En el mundo empresarial actual, contar con una metodología efectiva para analizar y tomar decisiones basadas en los datos disponibles es fundamental. Los informes OLAP, los paneles de control y los cuadros de mando pueden proporcionar valiosos análisis de datos. La analítica de negocios (BI), el Big Data, la analítica predictiva y los modelos de minería de datos ofrecen información operativa adecuada. Estos conocimientos son cruciales para la toma de decisiones y pueden tener implicaciones a largo plazo en los resultados de una empresa.

Sin embargo, en la industria del software, existe la percepción general de que el BI y el Big Data funcionan mejor con un modelo de desarrollo tradicional en cascada o iterativo. Estos modelos tradicionales siguen una jerarquía que comienza con el análisis, pasa por el diseño y el desarrollo, y finaliza en la etapa de implementación. Sin embargo, el problema es que la mayoría de las empresas no consideran los riesgos, los costos y el tiempo requerido hasta el final del ciclo de vida del proyecto. Por lo tanto, si se necesita realizar alguna corrección, las empresas deben esperar hasta el final del proyecto. Por esta razón, se requiere la metodología ágil para lograr una mayor tasa de éxito en los proyectos de BI.

Metodología Ágil

La metodología ágil es un enfoque de desarrollo de software que permite ejecutar un proyecto de manera incremental y sistemática dentro de un marco de tiempo fijo, de modo que las empresas puedan ver los beneficios en un corto período en lugar de esperar durante mucho tiempo. Lo interesante de utilizar la metodología ágil es que ofrece resultados periódicos, lo que permite validar los resultados y tomar acciones correctivas.

Los métodos tradicionales, como el iterativo o en cascada, comienzan con el análisis, el diseño, el desarrollo y finalmente la implementación, pero el problema es que la empresa no percibe ningún valor hasta el final del ciclo de vida del proyecto. Estos métodos son arriesgados, costosos y menos eficientes, ya que la empresa debe esperar hasta el final del proyecto para tomar cualquier acción correctiva.

Como se mencionó anteriormente, la metodología ágil es una filosofía de una organización para desarrollar una solución de software de manera incremental utilizando ciclos cortos de 2 a 4 semanas, de modo que el proceso de desarrollo esté alineado con las cambiantes necesidades del negocio. En lugar de un desarrollo único y prolongado durante varios meses, todos los requisitos y riesgos se discuten de antemano. La metodología ágil sigue un proceso o marco de trabajo de retroalimentación frecuente, donde se entrega un producto funcional después de 2 a 4 semanas de iteración.

Cómo se ve el flujo de un proyecto regular

Este proyecto comienza con el análisis de varios componentes, seguido de un enfoque estratégico de ETL, luego se pasa al diseño del modelo de datos y finalmente al desarrollo de informes. Estos componentes, desde el análisis hasta el desarrollo/pruebas y la implementación, llevan varios meses antes de que la empresa pueda ver algún resultado o beneficio. Los impactos de este enfoque son:

• Cambiar el diseño después de las pruebas y antes de la implementación es bastante difícil.
• No es posible evaluar si el producto está en condiciones de funcionamiento hasta el último día.
• Algunos riesgos permanecen desconocidos hasta el último día.
• Cualquier retraso afecta a las aplicaciones posteriores.

En resumen, la metodología ágil es esencial para lograr el éxito en los proyectos de BI y Big Data. Permite una mayor flexibilidad, una toma de decisiones más rápida y una adaptación continua a medida que las necesidades del negocio evolucionan. Al adoptar la metodología ágil, las empresas pueden obtener resultados más rápidos y eficientes en sus proyectos de análisis de datos.

Fuente del artículo: Analytics Insight