Es gibt verschiedene Projektmanagementmethoden, die Teams häufig anwenden, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen oder eine angeforderte Anwendung zu entwickeln. Eine dieser Techniken ist die Agile Methodology, die ein Projekt verwaltet, indem sie es in mehrere Teile oder Phasen aufteilt.
Diese Methodik erfordert, dass Teams ständig zusammenarbeiten und mit verschiedenen Interessengruppen zusammenarbeiten, um eine kontinuierliche Verbesserung auf Schritt und Tritt sicherzustellen. Sein sich wiederholender Zyklus aus Planung, Ausführung und Auswertung funktioniert mit verschiedenen Branchen, einschließlich Datenanalyse. In dieser Anwendung bereiten Dateningenieure die Daten, die häufig regelmäßig hochgeladen werden, in einem Dashboard auf, das allen relevanten Interessengruppen zugänglich ist. Es ist dann offen für Überprüfungen und Kommentare, die problemlos in den nächsten Schritt des Projekts integriert werden können.
Wenn Sie sich über die Vorteile der agilen Methodik für Datenanalysezwecke wundern, finden Sie hier einige Überlegungen, mit denen Sie prüfen können, ob die agile Methodik für Ihr spezielles Datenanalyseteam geeignet ist.
Berücksichtigen Sie Ihre Teamgröße
Normalerweise haben kleinere Datenanalyseteams einen präziseren und begrenzteren Arbeitsumfang. Diese Aufstellung macht diese Teams besser geeignet, agile Strategien anzupassen. Normalerweise veranstalten kleine Gruppen Planungs- und Priorisierungssitzungen mit verschiedenen Interessengruppen. Scrum ist ein Softwareentwicklungs-Framework, das die Priorisierung mit Stakeholdern unterstützt.
Dieser agile Ansatz bietet auch die notwendigen Werkzeuge, um Datenanalyseteams eine gute Projektabwicklung zu ermöglichen und Strategien zu entwickeln, um ihre Ziele zu erreichen – und das Gleiche gilt für Stakeholder, die ihre Ressourcen überwachen möchten.
Die grundlegende Natur ändert sich jedoch bei der Arbeit mit Big Data Analytics. Die Übernahme der agilen Methodik in größeren Teams bringt andere Herausforderungen mit sich. Eine Studie aus dem Jahr 2016 listet die Hauptanliegen zu Agile in BDA wie folgt auf:
- Die richtige Teamzusammensetzung, nämlich die Manager, Datenspezialisten und Analysten sowie Entwickler.
- Skalenunterschiede im Projektumfang bezüglich verfügbarer Datenströme.
- Projektsicherheitsgrenzwerte basierend auf der Datenverbreitung.
Zusätzlich, Die Verantwortung in Agile verbleibt bei den Product Ownern, um sicherzustellen, dass der von den Stakeholdern erwartete Wert erfüllt und geliefert wird. Agile Teams sind von Natur aus schnell und kompakt, was sie ideal für kleinere Software- oder Entwicklungsprojekte für mobile Apps macht. Größere Teams erleben jedoch Engpässe bei der Übersetzung der kritischen Merkmale agiler Teams. Das Festlegen der richtigen Organisationsstruktur ist normalerweise der erste Schritt, um alle auf eine zyklische, iterative Datenanalyse vorzubereiten.
Definieren Sie die Aufgaben, Zeitpläne und Abhängigkeiten
Ein Problem mit unerfahrenen Agile-Teams, denen es an Anleitung und Management durch Experten fehlt, besteht darin, dass sie in einen endlosen Zyklus von Iterationen geraten, die weiterhin Ressourcen verbrauchen, ohne nennenswerte Fortschritte zu erzielen. Entgleiste Projekte können durch viele Faktoren verursacht werden, vom Antrieb einzelner Teammitglieder über den organisatorischen Aufbau des gesamten Projekts bis hin zur Unklarheit bei erstmaligen Datenanalyseproblemen.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass sich verschiedene Teams in Bezug auf die von ihnen erwarteten Ergebnisse und Abhängigkeiten überschneiden. Das klare Definieren von Aufgaben für jedes Team in der Organisation und ihre Zeitpläne können dazu beitragen, dass dieses Problem nicht auf der ganzen Linie auftritt. Trotz seiner Natur kann ein agiles Projekt immer eine Denkweise verwenden, um Rollen und Zeitpläne mit Blick auf das Ende zu definieren – eine Eigenschaft, die oft mit der Wasserfall-Methodik in Verbindung gebracht wird.
Darüber hinaus schützt ein klar definierter Zeitplan Ihre Teams davor, später abgelenkt zu werden. Diese Anordnung ist eine der Herausforderungen für agile Projekte. Agile konzentriert sich auf die iterative Entwicklung, die darauf abzielt, schnell auf Änderungen zu reagieren, die unterwegs auftreten. Dies birgt jedoch auch die Gefahr, dass Teams in zeitraubende Wiederholungen geraten. Normalerweise wird das Endprodukt nicht identifiziert, anders als bei Projekten nach der Wasserfallmethode. Agile User Stories stammen oft aus vorangegangenen Prozessen und werden kontinuierlich an veränderte Rahmenbedingungen, Bedürfnisse und neu verfügbar gemachte Zusatzinformationen angepasst.
Bei neuen Projekten sollten Expertenanalysten oder Datenanalyseleiter helfen, die erforderlichen Aufgaben und Ergebnisse von jedem agilen Team zu skizzieren, wenn möglich. Die Kommunikation mit verschiedenen Interessengruppen ist von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise ist der Net Promoter Score (NPS) ein häufig verwendeter Indikator zur Bewertung des Kundenerlebnisses und zur Vorhersage von Wachstumschancen. Product Owner und Team Leads können die folgenden Aspekte umfassen:
- Produktbewertungen (Preise, Bewertungen, Rezensionen)
- Kundenservice (Vorlaufzeit, Berührungspunkte mit Kunden, Kundenservice-Bewertungen)
- Die Zustellung
Die Festlegung der Zeitpläne umfasst Besprechungs- und Berichterstattungspläne mit dem Kunden, sodass agile Teams ununterbrochen an ihren Iterationen arbeiten können. Da die Methode häufig die Kommunikation mit Interessenvertretern erfordert, haben einige Gruppen weniger Zeit zum Arbeiten. Diese Praxis beschreibt auch, wann Teams ihre Sprints abhalten können, um die Arbeit zu optimieren, die sie erledigen können.
Können Sie Agile für Ihre Datenanalyseteams übernehmen?
Durch die Untersuchung der Herausforderungen, auf die Agile-Teams bei der Datenanalyse häufig stoßen, ist es möglich, die Fallstricke zu vermeiden, die mit der Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit bei der Befolgung dieser Methodik einhergehen. Noch wichtiger ist, dass Product Owner und Teamleiter wissen sollten, dass es bei der Verwaltung und Überwachung von Datenanalyseprojekten kein Patentrezept gibt. Die Kernkonzepte der Methodik bleiben jedoch relevant und können, sobald sie entsprechend skaliert sind, um die Anforderungen Ihrer Organisation zu erfüllen, eine effiziente Umsetzung jedes Projekts sicherstellen.
