团队经常使用不同的项目管理方法来完成特定任务或开发请求的应用程序。 其中一种技术是敏捷方法论，它通过将项目分成几个部分或阶段来管理项目。
这种方法需要团队不断合作，并与各种利益相关者一起工作，以确保每时每刻都在不断改进。 其计划、执行和评估的重复周期适用于不同的行业，包括数据分析。 在此应用程序中，数据工程师准备通常定期上传到所有相关利益相关者可访问的仪表板的数据。 然后，它对易于集成到项目下一步中的评论和评论开放。
如果您想知道敏捷方法在数据分析方面的优势，这里有一些注意事项可以查看敏捷方法是否适用于您的特定数据分析团队。
考虑您的团队规模
通常，较小的数据分析团队具有更精确、更有限的工作范围。 这种设置使这些团队更适合适应敏捷策略。 通常，小组会与不同的利益相关者进行规划和优先排序会议。 Scrum 是一个软件开发框架，支持与利益相关者确定优先级。
这种敏捷方法还提供了必要的工具，使数据分析团队能够很好地处理项目并制定战略以实现其目标——这同样适用于希望监控其资源的利益相关者。
但是，使用大数据分析时，基本性质会发生变化。 在大型团队中采用敏捷方法会带来不同的挑战。 2016 年的一项研究列出了 BDA 中对敏捷的主要关注点如下：
- 正确的团队组成，即经理、数据专家和分析师以及开发人员。
- 关于可用数据流的项目范围的规模差异。
- 基于数据传播的项目安全限制。
此外， 敏捷中的责任仍然在于产品所有者，以确保满足和交付利益相关者所期望的价值。 根据设计，敏捷团队既快速又紧凑，非常适合小型软件或移动应用程序开发项目。 但是，较大的团队在翻译敏捷团队的关键特征时会遇到瓶颈。 设置适当的组织结构通常是让每个人都准备好循环、迭代数据分析工作性质的第一步。
定义任务、时间表和依赖关系
缺乏专家指导和管理的缺乏经验的敏捷团队的一个问题是，他们陷入了一个永无止境的迭代循环，不断消耗资源而没有取得重大进展。 导致项目脱轨的因素有很多，从单个团队成员的驱动、整个项目的组织设置到首次数据分析问题的模糊性。
另一个挑战是当不同的团队在预期的交付物和依赖关系上重叠时。 为组织中的每个团队明确定义任务，加上他们的时间表可以帮助减轻这个问题的发生。 尽管它的性质，敏捷项目总是可以使用一种定义角色和时间表的心态，并考虑到最终结果——这种特征通常与瀑布方法相关联。
此外，明确定义的时间表可以保护您的团队不至于偏离正轨。 这种安排是敏捷项目的挑战之一。 敏捷专注于迭代开发，旨在快速响应沿途遇到的变化。 然而，这也有团队陷入耗时重复的风险。 与瀑布方法下的项目不同，通常不会确定最终产品。敏捷用户故事通常来自以前的流程，并不断适应不断变化的参数、需求和最近可用的附加信息。
对于新项目，如果可能，专家分析师或数据分析主管应帮助概述每个敏捷团队所需的任务和可交付成果。 与不同利益相关者的沟通至关重要。 例如，净推荐值 (NPS) 是评估客户体验和预测增长机会的常用指标。 产品负责人和团队负责人可以包括以下几个方面：
- 产品评论（定价、评级、评论）
- 客户服务（交货时间、与客户的接触点、客户服务分数）
- 送货
划定时间表包括与客户的会议和报告时间表，使敏捷团队能够不间断地进行迭代。 由于该方法通常需要与利益相关者沟通，因此一些团队发现自己的工作时间更少。 这种做法还详细说明了团队何时可以保持冲刺，优化他们可以完成的工作。
您可以为您的数据分析团队采用敏捷吗？
通过检查敏捷团队在数据分析中经常遇到的挑战，可以避免遵循这种方法的速度和适应性所带来的陷阱。 更重要的是，产品负责人和团队负责人应该知道，在管理和监督数据分析项目方面没有一刀切的做法。 但是，该方法的核心概念仍然具有相关性，并且一旦适当扩展以满足您的组织需求，就可以确保任何项目的有效实施。
