アジャイル分析: 究極のガイド [+6 学習リソース]

ペースの速いビジネス環境では、データは毎秒変化します。 変化し続けるデータセットから価値を引き出すには、アジャイルな分析手法を適用する必要があります。

今日、企業は、常に変化する市場のダイナミクスに適応するために、運用、マーケティング、販売、および製品開発に関する意思決定を迅速に行っています。

ここに、データ分析のためのアジャイル分析が登場します。 アジャイル ソフトウェア開発プロセスと同様に、ライブで収集され、スプリントで分析されたデータから実用的な洞察を抽出するための実績のあるフレームワークを提供しました。

アジャイル ビジネス分析の基本と高度な概念をまだ学んでいない場合は、最後まで読み続けてください。

アジャイル分析とその原則

アジャイル ビジネス分析は、迅速な分析の反復サイクルを使用してデータを分析するソース アプローチです。 顧客からのフィードバックを求め、分析をやり直して、プロジェクトまたは製品開発の進捗状況についてより適切な意思決定を行います。

親アジャイル製品開発プロジェクトは、データ分析プロジェクトからの実用的なデータ インサイトを得るために何ヶ月も待つ必要はありません。 代わりに、最終製品が市場のトレンドに一致するように、BI チームから頻繁に情報を入手します。

アジャイルまたはスクラムのソフトウェア開発ライフサイクルと同じように機能します。 BI アナリストは、データ ソーシング、データ クリーニング、データの整理、保存、ラングリング、ETL スクリプト作成、視覚化、インサイト レポートなど、すべてのデータ分析プロセスを短いスプリントで実行する必要があります。

主な目的は、リアルタイム データを活用することです。 したがって、製品またはソフトウェアの開発およびビジネス オペレーション チームは、従来のデータ分析プロセスにおける古いビジネス インサイトと比較して、ライブ データ インサイトにアクセスできます。

アジャイル分析の利点

透明性と効率性

アジャイルなビジネス分析プロセスに従うと、欠陥やエラーを定期的に発見できます。 したがって、ワークフローを即興で作成し、将来のスプリントで完璧なパフォーマンスを実現できます。

楽な配達

このフレームワークに従うと、より短い時間でより多くの BI レポートを配信できます。 データ分析チームは、データセットを小さなチャンクに分割し、それらのチャンクを個別に分析することができますが、絶え間ないコラボレーションが必要です。

個々の結果を 1 つのレポートにまとめるだけで、全体像や予測を描くことができます。

共同アプローチ

アジャイル分析は、広範なコラボレーションに依存しています。 したがって、チームは正しいプロジェクト パスをたどり、データセットがサイロに積み重ならないようにします。

より良いビジネス上の意思決定

あなた自身のビジネスまたはクライアントは、日付の付いたデータではなく、リアルタイムのデータからのデータ インサイトを使用して、タイムリーで効果的なビジネス上の意思決定を下すことができます。

インサイトのタイムリーな配信

ビジネス ダイナミクスに関するデータ インサイトを、必要なときに正確に得ることができます。 たとえば、COVID-19 のパンデミック中に仮想会議アプリの要件が高まったとき、アジャイル分析を使用するこれらのアプリが人気を博しました。

この BI アプローチは、企業がトレンドを理解し、競合他社よりも早く実用最小限の製品を公開するのに役立ちました。

アジャイル分析を実装する必要があるのはなぜですか?

プロセスが簡単だと思うので、従来のビジネス分析アプローチに従うことは有望に見えるかもしれません。 目標を設定し、データを収集し、データを分析して、目標を正当化したり、目標を達成するための洞察を提供したりします。

しかし、この BI 方法論には根本的な問題があります。 データ分析チームは、データの操作と視覚化のためのツールの設定に多くの時間を費やしている可能性があります。 場合によっては、チームがデータ分析用の数行のコードを完成させるのに数か月かかることがあります。

データ分析プロジェクト サイクルの他のすべての手順を完了すると、プロジェクトの開始時に設定した仮説または目標をサポートする、またはサポートしないいくつかのビジネス インサイト、データ パターン、またはデータ モデルが得られます。

この時までに、市場は大きく変化しました。 新たな需要が生まれ、開発した製品やサービスはあまり注目されなくなります。

したがって、アジャイル分析フレームワークを実装して、生データを短いスプリントで有用な分析に変換する必要があります。 スプリントを数日または最大で 1 週間以内に最小限に抑えることができれば大歓迎です。

アジャイル分析の実装方法

アジャイルなビジネス分析の実装は、親ソフトウェアまたは製品開発プロジェクトの実装と似ている必要があります。 アジャイル フレームワークの 5 つの段階に従います。これらは次のとおりです。

