Home Learn Подходит ли методология Agile для групп аналитики данных?

Подходит ли методология Agile для групп аналитики данных?

by

Существуют различные методологии управления проектами, которые команды часто используют для выполнения конкретной задачи или разработки запрошенного приложения. Одним из таких методов является методология Agile, которая управляет проектом, разбивая его на несколько частей или этапов.

Эта методология требует, чтобы команды постоянно работали вместе и с различными заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить постоянное улучшение на каждом шагу. Его повторяющийся цикл планирования, выполнения и оценки работает с различными отраслями, включая аналитику данных. В этом приложении инженеры данных подготавливают данные, которые часто регулярно загружаются на панель инструментов, доступную для всех соответствующих заинтересованных сторон. Затем он открыт для отзывов и комментариев, которые легко интегрируются в следующий этап проекта.

Если вам интересно узнать о преимуществах гибкой методологии для целей анализа данных, вот несколько соображений, на которые следует обратить внимание и посмотреть, работает ли гибкая методология для вашей конкретной группы по анализу данных.

Учитывайте размер вашей команды

Обычно у небольших групп по анализу данных более точный и более ограниченный объем работы. Такая установка делает эти команды более подходящими для адаптации гибких стратегий. Обычно небольшие группы организуют встречи по планированию и определению приоритетов с различными заинтересованными сторонами. Scrum — это среда разработки программного обеспечения, которая поддерживает расстановку приоритетов с заинтересованными сторонами.

Этот гибкий подход также предоставляет необходимые инструменты, позволяющие группам аналитиков данных хорошо управлять проектом и разрабатывать стратегии для достижения своих целей, и то же самое может относиться к заинтересованным сторонам, которые хотят отслеживать свои ресурсы.

Однако принципиальная природа меняется при работе с аналитикой больших данных. Принятие гибкой методологии в больших командах сопряжено с различными проблемами. В исследовании 2016 года перечислены основные проблемы Agile в BDA:

  • Правильный состав команды, а именно менеджеры, специалисты по данным и аналитики, разработчики.
  • Масштабные различия в масштабе проекта относительно доступных потоков данных.
  • Пределы безопасности проекта, основанные на распространении данных.

Кроме того, ответственность в Agile остается за владельцами продукта, чтобы гарантировать, что ценность, ожидаемая заинтересованными сторонами, будет достигнута и реализована. По своей структуре гибкие команды работают быстро и компактно, что делает их идеальными для небольших проектов по разработке программного обеспечения или мобильных приложений. Тем не менее, более крупные команды сталкиваются с узкими местами в переводе критических черт agile-команд. Создание надлежащей организационной структуры обычно является первым шагом к подготовке всех к циклическому, итеративному рабочему характеру анализа данных.

Определение задач, сроков и зависимостей

Одна из проблем с неопытными Agile-командами, которым не хватает экспертного руководства и управления, заключается в том, что они попадают в бесконечный цикл итераций, которые продолжают потреблять ресурсы, не добиваясь существенного прогресса. Срыв проектов может быть вызван многими факторами, от стремления отдельных членов команды к организационной структуре всего проекта до неоднозначности первых проблем с анализом данных.

Другая проблема возникает, когда разные команды пересекаются в отношении результатов и ожидаемых от них зависимостей. Четкое определение задач для каждой команды в организации, а также их временные рамки могут помочь смягчить возникновение этой проблемы в будущем. Несмотря на свою природу, Agile-проект всегда может использовать образ мышления, определяющий роли и временные рамки с учетом конечного результата — черта, часто связанная с методологией водопада .

Кроме того, четко определенная временная шкала защищает ваши команды от отвлекающих факторов. Такое расположение является одной из проблем для гибких проектов. Agile фокусируется на итеративной разработке, предназначенной для быстрого реагирования на изменения, возникающие на этом пути. Тем не менее, это также может привести к тому, что команды застрянут в повторяемости, отнимающей много времени. Обычно конечный продукт не определяется, в отличие от проектов по методологии водопада. Гибкие пользовательские истории часто исходят из предыдущих процессов и постоянно адаптируются к меняющимся параметрам, потребностям и дополнительной информации, которая недавно стала доступной.

Для новых проектов эксперты-аналитики или ведущие специалисты по анализу данных должны помочь наметить необходимые задачи и результаты каждой гибкой команды, если это возможно. Коммуникация с различными заинтересованными сторонами имеет решающее значение. Например, показатель Net Promoter Score (NPS) является широко используемым показателем для оценки качества обслуживания клиентов и прогнозирования возможностей роста. Владельцы продукта и руководители команд могут включать следующие аспекты:

  • Обзоры продуктов (цены, рейтинги, обзоры)
  • Обслуживание клиентов (время выполнения заказа, точки взаимодействия с клиентами, оценка обслуживания клиентов)
  • Доставка

Определение временных рамок включает в себя графики встреч и отчетов с клиентом, что позволяет agile-командам работать над своими итерациями без перерыва. Поскольку этот метод часто требует общения с заинтересованными сторонами, у некоторых групп остается меньше времени для работы. Эта практика также подробно описывает, когда команды могут приостановить свои спринты, оптимизируя работу, которую они могут выполнить.


Можете ли вы внедрить Agile для своих групп по анализу данных?

Изучив проблемы, с которыми часто сталкиваются Agile-команды при анализе данных, можно избежать ловушек, связанных со скоростью и адаптивностью следования этой методологии. Что еще более важно, владельцы продуктов и руководители групп должны знать, что не существует универсального подхода к управлению и контролю над проектами по анализу данных. Тем не менее, основные концепции методологии остаются актуальными, и после соответствующего масштабирования в соответствии с потребностями вашей организации могут обеспечить эффективную реализацию любого проекта.

You may also like

We have a big ambition: to make the world a better and peacefull place facilitating life with AI IoT technologies. Join us today to discover, learn, develop, grow and success. Contact us to get support and collaborate. Live better everywhere as you wish building with us!

IoT Worlds – All Right Reserved – 2024 

WP Radio
WP Radio
OFFLINE LIVE