在当今快速发展的商业环境中，数据瞬息万变。为了从中提取价值，你需要采用灵活的分析方法，应对不断变化的数据集。
如今，企业可以迅速调整其运营、营销、销售和产品开发决策，以适应不断变化的市场动态。
敏捷分析应运而生，它提供了一个成熟的框架，可以像敏捷软件开发一样，从短时间内收集和分析的数据中提取可执行的见解。
如果你还没有掌握敏捷业务分析的基础和高级概念，请继续阅读。
敏捷分析及其核心原则
敏捷业务分析是一种以快速分析的迭代周期为核心的方法。 它强调收集客户反馈，并基于此调整分析，以更好地决策项目或产品开发进程。
与传统的分析方法不同，父敏捷产品开发项目无需等待数月才能从数据分析中获得可操作的洞见。相反，它经常从BI团队获得输入，确保最终产品符合市场趋势。
其工作方式与敏捷或Scrum软件开发生命周期类似。BI分析师需要在短周期的迭代中完成所有数据分析流程，包括数据来源、数据清理、数据组织、存储、整理、ETL脚本、可视化和报告。
关键目标是充分利用实时数据。因此，产品或软件开发团队以及业务运营团队可以获得实时的洞察力，相比传统数据分析过程中过时的业务见解，这更具价值。
敏捷分析的优势
透明度和效率
采用敏捷业务分析流程，你可以定期发现缺陷和错误，从而改进工作流程，并在未来的迭代中实现更优的性能。
轻松交付
遵循此框架，你可以在更短的时间内交付更多的BI报告。数据分析团队可以将数据集分解为小块，并继续单独分析这些数据块，但要保持紧密的协作。
只需将单个结果整合到一份报告中，就可以呈现整体情况或进行预测。
协作方法
敏捷分析依赖于广泛的协作。这确保了你的团队遵循正确的项目路径，并且数据集不会分散在各自孤立的系统中。
更优的业务决策
作为企业或为你的客户，你可以利用实时数据而非过时数据中的洞察，做出及时有效的业务决策。
及时提供见解
你可以准确地在需要时获得关于业务动态的数据洞察。 例如，在COVID-19大流行期间，当虚拟会议应用程序的需求增加时，使用敏捷分析的应用程序迅速普及。
这种BI方法帮助公司了解趋势，并比竞争对手更快地发布最小可行产品。
为什么要实施敏捷分析？
传统的业务分析方法看起来简单，因为它设定目标，收集数据，分析数据来验证目标或提供实现目标的见解。
然而，这种BI方法存在一个根本问题。你的数据分析团队可能花费大量时间设置数据操作和可视化工具。有时，团队需要几个月才能完善数据分析的代码。
在完成数据分析项目周期的所有其他步骤后，你将获得一些支持或不支持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。
到那时，市场可能已经发生了重大变化。新的需求涌现，你开发的产品或服务可能不会受到太多关注。
因此，你需要实施敏捷分析框架，在短时间内将原始数据转化为有价值的分析结果。 如果你能将迭代周期缩短至几天或最多一周，将会非常有利。
如何实施敏捷分析
实施敏捷业务分析应类似于父软件或产品开发项目，遵循敏捷框架的五个阶段：
- 首先，根据行业标准，确定分析数据的最佳方法，并选择高效的BI工具。
- 在第二阶段，创建关键需求列表，定位数据源，清理数据集，并创建第一组仪表盘供利益相关者审查。
- 第三阶段是标准化商业智能的关键任务。 例如，你必须简化数据源、数据库、IT基础设施、ETL流程、数据提取和数据安全等。
- 在第四阶段，你必须扩展数据分析的输出，如仪表盘、图表和云仪表盘等。
- 最后阶段是支持团队或客户出于进一步的业务原因使用仪表盘。此外，在此阶段，你必须收集反馈，并将其引导到下一个迭代。
敏捷分析的最佳实践
由于敏捷分析的结果将直接影响你做出的业务决策，因此你必须遵循经过验证且无风险的敏捷分析路径。以下是成功企业在其组织中遵循的最佳实践：
#1. 增量交付
敏捷分析的本质是在短周期迭代中进行数据分析，旨在从实时数据集中发现最大价值。
为了提高数据分析过程的效率和成本效益，你必须确保敏捷团队以增量的方式提供洞察力、报告、数据模型、数据驱动的业务决策以及性能分析等。
#2. 接受变化
你必须在团队中培养一种意识：市场动态会随着项目的进展而变化。因此，团队需要根据变化进行调整。
最终目标是创建针对当前市场状况及时有效的数据分析报告。
#3. 频繁交付
数据分析团队必须确保他们在每周或每两周结束时交付最小可行产品（MVP）。这将确保整个敏捷开发过程受益于实时数据集的分析。
#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协作。应该有在线协作工具，以促进在满足要求的短时间内轻松协作。
