Creando una mejor escena con ciencia ágil y de datos

La metodología ágil ayuda a las organizaciones a adaptar el cambio, competir en el mercado y crear productos de alta calidad. Se observa que las organizaciones maduran con una metodología ágil, con un cambio creciente en los requisitos de los clientes. Compilar y sincronizar datos con equipos ágiles de organización es importante para acumular datos según la cartera requerida.

Construye un mejor plan

El rendimiento ágil estandarizado depende únicamente del plan. El esquema de datos ordenado potencia la productividad, la calidad y la capacidad de respuesta del progreso de la organización. El nivel de consistencia de datos se mantiene con escenarios históricos y en tiempo real.

Considere el siguiente diagrama para comprender el ciclo del experimento de ciencia de datos:

Ciclo de experimentos de ciencia de datos

La ciencia de datos implica el análisis de requisitos seguido de la creación de algoritmos basados en los mismos. Una vez que los algoritmos están diseñados junto con la configuración ambiental, un usuario puede crear experimentos y recopilar datos para un mejor análisis.

Esta ideología calcula el último sprint de ágil, que se llama "acciones".

La ideología computa

Las acciones implican todas las tareas obligatorias para el último sprint o nivel de metodología ágil. El seguimiento de las fases de la ciencia de datos (con respecto al ciclo de vida) se puede mantener con las tarjetas de historias como elementos de acción.

Análisis predictivo y Big data

El futuro de la planificación radica completamente en la personalización de los informes de datos con los datos recopilados del análisis. También incluirá la manipulación con análisis de big data. Con la ayuda de Big Data, se pueden analizar piezas discretas de información, efectivamente cortando y cortando las métricas de la organización. El análisis siempre se considera como una mejor solución.