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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如今,许多公司都处于采用大数据分析的早期阶段。他们很可能走在前面充满实验和发现的道路上。从数十年的IT历史来看,众所周知,大量的大型项目或新举措最终都以失败告终,或者无法兑现他们承诺的所有结果。当然,业务分析与IT不同,但在分析中有一个重要的IT工作要素。此外,分析通常涉及多学科团队,他们的工作存在很大的不确定性。

适当的管理方法。过去几十年的IT经验可以从更好地管理分析工作中学到什么?一种方法是吸收CMMI和敏捷方法的观点。在 CMMI(或能力成熟度模型集成)是所有成熟的开发软件,所以,它的成果的一个组织的系统变得更加可重复,可预测的,并且在保证质量输出方面不断提高。在敏捷方法解决了项目执行水平,旨在减少由打破项目成积压的需求蚕食整个项目交付风险,同时允许以更可控的方式引进新的或不断变化的需求。此外,敏捷方法提倡在各种项目生命周期角色中赋予权力的个人之间的高度协作和协调工作,这适合涉及大量不确定性的项目的情况。

过去指标不可用。IT项目失败的常见原因与不明确的要求,基于不良假设的估计工作和成本或太多未知因素,利益相关者期望的管理不善,不切实际的目标等等有关。很少是因为缺乏对技术和工作流程的理解。然而,大数据分析项目可能首先没有内部优先权来提供关于工作量,生产力和资源配置困难的参考指标。虽然有很多关于各种工具和技术的高级信息,但是细节中有魔鬼,并且在起跑线上可能没有足够的专家帮助在合适的时间发现它们。

PoC的价值。大数据项目通常需要花费大量精力来进行数据提取,清理和集成。同时,根据定义,所涉及的数据量本身就很大,因此,就IT而言,最好将概念证明项目定义为第一步,明确地将其传达给所有利益相关者。从最佳猜测时间,成本和成功概率开始。通过一些敏捷迭代执行的概念验证项目将有助于发现许多未知因素,不仅在项目结果方面,而且在更清楚地了解哪些流程更好地工作,需要多少努力等方面。

实现可重复性。一旦PoC项目完成,就值得花一些时间反思项目的进程并记录第一组学习,这些学习将构成未来可重复性的基础。要问的一些问题是:

  • 在工作流程,环境准备和技术使用方面应该制定什么标准?
  • 什么是数据采购和清理的最佳方法?
  • 每项工作任务的时间表和工作量是多少?
  • 这些可能会在未来的项目中减少吗?
  • 是否可以在任何领域制定新指南?
  • 可以准备培训材料吗?
  • 什么是QA策略有效?
  • 是否有任何自动化任务的余地?

敏捷分析。一旦数据可用,并且可用于统计分析和建模,涉及成熟数据科学家的敏捷方法,或由IT开发人员支持的统计分析师和业务领域专家的多学科团队将再次有用,连续迭代工作导致发现见解和精致的模型。一旦模型得到验证,就可以通过适当的培训将其引入业务,以便他们可以继续在自己的前进中使用它。

管理沟通。在整个周期中,通过及时和实际的沟通来管理期望是很重要的。当企业投资开始涉及不确定性的计划时,主动并定期向他们提供状态和进度更新,以提高他们在稍后阶段购买概念和结果的机会。此外,如果估计的时间表超支,或者预算没有按预期返回业务收益,它有助于管理他们的期望。早期的失败和早期的成功传达都可以带来一定程度的理解,从而获得持续的资金,最终获得更大的成功。

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