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【百人社】浅谈数据分析与管理方面的经验

百人社第32期:浅谈数据分析与管理方面的经验

作者:圈圈 | 2018-06-22 10:29:24

百人社第32期:浅谈数据分析与管理方面的经验 


全员精彩讨论: 

一、胖胖猕猴桃:对阶段工作过程中的数据进行分析,我们就能知道对于这个项目的工作量,单位时间的效率,以及有可能的改进,这对接下来的阶段工作给予了一定的指导。  

比如,前段时间我们接到了一个全新技术的项目,在规划阶段时,我们就对这个项目的难度进行了预估,在第一阶段的执行中,我们收集了这个阶段的工作量、工作效率、技术难点、新技术的掌握进度以及多种风险数据,我们对这个阶段的数据进行了分析,通过合理计划和安排,在第二阶段我们比原计划提前完成,而且成功减轻了一些第一阶段预测到的风险,也大大加强了我们对新技术的掌握,比预期计划的人数要多。根据这些数据,第三阶段我们进行的很顺利。  

数据分析其实一直都存在,要正确的分析,全面的分析  

这次的论题让我想到了这次高考的作文,不知道大家记得不记得,飞机上弹痕统计和加强防护的那部分。  

这其实就像我们项目过程中的数据分析,有时候,分析出来的数据看着靠谱,实际上是陷阱,这还是需要大家的集思广益的。比如,你的资源,总有新手和老手的区别,怎么样安排你的工作,让新手有提升但不会卡住,让老手发挥最大效率而不是处理低级任务。  

在项目的每个阶段,有很大可能我们的资源都是变动的,要了解这些人员的能力,我们就需要做数据收集和分析,这对我们的项目来说,是有益的。这可以避免老手们手上都是简单任务,他们分分钟昨晚聊天喝茶,新手却对困难抓耳挠腮,拖延任务。  

二、谭蒙:我觉得数据分析一般是项目管理偏市场的部分,为公司老板提供决策依据,给公司指明战略和方向,那款机型卖的好,那个地方的市场占有率高,分析下TOP前10的客户,有可能这些客户占据我们项目和业绩的80%,从供应商数据分析得知,竞争对手有多大产能,通过精确打击和广告效应提升公司的营业额。大部分公司所设数据分析部一般归属于办公室或者市场部。管理方面,主要是管人,给下属提供看得见的晋升机会,公平公正,合适的人去安排做合适的事,绩效考核数据化标准化,提供培训学习机会,管理另外一点就是要PIE标准化,流程管理!给大家定一套约定成俗的机制,各类项目进度表格、验收表格、回款表格一定要标准化,可追溯。  

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三、现在数据分析与管理是密不可分的,阿里的数据、头条的数据,都是精准、精细用户管理的典范……就项目而言,数据分析更大的意义在于启示后人,少些障碍和弯路……对公司而言也是知识管理的优秀做法。  

四、Leo:今天的主题是数据分析与管理方面的经验。我发表几点浅见。在信息化水平越来越高的今天,我们的数据也是几何级数增加,数据分析工具很重要,但是要什么数据,对数据背后所反映的事实更重要。海量数据应需而取,数据越来越多了需要哪些往往是最重要的不然就是陷在数据中迷茫。管理的目标是为了解决问题,数据是辅助做决策。数据不输出是没有意义的,但是输出需要合理的分析与判断,就像某前段时间某大数据公司提供过一个数据,发现全中国在淘宝上购买泳装比例的最大的省份是新疆,比例最低的是海南。于是得出一个结论,认为新疆的泳装产业是被严重低估了。结果发现新疆通过淘宝买泳装是因为泳装实体店很少,只能在网上买。而海南随处可见泳装店。  

五、星星:个人浅谈:论点:数据分析与管理方面的经验选择合适数据分析工具,带有目的性对于之前数据的归纳总结,对项目未来实施方向有了数据支撑,即利于项目的管理。  

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六、Sandra.Yan:来来来,抛砖啦~~本期论点:浅谈数据分析与管理方面的经验】  

1.话题拆分】其一,管理的成果如何进行量化?其二,什么样的数据分析能够优化管理?  

