敏捷和数据科学创造更好的场景

敏捷方法帮助组织适应变化、在市场中竞争并构建高质量产品。据观察，随着客户需求变化的增加，组织会随着敏捷方法的成熟而成熟。 将数据与组织的敏捷团队进行编译和同步对于根据所需的投资组合汇总数据非常重要。

制定更好的计划

标准化的敏捷绩效完全取决于计划。有序的数据模式增强了组织进展的生产力、质量和响应能力。通过历史和实时场景维护数据一致性水平。

请参考下图了解数据科学实验周期：

数据科学涉及对需求的分析，然后根据需求创建算法。一旦设计好算法以及环境设置，用户就可以创建实验并收集数据以进行更好的分析。

这种思想计算敏捷的最后一个冲刺，称为“行动”。

行动包括敏捷方法最后一个冲刺或级别所有必备任务。可以使用故事卡作为行动项来维护数据科学阶段（关于生命周期）的跟踪。

预测分析和大数据

未来规划完全依赖于使用从分析中收集的数据定制数据报告。它还将包括对大数据分析的处理。借助大数据，可以有效地对离散的信息片段进行分析，对组织的指标进行切片和切块。分析始终被认为是更好的解决方案。