Los datos cambian cada segundo en un entorno empresarial acelerado. Debe aplicar una metodología de análisis ágil para extraer valor de un conjunto de datos en constante cambio.
Hoy en día, las empresas toman decisiones rápidas sobre operaciones, marketing, ventas y desarrollo de productos para adaptarse a la dinámica del mercado en constante cambio.
Aquí viene el análisis ágil para el análisis de datos. Ofrecía un marco probado para extraer información procesable de los datos recopilados en vivo y analizados en sprints, al igual que el proceso ágil de desarrollo de software.
Si aún no ha aprendido los conceptos básicos y avanzados de análisis empresarial ágil, siga leyendo hasta el final.
Tabla de contenido
Agile Analytics y sus principios
El análisis empresarial ágil es un enfoque de origen que analiza datos que utilizan ciclos repetitivos de análisis rápido. Busque comentarios de los clientes y rehaga los análisis para tomar mejores decisiones sobre el progreso del desarrollo de proyectos o productos.
El proyecto principal de desarrollo de productos ágiles no necesita esperar meses para obtener información procesable de datos de un proyecto de análisis de datos. En su lugar, recibe aportes frecuentes del equipo de BI para que el producto final coincida con la tendencia del mercado.
Funciona de la misma manera que un ciclo de vida de desarrollo de software Agile o Scrum. Los analistas de BI deben ejecutar todos los procesos de análisis de datos, como el abastecimiento de datos, la limpieza de datos, la organización de datos, el almacenamiento, la disputa, la secuencia de comandos ETL, la visualización y los informes de información en sprints cortos.
El objetivo principal es hacer uso de datos en tiempo real. Por lo tanto, el equipo de desarrollo de productos o software y operaciones comerciales puede acceder a información de datos en vivo en comparación con la información comercial fechada en el proceso de análisis de datos tradicional.
Beneficios de la analítica ágil
Transparencia y Eficiencia
Cuando sigue el proceso ágil de análisis empresarial, puede descubrir fallas y errores con regularidad. Por lo tanto, puede improvisar el flujo de trabajo y lograr un rendimiento impecable en futuros sprints.
Entrega sin esfuerzo
Puede entregar más informes de BI en menos tiempo al seguir este marco. El equipo de análisis de datos puede dividir los conjuntos de datos en pequeños fragmentos y analizar esos fragmentos individualmente pero con una colaboración constante.
Simplemente recopile los resultados individuales en un informe para dibujar un panorama general o un pronóstico.
Enfoque colaborativo
Los análisis ágiles dependen de una amplia colaboración. Por lo tanto, sus equipos se aseguran de seguir la ruta correcta del proyecto y de que los conjuntos de datos no se acumulen en silos.
Mejor toma de decisiones comerciales
Usted, como su propio negocio o sus clientes, puede tomar decisiones comerciales oportunas y efectivas con información de datos en tiempo real que con datos fechados.
Entrega oportuna de información
Puede obtener conocimientos de datos para la dinámica empresarial exactamente cuando los necesita. Por ejemplo, cuando aumentaron los requisitos de la aplicación de reuniones virtuales durante la pandemia de COVID-19, se hicieron populares aquellas aplicaciones que utilizaban análisis ágiles.
Este enfoque de BI ayudó a las empresas a comprender la tendencia y publicar un producto mínimo viable antes que sus competidores.
¿Por qué debería implementar análisis ágiles?
Seguir el enfoque de análisis comercial convencional puede parecer prometedor ya que cree que el proceso es fácil. Establece un objetivo, recopila datos y analiza los datos para justificar el objetivo o proporcionar información para lograr el objetivo.
Pero hay un problema fundamental con esta metodología de BI. Su equipo de análisis de datos puede invertir demasiado tiempo en configurar las herramientas para la manipulación y visualización de datos. A veces, los equipos tardan meses en perfeccionar algunas líneas de código para el análisis de datos.
Después de completar todos los demás pasos en un ciclo de proyecto de análisis de datos, obtiene algunos conocimientos comerciales, patrones de datos o modelos de datos que respaldan o no la hipótesis o el objetivo que estableció al comienzo del proyecto.
En este momento, el mercado ha cambiado mucho. Habrá nueva demanda y el producto o servicio que ha desarrollado no recibirá mucha atención.
Por lo tanto, debe implementar el marco de análisis ágil para convertir los datos sin procesar en análisis útiles en sprints cortos. Es muy bienvenido si puede minimizar los sprints en unos pocos días o como máximo en una semana.
