3 Wege zur Anwendung von Agile auf Data Science und Dataops

Es macht Sinn, einen agilen Ansatz für Dashboards, Modelle für maschinelles Lernen, Bereinigung von Datenquellen und Data Governance zu verfolgen. [...]

Durch die Anwendung agiler Methoden verfügen Unternehmen über eine gut etablierte Struktur, einen Prozess und Tools zur Priorisierung, Planung und Bereitstellung datengesteuerter Auswirkungen (c) Pixabay.com

Nahezu jedes Unternehmen versucht, datengetriebener zu werden, in der Hoffnung, Datenvisualisierungen, Analysen und maschinelles Lernen für Wettbewerbsvorteile zu nutzen. Die Bereitstellung verwertbarer Erkenntnisse durch Analysen erfordert ein starkes Dataops-Programm zur Datenintegration und ein proaktives Data-Governance-Programm, das sich mit Datenqualität, Datenschutz, Richtlinien und Sicherheit auseinandersetzt.

Die Bereitstellung von Dataops, Analysen und Governance ist ein bedeutender Bereich, der es erfordert, die Beteiligten auf Prioritäten auszurichten, mehrere Technologien zu implementieren und Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen und Fähigkeiten zusammenzubringen. Agile Methoden können den Arbeitsprozess so gestalten, dass multidisziplinäre Teams dabei unterstützt werden, Prioritäten zu setzen, zu planen und erfolgreich einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

Agile Methoden können Daten- und Analyseteams auch dabei helfen, das Feedback von Kunden, Interessengruppen und Endbenutzern zu erfassen und weiterzuverarbeiten. Das Feedback sollte zu Verbesserungen der Datenvisualisierung, Neukalibrierung des maschinellen Lernmodells, Erhöhung der Datenqualität und Einhaltung der Data Governance führen. 

Definieren eines agilen Prozesses für Date...

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