现代数据项目需要敏捷思维——不仅仅是技术
数据是一种资产。与软件代码类似，它是必须存储、保护、治理和利用的有价值的组织资源。数据随时间保持价值，驱动洞察，并需要强大的治理。随着组织转向数据驱动的决策，习惯于软件开发的工程团队和项目经理发现自己正在领导数据项目，面临不熟悉的领域。
本文概述了数据项目经理和工程团队从传统软件工程转向领导敏捷数据项目时面临的常见失败点和挑战。它展示了敏捷原则如何帮助应对和缓解这些挑战。
为什么数据项目失败
2024年ResearchGate的一项研究报告称，80%到87%的数据项目失败，主要原因是组织错位、价值主张不明确和技术疏忽。以下是最常见的触发因素：
1. 业务价值不明确，没有可衡量的结果
数据项目通常以模糊或不断变化的目标开始。许多数据项目以技术成果开始，但缺乏明确的业务价值。诸如“构建数据湖”、“改进报告”或“增强分析能力”等不明确的目标导致史诗没有明确的价值驱动因素，这些史诗被转化为技术 impressive 的功能和解决方案，但未能引起最终用户的共鸣或交付投资回报率。
挑战：在期望结果未被完全理解的环境中，团队可能构建技术上合理的解决方案，但未能交付业务价值。
2. 数据质量差—— silently 破坏信任和合规性的错误
在软件中，错误会破坏功能；在数据中，质量差会 silently 破坏决策。差的数据质量可能误导预测模型并危及监管申报。数据问题通常在生产中出现，因为用于验证的低级环境缺乏真实世界的复杂性和体量。这些后期意外侵蚀利益相关者的信任并导致昂贵的返工。
挑战：团队通常只在仪表板上线或模型由于生产质量数据的早期访问有限以及在生产部署前缺乏对分析和验证生产数据源的关注而表现不佳时才发现数据缺陷。
3. 孤立的团队和跨职能利益相关者参与
数据是一种共享资产，但数据所有权通常分散在业务、IT和法律团队之间。数据所有权的混淆导致减速、重复和沟通错误。
挑战：数据项目需要在项目生命周期中持续协作，涉及用户、决策者、业务领域专家、数据工程师、分析师、法律团队和IT专业人员，即使数据所有权和访问的权力动态可能停滞项目。缺乏跨高度多样化团队的持续沟通导致解决方案与用户需求错位或面临采用阻力。
4. 不灵活的项目结构
大多数传统项目团队遵循瀑布方法，进行前期规划和固定范围，当新的数据源、业务规则或合规问题中途出现时，通常会失败。因为变更没有融入文化并被视为昂贵，团队带着有缺陷的假设推进，导致返工或放弃。
挑战：与软件功能不同，数据功能并不总是可预测或可 upfront 估计的。采用探索性和迭代心态，而不是线性里程碑规划。
5. 过度强调工具，而不是人和流程
组织通常通过投资高端平台来应对数据挑战。虽然这些技术是关键的推动者，但许多团队有一个狭隘的观点，认为技术 alone 可以解决与战略和文化问题、角色不明确以及业务目标的适合性相关的限制。
挑战：工具化 without 适当关注上下文、适合性评估、用户 onboarding、变更管理和采用策略；即使最复杂的数据平台也将 fail 交付业务价值。
6. 围绕合规性和访问的治理瓶颈
数据项目必须遵守复杂且不断变化的监管环境，包括GDPR、HIPAA、CCPA和NERC等。这些法规 prompt 组织赢得信任，不仅仅是言语，而是系统、保障措施和对人权的真正尊重以及数据资产的保护。
挑战：将法律、合规和监管审查集成到项目规划中，通常有硬性监管截止日期，是一个挑战。
7. 低估的数据复杂性
数据不仅仅是一种技术资产——它可能混乱、不一致，并 deeply tied 到业务上下文。与行为可预测的软件代码不同，数据可能不完整、重复、过时或被误解——尤其是在不同系统和业务单位之间。许多项目团队低估了数据发现、分析和清理所需的时间和精力，假设它是开发的一个 straightforward 前奏。实际上，理解数据通常比用它构建花费更长的时间。
