敏捷分析：終極指南 [+6 學習資源]

在快節奏的商業環境中，數據每秒都在變化。 您需要應用敏捷分析方法從不斷變化的數據集中提取價值。

如今，企業可以快速做出運營、營銷、銷售和產品開發決策，以適應不斷變化的市場動態。

用於數據分析的敏捷分析來了。 它提供了一個經過驗證的框架，可以從在衝刺中實時收集和分析的數據中提取可操作的見解，就像敏捷軟件開發過程一樣。

如果您尚未學習敏捷業務分析基礎知識和高級概念，請繼續閱讀直到最後。

敏捷分析及其原則

敏捷業務分析是一種源方法，它使用快速分析的重複週期來分析數據。 尋求客戶反饋並重做分析，以便對項目或產品開發進度做出更好的決策。

父敏捷產品開發項目不需要等待數月才能從數據分析項目中獲得可操作的數據洞察力。 相反，它經常從 BI 團隊獲得輸入，以便最終產品符合市場趨勢。

它的工作方式與敏捷或 Scrum 軟件開發生命週期相同。 BI 分析師必須在短期衝刺中運行所有數據分析流程，如數據來源、數據清理、數據組織、存儲、整理、ETL 腳本、可視化和洞察報告。

主要目標是利用實時數據。 因此，與傳統數據分析過程中過時的業務洞察力相比，產品或軟件開發和業務運營團隊可以獲得實時數據洞察力。

敏捷分析的好處

透明度和效率

當您遵循敏捷業務分析流程時，您可以定期發現缺陷和錯誤。 因此，您可以改進工作流程並在未來的衝刺中實現完美的性能。

輕鬆交付

遵循此框架，您可以在更短的時間內交付更多的 BI 報告。 數據分析團隊可以將數據集分成小塊，並繼續單獨分析這些塊，但要不斷協作。

只需將單個結果匯總到一份報告中，即可繪製一幅大圖或進行預測。

協作方式

敏捷分析依賴於廣泛的協作。 因此，您的團隊要確保他們遵循正確的項目路徑，並且數據集不會堆積在孤島中。

更好的業務決策

作為您自己的企業或您的客戶，您可以利用來自實時數據而非過時數據的數據洞察力做出及時有效的業務決策。

及時提供見解

您可以在需要時準確地獲得業務動態的數據洞察力。 例如，在 COVID-19 大流行期間，當虛擬會議應用程序要求增加時，那些使用敏捷分析的應用程序變得流行起來。

這種 BI 方法幫助公司了解趨勢並比競爭對手更快地發布最小可行產品。

為什麼要實施敏捷分析？

遵循傳統的業務分析方法可能看起來很有前途，因為您認為這個過程很簡單。 您設定目標、收集數據並分析數據以證明目標的合理性或提供實現目標的見解。

但是這種 BI 方法存在一個根本問題。 您的數據分析團隊可能會投入太多時間來設置數據操作和可視化工具。 有時，團隊需要幾個月的時間才能完善幾行用於數據分析的代碼。

完成數據分析項目週期中的所有其他步驟後，您將獲得一些支持或不支持您在項目開始時設定的假設或目標的業務見解、數據模式或數據模型。

到這個時候，市場已經發生了很大的變化。 會有新的需求，你開發的產品或服務不會受到太多關注。

因此，您必須實施敏捷分析框架，以在短時間內將原始數據處理成有用的分析。 如果您能在幾天或最多一周內將衝刺次數減到最少，那將是非常受歡迎的。

如何實施敏捷分析

實施敏捷業務分析應該類似於母軟件或產品開發項目。 它將遵循敏捷框架的五個階段，它們是：

• 首先，您必鬚根據您的行業標準發現分析數據的最佳方法。 此時您還需要選擇高效的 BI 工具。
• 在第二階段，創建關鍵需求列表、定位數據源、清理數據集並創建第一組儀表板供利益相關者審查。
• 第三階段是標準化商業智能的關鍵任務。 例如，您必須簡化數據源、數據庫、IT 基礎架構、ETL 流程、數據提取、數據安全等。
• 在第四階段，您必須擴展數據分析的輸出，如儀表板、圖表、雲儀表板等。
• 最後階段是支持團隊或客戶出於進一步的業務原因使用儀表板。 此外，在此階段，您必須收集反饋並將其引導至下一個衝刺。

敏捷分析的最佳實踐

由於敏捷分析的結果將對您做出的業務決策產生直接影響，因此您必須遵循經過驗證且無風險的敏捷分析途徑。 在下面找到成功和頂級企業在其組織中遵循的最佳實踐：

#1。 增量交付

顧名思義，敏捷分析是短衝刺中的數據分析實踐，旨在從實時數據集中發現最佳價值。

為了使數據分析過程更高效、更具成本效益，您必須確保敏捷團隊遞增地提供洞察力、報告、數據模型、數據支持的業務決策、性能分析等。

#2。 準備接受更改

您必須在團隊中培養一種心態，即市場動態會隨著項目的進展而變化。 因此，團隊可能需要根據變化進行調整。

最終目標是創建針對當前市場狀況及時有效的數據分析報告。

#3。 頻繁交貨

數據分析團隊必須確保他們將在每週或每兩週結束時交付最小可行產品或 MVP。 這將確保整個敏捷開發過程受益於分析實時數據集。

#4。 敏捷協作

數據分析團隊必須準備好與每個項目利益相關者協作。 應該有在線協作工具，可以在滿足要求的短時間內促進輕鬆協作。

這些是敏捷分析項目、團隊或企業必須遵循的關鍵最佳實踐。 在下面找到一些有助於您在該領域取得成功的額外實踐：

• 為您的商業智能分析師創造一個支持性的環境。
• 數據分析團隊還必須確保下游流程的數據和模式可靠，以免相關任務和子任務產生負面影響。
• 敏捷分析團隊經理必須確保項目按照時間表、預算和範圍進行。
• 您必須創新數據分析和報告生成的敏捷衝刺，方法是讓流程更無錯誤，適應以前的反饋，並提供比上一個衝刺更好的結果。
• 如果客戶端發生任何重大變化，所有團隊必須坐在一起臨時制定項目路徑，以最大限度地降低項目成本。

