敏捷分析：终极指南[+6 学习资源]

在快节奏的商业环境中，数据每一秒都在发生变化。您需要应用敏捷分析方法从不断变化的数据集中提取价值。

如今，企业需要快速进行运营、市场营销、销售和决策，以适应不断变化的市场动态。

因此，敏捷分析成为数据分析的重要方法。它提供了一个验证过的框架，可以从实时收集和分析数据中提取可操作的见解，就像敏捷软件开发过程一样。

如果您还没有学习敏捷商务分析的基本知识和高级概念，请继续阅读直到结束。

敏捷分析及其原则

敏捷商务分析是一种源方法，它使用重复的快速分析周期来分析数据。通过寻求和重复分析，以便在项目或产品开发过程中做出更好的决策。

父级的敏捷产品开发项目不需要等待几个月才能从数据分析项目中获得可操作的数据见解。相反，它会经常获得来自商业智能团队的输入，以使最终产品与市场趋势相匹配。

它与敏捷或软件开发生命周期的工作方式相同。商业智能分析师必须在短时间内运行所有数据分析流程，如数据采集、数据清理、数据组织、存储、数据整理、ETL脚本编写、可视化和见解报告。

主要目标是利用实时数据。因此，产品或软件开发和业务运营团队可以获得实时数据见解，与传统数据分析过程中的过时商业见解进行比较。

敏捷分析的好处

透明度和效率

当您遵循敏捷商务分析流程时，您可以定期发现缺陷和错误。因此，您可以改进工作流程，并在未来的迭代中实现卓越的性能。

轻松交付

当遵循这个框架时，您可以在更短的时间内提供更多商业智能报告。数据分析团队可以将数据集拆分成小块，并同时进行分析，但保持持续的协作。

只需将个别结果编译到一份报告中，就可以绘制出整体情况或预测。

协作方式

敏捷分析依赖于广泛的协作。因此，您的团队确保他们按照正确的项目路径进行，并且数据集不会堆积在孤立的存储中。

更好的业务决策

无论是您自己的业务还是您的客户，通过实时数据见解，您都可以及时有效地做出业务决策，而不是通过过时的数据。

及时交付见解

您可以在需要时获得业务动态的数据见解。例如，在COVID-19大流行期间，虚拟会议应用的需求增加，使用敏捷分析的应用变得流行。

这种商业智能方法帮助公司理解趋势，并比竞争对手更快地发布最小可行产品。

为什么应该实施敏捷分析？

按照传统的商业分析方法可能看起来很有前途，因为您认为这个过程很简单。您设定一个目标，收集数据，并分析数据以证明目标或提供实现目标的见解。

但这种商业智能方法存在一个根本问题。您的数据分析团队可能会花费太多时间来设置数据操纵和处理工具。有时，团队需要几个月的时间来完善少量的数据分析代码。

在完成数据分析项目周期的所有其他步骤之后，您可能获得一些支持或不支持您在项目开始时设定的假设或目标的业务见解、数据模式或数据模型。

到此时，市场已经发生了很大的变化。会有新的需求，而您所开发的产品或服务可能不会引起太多关注。

因此，您必须实施敏捷分析框架，将原始数据压缩成有用的分析结果，通过短期冲刺完成。如果您能在几天或最多一周内最小化冲刺，那将非常受欢迎。

如何实施敏捷分析

实施敏捷业务分析应与父软件或产品开发项目类似。它将遵循的五个阶段，它们是：

• 首先，您必须根据行业标准发现分析数据的最佳方法。在这一点上，您还需要选择高效的BI tools。
• 在第二阶段，创建关键需求列表，找到数据源，清洗数据集，并创建供利益相关者审查的第一批仪表盘。
• 第三阶段是关于标准化业务智能的关键任务。例如，您必须简化数据源、数据库、IT基础设施、ETL过程、数据提取、data security等。
• 在第四阶段，您必须扩展数据分析的输出，如仪表盘、图表、云端仪表盘等。
• 最后一个阶段是支持将使用仪表盘进行进一步业务决策的团队或客户。此外，在此阶段，您必须收集反馈并将其传递给下一个冲刺。

