利用敏捷和数据科学创造更好的场景（Creating better scene with agile & data science）

敏捷方法可帮助组织适应变化，在市场中竞争并构建高质量的产品。 据观察，组织使用敏捷方法成熟，客户需求的变化也在增加。 与敏捷的组织团队一起编译和同步数据对于按照所需的投资组合汇总数据非常重要。

制定更好的计划

标准化的敏捷性能完全取决于计划。 有序的数据模式赋予组织进步的生产力，质量和响应能力。 使用历史和实时方案维护数据一致性级别。

考虑下图来了解数据科学实验周期 -

数据科学涉及对需求的分析，然后基于相同的算法创建算法。 一旦算法与环境设置一起设计，用户就可以创建实验并收集数据以进行更好的分析。

这种意识形态计算了敏捷的最后一个冲刺，称为“行动”。

Actions涉及最后一个sprint或敏捷方法级别的所有强制任务。 数据科学阶段（关于生命周期）的轨迹可以用故事卡作为行动项目来维持。

预测分析和大数据

规划的未来完全在于使用从分析中收集的数据定制数据报告。 它还将包括大数据分析操作。 在大数据的帮助下，可以通过切片和切割组织的指标来有效地分析离散的信息。 分析始终被视为更好的解决方案。