Créer une meilleure scène avec la science agile et des données

La méthodologie Agile aide les organisations à s'adapter au changement, à être compétitives sur le marché et à créer des produits de haute qualité. On observe que les organisations mûrissent avec une méthodologie agile, avec un changement croissant des exigences des clients. La compilation et la synchronisation des données avec des équipes organisationnelles agiles sont importantes pour regrouper les données selon le portefeuille requis.

Construisez un meilleur plan

La performance agile standardisée dépend uniquement du plan. Le schéma de données ordonné renforce la productivité, la qualité et la réactivité des progrès de l'organisation. Le niveau de cohérence des données est maintenu avec des scénarios historiques et en temps réel.

Considérez le diagramme suivant pour comprendre le cycle d'expérimentation en science des données -

La science des données implique l'analyse des exigences suivie de la création d'algorithmes basés sur ceux-ci. Une fois que les algorithmes sont conçus avec la configuration environnementale, un utilisateur peut créer des expériences et collecter des données pour une meilleure analyse.

Cette idéologie calcule le dernier sprint d'agile, qui est appelé «actions».

Actionsimplique toutes les tâches obligatoires pour le dernier sprint ou niveau de méthodologie agile. La trace des phases de la science des données (par rapport au cycle de vie) peut être maintenue avec des cartes d'histoire comme éléments d'action.

Analyse prédictive et Big data

L'avenir de la planification réside entièrement dans la personnalisation des rapports de données avec les données collectées à partir de l'analyse. Cela inclura également la manipulation avec l'analyse de Big Data. À l'aide du Big Data, des informations discrètes peuvent être analysées, de manière efficace en découpant et en découpant les métriques de l'organisation. L'analyse est toujours considérée comme une meilleure solution.