خرداد
مدیریت پروژه عمومی, مدیریت پروژه
تجزیه و تحلیل داده‌ها در مدیریت پروژه
تجزیه و تحلیل داده‌ها و آنالیز آنها در مدیریت پروژه همان تمیز کردن و جداسازی داده‌ها و تغییر‌دادن ساختار مدل‌های در دست، برای دستیابی به داده‌های جدیدتر و کاربردی‌تر برای اتخاذ یک تصمیم درست و در نتیجه رسیدن به هدف نهایی است.
آنالیز داده‌ها در مدیریت پروژه
در فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها یا آنالیز داده‌ها در مدیریت پروژه، تصمیمات و هدفگذاری‌ها وابسته به این است که ما داده‌های بهینه و مفید را استخراج کنیم و تصمیم نهایی ما پس از تجزیه و تحلیل داده‌ها، برآیند داده‌هایی باشد که مفید هستند. ما این فرآیند را علاوه بر آنالیز داده‌ها در مدیریت پروژه در تصمیمات روزانه خود نیز مورد استفاده قرار می‌دهیم.
یعنی از اطلاعات، نتیجه‌گیری‌ها و داده‌های گذشته استفاده می‌کنیم؛ اتفاقات اخیر را کنار یکدیگر قرار می‌دهیم و از طریق آنالیز و بررسی آنها می‌توانیم رخدادهای احتمالی آینده را پیش‌بینی کنیم. بنابراین در هر لحظه از زندگی، ما در حال تجزیه و تحلیل داده‌ها هستیم.
اما برای استفاده از داده‌ها و به کاری‌گیری آنها در کسب‌وکار و پیشرفت اهداف در کسب‌وکار، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یا به اصطلاح، مرحله آنالیز داده‌ها در مدیریت پروژه، نقشی بسیار موثر را ایفا می‌کند. این فرایند هرگز متوقف نمی‌شود و شما به صورت دائمی با ورود به هر مرحله و حتی با شکست و موفقیت، مکرراً در حال تجزیه و تحلیل داده‌ها خواهید بود.
آشنایی با تحلیل داده‌های در پروژه
حال که متوجه شدیم در فرآیند و چرخه انجام پروژه نیاز مبرم به داده‌ها و فرآیند دقیق و صحیح تجزیه و تحلیل داده‌ها داریم؛ برای شروع پروژه، قبل از هر چیز آشنایی با تحلیل داده‌های در پروژه حائز اهمیت خواهد بود.
برای آشنایی با تحلیل داده‌ها در پروژه، به نکاتی اشاره خواهیم کرد. با در نظر گرفتن این مراحل می‌توان امیدوار بود فرآیند تجزیه و تحلیل به صورت صحیح انجام می‌گیرد و کسب‌وکار شما با رشد و رونق محسوسی روبه‌رو می‌شود.
چرا به آشنایی با تحلیل داده‌های در پروژه احتیاج داریم؟
اگر می‌خواهید بدانید چرا باید با روند تحلیل داده‌ها آشنا شوید. و یا اصلاً چرا باید داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنیم. پاسخ کاملاً روشن است. در صورتیکه هدف و مقصود نهایی رشد کسب و کار است مسلماً به آنالیز و تجزیه و تحلیل احتیاج داریم.
زمانی که در تجارت و کسب‌وکار خود دچار رکود، توقف و حتی سقوط می‌شویم؛ لازم است به اطلاعات و اتفاقات گذشته نگاه کنیم؛ خطاها را کنار بگذاریم و تصمیم جدیدی اتخاذ کنیم.
حتی اگر شکستی را تجربه نکردید و کسب‌وکارتان رو به جلو رفته؛ باز هم به تحلیل داده‌ها برای پیشرفت و سوددهی بیشتر احتیاج دارید. بنابراین فقط و فقط به داده‌های فرآیند کسب‌وکارتان و آنالیز آنها نیاز دارید.
ابزار آنالیز
قبل از شروع آنالیز، ابزارهای مورد نیاز تجزیه و تحلیل را فراهم کنید. چرا که ابزارها می‌توانند به پردازش درست، تغییر اطلاعات، آنالیز داده‌ها و ایجاد پیوند بین آنها کمک کنند. حتی الگوهای بهتر ارائه دهند.
ابزارها همان تکنیک‌ها هستند. براساس تجارتی که دارید می‌توانید از انواع تکنیک‌های تجزیه تحلیل همچون: آنالیز تشخیصی، پیش‌بینی، تجویزی، آماری و تجزیه و تحلیل متن استفاده کنید. اما در این بخش به مراحل و فرآیند تجزیه تحلیل با استفاده از این ابزار و تکنیک‌ها اشاره می‌کنیم.
مراحل تجزیه و تحلیل اطلاعات
مراحل تجزیه و تحلیل اطلاعات شامل جمع آوری داده‌ها، جداسازی داده‌ها، تحلیل و بررسی داده‌ها، تفسیر داده‌ها و تجسم داده‌ها می‌باشد.این مراحل را شما در طول چرخه تجزیه و تحلیل داده‌ها طی می‌کنید.