以上是敏捷分析项目、团队或企业必须遵循的关键最佳实践。 以下是一些可以帮助你在该领域取得成功的额外实践：
- 为你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数据和模式是可靠的，以避免对相关任务和子任务产生负面影响。
- 敏捷分析团队经理必须确保项目按时、按预算、按范围进行。
- 你必须改进数据分析和报告生成的迭代周期，使流程更少出错，适应以往的反馈，并提供比上一个迭代更好的结果。
- 如果客户端发生任何重大变化，所有团队必须临时开会，制定项目路径，以最大限度地降低项目成本。
敏捷分析学习资源
#1. 敏捷分析 | Coursera 课程
Coursera的敏捷分析课程将教你为团队构建强大的分析基础设施，以便通过将其整合到业务核心来驱动更多价值。
通过本课程，你还将学习如何将你的工作流程与可操作的分析自然结合，并将你的角色和以问题为中心的假设与分析结合。 完成本课程大约需要15个小时。
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，如果你没有时间完成课程作业，你可以重新安排截止日期。本课程100%在线，成功完成后将获得可共享的证书。
#2. 成为 Scrum 中的敏捷业务分析师 | 优达学城
本优达学城课程将帮助你了解BABOK指南的敏捷扩展的概念和标准。你还可以利用这些知识成为AAC认证的专业人士。
此外，它还可以让你掌握主要的业务分析技术，例如产品路线图、用户角色、用户故事、回顾、MVP和Kano分析。 此资源还将让你熟悉敏捷业务分析师的工作角色以及他们如何开展工作。
因此，你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小时的视频资料。你还将获得结业证书和对所有材料的终身访问权。
#3. 敏捷分析
这本书展示了如何谨慎地采用传统的敏捷方法来解决DW/BI项目的独特需求和属性。 它为你提供了如何借助敏捷方法为任何项目（分析、数据仓库、商业智能）驱动更多创新、价值和质量的知识。
在这里，作者介绍了与平台无关的敏捷解决方案，有助于集成不同的运营、遗留和专业基础设施。 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案例。阅读本书将使你能够支持快速增长的海量数据。
本书讨论了适用于IT专业人士、数据库管理员、数据仓库专业人士、BI专家或数据库开发人员的成熟解决方案。 它还可以帮助你提高业务一致性、降低业务风险并取得更好的结果。
#4. 分析：敏捷方法
如果你使用分析，但从传统的IT项目角度看问题，那不是正确的方法。阅读本书，了解行业中的知名企业，如Google和Nextdoor，是如何进行现代分析的。
该资源还将展示这些组织如何应用敏捷分析技术，而不是像工程和软件开发等传统领域。 因此，这些创新公司的员工理解和行动的速度要比传统员工快得多。
本书完美结合了案例研究、示例和练习。 它还展示了这种新颖的思维方式如何为巨大的机遇打开大门。 如果你的组织准备好迎接不确定性并与快节奏的世界同步前进，那么这本书非常适合你。
#5. 如何成为一名敏捷的业务分析师
这本书是关于如何使用敏捷方法来实施你的业务分析技能。 不要被书名误导。 这里，“敏捷”意味着你的方法，而不是方法论。
使用此资源，业务分析师可以成为能够敏捷工作的高效团队成员。 它告诉你如何运用你的技能为你的团队增加价值。 你还可以从本书中了解敏捷业务分析师的五个特点。它还将告诉你如何采纳这些特性。
此外，该资源还解释了你的角色和职责，并帮助你探索敏捷方法对常规业务分析流程的影响。 如果你正确地遵循本书，你可以证明自己是团队中不可或缺的一员。
#6. 数据探索：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。本书将帮助这些专业人士弥补知识上的不足。
它将带你了解数据素养的基础知识。 因此，精通技术的业务专业人员将了解各种可能性，并能够提出正确的问题。
此外，该资源可以提供实用建议，帮助你的团队实现自给自足并带来积极的改变。
结论
敏捷分析是你在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，同时避免错误。
此外，当你的数据分析团队遵循敏捷数据分析流程时，他们可以有效地分析来自多个方向的大型数据集。
一定要尝试上面提到的虚拟学习课程和书籍。它们将帮助你获得关于敏捷分析的知识和信心，你可以将其应用于实际的商业案例中。
接下来，了解最佳的商业智能平台和边缘分析。