チームが特定のタスクを実行したり、要求されたアプリケーションを開発したりするためによく使用するさまざまなプロジェクト管理方法論があります。 これらの手法の1つは、プロジェクトをいくつかの部分またはフェーズに分割することによってプロジェクトを管理するアジャイル手法です。
この方法論では、チームが常に協力し、さまざまな利害関係者と協力して、あらゆる場面で継続的な改善を確実にする必要があります。 計画、実行、評価の繰り返しサイクルは、データ分析を含むさまざまな業界で機能します。 このアプリケーションでは、データエンジニアは、関連するすべての利害関係者がアクセスできるダッシュボードに定期的にアップロードされることが多いデータを準備します。 その後、プロジェクトの次のステップに容易に統合されるレビューとコメントを受け入れることができます。
データ分析の目的でアジャイル手法の利点について疑問がある場合は、特定のデータ分析チームでアジャイル手法が機能するかどうかを確認するための考慮事項をいくつか示します。
チームの規模を考慮してください
通常、小規模なデータ分析チームは、より正確で、より限定された作業範囲を持っています。 この設定により、これらのチームはアジャイル戦略の適応により適したものになります。 通常、小グループはさまざまな利害関係者との計画および優先順位付けセッションを設定します。 スクラムは、利害関係者との優先順位付けをサポートするソフトウェア開発フレームワークです。
このアジャイルアプローチは、データ分析チームにプロジェクトの適切な処理を提供し、目標を達成するための戦略を開発するために必要なツールも提供します。同じことが、リソースの監視を検討している利害関係者にも当てはまります。
ただし、ビッグデータ分析を使用すると、基本的な性質が変わります。 大規模なチームでアジャイル手法を採用するには、さまざまな課題があります。 2016年の調査では、BDAにおけるアジャイルに関する主な懸念事項を次のようにリストしています。
- 適切なチーム構成、つまり、マネージャー、データスペシャリストとアナリスト、および開発者。
- 利用可能なデータストリームに関するプロジェクトスコープのスケールの違い。
- データの普及に基づくプロジェクトの安全限界。
さらに、 アジャイルの責任は、利害関係者が期待する価値が満たされ、提供されることを保証するために、製品所有者にあります。 設計上、アジャイルチームは迅速かつコンパクトであるため、小規模なソフトウェアやモバイルアプリの開発プロジェクトに最適です。 ただし、大規模なチームでは、アジャイルチームの重要な特性を翻訳する際にボトルネックが発生します。 適切な組織構造を設定することは、通常、循環的で反復的なデータ分析作業の性質で全員を準備するための最初のステップです。
タスク、タイムライン、および依存関係を定義する
専門家の指導と管理が不足している経験の浅いアジャイルチームの問題の1つは、反復の終わりのないサイクルに陥り、大きな進歩を遂げることなくリソースを消費し続けることです。 プロジェクトの脱線は、個々のチームメンバーの意欲から、プロジェクト全体の組織的な設定から、初めてのデータ分析の問題のあいまいさまで、多くの要因によって引き起こされる可能性があります。
もう1つの課題は、さまざまなチームが成果物とそれらに期待される依存関係について重複している場合です。 組織内の各チームのタスクとそのタイムラインを明確に定義することで、この問題が今後発生するのを軽減できます。 その性質にもかかわらず、アジャイルプロジェクトは常に、目的を念頭に置いて役割とタイムラインを定義するという考え方を使用できます。これは、ウォーターフォール手法に関連することが多い特性です。
さらに、明確に定義されたタイムラインは、チームが将来的に脇道に追いやられることから保護します。 この取り決めは、アジャイルプロジェクトの課題の1つです。 アジャイルは、途中で遭遇した変更に迅速に対応することを目的とした反復型開発に焦点を当てています。 ただし、これには、チームが時間のかかる反復性に巻き込まれるリスクもあります。 通常、ウォーターフォール手法のプロジェクトとは異なり、最終製品は特定されません。アジャイルユーザーストーリーは、多くの場合、以前のプロセスからのものであり、パラメーター、ニーズ、および最近利用可能になった追加情報の変更に継続的に適応しています。
新しいプロジェクトの場合、専門家のアナリストまたはデータ分析のリーダーが、必要なタスクと、可能であれば各アジャイルチームからの成果物の概要を説明するのに役立つはずです。 さまざまな利害関係者とのコミュニケーションは非常に重要です。 たとえば、ネットプロモータースコア（NPS）は、顧客体験を評価し、成長の機会を予測するために一般的に使用される指標です。 プロダクトオーナーとチームリーダーには、次の側面を含めることができます。
- 商品レビュー（価格、評価、レビュー）
- カスタマーサービス（リードタイム、顧客とのタッチポイント、カスタマーサービススコア）
- 配達
タイムラインの描写には、クライアントとのミーティングとレポートのスケジュールが含まれ、アジャイルチームが中断することなく反復に取り組むことができます。 この方法では多くの場合、利害関係者とのコミュニケーションが必要になるため、一部のグループは作業時間が短くなっています。 このプラクティスでは、チームがスプリントを保持できる時期についても詳しく説明し、完了できる作業を最適化します。
データ分析チームにアジャイルを採用できますか？
データ分析でアジャイルチームが頻繁に直面する課題を検討することで、この方法論に従うことのスピードと適応性に伴う落とし穴を回避することができます。 さらに重要なことに、製品の所有者とチームリーダーは、データ分析プロジェクトの管理と監視に万能なものはないことを知っておく必要があります。 ただし、方法論のコアコンセプトは引き続き適切であり、組織のニーズに合わせて適切にスケーリングされると、プロジェクトの効率的な実装を保証できます。
