In einem schnelllebigen Geschäftsumfeld ändern sich Daten jede Sekunde. Sie müssen agile Analysemethoden anwenden, um Wert aus einem sich ständig ändernden Datensatz zu extrahieren.
Heutzutage treffen Unternehmen schnelle Entscheidungen in den Bereichen Betrieb, Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung, um sich an die sich ständig ändernde Marktdynamik anzupassen.
Hier kommt Agile Analytics für die Datenanalyse. Es bot ein bewährtes Framework, um umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, die live gesammelt und in Sprints analysiert wurden, genau wie der agile Softwareentwicklungsprozess.
Wenn Sie die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte der agilen Business Analytics noch nicht kennen, lesen Sie bis zum Ende weiter.
Inhaltsverzeichnis
Agile Analytics und ihre Prinzipien
Agile Business Analytics ist ein Source-Ansatz, der Daten analysiert, die sich wiederholende Zyklen der schnellen Analyse verwenden. Holen Sie Kundenfeedback ein und wiederholen Sie Analysen, um bessere Entscheidungen über den Projekt- oder Produktentwicklungsfortschritt zu treffen.
Das übergeordnete agile Produktentwicklungsprojekt muss nicht monatelang auf umsetzbare Datenerkenntnisse aus einem Datenanalyseprojekt warten. Stattdessen erhält es häufig Input vom BI-Team, damit das Endprodukt dem Markttrend entspricht.
Es funktioniert genauso wie ein Agile- oder Scrum-Softwareentwicklungslebenszyklus. Die BI-Analysten müssen alle Datenanalyseprozesse wie Datenbeschaffung, Datenbereinigung, Datenorganisation, Speicherung, Wrangling, ETL-Skripting, Visualisierung und Insights-Reporting in kurzen Sprints ausführen.
Das Hauptziel ist die Nutzung von Echtzeitdaten. Auf diese Weise kann das Produkt- oder Softwareentwicklungs- und Geschäftsbetriebsteam auf Live-Dateneinblicke zugreifen, verglichen mit datierten Geschäftseinblicken im traditionellen Datenanalyseprozess.
Vorteile von Agile Analytics
Transparenz und Effizienz
Wenn Sie dem agilen Business-Analytics-Prozess folgen, können Sie regelmäßig Schwachstellen und Fehler entdecken. So können Sie den Workflow improvisieren und in zukünftigen Sprints eine einwandfreie Leistung erzielen.
Mühelose Lieferung
Wenn Sie diesem Framework folgen, können Sie mehr BI-Berichte in kürzerer Zeit bereitstellen. Das Datenanalyseteam kann die Datensätze in kleine Teile aufteilen und diese Teile einzeln, aber in ständiger Zusammenarbeit analysieren.
Fassen Sie einfach die einzelnen Ergebnisse in einem Bericht zusammen, um ein Gesamtbild oder eine Prognose zu zeichnen.
Kooperativen Ansatz
Agile Analysen sind auf umfassende Zusammenarbeit angewiesen. Daher stellen Ihre Teams sicher, dass sie den richtigen Projektpfad verfolgen und dass sich Datensätze nicht in Silos ansammeln.
Bessere Geschäftsentscheidungen treffen
Entweder Sie als Ihr eigenes Unternehmen oder Ihre Kunden können zeitnahe und effektive Geschäftsentscheidungen mit Datenerkenntnissen aus Echtzeitdaten treffen, anstatt veraltete Daten.
Rechtzeitige Bereitstellung von Erkenntnissen
Sie erhalten Dateneinblicke für die Geschäftsdynamik genau dann, wenn Sie sie brauchen. Als beispielsweise während der COVID-19-Pandemie die Anforderungen an virtuelle Meeting-Apps stiegen, wurden diese Apps populär, die agile Analysen verwendeten.
Dieser BI-Ansatz half Unternehmen, den Trend zu verstehen und früher als ihre Konkurrenten ein Minimal Viable Product zu veröffentlichen.
Warum sollten Sie Agile Analytics implementieren?
Das Befolgen des herkömmlichen Business-Analytics-Ansatzes mag vielversprechend erscheinen, da Sie denken, dass der Prozess einfach ist. Sie setzen sich ein Ziel, sammeln Daten und analysieren die Daten, um das Ziel zu rechtfertigen oder Erkenntnisse zum Erreichen des Ziels bereitzustellen.