• まず、業界標準に従ってデータを分析するための最良の方法を見つける必要があります。 この時点で、効率的な BI ツールを選択する必要もあります。
• 2 番目のフェーズでは、主要な要件のリストを作成し、データ ソースを見つけて、データセットを整理し、利害関係者が確認できるダッシュボードの最初のセットを作成します。
• 第 3 段階では、ビジネス インテリジェンスの主要なタスクを標準化します。 たとえば、データ ソース、データベース、IT インフラストラクチャ、ETL プロセス、データ抽出、データ セキュリティなどを合理化する必要があります。
• 第 4 段階では、ダッシュボード、チャート、クラウド ダッシュボードなどのデータ分析の出力をスケーリングする必要があります。
• 最後のフェーズは、さらなるビジネス上の理由でダッシュボードを使用するチームまたはクライアントをサポートすることです。 また、このフェーズでは、フィードバックを収集し、それらを次のスプリントに導く必要があります。

アジャイル分析のベスト プラクティス

アジャイル分析の結果は、ビジネス上の意思決定に直接影響するため、実績のあるリスクのないアジャイル分析経路に従う必要があります。 成功しているトップ企業が組織内で従うベスト プラクティスを以下に示します。

＃1。 増分配信

名前が示すように、アジャイル分析は、リアルタイムのデータセットから最適な価値を発見するための短いスプリントでのデータ分析の実践です。

データ分析プロセスをより効率的かつ費用対効果の高いものにするには、アジャイル チームがインサイト、レポート、データ モデル、データに基づくビジネス上の意思決定、パフォーマンス分析などを段階的に提供できるようにする必要があります。

＃2。 変更を受け入れる準備ができています

プロジェクトが進行するにつれて市場のダイナミクスが変化するという考え方をチーム内で育む必要があります。 したがって、チームは変化に応じて適応する必要があるかもしれません。

最終的な目標は、現在の市場状況に対してタイムリーで効果的なデータ分析レポートを作成することです。

＃3。 頻繁な配達

データ分析チームは、毎週末または 2 週間の終わりに、最小限の実行可能な製品または MVP を確実に提供する必要があります。 これにより、リアルタイムのデータセットを分析することで、アジャイル開発プロセス全体にメリットがもたらされます。

＃4。 アジャイル コラボレーション

データ分析チームは、すべてのプロジェクト関係者と協力する準備ができている必要があります。 要件を満たすとすぐにコラボレーションを容易にするオンライン コラボレーション ツールが必要です。

これらは、アジャイル分析プロジェクト、チーム、またはビジネスが従わなければならない重要なベスト プラクティスです。 この分野で成功するのに役立ついくつかの追加のプラクティスを以下に示します。

• ビジネス インテリジェンス アナリストをサポートする環境を作成します。
• データ分析チームは、関連するタスクとサブタスクが悪影響を及ぼさないように、下流プロセスの信頼できるデータとパターンも確保する必要があります。
• アジャイル分析チームのマネージャーは、プロジェクトがスケジュール、予算、および範囲に従っていることを確認する必要があります。
• プロセスをよりエラーのないものにし、以前のフィードバックに適応し、最後のスプリントよりも優れた結果を提供することにより、データ分析とレポート生成のアジャイル スプリントを革新する必要があります。
• クライアント側で大幅な変更があった場合は、すべてのチームが協力して、プロジェクトの経路を即興で調整し、プロジェクトのコストを最小限に抑える必要があります。

アジャイル分析: 学習リソース

＃1。 アジャイル分析 | コースラ

Coursera のこの Agile Analytics コースでは、チーム向けの強力な分析インフラストラクチャを構築して、それをビジネスの中核に統合することで、より多くの価値を生み出すことができます。

このリソースから、ワークフローを実用的な分析と自然に統合し、ペルソナと問題中心の仮説を分析と組み合わせる方法も学びます。 このコースを完了するには、約 15 時間かかります。

コース言語は英語ですが、字幕はアラビア語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、ロシア語、スペイン語などで利用できます。 さらに、コースワークの時間が取れない場合は、締め切りを再スケジュールできます。 このコースは 100% オンラインで行われ、正常に完了すると共有可能な証明書を取得できます。

＃2。 スクラムのアジャイル ビジネス アナリストになる | Udemy

この Udemy コースは、BABOK ガイドの Agile 拡張機能の概念と標準を学習するのに役立ちます。 また、知識を活用して AAC 認定プロフェッショナルになることもできます。

