利用敏捷和数据科学创造更好的场景

敏捷方法可以帮助组织适应变化、参与市场竞争并构建高质量的产品。 据观察，组织随着敏捷方法的成熟而成熟，客户需求的变化也不断增加。 与敏捷的组织团队编译和同步数据对于根据所需的产品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。 有序的数据模式提高了组织进步的生产力、质量和响应能力。 保持历史和实时场景的数据一致性水平。

考虑下图来了解数据科学实验周期 −

数据科学涉及需求分析，然后基于需求分析创建算法。 一旦算法和环境设置一起设计完成，用户就可以创建实验并收集数据以进行更好的分析。

这种意识形态计算敏捷的最后冲刺，称为"行动"。

行动涉及最后一个冲刺或敏捷方法级别的所有强制性任务。 可以使用案例卡作为行动项来维护数据科学阶段(相对于生命周期)的跟踪。

预测分析和大数据

规划的未来完全取决于通过分析收集的数据定制数据报告。 它还将包括通过大数据分析进行操作。 在大数据的帮助下，可以通过对组织的指标进行有效地分析来分析离散的信息。 分析始终被认为是更好的解决方案。