애자일 및 데이터 과학으로 더 나은 장면 만들기

애자일 방법론은 조직이 변화에 적응하고 시장에서 경쟁하며 고품질 제품을 구축하는 데 도움이됩니다. 조직은 고객의 요구 사항 변화가 증가함에 따라 민첩한 방법론으로 성숙해집니다. 민첩한 조직 팀과 데이터를 컴파일하고 동기화하는 것은 필요한 포트폴리오에 따라 데이터를 롤업하는 데 중요합니다.

더 나은 계획 수립

표준화 된 애자일 성능은 전적으로 계획에 따라 다릅니다. 정렬 된 데이터 스키마는 조직의 진행 상황에 대한 생산성, 품질 및 대응력을 강화합니다. 데이터 일관성 수준은 기록 및 실시간 시나리오에서 유지됩니다.

데이터 과학 실험주기를 이해하려면 다음 다이어그램을 고려하십시오.

데이터 과학에는 요구 사항 분석과이를 기반으로 한 알고리즘 생성이 포함됩니다. 알고리즘이 환경 설정과 함께 설계되면 사용자는 더 나은 분석을 위해 실험을 만들고 데이터를 수집 할 수 있습니다.

이 이데올로기는 "액션"이라고하는 마지막 애자일 스프린트를 계산합니다.

Actions마지막 스프린트 또는 민첩한 방법론의 모든 필수 작업을 포함합니다. 데이터 과학 단계 (생명주기와 관련하여) 추적은 스토리 카드를 작업 항목으로 사용하여 유지 관리 할 수 ​​있습니다.

예측 분석 및 빅 데이터

계획의 미래는 분석에서 수집 된 데이터로 데이터 보고서를 사용자 정의하는 데 있습니다. 또한 빅 데이터 분석을 통한 조작도 포함됩니다. 빅 데이터의 도움으로 개별 정보 조각을 효과적으로 분석하고 조직의 메트릭을 분할하고 축소 할 수 있습니다. 분석은 항상 더 나은 솔루션으로 간주됩니다.