さらに、製品ロードマップ、ユーザー ペルソナ、ユーザー ストーリー、ふりかえり、MVP、Kano 分析などの主要なビジネス分析手法を習得できます。 このリソースでは、アジャイル ビジネス アナリストの職務とその仕事のやり方についても理解できます。

したがって、ビジネス アナリストに必要なアジャイルな考え方に適応できます。 このコースは、13 のダウンロード可能なリソース、9 つの記事、および 3 時間のオンデマンド ビデオ資料で構成されています。 また、修了証明書と、すべての資料への完全な生涯アクセスも取得できます。

＃3。 アジャイル分析

この本は、DW/BI プロジェクトの固有の要件と属性に対処するために、従来のアジャイル手法を慎重に適応させる方法を示しています。 アジャイル手法の助けを借りて、あらゆるプロジェクト (分析、データ ウェアハウジング、ビジネス インテリジェンス) のイノベーション、価値、品質を向上させる方法に関する知識を提供します。

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	アジャイル分析: ビジネス インテリジェンスとデータ ウェアハウスへの価値主導のアプローチ (アジャイル...		$49.99	アマゾンで購入

ここで、著者はプラットフォームに依存しないアジャイル ソリューションを紹介しました。 さまざまな運用、レガシー、および特殊なインフラストラクチャを統合するのに役立ちます。 このリソースは、さまざまなスキル セットを持つ分析開発チームを管理する実際の例を示しています。 この本を読めば、急速に増大する膨大なデータ ボリュームに対応できるようになります。

この本では、IT プロフェッショナル、データベース管理者、データ ウェアハウス プロフェッショナル、BI スペシャリスト、またはデータベース開発者向けの実績のあるソリューションについて説明しています。 また、ビジネスの整合性を改善し、ビジネス リスクを軽減し、より良い結果を達成するのにも役立ちます。

＃4。 分析: アジャイルな方法

分析を使用しても、従来の IT プロジェクトの観点から物事を見る場合、それは正しい方法ではありません。 この本を読んで、Google や Nextdoor などの業界の有名企業が現代の分析にどのように取り組んでいるかを確認してください。

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	分析: アジャイルな方法 (Wiley および SAS ビジネス シリーズ)		$40.96	アマゾンで購入

このリソースでは、これらの組織が、エンジニアリングやソフトウェア開発などの従来のドメインではなく、アジャイル分析手法をどのように適用するかについても説明します。 その結果、これらのスマートな企業の従業員は、従来の企業よりも何倍も速く理解し、行動することができます。

この本では、ケース スタディ、例、演習を完璧に組み合わせて使用​​しています。 また、この斬新な考え方が大きなチャンスへの扉を開く方法も示しています。 不確実性を受け入れ、ペースの速い世界に対応する準備ができている組織に属している場合、これは理想的な本です。

＃5。 アジャイル ビジネス アナリストになる方法

この本は、アジャイルを使用してビジネス分析スキルを実装することについて書かれています。 この本の名前に惑わされないでください。 ここでアジャイルとは方法論ではなく、アプローチを意味します。

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このリソースを使用すると、ビジネス アナリストは機敏に作業できる効果的なチーム メンバーになることができます。 スキルを適用してチームに付加価値を与える方法を説明します。 この本から、機敏なビジネス アナリストの 5 つの特徴についても学ぶことができます。 また、それらの特性を採用する方法についても説明します。

さらに、リソースは、役割と責任についても説明し、通常のビジネス分析プロセスに対するアジャイル アプローチの影響を調べるのに役立ちます。 この本を正しく読めば、チームの役に立つメンバーであることを証明できます。

＃6。 Data Curious: アジャイル分析の適用

市民データ アナリストは、従来のビジネス インテリジェンス プロセスによって残されたギャップを埋めています。 しかし、これらの新しいデータ アナリストには、データ処理テクノロジのバックグラウンドがありません。 この本は、これらの専門家が知識の空白を埋めるのに役立ちます。

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データ リテラシーの基礎について説明します。 その結果、テクノロジーに精通したビジネス プロフェッショナルは、可能性を理解し、適切な質問をすることができるようになります。

さらに、このリソースは、チームを自立させ、前向きな変化をもたらすための実践的なアドバイスを提供します。

結論

アジャイル分析は、業界で競争力を獲得するための最善の策です。 これにより、ミスを犯すことなく、タイムリーな意思決定を短時間で行うことができます。

また、データ分析チームは、アジャイル データ分析プロセスに従うと、複数の方向からの大量のデータセットを効率的に分析できます。

上記の仮想学習コースと本を試してみてください。 これらは、実際のビジネス ケースに適用できるアジャイル分析に関する知識と自信を得るのに役立ちます。

次は、最高のビジネス インテリジェンス プラットフォームと Edge Analytics です。