Aber es gibt ein grundlegendes Problem mit dieser BI-Methodik. Ihr Datenanalyseteam investiert möglicherweise zu viel Zeit in die Einrichtung der Tools für die Datenbearbeitung und -visualisierung. Manchmal brauchen Teams Monate, um ein paar Codezeilen für die Datenanalyse zu perfektionieren.
Nachdem Sie alle anderen Schritte in einem Datenanalyse-Projektzyklus abgeschlossen haben, erhalten Sie einige Geschäftseinblicke, Datenmuster oder Datenmodelle, die die zu Beginn des Projekts festgelegte Hypothese oder das Ziel unterstützen oder nicht unterstützen.
Zu diesem Zeitpunkt hat sich der Markt stark verändert. Es wird neue Nachfrage geben, und das von Ihnen entwickelte Produkt oder die Dienstleistung wird nicht viel Aufmerksamkeit erhalten.
Daher müssen Sie das agile Analyse-Framework implementieren, um Rohdaten in kurzen Sprints in nützliche Analysen umzuwandeln. Es ist sehr zu begrüßen, wenn Sie die Sprints innerhalb weniger Tage oder maximal einer Woche minimieren können.
Wie man Agile Analytics implementiert
Die Implementierung agiler Geschäftsanalysen sollte der des übergeordneten Software- oder Produktentwicklungsprojekts ähneln. Es folgt den fünf Phasen des agilen Frameworks, und diese sind:
- Zunächst müssen Sie die besten Möglichkeiten finden, um die Daten gemäß Ihren Industriestandards zu analysieren. An dieser Stelle müssen Sie sich auch für effiziente BI-Tools entscheiden.
- Erstellen Sie in der zweiten Phase eine Liste der wichtigsten Anforderungen, suchen Sie Datenquellen, bereinigen Sie die Datensätze und erstellen Sie die ersten Sätze von Dashboards, die von den Stakeholdern überprüft werden können.
- In der dritten Phase geht es darum, die Kernaufgaben der Business Intelligence zu standardisieren. Beispielsweise müssen Sie Datenquellen, Datenbanken, IT-Infrastrukturen, den ETL-Prozess, Datenextraktion, Datensicherheit usw. rationalisieren.
- In der vierten Phase müssen Sie die Ausgabe von Datenanalysen wie Dashboards, Diagramme, Cloud-Dashboards usw. skalieren.
- In der letzten Phase geht es darum, das Team oder die Kunden zu unterstützen, die das Dashboard aus weiteren geschäftlichen Gründen nutzen werden. Außerdem müssen Sie in dieser Phase Feedback sammeln und dieses in den nächsten Sprint leiten.
Best Practices für Agile Analytics
Da sich das Ergebnis der agilen Analyse direkt auf die von Ihnen getroffene Geschäftsentscheidung auswirkt, müssen Sie einem bewährten und risikofreien Weg der agilen Analyse folgen. Nachfolgend finden Sie die Best Practices, die erfolgreiche und führende Unternehmen in ihren Organisationen befolgen:
#1. Inkrementelle Lieferung
Wie der Name schon sagt, ist Agile Analytics die Datenanalysepraxis in einem kurzen Sprint, um den besten Wert aus Echtzeit-Datensätzen zu ermitteln.
Um den Datenanalyseprozess effizienter und kostengünstiger zu gestalten, müssen Sie sicherstellen, dass die agilen Teams schrittweise Erkenntnisse, Berichte, Datenmodelle, datengestützte Geschäftsentscheidungen, Leistungsanalysen usw. liefern.
#2. Bereit, Änderungen zu akzeptieren
Sie müssen im Team die Einstellung fördern, dass sich die Marktdynamik im Laufe des Projekts ändern wird. Daher muss sich das Team möglicherweise entsprechend der Änderung anpassen.
Das ultimative Ziel ist es, Datenanalyseberichte zu erstellen, die für den aktuellen Marktstatus zeitnah und effektiv sind.
#3. Häufige Lieferung
Das Datenanalyseteam muss sicherstellen, dass es am Ende jeder Woche oder aller zwei Wochen ein Minimal Viable Product oder MVP liefert. Dadurch wird sichergestellt, dass der gesamte agile Entwicklungsprozess von der Analyse von Echtzeit-Datensätzen profitiert.
