論文の概要: Data Management Challenges in Agile Software Projects: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00462v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 10:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 15:51:11.734556
• Title: Data Management Challenges in Agile Software Projects: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: アジャイルソフトウェアプロジェクトにおけるデータ管理の課題: 体系的な文献レビュー
• Authors: Ahmed Fawzy, Amjed Tahir, Matthias Galster, Peng Liang
• Abstract要約: アジャイルソフトウェア開発におけるデータ管理に関する45の研究を特定します。 主な課題は、データ統合と品質保証である。 断片化されたデータ収集と標準化されたプラクティスの欠如は、チームのコラボレーションとプロジェクトの透明性を妨げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.867237467196846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agile software development follows an adaptive and iterative approach. However, the management of data (e.g., development data or product data) can pose significant challenges for projects and agile teams. We aim to identify and characterize key challenges faced in data management within agile projects and to examine potential solutions proposed in the literature. We used a Systematic Literature Review (SLR) to collect and analyse relevant studies. We identified 45 studies related to data management in agile software development. We then manually analysed and mapped data from these studies to categorise different data management aspects and identify challenges and solutions as identified in those studies. Our findings reveal major challenges such as data integration and quality assurance. We found implications of challenges on team members and the product delivery process. We found that teams frequently struggle to integrate heterogeneous data sources, ensuring data reliability and real-time analytics. Additionally, fragmented data collection and a lack of standardized practices can impede team collaboration and project transparency. The studies have also proposed various solutions to address those challenges, including the use of ontologies, diverse data management strategies, automated tools, and the adoption of quality-focused development methods. Solutions also include training to enhance data quality and analysis. This SLR provides in-depth insights and recommendations for practitioners, emphasizing the importance of robust data management strategies. It suggests integrating advanced data management techniques into agile frameworks to enhance decision-making and improve software project outcomes. The study highlights the need for a more focused approach to data management in agile environments, advocating tailored solutions to meet the unique demands of agile software development.
• Abstract（参考訳）: アジャイルソフトウェア開発は適応的で反復的なアプローチに従う。 しかしながら、データ管理(開発データや製品データなど)は、プロジェクトやアジャイルチームにとって大きな課題となる可能性がある。 私たちは、アジャイルプロジェクトにおけるデータ管理において直面する重要な課題を特定し、特徴付けし、文献で提案される潜在的な解決策を検討することを目的としています。 関連研究の収集と分析には,SLR(Systematic Literature Review)を用いた。 アジャイルソフトウェア開発におけるデータ管理に関する45の研究を明らかにした。 次に、これらの研究から得られたデータを手動で分析、マッピングし、異なるデータ管理の側面を分類し、これらの研究で特定された課題と解決策を特定する。 その結果,データ統合や品質保証といった大きな課題が明らかになった。 チームメンバーと製品提供プロセスに課題があることが分かりました。 チームは異種データソースの統合にしばしば苦労し、データの信頼性とリアルタイム分析を保証しています。 さらに、断片化されたデータ収集と標準化されたプラクティスの欠如は、チームのコラボレーションとプロジェクトの透明性を妨げる可能性がある。 また、オントロジーの使用、多様なデータ管理戦略、自動化ツール、品質を重視した開発手法の採用など、これらの課題に対処するための様々なソリューションも提案されている。 データ品質と分析を強化するトレーニングも含まれる。 このSLRは実践者に対して深い洞察とレコメンデーションを提供し、堅牢なデータ管理戦略の重要性を強調します。 意思決定を強化し、ソフトウェアプロジェクトの成果を改善するために、高度なデータ管理技術をアジャイルフレームワークに統合することを提案する。 この研究は、アジャイル環境でのデータ管理にもっと焦点を絞ったアプローチの必要性を強調しており、アジャイルソフトウェア開発のユニークな要求を満たすために調整されたソリューションを提唱している。

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