 보호하는 방법

옵트인 전용입니다. 엔터프라이즈 소유자 또는 엔터프라이즈가 소유하지 않은 조직의 소유자가 Copilot 메트릭 업계 비교 정책을 사용하도록 설정하기 전까지는 아무 것도 기여하지 않습니다. 라이선스를 할당 Copilot Business 하는 데만 사용되는 기업은 기여하지 않습니다.
두 개의 요약 점수만 기여합니다. 각 참가자는 28일 보고 기간 동안 에이전트 채택에 기여하고 점수를 활용합니다. 사용자 이름, 사용자 수준 활동, 코드, 리포지토리 콘텐츠 또는 끌어오기 요청 콘텐츠가 기여되지 않습니다.
결과는 집계됩니다. 점수는 다른 참가자의 점수와 결합하여 중앙값 및 상위 10진수와 같은 코호트 통계를 계산합니다. 다른 참가자는 엔터프라이즈 또는 조직 이름, 기업 및 조직이 참여하는 이름 또는 코호트에 있는 참가자 수를 볼 수 없습니다.
코호트 통계는 참가자와 연결되지 않습니다. 코호트 통계를 계산하면 참가자의 점수가 날짜, 회사 규모 및 업계별로만 저장된 결과로 결합됩니다. 이러한 결과에는 엔터프라이즈, 조직 또는 사용자 식별자가 포함되지 않으므로 특정 참가자에게 다시 연결할 수 없습니다.
순위는 '의 서버에서 GitHub계산됩니다. 사용자 고유의 Copilot 점수는 나머지 사용 메트릭과 함께 저장됩니다. 순위를 GitHub 표시하려면 동일한 보고 기간에 대한 코호트 통계와 점수를 비교합니다. 다른 참가자의 점수는 개별적으로 조회되거나 비교되지 않습니다.
작은 코호트는 표시되지 않습니다. 코호트의 통계는 충분한 참가자와 사용자가 포함된 경우에만 표시됩니다. 활성 사용자가 거의 없는 엔터프라이즈 및 조직은 코호트에 포함되지 않으므로 소수의 개발자가 결과를 구체화할 수 없습니다.
회사 규모와 업계는 비공개로 유지합니다. 선택한 회사 규모 및 업계는 참가자를 코호트로 그룹화하기 위해서만 사용됩니다. 다른 참가자에게 표시되지 않거나 다음을 통해 확인되지 GitHub않습니다.
데이터 보존은 준수됩니다. 데이터 보존의 경우 GitHub Enterprise Cloud 데이터 상주 지역 간에 데이터가 결합되지 않습니다.
결과는 대시보드에 유지됩니다. 업계 비교는 다운로드, NDJSON 내보내기 또는 사용 메트릭 API에 Copilot 포함되지 않습니다.
집계된 결과는 수명이 짧습니다. 코호트 통계는 매일 다시 계산되고 30일 후에 삭제됩니다. 옵트아웃하면 대시보드에서 비교를 즉시 표시하지 않으며, 데이터는 다음 일일 업데이트부터 코호트에서 제외됩니다. 매일 계산할 때마다 현재 옵트인 설정이 사용되므로 옵트아웃 후 이전 결과가 다시 계산되면 데이터가 다시 추가되지 않습니다.

잠재적 투자 수익률 예측

영향 대시보드의 잠재적 투자 수익률 섹션은 0-1단계 수동 및 코드 첫 번째 사용자와 2-3단계****에이전트 첫 번째 사용자 간의 비용 및 끌어오기 요청 출력을 비교합니다.

각 단계 그룹에 대해 대시보드는 실제 AI credits 사용량에 따라 개발자당 월별 Copilot 비용과 해당 비용을 개발자 보상의 백분율로 표시합니다. 또한 매월 개발자당 평균 끌어오기 요청을 표시합니다.

보상 밴드를 선택하여 개발자 보상에 따라 예상을 업데이트할 수 있습니다. 이러한 수치는 정확한 재무 결과가 아닌 추정치이므로 채택 승수의 코드 제공 및 병합 시간 비교와 함께 해석합니다. 투자 수익률 추정치는 대시보드에서만 사용할 수 있으며 사용 메트릭 API 또는 NDJSON 내보내기에는 Copilot 포함되지 않습니다.

끌어오기 요청 수명 주기 메트릭의 범위 간 해석

끌어오기 요청 수명 주기 메트릭은 조직 및 엔터프라이즈 수준에서 모두 사용할 수 있습니다. 보고서를 비교할 때 다음 사항에 유의하세요.

중복 제거: 엔터프라이즈 수준 보고서는 조직 전체에서 사용자를 중복 제거합니다. 조직 수준 보고서는 그렇지 않습니다.
끌어오기 요청 전용 데이터: 끌어오기 요청 데이터는 리포지토리 작업에서 파생되므로 IDE 사용 메트릭이 없는 경우에도 끌어오기 요청 수명 주기 메트릭이 나타날 수 있습니다.
속성 지정 시점: 소유자 간에 리포지토리 또는 조직이 전송되는 경우, 끌어오기 요청 만들기, 검토 및 병합 이벤트는 각 이벤트가 발생한 시기에 따라 다른 주체로 귀속될 수 있습니다.

이러한 메트릭을 어떻게 사용할 수 있나요?

이러한 메트릭을 함께 사용하여 팀의 사용량 Copilot에 대한 주요 질문에 답변할 수 있습니다.

Question	이러한 메트릭 사용
내 팀이 정기적으로 사용 Copilot 합니까?	매일 및 매주 활성 사용자
가장 큰 가치를 제공하는 기능은 무엇입니까?	채팅 모드별 요청, 에이전트 채택
개발자는 Copilot의 출력을 신뢰합니까?	수용률 추세
활성화 노력은 효과가 있습니까?	교육 또는 커뮤니케이션 캠페인 후 채택 및 참여 증가
Copilot 배달 속도 또는 끌어오기 요청 처리량에 영향을 주나요?	끌어오기 요청 병합 수 및 병합까지 걸리는 중앙값 시간
Copilot code review 어떻게 채택되고 있습니까?	활성 및 수동 코드 검토 사용자 수
시간이 지남에 따라 조직의 채택이 심화되고 있나요?	채택 코호트 배포 및 참여 추세
대시보드의 인사이트에 대해 어떻게 행동합니까?
GitHub Copilot에 대한 사용량 및 채택 메트릭 해석을(를) 참조하세요.

단일 숫자에 집중하지 않고 이러한 신호에서 패턴을 찾습니다. 예를 들어 승인률이 상승하는 안정적인 DAU는 신뢰와 가치가 증가했음을 나타냅니다.

메트릭을 더 자세히 분석

결과를 설명하거나 유효성을 검사해야 하는 경우 참조 문서를 사용하여 사용 가능한 모든 데이터, 표면 간 비교 방법 및 해석 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. GitHub Copilot 사용 메트릭을(를) 참조하세요.