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資源預測數字模型搭建思路分享

業務背景

資源預測是項目管理過程中的一個環節,即通過搭建合適的數據模型,對未來的項目人力資源投入情況進行有效預測,可以更加精準的完成項目資源規劃并能及時發現問題進行相關調整。

難題和痛點

PM排期時沒有有效數據支撐資源使用情況,每次排期都需要找各個研發團隊TL溝通,會產生很大的溝通成本。

線下維護項目資源投入信息會產生很多工作量,為研發團隊和PM造成額外的管理成本。

手工維護會導致各團隊標準不統一,無法進行大規模推廣。

解決方案

【中心思想】通過日常項目管理流程,即可達到資源預測的目的,不給項目管理過程增加額外負擔。

3.1基本要求

3.2具體步驟

活動1:構思效果——搭建數據模型——(直接/數據加工)——建立數據源

在前面3.1章節中提到的報表,即是想要的效果。

參數和基礎功能即為數據模型即為數據源,很明顯這些數據源無法直接應用到效果展示,因此需要進行數據加工。

活動2:先通過簡單工具建立Demo,確認可行性,并對照使用過程逐步進行優化

我選擇通過Excel進行Demo處理,詳情可見文末《PMO-資源預測_模板》。

活動3:利用現有平臺和工具實現線上化

在確認數據結果穩定、可靠的前提下,就可以開始規劃工具線上化,畢竟Excel處理數據量較大時會非常卡頓。

業務成果

PM排期時能提供有效數據支撐可用資源查詢。

減少研發、測試管理投入成本,通過日常項目管理流程(項目總軸和項目成員投入)只需要兩步,即可達到資源預測的目標。【使用過程中逐漸發現優化點,目前正在設計更加簡便的預測模型,爭取做到無感預測】

建立更科學的、體系化的數據預測模型,加強數字化管理基礎能力、為資源投入偏差提供分析參考。

數字化管理的規劃和思考

數據源和加工的基礎數據模型,在設計時,要素和維度要考慮充分,這樣可以方便后期進行二次加工。

盡量選擇符合日常工作習慣的線上工具,可以向工具研發組提需求,也可以自行學習研發。因為本人是PM,因此總結了一套適合非研發同學使用的資料。

從日常工作中發現痛點,總結規律和方法,通過小范圍驗證,進而提煉標準和流程,最終實現數字化管理動作。

每個數字背后,都是真實的項目和人,關鍵在于怎么應用這些數字。

如果是為了匯報,生搬硬套湊出來,參與的同學都會懷疑這些數字的意義;如果遇到問題,TL和PM該反饋的反饋,該上升的上升,不能為了湊而湊,辯證的執行。

如果把數字化管理,與業產研月會、需求排序、需求排期等結合,并用于分析定位和輔助決策,將會非常有價值,且屬于日常管理一部分。

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