敏捷分析：學習資源

#1。 敏捷分析 | Coursera 課程

Coursera 的這一敏捷分析課程將教您為您的團隊構建強大的分析基礎架構，以便您可以通過將其集成到您的業務核心中來推動更多價值。

從該資源中，您還將學習自然地將您的工作流程與可操作的分析相結合，並將您的角色和以問題為中心的假設與分析相結合。 完成本課程大約需要 15 個小時。

課程語言為英語，但提供阿拉伯語、法語、意大利語、德語、俄語、西班牙語等字幕。 此外，如果您沒有時間完成課程作業，您可以重新安排截止日期。 本課程 100% 在線，成功完成後您將獲得可共享的證書。

#2。 成為 Scrum 中的敏捷業務分析師 | 烏迪米

本 Udemy 課程將幫助您了解 BABOK 指南的敏捷擴展的概念和標準。 您還可以利用這些知識成為 AAC 認證的專業人士。

此外，它還可以讓您掌握主要的業務分析技術，例如產品路線圖、用戶畫像、用戶故事、回顧、MVP 和 Kano 分析。 此資源還將使您熟悉敏捷業務分析師的工作角色以及他們如何開展工作。

因此，您可以適應業務分析師所需的敏捷思維方式。 該課程包括 13 個可下載資源、9 篇文章和 3 小時的點播視頻資料。 您還將獲得結業證書和對所有材料的終身訪問權限。

#3。 敏捷分析

本書演示瞭如何謹慎地採用傳統的敏捷方法來解決 DW/BI 項目的獨特需求和屬性。 它為您提供有關如何借助敏捷方法為任何項目（分析、數據倉庫、商業智能）推動更多創新、價值和質量的知識。

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	敏捷分析：商業智能和數據倉庫的價值驅動方法（敏捷...		49.99 美元	在亞馬遜上購買

在這裡，作者介紹了與平台無關的敏捷解決方案。 它有助於集成不同的運營、遺留和專業基礎設施。 該資源展示了管理具有不同技能組合的分析開發團隊的實際示例。 閱讀本書將使您能夠支持快速增長的海量數據。

本書討論了適用於 IT 專業人員、數據庫管理員、數據倉庫專業人員、BI 專家或數據庫開發人員的成熟解決方案。 它還可以幫助您提高業務一致性、降低業務風險並取得更好的結果。

#4。 分析：敏捷方式

如果您使用分析，但從傳統 IT 項目的角度看問題，那不是正確的做事方式。 閱讀本書，了解行業中的知名企業，如 Google 和 Nextdoor，是如何進行現代分析的。

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	分析：敏捷方式（Wiley 和 SAS 商業系列）		40.96 美元	在亞馬遜上購買

該資源還將展示這些組織如何應用敏捷分析技術而不是工程和軟件開發等傳統領域。 因此，這些聰明公司的員工理解和行動的速度要比傳統員工快很多倍。

本書完美結合了案例研究、示例和練習。 它還展示了這種新穎的思維方式如何為巨大的機會打開大門。 如果您所在的組織準備好迎接不確定性並與快節奏的世界一起前進，那麼這本書非常適合您。

#5。 如何成為一名敏捷的業務分析師

這本書是關於使用敏捷來實施您的業務分析技能。 不要讓這本書的名字混淆了你。 在這裡，敏捷意味著您的方法，而不是方法論。

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	如何成為一名敏捷的業務分析師		29.99 美元	在亞馬遜上購買

使用此資源，業務分析師可以成為能夠敏捷工作的高效團隊成員。 它告訴您如何運用您的技能為您的團隊增加價值。 您還可以從本書中了解敏捷業務分析師的五個特徵。 它還將告訴您如何採用這些特性。

此外，該資源還解釋了您的角色和職責，並幫助您探索敏捷方法對常規業務分析流程的影響。 如果你正確地遵循這本書，你可以證明自己是你團隊中有用的成員。

#6。 數據好奇：應用敏捷分析

公民數據分析師正在填補傳統商業智能流程留下的空白。 但是這些新的數據分析師缺乏數據處理技術的背景。 本書將幫助這些專業人士填補他們的知識空白。

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它將帶您了解數據素養的基礎知識。 因此，精通技術的業務專業人員將了解各種可能性並能夠提出正確的問題。

此外，該資源可以提供實用建議，幫助您的團隊實現自給自足並帶來積極變化。

結論

敏捷分析是您在行業中獲得競爭優勢的最佳選擇。 它使您能夠在更短的時間內做出及時的決策，而不會犯任何錯誤。

此外，當您的數據分析團隊遵循敏捷數據分析流程時，他們可以有效地分析來自多個方向的海量數據集。

一定要嘗試上面提到的虛擬學習課程和書籍。 它們將幫助您獲得有關敏捷分析的知識和信心，您可以將這些知識應用於實際業務案例。

接下來，最好的商業智能平台和邊緣分析。