#4. Agile Zusammenarbeit
Das Datenanalyseteam muss bereit sein, mit allen Projektbeteiligten zusammenzuarbeiten. Es sollte Online-Collaboration-Tools geben, die eine einfache Zusammenarbeit innerhalb kurzer Zeit zur Erfüllung der Anforderungen ermöglichen.
Dies sind die wichtigsten Best Practices, die ein agiles Analytics-Projekt, -Team oder -Unternehmen befolgen muss. Nachfolgend finden Sie einige zusätzliche Praktiken, die Ihnen helfen, in diesem Bereich erfolgreich zu sein:
- Schaffen Sie eine unterstützende Umgebung für Ihre Business-Intelligence-Analysten.
- Das Data-Analytics-Team muss zudem verlässliche Daten und Muster für die nachgelagerten Prozesse sicherstellen, damit zusammenhängende Aufgaben und Teilaufgaben sich nicht negativ auswirken.
- Der Agile-Analytics-Teammanager muss sicherstellen, dass das Projekt gemäß Zeitplan, Budget und Umfang verläuft.
- Sie müssen die agilen Sprints der Datenanalyse und Berichterstellung erneuern, indem Sie den Prozess fehlerfreier gestalten, sich an das vorherige Feedback anpassen und bessere Ergebnisse liefern als der letzte Sprint.
- Sollte es seitens des Kunden zu drastischen Änderungen kommen, müssen sich alle Teams zusammensetzen, um den Projektablauf zu improvisieren und die Projektkosten zu minimieren.
Agile Analytics: Lernressourcen
#1. Agile Analytik | Coursera
In diesem Agile Analytics-Kurs von Coursera lernen Sie, wie Sie eine starke Analyseinfrastruktur für Ihr Team aufbauen, damit Sie mehr Wert erzielen können, indem Sie sie in den Kern Ihres Unternehmens integrieren.
Aus dieser Ressource lernen Sie auch, Ihren Workflow auf natürliche Weise mit umsetzbaren Analysen zu integrieren und Ihre Persona- und problemzentrierten Hypothesen mit Analysen zu kombinieren. Es dauert ungefähr 15 Stunden, um diesen Kurs zu absolvieren.
Die Kurssprache ist Englisch, aber Untertitel sind in Arabisch, Französisch, Italienisch, Deutsch, Russisch, Spanisch und mehr verfügbar. Außerdem können Sie den Abgabetermin verschieben, wenn Sie für die Studienleistungen keine Zeit haben. Dieser Kurs ist zu 100 % online und Sie erhalten nach erfolgreichem Abschluss ein teilbares Zertifikat.
#2. Werden Sie ein Agile Business Analyst in Scrum | Udemy
Dieser Udemy-Kurs hilft Ihnen dabei, die Konzepte und Standards der Agile-Erweiterung des BABOK-Leitfadens kennenzulernen. Sie können das Wissen auch nutzen, um eine unterstützt kommunizierende Fachkraft zu werden.
Darüber hinaus können Sie wichtige Geschäftsanalysetechniken wie Produkt-Roadmaps, Benutzerpersönlichkeiten, Benutzergeschichten, Retrospektiven, MVPs und Kano-Analysen beherrschen. Diese Ressource macht Sie auch mit den Jobrollen eines Agile Business Analyst und wie er seine Arbeit erledigt, vertraut.
Daher können Sie sich an die agile Denkweise anpassen, die für einen Business-Analysten erforderlich ist. Der Kurs umfasst 13 herunterladbare Ressourcen, 9 Artikel und 3 Stunden On-Demand-Videomaterial. Sie erhalten außerdem ein Abschlusszertifikat und uneingeschränkten lebenslangen Zugriff auf alle Materialien.
#3. Agile Analytik
Dieses Buch zeigt, wie traditionelle agile Methoden sorgfältig angepasst werden können, um die einzigartigen Anforderungen und Eigenschaften von DW/BI-Projekten zu berücksichtigen. Es bietet Ihnen Wissen darüber, wie Sie mit Hilfe agiler Methoden mehr Innovation, Wert und Qualität in jedes Projekt (Analytics, Data Warehousing, Business Intelligence) bringen können.
Hier stellte der Autor plattformunabhängige agile Lösungen vor. Es hilft bei der Integration verschiedener Betriebs-, Legacy- und Spezialinfrastrukturen. Die Ressource zeigt praktische Beispiele für die Verwaltung von Analytics-Entwicklungsteams mit unterschiedlichen Fähigkeiten. Die Lektüre dieses Buches versetzt Sie in die Lage, schnell wachsende und enorme Datenmengen zu bewältigen.
