Criando um cenário melhor com agile e ciência de dados
A metodologia ágil ajuda as organizações a se adaptarem às mudanças, competir no mercado e construir produtos de alta qualidade. Observa-se que as organizações amadurecem com metodologia ágil, com mudanças crescentes de requisitos dos clientes. Compilar e sincronizar dados com equipes ágeis de organização é importante para acumular dados de acordo com o portfólio necessário.
Crie um plano melhor
O desempenho ágil padronizado depende exclusivamente do plano. O esquema de dados ordenado aumenta a produtividade, a qualidade e a capacidade de resposta do progresso da organização. O nível de consistência dos dados é mantido com cenários históricos e em tempo real.
Considere o diagrama a seguir para entender o ciclo do experimento de ciência de dados -
A ciência de dados envolve a análise de requisitos seguida da criação de algoritmos baseados nos mesmos. Uma vez que os algoritmos são projetados junto com a configuração ambiental, um usuário pode criar experimentos e coletar dados para uma melhor análise.
Essa ideologia computa o último sprint do agile, que é chamado de “ações”.
Actionsenvolve todas as tarefas obrigatórias para o último sprint ou nível de metodologia ágil. O controle das fases da ciência de dados (com relação ao ciclo de vida) pode ser mantido com cartões de história como itens de ação.
Análise preditiva e Big data
O futuro do planejamento está totalmente na customização dos relatórios de dados com os dados coletados na análise. Também incluirá manipulação com análise de big data. Com a ajuda do big data, peças distintas de informação podem ser analisadas, efetivamente com o fatiamento e o fatiamento das métricas da organização. A análise é sempre considerada a melhor solução.