IoT Worlds
प्रबंधनब्लॉगसीखना

क्या डेटा एनालिटिक्स टीमों के लिए एजाइल मेथडोलॉजी सही है?

विभिन्न परियोजना प्रबंधन पद्धतियाँ हैं जो टीमें अक्सर एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए या एक अनुरोधित एप्लिकेशन को विकसित करने के लिए नियोजित करती हैं। इन तकनीकों में से एक एजाइल मेथडोलॉजी है, जो एक परियोजना को कई भागों या चरणों में तोड़कर प्रबंधित करती है।

इस पद्धति के लिए टीमों को लगातार एक साथ काम करने और विभिन्न हितधारकों के साथ हर मोड़ पर निरंतर सुधार सुनिश्चित करने की आवश्यकता होती है। योजना, निष्पादन और मूल्यांकन का इसका दोहराव चक्र डेटा एनालिटिक्स सहित विभिन्न उद्योगों के साथ काम करता है। इस एप्लिकेशन में, डेटा इंजीनियर डेटा तैयार करते हैं जो अक्सर सभी संबंधित हितधारकों के लिए सुलभ डैशबोर्ड पर नियमित रूप से अपलोड किया जाता है। इसके बाद यह परियोजना के अगले चरण में आसानी से एकीकृत समीक्षाओं और टिप्पणियों के लिए खुला है।

यदि आप डेटा विश्लेषण उद्देश्यों के लिए फुर्तीली कार्यप्रणाली के लाभों के बारे में सोच रहे हैं, तो यहां कुछ विचार दिए गए हैं और देखें कि क्या एजाइल मेथडोलॉजी आपकी विशेष डेटा एनालिटिक्स टीम के लिए काम करती है।

अपनी टीम के आकार पर विचार करें

आमतौर पर, छोटी डेटा एनालिटिक्स टीमों के पास काम का अधिक सटीक, अधिक सीमित दायरा होता है। यह सेटअप इन टीमों को चुस्त रणनीतियों को अपनाने के लिए बेहतर अनुकूल बनाता है। आमतौर पर, छोटे समूह विभिन्न हितधारकों के साथ योजना और प्राथमिकता सत्र स्थापित करते हैं। स्क्रम एक सॉफ्टवेयर विकास ढांचा है जो हितधारकों के साथ प्राथमिकता का समर्थन करता है।

यह फुर्तीला दृष्टिकोण डेटा एनालिटिक्स टीमों को परियोजना की अच्छी हैंडलिंग देने और अपने लक्ष्यों को पूरा करने के लिए रणनीति विकसित करने के लिए आवश्यक उपकरण भी प्रदान करता है – और यह उन हितधारकों पर भी लागू हो सकता है जो अपने संसाधनों की निगरानी करना चाहते हैं।

हालांकि, बिग डेटा एनालिटिक्स के साथ काम करते समय मौलिक प्रकृति बदल जाती है। बड़ी टीमों में चुस्त कार्यप्रणाली को अपनाना विभिन्न चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। 2016 के एक अध्ययन में निम्नलिखित के रूप में बीडीए में एजाइल पर मुख्य चिंताओं को सूचीबद्ध किया गया है:

  • सही टीम संरचना, अर्थात् प्रबंधक, डेटा विशेषज्ञ और विश्लेषक, और डेवलपर।
  • उपलब्ध डेटा स्ट्रीम से संबंधित प्रोजेक्ट स्कोप में स्केल अंतर।
  • डेटा प्रसार के आधार पर परियोजना सुरक्षा सीमाएं।

इसके अतिरिक्त, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हितधारकों द्वारा अपेक्षित मूल्य पूरा किया जाता है और वितरित किया जाता है, उत्पाद मालिकों के साथ चुस्त जिम्मेदारी बनी रहती है। डिज़ाइन के अनुसार, फुर्तीली टीमें त्वरित और कॉम्पैक्ट होती हैं, जो उन्हें छोटे सॉफ़्टवेयर या मोबाइल ऐप विकास परियोजनाओं के लिए आदर्श बनाती हैं। हालांकि, बड़ी टीमों को चुस्त टीमों के महत्वपूर्ण लक्षणों का अनुवाद करने में बाधाओं का अनुभव होता है। उचित संगठनात्मक संरचना निर्धारित करना आमतौर पर सभी को एक चक्रीय, पुनरावृत्त डेटा विश्लेषण कार्यशील प्रकृति में तैयार करने का पहला कदम होता है।

