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La metodologia agile è adatta ai team di analisi dei dati?

Esistono diverse metodologie di gestione dei progetti che i team utilizzano spesso per svolgere un’attività specifica o sviluppare un’applicazione richiesta. Una di queste tecniche è la Metodologia Agile, che gestisce un progetto suddividendolo in più parti o fasi.

Questa metodologia richiede che i team lavorino costantemente insieme e con i vari stakeholder per garantire un miglioramento continuo ad ogni turno. Il suo ciclo ripetuto di pianificazione, esecuzione e valutazione funziona con diversi settori, inclusa l’analisi dei dati. In questa applicazione, i data engineer preparano i dati che vengono spesso caricati regolarmente su una dashboard accessibile a tutte le parti interessate. È quindi aperto a recensioni e commenti prontamente integrati nella fase successiva del progetto.

Se ti stai chiedendo i vantaggi della metodologia agile per scopi di analisi dei dati, ecco alcune considerazioni da considerare e vedere se la metodologia agile funziona per il tuo particolare team di analisi dei dati.

Considera le dimensioni della tua squadra

Di solito, i team di analisi dei dati più piccoli hanno un ambito di lavoro più preciso e limitato. Questa configurazione rende questi team più adatti per l’adattamento di strategie agili. Di solito, piccoli gruppi organizzano sessioni di pianificazione e definizione delle priorità con varie parti interessate. Scrum è un framework di sviluppo software che supporta la definizione delle priorità con le parti interessate.

Questo approccio agile fornisce anche gli strumenti necessari per offrire ai team di analisi dei dati una buona gestione del progetto e sviluppare strategie per raggiungere i propri obiettivi, e lo stesso può valere per le parti interessate che desiderano monitorare le proprie risorse.

Tuttavia, la natura fondamentale cambia quando si lavora con Big Data Analytics. L’adozione della metodologia agile in team più grandi presenta sfide diverse. Uno studio del 2016 elenca le principali preoccupazioni su Agile in BDA come segue:

  • La giusta composizione del team, ovvero i manager, gli specialisti di dati e gli analisti e gli sviluppatori.
  • Differenze di scala nell’ambito del progetto per quanto riguarda i flussi di dati disponibili.
  • Limiti di sicurezza del progetto basati sulla diffusione dei dati.

Inoltre, la responsabilità in agile rimane dei proprietari dei prodotti per garantire che il valore atteso dagli stakeholder sia soddisfatto e consegnato. In base alla progettazione, i team agili sono veloci e compatti, il che li rende ideali per progetti di sviluppo di software o app mobili di dimensioni ridotte. Tuttavia, i team più grandi sperimentano colli di bottiglia nella traduzione dei tratti critici dei team agili. L’impostazione della struttura organizzativa adeguata è di solito il primo passo per preparare tutti a una natura operativa di analisi dei dati ciclica e iterativa.

Definisci le attività, le scadenze e le dipendenze

Un problema con i team Agile inesperti che mancano di guida e gestione esperta è che cadono in un ciclo infinito di iterazioni, che continuano a consumare risorse senza fare progressi significativi. I progetti deragliati possono essere causati da molti fattori, dalla spinta dei singoli membri del team all’impostazione organizzativa dell’intero progetto all’ambiguità dei problemi di analisi dei dati per la prima volta.

Un’altra sfida è quando vari team si sovrappongono sui risultati finali e sulle dipendenze previste da loro. La definizione chiara delle attività per ciascun team dell’organizzazione, oltre alle relative scadenze, può aiutare a mitigare il verificarsi di questo problema in futuro. Nonostante la sua natura, un progetto Agile può sempre utilizzare una mentalità di definizione di ruoli e scadenze con in mente la fine, un tratto spesso associato alla metodologia a cascata .

Inoltre, una sequenza temporale ben definita protegge i tuoi team dall’essere sviati lungo la strada. Questa disposizione è una delle sfide per i progetti agili. Agile si concentra sullo sviluppo iterativo inteso a rispondere rapidamente ai cambiamenti incontrati lungo il percorso. Tuttavia, ciò rischia anche che i team rimangano intrappolati in una ripetitività che richiede tempo. Di solito, il prodotto finale non viene identificato, a differenza dei progetti con la metodologia a cascata. Le storie degli utenti agili spesso provengono da processi precedenti e vengono continuamente adattate ai parametri, alle esigenze e alle informazioni aggiuntive recentemente rese disponibili in evoluzione.

Per i nuovi progetti, analisti esperti o lead di analisi dei dati dovrebbero aiutare a delineare le attività necessarie e i risultati finali di ciascun team agile, se possibile. La comunicazione con le varie parti interessate è di fondamentale importanza. Ad esempio, il punteggio del promotore netto (NPS) è un indicatore comunemente utilizzato per valutare l’esperienza del cliente e prevedere le opportunità di crescita. I product owner e i team lead possono includere i seguenti aspetti:

  • Recensioni di prodotti (prezzi, valutazioni, recensioni)
  • Servizio clienti (tempo di consegna, punti di contatto con i clienti, punteggi del servizio clienti)
  • Consegna

La definizione delle tempistiche include le riunioni e la pianificazione dei rapporti con il cliente, consentendo ai team agili di lavorare sulle loro iterazioni senza interruzioni. Poiché il metodo richiede spesso la comunicazione con le parti interessate, alcuni gruppi si trovano con meno tempo per lavorare. Questa pratica descrive anche quando i team possono tenere i loro sprint, ottimizzando il lavoro che possono completare.


Puoi adottare Agile per i tuoi team di analisi dei dati?

Esaminando le sfide spesso incontrate dai team Agile nell’analisi dei dati, è possibile evitare le insidie che derivano dalla velocità e dall’adattabilità di seguire questa metodologia. Ancora più importante, i proprietari di prodotti e i team leader dovrebbero sapere che non esiste un’unica soluzione per tutti nella gestione e nella supervisione dei progetti di analisi dei dati. Tuttavia, i concetti fondamentali della metodologia rimangono rilevanti e, una volta opportunamente ridimensionati per soddisfare le vostre esigenze organizzative, possono garantire un’implementazione efficiente di qualsiasi progetto.

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