Il existe différentes méthodologies de gestion de projet que les équipes utilisent souvent pour accomplir une tâche spécifique ou développer une application demandée. L’une de ces techniques est la méthodologie Agile, qui gère un projet en le décomposant en plusieurs parties ou phases.
Cette méthodologie exige que les équipes travaillent constamment ensemble et avec diverses parties prenantes pour assurer une amélioration continue à chaque tournant. Son cycle répétitif de planification, d’exécution et d’évaluation fonctionne avec différentes industries, y compris l’analyse de données. Dans cette application, les ingénieurs de données préparent les données qui sont souvent téléchargées régulièrement sur un tableau de bord accessible à toutes les parties prenantes concernées. Il est alors ouvert aux avis et commentaires facilement intégrés à l’étape suivante du projet.
Si vous vous interrogez sur les avantages de la méthodologie agile à des fins d’analyse de données, voici quelques considérations à examiner et voir si la méthodologie Agile fonctionne pour votre équipe d’analyse de données particulière.
Tenez compte de la taille de votre équipe
Habituellement, les petites équipes d’analyse de données ont une portée de travail plus précise et plus limitée. Cette configuration rend ces équipes plus aptes à adapter des stratégies agiles. Habituellement, de petits groupes organisent des séances de planification et de priorisation avec diverses parties prenantes. Scrum est un cadre de développement logiciel qui prend en charge la hiérarchisation avec les parties prenantes.
Cette approche agile fournit également les outils nécessaires pour donner aux équipes d’analyse de données une bonne gestion du projet et développer des stratégies pour atteindre leurs objectifs – et il en va de même pour les parties prenantes qui cherchent à surveiller leurs ressources.
Cependant, la nature fondamentale change lorsque vous travaillez avec Big Data Analytics. L’adoption de la méthodologie agile dans les grandes équipes présente différents défis. Une étude de 2016 énumère les principales préoccupations sur Agile dans BDA comme suit :
- La bonne composition d’équipe, à savoir les managers, les spécialistes et analystes de données et les développeurs.
- Différences d’échelle dans la portée du projet concernant les flux de données disponibles.
- Limites de sécurité du projet basées sur la diffusion des données.
En outre, Dans Agile, la responsabilité incombe aux Product Owners de s’assurer que la valeur attendue par les parties prenantes est atteinte et fournie. De par leur conception, les équipes agiles sont rapides et compactes, ce qui les rend idéales pour les petits projets de développement de logiciels ou d’applications mobiles. Cependant, les grandes équipes rencontrent des goulots d’étranglement dans la traduction des traits critiques des équipes agiles. La définition de la structure organisationnelle appropriée est généralement la première étape pour préparer tout le monde à une nature de travail d’analyse de données cyclique et itérative.
Définir les tâches, les délais et les dépendances
Un problème avec les équipes Agile inexpérimentées qui manquent de conseils et de gestion d’experts est qu’elles tombent dans un cycle sans fin d’itérations, qui continuent de consommer des ressources sans faire de progrès significatifs. Les projets qui déraillent peuvent être causés par de nombreux facteurs, de la motivation des membres individuels de l’équipe à la configuration organisationnelle de l’ensemble du projet à l’ambiguïté des problèmes d’analyse de données pour la première fois.
Un autre défi est lorsque diverses équipes se chevauchent sur les livrables et les dépendances attendues d’elles. Définir clairement les tâches de chaque équipe de l’organisation, ainsi que leurs échéanciers, peut aider à atténuer ce problème. Malgré sa nature, un projet Agile peut toujours utiliser un état d’esprit de définition des rôles et des délais avec la fin en tête – un trait souvent associé à la méthodologie en cascade .
De plus, un calendrier bien défini empêche vos équipes de se laisser distraire sur la route. Cette disposition est l’un des enjeux des projets agiles. Agile se concentre sur le développement itératif destiné à répondre rapidement aux changements rencontrés en cours de route. Cependant, cela risque également que les équipes soient prises dans une répétitivité chronophage. Habituellement, le produit final n’est pas identifié, contrairement aux projets sous la méthodologie en cascade. Les user stories agiles proviennent souvent de processus antérieurs et sont continuellement adaptées à l’évolution des paramètres, des besoins et des informations supplémentaires récemment mises à disposition.
Pour les nouveaux projets, des analystes experts ou des responsables de l’analyse de données doivent, si possible, aider à définir les tâches nécessaires et les livrables de chaque équipe agile. La communication avec les différentes parties prenantes est d’une importance cruciale. Par exemple, le Net Promoter Score (NPS) est un indicateur couramment utilisé pour évaluer l’expérience client et prédire les opportunités de croissance. Les propriétaires de produits et les chefs d’équipe peuvent inclure les aspects suivants :
- Avis sur les produits (prix, notes, avis)
- Service client (délai, points de contact avec les clients, scores du service client)
- Livraison
La délimitation des délais comprend des calendriers de réunions et de rapports avec le client, permettant aux équipes agiles de travailler sur leurs itérations sans interruption. Comme la méthode nécessite souvent de communiquer avec les parties prenantes, certains groupes se retrouvent avec moins de temps pour travailler. Cette pratique précise également quand les équipes peuvent organiser leurs sprints, optimisant ainsi le travail qu’elles peuvent effectuer.
Pouvez-vous adopter Agile pour vos équipes d’analyse de données ?
En examinant les défis souvent rencontrés par les équipes Agiles dans l’analyse de données, il est possible d’éviter les pièges qui accompagnent la rapidité et l’adaptabilité de suivre cette méthodologie. Plus important encore, les propriétaires de produits et les chefs d’équipe doivent savoir qu’il n’y a pas de solution unique dans la gestion et la supervision des projets d’analyse de données. Cependant, les concepts de base de la méthodologie restent pertinents et, une fois mis à l’échelle de manière appropriée pour répondre aux besoins de votre organisation, ils peuvent garantir une mise en œuvre efficace de tout projet.
