Data ändras varje sekund i en fartfylld affärsmiljö. Du måste tillämpa agil analysmetod för att extrahera värde från en ständigt föränderlig datauppsättning.
Idag fattar företag snabba beslut om drift, marknadsföring, försäljning och produktutveckling för att anpassa sig till den ständigt föränderliga marknadsdynamiken.
Här kommer agil analys för dataanalys. Det erbjöd ett beprövat ramverk för att extrahera handlingsbara insikter från data som samlats in live och analyserats i sprints, precis som den agila mjukvaruutvecklingsprocessen.
Om du ännu inte har lärt dig grunderna i agila affärsanalyser och avancerade koncept, fortsätt läsa till slutet.
Innehållsförteckning
Agile Analytics och dess principer
Agil affärsanalys är en källmetod som analyserar data som använder repetitiva cykler av snabb analys. Sök feedback från kunder och gör om analyser för att fatta bättre beslut om projekt- eller produktutvecklingens framsteg.
Det överordnade agila produktutvecklingsprojektet behöver inte vänta månader på handlingsbara datainsikter från ett dataanalysprojekt. Istället får den frekvent input från BI-teamet så att slutprodukten matchar marknadstrenden.
Det fungerar på samma sätt som en livscykel för mjukvaruutveckling för Agile eller Scrum. BI-analytikerna måste köra alla dataanalysprocesser som datakälla, datarensning, dataorganisering, lagring, gräl, ETL-skript, visualisering och insiktsrapportering i korta sprints.
Huvudsyftet är att använda realtidsdata. Således kan produkt- eller mjukvaruutvecklings- och affärsverksamhetsteamet få tillgång till livedatainsikter jämfört med daterade affärsinsikter i den traditionella dataanalysprocessen.
Fördelar med Agile Analytics
Transparens och effektivitet
När du följer den agila affärsanalysprocessen kan du upptäcka brister och fel regelbundet. Således kan du improvisera arbetsflödet och uppnå felfri prestanda i framtida spurter.
Enkel leverans
Du kan leverera fler BI-rapporter på kortare tid när du följer detta ramverk. Dataanalysteamet kan dela upp datauppsättningarna i små bitar och fortsätta att analysera dessa bitar individuellt men med konstant samarbete.
Sammanställ helt enkelt de individuella resultaten i en rapport för att rita en stor bild eller prognos.
Samarbetssätt
Agil analys är beroende av omfattande samarbete. Därför säkerställer dina team att de följer rätt projektväg och att datauppsättningar inte hopar sig i silor.
Bättre affärsbeslutsfattande
Antingen kan du, som ditt eget företag eller dina kunder, fatta snabba och effektiva affärsbeslut med datainsikter från realtidsdata än daterad data.
Snabb leverans av insikter
Du kan få datainsikter för affärsdynamik precis när du behöver dem. Till exempel, när kraven på virtuella appar ökade under covid-19-pandemin, blev de appar populära som använde agil analys.
Denna BI-metod hjälpte företag att förstå trenden och publicera en minimal livskraftig produkt tidigare än sina konkurrenter.
Varför ska du implementera Agile Analytics?
Att följa den konventionella affärsanalysmetoden kan se lovande ut eftersom du tror att processen är enkel. Du sätter ett mål, samlar in data och analyserar data för att motivera målet eller ge insikter för att uppnå målet.
Men det finns ett grundläggande problem med denna BI-metod. Ditt dataanalysteam kan investera för mycket tid på att ställa in verktygen för datamanipulering och visualisering. Ibland tar det månader för team att perfekta några rader kod för dataanalys.
Efter att ha slutfört alla andra steg i en dataanalysprojektcykel får du några affärsinsikter, datamönster eller datamodeller som stöder eller inte stöder hypotesen eller målet du satte upp i början av projektet.
Vid det här laget har marknaden förändrats mycket. Det kommer att finnas ny efterfrågan, och produkten eller tjänsten du har utvecklat kommer inte att få mycket uppmärksamhet.
Därför måste du implementera det agila analysramverket för att knäcka rådata till användbar analys i korta sprints. Det är mycket välkommet om du kan minimera spurterna inom några dagar eller max en vecka.
Hur man implementerar Agile Analytics
Implementering av agila affärsanalyser bör likna den för moderprogramvaran eller produktutvecklingsprojektet. Det kommer att följa de fem stegen i det agila ramverket, och dessa är:
- Först måste du upptäcka de bästa sätten att analysera data enligt dina branschstandarder. Du måste också välja effektiva BI-verktyg vid denna tidpunkt.
