I dati cambiano ogni secondo in un ambiente aziendale frenetico. È necessario applicare la metodologia di analisi agile per estrarre valore da un set di dati in continua evoluzione.
Oggi, le aziende prendono decisioni rapide su operazioni, marketing, vendite e sviluppo del prodotto per adattarsi alle dinamiche di mercato in continua evoluzione.
Ecco che arriva l’agile analytics per l’analisi dei dati. Ha offerto un framework collaudato per estrarre informazioni fruibili dai dati raccolti in tempo reale e analizzati negli sprint, proprio come il processo di sviluppo software agile.
Se devi ancora imparare le basi e i concetti avanzati dell’agile business analytics, continua a leggere fino alla fine.
Sommario:
Agile Analytics e i suoi principi
L’analisi aziendale agile è un approccio di origine che analizza i dati che utilizzano cicli ripetitivi di analisi rapida. Cerca il feedback dei clienti e ripeti le analisi per prendere decisioni migliori sull’avanzamento del progetto o dello sviluppo del prodotto.
Il progetto di sviluppo del prodotto agile principale non ha bisogno di attendere mesi per ottenere informazioni sui dati fruibili da un progetto di analisi dei dati. Invece, riceve input frequenti dal team BI in modo che il prodotto finale corrisponda alla tendenza del mercato.
Funziona allo stesso modo di un ciclo di vita di sviluppo software Agile o Scrum. Gli analisti BI devono eseguire tutti i processi di analisi dei dati come l’approvvigionamento dei dati, la pulizia dei dati, l’organizzazione dei dati, l’archiviazione, il wrangling, lo scripting ETL, la visualizzazione e il reporting degli approfondimenti in brevi sprint.
L’obiettivo principale è utilizzare i dati in tempo reale. Pertanto, il team di sviluppo del prodotto o del software e delle operazioni aziendali può accedere a informazioni dettagliate sui dati in tempo reale rispetto alle informazioni aziendali datate nel tradizionale processo di analisi dei dati.
Vantaggi dell’analisi agile
Trasparenza ed Efficienza
Quando segui il processo di analisi aziendale agile, puoi scoprire regolarmente difetti ed errori. Pertanto, puoi improvvisare il flusso di lavoro e ottenere prestazioni impeccabili negli sprint futuri.
Consegna senza sforzo
Puoi fornire più report BI in meno tempo seguendo questo framework. Il team di analisi dei dati può dividere i set di dati in piccoli blocchi e procedere all’analisi di quei blocchi individualmente ma con una collaborazione costante.
Basta compilare i singoli risultati in un rapporto per tracciare un quadro generale o una previsione.
Approccio collaborativo
L’analisi agile dipende da un’ampia collaborazione. Pertanto, i tuoi team si assicurano di seguire il percorso del progetto corretto e che i set di dati non si accumulino in silos.
Migliore processo decisionale aziendale
O tu, come tua azienda o i tuoi clienti, potete prendere decisioni aziendali tempestive ed efficaci con approfondimenti sui dati da dati in tempo reale piuttosto che da dati datati.
Consegna tempestiva di approfondimenti
Puoi ottenere approfondimenti sui dati per le dinamiche aziendali esattamente quando ne hai bisogno. Ad esempio, quando i requisiti delle app per riunioni virtuali sono aumentati durante la pandemia di COVID-19, sono diventate popolari quelle app che utilizzavano l’analisi agile.
Questo approccio di BI ha aiutato le aziende a comprendere la tendenza e a pubblicare un prodotto valido minimo prima dei concorrenti.
Perché dovresti implementare Agile Analytics?
Seguire l’approccio convenzionale dell’analisi aziendale può sembrare promettente poiché ritieni che il processo sia semplice. Stabilisci un obiettivo, raccogli dati e analizzi i dati per giustificare l’obiettivo o fornire approfondimenti per raggiungere l’obiettivo.
Ma c’è un problema fondamentale con questa metodologia BI. Il tuo team di analisi dei dati potrebbe investire troppo tempo nella configurazione degli strumenti per la manipolazione e la visualizzazione dei dati. A volte, i team impiegano mesi per perfezionare alcune righe di codice per l’analisi dei dati.
Dopo aver completato tutti gli altri passaggi in un ciclo di progetto di analisi dei dati, ottieni alcune informazioni aziendali, modelli di dati o modelli di dati che supportano o non supportano l’ipotesi o l’obiettivo che hai impostato all’inizio del progetto.
A questo punto, il mercato è cambiato molto. Ci sarà una nuova domanda e il prodotto o servizio che hai sviluppato non riceverà molta attenzione.
Pertanto, è necessario implementare il framework di analisi agile per trasformare i dati grezzi in analisi utili in brevi sprint. È molto gradito se riesci a ridurre al minimo gli sprint in pochi giorni o al massimo in una settimana.
