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Agile Analytics - Qu'est ce que c'est ?

La méthode Agile Analytics, ou analytique agile, est une approche de l'analyse de données inspirée par la méthode de développement de logiciel agile inventée en 2001.

Initialement créée pour les projets de développement de logiciels, cette méthode consiste à fixer des objectifs à court terme plutôt que de planifier la totalité d'un projet en amont. Chaque projet est donc décomposé en sous-projets successifs.

Elle repose sur quatre piliers fondamentaux : le travail en équipe, la collaboration avec le client, l'application et l'acceptation du changement. Rien n'est figé, et les sous-projets sont susceptibles d'être modifiés au fil du temps jusqu'à ce que l'objectif final soit atteint.

Appliquée à l'analyse de données, la méthode agile repose sur l'adaptabilité et la collaboration, à travers une analyse flexible et itérative, pouvant être adaptée à des besoins spécifiques.

Ainsi, cette approche " agile " s'oppose à une méthode rigide plus traditionnelle comme l'approche " waterfall ". Le cycle itératif permet d'analyser les données sur de multiples points de manière rapide et expérimentale, pour découvrir de nouvelles interprétations ou pour obtenir des réponses surprenantes aux requêtes.

Plutôt que de prouver une hypothèse, l'analyse agile permet de trouver de la valeur dans les données. Elle est donc adaptée à l'analyse de données qui ne sont pas forcément nettoyées et organisées, et permet d'éviter les biais. Elle convient donc davantage à un environnement en constante évolution.

Cependant, pour dévoiler tout son potentiel, l'analyse agile doit être utilisée de préférence sur des données suffisamment granulaires pour révéler des découvertes inattendues. Elle fonctionne aussi davantage lorsqu'elle est déployée dans le cadre d'un processus collaboratif.

L'analyse agile ne doit pas non plus être perçue comme un remplacement complet des pratiques plus traditionnelles. Il reste parfois pertinent de mettre en place des cahiers des charges et guides d'implémentation pour les nouveaux projets, mais ces documents pourront être mis à jour au fil du temps.

Des rapports, des visualisations de données, des tableaux de bord et de nouvelles fonctionnalités devront être développés en continu pour optimiser les processus existants et en créer de nouveaux. C'est ce qui permet une adaptabilité inhérente à l'approche agile.

L'agile analytics est notamment utilisée dans le domaine de l'industrie de la finance, afin de trouver les preuves d'un crime ou d'une activité illégale. L'analyse ouverte des données permet en effet de repérer des connexions entre différentes activités suspectes. Dans le secteur de la fabrication, cette méthode peut être utilisée pour découvrir de nouvelles façons d'optimiser les processus.