कार्यों, समय-सारिणी और निर्भरता को परिभाषित करें

अनुभवहीन एजाइल टीमों के साथ एक समस्या जिसमें विशेषज्ञ मार्गदर्शन और प्रबंधन की कमी होती है, वे पुनरावृत्तियों के कभी न खत्म होने वाले चक्र में पड़ जाते हैं, जो महत्वपूर्ण प्रगति किए बिना संसाधनों का उपभोग करना जारी रखते हैं। पटरी से उतरी परियोजनाएं कई कारकों के कारण हो सकती हैं, व्यक्तिगत टीम के सदस्यों के अभियान से लेकर पूरी परियोजना के संगठनात्मक सेटअप से लेकर पहली बार डेटा एनालिटिक्स की समस्याओं की अस्पष्टता तक।

एक और चुनौती यह है कि जब विभिन्न टीमें डिलिवरेबल्स और उनसे अपेक्षित निर्भरता पर ओवरलैप करती हैं। संगठन में प्रत्येक टीम के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्य, साथ ही उनकी समय-सीमा इस समस्या को लाइन में होने से कम करने में मदद कर सकती है। अपनी प्रकृति के बावजूद, एक फुर्तीली परियोजना हमेशा अंत को ध्यान में रखते हुए भूमिकाओं और समयसीमा को परिभाषित करने की मानसिकता का उपयोग कर सकती है – एक विशेषता जो अक्सर जलप्रपात पद्धति से जुड़ी होती है।

इसके अतिरिक्त, एक अच्छी तरह से परिभाषित समयरेखा आपकी टीमों को सड़क से भटकने से बचाती है। यह व्यवस्था चुस्त परियोजनाओं के लिए चुनौतियों में से एक है। Agile रास्ते में आने वाले परिवर्तनों पर त्वरित प्रतिक्रिया देने के उद्देश्य से पुनरावृत्त विकास पर केंद्रित है। हालाँकि, इससे टीमों के समय लेने वाली दोहराव में फंसने का भी खतरा होता है। आमतौर पर, अंतिम उत्पाद की पहचान नहीं की जाती है, वाटरफॉल पद्धति के तहत परियोजनाओं के विपरीत। चुस्त उपयोगकर्ता कहानियां अक्सर पिछली प्रक्रियाओं से आती हैं और लगातार बदलते मापदंडों, जरूरतों और हाल ही में उपलब्ध कराई गई अतिरिक्त जानकारी के अनुकूल होती हैं।

नई परियोजनाओं के लिए, विशेषज्ञ विश्लेषकों या डेटा एनालिटिक्स लीड को यदि संभव हो तो प्रत्येक चुस्त टीम से आवश्यक कार्यों और डिलिवरेबल्स को रेखांकित करने में मदद करनी चाहिए। विभिन्न हितधारकों के साथ संचार अत्यंत महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, नेट प्रमोटर स्कोर (एनपीएस) ग्राहक अनुभव का आकलन करने और विकास के अवसरों की भविष्यवाणी करने के लिए आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला संकेतक है। उत्पाद स्वामी और टीम लीड में निम्नलिखित पहलू शामिल हो सकते हैं:

  • उत्पाद समीक्षा (मूल्य निर्धारण, रेटिंग, समीक्षा)
  • ग्राहक सेवा (लीड टाइम, ग्राहकों के साथ संपर्क सूत्र, ग्राहक सेवा स्कोर)
  • वितरण

समय-सारिणी में क्लाइंट के साथ मीटिंग और रिपोर्टिंग शेड्यूल शामिल हैं, जिससे चुस्त टीमों को अपने पुनरावृत्तियों पर निर्बाध रूप से काम करने की अनुमति मिलती है। चूंकि इस पद्धति में अक्सर हितधारकों के साथ संवाद करने की आवश्यकता होती है, कुछ समूहों को काम करने के लिए कम समय मिलता है। यह अभ्यास यह भी बताता है कि जब टीमें अपने स्प्रिंट को पकड़ सकती हैं, तो उस काम को अनुकूलित कर सकती हैं जिसे वे पूरा कर सकते हैं।


क्या आप अपनी डेटा एनालिटिक्स टीमों के लिए एजाइल को अपना सकते हैं?

डेटा एनालिटिक्स में अक्सर एजाइल टीमों द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियों की जांच करके, इस पद्धति का पालन करने की गति और अनुकूलन क्षमता के साथ आने वाले नुकसान से बचना संभव है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि उत्पाद मालिकों और टीम लीड्स को पता होना चाहिए कि डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट्स के प्रबंधन और देखरेख में कोई एक आकार-फिट नहीं है। हालांकि, कार्यप्रणाली की मूल अवधारणाएं प्रासंगिक रहती हैं और, एक बार आपकी संगठनात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उचित रूप से स्केल किए जाने पर, किसी भी परियोजना के कुशल कार्यान्वयन को सुनिश्चित कर सकते हैं।

Related Articles

WP Radio
WP Radio
OFFLINE LIVE