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マネジメント

プロジェクト管理の成果を高めるデータとアナリティクスの重要性(後)

2021/04/15

Moira Alexander CIO

 この記事では、プロジェクトマネジメントにデータアナリティクスを取り入れてプロジェクトの成果を大きく高める方法について、4つの面から見ていく。

前回から続く)

効率化

Credit: Thinkstock
Credit: Thinkstock

 PMOは、BIを活用することによって、煩雑な内部ワークフローや、テクノロジーを基盤とする効率化について、調査や改善を効果的に進められる。ステークホルダーやプロジェクトチームの連携、コラボレーション、コミュニケーションのあり方を改善するために必要な変更について、プロジェクトマネージャーに伝えることが可能だ。効率が悪い部分を明らかにして対処することによって、価値が高い作業にプロジェクトチームの力を注ぎ、スピードアップを図ることができる。

 ボトルネックやプロセス上の障壁を特定し、改善の道筋を立てるためには、既存のプロセスや非効率な部分についてのデータの収集が欠かせない。BIでは、効果や効率に欠けるプロセスを切り分けて、意思決定全体の効率性を強化できる。また、タスクに費やす時間の計画と実績の差異、ヒューマンエラーの数、変更要求の数など、KPIを定めるうえでも役立つ。

リスクマネジメント

 リスクと一口に言っても、社内と社外の両方に、多種多様なリスクがある。プロジェクト、プログラム全体、ポートフォリオに対して、それぞれのリスクがもたらす脅威も、大小さまざまだ。リスクやコンプライアンスに関しては、受け身の姿勢の企業も多く、BIツールを活用して潜在的なリスクを先取りすることができていない。

 BIを利用した課題の特定が大きな意味を持つ分野の中でも、リスクマネジメントやコンプライアンスマネジメントは特に重要度が高い。プロジェクトマネージャーは、データから得られる具体的な情報に基づいて、過去と現在のプロジェクトから多種多様なリスクを洗い出し、リスクマネジメントの戦略を再考して、受け身の姿勢から脱却できる。

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