I en snabbt föränderlig affärsmiljö flödar data ständigt. För att utvinna värde ur detta ständiga flöde krävs agila analysmetoder.
Företag idag fattar snabba beslut inom drift, marknadsföring, försäljning och produktutveckling för att hålla jämna steg med de dynamiska marknadsförhållandena.
Agil analys erbjuder här ett beprövat sätt att omvandla live-data till konkreta insikter genom korta analyser, likt hur man arbetar agilt inom mjukvaruutveckling.
Om du vill lära dig grunderna i agil affärsanalys, och även mer avancerade koncept, är det en god idé att läsa vidare.
Agil Analys och dess Grundprinciper
Agil affärsanalys är en metod som använder korta, iterativa cykler av snabb analys för att undersöka data. Genom att samla in feedback från kunder och justera analysen kan man fatta bättre beslut om projekt- eller produktutvecklings framsteg.
Till skillnad från traditionella projekt där värdefulla insikter kan dröja, ger agil analys frekventa uppdateringar från BI-teamet. Detta säkerställer att slutprodukten anpassas till rådande marknadstrender.
Metoden liknar en agil eller Scrum-baserad mjukvaruutvecklingscykel. BI-analytiker utför alla dataanalysprocesser, från datakällor till insiktsrapporter, i korta sprintar.
Huvudfokus ligger på användning av realtidsdata, vilket ger produktutvecklings- och affärsteam tillgång till aktuella insikter, i stället för föråldrade analyser som ofta förekommer i traditionella processer.
Fördelar med Agil Analys
Transparens och Effektivitet
Genom att använda agil affärsanalys kan man regelbundet identifiera brister och fel. Detta möjliggör kontinuerliga förbättringar i arbetsprocessen och en mer effektiv prestation i framtida sprintar.
Smidig Leverans
Med detta ramverk kan du leverera fler BI-rapporter på kortare tid. Dataanalysteamet kan dela upp data i mindre delar och analysera dessa individuellt, men med ständigt samarbete.
Genom att sedan sammanställa resultaten skapas en helhetsbild eller prognos.
Samarbetsorienterad Metod
Agil analys bygger på nära samarbete. Detta säkerställer att teamen följer rätt spår och att data inte isoleras i egna siloer.
Bättre Affärsbeslut
Med realtidsdata kan företag och kunder fatta snabba och effektiva affärsbeslut, istället för att förlita sig på utdaterad information.
Snabb Leverans av Insikter
Du får tillgång till datainsikter just när du behöver dem. Ett bra exempel är hur appar som använde agil analys blev populära under covid-19-pandemin, då efterfrågan på virtuella lösningar ökade.
Denna BI-metod hjälpte företag att förstå trenden och lansera sina minimala livskraftiga produkter (MVP) snabbare än konkurrenterna.
Varför Implementera Agil Analys?
Den traditionella affärsanalysmetoden kan verka enkel: sätt ett mål, samla in data och analysera för att motivera målet eller generera insikter.
Problemet är att dataanalysteamet ofta spenderar mycket tid på att konfigurera verktyg för datamanipulering och visualisering. Ibland kan det ta månader att få till några rader kod.
När alla steg är slutförda får man kanske några affärsinsikter, datamönster eller modeller. Men marknaden kan ha förändrats under tiden.
Nya behov kan ha uppstått, och den utvecklade produkten eller tjänsten kanske inte längre är relevant. Därför är det nödvändigt att använda agil analys för att snabbt omvandla rådata till användbar information genom korta sprintar. Det optimala är att göra sprintarna så korta som möjligt, gärna inom några dagar eller en vecka.
Hur Man Implementerar Agil Analys
Implementeringen av agil affärsanalys bör likna den för ett modernt programvaru- eller produktutvecklingsprojekt och följer det agila ramverkets fem steg:
- Först, identifiera de bästa analysmetoderna för din bransch och välj effektiva BI-verktyg.
- I andra fasen, skapa en lista över nyckelkrav, lokalisera datakällor, rensa data och skapa första utkast av instrumentpaneler för intressenter att granska.
- Den tredje fasen handlar om att standardisera viktiga BI-uppgifter. Detta inkluderar att effektivisera datakällor, databaser, IT-infrastruktur, ETL-processer, datautvinning och datasäkerhet.
- I den fjärde fasen, skala utdata från dataanalys, som instrumentpaneler, diagram och molnbaserade lösningar.
- Den sista fasen fokuserar på att stödja de kunder som använder instrumentpanelerna för affärsändamål. Här samlar man också in feedback som kan användas i nästa sprint.
Bästa Metoder för Agil Analys
Eftersom resultatet av agil analys direkt påverkar affärsbeslut är det viktigt att följa beprövade metoder. Här är några av de bästa metoderna som framgångsrika företag använder:
#1. Inkrementell Leverans
Agil analys innebär att genomföra analysen i korta sprintar för att snabbt få ut värde ur data i realtid.
För att effektivisera och hålla nere kostnaderna, bör de agila teamen leverera insikter, rapporter, datamodeller, beslut baserade på data, och resultatanalyser stegvis.
#2. Redo att Acceptera Förändringar
Teamet måste vara beredda på att marknadsförhållanden kommer att förändras under projektets gång, och att man kan behöva anpassa arbetet därefter.
Det viktigaste är att skapa aktuella och effektiva dataanalysrapporter som speglar den nuvarande marknadssituationen.
#3. Frekvent Leverans
Dataanalysteamet bör leverera en minimalt fungerande produkt (MVP) i slutet av varje vecka eller varannan vecka. Det säkerställer att hela den agila utvecklingsprocessen får nytta av realtidsanalys.