2.话题剖析】管理,我认为归根结底是管人,在项目中去管理每个人的任务,对应完成任务的绩效,而支撑这些的便是与此相关的数据,以及相关数据指标。  

3.案例分析】A公司新上线了一个网上业务系统W,这个系统需要客户在前端根据系统设计流程自助提交业务办理资料,需要系统后端业务人员在线受理与审核资料,同时予以通过或驳回。A公司领导需要W系统上线的半年内能够提升用户线上业务办理效率与业务办理量,同时减少临柜业务量以及线下专职柜台工作人员数量,于是领导委派员工a来统筹管理W系统的线上业务运营与线下柜台工作人员的数量与工作情况。a采取的做法是通过给W系统的业务受理流程标准化,提高线上工作人员的审核效率,从而提高客户自助办理业务数量,缩短办理时间,以提高用户线上使用W系统数量与频率;同时伴随客户在线办理业务数量增多,线下临柜就少了,因此可以逐渐减少线下人员,同时把他们逐步移到线上进行标准化统一管理。  

【4.案例中的数据与管理结果】当最后用户线上办理业务数量与效率都在考核周期内有很大幅度提升,同时线上业务人员的审核速度与效率大幅提升,同时差错率越来越少、以及线下柜台专职人员越来越少,都转线上等系列量化指标都符合既定运营目标时,则说明管理的效能是正向的。  

Sandra.Yan:  

5.数据与管理的关联小结】单个数字是无效的,单个管理也是无效的,只有当数据有了特定属性定义(也就是类似指标等)同时管理有了可落地的衡量标准时,才能去判断管理工作的好坏。而这些衡量标准就是可形容,可描述的数据名称,而数字也才有了度量属性,于是建立了管理绩效指标与数据取值之间的一一对应关系。才能通过每个衡量周期内的变化来判断进步与否。至于重要要做的就是如何界定管理指标以及建立数据指标之间的关键性,比如指标直接是否有线性或非线性关系,是否需要通过建立合适数学模型进行统计或者量化分析数据。最后的数据分析结果就能反映管理的好坏。再比如衡量一个官员在某个贫困县的管理能力,可能会以当地每年脱贫率,百姓收入提高比率等指标来衡量。  

6.缔造数据与管理之间关系的要义】结合之前做数学建模与统计分析的经验,我觉得  

首先需要明白管理的考核指标是啥,也就是所谓的落地实施方案,有了方向,才能行动,而这些行动指标最后都会归结为与参与者相关的指标上去;  

其次数据分析的重点是要掌握分析数据的一些方法,通过从表面看似纷杂无序的众多数字中找寻指标的内在关联;  

最后再通过数值的定义属性去选择合适数学分析模型,比如多元统计分析,sas分析,sem分析等。  

如此,才能真正把管理的实践通过数据来说话,才能看到成效。毕竟数据是不会说谎的,。  

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七、Arial:【本期论点:浅谈数据分析与管理方面的经验】  

看到这个题目,我首先想到项目管理两条线,一是计划,二是执行过程的跟进和监控。其实我们对项目执行过程的跟进和监控就是收集数据并且分析的过程。  

在我们的实际项目中,我们会通过很多方面收集数据,比例周报,会议纪要,评审报告以及项目过程中要完成的各种文档等等。监控的过程就是分析我们执行过程是否有按计划执行。  

主要监控方面包括范围,时间,成本和质量等等。一般情况下,如果监控过程发现没有按基线完成,就要分析原因,找到解决方案。必要的时候要申请变更。  

在我事际项目经验中,我重点管控的还是进度。一般情况,范围是我们立项的时候基本就已经确认。当然,我在全过程也会根据需求跟踪矩阵进行跟踪和管制。进度管理计划一般在项目初期就会制定,当然,一开始可能不会定的太细。但大的节点肯定要定下来的。然后在执行的过程中会根据每个月的工作内容细化目标,每周确认主要要完成的任务。而且项目经理每周都会去检查进度,如果无法按计划完成,会分析原因。然后想办法看能否调整计划,并行进行,或者通过加班,加人来完成。如果是遇到技术难点。可能会集中讨论,找外缓或技术大牛帮忙解决。  

但事实上,在我管理项目初期,我发现很多计划,根本都很难按计划完成。特别是技术方面会有很多想不到的问题,导致计划一推再推。有的计划甚至是工程师自己评估的,但遇到技术难题,还是会经常延迟。  

我开始做项目管理的时候,制定的项目计划几乎每周都需要更改。很多时候,我会想这样的计划意义吗?但我后来发现,还是有用的。主要体现在两方面:  