- I den andra fasen, skapa en lista med nyckelkrav, lokalisera datakällor, rensa datamängderna och skapa de första uppsättningarna instrumentpaneler som intressenterna kan granska.
- Den tredje fasen handlar om att standardisera nyckeluppgifterna för business intelligence. Du måste till exempel effektivisera datakällor, databaser, IT-infrastrukturer, ETL-processen, datautvinning, datasäkerhet, etc.
- I den fjärde fasen måste du skala utdata från dataanalys som instrumentpaneler, diagram, molninstrumentpaneler, etc.
- Den sista fasen handlar om att stödja det eller de kunder som kommer att konsumera instrumentpanelen av ytterligare affärsskäl. I den här fasen måste du också samla in feedback och kanalisera den till nästa sprint.
Bästa metoder för Agile Analytics
Eftersom resultatet av agila analyser kommer att ha en direkt inverkan på det affärsbeslut du fattar, måste du följa en beprövad och riskfri agila analysväg. Nedan hittar du de bästa metoderna som framgångsrika och toppföretag följer i sina organisationer:
#1. Inkrementell leverans
Som namnet antyder är agil analys praxis för dataanalys i en kort sprint för att upptäcka det bästa värdet från datauppsättningar i realtid.
För att göra dataanalysprocessen mer effektiv och kostnadseffektiv måste du se till att de agila teamen levererar insikter, rapporter, datamodeller, dataunderstödda affärsbeslut, resultatanalys, etc., stegvis.
#2. Redo att acceptera ändringar
Du måste vårda ett tänkesätt inom teamet att marknadsdynamiken kommer att förändras när projektet fortskrider. Därför kan teamet behöva anpassa sig efter förändringen.
Det slutliga målet är att skapa dataanalysrapporter som är aktuella och effektiva för den aktuella marknadsstatusen.
#3. Frekvent leverans
Dataanalysteamet måste säkerställa att de levererar en minimal livskraftig produkt eller MVP i slutet av varje vecka eller fjorton dagar. Detta kommer att säkerställa att den övergripande agila utvecklingsprocessen drar nytta av att analysera datauppsättningar i realtid.
#4. Agilt samarbete
Dataanalysteamet måste vara redo att samarbeta med varje projektintressenter. Det bör finnas samarbetsverktyg online som underlättar samarbete med kort varsel för att uppfylla kraven.
Dessa är de kritiska bästa praxis som ett agilt analysprojekt, team eller företag måste följa. Nedan hittar du några ytterligare metoder som hjälper dig att lyckas inom detta område:
- Skapa en stödjande miljö för dina business intelligence-analytiker.
- Dataanalysteamet måste också säkerställa tillförlitliga data och mönster för nedströmsprocesserna, så att relaterade uppgifter och deluppgifter inte påverkar negativt.
- Den agila analysteamchefen måste se till att projektet går enligt tidsplan, budget och omfattning.
- Du måste förnya de agila sprintarna för dataanalys och rapportgenerering genom att göra processen mer felfri, anpassa dig till tidigare feedback och leverera bättre resultat än förra sprinten.
- Skulle det bli någon drastisk förändring från kundens sida måste alla team sitta tillsammans för att improvisera projektvägen för att minimera projektets kostnad.
Agile Analytics: Lärresurser
#1. Agile Analytics | Coursera
Denna Agile Analytics-kurs från Coursera kommer att lära dig att bygga en stark analysinfrastruktur för ditt team så att du kan skapa mer värde genom att integrera den i kärnan av din verksamhet.
Från denna resurs kommer du också att lära dig att naturligt integrera ditt arbetsflöde med handlingsbar analys och kombinera din persona och problemcentrerade hypoteser med analyser. Det kommer att ta cirka 15 timmar att genomföra denna kurs.
Kursens språk är engelska, men undertexter finns på arabiska, franska, italienska, tyska, ryska, spanska med mera. Dessutom kan du schemalägga om deadline om du inte kan hinna med kursen. Den här kursen är 100 % online och du får ett delbart certifikat efter framgångsrikt slutförande.
#2. Bli en agil affärsanalytiker i Scrum | Udemy
Den här Udemy-kursen hjälper dig att lära dig begreppen och standarderna för Agile-tillägget till BABOK-guiden. Du kan också använda kunskapen för att bli en AAC-certifierad proffs.