#4. Agilt Samarbete
Dataanalysteamet måste kunna samarbeta med alla projektintressenter. Det är viktigt att använda onlineverktyg som underlättar snabbt samarbete för att möta kraven.
Dessa metoder är avgörande för framgångsrika agila analysprojekt. Här följer några ytterligare tips:
- Skapa en stödjande miljö för dina business intelligence-analytiker.
- Dataanalysteamet måste säkerställa tillförlitlig data och mönster för efterföljande processer.
- Den agila analysteamchefen måste hålla projektet inom tidsramen, budgeten och omfattningen.
- Förbättra agila sprintar för dataanalys och rapportgenerering genom att göra processen smidigare, anpassa efter feedback och leverera bättre resultat än tidigare.
- Vid stora kundförändringar måste alla team samarbeta för att anpassa projektvägen och minimera kostnaderna.
Agil Analys: Utbildningsresurser
#1. Agil Analys | Coursera
Denna kurs från Coursera lär dig att bygga en stark analysinfrastruktur så att du kan skapa mer värde genom att integrera den i kärnan av verksamheten.
Du lär dig också att integrera analys naturligt i arbetsflödet, samt hur man kombinerar olika personligheter och problemcentrerade hypoteser med analyser. Kursen tar ca 15 timmar att genomföra.
Kursen är på engelska, men textning finns på flera språk. Du kan även flytta deadline om du har svårt att hinna med kursen. Kursen är 100% online, och du får ett certifikat efter godkänt slutförande.
#2. Bli en Agil Affärsanalytiker i Scrum | Udemy
Denna Udemy-kurs hjälper dig att lära dig om agila koncept och standarder. Du kan även använda kunskaperna för att bli AAC-certifierad.
Du lär dig också viktiga affärsanalystekniker, såsom produktplaner, användarprofiler, användarberättelser, retrospektiv, MVP och Kano-analys. Kursen ger dig även kunskap om rollen som agil affärsanalytiker.
Kursen hjälper dig att anpassa dig till det agila tankesättet som krävs för en affärsanalytiker. Kursen består av 13 nedladdningsbara resurser, 9 artiklar och 3 timmar med video. Du får även ett intyg vid slutförande och full tillgång till allt material under en livstid.
#3. Agil Analytics (Bok)
Den här boken visar hur man anpassar traditionella agila metoder för att möta de specifika kraven för DW/BI-projekt. Den ger dig kunskap om hur du driver innovation, värde och kvalitet i alla projekt (analys, datalagring, business intelligence) med hjälp av agila metoder.
Författaren introducerar plattformsoberoende agila lösningar, och hur man integrerar olika operativa, äldre och specialinfrastrukturer. Resursen visar praktiska exempel på hur man hanterar analysutvecklingsteam med olika kompetensuppsättningar. Boken hjälper dig att hantera snabbt växande och enorma datamängder.
Boken diskuterar beprövade lösningar för IT-proffs, databasadministratörer, datalagerproffs, BI-specialister och databasutvecklare. Den hjälper dig även att förbättra affärsanpassningen, minska affärsrisker och uppnå bättre resultat.
#4. Analys: The Agile Way (Bok)
Om du använder analyser men ser saker ur traditionella IT-perspektiv är det inte rätt sätt att göra saker på. Läs den här boken för att lära dig hur stora företag som Google och Nextdoor arbetar med modern analys.
Den visar hur dessa organisationer tillämpar agila analystekniker istället för traditionella domäner som teknik och mjukvaruutveckling. Medarbetarna i dessa smarta företag förstår och agerar betydligt snabbare än sina mer traditionella motsvarigheter.
Boken använder en blandning av fallstudier, exempel och övningar. Den visar också hur detta nya tankesätt öppnar dörren för enorma möjligheter. Om din organisation är redo att omfamna osäkerhet och snabb förändring är den här boken idealisk.
#5. Hur man är en Agil Affärsanalytiker (Bok)
Boken handlar om att använda agila metoder för att implementera dina färdigheter inom affärsanalys. Titeln kan vara missvisande. Här handlar det om ett agilt förhållningssätt snarare än en agil metodik.
Med hjälp av boken kan affärsanalytiker bli effektiva teammedlemmar. Den beskriver hur du kan använda dina färdigheter för att skapa mer värde i teamet och de fem egenskaperna hos en agil affärsanalytiker.
Boken förklarar även dina roller och ansvarsområden, samt hur ett agilt synsätt påverkar vanliga processer. Genom att följa boken kan du visa att du är en värdefull teammedlem.
#6. Nyfiken på Data: Tillämpa Agil Analys (Bok)
Medborgardataanalytiker fyller luckorna efter traditionella business intelligence-processer, men saknar ofta teknisk bakgrund. Den här boken hjälper dessa proffs att fylla i kunskapsluckorna.
Boken går igenom grunderna i datakompetens. Det hjälper tekniskt kunniga affärsmän att förstå möjligheterna och ställa rätt frågor.
Dessutom ger boken praktiska råd om hur man gör team självförsörjande och skapar positiva förändringar.
Slutsats
Agil analys är ett bra sätt att skaffa sig en konkurrensfördel. Det gör att du kan fatta snabba beslut utan att göra misstag.
Ditt dataanalysteam kan effektivt analysera stora datamängder från olika källor med hjälp av agil dataanalys.
Testa de virtuella kurserna och böckerna som nämns ovan. De kan hjälpa dig att öka din kunskap och tillämpa agil analys i affärssituationer.
Nästa steg, utforska de bästa business intelligence-plattformarna och Edge Analytics.