Les données changent à chaque seconde dans un environnement commercial en évolution rapide. Vous devez appliquer une méthodologie d’analyse agile pour extraire la valeur d’un ensemble de données en constante évolution.
Aujourd’hui, les entreprises prennent des décisions rapides en matière d’opérations, de marketing, de vente et de développement de produits pour s’adapter à la dynamique du marché en constante évolution.
Voici venir l’analytique agile pour l’analyse des données. Il offrait un cadre éprouvé pour extraire des informations exploitables à partir de données collectées en direct et analysées dans des sprints, tout comme le processus de développement logiciel agile.
Si vous n’avez pas encore appris les bases et les concepts avancés de l’analyse commerciale agile, continuez à lire jusqu’à la fin.
Table des matières
Agile Analytics et ses principes
L’analyse commerciale agile est une approche source qui analyse les données à l’aide de cycles répétitifs d’analyse rapide. Recherchez les commentaires des clients et refaites des analyses pour prendre de meilleures décisions sur l’avancement du développement du projet ou du produit.
Le projet de développement de produit agile parent n’a pas besoin d’attendre des mois pour obtenir des informations exploitables sur les données d’un projet d’analyse de données. Au lieu de cela, il reçoit des contributions fréquentes de l’équipe BI afin que le produit final corresponde à la tendance du marché.
Cela fonctionne de la même manière qu’un cycle de vie de développement logiciel Agile ou Scrum. Les analystes BI doivent exécuter tous les processus d’analyse de données tels que l’approvisionnement en données, le nettoyage des données, l’organisation des données, le stockage, la lutte, les scripts ETL, la visualisation et les rapports d’informations en de courts sprints.
L’objectif principal est d’utiliser des données en temps réel. Ainsi, l’équipe de développement de produits ou de logiciels et des opérations commerciales peut accéder à des informations en direct sur les données par rapport aux informations commerciales datées dans le processus d’analyse de données traditionnel.
Avantages de l’analyse agile
Transparence et Efficacité
Lorsque vous suivez le processus d’analyse commerciale agile, vous pouvez découvrir régulièrement des failles et des erreurs. Ainsi, vous pouvez improviser le flux de travail et obtenir des performances sans faille lors des futurs sprints.
Livraison sans effort
Vous pouvez fournir plus de rapports BI en moins de temps en suivant ce cadre. L’équipe d’analyse de données peut diviser les ensembles de données en petits morceaux et continuer à analyser ces morceaux individuellement mais avec une collaboration constante.
Compilez simplement les résultats individuels dans un seul rapport pour obtenir une vue d’ensemble ou des prévisions.
Approche collaborative
L’analyse agile dépend d’une collaboration étendue. Ainsi, vos équipes s’assurent qu’elles suivent le bon cheminement du projet et que les jeux de données ne s’entassent pas en silos.
Meilleure prise de décision commerciale
Que vous, en tant que votre propre entreprise ou vos clients, puissiez prendre des décisions commerciales rapides et efficaces avec des informations sur les données provenant de données en temps réel plutôt que de données datées.
Livraison en temps opportun des informations
Vous pouvez obtenir des informations sur les données pour la dynamique de l’entreprise exactement quand vous en avez besoin. Par exemple, lorsque les exigences des applications de réunion virtuelle ont augmenté pendant la pandémie de COVID-19, ces applications sont devenues populaires et utilisaient des analyses agiles.
Cette approche BI a aidé les entreprises à comprendre la tendance et à publier un produit minimal viable plus tôt que leurs concurrents.
Pourquoi devriez-vous implémenter Agile Analytics ?
Suivre l’approche conventionnelle de l’analyse commerciale peut sembler prometteur, car vous pensez que le processus est simple. Vous définissez un objectif, collectez des données et analysez les données pour justifier l’objectif ou fournir des informations pour atteindre l’objectif.
Mais il y a un problème fondamental avec cette méthodologie BI. Votre équipe d’analyse de données peut investir trop de temps dans la configuration des outils de manipulation et de visualisation des données. Parfois, les équipes mettent des mois à perfectionner quelques lignes de code pour l’analyse des données.
Après avoir terminé toutes les autres étapes d’un cycle de projet d’analyse de données, vous obtenez quelques informations commerciales, modèles de données ou modèles de données qui prennent en charge ou non l’hypothèse ou l’objectif que vous avez défini au début du projet.
À cette époque, le marché a beaucoup changé. Il y aura une nouvelle demande et le produit ou service que vous avez développé n’attirera pas beaucoup d’attention.
Par conséquent, vous devez mettre en œuvre le cadre d’analyse agile pour transformer les données brutes en analyses utiles en de courts sprints. Il est très bienvenu si vous pouvez minimiser les sprints en quelques jours ou maximum une semaine.
