アジャイルを用いたデータサイエンスプロジェクトマネジメントのマスターへの7つのステップ

7 Steps to Master Data Science Project Management using Agile

 

アジャイルとは何ですか？

 

アジャイルの方法論は、2001年初頭に17人が集まりソフトウェア開発の未来について議論した際に発見されました。それは4つの核心価値と12の原則に基づいています。

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アジャイルは、速変するテクノロジー業界で非常に人気があります-これはそれを素晴らしく反映しています。データサイエンスのプロジェクト管理方法としては最適であり、チームメンバーがプロジェクトの要件を継続的に見直し、行き来し、プロジェクトが進むにつれてより多くコミュニケーションを取ることができます。モデルはユーザー重視の成果物を反映するように進化し、時間とお金とエネルギーを節約します。

データサイエンスのライフサイクルの異なるフェーズで変更についての決定を行うことは、すべてが完了した後ではなく、より良いです。アジャイルなデータサイエンスのプロジェクト管理を始めるために取ることができる2つのステップについて話しましょう。

 

スクラム

 

アジャイルな方法の一つの例はスクラムです。スクラムは、一連の価値観、原則、およびプラクティスを使用してチーム内に構造を作成するフレームワークを使用します。

たとえば、スクラムを使用すると、データサイエンスのプロジェクトは、より小さなプロジェクトのシリーズに分割することができます。これらのミニプロジェクトのそれぞれをスプリントと呼び、スプリント計画を行って目標、要件、責任などを定義します。

なぜこれが有益なのでしょうか？それは、チームの異なるメンバーがスプリントを完了するために自分のタスクに責任を持ち、責任を持つことができるためです。完了したスプリントは、たとえば新製品の発売など、ビジネスの最終目標において重要な役割を果たします。

従業員は、スプリントを通じて遭遇する可能性のある課題への解決策を見つけることができることで、エンドユーザーに価値を提供することに焦点を当てています。

スクラムのツールには以下があります：

• Monday.com
• ProjectManager
• Jira

 

カンバン

 

カンバンは、もう一つのアジャイルな方法の例です。これは、日本の在庫管理システムから発祥した人気のあるフレームワークです。カンバンは、従業員に現在のタスクと保留中のタスクの視覚的な状態を示します。各タスク、またはカンバンカードは、カンバンステータスボードに表示され、完了までのライフサイクルを表します。

たとえば、進行中、開発済み、テスト済み、完了などのライフサイクルの列を持つことができます。これにより、データサイエンティストは早期にボトルネックを特定し、進行中のタスクのレベルを減らすことができます。

カンバンは、データサイエンスの世界では非常に人気のあるフレームワークであり、多くのデータ愛好家がこの方法を採用しています。これは、容易に実装できる軽量なプロセスであり、データサイエンティストは「次のタスクは何ですか？」と聞かれることに非常によく反応します。「次のスプリントでどのタスクを持っていますか？」と聞かれるよりもです。

カンバンのツールには以下があります：

• Trello
• Monday.com
• ProofHub

 

走る前に歩く

 

アジャイルな方法論の最初のステップは計画です。計画しましょう！私はこのポイントの重要性を十分に強調できません。MondayやJiraなどのツールを持っていることは素晴らしいことですが、計画を立てない限り何も進まないでしょう。

従業員とのディスカッションセッションを行うことで、全員が同じページにいること、何をしなければならないかを理解していること、全員が同じ計画を持っていることが重要です。計画の欠如は、期限の遅れ、モチベーションと従業員の生産性の欠如、およびプロジェクトの実現不可能性につながる可能性があります。

全員が同じ目標に向かっていることが確認できたら、次のステップに移ることができます。

 

チームでデザインする

 

次のフェーズはプロジェクトのデザインです。これは、従業員との会話に基づいています。チームが計画のディスカッションでカバーしたすべての側面は、手元の課題に対する効果的な解決策を設計するのに役立ちます。

このフェーズでは、コミュニケーションが最も重要なツールです。チームの他のメンバーは、異なる作業方法やタスクの分割方法を持っているかもしれません。そのため、チームメンバーとして、作業方法や利用可能性などに基づいて、みんなのニーズに対応する解決策を設計する責任があります。

このフェーズでは、プロジェクトのどの側面を担当するかを割り当てることができます。これにより、従業員は重要感を持ち、生産性が向上します。一度従業員がタスクの一部を担当することになったら、それが滑らかに進行し、締め切りに遅れることなく計画通りに進む責任があります。

 

ソリューションの開発

 

ここで、議論、計画、設計が示されます。この時点で、もうチームメンバーとのコミュニケーションは必要ないと思うかもしれませんが、それは間違いです。ここがコミュニケーションが最も重要な時です。週次のスタンドアップは重要です。これにより、すべての従業員が情報を共有し、お互いに意見を交換することができます。

手元のタスクのソリューションの開発中には、非常に困難な課題やボトルネックに直面することがあります。これらはタイムラインを変更し、他の人々がタスクを完了する能力にも影響を与えます。成功と失敗のすべてのステップを共有することは、すべてのメンバーを把握させるために重要です。また、人々が助けの手を差し伸べることも可能にします。

 

テスト、テスト、テスト

 

データの分析、アルゴリズムの作成、またはビジネス用の新しい製品の開発を行っている場合、それをテストしたいと思うでしょう。そして、再度テストし、さらにテストすることが重要です。

データサイエンスのプロジェクトでは、なるべく正確な結果を得ることが重要です。チームメンバーがこのソリューションに時間とエネルギーを投資しただけでなく、正確で問題を解決することができればなお良いでしょう。

結果が1回目ほど正確でないために行き来する必要がある最後のことです。

 

デプロイ

 

データサイエンスのプロジェクトの中で最も誇らしい瞬間の1つです。チームメンバーとコミュニケーションを取りながら、最新のインクリメントを本番環境に組み立てることが重要です。

データサイエンティストは、次にソリューションを顧客に提供するかのように考える必要があります。データサイエンスプロジェクト全体とその高低をレビューし、文書化し、修正し、議論することが重要です。

なぜなら、類似のプロジェクトが起こることがあり、ゼロから始める必要がなく、以前のプロジェクトのドキュメントを次のプロジェクトの計画/議論の最初のステップで使用できるからです。

 

まとめると

 

アジャイルなデータサイエンスプロジェクト管理で成功するためには、適切なツールを持つことも重要です。しかし、それぞれのフェーズから最大限の成果を得ることがさらに重要です。コミュニケーションは重要です。私が何度も言及しましたので、もうわかっていると思いますが、報酬を得るためには一生懸命働かなければなりませんが、それには多くのコミュニケーションが伴います。Nisha Aryaはデータサイエンティストであり、フリーランスの技術ライターであり、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的な知識を提供することに興味があります。また、人間の寿命の長期化に人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は熱心な学習者であり、自分の技術知識と文章スキルを広げながら、他の人々を指導するのを助けたいと考えています。

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