Cómo implementar análisis ágiles
La implementación de análisis de negocios ágiles debe ser similar a la del software principal o el proyecto de desarrollo de productos. Seguirá las cinco etapas del marco ágil, y estas son:
- Primero, debe descubrir las mejores formas de analizar los datos de acuerdo con los estándares de su industria. También debe elegir herramientas de BI eficientes en este punto.
- En la segunda fase, cree una lista de requisitos clave, ubique las fuentes de datos, limpie los conjuntos de datos y cree los primeros conjuntos de paneles para que los revisen las partes interesadas.
- La tercera fase tiene que ver con la estandarización de las tareas clave de la inteligencia empresarial. Por ejemplo, debe optimizar las fuentes de datos, las bases de datos, las infraestructuras de TI, el proceso ETL, la extracción de datos, la seguridad de los datos, etc.
- En la cuarta fase, debe escalar la salida de análisis de datos como tableros, gráficos, tableros en la nube, etc.
- La fase final se trata de apoyar al equipo o a los clientes que consumirán el tablero por otras razones comerciales. Además, en esta fase, debe recopilar comentarios y canalizarlos al siguiente sprint.
Mejores prácticas para análisis ágiles
Dado que el resultado del análisis ágil tendrá un impacto directo en la decisión empresarial que tome, debe seguir una ruta de análisis ágil comprobada y sin riesgos. Encuentre a continuación las mejores prácticas que siguen las empresas exitosas y de primer nivel en sus organizaciones:
#1. Entrega incremental
Como sugiere el nombre, el análisis ágil es la práctica de análisis de datos en un sprint corto para descubrir el mejor valor de los conjuntos de datos en tiempo real.
Para que el proceso de análisis de datos sea más eficiente y rentable, debe asegurarse de que los equipos ágiles entreguen conocimientos, informes, modelos de datos, decisiones comerciales respaldadas por datos, análisis de rendimiento, etc., de manera incremental.
#2. Listo para aceptar cambios
Debe fomentar la mentalidad dentro del equipo de que la dinámica del mercado cambiará a medida que avanza el proyecto. Por lo tanto, el equipo puede necesitar adaptarse de acuerdo con el cambio.
El objetivo final es crear informes de análisis de datos que sean oportunos y efectivos para el estado actual del mercado.
#3. Entrega frecuente
El equipo de análisis de datos debe asegurarse de entregar un producto mínimo viable o MVP al final de cada semana o quincena. Esto garantizará que el proceso de desarrollo ágil general se beneficie del análisis de conjuntos de datos en tiempo real.
#4. Colaboración ágil
El equipo de análisis de datos debe estar listo para colaborar con todas las partes interesadas del proyecto. Debe haber herramientas de colaboración en línea que faciliten la colaboración fácil con poca anticipación de cumplir con los requisitos.
Estas son las mejores prácticas críticas que debe seguir un proyecto, equipo o empresa de análisis ágil. Encuentre a continuación algunas prácticas adicionales que lo ayudarán a tener éxito en este campo:
- Cree un entorno de apoyo para sus analistas de inteligencia empresarial.
- El equipo de análisis de datos también debe garantizar datos y patrones confiables para los procesos posteriores, de modo que las tareas y subtareas relacionadas no tengan un impacto negativo.
- El gerente del equipo de análisis ágil debe asegurarse de que el proyecto se desarrolle de acuerdo con el cronograma, el presupuesto y el alcance.
- Debe innovar los sprints ágiles de análisis de datos y generación de informes haciendo que el proceso esté más libre de errores, adaptándose a los comentarios anteriores y entregando mejores resultados que el último sprint.
- Si hubiera algún cambio drástico por parte del cliente, todos los equipos deben sentarse juntos para improvisar el camino del proyecto para minimizar el costo del proyecto.
Análisis ágil: recursos de aprendizaje
#1. Analítica ágil | Coursera
Este curso de Agile Analytics de Coursera le enseñará a crear una sólida infraestructura de análisis para su equipo, de modo que pueda generar más valor integrándola en el núcleo de su negocio.
A partir de este recurso, también aprenderá a integrar de forma natural su flujo de trabajo con análisis procesables y combinar su personalidad y las hipótesis centradas en el problema con análisis. Tomará alrededor de 15 horas completar este curso.
El idioma del curso es inglés, pero los subtítulos están disponibles en árabe, francés, italiano, alemán, ruso, español y más. Además, puede reprogramar la fecha límite si no puede hacer tiempo para el trabajo del curso. Este curso es 100% en línea y obtienes un certificado para compartir al completarlo con éxito.
#2. Conviértase en un analista empresarial ágil en Scrum | Udemy
Este curso de Udemy te ayudará a aprender los conceptos y estándares de la extensión Agile de la Guía BABOK. También puede utilizar el conocimiento para convertirse en un profesional certificado por AAC.
