Як data science може допомогти в управлінні проєктами: використання аналітики для підвищення їх ефективності

Сьогоднішній мінливий ринок вимагає від власників бізнесу та менеджерів нових підходів для управління проєктами, що охоплює штучний інтелект, business intelligence (BI) та data science. Оскільки кожен крок компанії потребує чіткого планування та координації, саме ці засоби стають ключовим аспектом успішного ведення бізнесу. 

Статистика, аналіз даних та машинне навчання – усе це об'єднує data science. Цей інструмент здатен повністю перевернути ваше уявлення про керування компанією зменшуючи ризики та покращуючи результати. Заінтриговані? Мій 7-річний досвід роботи з BI, data science та ШІ — підтвердження ефективності цього методу цифровізації бізнес-процесів. Далі я на прикладі практичних кейсів розповім, як впровадження Data Science впливає на оптимізацію та конкурентоспроможність. 

Відсутність аналізу даних: проблеми та ризики 

Згідно з дослідженням McKinsey, лише 26% проєктів досягають успіху. Відсутність аналізу даних при управлінні проєктами призводить до ряду серйозних проблем, які прямо впливають на успішність компанії та результати. 

Окрім цього, виникає проблема оптимального розподілу ресурсів, що призводить до перевантаження деяких команд або навіть втрати продуктивності.

Без аналізу даних, що допомагає виявляти можливі ризики та планувати заходи для їх запобігання, збільшується імовірність ризиків, які спричиняють невдачу проєкту.

Аналіз даних також надає об'єктивні підстави для прийняття рішень (вибір стратегій, пріоритетів, альтернатив тощо). За його відсутності рішення приймаються на основі відчуттів або припущень, що спричиняє неефективний вибір.

Без проведення аналізу даних втрачається можливість навчання на власних помилках та покращення процесів управління проєктів, адже аналіз даних виявляє закономірності з попередніх проєктів та вдосконалює підходи.

Без чітких метрик успіху, що пропонує аналіз даних, складно оцінити досягнення цілей та визначити, чи варто продовжувати проєкт.

Виявлення змін у зовнішньому середовищі та їх вплив на проєкт ускладнюються. Це призводить до недостатньої адаптації та втрати конкурентоспроможності.

Задачі, які розвʼязує аналіз даних 

Data science має великий потенціал для покращення ефективності управління проєктами. Використання аналітики та методів аналізу даних допомагають в різних аспектах проєктного управління.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Аналіз історичних даних про попередні проєкти прогнозує тривалість виконання робіт, вартість та необхідні ресурси, що забезпечує більш точне планування та усунення перевищення в бюджеті чи строків. 

Аналіз даних виявляє патерни та ознаки, які вказують на можливі проблеми або ризики в проєкті, що дозволяє реагувати на них заздалегідь та приймати заходи для їх запобігання.

Аналітика допомагає відстежувати прогрес та виконання завдань в проєкті в реальному часі, що сприяє оперативному втручанню та коригуванню планів при необхідності.

Аналіз даних також надає обґрунтовані підстави для прийняття рішень щодо пріоритетів, стратегій та тактик у проєктах.

Data science допомагає оцінювати результати проєктів та здійснювати їх порівняння з планами, що вдосконалює підходи до майбутніх проєктів.

Аналіз даних про попередні замовлення та вимоги замовників сприяє прогнозам майбутніх потреб та адаптації планів та ресурсів заздалегідь. 

Впровадження data science: практичний приклад

Впровадження data science у бізнес-процеси дозволяє перетворити аналіз даних у дієві стратегії та результати, а також передбачити зміни у попиті та перевагах клієнтів з точністю до 85%. Розглянемо кроки його впровадження на прикладі з Azure DevOps.

У компанії, що спеціалізується на розробці фінансового програмного забезпечення, виникла необхідність в покращенні процесу управління проєктами. Однією з ключових цілей цього покращення було забезпечення точних прогнозів тривалості та вартості проєктів з використанням даних зі структурованої системи управління.

1. Інтеграція даних з ADO

Команда забезпечила інтеграцію системи Azure DevOps з аналітичними інструментами, що дозволило автоматично збирати дані про завдання, терміни виконання, затрати ресурсів та інші параметри.

2. Розробка аналітичної моделі

За допомогою аналітичних методів була розроблена модель, яка використовувала дані з ADO для аналізу взаємозв'язків між різними факторами (кількість завдань, обсяг робіт) та тривалістю проєкту.

3. Прогнозування та валідація

Завдяки цій моделі були створені прогнози для нових проєктів, що базувалися на даних зі схожих завдань. Після завершення була здійснена валідація прогнозів на практиці.

4. Оптимізація ресурсів та робочих процесів

З інформації, отриманої з аналізу даних, було прийнято рішення щодо оптимізації розподілу завдань та ресурсів між командами. Також були виявлені можливості для зменшення затрат та прискорення процесів.

5. Аналіз та вдосконалення

Інформація з прогнозів та фактичних результатів була використана для аналізу відхилень. Це дало змогу вдосконалити аналітичну модель та враховувати нові фактори, які впливають на проєкти у галузі фінансового програмного забезпечення.

6. Застосування результатів

За допомогою покращеного аналізу даних з ADO, команда змогла точніше спланувати тривалість та затрати для нових проєктів в області фінансового програмного забезпечення. Це сприяло підвищенню якості виконання та результатів.

Результати та потенціал data science

Після плідної роботи з Azure DevOps компанія отримала більш точні прогнози щодо тривалості та вартості проєктів у галузі фінансового програмного забезпечення.

Data science допомагає власникам бізнесу та менеджерам ефективно збирати та аналізувати дані надаючи інструменти та методи для обробки великих обсягів інформації та вилучення з неї цінних ідей.

А які кроки впровадження data science використовуєте ви? Напишіть у коментарях.

Підписуйтеся на наші соцмережі