Comment mettre en œuvre l’analyse agile
La mise en œuvre de l’analyse métier agile doit être similaire à celle du logiciel parent ou du projet de développement de produit. Il suivra les cinq étapes du cadre agile, et ce sont :
- Tout d’abord, vous devez découvrir les meilleures façons d’analyser les données selon les normes de votre industrie. Vous devez également choisir des outils de BI efficaces à ce stade.
- Dans la deuxième phase, créez une liste d’exigences clés, localisez les sources de données, nettoyez les ensembles de données et créez les premiers ensembles de tableaux de bord à examiner par les parties prenantes.
- La troisième phase consiste à standardiser les tâches clés de l’intelligence d’affaires. Par exemple, vous devez rationaliser les sources de données, les bases de données, les infrastructures informatiques, le processus ETL, l’extraction de données, la sécurité des données, etc.
- Dans la quatrième phase, vous devez mettre à l’échelle la sortie des analyses de données telles que les tableaux de bord, les graphiques, les tableaux de bord cloud, etc.
- La phase finale consiste à soutenir l’équipe ou les clients qui utiliseront le tableau de bord pour d’autres raisons commerciales. De plus, dans cette phase, vous devez collecter les commentaires et les canaliser vers le prochain sprint.
Meilleures pratiques pour l’analyse agile
Étant donné que le résultat de l’analyse agile aura un impact direct sur la décision commerciale que vous prendrez, vous devez suivre une voie d’analyse agile éprouvée et sans risque. Découvrez ci-dessous les meilleures pratiques que les entreprises prospères et les meilleures suivent dans leurs organisations :
#1. Livraison incrémentielle
Comme son nom l’indique, l’analyse agile est la pratique d’analyse de données dans un court sprint pour découvrir la meilleure valeur à partir d’ensembles de données en temps réel.
Pour rendre le processus d’analyse des données plus efficace et plus rentable, vous devez vous assurer que les équipes agiles fournissent des informations, des rapports, des modèles de données, des décisions commerciales fondées sur des données, des analyses de performances, etc., de manière incrémentielle.
#2. Prêt à accepter les modifications
Vous devez cultiver un état d’esprit au sein de l’équipe selon lequel la dynamique du marché changera au fur et à mesure que le projet progresse. Par conséquent, l’équipe peut avoir besoin de s’adapter en fonction du changement.
L’objectif ultime est de créer des rapports d’analyse de données opportuns et efficaces pour l’état actuel du marché.
#3. Livraison fréquente
L’équipe d’analyse de données doit s’assurer qu’elle fournira un produit viable minimal ou MVP à la fin de chaque semaine ou quinzaine. Cela garantira que le processus global de développement agile bénéficie de l’analyse des ensembles de données en temps réel.
#4. Collaboration agile
L’équipe d’analyse des données doit être prête à collaborer avec chaque partie prenante du projet. Il devrait y avoir des outils de collaboration en ligne qui faciliteront une collaboration facile dans un bref délai de répondre aux exigences.
Ce sont les meilleures pratiques essentielles qu’un projet, une équipe ou une entreprise d’analyse agile doit suivre. Retrouvez ci-dessous quelques pratiques supplémentaires qui vous aideront à réussir dans ce domaine :
- Créez un environnement favorable pour vos analystes décisionnels.
- L’équipe d’analyse de données doit également garantir des données et des modèles fiables pour les processus en aval, afin que les tâches et sous-tâches associées n’aient pas d’impact négatif.
- Le responsable de l’équipe d’analyse agile doit s’assurer que le projet se déroule conformément au calendrier, au budget et à la portée.
- Vous devez innover dans les sprints agiles d’analyse de données et de génération de rapports en rendant le processus plus exempt d’erreurs, en vous adaptant aux commentaires précédents et en fournissant des résultats meilleurs que le dernier sprint.
- En cas de changement radical du côté du client, toutes les équipes doivent s’asseoir ensemble pour improviser le cheminement du projet afin de minimiser le coût du projet.
Agile Analytics : ressources d’apprentissage
#1. Analytique Agile | Coursera
Ce cours Agile Analytics de Coursera vous apprendra à construire une infrastructure d’analyse solide pour votre équipe afin que vous puissiez générer plus de valeur en l’intégrant au cœur de votre entreprise.
À partir de cette ressource, vous apprendrez également à intégrer naturellement votre flux de travail avec des analyses exploitables et à combiner vos hypothèses centrées sur la personnalité et les problèmes avec des analyses. Il faudra environ 15 heures pour terminer ce cours.
La langue du cours est l’anglais, mais des sous-titres sont disponibles en arabe, français, italien, allemand, russe, espagnol, etc. De plus, vous pouvez reprogrammer la date limite si vous ne pouvez pas prendre le temps de suivre les cours. Ce cours est 100% en ligne et vous obtenez un certificat partageable en cas de réussite.
#2. Devenez un analyste d’affaires agile dans Scrum | Udemy
Ce cours Udemy vous aidera à apprendre les concepts et les normes de l’extension Agile du guide BABOK. Vous pouvez également utiliser les connaissances pour devenir un professionnel certifié AAC.
