In einer dynamischen Geschäftswelt verändern sich Daten kontinuierlich. Um aus diesen sich ständig wandelnden Informationen einen Mehrwert zu ziehen, sind flexible Analysemethoden unerlässlich.
Heutzutage müssen Unternehmen in Bereichen wie Betrieb, Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung schnell Entscheidungen treffen, um mit der sich rasch verändernden Marktlage Schritt zu halten.
Hier kommt Agile Analytics ins Spiel. Diese Methode bietet einen erprobten Rahmen, um aus live erfassten Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die in kurzen Sprints analysiert werden, ähnlich wie bei der agilen Softwareentwicklung.
Wenn Sie mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepten agiler Business Analytics noch nicht vertraut sind, lesen Sie bitte weiter.
Agile Analytics und ihre Kernprinzipien
Agile Business Analytics ist ein Ansatz, der Daten durch wiederholte, schnelle Analysezyklen auswertet. Durch die Einholung von Kundenfeedback und die wiederholte Analyse können bessere Entscheidungen hinsichtlich des Projekt- oder Produktentwicklungsfortschritts getroffen werden.
Das übergreifende agile Produktentwicklungsprojekt muss nicht monatelang auf umsetzbare Erkenntnisse aus einem Datenanalyseprojekt warten. Stattdessen liefert das BI-Team regelmäßige Inputs, um sicherzustellen, dass das Endprodukt den Markttrends entspricht.
Dieser Prozess ähnelt einem agilen oder Scrum-Softwareentwicklungszyklus. Die BI-Analysten müssen sämtliche Datenanalyseprozesse wie Datenbeschaffung, -bereinigung, -organisation, -speicherung, -aufbereitung, ETL-Skripting, Visualisierung und die Erstellung von Ergebnisberichten in kurzen Sprints durchführen.
Das Hauptziel ist die Nutzung von Echtzeitdaten. Dadurch können Produkt-, Softwareentwicklungs- und Geschäftsbetriebsteams auf aktuelle Dateneinblicke zugreifen, im Gegensatz zu veralteten Geschäftserkenntnissen traditioneller Datenanalyseprozesse.
Vorteile der agilen Datenanalyse
Transparenz und Effizienz
Durch die Anwendung agiler Business-Analytics-Prozesse können Schwachstellen und Fehler regelmäßig erkannt werden. Dies ermöglicht eine Optimierung des Arbeitsablaufs und eine reibungslose Leistung in zukünftigen Sprints.
Reibungslose Bereitstellung
Dieses Framework ermöglicht die schnelle Bereitstellung von BI-Berichten. Das Datenanalyseteam kann Datensätze in kleine, einzeln analysierbare Teile aufteilen, wobei die Zusammenarbeit stets im Vordergrund steht.
Die Einzelresultate können zu einem Gesamtbild oder einer Prognose zusammengefasst werden.
Kooperativer Ansatz
Agile Analysen sind auf umfassende Zusammenarbeit angewiesen. Dies gewährleistet, dass die Projektteams den richtigen Weg verfolgen und dass Daten nicht isoliert in Silos landen.
Fundiertere Geschäftsentscheidungen
Sowohl Sie als Unternehmen als auch Ihre Kunden können mit Hilfe von Echtzeit-Datenerkenntnissen, anstelle von veralteten Daten, zeitnahe und effektive Geschäftsentscheidungen treffen.
Rechtzeitige Bereitstellung von Erkenntnissen
Sie erhalten Datenerkenntnisse für die Geschäftsdynamik genau dann, wenn Sie sie benötigen. Beispielsweise erlebten virtuelle Meeting-Apps während der COVID-19-Pandemie einen Aufschwung. Diese Apps, die agile Analysen nutzten, wurden schnell populär.
Dieser BI-Ansatz half Unternehmen, Trends zu erkennen und ein Minimal Viable Product (MVP) früher als die Konkurrenz auf den Markt zu bringen.
Warum Agile Analytics implementieren?
