У динамічному бізнес-середовищі дані змінюються щосекунди. Вам потрібно застосувати гнучку аналітичну методологію, щоб отримати цінність із постійно мінливого набору даних.
Сьогодні компанії швидко приймають рішення щодо операцій, маркетингу, продажів і розробки продуктів, щоб адаптуватися до постійної динаміки ринку.
Ось гнучка аналітика для аналізу даних. Він запропонував перевірену структуру для отримання корисної інформації з даних, зібраних у реальному часі та проаналізованих у спринті, так само, як процес гнучкої розробки програмного забезпечення.
Якщо вам ще належить вивчити основи гнучкої бізнес-аналітики та розширені концепції, продовжуйте читати до кінця.
Гнучка аналітика та її принципи
Гнучка бізнес-аналітика – це вихідний підхід, який аналізує дані за допомогою повторюваних циклів швидкого аналізу. Отримайте відгуки клієнтів і повторіть аналіз, щоб прийняти кращі рішення щодо прогресу розробки проекту чи продукту.
Батьківському проекту розробки гнучкого продукту не потрібно чекати місяцями, щоб отримати корисні дані від проекту аналітики даних. Натомість він часто отримує інформацію від команди BI, щоб кінцевий продукт відповідав тенденціям ринку.
Він працює так само, як життєвий цикл розробки програмного забезпечення Agile або Scrum. Аналітики бізнес-аналізації повинні запускати всі процеси аналізу даних, такі як джерело даних, очищення даних, упорядкування даних, зберігання, суперечки, створення сценаріїв ETL, візуалізація та звітування про аналітику за короткі спринти.
Основна мета — використовувати дані в реальному часі. Таким чином, команда розробки продукту або програмного забезпечення та бізнес-операцій може отримати доступ до реальних даних порівняно з застарілими бізнес-аналізами в традиційному процесі аналітики даних.
Переваги Agile Analytics
Прозорість та ефективність
Дотримуючись процесу гнучкої бізнес-аналітики, ви можете регулярно виявляти недоліки та помилки. Таким чином, ви можете імпровізувати робочий процес і досягти бездоганної продуктивності в майбутніх спринтах.
Доставка без зусиль
Ви можете надати більше звітів BI за менший час, дотримуючись цієї структури. Команда аналізу даних може розділити набори даних на невеликі фрагменти та приступити до аналізу цих фрагментів окремо, але постійно співпрацюючи.
Просто об’єднайте окремі результати в один звіт, щоб намалювати загальну картину чи прогноз.
Спільний підхід
Гнучка аналітика залежить від широкого співробітництва. Таким чином, ваші команди гарантують, що вони слідують правильному шляху проекту та що набори даних не накопичуються в силосах.
Краще прийняття бізнес-рішень
Або ви, як ваш власний бізнес, або ваші клієнти, можете приймати своєчасні та ефективні бізнес-рішення за допомогою аналізу даних, отриманих у реальному часі, а не застарілих даних.
Своєчасне надання інформації
Ви можете отримати статистичні дані для динаміки бізнесу саме тоді, коли вони вам потрібні. Наприклад, коли під час пандемії COVID-19 вимоги до додатків для віртуальних зустрічей зросли, ті додатки, які використовують гнучку аналітику, стали популярними.
Цей підхід BI допоміг компаніям зрозуміти тенденцію та опублікувати мінімальний життєздатний продукт раніше, ніж їхні конкуренти.
Чому варто впроваджувати Agile Analytics?
Традиційний підхід до бізнес-аналітики може виглядати багатообіцяючим, оскільки ви вважаєте цей процес легким. Ви встановлюєте мету, збираєте та аналізуєте дані, щоб обґрунтувати ціль або надати інформацію для досягнення мети.
Але є фундаментальна проблема з цією методологією BI. Ваша команда аналітики даних може витрачати занадто багато часу на налаштування інструментів для обробки та візуалізації даних. Іноді командам потрібні місяці, щоб вдосконалити кілька рядків коду для аналізу даних.
Після завершення всіх інших кроків у проектному циклі аналітики даних ви отримуєте кілька бізнес-аналізів, шаблонів даних або моделей даних, які підтверджують або не підтримують гіпотезу чи мету, яку ви поставили на початку проекту.
До цього часу ринок сильно змінився. Виникне новий попит, а розроблений вами продукт чи послуга не привернуть особливої уваги.
Отже, ви повинні запровадити структуру гнучкої аналітики, щоб перетворювати необроблені дані в корисну аналітику за короткі спринти. Дуже вітається, якщо ви зможете мінімізувати спринт протягом кількох днів або максимум тижня.