De plus, il vous permet de maîtriser les principales techniques d’analyse commerciale, telles que les feuilles de route des produits, les personnalités des utilisateurs, les histoires d’utilisateurs, les rétrospectives, les MVP et l’analyse Kano. Cette ressource vous permettra également de vous familiariser avec les rôles professionnels d’un analyste commercial agile et la façon dont il s’acquitte de son travail.
Par conséquent, vous pouvez vous adapter à l’état d’esprit agile nécessaire à un analyste commercial. Le cours comprend 13 ressources téléchargeables, 9 articles et 3 heures de matériel vidéo à la demande. Vous obtenez également un certificat d’achèvement et un accès à vie à tous les matériaux.
#3. Analyse agile
Ce livre montre comment adapter soigneusement les méthodes Agiles traditionnelles pour répondre aux exigences et attributs uniques des projets DW/BI. Il vous offre des connaissances sur la façon de générer plus d’innovation, de valeur et de qualité pour tout projet (analyse, entreposage de données, intelligence d’affaires) à l’aide des méthodes Agiles.
Ici, l’auteur a présenté des solutions Agile indépendantes de la plate-forme. Il aide à intégrer diverses infrastructures opérationnelles, héritées et spécialisées. La ressource présente des exemples pratiques de gestion d’équipes de développement d’analyses avec des compétences diverses. La lecture de ce livre vous permettra de prendre en charge des volumes de données énormes et à croissance rapide.
Le livre présente des solutions éprouvées pour les professionnels de l’informatique, les administrateurs de bases de données, les professionnels des entrepôts de données, les spécialistes BI ou les développeurs de bases de données. Il vous aide également à améliorer l’alignement des activités, à atténuer les risques commerciaux et à obtenir de meilleurs résultats.
#4. Analytique : la méthode agile
Si vous utilisez l’analytique mais voyez les choses du point de vue des projets informatiques traditionnels, ce n’est pas la bonne façon de faire les choses. Lisez ce livre pour découvrir comment les grands noms de l’industrie, comme Google et Nextdoor, abordent l’analyse contemporaine.
Cette ressource démontrera également comment ces organisations appliquent des techniques d’analyse Agile au lieu de domaines traditionnels comme l’ingénierie et le développement de logiciels. En conséquence, les employés de ces entreprises intelligentes peuvent comprendre et agir beaucoup plus rapidement que leurs homologues traditionnels.
Ce livre utilise un mélange parfait d’études de cas, d’exemples et d’exercices. Cela montre également comment cet état d’esprit novateur ouvre la porte à d’immenses opportunités. Si vous appartenez à une organisation prête à accepter l’incertitude et à évoluer avec un monde en évolution rapide, c’est un livre idéal pour vous.
#5. Comment devenir un analyste commercial agile
Le livre traite de l’utilisation d’Agile pour mettre en œuvre vos compétences en analyse commerciale. Ne laissez pas le nom de ce livre vous confondre. Ici, agile signifie votre approche, pas la méthodologie.
Grâce à cette ressource, les analystes métier peuvent devenir des membres d’équipe efficaces capables de travailler avec agilité. Il vous indique comment appliquer vos compétences pour ajouter de la valeur à votre équipe. Vous pouvez également en savoir plus sur les cinq caractéristiques d’un analyste commercial agile dans ce livre. Il vous indiquera également comment adopter ces caractéristiques.
De plus, la ressource explique également vos rôles et responsabilités et vous aide à explorer l’impact d’une approche agile sur un processus d’analyse métier régulier. Si vous suivez ce livre correctement, vous pouvez prouver que vous êtes un membre utile de votre équipe.
#6. Curieux de données : appliquer l’analytique agile
Les analystes de données citoyens comblent les lacunes laissées par les processus traditionnels de veille stratégique. Mais ces nouveaux analystes de données n’ont pas de formation en technologie de traitement de données. Ce livre aidera ces professionnels à combler le vide dans leurs connaissances.
Il vous guidera à travers les principes fondamentaux de la littératie des données. En conséquence, les professionnels férus de technologie comprendront les possibilités et seront en mesure de poser les bonnes questions.
De plus, cette ressource peut donner des conseils pratiques pour rendre vos équipes autonomes et apporter des changements positifs.
Conclusion
L’analyse agile est votre meilleur pari pour obtenir un avantage concurrentiel dans votre secteur. Il vous permet de prendre des décisions opportunes en moins de temps sans faire d’erreurs.
De plus, votre équipe d’analyse de données peut analyser efficacement des ensembles de données massifs provenant de plusieurs directions lorsqu’elle suit le processus d’analyse de données agile.
Essayez les cours et les livres d’apprentissage virtuels mentionnés ci-dessus. Ils vous aideront à acquérir des connaissances et une confiance en l’analytique agile que vous pourrez appliquer dans des analyses de rentabilisation réelles.
Ensuite, les meilleures plateformes de business intelligence et Edge Analytics.