Die traditionelle Business-Analytics-Methode mag auf den ersten Blick vielversprechend erscheinen, da der Prozess scheinbar einfach ist: Zielsetzung, Datenerfassung und Datenanalyse zur Bestätigung des Ziels oder zur Gewinnung relevanter Erkenntnisse.
Allerdings gibt es ein grundlegendes Problem bei dieser BI-Methodik. Datenanalyseteams investieren möglicherweise zu viel Zeit in die Einrichtung von Werkzeugen zur Datenbearbeitung und -visualisierung. Manchmal benötigen Teams Monate, um einige Codezeilen für die Datenanalyse zu perfektionieren.
Nach Abschluss aller Schritte in einem Datenanalyseprojekt erhalten Sie Geschäftserkenntnisse, Datenmuster oder -modelle, die die zu Beginn des Projekts festgelegte Hypothese oder das Ziel bestätigen oder widerlegen.
Zu diesem Zeitpunkt hat sich der Markt jedoch möglicherweise stark verändert. Es gibt neue Anforderungen und das entwickelte Produkt oder die Dienstleistung wird möglicherweise weniger Aufmerksamkeit erhalten.
Daher ist es entscheidend, ein agiles Analyse-Framework zu implementieren, um Rohdaten in kurzen Sprints in nützliche Analysen umzuwandeln. Es ist von Vorteil, wenn diese Sprints auf wenige Tage oder maximal eine Woche reduziert werden können.
Wie implementiert man Agile Analytics?
Die Implementierung agiler Geschäftsanalysen sollte der des übergeordneten Software- oder Produktentwicklungsprojekts ähneln. Sie folgt den fünf Phasen des agilen Frameworks:
- Zuerst müssen die besten Methoden für die Datenanalyse gemäß den Industriestandards ermittelt werden. Hier müssen Sie auch effiziente BI-Tools auswählen.
- In der zweiten Phase erstellen Sie eine Liste der wichtigsten Anforderungen, suchen Datenquellen, bereinigen Datensätze und erstellen erste Dashboard-Entwürfe, die von Stakeholdern überprüft werden können.
- Die dritte Phase konzentriert sich auf die Standardisierung der Kernaufgaben der Business Intelligence, z.B. die Rationalisierung von Datenquellen, Datenbanken, IT-Infrastrukturen, ETL-Prozessen, Datenextraktion und -sicherheit.
- In der vierten Phase skalieren Sie die Ausgabe der Datenanalyse, wie Dashboards, Diagramme und Cloud-Dashboards.
- In der letzten Phase unterstützen Sie das Team oder die Kunden bei der Nutzung des Dashboards für weitere geschäftliche Zwecke. Außerdem sollten Sie Feedback einholen und für den nächsten Sprint nutzen.
Bewährte Methoden für Agile Analytics
Da die Ergebnisse der agilen Analyse direkten Einfluss auf Ihre Geschäftsentscheidungen haben, ist es wichtig, bewährte, risikoarme Vorgehensweisen zu verfolgen. Hier sind einige der besten Methoden, die erfolgreiche und führende Unternehmen anwenden:
#1. Inkrementelle Lieferung
Wie der Name schon sagt, ist Agile Analytics die Praxis der Datenanalyse in kurzen Sprints, um den bestmöglichen Nutzen aus Echtzeit-Datensätzen zu ziehen.
Um den Datenanalyseprozess effizienter und kostengünstiger zu gestalten, sollten agile Teams schrittweise Erkenntnisse, Berichte, Datenmodelle, datengestützte Geschäftsentscheidungen, Leistungsanalysen usw. liefern.
#2. Offen für Veränderungen sein
Es ist wichtig, im Team die Einstellung zu fördern, dass sich die Marktdynamik während des Projekts ändern kann. Daher muss sich das Team an diese Veränderungen anpassen.
Das Ziel ist die Erstellung von Datenanalyseberichten, die für den aktuellen Marktstatus relevant und effektiv sind.
#3. Häufige Lieferung
Das Datenanalyseteam sollte sicherstellen, dass es am Ende jeder Woche oder alle zwei Wochen ein Minimal Viable Product (MVP) liefert. Dies stellt sicher, dass der gesamte agile Entwicklungsprozess von der Analyse von Echtzeitdaten profitiert.