انتخاب علت تجزیه و تحلیل
- در مرحله نخست باید هدفتان از تجزیه و تحلیل را معلوم کنید.
- روشن کنید که چرا فرآیند تجزیه و تحلیل را انجام می‌دهید و کدام نوع تحلیل مدنظرتان است تا براساس آن داده‌ها را جمع‌آوری کنید.
علت تجزیه و تحلیل، تکنیک تحلیل، داده‌ها مورد تحلیل و ابزارها و اقدامات فرآیند آنالیز را مشخص نمایید.
جمع‌آوری داده‌ها
- پس از اینکه تکنیک و داده‌ها مورد بررسی خود را انتخاب کردید براساس احتیاجات و هدف‌گذاری‌هایتان داده‌ها را جمع آوری کنید.
- سپس داده‌های بدست آمده را پردازش کنید و سامان بدهید، یعنی طبقه‌بندی کنید.
- در این مرحله ثبت منابع و پایگاه‌های داده‌ای، تاریخچه داده‌ها، تاریخ استخراج داده‌ها را فراموش نکنید.
داده‌ها را جداسازی کنید
- تمیز کردن و جداسازی تفاوتی ندارد. آشنایی با تحلیل داده‌های در پروژه می‌گوید در این مرحله هر اطلاعات و داده‌ای که بدست آوردید از مفید تا بی‌استفاده را از هم جداسازی کنید تا مفیدها باقی بمانند.
- اگر داده‌هایی سوابق تکراری دارند، خطا دارند و یا فضای آنها سفید است بلااستفاده هستند و نمی‌توانند برای فرآیند آنالیزتان استفاده شوند.
- دقت کنید با انجام صحیح این مرحله می‌توانید درصد خطای نتیجه و خروجی خود را کم و کمتر کنید یعنی هرچقدر داده‌ها مفیدتر باشند خروجی بسیار کاربردی تر و بهتر خواهد بود.
آنالیز داده‌ها
- حال که استخراج، جداسازی و پردازش را انجام داده‌اید داده‌های شما برای فرآیند تجزیه و تحلیل آماده هستند.
- داده‌ها باید مورد بررسی و تغییر قرار بگیرند، شاید نیاز داشته باشید آن ها را کم و زیاد کنید.
- در این مرحله ابزارها و نرم افزارهایی که فراهم کردید را مورد استفاده قرار دهید، چرا که برای درک درست، تفسیر صحیح و دریافت یک خروجی خوب به ابزارها احتیاج دارید.
تفسیر اطلاعات
- بعد از آنالیز داده‌ها، حال باید اطلاعات را تفسیر کنید.
- برای پیوند دادن اطلاعات به یکدیگر در این مرحله از تجزیه و تحلیل، می‌توانید از نمودارها، جداول و متن‌ها استفاده نمایید.
تجسم داده‌ها
- در این مرحله نهایی شما اطلاعات نهایی را به صورت نمودار نشان می‌دهید.
- برای اینکه افراد بتوانند درک درستی از نتایج شما بدست آورند و به راحتی اطلاعات را پردازش کنند لازم است از نمودارهای گرافیکی استفاده کنید.
- می‌توان با در کنار هم قرار دادن این نمودارهای گرافیکی و مقایسه آنها با هم، اطلاعات معنی‌دار و مفید تازه‌ای نیز کشف کرد.
سخن پایانی در مورد تجزیه و تحلیل داده‌ها در مدیریت پروژه
در دنیای پیچیده و پرتحول امروز، استفاده از تحلیل داده‌ها در مدیریت پروژه به ابزاری حیاتی برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و بهینه تبدیل شده است تحلیل داده‌ها در این مقاله با تشریح مراحل گام‌به‌گام از انتخاب علت تجزیه و تحلیل تا تجسم داده‌ها، به مدیران پروژه کمک می‌کند تا با استفاده از ابزارهای مناسب، داده‌های خود را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کنند. فرتیک با ارائه این محتوا، نقش خود را در ارتقای دانش و مهارت‌های مدیریت پروژه در سطح بین‌المللی به‌خوبی ایفا می‌کند.
منابع؛
pmworldjournal.com
www.grayce.co.uk
www.brighthubpm.com
با سلام و وقت بخیر. در مقاله‌ی سایت فرتیک درباره‌ی «تحلیل داده‌های در پروژه»، به اهمیت پیش‌بینی ریسک‌های پروژه با استفاده از آنالیز داده‌ها اشاره شده است. آیا می‌توانید توضیح دهید که در این مقاله چه مدل‌های پیش‌بینی خاصی (مانند مدل‌های یادگیری ماشین یا تحلیل‌های آماری) برای مدیریت ریسک پیشنهاد شده‌اند؟