对于项目经理而言,无知或缺乏对大数据的响应能力不仅会导致范围蔓延,还会导致彻底失败。以下是项目管理的大数据如何产生重大影响。那么,我想知道,大数据是怎么影响项目管理的呢?

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大数据如何帮助塑造项目管理的未来?

数据的数量,价值,多样性,准确性和速度(通常称为大数据的5 V)正在不断收集有关业务和人类生活不同方面的多层数据,为利用数据提供了重要机会企业和社会的利益。项目在一个环境中生活和呼吸,无论是商业还是非商业,因此作为背景的一部分,大量有关项目和项目管理的数据也在不断收集。首先,关于项目管理收集的数据的性质有两种:(1)涉及更广泛的项目生态系统,涉及政策,监管环境,业务背景,项目效益实现程序,项目融资和组织项目成熟度, (2)关于活动,事件,

这意味着如上所述的大数据集合可以至少以两种方式使用。首先,数据可用于开发新的科学和协议,以改进项目的规划,控制和交付。其次,可以分析数据以塑造整个项目生态系统的未来。为了开始关于这个关键问题的对话,我们讨论了大数据分析可以影响未来或项目管理交付的一些方式。

  1. 使用大数据分析来塑造项目规划,控制和交付的未来

大数据分析的使用可以通过多种方式塑造项目管理交付的未来,其中一些将在下面进行讨论。

一个。规划和交付

规划和交付活动通常都有大量文件记录,为合并和分析与这些活动相关的信息提供了机会。项目中技术使用的增加使得收集和分析与规划和交付相关的大数据变得更加容易。对于大型组织或项目组织而言,数据量和多样性有助于分析和开发有关如何重新定义内部规划流程和参数的见解,从而以创新和创造性的方式开展工作。

整体划分规划和交付相关的大数据跨业务部门(如IT,人力资源,制造,物流,库存等),行业(如建筑,IT,国防,教育等),经济部门(如采矿业,农业) ,运输等),地区(亚太地区,美洲,欧洲等)可以提供更广泛的见解,从而制定新的规划和交付框架和方法。因此,大数据分析可以在塑造项目和交付活动的未来方面发挥重要作用。

项目团队环境

关于项目团队成员的大量数据是持续收集的。这包括在当前和过去的组织中开展项目的经验,技能,教育,项目团队成员可能参加的培训计划,绩效评估以及他们合作的团队的规模和配置。此外,还记录了一些关于团队工作环境的数据,包括冲突,解决方案,团队成员流失,领导力和团队绩效。使用大数据技术整合和分析这些数据集可以提供有关如何更有效地组建团队,如何开发团队的最佳规模和配置,团队管理未来项目所需的技能,可扩展领导力的发展,在组织内部建立能力,以管理未来的复杂项目。我们相信,大数据分析和相关技术可以在塑造团队发展和提供团队形成过程的新思路方面发挥关键作用,技能团队成员需要处理未来项目的复杂性。

C。知识管理

在无处不在的互联网和相关技术的使用时代,大量信息被收集作为知识管理工作的一部分,无论是在项目组织还是商业组织中。这些信息将以知识的形式不断处理和转换。这些知识可以是日志,经验教训,最佳实践,故障排除和有关问题的消防信息。但是,通常情况是这种知识不会被用于最终存档的最大价值。鉴于项目管理的动态性,人们转向新项目,档案信息仍然埋藏在数据存储中。大数据分析和相关技术可以处理这些重要信息,以表明未来的发展和学科的发展。通过使用大数据技术,我们可以找到处理问题的新方法,开发新的最佳实践,以及更有效地工作的新技术。这一点尤为重要,因为未来的项目将涉及复杂的人工智能和物联网(IoT)的发展,因此需要从现在开始学习以塑造未来。

d。风险与问题管理

项目管理非常活跃,受到各种内部和外部强加的事件的影响。成为“问题”时的风险需要加以处理,以尽量减少对项目交付结果的负面影响。谨慎建议项目团队应积极识别风险并持续管理风险。这意味着需要记录所有风险事件。同样,当风险实际发生并成为问题时,处理新出现问题的消防和故障排除活动也会得到彻底记录。这种方法导致创建大量数据,可以对其进行分析以增强风险和问题管理。大数据分析可以成为分析风险和问题相关数据的关键工具,以开发用于识别,分析的新技术和程序,优先监控并制定风险应对策略。鉴于研究表明风险管理没有被赋予优先权和合法的重要性,因此确实需要开发新的方法,程序和技术,这些方法,程序和技术可以得到项目工作人员更广泛的接受,以应用新开发的程序来应对风险并且更有效地发布。大数据分析可以帮助实现这些目标。

质量管理

质量管理涉及项目管理的规划,设计,施工和测试阶段的大量工作。因此,在项目交付期间准备,处理,捕获和分析了大量数据。这些数据与质量计划有关,包括制定政策,使用质量标准和标准阈值的决定,ISO质量标准等质量标准的使用等等。在质量保证部分,收集了大量数据,以确保实施质量流程,满足标准和要求。同样,还收集了关于质量控制工具和参数使用的数据,这些程序的结果以及质量控制程序引起的问题的处理。为多个项目整合上述数据可能会成为可以分析的大量数据,以开发更高质量的流程和解决方案。大数据分析可用于分析质量管理数据,以开发新的质量标准和框架,新的质量控制技术和程序,用于监控项目执行期间质量的新仪表板技术,以及用于根据基线测量质量的新阈值,标准和参数标准

F。资源管理

项目环境中的资源包括人力资源清单,基础设施,技术,财务,隐性和显性知识,程序和组织过程资产。与其他方面类似,收集了大量数据,包括资源使用,资源类型,计量单位,所需金额,使用量,未使用资源和资源利用控制机制。资源通常可转换为现金,因此资源数据分析可以提供更好的管理方法,从而节省成本。大数据分析可以在开发资源采购,分配和管理的新程序方面发挥至关重要的作用。大数据分析可以帮助创建用于资源管理的新软件应用程序。

结论是:

快节奏的技术进步需要跟上这些发展的速度。项目管理是一个充满活力的行业,几乎没有选择,只能利用技术进步保持相关性和新鲜感。大数据分析就是这样一种技术,似乎有可能为业务和项目管理创造价值。本文中讨论的初步想法清楚地指出了大数据分析在塑造项目管理未来方面的作用。项目管理作为一种职业,现在已经成熟,需要停止大数据分析机会,迎来21世纪的生活。

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