Come implementare Agile Analytics
L’implementazione dell’analisi aziendale agile dovrebbe essere simile a quella del software principale o del progetto di sviluppo del prodotto. Seguirà le cinque fasi del framework agile, e queste sono:
- Innanzitutto, devi scoprire i modi migliori per analizzare i dati in base agli standard del tuo settore. A questo punto è inoltre necessario scegliere strumenti di BI efficienti.
- Nella seconda fase, crea un elenco di requisiti chiave, individua le origini dati, ripulisci i set di dati e crea i primi set di dashboard che le parti interessate possono esaminare.
- La terza fase riguarda la standardizzazione dei compiti chiave della business intelligence. Ad esempio, è necessario semplificare le origini dati, i database, le infrastrutture IT, il processo ETL, l’estrazione dei dati, la sicurezza dei dati, ecc.
- Nella quarta fase, è necessario ridimensionare l’output dell’analisi dei dati come dashboard, grafici, dashboard cloud, ecc.
- La fase finale riguarda il supporto del team o dei clienti che utilizzeranno la dashboard per ulteriori motivi aziendali. Inoltre, in questa fase, devi raccogliere feedback e incanalarli allo sprint successivo.
Best practice per Agile Analytics
Poiché il risultato dell’analisi agile avrà un impatto diretto sulla decisione aziendale che prendi, devi seguire un percorso di analisi agile comprovato e privo di rischi. Trova di seguito le migliori pratiche che le aziende di successo e le migliori seguono nelle loro organizzazioni:
#1. Consegna incrementale
Come suggerisce il nome, l’analisi agile è la pratica di analisi dei dati in un breve sprint per scoprire il miglior valore dai set di dati in tempo reale.
Per rendere il processo di analisi dei dati più efficiente ed economico, è necessario garantire che i team agili forniscano approfondimenti, report, modelli di dati, decisioni aziendali basate sui dati, analisi delle prestazioni e così via, in modo incrementale.
#2. Pronto ad accettare le modifiche
Devi coltivare una mentalità all’interno del team secondo cui le dinamiche del mercato cambieranno man mano che il progetto avanza. Pertanto, il team potrebbe dover adattarsi in base al cambiamento.
L’obiettivo finale è creare report di analisi dei dati tempestivi ed efficaci per lo stato attuale del mercato.
#3. Consegna frequente
Il team di analisi dei dati deve assicurarsi di fornire un prodotto minimo praticabile o MVP alla fine di ogni settimana o quindicina. Ciò garantirà che il processo di sviluppo agile complessivo tragga vantaggio dall’analisi dei set di dati in tempo reale.
#4. Collaborazione agile
Il team di analisi dei dati deve essere pronto a collaborare con tutti gli stakeholder del progetto. Dovrebbero esserci strumenti di collaborazione online che faciliteranno una facile collaborazione con breve preavviso per soddisfare i requisiti.
Queste sono le best practice critiche che un progetto, un team o un’azienda di analisi agile deve seguire. Trova di seguito alcune pratiche aggiuntive che ti aiuteranno ad avere successo in questo campo:
- Crea un ambiente di supporto per i tuoi analisti di business intelligence.
- Il team di analisi dei dati deve inoltre garantire dati e modelli affidabili per i processi a valle, in modo che le attività e le attività secondarie correlate non abbiano un impatto negativo.
- Il responsabile del team di analisi agile deve garantire che il progetto vada secondo la pianificazione, il budget e l’ambito.
- È necessario innovare gli sprint agili dell’analisi dei dati e della generazione di report rendendo il processo più privo di errori, adattandosi al feedback precedente e fornendo risultati migliori rispetto all’ultimo sprint.
- In caso di drastici cambiamenti rispetto alla fine del cliente, tutti i team devono sedersi insieme per improvvisare il percorso del progetto per ridurre al minimo il costo del progetto.
Agile Analytics: risorse per l’apprendimento
#1. Analisi agile | Coursera
Questo corso Agile Analytics di Coursera ti insegnerà a costruire una solida infrastruttura di analisi per il tuo team in modo da poter generare più valore integrandola nel nucleo della tua attività.
Da questa risorsa imparerai anche a integrare naturalmente il tuo flusso di lavoro con analisi fruibili e a combinare la tua persona e le ipotesi incentrate sui problemi con l’analisi. Ci vorranno circa 15 ore per completare questo corso.
La lingua del corso è l’inglese, ma i sottotitoli sono disponibili in arabo, francese, italiano, tedesco, russo, spagnolo e altro. Inoltre, puoi riprogrammare la scadenza se non riesci a trovare il tempo per i corsi. Questo corso è online al 100% e al completamento con successo ottieni un certificato condivisibile.
#2. Diventa un Agile Business Analyst in Scrum | Udemy
Questo corso Udemy ti aiuterà ad apprendere i concetti e gli standard dell’estensione Agile della Guida BABOK. Puoi anche utilizzare le conoscenze per diventare un professionista certificato AAC.