敏捷分析的最佳实践

由于敏捷分析的结果将直接影响您所做的业务决策，因此您必须遵循经过验证且无风险的敏捷分析路径。请参阅以下成功企业在其组织中遵循的最佳实践：

#1. 增量交付

如其名，敏捷分析是在短期冲刺中进行数据分析的实践，以从实时数据集中发现最佳价值。

为了使数据分析过程更高效、更具成本效益，您必须确保敏捷团队以增量的方式交付洞察、报告、数据模型、数据支持的业务决策、绩效分析等。

#2. 准备接受变化

您必须在团队内培养一种心态，即市场动态会随着项目的进行而改变。因此，团队可能需要根据变化进行调整。

最终的目标是创建及时有效的数据分析报告，以适应当前市场状况。

#3. 频繁交付

数据分析团队必须确保他们每周或每两周交付一个最小可行产品（MVP）。这将确保整体的敏捷开发过程从分析实时数据集中受益。

#4. 敏捷协作

数据分析团队必须准备好与每个项目利益相关者合作。应有在线协作工具，以便在满足会议需求的短时间内促进轻松协作。

这些是敏捷分析项目、团队或企业必须遵循的关键最佳实践。以下是一些额外的实践，将帮助您在这个领域取得成功：

• 为您的商业智能分析师创造一个支持性的环境。
• 数据分析团队还必须确保下游流程的可靠数据和模式，以确保相关任务和子任务不会产生负面影响。
• 敏捷分析团队经理必须确保项目按照计划、预算和范围进行。
• 您必须通过使流程更加无误、适应以前的反馈并交付比上一个冲刺更好的结果来创新数据分析和报告生成的敏捷冲刺。
• 如果客户端有任何重大变化，所有团队必须一起商讨改进项目路径，以最大程度地减少 project’s cost。

敏捷分析：学习资源

#1. 敏捷分析 | Coursera

这门来自 Coursera 的敏捷分析课程将教给您如何为团队构建强大的分析基础设施，以便将其整合到您的业务核心中，从而为您带来更多价值。

通过这个资源，您还将学习如何将可行的分析与您的工作流程自然地结合起来，并将您的人物角色和问题中心的假设与分析相结合。完成这门课程需要大约15个小时的时间。

该课程语言为英语，但提供阿拉伯语、法语、意大利语、德语、俄语、西班牙语等字幕。此外，如果您无法抽出时间完成课程作业，可以重新安排截止日期。该课程完全在线，完成后您将获得可共享的证书。

#2. 在Scrum中成为敏捷业务分析师 | Udemy

这门Udemy课程将帮助您学习敏捷扩展至BABOK指南的概念和标准。您还可以利用这些知识成为AAC认证专业人员。

此外，它还让您掌握主要的业务分析技术，如 product roadmaps、用户人物、用户故事、回顾、MVP和Kano分析。这个资源还将使您熟悉敏捷业务分析师的工作职责和工作方式。

因此，您可以适应业务分析师所需的敏捷思维方式。该课程包括13个可下载资源、9篇文章和3小时的点播视频材料。您还将获得完成证书和终身完全访问所有材料的权利。

#3. 敏捷分析

本书展示了如何谨慎地将传统敏捷方法调整以满足数据仓库/商业智能项目的独特要求和特性。它向您提供了如何通过敏捷方法为任何项目（分析、数据仓库、商业智能）带来更多创新、价值和质量的知识。

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在这本书中，作者介绍了与平台无关的敏捷解决方案。它有助于整合各种运营、遗留和特殊基础设施。该资源展示了管理具有不同技能组合的分析开发团队的实际例子。阅读本书将使您能够支持迅速增长和庞大的数据量。

本书讨论了IT专业人员、数据库管理员、数据仓库专业人员、BI专家或数据库开发人员的成熟解决方案。它还可以帮助您改善业务对齐、降低业务风险并取得更好的结果。

#4. Analytics: The Agile Way

如果您使用分析功能，但从传统IT项目的角度来看事物，那就不是正确的方式。阅读本书，了解像Google和Nextdoor等行业大牛是如何处理当代分析的。

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这个资源还将展示这些组织如何应用敏捷分析技术，而不是传统的工程和软件开发领域。因此，这些智能公司的员工可以比传统同行更快地理解和行动。

本书结合了案例研究、示例和练习。它还展示了这种新颖思维方式为巨大机遇敞开了大门。如果您所在的组织已经准备好接受不确定性并跟上快节奏的世界，这本书非常适合您。

#5. 如何成为敏捷业务分析师

这本书是关于如何运用敏捷方法实施你的业务分析技能。不要让这本书的名字误导你。在这里，敏捷指的是你的方法，而不是方法论。

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通过使用这个资源，业务分析师可以成为高效的团队成员，能够灵活地工作。它告诉你如何运用你的技能为团队增加价值。你还可以从这本书中了解到敏捷业务分析师的五个特征，它也会告诉你如何培养这些特征。

此外，这个资源还解释了你的角色和责任，并帮助你探索敏捷方法对常规业务分析过程的影响。如果你正确地遵循这本书，你可以证明自己是团队中一个有用的成员。

#6. 数据好奇：应用敏捷分析

公民数据分析师正在填补传统商业智能流程留下的空白。但是这些新的数据分析师缺乏数据处理技术的背景。这本书将帮助这些专业人士填补他们知识的空白。

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它将带领你了解数据素养的基础知识。因此，精通技术的商业专业人士将了解到可能性，并能够提出正确的问题。

此外，这个资源还可以给出关于使你的团队自给自足和带来积极变革的实用建议。

结论

敏捷分析是在你的行业中获得竞争优势的最佳选择。它使你能够在更短的时间内做出及时决策，而不会出现任何错误。

另外，当您的数据分析团队遵循敏捷数据分析流程时，他们可以高效地分析来自多个方向的大规模数据集。

请尝试上面提到的虚拟学习课程和书籍。它们将帮助您获得关于敏捷分析的知识和信心，您可以将其应用于实际的业务案例中。

接下来是 best business intelligence platforms 和 Edge Analytics。