Создание лучшей сцены с помощью Agile и Data Science

Методология Agile помогает организациям адаптироваться к изменениям, конкурировать на рынке и создавать высококачественные продукты. Замечено, что организации созревают с гибкой методологией, с растущим изменением требований со стороны клиентов. Сбор и синхронизация данных с гибкими командами организации важны для объединения данных в соответствии с требуемым портфелем.

Составьте лучший план

Стандартизированная гибкая производительность зависит исключительно от плана. Упорядоченная схема данных повышает продуктивность, качество и оперативность прогресса организации. Уровень согласованности данных поддерживается историческими сценариями и сценариями в реальном времени.

Рассмотрим следующую диаграмму, чтобы понять цикл эксперимента по науке о данных -

Наука о данных включает в себя анализ требований с последующим созданием алгоритмов на их основе. После того, как алгоритмы разработаны вместе с настройкой среды, пользователь может проводить эксперименты и собирать данные для лучшего анализа.

Эта идеология вычисляет последний спринт Agile, который называется «действиями».

Actionsвключает в себя все обязательные задачи для последнего спринта или уровня гибкой методологии. Отслеживание фаз науки о данных (относительно жизненного цикла) можно вести с помощью карточек историй в качестве элементов действий.

Прогнозный анализ и большие данные

Будущее планирования полностью зависит от настройки отчетов с данными, собранными в результате анализа. Это также будет включать манипуляции с анализом больших данных. С помощью больших данных можно анализировать отдельные фрагменты информации, эффективно срезая и разделяя метрики организации. Анализ всегда считается лучшим решением.