ビッグデータを扱うためのスクラム


収集されたすべてのデータを使って企業は何をしているのでしょうか? 彼らは経験的にパターンを特定し、それらのパターンから学んでいることに反応しています。 データを収集できる速度と同じくらい速く、そのデータをどう使うかを決めなければ、データを収集するという目標を達成できません(つまり、人命救助、コスト削減、顧客のためのより良いソリューションの革新など。)

これは科学的方法です:仮説。 データを収集します。 仮説に対して分析します。 繰り返します。

スクラムの透明性モデルは、私たちを取り囲む急速に増大するデータの世界を理解するために、頻繁な検査と迅速な適応を促します。

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