敏捷方法可帮助组织适应变化，在市场中竞争并构建高质量的产品.据观察，组织使用敏捷方法成熟，客户需求的变化也在增加.与敏捷的组织团队一起编译和同步数据对于按照所需的投资组合汇总数据非常重要.
标准化敏捷性能完全取决于计划.有序的数据模式可以提高组织进度的生产率，质量和响应能力.数据一致性水平与历史和实时情景保持一致.
考虑以下图表来理解数据科学实验周期 :
数据科学涉及对基于相同的算法创建所需要求的分析.一旦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便更好地进行分析.
这种意识形态计算敏捷的最后一个冲刺，称为"动作".
行动涉及全部最后冲刺或敏捷方法水平的强制性任务.数据科学阶段(关于生命周期)的轨迹可以用故事卡作为行动项目来维持.
规划的未来完全在于使用从分析中收集的数据定制数据报告.它还将包括大数据分析操作.在大数据的帮助下，可以通过切片和切割组织的指标来有效地分析离散的信息.分析始终被视为更好的解决方案.
