In diesem Blog-Beitrag werden wir die spezifischen Anforderungen an Data-Science-Projekte und die Auswahl des richtigen agilen Ansatzes betrachten. Dabei wird ein Blick auf den aktuellen Stand der Forschung geworfen.
Agilität und Data Science haben eines gemeinsam: Beide Disziplinen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der Einsatz agiler Methoden und Frameworks kann für Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. In diesem und den kommenden
zum Artikel gehenDie nahtlose Integration von Data Science in Unternehmen ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei adesso haben wir uns ein
zum Artikel gehenAgilität hat sich längst als Schlüsselprinzip, als Mindset, fast schon als (Lebens-)Philosophie für den Erfolg in der heutigen Geschäftswelt etabliert. Doch bei der Vielzahl agiler Ansätze kann man schnell den Überblick verlieren.In diesem Blog-Beitrag we
zum Artikel gehenDa sich eine agile Regression schleichend entwickelt, sind die Indikatoren im Alltag nur sehr schwer oder erst spät erkennbar. Um dem entgegenzuwirken, beschreiben wir in unserem aktuellen Blog-Beitrag direkte, punktuelle Ansätze zur Abschwächung einer ag
zum Artikel gehenEs gibt Unternehmen, die schreiben agile Projekte “zum Festpreis” aus. Der billigste Anbieter erhält den Zuschlag. Wer den Fehler in dieser Logik findet, darf ihn behalten. Ich werde immer wieder um Rat gefragt, wenn es darum geht, für solche Projekte ein
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