(1)      计划是我们数据收集和分析的基准。如果没有计划,我们就很难发现问题,更难找出问题,更别说分析问题,总结经验了。  

(2)      制定计划有利于提高工作效率。如果没有计划,做事就没有目标,很多时候本来一两天可以完成的事情,就有可能推到两天甚至三天。效率就会大大降低。  

虽然,我开始做项目管理的时候,计划总是制定的不准确,但随着经验的积累,特别是后来我们建立了整套项目管理流程,开始有了组织过程资产。我渐渐发现,计划制定的越来越合理,改动的频率也没有像原来那么频繁。我非常清楚,这个过程是因为我们坚持引入项目管理的流程,并且根据公司的事实情况,不断优化和持续改进。并且我们一直坚持制定计划,收集数据,分析数据,形成总结报告。将一个一个项目形成组织过程资产。随着组织过程资产越来越丰富,特别是我们的风险库建立完全建立起来后,我们发现我们的项目越做越好,特别是如果不是全新领域,我们项目已经基本处于控制的状态。  

八、Lisa:本期论点:浅谈数据分析与管理方面的经验  数据收集要以结果为导向,看需要收集的数据目的是什么,反向推理数据来源及对数据的质量要求,不能为了收集数据而收集数据。拿我们项目来说,为了将平台上因为代码层面引起的故障数降低,我会每周会收集平台故障数据并对数据进行分类,同时抛开异常数据比如因为底层硬件故障导致的数据,每周进行汇总分析,从而制定改进方案,以达到满足平台稳定性的目的。持之以恒的进行,平台故障率大大降低。另外对数据分析可以结合专业的数据抽取ETL工具经过加工,提取为管理做服务。  

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九、Amber:数据分析  

1.先确定数据目标  

2.分析目标方向和目标要素  

3.制定分许数据样板  

4.线上线下数据需求和调研  

5.专业人员数据整理和归档  

6.综合目标要素数据差异对比  

7.结合数据分析工具进行分析@古跃华后面几个借鉴了大佬几个。  


十、西红柿我觉的项目管理需要数据的就是记录项目整体周期、每个环节的耗时、版本质量数据、人员成本数据等。然后根据这些数据衡量项目成果的好坏,根据数据做分析,发现问题,改进项目。  

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十一、张丽:个人认为:要做好管理工作,就需要收集各类数据(有些数据是根据多种信息整合、统计出来的,所以任何项目信息积累到一定的量,就能换算成数据,甚至是商机、合同。。。),并充分使用这些数据,分析和发现问题,采取措施及时纠偏。  

①、项目经理日常工作至少需关注如下数据:  

1.项目绩效数据:  

(1)进度数据(完成了多少个里程碑、多少个系统、多少个模块功能、多少份文档。。。)  

(2)成本数据:人力成本(人月)、费用成本(元)  

(3)质量数据:阶段工作评审待整改的问题数量、程序bug  

(4)新签合同额、开票收款信息等  

(5)通过项目计划信息与项目实际执行信息的对比分析,以及挣值管理,可较准确地计算项目综合绩效,并进行完工估算,该控制成本的就控制成本,该加快进度的就想办法赶进度,该调整计划的就申请变更计划。。。  

②、项目经理工作汇报时尽量多用数据说话  

PPT中写长篇大论不如用几个有说服力的数据,可列表,也可生成一些统计图(柱状图、饼状图等)  

③、从项目数据中能总结一些项目的地域特征、用户特征等,从而发掘新商机、孵化新产品。。。  

数据的用途太多,不一一列举,抛砖引玉。。。  

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十二、3800:可以说没有数据就没有发言权,数据既是证据,数据支撑管理,管理需要数据,即充分必要关系。  

原因如下:  

数据分析的目的是把藏在一大批杂乱无章的数据中的信息集中、提炼出来,以找出所需要对象的内在规律。  

在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。  

数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。  

在项目的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。  

十三、咩咩:我们做的数据分析主要是基于原来的业务数据然后建立模型做预测。打个比方航海的,我们可以通过定位传回来的定位数据,做清洗,然后补全一些确实点,然后绘制轨迹,然后预测到达时间、货物量等,给一些合理安排资源的建议。如果是电商的话根据历史销售、货源供应、同等商品销售等相关信息,可以预计各类商品的销售量,作为备货的参考。  

像这种预测的话比较贴着业务做,所以一般有行业性的。  

十四、金山:数据分析对管理有一定的帮助,但也要结合其他因素综合考虑。开发bug率的上升不仅仅是因为开发人员的问题,也有可能是开发时间紧迫的原因。切记抓住数据不放,要深入挖掘数据背后的原因。IT要结合公司的运营模式通过数据分析来提升IT的话语权,用事实给公司提供决策,分析IT投入产出比可以管控业务需求蔓延。  

十五、东东:管理中的决策,需要数据分析来提高支持,或做概率判断。数据是真实的,很多管理者一般是经验主义者,很多事情需要客观判断,就需要数据采集,数据分析,然后在这基础上做决策。


精彩截图:

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