敏捷分析：终极指南 [+6 学习资源]

在快节奏的商业环境中，数据每秒都在变化。 您需要应用敏捷分析方法从不断变化的数据集中提取价值。

如今，企业可以快速做出运营、营销、销售和产品开发决策，以适应不断变化的市场动态。

用于数据分析的敏捷分析来了。 它提供了一个经过验证的框架，可以从在冲刺中实时收集和分析的数据中提取可操作的见解，就像敏捷软件开发过程一样。

如果您尚未学习敏捷业务分析基础知识和高级概念，请继续阅读直到最后。

敏捷分析及其原则

敏捷业务分析是一种源方法，它使用快速分析的重复周期来分析数据。 寻求客户反馈并重做分析，以便对项目或产品开发进度做出更好的决策。

父敏捷产品开发项目不需要等待数月才能从数据分析项目中获得可操作的数据洞察力。 相反，它经常从 BI 团队获得输入，以便最终产品符合市场趋势。

它的工作方式与敏捷或 Scrum 软件开发生命周期相同。 BI 分析师必须在短期冲刺中运行所有数据分析流程，如数据来源、数据清理、数据组织、存储、整理、ETL 脚本、可视化和洞察报告。

主要目标是利用实时数据。 因此，与传统数据分析过程中过时的业务洞察力相比，产品或软件开发和业务运营团队可以获得实时数据洞察力。

敏捷分析的好处

透明度和效率

当您遵循敏捷业务分析流程时，您可以定期发现缺陷和错误。 因此，您可以改进工作流程并在未来的冲刺中实现完美的性能。

轻松交付

遵循此框架，您可以在更短的时间内交付更多的 BI 报告。 数据分析团队可以将数据集分成小块，并继续单独分析这些块，但要不断协作。

只需将单个结果汇总到一份报告中，即可绘制一幅大图或进行预测。

协作方式

敏捷分析依赖于广泛的协作。 因此，您的团队要确保他们遵循正确的项目路径，并且数据集不会堆积在孤岛中。

更好的业务决策

作为您自己的企业或您的客户，您可以利用来自实时数据而非过时数据的数据洞察力做出及时有效的业务决策。

及时提供见解

您可以在需要时准确地获得业务动态的数据洞察力。 例如，在 COVID-19 大流行期间，当虚拟会议应用程序要求增加时，那些使用敏捷分析的应用程序变得流行起来。

这种 BI 方法帮助公司了解趋势并比竞争对手更快地发布最小可行产品。

为什么要实施敏捷分析？

遵循传统的业务分析方法可能看起来很有前途，因为您认为这个过程很简单。 您设定目标、收集数据并分析数据以证明目标的合理性或提供实现目标的见解。

但是这种 BI 方法存在一个根本问题。 您的数据分析团队可能会投入太多时间来设置数据操作和可视化工具。 有时，团队需要几个月的时间才能完善几行用于数据分析的代码。

完成数据分析项目周期中的所有其他步骤后，您将获得一些支持或不支持您在项目开始时设定的假设或目标的业务见解、数据模式或数据模型。

到这个时候，市场已经发生了很大的变化。 会有新的需求，你开发的产品或服务不会受到太多关注。

因此，您必须实施敏捷分析框架，以在短时间内将原始数据处理成有用的分析。 如果您能在几天或最多一周内将冲刺次数减到最少，那将是非常受欢迎的。

如何实施敏捷分析

实施敏捷业务分析应该类似于父软件或产品开发项目。 它将遵循敏捷框架的五个阶段，它们是：

• 首先，您必须根据您的行业标准发现分析数据的最佳方法。 此时您还需要选择高效的 BI 工具。
• 在第二阶段，创建关键需求列表、定位数据源、清理数据集并创建第一组仪表板供利益相关者审查。
• 第三阶段是标准化商业智能的关键任务。 例如，您必须简化数据源、数据库、IT 基础架构、ETL 流程、数据提取、数据安全等。
• 在第四阶段，您必须扩展数据分析的输出，如仪表板、图表、云仪表板等。
• 最后阶段是支持团队或客户出于进一步的业务原因使用仪表板。 此外，在此阶段，您必须收集反馈并将其引导至下一个冲刺。

