Creando una mejor escena con ciencia ágil y de datos
La metodología ágil ayuda a las organizaciones a adaptarse al cambio, competir en el mercado y construir productos de alta calidad. Se observa que las organizaciones maduran con metodología ágil, con cambio creciente en los requerimientos de los clientes. La compilación y sincronización de datos con equipos de organización ágiles es importante para acumular datos según la cartera requerida.
Construye un mejor plan
El rendimiento ágil estandarizado depende únicamente del plan. El esquema de datos ordenado potencia la productividad, la calidad y la capacidad de respuesta del progreso de la organización. El nivel de consistencia de los datos se mantiene con escenarios históricos y en tiempo real.
Considere el siguiente diagrama para comprender el ciclo del experimento de ciencia de datos:
La ciencia de datos implica el análisis de requisitos seguido de la creación de algoritmos basados en los mismos. Una vez que los algoritmos están diseñados junto con la configuración ambiental, un usuario puede crear experimentos y recopilar datos para un mejor análisis.
Esta ideología computa el último sprint de ágil, que se llama "acciones".
Actionsimplica todas las tareas obligatorias para el último sprint o nivel de metodología ágil. El seguimiento de las fases de la ciencia de datos (con respecto al ciclo de vida) se puede mantener con tarjetas de historia como elementos de acción.
Análisis predictivo y big data
El futuro de la planificación radica completamente en la personalización de los informes de datos con los datos recopilados del análisis. También incluirá la manipulación con análisis de big data. Con la ayuda de big data, se pueden analizar piezas discretas de información, de manera efectiva con la división y el corte de las métricas de la organización. El análisis siempre se considera una mejor solución.