Agile Data Science-এ কাজের ধারা নির্ধারণ এবং দলগত সহযোগিতা বাড়াতে Scrum এবং Kanban বোর্ড ব্যবহার অত্যন্ত কার্যকর। এই বোর্ডগুলো প্রজেক্টের বিভিন্ন কাজের অবস্থা ট্র্যাক করতে এবং স্বচ্ছতা বজায় রাখতে সাহায্য করে। প্রতিটি Agile পদ্ধতির নিজস্ব বৈশিষ্ট্য ও সুবিধা রয়েছে এবং Data Science প্রজেক্টে তাদের ভিন্ন ভিন্ন প্রয়োগ থাকতে পারে।
Agile Scrum এবং এর বোর্ড ব্যবহার
Scrum একটি Agile পদ্ধতি, যা সুনির্দিষ্ট সময়সীমার (সাধারণত দুই থেকে চার সপ্তাহ) মধ্যে ছোট ছোট স্প্রিন্টের মাধ্যমে কাজ সম্পন্ন করার লক্ষ্য রাখে। Scrum মূলত Sprint Planning, Daily Stand-up Meetings, Sprint Review এবং Retrospective-এর ওপর ভিত্তি করে কাজ করে।
Scrum বোর্ড
Scrum বোর্ড হলো একটি টাস্ক ম্যানেজমেন্ট বোর্ড যা কাজের বর্তমান অবস্থা এবং বিভিন্ন স্টেপ ট্র্যাক করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত তিনটি প্রধান কলামে বিভক্ত থাকে:
- To Do: এখানে প্রজেক্টের যে সমস্ত কাজ এখনো শুরু হয়নি সেগুলো রাখা হয়।
- In Progress: যে কাজগুলো শুরু হয়েছে, কিন্তু এখনো শেষ হয়নি সেগুলো এই কলামে রাখা হয়।
- Done: যে কাজগুলো সম্পন্ন হয়েছে সেগুলো এই কলামে রাখা হয়।
Scrum বোর্ডের বিভিন্ন অংশ:
- User Stories: প্রতিটি কাজ বা ফিচারকে একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য পূরণের জন্য ছোট ছোট ইউনিটে ভাগ করা হয়, যেগুলোকে User Stories বলা হয়। যেমন, "এক্সপ্লোরেটরি ডেটা অ্যানালাইসিস (EDA) তৈরি করা"।
- Sprint Backlog: নির্দিষ্ট একটি স্প্রিন্টের জন্য কাজগুলোর তালিকা, যা প্ল্যানিং সেশনে নির্ধারণ করা হয়।
- Task Cards: প্রতিটি কাজের জন্য একটি টাস্ক কার্ড তৈরি করা হয়, যা বোর্ডে স্থানান্তরিত করা হয়।
Scrum প্রক্রিয়া
- Sprint Planning: প্রতিটি স্প্রিন্টের শুরুতে দল প্রয়োজনীয় কাজগুলো নির্ধারণ করে এবং প্রতিটি কাজের জন্য একটি প্রাথমিক টাস্ক লিস্ট তৈরি করে।
- Daily Stand-up: প্রতিদিন একটি ছোট মিটিং হয়, যেখানে প্রত্যেকে তাদের কাজের অগ্রগতি এবং পরবর্তী কাজ সম্পর্কে আলোচনা করে।
- Sprint Review: স্প্রিন্টের শেষে কাজের মূল্যায়ন করা হয় এবং কি কি কাজ সম্পন্ন হয়েছে তা পর্যালোচনা করা হয়।
- Sprint Retrospective: দলটি স্প্রিন্টের প্রক্রিয়া এবং ফলাফল নিয়ে পর্যালোচনা করে এবং ভবিষ্যতের উন্নতির জন্য ফিডব্যাক নিয়ে আলোচনা করে।
Scrum বোর্ডের সুবিধা
- কাজের অবস্থা দ্রুত ট্র্যাক করা যায়।
- দলের সদস্যদের জন্য কাজের অগ্রগতি দৃশ্যমান হয়।
- প্রতিটি স্প্রিন্ট শেষে কাজের মূল্যায়ন এবং উন্নতির সুযোগ থাকে।
Agile Kanban এবং এর বোর্ড ব্যবহার
Kanban একটি Agile পদ্ধতি, যা কাজগুলো ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং একটি নির্দিষ্ট ওয়ার্কফ্লো মেইনটেইন করতে সাহায্য করে। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়সীমা নির্ধারণের বদলে কাজের ধারাবাহিক প্রবাহ এবং টাস্ক প্রায়োরিটাইজেশনে ফোকাস করে। Kanban-এ কাজের স্ট্যাটাস মনিটর করা হয় একটি Kanban Board এর মাধ্যমে, যেখানে প্রতিটি টাস্ক বা কাজ বিভিন্ন কলামে স্থানান্তরিত হয়।