Das Buch behandelt bewährte Lösungen für IT-Experten, Datenbankadministratoren, Data-Warehouse-Experten, BI-Spezialisten oder Datenbankentwickler. Es hilft Ihnen auch, die Geschäftsausrichtung zu verbessern, Geschäftsrisiken zu mindern und bessere Ergebnisse zu erzielen.
#4. Analytik: Der agile Weg
Wenn Sie Analysen verwenden, aber die Dinge aus der Perspektive traditioneller IT-Projekte sehen, ist das nicht der richtige Weg. Lesen Sie dieses Buch, um herauszufinden, wie die großen Namen der Branche, wie Google und Nextdoor, zeitgemäße Analysen angehen.
Diese Ressource zeigt auch, wie diese Organisationen agile Analysetechniken anstelle traditioneller Bereiche wie Engineering und Softwareentwicklung anwenden. Infolgedessen können die Mitarbeiter dieser intelligenten Unternehmen um ein Vielfaches schneller verstehen und handeln als ihre traditionellen Kollegen.
Dieses Buch verwendet eine perfekte Mischung aus Fallstudien, Beispielen und Übungen. Es zeigt auch, wie diese neuartige Denkweise die Tür für immense Möglichkeiten öffnet. Wenn Sie einer Organisation angehören, die bereit ist, Unsicherheit anzunehmen und sich mit der schnelllebigen Welt zu bewegen, ist dies das ideale Buch für Sie.
#5. Wie man ein agiler Business Analyst wird
In dem Buch geht es darum, agile Methoden einzusetzen, um Ihre Geschäftsanalysefähigkeiten umzusetzen. Lassen Sie sich nicht vom Namen dieses Buches verwirren. Agil bedeutet hier Ihre Herangehensweise, nicht die Methodik.
Mit dieser Ressource können Business-Analysten zu effektiven Teammitgliedern werden, die agil arbeiten können. Es zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Fähigkeiten einsetzen können, um einen Mehrwert für Ihr Team zu schaffen. Sie können in diesem Buch auch etwas über die fünf Merkmale eines agilen Business Analysten lernen. Es wird Ihnen auch sagen, wie Sie diese Eigenschaften annehmen können.
Darüber hinaus erläutert die Ressource auch Ihre Rollen und Verantwortlichkeiten und hilft Ihnen, die Auswirkungen eines agilen Ansatzes auf einen regulären Geschäftsanalyseprozess zu untersuchen. Wenn Sie dieses Buch richtig befolgen, können Sie sich als nützliches Mitglied Ihres Teams erweisen.
#6. Neugierig auf Daten: Agile Analytics anwenden
Citizen Data Analysts füllen die Lücken, die traditionelle Business-Intelligence-Prozesse hinterlassen haben. Diesen neuen Datenanalysten fehlt jedoch der Hintergrund in der Datenverarbeitungstechnologie. Dieses Buch wird diesen Fachleuten helfen, die Lücke in ihrem Wissen zu füllen.
Es führt Sie durch die Grundlagen der Datenkompetenz. Als Ergebnis werden technisch versierte Geschäftsleute die Möglichkeiten verstehen und in der Lage sein, die richtigen Fragen zu stellen.
Darüber hinaus kann diese Ressource praktische Ratschläge geben, wie Sie Ihre Teams autark machen und positive Veränderungen herbeiführen können.
Fazit
Agile Analytics ist Ihre beste Wahl, um sich einen Wettbewerbsvorteil in Ihrer Branche zu verschaffen. Es ermöglicht Ihnen, zeitnahe Entscheidungen in kürzerer Zeit zu treffen, ohne Fehler zu machen.
Außerdem kann Ihr Datenanalyseteam riesige Datensätze aus verschiedenen Richtungen effizient analysieren, wenn es dem agilen Datenanalyseprozess folgt.
Probieren Sie die oben genannten virtuellen Lernkurse und Bücher aus. Sie werden Ihnen dabei helfen, Wissen und Selbstvertrauen in Bezug auf agile Analysen zu erlangen, die Sie in realen Geschäftsfällen anwenden können.
Als nächstes kommen die besten Business-Intelligence-Plattformen und Edge Analytics.