자원 예측 디지털 모델 구축을 위한 아이디어 공유

사업 배경

자원 예측은 프로젝트 관리 프로세스의 연결 고리입니다. 즉, 향후 프로젝트 인적 자원 투자를 효과적으로 예측할 수 있는 적합한 데이터 모델을 구축함으로써 프로젝트 자원 계획을 보다 정확하게 완료하고 문제를 발견할 수 있습니다. 적시에 관련 조정을 수행하십시오.

문제점 및 문제점

PM 스케줄링 시 리소스 사용을 지원할 효과적인 데이터가 없습니다. 매번 스케줄링을 각 R&D 팀 TL과 소통해야 하므로 많은 커뮤니케이션 비용이 발생합니다.

오프라인 유지보수 프로젝트 자원 투자 정보는 R&D팀과 PM에게 많은 업무량을 발생시키고 추가 관리 비용을 발생시키게 됩니다.

수동 점검으로 인해 팀 간 기준이 일치하지 않아 대규모 프로모션이 불가능해집니다.

Solution

【중심 아이디어】 프로젝트 관리 프로세스에 추가 부담을 추가하지 않고 일일 프로젝트 관리 프로세스를 통해 자원 예측의 목적을 달성할 수 있습니다.

3.1 기본 요구 사항

3.2 구체적인 단계

• 활동 1: 효과 구상 - 데이터 모델 구축 - (직접/데이터 처리) - 데이터 소스 구축

• The 이전 장 3.1에서 언급한 보고서는 원하는 효과입니다.
• 파라미터와 기본 기능은 데이터 모델과 데이터 소스입니다. 당연히 이러한 데이터 소스는 효과 표시에 직접 적용할 수 없으므로 데이터 처리가 필요합니다.

• 먼저 간단한 도구를 통해 데모를 생성하고 타당성을 확인한 후 사용 프로세스에 따라 점진적으로 최적화합니다
• 데모 처리는 Excel을 사용하기로 했습니다. PMO-Resource Forecasting_Template'을 참조하세요.

• 활동 3: 기존 플랫폼과 도구를 활용하여 온라인화

데이터 결과가 안정적이고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것을 전제로 온라인 도구 계획을 시작할 수 있습니다. 엑셀 처리 데이터의 양이 많으면 속도가 매우 느려집니다.

비즈니스 결과

• PM 스케줄링 중에 사용 가능한 리소스에 대한 쿼리를 지원하기 위해 효과적인 데이터를 제공할 수 있습니다.
• R&D 및 테스트 관리에 대한 투자 비용을 줄입니다. 일일 프로젝트 관리 프로세스(프로젝트 축 및 프로젝트 구성원 입력)를 통해 리소스 예측 목표를 달성하려면 두 단계만 필요합니다. [사용 과정에서 최적화 포인트가 점진적으로 발굴되며, 현재 넌센스 예측을 달성하기 위해 더욱 단순한 예측 모델을 설계하고 있습니다.]
• 보다 과학적이고 체계적인 데이터 예측 모델을 구축하고, 기본적인 디지털 관리 역량을 강화하며, 더 많은 자원을 투자합니다. 분석을 위한 참고 자료를 제공합니다.

디지털 관리의 계획 및 사고

• 데이터 소스 및 처리의 기본 데이터 모델 설계 시 이후 단계에서 2차 처리가 용이하도록 요소와 차원을 충분히 고려해야 합니다.
• 일상 작업 습관에 맞는 온라인 도구를 선택해 보세요. 요구 사항을 도구 R&D 팀에 제출하거나 직접 배우고 개발할 수 있습니다. 저는 PM이기 때문에 R&D 비전공자에게 적합한 정보를 모아봤습니다.
• 일상업무의 Pain Point를 발굴하고, 규칙과 방법을 요약하고, 소규모 검증을 통해 기준과 프로세스를 다듬어 최종적으로 디지털 경영 실천을 실현합니다.
• 모든 숫자 뒤에는 실제 프로젝트와 사람이 있습니다. 핵심은 이러한 숫자를 적용하는 방법에 있습니다.
• 단순히 보고를 위한 것이라면, 기계적으로 복사한다면 참여 학생들은 문제가 있으면 이 숫자의 의미를 의심하게 될 것입니다. TL과 PM은 피드백을 주고 개선해야 할 점을 늘려야 합니다. 변증법적으로 구성하고 실행할 수는 없습니다.
• 디지털 경영을 월간 업계 연구회의, 수요 순위, 수요 스케줄링 등과 결합하여 포지셔닝을 분석하고 의사 결정을 지원한다면 매우 가치 있고 일상적인 관리의 일부가 될 것입니다.

"PMO-자원 예측_템플릿": ​https://zhuanlan.zhihu.com/p/547637165​

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