敏捷方法论可帮助组织适应变化，在市场中竞争并构建高质量的产品。可以看出，随着敏捷方法的发展，组织的成熟度不断提高，客户需求的变化也越来越多。与敏捷的团队一起编译和同步数据对于根据所需的产品组合汇总数据非常重要。

制定更好的计划

标准化的敏捷性能仅取决于计划。有序的数据架构可提高组织进度的生产力，质量和响应能力。数据一致性级别通过历史和实时方案得以维护。

考虑下图以了解数据科学实验周期-

数据科学涉及到需求分析，然后根据需求创建算法。一旦将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。

这种意识形态计算出敏捷的最后冲刺，称为“动作”。

行动涉及最后冲刺或敏捷方法级别的所有强制性任务。可以使用故事卡作为操作项来维护数据科学阶段(相对于生命周期)的轨迹。

预测分析和大数据

计划的未来完全在于使用从分析收集的数据定制数据报告。它还将包括对大数据分析的操作。借助大数据，可以对组织中的指标进行切片和切块，从而有效地分析离散信息。分析始终被认为是更好的解决方案。