Kanban বোর্ড
Kanban বোর্ড সাধারণত চারটি প্রধান কলামে বিভক্ত থাকে:
- Backlog: যে কাজগুলো করার জন্য বাছাই করা হয়েছে, কিন্তু এখনো প্রক্রিয়ায় আসেনি।
- To Do: যে কাজগুলো পরবর্তী ধাপে প্রক্রিয়া করার জন্য প্রস্তুত।
- In Progress: যে কাজগুলো বর্তমানে প্রক্রিয়াধীন রয়েছে।
- Done: যে কাজগুলো সম্পন্ন হয়েছে।
Kanban বোর্ডের কিছু গুরুত্বপূর্ণ অংশ:
- Work-in-Progress (WIP) Limits: Kanban বোর্ডের অন্যতম বৈশিষ্ট্য হলো প্রতিটি কলামে নির্দিষ্ট WIP সীমা নির্ধারণ করা। এর ফলে দল একাধিক কাজ একসাথে করার চেয়ে নির্দিষ্ট সংখ্যক কাজের ওপর ফোকাস করতে পারে।
- Continuous Flow: Kanban এ কাজ প্রায়শই নিরবচ্ছিন্ন প্রবাহে চলে, যেখানে নতুন কাজ আসলে সাথে সাথে প্রক্রিয়ায় নেওয়া হয়।
Kanban প্রক্রিয়া
- Continuous Delivery: Kanban টিম মেম্বাররা প্রতিনিয়ত নতুন কাজ সম্পন্ন করার উপর ফোকাস করে। একবার একটি কাজ সম্পন্ন হলে, নতুন কাজ শুরু হয়।
- Prioritization of Tasks: Kanban বোর্ডে Backlog কলামে নতুন কাজ যোগ করা হয় এবং কাজের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী প্রায়োরিটি দেওয়া হয়।
- WIP Limit Management: প্রতিটি কলামে কাজের সীমা থাকায় টিম সদস্যরা একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক কাজের ওপর ফোকাস রাখতে পারেন, যা ওভারলোড এড়াতে সাহায্য করে।
Kanban বোর্ডের সুবিধা
- কাজের প্রবাহ সহজে পরিচালনা করা যায়।
- প্রায়োরিটি ভিত্তিক টাস্ক ম্যানেজমেন্টের সুবিধা।
- নিরবচ্ছিন্ন ডেলিভারি সাইকেল এবং কাজের স্বচ্ছতা বৃদ্ধি।
Agile Data Science-এ Scrum এবং Kanban-এর ব্যবহারের পার্থক্য
- Scrum প্রজেক্টগুলোতে ব্যবহৃত হয় যেখানে নির্দিষ্ট স্প্রিন্টের মাধ্যমে কাজ ভাগ করে ডেলিভারি করা হয়। এটি বিশেষ করে মাইলস্টোন-ভিত্তিক প্রজেক্টের জন্য উপযুক্ত।
- Kanban ব্যবহৃত হয় এমন প্রজেক্টগুলোতে যেখানে কাজের নিরবচ্ছিন্ন প্রবাহ থাকা প্রয়োজন। এটি সার্বক্ষণিক উন্নতি এবং ক্রমাগত ডেলিভারি প্রয়োজন এমন প্রজেক্টে উপযোগী।
Data Science প্রজেক্টে একাধিক এক্সপ্লোরেটরি অ্যানালাইসিস, মডেলিং, এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া থাকতে পারে। এজন্য সাধারণত Scrum এবং Kanban উভয়ের মিশ্রণ ব্যবহার করা হয়, যা Scrumban নামে পরিচিত। Scrumban-এ কাজের স্প্রিন্টগুলো Kanban প্রক্রিয়ার মাধ্যমে নিরবচ্ছিন্নভাবে পরিচালিত হয় এবং উন্নতি ও পর্যালোচনার জন্য Scrum এর কিছু বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করা হয়।
Scrum এবং Kanban বোর্ডের ব্যবহারের মাধ্যমে Agile Data Science প্রজেক্টগুলো আরও দ্রুত, সুশৃঙ্খল, এবং কার্যকরী হয়ে ওঠে, যা প্রজেক্টের সময়মত ডেলিভারির নিশ্চয়তা দেয়।
Read more