Як запровадити Agile Analytics
Впровадження гнучкої бізнес-аналітики має бути схожим на впровадження батьківського програмного забезпечення або проекту розробки продукту. Він дотримуватиметься п’яти етапів гнучкої структури, а це:
- По-перше, ви повинні знайти найкращі способи аналізу даних відповідно до ваших галузевих стандартів. На цьому етапі вам також потрібно вибрати ефективні інструменти BI.
- На другому етапі створіть список ключових вимог, знайдіть джерела даних, очистіть набори даних і створіть перші набори інформаційних панелей для перегляду зацікавленими сторонами.
- Третя фаза стосується стандартизації ключових завдань бізнес-аналітики. Наприклад, ви повинні оптимізувати джерела даних, бази даних, ІТ-інфраструктуру, процес ETL, вилучення даних, захист даних тощо.
- На четвертому етапі ви повинні масштабувати вихід аналітичних даних, таких як інформаційні панелі, діаграми, хмарні інформаційні панелі тощо.
- Останній етап стосується підтримки команди або клієнтів, які використовуватимуть інформаційну панель для подальших бізнес-цілей. Крім того, на цьому етапі ви повинні збирати відгуки та направляти їх до наступного спринту.
Найкращі практики Agile Analytics
Оскільки результат гнучкої аналітики матиме прямий вплив на бізнес-рішення, яке ви приймаєте, ви повинні дотримуватися перевіреного та безризикового шляху гнучкої аналітики. Нижче наведено найкращі практики, яких дотримуються успішні та провідні компанії у своїх організаціях:
#1. Поступова доставка
Як випливає з назви, гнучка аналітика – це практика аналізу даних у короткий спринт для виявлення найкращої цінності з наборів даних у реальному часі.
Щоб зробити процес аналізу даних більш ефективним і рентабельним, ви повинні переконатися, що гнучкі команди поступово надають статистичні дані, звіти, моделі даних, бізнес-рішення на основі даних, аналіз ефективності тощо.
#2. Готовий прийняти зміни
Ви повинні виховувати в команді мислення про те, що динаміка ринку змінюватиметься в міру просування проекту. Отже, команді може знадобитися адаптуватися відповідно до змін.
Кінцевою метою є створення звітів аналітики даних, які є своєчасними та ефективними для поточного стану ринку.
#3. Часта доставка
Команда аналітики даних має забезпечити надання мінімально життєздатного продукту або MVP наприкінці кожного тижня чи двох тижнів. Це гарантує, що загальний гнучкий процес розробки виграє від аналізу наборів даних у реальному часі.
#4. Гнучка співпраця
Команда аналізу даних має бути готова до співпраці з усіма зацікавленими сторонами проекту. Повинні бути онлайн-інструменти для співпраці, які полегшуватимуть співпрацю за короткий термін після виконання вимог.
Це найважливіші найкращі практики, яких має дотримуватися гнучкий аналітичний проект, команда чи бізнес. Нижче наведено деякі додаткові практики, які допоможуть вам досягти успіху в цій галузі:
- Створіть сприятливе середовище для ваших аналітиків бізнес-аналітики.
- Команда аналітики даних також повинна забезпечити надійні дані та шаблони для подальших процесів, щоб пов’язані завдання та підзадачі не мали негативного впливу.
- Керівник команди гнучкої аналітики повинен забезпечити виконання проекту згідно з графіком, бюджетом і обсягом.
- Ви повинні впровадити інновації в гнучких спринтах аналізу даних і створення звітів, зробивши процес більш безпомилковим, адаптувавши попередні відгуки та забезпечуючи результати, кращі за останній спринт.
- Якщо відбудуться будь-які різкі зміни з боку клієнта, усі команди повинні сісти разом, щоб імпровізувати шлях проекту, щоб мінімізувати вартість проекту.
Agile Analytics: навчальні ресурси
#1. Agile Analytics | Coursera
Цей курс Agile Analytics від Coursera навчить вас створювати потужну аналітичну інфраструктуру для вашої команди, щоб ви могли збільшити цінність, інтегрувавши її в ядро свого бізнесу.
З цього ресурсу ви також навчитеся природним чином інтегрувати свій робочий процес із дієвою аналітикою та поєднати свою персону та проблемно-орієнтовані гіпотези з аналітикою. Проходження цього курсу займе близько 15 годин.
Мова курсу – англійська, але субтитри доступні арабською, французькою, італійською, німецькою, російською, іспанською тощо. Крім того, ви можете перенести кінцевий термін, якщо ви не можете знайти час для виконання курсової роботи. Цей курс є 100% онлайн, і після успішного завершення ви отримуєте сертифікат, яким можна поділитися.
#2. Станьте гнучким бізнес-аналітиком у Scrum | Udemy
Цей курс Udemy допоможе вам вивчити концепції та стандарти розширення Agile до посібника BABOK. Ви також можете використати знання, щоб стати професіоналом, сертифікованим AAC.