#4. Agile Zusammenarbeit
Das Datenanalyseteam muss bereit sein, mit allen Projektbeteiligten zu kooperieren. Es sollten Online-Zusammenarbeitstools genutzt werden, um eine einfache Kooperation in kurzer Zeit zu ermöglichen.
Dies sind die wichtigsten bewährten Methoden für agile Analytics-Projekte. Hier sind einige zusätzliche Praktiken, die zum Erfolg in diesem Bereich beitragen:
- Schaffen Sie ein unterstützendes Umfeld für Ihre Business-Intelligence-Analysten.
- Das Datenanalyseteam muss zuverlässige Daten und Muster für nachgelagerte Prozesse gewährleisten, um negative Auswirkungen auf zusammenhängende Aufgaben und Teilaufgaben zu vermeiden.
- Der Agile-Analytics-Teamleiter muss sicherstellen, dass das Projekt innerhalb des Zeitplans, des Budgets und des Umfangs verläuft.
- Erneuern Sie die agilen Sprints der Datenanalyse und Berichterstellung, indem Sie den Prozess fehlerfreier gestalten, sich an vorheriges Feedback anpassen und bessere Ergebnisse als im vorherigen Sprint erzielen.
- Sollten wesentliche Änderungen seitens des Kunden erforderlich sein, sollten alle Teams zusammenkommen, um den Projektablauf zu optimieren und die Projektkosten zu minimieren.
Lernressourcen für Agile Analytics
#1. Agile Analytik | Coursera
In diesem Coursera-Kurs lernen Sie, wie Sie eine solide Analyseinfrastruktur aufbauen können, um den Wert der Analysen durch Integration in Ihr Unternehmen zu maximieren.
Sie werden auch lernen, Ihren Arbeitsablauf auf natürliche Weise mit umsetzbaren Analysen zu verknüpfen und Ihre Personas sowie problemzentrierten Hypothesen mit Analysen zu kombinieren. Die Kursdauer beträgt etwa 15 Stunden.
Der Kurs ist auf Englisch, aber Untertitel sind in Arabisch, Französisch, Italienisch, Deutsch, Russisch, Spanisch und weiteren Sprachen verfügbar. Sie können auch die Frist verschieben, wenn Sie keine Zeit haben. Der Kurs ist 100% online und Sie erhalten nach Abschluss ein Zertifikat.
#2. Werden Sie ein Agile Business Analyst in Scrum | Udemy
Dieser Udemy-Kurs vermittelt die Konzepte und Standards der Agile-Erweiterung des BABOK-Leitfadens. Sie lernen auch, wie Sie eine kommunikationsstarke Fachkraft werden können.
Darüber hinaus können Sie wichtige Business-Analyse-Techniken wie Produkt-Roadmaps, Benutzer-Personas, Benutzergeschichten, Retrospektiven, MVPs und Kano-Analysen erlernen. Diese Ressource macht Sie auch mit den Aufgaben eines Agile Business Analysts und seiner Arbeitsweise vertraut.
Sie werden sich an die agile Denkweise anpassen, die für einen Business Analysten erforderlich ist. Der Kurs beinhaltet 13 herunterladbare Ressourcen, 9 Artikel und 3 Stunden On-Demand-Videomaterial. Außerdem erhalten Sie ein Abschlusszertifikat und unbegrenzten Zugriff auf alle Materialien.
#3. Agile Analytics
Dieses Buch zeigt, wie traditionelle agile Methoden an die spezifischen Anforderungen von DW/BI-Projekten angepasst werden können. Sie lernen, wie Sie mit agilen Methoden mehr Innovation, Wert und Qualität in jedes Projekt (Analytik, Data Warehousing, Business Intelligence) bringen können.
Der Autor stellt plattformunabhängige agile Lösungen vor, die die Integration verschiedener Betriebs-, Legacy- und Spezialinfrastrukturen unterstützen. Die Ressource enthält praktische Beispiele für die Verwaltung von Analyseentwicklungsteams mit unterschiedlichen Fähigkeiten. Das Buch versetzt Sie in die Lage, schnell wachsende und enorme Datenmengen zu bewältigen.
