VENTAJAS Y MÉTRICA DE METODOLOGÍAS AGILES

VENTAJAS Y MÉTRICA DE METODOLOGÍAS AGILES

de MARCO ERICK ORLANDO MOSQUERA LOPEZ -
Número de respuestas: 1

El adoptar metodologías agiles en proyectos de gestión de datos permite adaptarse y una altísima flexibilidad en la gestión de los proyectos, Scrum permite interacciones cortas y entregables incrementales, por otra parte, la integración u organización de los equipos responden a una estructura plana y altamente dinámica, por lo que en procedimiento y organización son metodologías que promueven una alta adaptabilidad a los cambios que el negocio requiera y una flexibilidad acorde a la contraparte. Por ejemplo, en el proyecto de la empresa Asistecooper que da servicios tecnológicos a Cooperativas y Fondos de cesantía del Ecuador como metodología de trabajo adopta SCRUM en sus líneas de negocios y proyectos, en particular en lo que refiere a desarrollo SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA COOPERATIVAS que abarca finanzas, riesgos, negocio se aplica Scrum con sprint de dos meses para entrega de los desarrollo y mejoras, pero con un proceso semanal de evaluación y colección de requerimientos que de catalogarse no críticos son gestionados por el equipo de desarrollo, esto facilita la validación  de los modelos de calidad de datos y la incorporación de retroalimentación de los usuarios del servicio, herramientas como JIRA permiten gestionar el backlog de historias de usuarios relacionados con la limpieza, catalogación y gobernanza de los datos asegurando trazabilidad y priorización continua y trabajando en un proceso continuo mantenimiento evolutivo.

Las métricas relevantes de la calidad y gobernanza de los datos en entornos agiles son: 1) Completitud de los datos que mide el porcentaje de registros con información completa en atributos críticos, es importante en la medida que las decisiones con datos incompletos pueden inducir al error. 2) Consistencia que evalúa la coherencia entre diferentes fuentes y sistemas a fin de no causar contradicciones. 3) Tiempo de ciclo de resoluciones de incidencias de datos que mide cuánto tarda el equipo en identifica y corregir problemas de calidad.

En un enfoque tradicional las esperas son hasta el final del ciclo para evaluar la calidad, lo que incrementa el costo sustancialmente por los reprocesos que se ocasionan.


En respuesta a MARCO ERICK ORLANDO MOSQUERA LOPEZ

Re: VENTAJAS Y MÉTRICA DE METODOLOGÍAS AGILES

de CARLOS JAVIER CASA ALBáN -
Pienso que experiencia presentada es acertada en gestión de datos, Scrum aporta adaptabilidad porque permite entregas incrementales y validación frecuente con usuarios. El caso de Asistecooper lo ilustra bien, y el uso de Jira fortalece la trazabilidad y la priorización continua del backlog, lo que facilita incorporar ajustes en limpieza, catalogación y gobernanza.
Como mejora constructiva, haría dos precisiones. Primero, un sprint de dos meses puede ser largo para proyectos de datos, porque retrasa la detección de problemas de calidad o cambios de requerimientos; si ya existe evaluación semanal, podría considerarse sprints más cortos (2–4 semanas) para mejorar la inspección y adaptación. Segundo, la atención a requerimientos “no críticos” es útil, pero conviene definir reglas claras (prioridad y límites de trabajo en curso) para evitar dispersión; aquí, prácticas tipo Kanban (como limitar WIP) pueden complementar a Scrum.
Sobre métricas, coincido con completitud, consistencia y tiempo de resolución de incidencias, porque conectan la calidad con el impacto en decisiones y operación. Como ampliación, podrías sumar tasa de duplicación, muy común cuando se integran varios sistemas. Tu comparación final también es válida: en enfoques tradicionales, validar calidad al final incrementa costos por reprocesos; en ágil, se controla de forma continua.