Επιστήμη Δεδομένων και Μεθοδολογίες Διαχείρισης Έργων: Τι πρέπει να γνωρίζετε

Μία από

τι

ς πιο σημαντικές προκλήσεις που υπάρχουν στη διαχείριση έργου είναι η ποικιλία των τρόπων με τους οποίους μπορεί να διαχειριστεί και να χειριστεί ένα έργο. Με διαφορετικές ομάδες, μπορεί να είναι απαραίτητο να υιοθετήσετε πολλές διαφορετικές μεθοδολογίες για να έχετε το πιο αποτελεσματικό αποτέλεσμα για την ομάδα σας.

Όταν οι σύγχρονες επιχειρήσεις οδηγούνται όλο και περισσότερο από δεδομένα, οι διαχειριστές έργων πρέπει να κατανοήσουν πώς μπορεί να συνδυαστεί η τομή μεταξύ των μελών της ομάδας, των δεδομένων και των στρατηγικών. Μερικές φορές, θεωρείται ότι ο ρόλος της επιστήμης δεδομένων και της διαχείρισης έργων είναι σχεδόν ο ίδιος – ενώ τα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στη λήψη αποφάσεων, δεν είναι συνήθως ένας τομέας που εκτελεί αποκλειστικά έργα.

Ανεξάρτητα από το αν είστε έμπειρος επιστήμονας δεδομένων ή μαθητής που ολοκληρώνει ένα

Master of Project Management

, οι διαφορές μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της διαχείρισης έργου πρέπει να είναι καλά κατανοητές πριν από την ανάληψη οποιουδήποτε μεγάλου έργου. Ας αφιερώσουμε λίγο χρόνο για να εξερευνήσουμε πώς τα δεδομένα μπορούν να συμπληρώσουν τις σύγχρονες μεθοδολογίες έργου για να έχουμε το καλύτερο πρακτικό αποτέλεσμα από ένα έργο με τα διαθέσιμα δεδομένα.

Λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα – Μετασχηματισμός έργων

Η εισαγωγή της σύγχρονης συλλογής δεδομένων μέσω ψηφιακών συστημάτων έχει μεταμορφώσει όλο και περισσότερο τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη αποφάσεων. Πάρτε, για παράδειγμα, την Απογραφή, μια εθνική δημογραφική έρευνα που διεξάγεται κάθε πέντε χρόνια από το Αυστραλιανό Γραφείο Στατιστικής. Αρχικά καταγράφηκε σε πίνακα με χρήση μηχανικού εξοπλισμού μηχανών, εξελίχθηκε με την εισαγωγή του

τεχνολογία υπολογιστών το 1966

στην ολοένα και πιο διαδικτυακή συμμετοχή στην Απογραφή στην τρέχουσα εποχή.

Ο τρόπος με τον οποίο συγκεντρώνονται, αποθηκεύονται και αναλύονται τα δεδομένα μπορεί να βοηθήσει στη μετατροπή του τρόπου με τον οποίο σχεδιάζονται και υλοποιούνται τα έργα. Αντί να περιμένουν πολλά χρόνια για να αναλάβουν ένα σχέδιο, οι εξειδικευμένες ομάδες επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιούν τις γνώσεις τους για να παρέχουν γρήγορες, ουσιαστικές και χρήσιμες πληροφορίες στους διαχειριστές έργων, βοηθώντας στην ευθυγράμμιση των προτεραιοτήτων με τα δεδομένα που είναι διαθέσιμα και γνωστά.

Βασικά στάδια του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων

Υπάρχουν ορισμένα στάδια που είναι απαραίτητα για τον κύκλο ζωής οποιουδήποτε έργου επιστήμης δεδομένων. Σε τελική ανάλυση, ενώ τα δεδομένα είναι χρήσιμα, είναι σημαντικό το νόημα να εξάγεται από εισαγωγές πρωτογενών δεδομένων. Με μια εκτιμώμενη

120 δισεκατομμύρια terabytes δεδομένων

που παράγονται ετησίως, σύμφωνα με τις τελευταίες εκθέσεις, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι τα ακατέργαστα δεδομένα, από μόνα τους, δεν είναι ιδιαίτερα χρήσιμα χωρίς κάποια μορφή ανάλυσης.

Τρία βασικά στάδια του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνουν την εξόρυξη δεδομένων, τον καθαρισμό και την εξερεύνηση. Αυτές οι διαδικασίες είναι ζωτικής σημασίας για κάθε έργο επιστήμης δεδομένων – και η παράλειψη οποιουδήποτε από αυτά τα βήματα μπορεί να είναι δυνητικά επικίνδυνη κατά την ανάληψη έργων δεδομένων.

Πρώτον, η εξόρυξη δεδομένων απαιτεί κατανόηση των λειτουργικών απαιτήσεων για να ερευνήσει πιθανές πηγές δεδομένων. Για παράδειγμα, ένα έργο που επιδιώκει να κατανοήσει τη σχετική απόδοση ενός προγράμματος αποστολής αλληλογραφίας μπορεί να επιδιώξει να συγκεντρώσει πληροφορίες σχετικά με την επιστρεφόμενη αλληλογραφία,

πληρωμές

από πελάτες με τους οποίους ήλθε σε επαφή, καθώς και οικονομικές πληροφορίες, όπως το κόστος αποστολής ή επισ

τροφή

ς ενός φυλλαδίου.

