Creazione di scene migliori con agile e data science

La metodologia agile aiuta le organizzazioni ad adattare il cambiamento, competere sul mercato e costruire prodotti di alta qualità. Si osserva che le organizzazioni maturano con una metodologia agile, con un crescente cambiamento nei requisiti da parte dei clienti. La compilazione e la sincronizzazione dei dati con i team agili dell'organizzazione è importante per il raggruppamento dei dati secondo il portfolio richiesto.

Crea un piano migliore

Le prestazioni agili standardizzate dipendono esclusivamente dal piano. Lo schema di dati ordinato potenzia la produttività, la qualità e la reattività del progresso dell'organizzazione. Il livello di coerenza dei dati viene mantenuto con scenari storici e in tempo reale.

Considera il diagramma seguente per comprendere il ciclo di esperimenti di scienza dei dati:

La data science prevede l'analisi dei requisiti seguita dalla creazione di algoritmi basati sugli stessi. Una volta che gli algoritmi sono stati progettati insieme alla configurazione ambientale, un utente può creare esperimenti e raccogliere dati per una migliore analisi.

Questa ideologia calcola l'ultimo sprint di agile, che si chiama "azioni".

Actionscoinvolge tutti i compiti obbligatori per l'ultimo sprint o livello di metodologia agile. La traccia delle fasi di data science (rispetto al ciclo di vita) può essere mantenuta con le story card come elementi di azione.

Analisi predittiva e Big Data

Il futuro della pianificazione risiede completamente nella personalizzazione dei report di dati con i dati raccolti dall'analisi. Comprenderà anche la manipolazione con l'analisi dei big data. Con l'aiuto dei big data, possono essere analizzate informazioni discrete, in modo efficace affettando e sminuzzando le metriche dell'organizzazione. L'analisi è sempre considerata una soluzione migliore.