Tạo cảnh đẹp hơn với khoa học dữ liệu và nhanh nhẹn

Phương pháp Agile giúp các tổ chức thích ứng với sự thay đổi, cạnh tranh trên thị trường và xây dựng các sản phẩm chất lượng cao. Người ta quan sát thấy rằng các tổ chức đã trưởng thành với phương pháp luận nhanh nhẹn, với sự thay đổi ngày càng nhiều trong các yêu cầu từ khách hàng. Biên dịch và đồng bộ hóa dữ liệu với các nhóm tổ chức linh hoạt có ý nghĩa quan trọng trong việc tổng hợp dữ liệu theo danh mục yêu cầu.

Xây dựng một kế hoạch tốt hơn

Hiệu suất nhanh được tiêu chuẩn hóa chỉ phụ thuộc vào kế hoạch. Lược đồ dữ liệu được sắp xếp trao quyền cho năng suất, chất lượng và khả năng đáp ứng tiến độ của tổ chức. Mức độ nhất quán của dữ liệu được duy trì với các kịch bản lịch sử và thời gian thực.

Hãy xem xét sơ đồ sau để hiểu chu trình thí nghiệm khoa học dữ liệu -

Khoa học dữ liệu liên quan đến việc phân tích các yêu cầu, tiếp theo là tạo ra các thuật toán dựa trên cùng. Khi các thuật toán được thiết kế cùng với thiết lập môi trường, người dùng có thể tạo các thử nghiệm và thu thập dữ liệu để phân tích tốt hơn.

Hệ tư tưởng này tính toán bước chạy nước rút cuối cùng của nhanh nhẹn, được gọi là "hành động".

Actionsliên quan đến tất cả các nhiệm vụ bắt buộc đối với nước rút cuối cùng hoặc cấp độ của phương pháp nhanh. Theo dõi các giai đoạn khoa học dữ liệu (liên quan đến vòng đời) có thể được duy trì bằng thẻ câu chuyện làm mục hành động.

Phân tích dự đoán và dữ liệu lớn

Tương lai của việc lập kế hoạch hoàn toàn nằm trong việc tùy chỉnh các báo cáo dữ liệu với dữ liệu thu thập được từ phân tích. Nó cũng sẽ bao gồm thao tác với phân tích dữ liệu lớn. Với sự trợ giúp của dữ liệu lớn, các mẩu thông tin rời rạc có thể được phân tích, một cách hiệu quả với việc cắt và phân tích các chỉ số của tổ chức. Phân tích luôn được coi là một giải pháp tốt hơn.