Ο καθαρισμός δεδομένων είναι ένα άλλο κρίσιμο στάδιο του κύκλου ζωής της επιστήμης δεδομένων. Τα δεδομένα από μόνα τους μπορεί να είναι ακατέργαστα και ακατάστατα – για παράδειγμα, μια πηγή δεδομένων με διευθύνσεις μπορεί να περιλαμβάνει δεδομένα δομημένα σε διαφορετικές ή ιστορικές μορφές, πράγμα που σημαίνει ότι οποιαδήποτε εξερεύνηση που διεξάγεται χωρίς να καθαριστεί πρώτα η δομή των δεδομένων μπορεί να είναι δυνητικά παραπλανητική ή εσφαλμένη.

Μόλις πραγματοποιηθεί η εξόρυξη δεδομένων και ο καθαρισμός, πρέπει να γίνει ολοκληρωμένη εξερεύνηση δεδομένων. Τα αποτελέσματα που βασίζονται στα δεδομένα δεν προκύπτουν αμέσως – μερικές φορές μπορεί να χρειαστούν μέρες ή και εβδομάδες για να ψάξετε στα δεδομένα για να κατανοήσετε πώς συνδέονται τα δεδομένα. Τα αποτελέσματα που βρέθηκαν σε αυτό το στάδιο ανακάλυψης μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την ενημέρωση περαιτέρω έρευνας και τη συμπλήρωση της φάσης σχεδιασμού παράδοσης του έργου.

Κοινές μεθοδολογίες διαχείρισης έργων

Υπάρχουν πολλές διαφορετικές μεθοδολογίες διαχείρισης έργου. Παραδοσιακές μέθοδοι όπως η μέθοδος του καταρράκτη είναι γνωστές. Ωστόσο, πιο πρόσφατες μεθοδολογίες, όπως η ευέλικτη μέθοδος, έχουν κερδίσει το ενδιαφέρον τα τελευταία χρόνια ως τρόπος

εξέλιξη

ς του τρόπου διαχείρισης των έργων, σε ευθυγράμμιση με τη βελτιωμένη διαθεσιμότητα δεδομένων.

Μια μεθοδολογία ανάπτυξης που είναι κοινή σε έργα είναι γνωστή ως μεθοδολογία καταρράκτη. Αυτή η ορθόδοξη στρατηγική, κοινή στην ανάπτυξη λογισμικού, περιλαμβάνει μια διαδικασία πέντε βημάτων (Απαιτήσεις, Σχεδιασμός, Υλοποίηση, Δοκιμή, Ανάπτυξη) όπου τα βήματα γίνονται διαδοχικά. Αν και αυτό μπορεί να είναι χρήσιμο για ορισμένα έργα, μερικές φορές θεωρείται δύσκολο να το διαχειριστείτε όταν εργάζεστε με έργα που υποστηρίζονται από δεδομένα.

Μια σύγχρονη μεθοδολογία που εμφανίζεται συνήθως όταν εργάζεστε με ταχέως εξελισσόμενα δεδομένα είναι γνωστή ως το

ευέλικτη μεθοδολογία

. Αυτή η μέθοδος επιτρέπει την ταχεία επανατοποθέτηση καθώς αλλάζουν οι εταιρικές απαιτήσεις – και συνήθως θεωρείται βέλτιστη πρακτική όταν εργάζεστε σε έργα που απαιτούν συνεχή περιστροφή ή προσαρμογή για τη διαχείριση των επιχειρηματικών αναγκών.

Η διασταύρωση της διαχείρισης έργων και της επιστήμης δεδομένων

Η διαχείριση έργων και η επιστήμη δεδομένων μπορούν να διασταυρωθούν με ενδιαφέροντες τρόπους – όπως το

Ouroboros

, η ολοένα και πιο συμβιωτική σχέση μεταξύ της διαχείρισης έργων και της επιστήμης δεδομένων μπορεί να αναρωτηθεί ποιο ήταν το πρώτο.

Για τον έμπειρο ηγέτη του έργου, το να είναι σε θέση να κατανοήσει ποιος συνδυασμός μεθοδολογίας έργου και στρατηγικής επιστήμης δεδομένων είναι καλύτερος, μπορεί να βοηθήσει πολύ στην ενημέρωση για τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων. Αυτό, με τη σειρά του, μπορεί να βοηθήσει στην ευθυγράμμιση των τρεχόντων ή μελλοντικών στόχων του έργου – μετατρέποντας τη διαχείριση έργου από το να βασίζεται αποκλειστικά στις επιχειρηματικές απαιτήσεις σε κάτι που είναι πολύ πιο ρευστό και ευέλικτο. Με τα δεδομένα και τη διαχείριση έργων τόσο στενά συνδεδεμένα, είναι συναρπαστικό να φανταστούμε τι θα συνδυάσουν αυτοί οι δύο ρόλοι τα επόμενα χρόνια.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας


:

kjpargeter/Freepik

.