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。