Además, le permite dominar las principales técnicas de análisis empresarial, como hojas de ruta de productos, personajes de usuarios, historias de usuarios, retrospectivas, MVP y análisis de Kano. Este recurso también lo familiarizará con los roles de trabajo de un analista de negocios ágil y cómo hacen su trabajo.
Por lo tanto, puede adaptarse a la mentalidad ágil necesaria para un analista de negocios. El curso consta de 13 recursos descargables, 9 artículos y 3 horas de material de video a pedido. También obtiene un certificado de finalización y acceso completo de por vida a todos los materiales.
#3. Analítica ágil
Este libro demuestra cómo adaptar cuidadosamente los métodos Agile tradicionales para abordar los requisitos y atributos únicos de los proyectos DW/BI. Le ofrece conocimientos sobre cómo generar más innovación, valor y calidad en cualquier proyecto (análisis, almacenamiento de datos, inteligencia comercial) con la ayuda de métodos ágiles.
Aquí, el autor presentó soluciones Agile independientes de la plataforma. Ayuda a integrar diversas infraestructuras operativas, heredadas y especializadas. El recurso muestra ejemplos prácticos de gestión de equipos de desarrollo de análisis con diversos conjuntos de habilidades. La lectura de este libro le permitirá admitir enormes volúmenes de datos de rápido crecimiento.
El libro analiza soluciones comprobadas para profesionales de TI, administradores de bases de datos, profesionales de almacenes de datos, especialistas en BI o desarrolladores de bases de datos. También lo ayuda a mejorar la alineación comercial, mitigar los riesgos comerciales y lograr mejores resultados.
#4. Análisis: la forma ágil
Si usa análisis pero ve las cosas desde la perspectiva de los proyectos de TI tradicionales, esa no es la forma correcta de hacer las cosas. Lea este libro para descubrir cómo los grandes nombres de la industria, como Google y Nextdoor, se acercan a la analítica contemporánea.
Este recurso también demostrará cómo estas organizaciones aplican técnicas de análisis Agile en lugar de dominios tradicionales como ingeniería y desarrollo de software. Como resultado, los empleados de estas empresas inteligentes pueden comprender y actuar mucho más rápido que sus contrapartes tradicionales.
Este libro utiliza una combinación perfecta de estudios de casos, ejemplos y ejercicios. También demuestra cómo esta mentalidad novedosa abre la puerta a una inmensa oportunidad. Si pertenece a una organización que está lista para aceptar la incertidumbre y moverse con el ritmo acelerado del mundo, este es un libro ideal para usted.
#5. Cómo ser un analista de negocios ágil
El libro trata sobre el uso de Agile para implementar sus habilidades de análisis empresarial. No dejes que el nombre de este libro te confunda. Aquí, ágil significa su enfoque, no la metodología.
Con este recurso, los analistas de negocios pueden convertirse en miembros efectivos del equipo que pueden trabajar con agilidad. Le dice cómo aplicar sus habilidades para agregar valor a su equipo. También puede aprender sobre las cinco características de un analista de negocios ágil en este libro. También le dirá cómo adoptar esas características.
Además, el recurso también explica sus roles y responsabilidades y lo ayuda a explorar el impacto de un enfoque ágil en un proceso de análisis comercial regular. Si sigue este libro correctamente, puede demostrar que es un miembro útil de su equipo.
#6. Datos curiosos: aplicación de análisis ágiles
Los analistas de datos ciudadanos están llenando los vacíos que dejan los procesos tradicionales de inteligencia comercial. Pero estos nuevos analistas de datos carecen de experiencia en tecnología de procesamiento de datos. Este libro ayudará a estos profesionales a llenar el vacío de sus conocimientos.
Le llevará a través de los fundamentos de la alfabetización de datos. Como resultado, los profesionales de negocios expertos en tecnología comprenderán las posibilidades y podrán hacer las preguntas correctas.
Además, este recurso puede brindar consejos prácticos para que sus equipos sean autosuficientes y generen un cambio positivo.
Conclusión
El análisis ágil es su mejor apuesta para obtener una ventaja competitiva en su industria. Le permite tomar decisiones oportunas en menos tiempo sin cometer errores.
Además, su equipo de análisis de datos puede analizar de manera eficiente conjuntos de datos masivos provenientes de múltiples direcciones cuando siguen el proceso ágil de análisis de datos.
Pruebe los cursos de aprendizaje virtual y los libros mencionados anteriormente. Lo ayudarán a obtener conocimiento y confianza en torno a los análisis ágiles que puede aplicar en casos comerciales del mundo real.
A continuación, las mejores plataformas de inteligencia empresarial y Edge Analytics.