ניהול פרויקטים בשלושה ממדים (D3) – Data Driven Decision-making

ניהול פרויקטים בשלושה ממדים (3D) – Data Driven Decision-making

ניהול פרויקטים בשלושה ממדים (3D) – הנתונים המובילים את ההחלטות

כלי BI כאלמנט משנה מציאות בסביבת ניהול פרויקטים

אנחנו מייצרים דאטה בכמויות לא נתפסות, ואלה עוד הולכות וגדלות.  זה נכון כיום לחיינו בכלל, ובפרט בסביבת העבודה הדינאמית והדיגיטאלית, שבה מחליפים מסרים, קבצים, מעלים מידע למערכות, משתמשים באפליקציות ועוד. סביבת ניהול הפרויקטים אינה שונה, נתונים הם מרכיב חשוב ומרכזי. למעשה, אין כמעט ארגון היום שלא יעלה בשלב כלשהו במהלך השיחה את שאלת ה"שקיפות" וה- "נראות" כנושא ראשון במעלה, וכצורך קריטי לתהליכי קבלת החלטות.

 

מה זה בכלל נתונים?

הכל מתחיל בנתונים (דאטה). בפרויקטים, אנחנו מייצרים סוגים שונים של נתונים לאורך מחזור חיי הפרוייקט. למעשה הרבה מאוד נתונים; מתכולת הפרוייקט והתוצרים הכלולים בה, משימות ותאריכים מתוכננים למשימות שאחר כך מצטרפים אליהם נתוני הביצוע וההתקדמות. נתוני סיכונים, תקציב, שרשרת אספקה ומשאבים ועוד לא מעט נתונים לא מובנים שעולים בשיחות מזדמנות ופגישות כמו משימות לביצוע, סטאטוס ועוד. לאלה מתווספים תהליכים משלימים, כמו למשל סבבי אישורים, הערכות, סקרים ועוד. כשלמעשה, החיבור של כולם יחד, הוא מה שייתן לנו "תמונה מלאה".

האתגר הראשון הוא מיפוי ואיסוף הנתונים הללו. וזהו אתגר חשוב בפני עצמו. אבל מרגע שיש לנו את הנתונים במאגר כלשהו, אנחנו צריכים להתחיל להפעיל על הנתונים הללו תהליכים ופעולות על מנת שנוכל להשתמש במידע, עד שלבסוף ישמשו אותנו הנתונים כבסיס לקבלת החלטות. נתונים כשלעצמם, אינם מספיקים.

 

אז איך מייצרים סביבת ניהול פרוייקטים בשלושה ממדים?

כלומר, כיצד להבנות סביבה שבה נתונים מובילים את ההחלטות 3D – Data Driven Decision-making. או בתרגום לעברית, תהליכי קבלת החלטות מכווני נתונים? זו השאלה שננסה לענות עליה על ידי הצגת תהליך בשלבים. למעשה, התהליך מובנה ממספר רבדים, כשבכל שלב, אנו מעבים ומוסיפים ערך למה שמתחיל כנתונים. ככל שארגון מצליח לעלות בסולם, מתחזקת יכולת קבלת ההחלטות, ומתבססת תחושת האמון, הן של הצוות עצמו והן של הארגון כולו, בפרויקטים שהארגון מוביל.

 

ניהול פרויקטים בשלושה ממדים - תובנות ומשמעויות

 

 

שלב ראשון: מנתונים למידע

מרגע שאספנו את הנתונים הרלוונטיים, זיהינו איכן הם מאוחסנים, ווידאנו כי הם זמינים לנו, נוכל להתחיל לגבש מידע. לא נתייחס כאן לתהליך המיפוי, רק נאמר שזהו שלב חשוב שיאפשר לארגון בהמשך אכן "לחבר את הנקודות". נניח כאן, שזיהינו איכן נמצאות אותן "נקודות".

כאמור, הנתונים כשלעצמם הם חשובים מאוד וטובים, אבל אינם מספיקים. יצירת הערך נעשית על ידי חיבור ויצירת הקשר (קונטקסט). למשל, הצגת קטגוריות נתונים דומים יחד, ארגון המידע בצורה שתהיה הגיונית (על פני ציר זמן, או קבוצה אחראית למשל). בשלב זה ייתכן ונוסיף רובד של חישובים ונוסחאות המשתמש בדאטה. מה שמוצג לנו כעת אינו מספרים גולמיים אשר כשלעצמם לא אומרים לנו דבר, אלא מידע שניתן להתחיל לעבד.

