Hay diferentes metodolog\u00edas de gesti\u00f3n de proyectos que los equipos suelen emplear para realizar una tarea espec\u00edfica o desarrollar una aplicaci\u00f3n solicitada. Una de estas t\u00e9cnicas es la Metodolog\u00eda \u00c1gil, que gestiona un proyecto dividi\u00e9ndolo en varias partes o fases.<\/p>\n\n
Esta metodolog\u00eda requiere que los equipos trabajen constantemente juntos y con varias partes interesadas para garantizar la mejora continua en todo momento. Su ciclo repetitivo de planificaci\u00f3n, ejecuci\u00f3n y evaluaci\u00f3n funciona con diferentes industrias, incluido el an\u00e1lisis de datos. En esta aplicaci\u00f3n, los ingenieros de datos<\/a> preparan los datos que a menudo se cargan regularmente en un tablero accesible para todas las partes interesadas relevantes. Luego est\u00e1 abierto a revisiones y comentarios f\u00e1cilmente integrados en el siguiente paso del proyecto.<\/p>\n\n Si se est\u00e1 preguntando acerca de las ventajas de la metodolog\u00eda \u00e1gil para fines de an\u00e1lisis de datos, aqu\u00ed hay algunas consideraciones para analizar y ver si la Metodolog\u00eda \u00e1gil funciona para su equipo de an\u00e1lisis de datos en particular.<\/p>\n\n Por lo general, los equipos de an\u00e1lisis de datos m\u00e1s peque\u00f1os tienen un alcance de trabajo m\u00e1s preciso y limitado. Esta configuraci\u00f3n hace que estos equipos sean m\u00e1s adecuados para adaptar estrategias \u00e1giles. Por lo general, los grupos peque\u00f1os organizan sesiones de planificaci\u00f3n y priorizaci\u00f3n con varias partes interesadas. Scrum es un marco de desarrollo de software que admite la priorizaci\u00f3n con las partes interesadas.<\/p>\n\n Este enfoque \u00e1gil tambi\u00e9n proporciona las herramientas necesarias para brindar a los equipos de an\u00e1lisis 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.<\/p>\n\n Sin embargo, la naturaleza fundamental cambia cuando se trabaja con Big Data Analytics. Adoptar la metodolog\u00eda \u00e1gil en equipos m\u00e1s grandes presenta diferentes desaf\u00edos. Un estudio de 2016<\/a> enumera las principales preocupaciones sobre Agile en BDA de la siguiente manera:<\/p>\n\n Adem\u00e1s, <\/a>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 dise\u00f1o, los equipos \u00e1giles son r\u00e1pidos y compactos, lo que los hace ideales para proyectos de desarrollo de software o aplicaciones m\u00f3viles m\u00e1s peque\u00f1os. Sin embargo, los equipos m\u00e1s grandes experimentan cuellos de botella al traducir los rasgos cr\u00edticos de los equipos \u00e1giles. Establecer la estructura organizativa adecuada suele ser el primer paso para preparar a todos en una naturaleza de trabajo de an\u00e1lisis de datos c\u00edclica e iterativa.<\/p>\n\n Un problema con los equipos \u00e1giles sin experiencia que carecen de orientaci\u00f3n y administraci\u00f3n expertas es que caen en un ciclo interminable de iteraciones, que contin\u00faan 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 configuraci\u00f3n organizativa de todo el proyecto hasta la ambig\u00fcedad de los problemas de an\u00e1lisis de datos por primera vez.<\/p>\n\n Otro desaf\u00edo 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 organizaci\u00f3n, adem\u00e1s de sus cronogramas, puede ayudar a mitigar que este problema ocurra m\u00e1s adelante. A pesar de su naturaleza, un proyecto Agile siempre puede usar una mentalidad de definici\u00f3n de roles y cronogramas con el fin en mente, un rasgo asociado a menudo con la metodolog\u00eda de cascada<\/a> .<\/p>\n\n Adem\u00e1s, una l\u00ednea de tiempo bien definida protege a sus equipos de desviarse en el camino. Este arreglo es uno de los desaf\u00edos para los proyectos \u00e1giles. Agile se enfoca en el desarrollo iterativo destinado a responder r\u00e1pidamente a los cambios que se encuentran en el camino. Sin embargo, esto tambi\u00e9n 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 metodolog\u00eda de cascada. Las historias de usuarios \u00e1giles<\/a> a menudo provienen de procesos anteriores y se adaptan continuamente a los par\u00e1metros cambiantes, las necesidades y la informaci\u00f3n adicional disponible recientemente.<\/p>\n\n Para nuevos proyectos, los analistas expertos o los l\u00edderes de an\u00e1lisis de datos deber\u00edan ayudar a delinear las tareas necesarias y los entregables de cada equipo \u00e1gil, si es posible. La comunicaci\u00f3n con las diversas partes interesadas es de vital importancia. Por ejemplo, el puntaje neto del promotor (NPS) es un indicador de uso com\u00fan para evaluar la experiencia del cliente y predecir oportunidades de crecimiento. Los propietarios de productos y los l\u00edderes de equipo pueden incluir los siguientes aspectos:<\/p>\n\n Delinear los cronogramas incluye reuniones e informes de cronogramas con el cliente, lo que permite que los equipos \u00e1giles trabajen en sus iteraciones sin interrupciones. Como el m\u00e9todo a menudo requiere comunicarse con las partes interesadas, algunos grupos se encuentran con menos tiempo para trabajar. Esta pr\u00e1ctica tambi\u00e9n detalla cu\u00e1ndo los equipos pueden realizar sus sprints, optimizando el trabajo que pueden completar.<\/p>\n\nConsidere el tama\u00f1o de su equipo<\/h2>\n\n
Definir las tareas, los plazos y las dependencias.<\/h2>\n\n