アジャイル分析: 究極のガイド [+6 学習リソース]

ペースの速いビジネス環境では、データは毎秒変化します。絶えず変化するデータセットから価値を抽出するには、アジャイル分析手法を適用する必要があります。

今日、企業は、常に変化する市場力学に適応するために、業務、マーケティング、販売、製品開発の意思決定を迅速に行っています。

ここで、データ分析のためのアジャイル分析が登場します。これは、アジャイル ソフトウェア開発プロセスと同様に、ライブで収集されスプリントで分析されたデータから実用的な洞察を抽出する実証済みのフレームワークを提供しました。

アジャイル ビジネス分析の基本と高度な概念をまだ学習していない場合は、最後まで読み続けてください。

アジャイル分析とその原則

アジャイル ビジネス分析は、迅速な分析の繰り返しサイクルを使用してデータを分析するソース アプローチです。顧客からのフィードバックを求め、分析をやり直して、プロジェクトや製品開発の進捗状況についてより適切な意思決定を行います。

親アジャイル製品開発プロジェクトは、データ分析プロジェクトから実用的なデータの洞察が得られるまで何ヶ月も待つ必要はありません。代わりに、最終製品が市場のトレンドに一致するように、BI チームから頻繁に意見を受け取ります。

これは、アジャイルまたはスクラム ソフトウェア開発ライフサイクルと同じように機能します。 BI アナリストは、データソーシング、データクリーニング、データ整理、保存、ラングリング、ETL スクリプト作成、視覚化、インサイトレポートなどのすべてのデータ分析プロセスを短いスプリントで実行する必要があります。

主な目的は、リアルタイム データを活用することです。したがって、製品またはソフトウェアの開発チームとビジネス運用チームは、従来のデータ分析プロセスにおける古いビジネスの洞察と比較して、生きたデータの洞察にアクセスできます。

アジャイル分析の利点

透明性と効率性

アジャイルなビジネス分析プロセスに従うと、欠陥やエラーを定期的に発見できます。したがって、ワークフローを即興で作成し、将来のスプリントで完璧なパフォーマンスを達成できます。

楽な配達

このフレームワークに従うと、より多くの BI レポートをより短い時間で提供できます。データ分析チームは、データセットを小さなチャンクに分割し、それらのチャンクを個別に、しかし継続的に協力しながら分析することができます。

個々の結果を 1 つのレポートにまとめるだけで、全体像や予測を描くことができます。

協力的なアプローチ

アジャイル分析は広範なコラボレーションに依存します。したがって、チームは正しいプロジェクト パスをたどり、データセットがサイロに蓄積されないようにする必要があります。

より良いビジネス上の意思決定

あなた自身のビジネスまたはクライアントは、古いデータではなくリアルタイムのデータから得られるデータ洞察を利用して、タイムリーで効果的なビジネス上の意思決定を行うことができます。

洞察をタイムリーに提供

ビジネスのダイナミクスに関するデータの洞察を、必要なときに正確に得ることができます。たとえば、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に仮想会議アプリの要件が増加したとき、アジャイル分析を使用するアプリが人気になりました。

この BI アプローチは、企業がトレンドを理解し、競合他社よりも早く実行可能な最小限の製品を公開するのに役立ちました。

アジャイル分析を導入する必要があるのはなぜですか?

従来のビジネス分析アプローチに従うのは、プロセスが簡単だと思われるため、有望に見えるかもしれません。目標を設定し、データを収集し、データを分析して目標を正当化するか、目標を達成するための洞察を提供します。

しかし、この BI 方法論には根本的な問題があります。データ分析チームは、データの操作と視覚化のためのツールのセットアップに多大な時間を費やしすぎる可能性があります。場合によっては、チームがデータ分析用の数行のコードを完成させるのに数か月かかることもあります。

データ分析プロジェクト サイクルの他のすべてのステップを完了すると、プロジェクトの開始時に設定した仮説や目標をサポートする、またはサポートしないいくつかのビジネス インサイト、データ パターン、またはデータ モデルが得られます。

この時までに、市場は大きく変化しました。新たな需要が生まれ、開発した商品やサービスはあまり注目されなくなります。

したがって、生データを短いスプリントで有用な分析に加工するには、アジャイル分析フレームワークを実装する必要があります。数日または最長 1 週間以内にスプリントを最小限に抑えることができれば、大歓迎です。

アジャイル分析を実装する方法

アジャイル ビジネス分析の実装は、親ソフトウェアまたは製品開発プロジェクトの実装と同様である必要があります。アジャイル フレームワークの 5 つの段階に従います。次のとおりです。

