Während die fortschreitende Digitalisierung auch in der Assekuranz zu einem immer agileren IT-Umfeld führt, berichten Data Science-Praktiker immer wieder über falsch verstandene Restriktionen agiler Vorgehensweise wie Scrum: Zwischen festen Sprint-Längen und Erwartungen an Continuous Delivery scheint bisweilen die Umsetzung des Prozessmanagements das Ziel, nicht aber der (schwer messbare) produktive Output. Dieser Vortrag widmet sich den spezifischen Anforderungen der praktischen Arbeit mit Actuarial Data Science innerhalb agiler Projektmethoden - auch im Verbund mit anderen Abteilungen -  welche Vorteile und Unterschiede es zur klassischen DevOps-Arbeit gibt und wie ein nützliches Vorgehen jenseits von Scrum/Kanban aussehen kann.