Das Buch behandelt bewährte Lösungen für IT-Experten, Datenbankadministratoren, Data-Warehouse-Spezialisten, BI-Spezialisten und Datenbankentwickler. Es hilft auch bei der Verbesserung der Geschäftsausrichtung, der Risikominderung und der Erzielung besserer Ergebnisse.
#4. Analytik: Der agile Weg
Wenn Sie Analysen verwenden, sie aber aus der Perspektive traditioneller IT-Projekte betrachten, ist das nicht der richtige Ansatz. Dieses Buch zeigt, wie große Namen wie Google und Nextdoor an moderne Analysen herangehen.
Diese Ressource zeigt, wie diese Unternehmen agile Analysetechniken anstelle traditioneller Bereiche wie Engineering und Softwareentwicklung anwenden. Infolgedessen können die Mitarbeiter dieser Unternehmen Informationen schneller verstehen und Maßnahmen ergreifen als ihre traditionellen Kollegen.
Das Buch verwendet eine perfekte Mischung aus Fallstudien, Beispielen und Übungen. Es zeigt auch, wie diese Denkweise neue Möglichkeiten eröffnet. Wenn Sie einer Organisation angehören, die bereit ist, Unsicherheit anzunehmen und sich an die schnelllebige Welt anzupassen, ist dieses Buch ideal für Sie.
#5. Wie man ein agiler Business Analyst wird
Dieses Buch beschreibt, wie agile Methoden eingesetzt werden können, um Ihre Business-Analyse-Fähigkeiten zu optimieren. Lassen Sie sich nicht vom Titel des Buches verwirren. Agil bezieht sich hier auf Ihre Herangehensweise, nicht auf die Methodik.
Mit dieser Ressource werden Business-Analysten zu effektiven Teammitgliedern, die agil arbeiten können. Es zeigt, wie Sie Ihre Fähigkeiten einsetzen können, um Mehrwert für Ihr Team zu schaffen. Sie erfahren etwas über die fünf Merkmale eines agilen Business Analysts und wie Sie diese Eigenschaften annehmen können.
Darüber hinaus werden Ihre Rollen und Verantwortlichkeiten erläutert und die Auswirkungen eines agilen Ansatzes auf einen regulären Business-Analyse-Prozess untersucht. Wenn Sie dieses Buch richtig verwenden, werden Sie zu einem wertvollen Mitglied Ihres Teams.
#6. Neugierig auf Daten: Agile Analytics anwenden
Citizen Data Analysts füllen die Lücken, die traditionelle Business-Intelligence-Prozesse hinterlassen haben. Jedoch fehlt es diesen neuen Datenanalysten oft an Fachkenntnissen in der Datenverarbeitungstechnologie. Dieses Buch hilft diesen Fachleuten, diese Wissenslücke zu schließen.
Es führt Sie durch die Grundlagen der Datenkompetenz. Als Ergebnis werden technisch versierte Geschäftsleute die Möglichkeiten verstehen und in der Lage sein, die richtigen Fragen zu stellen.
Darüber hinaus bietet die Ressource praktische Ratschläge, wie Sie Ihre Teams selbstständig machen und positive Veränderungen bewirken können.
Fazit
Agile Analytics ist die beste Methode, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Sie ermöglicht es, zeitnahe Entscheidungen in kurzer Zeit und ohne Fehler zu treffen.
Darüber hinaus kann Ihr Datenanalyseteam große Datensätze effizient analysieren, wenn es den agilen Datenanalyseprozess anwendet.
Nutzen Sie die genannten virtuellen Lernkurse und Bücher. Sie werden Ihnen helfen, Wissen und Vertrauen in Bezug auf agile Analysen zu gewinnen, damit Sie diese in realen Geschäftssituationen anwenden können.
Als nächstes befassen wir uns mit den besten Business-Intelligence-Plattformen und Edge Analytics.