Agile Analytics: um guia definitivo [+6 recursos de aprendizado]

Os dados mudam a cada segundo em um ambiente de negócios acelerado. Você precisa aplicar a metodologia de análise ágil para extrair valor de um conjunto de dados em constante mudança.

Hoje, as empresas tomam decisões rápidas de operações, marketing, vendas e desenvolvimento de produtos para se adaptar à dinâmica do mercado em constante mudança.

Aí vem a análise ágil para análise de dados. Ele ofereceu uma estrutura comprovada para extrair insights acionáveis ​​de dados coletados ao vivo e analisados ​​em sprints, assim como o processo ágil de desenvolvimento de software.

Se você ainda não aprendeu os conceitos básicos e avançados de análise ágil de negócios, continue lendo até o final.

Agile Analytics e seus princípios

A análise ágil de negócios é uma abordagem de origem que analisa dados que usam ciclos repetitivos de análise rápida. Busque o feedback do cliente e refaça as análises para tomar melhores decisões sobre o andamento do projeto ou do desenvolvimento do produto.

O projeto pai de desenvolvimento de produto ágil não precisa esperar meses por insights de dados acionáveis ​​de um projeto de análise de dados. Em vez disso, recebe informações frequentes da equipe de BI para que o produto final corresponda à tendência do mercado.

Funciona da mesma forma que um ciclo de vida de desenvolvimento de software Agile ou Scrum. Os analistas de BI devem executar todos os processos de análise de dados, como fornecimento de dados, limpeza de dados, organização de dados, armazenamento, disputa, scripts ETL, visualização e relatórios de insights em sprints curtos.

O principal objetivo é fazer uso de dados em tempo real. Assim, a equipe de operações de negócios e desenvolvimento de produto ou software pode acessar insights de dados ao vivo em comparação com insights de negócios datados no processo tradicional de análise de dados.

Benefícios do Agile Analytics

Transparência e Eficiência

Ao seguir o processo ágil de análise de negócios, você pode descobrir falhas e erros regularmente. Assim, você pode improvisar o fluxo de trabalho e obter um desempenho impecável em sprints futuros.

Entrega sem esforço

Você pode entregar mais relatórios de BI em menos tempo ao seguir esta estrutura. A equipe de análise de dados pode dividir os conjuntos de dados em pequenos blocos e analisar esses blocos individualmente, mas com colaboração constante.

Basta compilar os resultados individuais em um relatório para obter uma visão geral ou previsão.

Abordagem colaborativa

A análise ágil depende de uma ampla colaboração. Assim, suas equipes garantem que sigam o caminho correto do projeto e que os conjuntos de dados não se acumulem em silos.

Melhor Tomada de Decisões de Negócios

Você, como seu próprio negócio ou seus clientes, pode tomar decisões de negócios oportunas e eficazes com insights de dados de dados em tempo real do que dados datados.

Entrega Oportuna de Insights

Você pode obter insights de dados para dinâmica de negócios exatamente quando precisar deles. Por exemplo, quando os requisitos de aplicativos de reuniões virtuais aumentaram durante a pandemia de COVID-19, os aplicativos que usavam análises ágeis se tornaram populares.

Essa abordagem de BI ajudou as empresas a entender a tendência e publicar um produto viável mínimo antes de seus concorrentes.

Por que você deve implementar o Agile Analytics?

Seguir a abordagem convencional de análise de negócios pode parecer promissor, pois você acha que o processo é fácil. Você define uma meta, coleta dados e analisa os dados para justificar a meta ou fornecer insights para atingir a meta.

Mas há um problema fundamental com essa metodologia de BI. Sua equipe de análise de dados pode investir muito tempo na configuração das ferramentas para manipulação e visualização de dados. Às vezes, as equipes levam meses para aperfeiçoar algumas linhas de código para análise de dados.

Depois de concluir todas as outras etapas em um ciclo de projeto de análise de dados, você obtém alguns insights de negócios, padrões de dados ou modelos de dados que dão suporte ou não à hipótese ou meta definida no início do projeto.

A essa altura, o mercado mudou muito. Haverá uma nova demanda e o produto ou serviço que você desenvolveu não receberá muita atenção.

Portanto, você deve implementar a estrutura de análise ágil para transformar dados brutos em análises úteis em sprints curtos. É muito bem-vindo se você puder minimizar os sprints em alguns dias ou no máximo em uma semana.

