Der Lean Analytics Ansatz und Scrum

Wie könnten wir die agilen Prinzipien des Scrum auf den Ansatz der Lean Analytics anwenden? Folgendes Vorgehen schient möglich. Ähnlich dem handhaben eines Produktbacklogs fangen wir damit an, eine geordnete Liste von Hypothesen zu erstellen. Wir wählen daraus zunächst eine Hypothese aus und definieren dann ein Experiment. Für dieses Experiment legen wir die Rahmenbedingungen fest, z.B. was wir messen wollen, wie lange unser Analyse-Sprint dauern soll, auf welchem Niveau von statistischer Analyse wir uns bewegen wollen, was wir hinsichtlich Systemintegration, und dem Umsetzen eines Pilotprojekts beachten müssen. Während wir das Experiment durchführen, konstruieren wir ein Zielpublikum, extrahieren Daten und führen statistische Analyse durch. Das schafft die Grundlage für Berichte, Empfehlungen, und Praxis bezogene Handlungsvorschläge.
Im Team benötigen wir dafür einen Dateningenieur, einen Datenanalysten, einen Datenwissenschafter, und einen Teamfacilitator.
Als Tools dienen uns Google Analytics, Optimizely, Tableau und Computersprachen so wie R und Python.