Esistono diverse metodologie di gestione dei progetti che i team utilizzano spesso per svolgere un’attivit\u00e0 specifica o sviluppare un’applicazione richiesta. Una di queste tecniche \u00e8 la Metodologia Agile, che gestisce un progetto suddividendolo in pi\u00f9 parti o fasi.<\/p>\n\n
Questa metodologia richiede che i team lavorino costantemente insieme e con i vari stakeholder per garantire un miglioramento continuo ad ogni turno. Il suo ciclo ripetuto di pianificazione, esecuzione e valutazione funziona con diversi settori, inclusa l’analisi dei dati. In questa applicazione, i data engineer<\/a> preparano i dati che vengono spesso caricati regolarmente su una dashboard accessibile a tutte le parti interessate. \u00c8 quindi aperto a recensioni e commenti prontamente integrati nella fase successiva del progetto.<\/p>\n\n Se ti stai chiedendo i vantaggi della metodologia agile per scopi di analisi dei dati, ecco alcune considerazioni da considerare e vedere se la metodologia agile funziona per il tuo particolare team di analisi dei dati.<\/p>\n\n Di solito, i team di analisi dei dati pi\u00f9 piccoli hanno un ambito di lavoro pi\u00f9 preciso e limitato. Questa configurazione rende questi team pi\u00f9 adatti per l’adattamento di strategie agili. Di solito, piccoli gruppi organizzano sessioni di pianificazione e definizione delle priorit\u00e0 con varie parti interessate. Scrum \u00e8 un framework di sviluppo software che supporta la definizione delle priorit\u00e0 con le parti interessate.<\/p>\n\n Questo approccio agile fornisce anche gli strumenti necessari per offrire ai team di analisi dei dati una buona gestione del progetto e sviluppare strategie per raggiungere i propri obiettivi, e lo stesso pu\u00f2 valere per le parti interessate che desiderano monitorare le proprie risorse.<\/p>\n\n Tuttavia, la natura fondamentale cambia quando si lavora con Big Data Analytics. L’adozione della metodologia agile in team pi\u00f9 grandi presenta sfide diverse. Uno studio del 2016<\/a> elenca le principali preoccupazioni su Agile in BDA come segue:<\/p>\n\n Inoltre, <\/a>la responsabilit\u00e0 in agile rimane dei proprietari dei prodotti per garantire che il valore atteso dagli stakeholder sia soddisfatto e consegnato. In base alla progettazione, i team agili sono veloci e compatti, il che li rende ideali per progetti di sviluppo di software o app mobili di dimensioni ridotte. Tuttavia, i team pi\u00f9 grandi sperimentano colli di bottiglia nella traduzione dei tratti critici dei team agili. L’impostazione della struttura organizzativa adeguata \u00e8 di solito il primo passo per preparare tutti a una natura operativa di analisi dei dati ciclica e iterativa.<\/p>\n\n Un problema con i team Agile inesperti che mancano di guida e gestione esperta \u00e8 che cadono in un ciclo infinito di iterazioni, che continuano a consumare risorse senza fare progressi significativi. I progetti deragliati possono essere causati da molti fattori, dalla spinta dei singoli membri del team all’impostazione organizzativa dell’intero progetto all’ambiguit\u00e0 dei problemi di analisi dei dati per la prima volta.<\/p>\n\n Un’altra sfida \u00e8 quando vari team si sovrappongono sui risultati finali e sulle dipendenze previste da loro. La definizione chiara delle attivit\u00e0 per ciascun team dell’organizzazione, oltre alle relative scadenze, pu\u00f2 aiutare a mitigare il verificarsi di questo problema in futuro. Nonostante la sua natura, un progetto Agile pu\u00f2 sempre utilizzare una mentalit\u00e0 di definizione di ruoli e scadenze con in mente la fine, un tratto spesso associato alla metodologia a cascata<\/a> .<\/p>\n\n Inoltre, una sequenza temporale ben definita protegge i tuoi team dall’essere sviati lungo la strada. Questa disposizione \u00e8 una delle sfide per i progetti agili. Agile si concentra sullo sviluppo iterativo inteso a rispondere rapidamente ai cambiamenti incontrati lungo il percorso. Tuttavia, ci\u00f2 rischia anche che i team rimangano intrappolati in una ripetitivit\u00e0 che richiede tempo. Di solito, il prodotto finale non viene identificato, a differenza dei progetti con la metodologia a cascata. Le storie degli utenti agili<\/a> spesso provengono da processi precedenti e vengono continuamente adattate ai parametri, alle esigenze e alle informazioni aggiuntive recentemente rese disponibili in evoluzione.<\/p>\n\n Per i nuovi progetti, analisti esperti o lead di analisi dei dati dovrebbero aiutare a delineare le attivit\u00e0 necessarie e i risultati finali di ciascun team agile, se possibile. La comunicazione con le varie parti interessate \u00e8 di fondamentale importanza. Ad esempio, il punteggio del promotore netto (NPS) \u00e8 un indicatore comunemente utilizzato per valutare l’esperienza del cliente e prevedere le opportunit\u00e0 di crescita. I product owner e i team lead possono includere i seguenti aspetti:<\/p>\n\n La definizione delle tempistiche include le riunioni e la pianificazione dei rapporti con il cliente, consentendo ai team agili di lavorare sulle loro iterazioni senza interruzioni. Poich\u00e9 il metodo richiede spesso la comunicazione con le parti interessate, alcuni gruppi si trovano con meno tempo per lavorare. Questa pratica descrive anche quando i team possono tenere i loro sprint, ottimizzando il lavoro che possono completare.<\/p>\n\nConsidera le dimensioni della tua squadra<\/h2>\n\n
Definisci le attivit\u00e0, le scadenze e le dipendenze<\/h2>\n\n