Hay diferentes metodologías de gestión de proyectos que los equipos suelen emplear para realizar una tarea específica o desarrollar una aplicación solicitada. Una de estas técnicas es la Metodología Ágil, que gestiona un proyecto dividiéndolo en varias partes o fases.
Esta metodología requiere que los equipos trabajen constantemente juntos y con varias partes interesadas para garantizar la mejora continua en todo momento. Su ciclo repetitivo de planificación, ejecución y evaluación funciona con diferentes industrias, incluido el análisis de datos. En esta aplicación, los ingenieros de datos preparan los datos que a menudo se cargan regularmente en un tablero accesible para todas las partes interesadas relevantes. Luego está abierto a revisiones y comentarios fácilmente integrados en el siguiente paso del proyecto.
Si se está preguntando acerca de las ventajas de la metodología ágil para fines de análisis de datos, aquí hay algunas consideraciones para analizar y ver si la Metodología ágil funciona para su equipo de análisis de datos en particular.
Considere el tamaño de su equipo
Por lo general, los equipos de análisis de datos más pequeños tienen un alcance de trabajo más preciso y limitado. Esta configuración hace que estos equipos sean más adecuados para adaptar estrategias ágiles. Por lo general, los grupos pequeños organizan sesiones de planificación y priorización con varias partes interesadas. Scrum es un marco de desarrollo de software que admite la priorización con las partes interesadas.
Este enfoque ágil también proporciona las herramientas necesarias para brindar a los equipos de análisis de datos un buen manejo del proyecto y desarrollar estrategias para alcanzar sus objetivos, y lo mismo puede aplicarse a las partes interesadas que buscan monitorear sus recursos.
Sin embargo, la naturaleza fundamental cambia cuando se trabaja con Big Data Analytics. Adoptar la metodología ágil en equipos más grandes presenta diferentes desafíos. Un estudio de 2016 enumera las principales preocupaciones sobre Agile en BDA de la siguiente manera:
- La composición adecuada del equipo, es decir, los gerentes, los especialistas y analistas de datos, y los desarrolladores.
- Diferencias de escala en el alcance del proyecto con respecto a los flujos de datos disponibles.
- Límites de seguridad del proyecto basados en la difusión de datos.
Además, La responsabilidad en Agile recae en los propietarios de productos para garantizar que se cumpla y entregue el valor esperado por las partes interesadas. Por diseño, los equipos ágiles son rápidos y compactos, lo que los hace ideales para proyectos de desarrollo de software o aplicaciones móviles más pequeños. Sin embargo, los equipos más grandes experimentan cuellos de botella al traducir los rasgos críticos de los equipos ágiles. Establecer la estructura organizativa adecuada suele ser el primer paso para preparar a todos en una naturaleza de trabajo de análisis de datos cíclica e iterativa.
Definir las tareas, los plazos y las dependencias.
Un problema con los equipos ágiles sin experiencia que carecen de orientación y administración expertas es que caen en un ciclo interminable de iteraciones, que continúan consumiendo recursos sin lograr un progreso significativo. Los proyectos descarrilados pueden ser causados por muchos factores, desde el impulso de los miembros individuales del equipo, la configuración organizativa de todo el proyecto hasta la ambigüedad de los problemas de análisis de datos por primera vez.
Otro desafío es cuando varios equipos se superponen en los entregables y las dependencias que se esperan de ellos. Definir claramente las tareas para cada equipo de la organización, además de sus cronogramas, puede ayudar a mitigar que este problema ocurra más adelante. A pesar de su naturaleza, un proyecto Agile siempre puede usar una mentalidad de definición de roles y cronogramas con el fin en mente, un rasgo asociado a menudo con la metodología de cascada .
Además, una línea de tiempo bien definida protege a sus equipos de desviarse en el camino. Este arreglo es uno de los desafíos para los proyectos ágiles. Agile se enfoca en el desarrollo iterativo destinado a responder rápidamente a los cambios que se encuentran en el camino. Sin embargo, esto también corre el riesgo de que los equipos queden atrapados en repeticiones que consumen mucho tiempo. Por lo general, no se identifica el producto final, a diferencia de los proyectos bajo la metodología de cascada. Las historias de usuarios ágiles a menudo provienen de procesos anteriores y se adaptan continuamente a los parámetros cambiantes, las necesidades y la información adicional disponible recientemente.
Para nuevos proyectos, los analistas expertos o los líderes de análisis de datos deberían ayudar a delinear las tareas necesarias y los entregables de cada equipo ágil, si es posible. La comunicación con las diversas partes interesadas es de vital importancia. Por ejemplo, el puntaje neto del promotor (NPS) es un indicador de uso común para evaluar la experiencia del cliente y predecir oportunidades de crecimiento. Los propietarios de productos y los líderes de equipo pueden incluir los siguientes aspectos:
- Reseñas de productos (precios, calificaciones, reseñas)
- Servicio al cliente (plazo de entrega, puntos de contacto con los clientes, puntajes de servicio al cliente)
- Entrega
Delinear los cronogramas incluye reuniones e informes de cronogramas con el cliente, lo que permite que los equipos ágiles trabajen en sus iteraciones sin interrupciones. Como el método a menudo requiere comunicarse con las partes interesadas, algunos grupos se encuentran con menos tiempo para trabajar. Esta práctica también detalla cuándo los equipos pueden realizar sus sprints, optimizando el trabajo que pueden completar.
¿Puede adoptar Agile para sus equipos de análisis de datos?
Al examinar los desafíos que a menudo enfrentan los equipos ágiles en el análisis de datos, es posible evitar las trampas que surgen con la velocidad y la adaptabilidad de seguir esta metodología. Más importante aún, los propietarios de productos y los líderes de equipo deben saber que no existe una solución única para administrar y supervisar proyectos de análisis de datos. Sin embargo, los conceptos centrales de la metodología siguen siendo relevantes y, una vez que se escalan adecuadamente para satisfacer las necesidades de su organización, pueden garantizar una implementación eficiente de cualquier proyecto.