Dessutom låter det dig behärska viktiga affärsanalystekniker, såsom produktplaner, användarpersonas, användarberättelser, retrospektiv, MVP:er och Kano-analys. Den här resursen kommer också att göra dig bekant med jobbrollerna för en Agile Business Analyst och hur de utför sina jobb.
Därför kan du anpassa dig till det agila tankesätt som behövs för en affärsanalytiker. Kursen består av 13 nedladdningsbara resurser, 9 artiklar och 3 timmar on-demand videomaterial. Du får också ett intyg om färdigställande och full livstids tillgång till allt material.
#3. Agil Analytics
Den här boken visar hur man anpassar traditionella agila metoder noggrant för att möta de unika kraven och egenskaperna hos DW/BI-projekt. Det ger dig kunskap om hur du driver mer innovation, värde och kvalitet till alla projekt (analys, datalagring, business intelligence) med hjälp av agila metoder.
Här introducerade författaren plattforms-agnostiska Agile-lösningar. Det hjälper till att integrera olika operativa, äldre och specialitetsinfrastrukturer. Resursen visar praktiska exempel på att hantera analysutvecklingsteam med olika kompetensuppsättningar. Genom att läsa den här boken kan du stödja snabbväxande och enorma datavolymer.
Boken diskuterar beprövade lösningar för IT-proffs, databasadministratörer, datalagerproffs, BI-specialister eller databasutvecklare. Det hjälper dig också att förbättra affärsanpassningen, minska affärsrisker och uppnå bättre resultat.
#4. Analys: The Agile Way
Om du använder analyser men ser saker ur traditionella IT-projekts perspektiv är det inte rätt sätt att göra saker på. Läs den här boken för att ta reda på hur de stora namnen i branschen, som Google och Nextdoor, närmar sig modern analys.
Den här resursen kommer också att visa hur dessa organisationer tillämpar agila analystekniker istället för traditionella domäner som teknik och mjukvaruutveckling. Som ett resultat kan anställda på dessa smarta företag förstå och agera många gånger snabbare än sina traditionella motsvarigheter.
Den här boken använder en perfekt blandning av fallstudier, exempel och övningar. Det visar också hur detta nya tankesätt öppnar dörren för enorma möjligheter. Om du tillhör en organisation som är redo att omfamna osäkerhet och flytta med den snabba världen, är det här en idealisk bok för dig.
#5. Hur man är en agil affärsanalytiker
Boken handlar om att använda agilt för att implementera dina färdigheter i affärsanalys. Låt inte namnet på den här boken förvirra dig. Här betyder agile ditt förhållningssätt, inte metodiken.
Med hjälp av denna resurs kan affärsanalytiker bli effektiva teammedlemmar som kan arbeta agilt. Den talar om för dig hur du kan tillämpa dina färdigheter för att skapa mervärde till ditt team. Du kan också lära dig om de fem egenskaperna hos en smidig affärsanalytiker från den här boken. Den kommer också att berätta för dig hur du anammar dessa egenskaper.
Dessutom förklarar resursen även dina roller och ansvarsområden och hjälper dig att utforska effekten av ett agilt tillvägagångssätt på en vanlig affärsanalysprocess. Om du följer den här boken ordentligt kan du visa att du är en användbar medlem av ditt team.
#6. Nyfiken data: Tillämpa Agile Analytics
Medborgardataanalytiker fyller luckorna efter traditionella business intelligence-processer. Men dessa nya dataanalytiker saknar bakgrund inom databehandlingsteknik. Den här boken kommer att hjälpa dessa proffs att fylla i tomrummet i sin kunskap.
Den tar dig igenom grunderna för datakompetens. Som ett resultat kommer tekniskt kunniga affärsmän förstå möjligheterna och kunna ställa rätt frågor.
Dessutom kan den här resursen ge praktiska råd om hur du gör dina team självförsörjande och skapar positiv förändring.
Slutsats
Agil analys är din bästa insats för att få en konkurrensfördel i din bransch. Det gör att du kan fatta snabba beslut på kortare tid utan att göra några fel.
Dessutom kan ditt dataanalysteam effektivt analysera massiva datauppsättningar som kommer från flera håll när de följer den agila dataanalysprocessen.
Testa de virtuella inlärningskurserna och böckerna som nämns ovan. De hjälper dig att få kunskap och förtroende kring agila analyser som du kan tillämpa i verkliga affärsfall.
Nästa upp, de bästa business intelligence-plattformarna och Edge Analytics.