挑战：理解数据不是一次性任务，而是一个持续过程。这些隐藏的复杂性引入意外返工，延长时间线，并增加交付风险，如果从一开始就没有考虑到。
敏捷用于数据计划的高效实施
1. 为业务价值的数据工作
敏捷强调在每个冲刺中交付业务价值，使用价值驱动的待办事项。而不是在显示结果之前构建整个数据管道，敏捷团队随时间交付增量价值。这迫使团队从用户的角度定义结果。冲刺规划、评审和演示提供数据工作和业务优先级之间的持续对齐。敏捷仪式保持目标可见并响应业务需求 evolving。
2. 数据质量和完整性——持续而非静态
敏捷促进早期和频繁反馈。数据质量问题更早出现，因为分析师、数据工程师和业务利益相关者不断协作，而不是等待在结束时移交工作。数据质量必须从一开始就嵌入到敏捷生命周期中，被视为交付的核心方面，而不是一个单独的保证层。这涉及将数据验证、 lineage 跟踪和审计跟踪嵌入到冲刺周期中，作为“完成的定义”。
3. 与孤立团队的跨职能协作
敏捷 thrive 于跨职能协作。Scrum和敏捷小队将工程师、分析师、业务用户甚至法律利益相关者聚集在一起，创建共享所有权并促进更快决策。敏捷鼓励透明度和短反馈循环，确保利益相关者输入 quickly 反映在可交付成果中。这不仅增加信任，而且 foster 一个数据驱动的文化，团队响应变更，而不是抵抗它——无论是 onboarding 一个新的数据源、适应政策变更还是满足新的分析需求。使用像敏捷发布火车这样的工具有助于协调跨团队交付，当数据工作跨越多个小队时。
4. 瀑布的不灵活项目结构
变更是当今快速变化的技术和业务环境的组成部分。对变更的适应性方法是敏捷方法的一个关键差异。在数据项目中，优先级、法规或输入 frequently subject 到变更。通过定期待办事项更新和迭代冲刺，团队可以快速适应，集成新需求而不失去动力。这使得敏捷在导航定义大多数数据工作的不确定性方面特别有效。
5. 过度强调工具，而不是人和流程
敏捷原则提醒我们，工具是推动者，而不是目的地。敏捷宣言优先考虑“个体和互动 over 流程和工具”。通过强调人类协作、适应性流程和反馈循环，敏捷促进 thoughtful 采用技术，由真实用户需求指导，而不是供应商炒作。它通过优先考虑可用性和利益相关者参与 over 技术新颖性来驱动采用。
6. 将敏捷实践与数据治理和合规性对齐
当“安全设计” tied 到冲刺可交付成果时，速度和安全可以共存。监管授权，如GDPR和NERC，不应留到最终阶段；相反，它们应在冲刺规划和待办事项梳理期间 engage 风险和合规团队。通过将元数据标准、访问控制和 lineage 跟踪嵌入到完成的定义中，合规性成为每个冲刺的组成部分，而不是事后想法。将这些实践集成到敏捷交付火车的迭代周期中构建一个可信和可扩展的环境。
7. 数据复杂性与敏捷：拥抱发现作为迭代工作
传统瀑布方法通常将数据发现视为一次性设置任务。敏捷专注于持续细化方法来解决复杂性。通过迭代冲刺和结构化评审，团队有定期机会重新评估优先级并适应新发现，通过结构化回顾和利益相关者反馈。
最终思考：敏捷-数据共生
敏捷不是清单；它是管理复杂性的心态。在数据世界中，这种心态是一种战略优势。用敏捷管理数据项目不是 about 应用Scrum仪式逐字。它是 about 使用敏捷原则促进迭代学习、快速增量交付和跨职能协作，同时优先考虑数据质量、隐私和安全的重要性。
敏捷对于数据工作不再是可选的；它是现代项目成功的关键框架，特别是当 stakes 像你的数据一样高时。