• まず、業界標準に従ってデータを分析する最適な方法を見つける必要があります。この時点で効率的な BI ツールを選択する必要もあります。
• 第 2 フェーズでは、主要な要件のリストを作成し、データ ソースを特定し、データセットをクリーンアップして、関係者がレビューするための最初のダッシュボード セットを作成します。
• 3 番目のフェーズでは、ビジネス インテリジェンスの主要なタスクを標準化することがすべてです。たとえば、データ ソース、データベース、IT インフラストラクチャ、ETL プロセス、データ抽出、データ セキュリティなどを合理化する必要があります。
• 4 番目のフェーズでは、ダッシュボード、グラフ、クラウド ダッシュボードなどのデータ分析の出力をスケールする必要があります。
• 最後のフェーズは、さらなるビジネス上の理由でダッシュボードを使用するチームまたはクライアントのサポートです。また、このフェーズではフィードバックを収集し、それを次のスプリントにつなげる必要があります。

アジャイル分析のベスト プラクティス

アジャイル分析の結果はビジネス上の意思決定に直接影響を与えるため、実証済みでリスクのないアジャイル分析の経路に従う必要があります。成功したトップ企業が組織内で採用しているベスト プラクティスを以下に示します。

#1. 増分配信

名前が示すように、アジャイル分析は、リアルタイム データセットから最適な価値を発見するための短いスプリントでのデータ分析実践です。

データ分析プロセスをより効率的かつコスト効率よく行うには、アジャイル チームが洞察、レポート、データ モデル、データに裏付けられたビジネス上の意思決定、パフォーマンス分析などを段階的に提供できるようにする必要があります。

#2. 変更を受け入れる準備ができています

プロジェクトが進行するにつれて市場力学が変化するという考え方をチーム内で培わなければなりません。したがって、チームは変化に応じて適応する必要があるかもしれません。

最終的な目標は、現在の市場状況に対してタイムリーかつ効果的なデータ分析レポートを作成することです。

#3. 頻繁な配達

データ分析チームは、毎週または 2 週間の終わりに、実行可能な最小限の製品または MVP を確実に提供する必要があります。これにより、アジャイル開発プロセス全体がリアルタイム データセットの分析から確実に恩恵を受けることができます。

#4. アジャイルコラボレーション

データ分析チームは、プロジェクトのあらゆる関係者と協力する準備ができていなければなりません。要件を満たしてからすぐに簡単にコラボレーションできるオンライン コラボレーション ツールが必要です。

これらは、アジャイル分析プロジェクト、チーム、または企業が従う必要がある重要なベスト プラクティスです。この分野での成功に役立つ追加の実践方法を以下に示します。

• ビジネス インテリジェンス アナリストをサポートする環境を作成します。
• データ分析チームは、関連タスクやサブタスクが悪影響を及ぼさないように、下流プロセスの信頼できるデータとパターンを確保する必要もあります。
• アジャイル分析チームのマネージャーは、プロジェクトがスケジュール、予算、範囲に従って進んでいることを確認する必要があります。
• データ分析とレポート生成のアジャイル スプリントを革新するには、プロセスをよりエラーなくし、以前のフィードバックに適応して、最後のスプリントよりも優れた結果を提供する必要があります。
• クライアント側で大幅な変更があった場合は、プロジェクトのコストを最小限に抑えるために、すべてのチームが協力してプロジェクトの経路を即興で調整する必要があります。

アジャイル分析: 学習リソース

#1. アジャイル分析 |コーセラ

Coursera のこのアジャイル分析コースでは、チーム向けの強力な分析インフラストラクチャを構築して、それをビジネスの中核に統合することでより多くの価値を生み出すことができるようにします。

このリソースから、ワークフローを実用的な分析と自然に統合し、ペルソナと問題中心の仮説を分析と組み合わせる方法も学びます。このコースを完了するには約 15 時間かかります。

コースの言語は英語ですが、アラビア語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、ロシア語、スペイン語などの字幕が利用できます。さらに、コースワークに時間が取れない場合は、締め切りを再スケジュールすることができます。このコースは 100% オンラインで行われ、正常に完了すると共有可能な証明書を取得できます。

