IoT Worlds
БлогВчітьсяМенеджмент

Чи підходить методологія Agile для команд аналітики даних?

Існують різні методології управління проектами, які команди часто використовують, щоб виконати конкретне завдання або розробити запитану програму. Однією з таких методик є Agile Methodology, яка керує проектом, розбиваючи його на кілька частин або фаз.

Ця методологія вимагає від команд постійної співпраці та з різними зацікавленими сторонами, щоб забезпечити постійне вдосконалення на кожному кроці. Його повторюваний цикл планування, виконання та оцінки працює з різними галузями, включаючи аналіз даних. У цій програмі розробники даних готують дані, які часто регулярно завантажуються на інформаційну панель, доступну для всіх зацікавлених сторін. Потім він відкритий для оглядів і коментарів, які легко інтегруються в наступний крок проекту.

Якщо вам цікаво про переваги гнучкої методології для цілей аналізу даних, ось кілька міркувань, на які варто звернути увагу та перевірити, чи підходить методологія Agile для вашої групи аналітики даних.

Враховуйте розмір вашої команди

Зазвичай менші групи аналітики даних мають більш точні й обмежені обсяги роботи. Завдяки такому налаштуванню ці команди краще підходять для адаптації гнучких стратегій. Зазвичай невеликі групи влаштовують сесії планування та визначення пріоритетів з різними зацікавленими сторонами. Scrum — це фреймворк для розробки програмного забезпечення, який підтримує визначення пріоритетів із зацікавленими сторонами.

Цей гнучкий підхід також надає необхідні інструменти, щоб надати командам аналітики даних хорошу роботу над проектом і розробити стратегії для досягнення своїх цілей, і те ж саме можна застосувати до зацікавлених сторін, які хочуть контролювати свої ресурси.

Однак фундаментальна природа змінюється під час роботи з Big Data Analytics. Застосування гнучкої методології у великих командах створює різні проблеми. У дослідженні 2016 року основні проблеми Agile в BDA перераховані нижче:

  • Правильний склад команди, а саме: менеджери, спеціалісти з даних і аналітики, і розробники.
  • Розбіжності в масштабі проекту щодо наявних потоків даних.
  • Межі безпеки проекту на основі поширення даних.

Крім того, Відповідальність у agile залишається на власниках продуктів, щоб гарантувати, що цінність, яку очікують зацікавлені сторони, буде досягнута та доставлена. За конструкцією, гнучкі команди швидкі й компактні, що робить їх ідеальними для невеликих проектів розробки програмного забезпечення або мобільних додатків. Однак більші команди відчувають вузькі місця в перекладі важливих рис agile команд. Встановлення належної організаційної структури, як правило, є першим кроком до підготовки кожного до циклічної, ітеративної аналітики даних.

Визначте завдання, терміни та залежності

Однією з проблем недосвідчених Agile-команд, яким бракує експертного керівництва та управління, є те, що вони потрапляють у нескінченний цикл ітерацій, які продовжують споживати ресурси без значного прогресу. Збиті проекти з колії можуть бути викликані багатьма факторами, починаючи від бажання окремих членів команди до організаційних налаштувань всього проекту до неоднозначності проблем з аналітикою даних вперше.

Інша проблема полягає в тому, що різні команди перекривають результати та залежності, які очікуються від них. Чітке визначення завдань для кожної команди в організації, а також їх часові рамки можуть допомогти пом’якшити цю проблему від виникнення в майбутньому. Незважаючи на свою природу, Agile-проект завжди може використовувати настрій визначення ролей і термінів з урахуванням мети – риса, яка часто асоціюється з методологією водоспаду .

Крім того, чітко визначений часовий графік захищає ваші команди від того, щоб вони не збилися з дороги. Така організація є однією з проблем для гнучких проектів. Agile зосереджується на ітераційній розробці, призначеній для швидкого реагування на зміни, що зустрічаються на цьому шляху. Однак це також ризикує потрапити команди в повторюваність, що вимагає багато часу. Зазвичай кінцевий продукт не ідентифікується, на відміну від проектів за методологією водоспаду. Гнучкі історії користувачів часто походять із попередніх процесів і постійно адаптуються до змінних параметрів, потреб та додаткової інформації, яка нещодавно стала доступною.

Для нових проектів експерти-аналітики або керівники аналітики даних повинні допомогти окреслити необхідні завдання та результати кожної гнучкої команди, якщо це можливо. Спілкування з різними зацікавленими сторонами є надзвичайно важливим. Наприклад, показник чистого промоутера (NPS) є широко використовуваним показником для оцінки досвіду клієнтів і прогнозування можливостей зростання. Власники продуктів і керівники команд можуть включати такі аспекти:

  • Відгуки про товар (ціни, рейтинги, огляди)
  • Обслуговування клієнтів (час виконання, точки контакту з клієнтами, показники обслуговування клієнтів)
  • Доставка

Розмежування термінів включає розклад зустрічей і звітів з клієнтом, що дозволяє гнучким командам працювати над своїми ітераціями безперервно. Оскільки метод часто вимагає спілкування із зацікавленими сторонами, деякі групи стикаються з меншим часом на роботу. Ця практика також визначає, коли команди можуть виконувати свої спринти, оптимізуючи роботу, яку вони можуть виконати.


Чи можете ви застосувати Agile для своїх команд аналітики даних?

Вивчаючи проблеми, з якими часто стикаються Agile-команди в аналітиці даних, можна уникнути підводних каменів, які виникають із швидкістю та адаптивністю використання цієї методології. Що ще важливіше, власники продуктів і керівники команд повинні знати, що не існує універсальних засобів для управління та нагляду за проектами аналітики даних. Однак основні концепції методології залишаються актуальними і, якщо їх належним чином масштабувати відповідно до потреб вашої організації, вони можуть забезпечити ефективну реалізацію будь-якого проекту.

Related Articles

WP Radio
WP Radio
OFFLINE LIVE