Es gibt verschiedene Projektmanagementmethoden, die Teams h\u00e4ufig 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.<\/p>\n\n
Diese Methodik erfordert, dass Teams st\u00e4ndig zusammenarbeiten und mit verschiedenen Interessengruppen zusammenarbeiten, um eine kontinuierliche Verbesserung auf Schritt und Tritt sicherzustellen. Sein sich wiederholender Zyklus aus Planung, Ausf\u00fchrung und Auswertung funktioniert mit verschiedenen Branchen, einschlie\u00dflich Datenanalyse. In dieser Anwendung bereiten Dateningenieure<\/a> die Daten, die h\u00e4ufig regelm\u00e4\u00dfig hochgeladen werden, in einem Dashboard auf, das allen relevanten Interessengruppen zug\u00e4nglich ist. Es ist dann offen f\u00fcr \u00dcberpr\u00fcfungen und Kommentare, die problemlos in den n\u00e4chsten Schritt des Projekts integriert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n Wenn Sie sich \u00fcber die Vorteile der agilen Methodik f\u00fcr Datenanalysezwecke wundern, finden Sie hier einige \u00dcberlegungen, mit denen Sie pr\u00fcfen k\u00f6nnen, ob die agile Methodik f\u00fcr Ihr spezielles Datenanalyseteam geeignet ist.<\/p>\n\n Normalerweise haben kleinere Datenanalyseteams einen pr\u00e4ziseren 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 unterst\u00fctzt.<\/p>\n\n Dieser agile Ansatz bietet auch die notwendigen Werkzeuge, um Datenanalyseteams eine gute Projektabwicklung zu erm\u00f6glichen und Strategien zu entwickeln, um ihre Ziele zu erreichen \u2013 und das Gleiche gilt f\u00fcr Stakeholder, die ihre Ressourcen \u00fcberwachen m\u00f6chten.<\/p>\n\n Die grundlegende Natur \u00e4ndert sich jedoch bei der Arbeit mit Big Data Analytics. Die \u00dcbernahme der agilen Methodik in gr\u00f6\u00dferen Teams bringt andere Herausforderungen mit sich. Eine Studie aus dem Jahr 2016<\/a> listet die Hauptanliegen zu Agile in BDA wie folgt auf:<\/p>\n\n Zus\u00e4tzlich, <\/a>Die Verantwortung in Agile verbleibt bei den Product Ownern, um sicherzustellen, dass der von den Stakeholdern erwartete Wert erf\u00fcllt und geliefert wird. Agile Teams sind von Natur aus schnell und kompakt, was sie ideal f\u00fcr kleinere Software- oder Entwicklungsprojekte f\u00fcr mobile Apps macht. Gr\u00f6\u00dfere Teams erleben jedoch Engp\u00e4sse bei der \u00dcbersetzung der kritischen Merkmale agiler Teams. Das Festlegen der richtigen Organisationsstruktur ist normalerweise der erste Schritt, um alle auf eine zyklische, iterative Datenanalyse vorzubereiten.<\/p>\n\n 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 k\u00f6nnen durch viele Faktoren verursacht werden, vom Antrieb einzelner Teammitglieder \u00fcber den organisatorischen Aufbau des gesamten Projekts bis hin zur Unklarheit bei erstmaligen Datenanalyseproblemen.<\/p>\n\n Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass sich verschiedene Teams in Bezug auf die von ihnen erwarteten Ergebnisse und Abh\u00e4ngigkeiten \u00fcberschneiden. Das klare Definieren von Aufgaben f\u00fcr jedes Team in der Organisation und ihre Zeitpl\u00e4ne k\u00f6nnen 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 Zeitpl\u00e4ne mit Blick auf das Ende zu definieren \u2013 eine Eigenschaft, die oft mit der Wasserfall-Methodik<\/a> in Verbindung gebracht wird.<\/p>\n\n Dar\u00fcber hinaus sch\u00fctzt ein klar definierter Zeitplan Ihre Teams davor, sp\u00e4ter abgelenkt zu werden. Diese Anordnung ist eine der Herausforderungen f\u00fcr agile Projekte. Agile konzentriert sich auf die iterative Entwicklung, die darauf abzielt, schnell auf \u00c4nderungen 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<\/a> stammen oft aus vorangegangenen Prozessen und werden kontinuierlich an ver\u00e4nderte Rahmenbedingungen, Bed\u00fcrfnisse und neu verf\u00fcgbar gemachte Zusatzinformationen angepasst.<\/p>\n\n Bei neuen Projekten sollten Expertenanalysten oder Datenanalyseleiter helfen, die erforderlichen Aufgaben und Ergebnisse von jedem agilen Team zu skizzieren, wenn m\u00f6glich. Die Kommunikation mit verschiedenen Interessengruppen ist von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise ist der Net Promoter Score (NPS) ein h\u00e4ufig verwendeter Indikator zur Bewertung des Kundenerlebnisses und zur Vorhersage von Wachstumschancen. Product Owner und Team Leads k\u00f6nnen die folgenden Aspekte umfassen:<\/p>\n\n Die Festlegung der Zeitpl\u00e4ne umfasst Besprechungs- und Berichterstattungspl\u00e4ne mit dem Kunden, sodass agile Teams ununterbrochen an ihren Iterationen arbeiten k\u00f6nnen. Da die Methode h\u00e4ufig die Kommunikation mit Interessenvertretern erfordert, haben einige Gruppen weniger Zeit zum Arbeiten. Diese Praxis beschreibt auch, wann Teams ihre Sprints abhalten k\u00f6nnen, um die Arbeit zu optimieren, die sie erledigen k\u00f6nnen.<\/p>\n\nBer\u00fccksichtigen Sie Ihre Teamgr\u00f6\u00dfe<\/h2>\n\n
Definieren Sie die Aufgaben, Zeitpl\u00e4ne und Abh\u00e4ngigkeiten<\/h2>\n\n