Крім того, це дозволяє вам оволодіти основними методами бізнес-аналітики, такими як дорожні карти продуктів, персоналії користувачів, історії користувачів, ретроспективи, MVP та аналіз Kano. Цей ресурс також допоможе вам ознайомитися з посадовими ролями Agile Business Analyst і як вони виконують свою роботу.
Таким чином, ви можете адаптуватися до гнучкого мислення, необхідного для бізнес-аналітика. Курс містить 13 ресурсів, які можна завантажити, 9 статей і 3 години відеоматеріалів на вимогу. Ви також отримуєте сертифікат про проходження та повний довічний доступ до всіх матеріалів.
#3. Agile Analytics
У цій книзі показано, як ретельно адаптувати традиційні методи Agile для задоволення унікальних вимог і атрибутів проектів DW/BI. Він пропонує вам знання про те, як залучити більше інновацій, цінності та якості до будь-якого проекту (аналітика, сховища даних, бізнес-аналітика) за допомогою гнучких методів.
Тут автор представив Agile-рішення, що не залежать від платформи. Це допомагає інтегрувати різноманітні операційні, застарілі та спеціальні інфраструктури. Ресурс демонструє практичні приклади управління командами розробників аналітики з різними наборами навичок. Прочитавши цю книгу, ви зможете підтримувати величезні обсяги даних, що швидко зростають.
У книзі розглядаються перевірені рішення для ІТ-фахівців, адміністраторів баз даних, фахівців зі сховищ даних, спеціалістів з BI або розробників баз даних. Це також допоможе вам покращити бізнес-узгодженість, зменшити бізнес-ризики та досягти кращих результатів.
#4. Аналітика: спритний шлях
Якщо ви користуєтеся аналітикою, але бачите речі через перспективу традиційних ІТ-проектів, це не правильний спосіб. Прочитайте цю книгу, щоб дізнатися, як великі імена в галузі, як-от Google і Nextdoor, підходять до сучасної аналітики.
Цей ресурс також продемонструє, як ці організації застосовують методи Agile-аналітики замість традиційних областей, таких як інженерія та розробка програмного забезпечення. В результаті співробітники цих розумних компаній можуть розуміти і діяти в рази швидше, ніж їхні традиційні колеги.
У цій книзі використано ідеальне поєднання тематичних досліджень, прикладів і вправ. Це також демонструє, як цей новий спосіб мислення відкриває двері для величезних можливостей. Якщо ви належите до організації, яка готова прийняти невизначеність і рухатися разом зі швидким темпом світу, ця книга ідеальна для вас.
#5. Як стати спритним бізнес-аналітиком
У книзі йдеться про використання agile для реалізації ваших навичок бізнес-аналізу. Нехай назва цієї книги не бентежить вас. Тут agile означає ваш підхід, а не методологію.
Використовуючи цей ресурс, бізнес-аналітики можуть стати ефективними членами команди, які можуть працювати гнучко. Він розповідає вам, як застосувати свої навички, щоб додати цінності своїй команді. Ви також можете дізнатися про п’ять характеристик гнучкого бізнес-аналітика з цієї книги. Він також підкаже вам, як прийняти ці характеристики.
Крім того, цей ресурс також пояснює ваші ролі та обов’язки та допомагає вам дослідити вплив гнучкого підходу на звичайний процес бізнес-аналізу. Якщо ви належним чином будете слідувати цій книзі, ви зможете стати корисним членом своєї команди.
#6. Цікаві дані: застосування Agile Analytics
Аналітики даних громадян заповнюють прогалини, залишені традиційними процесами бізнес-аналітики. Але цим новим аналітикам даних бракує досвіду в технології обробки даних. Ця книга допоможе цим професіоналам заповнити прогалину в їхніх знаннях.
Він проведе вас через основи грамотності даних. У результаті технічно підковані бізнес-професіонали зрозуміють можливості та зможуть поставити правильні запитання.
Крім того, цей ресурс може дати практичні поради щодо того, як зробити ваші команди самодостатніми та внести позитивні зміни.
Висновок
Гнучка аналітика — найкращий вибір для досягнення конкурентної переваги у вашій галузі. Це дозволяє приймати своєчасні рішення за менший час, не допускаючи жодних помилок.
Крім того, ваша команда аналізу даних може ефективно аналізувати масивні набори даних, що надходять з різних напрямків, дотримуючись гнучкого процесу аналізу даних.
Спробуйте віртуальні навчальні курси та книги, згадані вище. Вони допоможуть вам отримати знання та впевненість щодо гнучкої аналітики, яку ви зможете застосувати в реальних бізнес-кейсах.
Далі найкращі платформи бізнес-аналітики та Edge Analytics.