Como implementar análises ágeis

A implementação da análise ágil de negócios deve ser semelhante à do software principal ou do projeto de desenvolvimento de produto. Ele seguirá os cinco estágios da estrutura ágil, e estes são:

• Primeiro, você deve descobrir as melhores maneiras de analisar os dados de acordo com os padrões do seu setor. Você também precisa escolher ferramentas de BI eficientes neste ponto.
• Na segunda fase, crie uma lista de requisitos-chave, localize as fontes de dados, limpe os conjuntos de dados e crie os primeiros conjuntos de painéis para revisão pelas partes interessadas.
• A terceira fase trata da padronização das principais tarefas de inteligência de negócios. Por exemplo, você deve otimizar fontes de dados, bancos de dados, infraestruturas de TI, processo de ETL, extração de dados, segurança de dados, etc.
• Na quarta fase, você deve dimensionar a saída da análise de dados, como painéis, gráficos, painéis de nuvem, etc.
• A fase final é sobre o suporte à equipe ou aos clientes que consumirão o painel para outros fins comerciais. Além disso, nesta fase, você deve coletar feedback e canalizá-los para o próximo sprint.

Práticas recomendadas para análises ágeis

Como o resultado da análise ágil terá um impacto direto na decisão de negócios tomada, você deve seguir um caminho de análise ágil comprovado e sem riscos. Encontre abaixo as melhores práticas que empresas de sucesso e de ponta seguem em suas organizações:

#1. Entrega Incremental

Como o nome sugere, a análise ágil é a prática de análise de dados em um curto sprint para descobrir o melhor valor dos conjuntos de dados em tempo real.

Para tornar o processo de análise de dados mais eficiente e econômico, você deve garantir que as equipes ágeis forneçam insights, relatórios, modelos de dados, decisões de negócios baseadas em dados, análise de desempenho etc., de forma incremental.

#2. Pronto para Aceitar Mudanças

Você deve cultivar uma mentalidade dentro da equipe de que a dinâmica do mercado mudará à medida que o projeto avança. Assim, a equipe pode precisar se adaptar de acordo com a mudança.

O objetivo final é criar relatórios de análise de dados que sejam oportunos e eficazes para o status atual do mercado.

#3. Entrega Frequente

A equipe de análise de dados deve garantir a entrega de um produto viável mínimo ou MVP no final de cada semana ou quinzena. Isso garantirá que o processo geral de desenvolvimento ágil se beneficie da análise de conjuntos de dados em tempo real.

#4. Colaboração ágil

A equipe de análise de dados deve estar pronta para colaborar com todas as partes interessadas do projeto. Deve haver ferramentas de colaboração on-line que facilitem a colaboração em um curto espaço de tempo para atender aos requisitos.

Essas são as melhores práticas críticas que um projeto, equipe ou negócio de análise ágil deve seguir. Encontre abaixo algumas práticas adicionais que irão ajudá-lo a ter sucesso neste campo:

• Crie um ambiente de suporte para seus analistas de inteligência de negócios.
• A equipe de análise de dados também deve garantir dados e padrões confiáveis ​​para os processos downstream, para que as tarefas e subtarefas relacionadas não tenham impacto negativo.
• O gerente da equipe de análise ágil deve garantir que o projeto esteja de acordo com o cronograma, orçamento e escopo.
• Você deve inovar os sprints ágeis de análise de dados e geração de relatórios, tornando o processo mais livre de erros, adaptando-se ao feedback anterior e entregando resultados melhores do que o último sprint.
• Caso haja alguma mudança drástica por parte do cliente, todas as equipes devem se reunir para improvisar o caminho do projeto para minimizar o custo do projeto.

Agile Analytics: recursos de aprendizagem

#1. Análise Ágil | Coursera

Este curso de Agile Analytics do Coursera ensinará você a criar uma infraestrutura de análise forte para sua equipe, para que você possa gerar mais valor integrando-a ao núcleo de seus negócios.

A partir deste recurso, você também aprenderá a integrar naturalmente seu fluxo de trabalho com análises acionáveis ​​e combinar sua persona e hipóteses centradas em problemas com análises. Levará cerca de 15 horas para concluir este curso.

O idioma do curso é o inglês, mas as legendas estão disponíveis em árabe, francês, italiano, alemão, russo, espanhol e muito mais. Além disso, você pode reagendar o prazo se não puder arranjar tempo para o curso. Este curso é 100% online e você recebe um certificado compartilhável após a conclusão bem-sucedida.

#2. Torne-se um Analista de Negócios Agile em Scrum | Udemy

Este curso da Udemy ajudará você a aprender os conceitos e padrões da extensão Agile para o Guia BABOK. Você também pode utilizar o conhecimento para se tornar um profissional certificado pela AAC.

