Çevik ve veri bilimi ile daha iyi bir sahne oluşturma

Çevik metodoloji, organizasyonların değişime uyum sağlamasına, pazarda rekabet etmesine ve yüksek kaliteli ürünler oluşturmasına yardımcı olur. Müşterilerden gelen gereksinimlerde artan değişimle birlikte organizasyonların çevik metodoloji ile olgunlaştığı gözlemlenmektedir. Verileri Agile organizasyon ekipleriyle derlemek ve senkronize etmek, gerekli portföye göre verilerin toplanması açısından önemlidir.

Daha iyi bir plan oluşturun

Standartlaştırılmış çevik performans yalnızca plana bağlıdır. Sıralı veri şeması, organizasyonun ilerlemesinin üretkenliğini, kalitesini ve yanıt verebilirliğini güçlendirir. Veri tutarlılığı seviyesi, geçmiş ve gerçek zamanlı senaryolarla korunur.

Veri bilimi deney döngüsünü anlamak için aşağıdaki diyagramı düşünün -

Veri bilimi, gereksinimlerin analizini ve ardından buna dayalı algoritmaların oluşturulmasını içerir. Algoritmalar çevresel kurulumla birlikte tasarlandıktan sonra, bir kullanıcı deneyler oluşturabilir ve daha iyi analiz için veri toplayabilir.

Bu ideoloji, "eylemler" olarak adlandırılan son çevik koşuyu hesaplar.

Actionsson sprint veya çevik metodoloji seviyesi için tüm zorunlu görevleri içerir. Veri bilimi aşamalarının izlenmesi (yaşam döngüsüne göre), eylem öğeleri olarak hikaye kartlarıyla sürdürülebilir.

Tahmine Dayalı Analiz ve Büyük veri

Planlamanın geleceği tamamen veri raporlarının analizden toplanan verilerle özelleştirilmesinde yatmaktadır. Aynı zamanda büyük veri analizi ile manipülasyonu da içerecektir. Büyük verilerin yardımıyla, kuruluşun ölçümlerini dilimleyerek ve parçalara ayırarak ayrı bilgi parçaları etkili bir şekilde analiz edilebilir. Analiz her zaman daha iyi bir çözüm olarak kabul edilir.