敏捷分析的最佳实践

由于敏捷分析的结果将对您做出的业务决策产生直接影响，因此您必须遵循经过验证且无风险的敏捷分析途径。 在下面找到成功和顶级企业在其组织中遵循的最佳实践：

#1。 增量交付

顾名思义，敏捷分析是短冲刺中的数据分析实践，旨在从实时数据集中发现最佳价值。

为了使数据分析过程更高效、更具成本效益，您必须确保敏捷团队递增地提供洞察力、报告、数据模型、数据支持的业务决策、性能分析等。

#2。 准备接受更改

您必须在团队中培养一种心态，即市场动态会随着项目的进展而变化。 因此，团队可能需要根据变化进行调整。

最终目标是创建针对当前市场状况及时有效的数据分析报告。

#3。 频繁交货

数据分析团队必须确保他们将在每周或每两周结束时交付最小可行产品或 MVP。 这将确保整个敏捷开发过程受益于分析实时数据集。

#4。 敏捷协作

数据分析团队必须准备好与每个项目利益相关者协作。 应该有在线协作工具，可以在满足要求的短时间内促进轻松协作。

这些是敏捷分析项目、团队或企业必须遵循的关键最佳实践。 在下面找到一些有助于您在该领域取得成功的额外实践：

• 为您的商业智能分析师创造一个支持性的环境。
• 数据分析团队还必须确保下游流程的数据和模式可靠，以免相关任务和子任务产生负面影响。
• 敏捷分析团队经理必须确保项目按照时间表、预算和范围进行。
• 您必须创新数据分析和报告生成的敏捷冲刺，方法是让流程更无错误，适应以前的反馈，并提供比上一个冲刺更好的结果。
• 如果客户端发生任何重大变化，所有团队必须坐在一起临时制定项目路径，以最大限度地降低项目成本。

敏捷分析：学习资源

#1。 敏捷分析 | Coursera 课程

Coursera 的这一敏捷分析课程将教您为您的团队构建强大的分析基础架构，以便您可以通过将其集成到您的业务核心中来推动更多价值。

从该资源中，您还将学习自然地将您的工作流程与可操作的分析相结合，并将您的角色和以问题为中心的假设与分析相结合。 完成本课程大约需要 15 个小时。

课程语言为英语，但提供阿拉伯语、法语、意大利语、德语、俄语、西班牙语等字幕。 此外，如果您没有时间完成课程作业，您可以重新安排截止日期。 本课程 100% 在线，成功完成后您将获得可共享的证书。

#2。 成为 Scrum 中的敏捷业务分析师 | 乌迪米

本 Udemy 课程将帮助您了解 BABOK 指南的敏捷扩展的概念和标准。 您还可以利用这些知识成为 AAC 认证的专业人士。

此外，它还可以让您掌握主要的业务分析技术，例如产品路线图、用户画像、用户故事、回顾、MVP 和 Kano 分析。 此资源还将使您熟悉敏捷业务分析师的工作角色以及他们如何开展工作。

因此，您可以适应业务分析师所需的敏捷思维方式。 该课程包括 13 个可下载资源、9 篇文章和 3 小时的点播视频资料。 您还将获得结业证书和对所有材料的终身访问权。

#3。 敏捷分析

本书演示了如何谨慎地采用传统的敏捷方法来解决 DW/BI 项目的独特需求和属性。 它为您提供有关如何借助敏捷方法为任何项目（分析、数据仓库、商业智能）推动更多创新、价值和质量的知识。

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在这里，作者介绍了与平台无关的敏捷解决方案。 它有助于集成不同的运营、遗留和专业基础设施。 该资源展示了管理具有不同技能组合的分析开发团队的实际示例。 阅读本书将使您能够支持快速增长的海量数据。

本书讨论了适用于 IT 专业人员、数据库管理员、数据仓库专业人员、BI 专家或数据库开发人员的成熟解决方案。 它还可以帮助您提高业务一致性、降低业务风险并取得更好的结果。

#4。 分析：敏捷方式

如果您使用分析，但从传统 IT 项目的角度看问题，那不是正确的做事方式。 阅读本书，了解行业中的知名企业，如 Google 和 Nextdoor，是如何进行现代分析的。

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该资源还将展示这些组织如何应用敏捷分析技术而不是工程和软件开发等传统领域。 因此，这些聪明公司的员工理解和行动的速度要比传统员工快很多倍。

本书完美结合了案例研究、示例和练习。 它还展示了这种新颖的思维方式如何为巨大的机会打开大门。 如果您所在的组织准备好迎接不确定性并与快节奏的世界一起前进，那么这本书非常适合您。

#5。 如何成为一名敏捷的业务分析师

这本书是关于使用敏捷来实施您的业务分析技能。 不要让这本书的名字混淆了你。 在这里，敏捷意味着您的方法，而不是方法论。

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使用此资源，业务分析师可以成为能够敏捷工作的高效团队成员。 它告诉您如何运用您的技能为您的团队增加价值。 您还可以从本书中了解敏捷业务分析师的五个特征。 它还将告诉您如何采用这些特性。

此外，该资源还解释了您的角色和职责，并帮助您探索敏捷方法对常规业务分析流程的影响。 如果你正确地遵循这本书，你可以证明自己是你团队中有用的成员。

#6。 数据好奇：应用敏捷分析

公民数据分析师正在填补传统商业智能流程留下的空白。 但是这些新的数据分析师缺乏数据处理技术的背景。 本书将帮助这些专业人士填补他们的知识空白。

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它将带您了解数据素养的基础知识。 因此，精通技术的业务专业人员将了解各种可能性并能够提出正确的问题。

此外，该资源可以提供实用建议，帮助您的团队实现自给自足并带来积极变化。

结论

敏捷分析是您在行业中获得竞争优势的最佳选择。 它使您能够在更短的时间内做出及时的决策，而不会犯任何错误。

此外，当您的数据分析团队遵循敏捷数据分析流程时，他们可以有效地分析来自多个方向的海量数据集。

一定要尝试上面提到的虚拟学习课程和书籍。 它们将帮助您获得有关敏捷分析的知识和信心，您可以将这些知识应用于实际业务案例。

接下来，最好的商业智能平台和边缘分析。