Além disso, permite que você domine as principais técnicas de análise de negócios, como roteiros de produtos, personas de usuários, histórias de usuários, retrospectivas, MVPs e análise de Kano. Este recurso também o familiarizará com as funções de trabalho de um Analista de Negócios Agile e como eles executam seus trabalhos.

Portanto, você pode se adaptar à mentalidade ágil necessária para um analista de negócios. O curso inclui 13 recursos para download, 9 artigos e 3 horas de material de vídeo sob demanda. Você também recebe um certificado de conclusão e acesso vitalício a todos os materiais.

#3. Agile Analytics

Este livro demonstra como adaptar cuidadosamente os métodos Agile tradicionais para atender aos requisitos e atributos exclusivos dos projetos de DW/BI. Ele oferece conhecimento sobre como gerar mais inovação, valor e qualidade para qualquer projeto (análise, armazenamento de dados, inteligência de negócios) com a ajuda de métodos ágeis.

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Aqui, o autor apresentou soluções Agile independentes de plataforma. Ele ajuda a integrar diversas infraestruturas operacionais, legadas e especializadas. O recurso mostra exemplos práticos de gerenciamento de equipes de desenvolvimento analítico com diversos conjuntos de habilidades. A leitura deste livro permitirá que você suporte volumes de dados enormes e em rápido crescimento.

O livro discute soluções comprovadas para profissionais de TI, administradores de banco de dados, profissionais de data warehouse, especialistas em BI ou desenvolvedores de banco de dados. Ele também ajuda a melhorar o alinhamento dos negócios, reduzir os riscos dos negócios e obter melhores resultados.

#4. Analytics: o jeito ágil

Se você usa análises, mas vê as coisas pela perspectiva de projetos de TI tradicionais, essa não é a maneira certa de fazer as coisas. Leia este livro para descobrir como grandes nomes do setor, como Google e Nextdoor, estão abordando a análise contemporânea.

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Este recurso também demonstrará como essas organizações aplicam técnicas de análise ágil em vez de domínios tradicionais, como engenharia e desenvolvimento de software. Como resultado, os funcionários dessas empresas inteligentes podem entender e agir muito mais rápido do que seus equivalentes tradicionais.

Este livro usa uma combinação perfeita de estudos de caso, exemplos e exercícios. Também demonstra como essa nova mentalidade abre as portas para imensas oportunidades. Se você pertence a uma organização que está pronta para abraçar a incerteza e acompanhar o ritmo acelerado do mundo, este é o livro ideal para você.

#5. Como ser um analista de negócios ágil

O livro é sobre o uso ágil para implementar suas habilidades de análise de negócios. Não deixe que o nome deste livro o confunda. Aqui, ágil significa sua abordagem, não a metodologia.

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Usando esse recurso, os analistas de negócios podem se tornar membros eficazes da equipe que podem trabalhar com agilidade. Ele diz a você como aplicar suas habilidades para agregar valor à sua equipe. Você também pode aprender sobre as cinco características de um analista de negócios ágil neste livro. Também lhe dirá como adotar essas características.

Além disso, o recurso também explica suas funções e responsabilidades e ajuda você a explorar o impacto de uma abordagem ágil em um processo regular de análise de negócios. Se você seguir este livro corretamente, poderá provar que é um membro útil de sua equipe.

#6. Dados curiosos: aplicando o Agile Analytics

Os analistas de dados do cidadão estão preenchendo as lacunas deixadas pelos processos tradicionais de inteligência de negócios. Mas esses novos analistas de dados carecem de experiência em tecnologia de processamento de dados. Este livro ajudará esses profissionais a preencher o vazio em seus conhecimentos.

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Ele o guiará pelos fundamentos da alfabetização de dados. Como resultado, os profissionais de negócios com experiência em tecnologia entenderão as possibilidades e poderão fazer as perguntas certas.

Além disso, este recurso pode dar conselhos práticos sobre como tornar suas equipes autossuficientes e trazer mudanças positivas.

Conclusão

A análise ágil é sua melhor aposta para obter uma vantagem competitiva em seu setor. Ele permite que você tome decisões oportunas em menos tempo sem cometer erros.

Além disso, sua equipe de análise de dados pode analisar com eficiência grandes conjuntos de dados provenientes de várias direções ao seguir o processo ágil de análise de dados.

Experimente os cursos e livros de aprendizado virtual mencionados acima. Eles ajudarão você a obter conhecimento e confiança em análises ágeis que podem ser aplicadas em casos de negócios do mundo real.

A seguir, as melhores plataformas de business intelligence e Edge Analytics.