Inoltre, ti consente di padroneggiare le principali tecniche di analisi aziendale, come roadmap dei prodotti, user personas, user story, retrospettive, MVP e analisi Kano. Questa risorsa ti farà anche conoscere i ruoli lavorativi di un Agile Business Analyst e come svolge il proprio lavoro.
Pertanto, puoi adattarti alla mentalità agile necessaria per un analista aziendale. Il corso comprende 13 risorse scaricabili, 9 articoli e 3 ore di materiale video on-demand. Ottieni anche un certificato di completamento e l’accesso completo a vita a tutti i materiali.
#3. Analisi agile
Questo libro dimostra come adattare attentamente i metodi Agile tradizionali per soddisfare i requisiti e gli attributi unici dei progetti DW/BI. Ti offre conoscenze su come portare più innovazione, valore e qualità a qualsiasi progetto (analisi, data warehousing, business intelligence) con l’aiuto dei metodi Agile.
Qui, l’autore ha introdotto soluzioni Agile indipendenti dalla piattaforma. Aiuta a integrare diverse infrastrutture operative, legacy e speciali. La risorsa mostra esempi pratici di gestione di team di sviluppo dell’analisi con diversi set di competenze. La lettura di questo libro ti consentirà di supportare enormi volumi di dati in rapida crescita.
Il libro discute soluzioni collaudate per professionisti IT, amministratori di database, professionisti di data warehouse, specialisti di BI o sviluppatori di database. Ti aiuta anche a migliorare l’allineamento aziendale, mitigare i rischi aziendali e ottenere risultati migliori.
#4. Analisi: il modo agile
Se usi l’analisi ma vedi le cose attraverso la prospettiva dei progetti IT tradizionali, questo non è il modo giusto di fare le cose. Leggi questo libro per scoprire come i grandi nomi del settore, come Google e Nextdoor, si stanno avvicinando all’analisi contemporanea.
Questa risorsa dimostrerà anche come queste organizzazioni applicano le tecniche di analisi Agile invece dei domini tradizionali come l’ingegneria e lo sviluppo di software. Di conseguenza, i dipendenti di queste aziende intelligenti possono comprendere e agire molto più velocemente rispetto alle loro controparti tradizionali.
Questo libro utilizza una miscela perfetta di casi di studio, esempi ed esercizi. Dimostra anche come questa nuova mentalità apra le porte a immense opportunità. Se fai parte di un’organizzazione pronta ad abbracciare l’incertezza e a muoversi con il mondo frenetico, questo è il libro ideale per te.
#5. Come diventare un analista aziendale agile
Il libro parla dell’uso dell’agile per implementare le tue capacità di analisi aziendale. Non lasciarti confondere dal nome di questo libro. Qui, agile significa il tuo approccio, non la metodologia.
Utilizzando questa risorsa, gli analisti aziendali possono diventare membri efficaci del team che possono lavorare in modo agile. Ti dice come applicare le tue abilità per aggiungere valore alla tua squadra. Puoi anche conoscere le cinque caratteristiche di un agile analista aziendale da questo libro. Ti dirà anche come adottare queste caratteristiche.
Inoltre, la risorsa spiega anche i tuoi ruoli e le tue responsabilità e ti aiuta a esplorare l’impatto di un approccio agile su un normale processo di analisi aziendale. Se segui correttamente questo libro, puoi dimostrare di essere un membro utile della tua squadra.
#6. Curiosità sui dati: applicazione di Agile Analytics
Gli analisti dei dati dei cittadini stanno colmando le lacune lasciate dai tradizionali processi di business intelligence. Ma questi nuovi analisti di dati non hanno un background nella tecnologia di elaborazione dei dati. Questo libro aiuterà questi professionisti a colmare il vuoto nella loro conoscenza.
Ti guiderà attraverso i fondamenti dell’alfabetizzazione dei dati. Di conseguenza, i professionisti aziendali esperti di tecnologia capiranno le possibilità e saranno in grado di porre le domande giuste.
Inoltre, questa risorsa può fornire consigli pratici su come rendere i tuoi team autosufficienti e apportare cambiamenti positivi.
Conclusione
L’analisi agile è la soluzione migliore per ottenere un vantaggio competitivo nel tuo settore. Ti consente di prendere decisioni tempestive in meno tempo senza commettere errori.
Inoltre, il tuo team di analisi dei dati può analizzare in modo efficiente enormi set di dati provenienti da più direzioni quando seguono il processo di analisi dei dati Agile.
Prova i corsi e i libri di apprendimento virtuale sopra menzionati. Ti aiuteranno ad acquisire conoscenza e fiducia nell’analisi agile che puoi applicare in casi aziendali reali.
Successivamente, le migliori piattaforme di business intelligence e Edge Analytics.