Agile-data-science-creating-better-scene-with-agile-and-data-science

提供:Dev Guides
移動先:案内検索

アジャイルおよびデータサイエンスでより良いシーンを作成する

アジャイル手法は、組織が変化に適応し、市場で競争し、高品質の製品を構築するのに役立ちます。 組織はアジャイル方法論で成熟し、クライアントからの要件の変化が増加していることが観察されています。 組織のアジャイルチームとデータをコンパイルおよび同期することは、必要なポートフォリオに従ってデータをロールアップする上で重要です。

より良い計画を立てる

標準化されたアジャイルパフォーマンスは、計画にのみ依存します。 順序付けられたデータスキーマにより、組織の進捗の生産性、品質、および応答性が向上します。 データの一貫性のレベルは、履歴およびリアルタイムのシナリオで維持されます。

データサイエンスの実験サイクルを理解するために、次の図を考慮してください-

データサイエンス実験サイクル

データサイエンスには、要件の分析と、それに基づくアルゴリズムの作成が含まれます。 環境設定とともにアルゴリズムが設計されると、ユーザーは実験を作成し、データを収集して分析を改善できます。

このイデオロギーは、「アクション」と呼ばれるアジャイルの最後のスプリントを計算します。

イデオロギー計算

  • アクション*には、最後のスプリントまたはアジャイル手法のレベルのすべての必須タスクが含まれます。 (ライフサイクルに関する)データサイエンスフェーズの追跡は、ストーリーカードをアクションアイテムとして使用して維持できます。

予測分析とビッグデータ

計画の将来は、分析から収集されたデータを使用したデータレポートのカスタマイズに完全にあります。 また、ビッグデータ分析による操作も含まれます。 ビッグデータの助けを借りて、組織のメトリックを効果的にスライシングおよびダイシングすることで、個別の情報を分析できます。 分析は常に優れたソリューションと見なされます。