#2. スクラムでアジャイル ビジネス アナリストになる | Udemy

このUdemyコースは、BABOKガイドのアジャイル拡張の概念と標準を学ぶのに役立ちます。知識を活用して AAC 認定プロフェッショナルになることもできます。

さらに、製品ロードマップ、ユーザーペルソナ、ユーザーストーリー、振り返り、MVP、Kano 分析などの主要なビジネス分析手法を習得できます。このリソースは、アジャイル ビジネス アナリストの職務とその仕事の進め方についても理解するのに役立ちます。

したがって、ビジネス アナリストに必要なアジャイルな考え方に適応できます。このコースは、13 のダウンロード可能なリソース、9 つの記事、3 時間のオンデマンド ビデオ教材で構成されています。また、修了証明書とすべての資料への生涯アクセス権も取得できます。

#3. アジャイル分析

この本では、DW/BI プロジェクトの固有の要件と属性に対処するために、従来のアジャイル手法を慎重に適応させる方法を示します。アジャイル手法を利用して、あらゆるプロジェクト (分析、データ ウェアハウジング、ビジネス インテリジェンス) のイノベーション、価値、品質を向上させる方法に関する知識を提供します。

ここで著者は、プラットフォームに依存しないアジャイル ソリューションを紹介しました。これは、多様な運用インフラストラクチャ、レガシーインフラストラクチャ、専門インフラストラクチャの統合に役立ちます。このリソースでは、多様なスキルセットを持つ分析開発チームを管理する実践的な例が示されています。この本を読むと、急速に増大する膨大なデータ量に対応できるようになります。

この本では、IT プロフェッショナル、データベース管理者、データ ウェアハウス プロフェッショナル、BI スペシャリスト、またはデータベース開発者向けの実証済みのソリューションについて説明します。また、ビジネスの調整を改善し、ビジネス リスクを軽減し、より良い結果を達成するのにも役立ちます。

#4. 分析: アジャイルな方法

アナリティクスを使用していても、従来の IT プロジェクトの観点から物事を見る場合、それは物事を行うための正しい方法ではありません。この本を読めば、Google や Nextdoor などの業界の大手企業が現代の分析にどのようにアプローチしているかを知ることができます。

このリソースでは、これらの組織がエンジニアリングやソフトウェア開発などの従来の領域ではなく、アジャイル分析手法をどのように適用しているかについても説明します。その結果、これらの賢い企業の従業員は、従来の従業員よりも何倍も早く理解し、行動できるようになります。

この本では、ケーススタディ、例、演習を完璧に組み合わせて使用​​しています。また、この斬新な考え方がいかに大きなチャンスへの扉を開くのかも示しています。不確実性を受け入れ、ペースの速い世界に対応する準備ができている組織に所属している場合、この本はあなたにとって理想的な本です。

#5. アジャイル ビジネス アナリストになるには

この本は、アジャイルを使用してビジネス分析スキルを実装することについて説明しています。この本の名前に惑わされないでください。ここでのアジャイルとは、方法論ではなくアプローチを意味します。

このリソースを使用すると、ビジネス アナリストは機敏に作業できる有能なチーム メンバーになることができます。スキルを適用してチームに価値を加える方法を説明します。本書では、アジャイル ビジネス アナリストの 5 つの特徴についても学ぶことができます。また、それらの特性をどのように取り入れるかについても説明します。

さらに、このリソースは自分の役割と責任についても説明し、通常のビジネス分析プロセスに対するアジャイル アプローチの影響を調査するのに役立ちます。この本に正しく従えば、自分がチームの有用なメンバーであることを証明できます。

#6. Data Curious: アジャイル分析の適用

市民データ アナリストは、従来のビジネス インテリジェンス プロセスによって残されたギャップを埋めています。しかし、これらの新しいデータ アナリストには、データ処理テクノロジーの背景がありません。本書は、これらの専門家が知識の空白を埋めるのに役立ちます。

データリテラシーの基礎を学びます。その結果、テクノロジーに精通したビジネスプロフェッショナルは可能性を理解し、適切な質問をすることができるようになります。

さらに、このリソースは、チームを自立させ、前向きな変化をもたらすための実践的なアドバイスを提供します。

結論

アジャイル分析は、業界で競争力を高めるための最善の策です。これにより、ミスをすることなく、より短い時間でタイムリーな意思決定を行うことができます。

また、データ分析チームは、アジャイル データ分析プロセスに従うことで、多方向から来る大量のデータセットを効率的に分析できます。

上記の仮想学習コースや書籍をぜひ試してみてください。これらは、実際のビジネスケースに適用できるアジャイル分析に関する知識と自信を得るのに役立ちます。

次に、最高のビジネス インテリジェンス プラットフォームとエッジ アナリティクスです。