 

שלב שני: ממידע לידע

המידע המוצג, כבר מייצר הגיון כלשהו, אך עדיין אינו מאפשר לנו לפעול. חסרה לנו המשמעות של מה שאנחנו רואים, או במילים אחרות, התשובה לשאלה "למה?". למשל: פרויקט שחורג במסירות. פעם התאריכים הם מאוחרים יותר, ופעם הם מוקדמים, ואז שוב מאחרים. מדוע הפרוייקט נמצא בתנודתיות הזו? בכדי לענות על השאלה, אנו נדרשים לייצר ידע, המבוסס על רעיונות, למידות וחיבורים משמעותיים יותר של המידע. למשל, בפרוייקט שחורג במסירות, אם נחבר את נתוני הלו"ז עם עומס על משאבי הצוות, נוכל לבחון הקשרים ולחקור אותם. חיבור שתי פיסות המידע הללו יחד והבנה מדוע זה קורה, יקנה לנו ידע – צעד לקראת פעולה אפשרית.

זה אולי נשמע מוכר מניתוחים שכבר עשיתם באקסל. ייתכן. אולם היקף הנתונים, רמת המורכבות והצורך בזמינות ועדכון "בזמן אמת" מחייבים מעבר לדבר הבא. למעשה התהליך שתיארנו עד כה, מתבצע בעזרת הגדרה נכונה של אסטרטגיית מידע, ובניית תשתית מתאימה הכוללת פתרון BI, ומחליפה את "תחושת הבטן" כבסיס. הדיון הופך להיות מבוסס נתונים ועובדות. האינטואיציה של מנהל הפרויקט, אותה "תחושת בטן" לא נעלמת או נמחקת, היא הופכת להיות מרכיב חשוב, בשלב הבא.

 

שלב שלישי: לתרגם ידע לפעולה

השלב האחרון במסע לקראת ההחלטה והפעולה. כעת, כשיצרנו תמונה ברורה מבוססת נתונים, נגייס את הניסיון, הידע הנצבר, החוויות ותחושות הבטן של מנהלי הפרויקטים בכדי לייצר תובנות. בשלב זה יעלו שאלות, רעיונות, ויבחנו עוד נקודות מבט לקראת ההחלטות. בתחילת הדרך, הנתונים היו רק נתונים – סדרת מספרים. אולם כאשר הנתונים זורמים דרך שלבי המידע והידע, הם מאפשרים למנהלים לתרגם אותם בצורה חכמה לפעולה וצעדים לתיקון. אחרי אלה ניתן יהיה להמשיך ולעקוב ולוודא כי השיגו את התוצאה הרצויה.

 

המרכיב ההכרחי – פתרון BI

בכדי שיתאפשר לנו לנתח נתוני פרויקט בזמן אמת, ולעבד אותם לכדי מידע וידע,  נדרש יישום של פתרון BI. זהו המרכיב ההכרחי שסולל את הדרך שתיארנו. בחברת מתן, כשותפי זהב של מייקרוסופט בתחום ניהול הפרויקטים, יישמנו תהליכים כאלה בעזרת Power BI. הכלי מאפשר לנתח נתונים באופן מובנה, ולמעשה לתמוך בשלב הראשון והשני בצורה מיטבית, כך שמנהלי הפרויקטים יוכלו להתמקד ביצירת התובנות וקבלת ההחלטות, וודאי בסביבה מרובת פרויקטים שבה מנהלים נדרשים לבחון לא רק פרויקט אחד, או קבוצה אחת.

בתחום המורכב של ניהול משאבים, או אינטגרציה בין פרויקטים – מענה BI הוא קריטי, ויהווה גורם משנה מציאות עבור מנהל הפרויקט. עוד יתרון של שימוש בכלי BI, הוא הבנת התמונה מנקודות מבט שונות. קל למנהל הפרויקט להבין מהי התמונה שרואה ה PMO, או המנהל הבכיר, ולפעול לתיקונה עוד בטרם פנו אליו בשאלות בנושא. אותה "שקיפות" רצויה, המאפשרת קולבורציה ועבודת צוות, מושגת ביעילות, אם בנינו בסיס איתן.

 

ניהול פרויקטים בשלושה ממדים – סיכום

ארגונים המנהלים פרויקטים ומאמצים את הגישה של תהליך קבלת החלטות מכוון נתונים,  נדרשים לעבור את הדרך שתיארנו ולבסס את שלושת השלבים. כדי לעשות זאת היטב וביעילות, יש ראשית למפות את הנתונים הנדרשים, לוודא כי אלה מנוהלים וזמינים (ועל כך במאמר נפרד), ולבסוף לנתח את נתוני הפרויקטים בגישה שהוצגה כאן. לשם כך יישום של כלי BI הוא מרכיב הכרחי, אשר יאפשר "לחבר את הנקודות" ולייצר שקיפות ונראות לבעלי העניין השונים.

 

רפרנסים:

 

לשיתוף המאמר

מאמרים נוספים

דילוג לתוכן