アジャイルとデータサイエンスでより良いシーンを作成する

アジャイル手法は、組織が変化に適応し、市場で競争し、高品質の製品を構築するのに役立ちます。組織はアジャイル手法で成熟し、クライアントからの要件の変化が増加していることが観察されています。組織のアジャイルチームとデータをコンパイルおよび同期することは、必要なポートフォリオに従ってデータをロールアップする上で重要です。

より良い計画を立てる

標準化されたアジャイルパフォーマンスは、計画にのみ依存します。順序付けられたデータスキーマは、組織の進捗状況の生産性、品質、および応答性を強化します。データの整合性のレベルは、履歴シナリオとリアルタイムシナリオで維持されます。

データサイエンスの実験サイクルを理解するには、次の図を検討してください。

データサイエンスには、要件の分析と、それに基づくアルゴリズムの作成が含まれます。アルゴリズムが環境設定とともに設計されると、ユーザーは実験を作成し、より良い分析のためにデータを収集できます。

このイデオロギーは、「アクション」と呼ばれるアジャイルの最後のスプリントを計算します。

Actions最後のスプリントまたはアジャイル手法のレベルに必要なすべてのタスクが含まれます。（ライフサイクルに関する）データサイエンスフェーズの追跡は、アクションアイテムとしてストーリーカードを使用して維持できます。

予測分析とビッグデータ

計画の将来は、分析から収集されたデータを使用してデータレポートをカスタマイズすることに完全にあります。また、ビッグデータ分析による操作も含まれます。ビッグデータの助けを借りて、組織のメトリックをスライスおよびダイシングすることで、個別の情報を効果的に分析できます。分析は常により良い解決策と見なされます。