معظم أطر عمل المخاطر معطلة. فهي تعتمد فقط على المصفوفات المرمزة بالألوان والمشاعر الغريزية بينما تنفق أعمالك الملايين في مشاريع فاشلة.
لقد قمنا ببناء أنظمة المخاطر لشركات مدرجة على قائمة فورتشن 500 ورأينا نفس النمط: تقوم الفرق بإنشاء لوحات معلومات جميلة تبدو مبهرة ولكنها لا تستطيع الإجابة على السؤال الوحيد المهم - "ما هي الاحتمالية الحقيقية لنجاح هذا المشروع؟
المشكلة ليست في كفاءة فريقك. بل تكمن في أن الإدارة التقليدية للمخاطر تتعامل مع عدم اليقين على أنه رقم ثابت في حين أنه في الواقع وحش حي يتنفس ويتضاعف طوال دورة حياة مشروعك.
يوضح لك هذا الدليل كيفية إنشاء إطار عمل للمخاطر الكمية في Power BI يعمل بالفعل. بدون نظريات. لا زغب. فقط المكونات الأساسية الثلاثة التي تفصل بين الشركات التي تنجز المشاريع في الوقت المحدد والميزانية المحددة عن تلك التي لا تنجزها.
مشكلة إدارة المخاطر التقليدية
ادخل إلى أي اجتماع للمشروع وسترى نفس المسرح: نقاط حمراء وصفراء وخضراء مبعثرة في سجل المخاطر. اسأل أي شخص عن معنى "المخاطرة المتوسطة" في الواقع بالدولار وتأثير الجدول الزمني، وستحصل على نظرات فارغة.
إليك ما هو الخطأ في هذا النهج:
- لا يوجد أساس رياضي: تعني كلمة "عالية الخطورة" أشياء مختلفة بالنسبة لأشخاص مختلفين
- تفكير ثابت: تتراكم المخاطر وتتفاعل، لكن معظم الأطر تتعامل معها كأحداث معزولة
- لا يوجد نسب للبيانات: لا يمكنك تتبع كيفية التوصل إلى الاستنتاجات أو التحقق من دقتها
- الحوكمة اليدوية: تتم مراجعات المخاطر في الاجتماعات وليس في التعليمات البرمجية
والنتيجة؟ المشاريع التي تبدو "خضراء" إلى أن تصبح فجأة غير خضراء. وبحلول ذلك الوقت، يكون قد فات الأوان لتصحيح المسار.
كنا بحاجة إلى نهج مختلف. نهج يقيس المخاطر بالأرقام الحقيقية، ويتتبع كيفية تدفق عدم اليقين من خلال تبعيات المشروع، ويتيح أتمتة الحوكمة بحيث تظهر المشاكل قبل أن تصبح كوارث.
المكوّن 1: انتشار عدم اليقين - جعل رياضيات المخاطر تعمل
يبدو انتشار عدم اليقين معقداً، لكن المفهوم بسيط: عندما تكدس الأشياء غير المؤكدة فوق بعضها البعض، فإن إجمالي عدم اليقين ينمو بطرق يمكن التنبؤ بها.
فكر في الأمر على هذا النحو: إذا كانت المهمة (أ) تستغرق من 5 إلى 10 أيام والمهمة (ب) تستغرق من 3 إلى 7 أيام، فإن الوقت الإجمالي لا يتراوح بين 8 و17 يوماً. الحسابات أكثر دقة بسبب كيفية دمج توزيعات الاحتمالات.
إليك كيفية تنفيذ ذلك في Power BI:
الخطوة 1: تعريف التوزيعات الاحتمالية
بدلاً من أن نقول "المهمة أ متوسطة المخاطر"، نعرّفها على أنها توزيع احتمالي. وعادةً ما نستخدم تقديرات من ثلاث نقاط (متفائل، على الأرجح، متشائم) لإنشاء توزيع بيتا.
في Power BI، قم بإنشاء أعمدة محسوبة ل:
- السيناريو المتفائل (النسبة المئوية العاشرة)
- السيناريو الأكثر احتمالاً (الوضع)
- السيناريو المتشائم (90 في المائة)
الخطوة 2: بناء منطق الانتشار
إنشاء مقاييس DAX التي تجمع بين التوزيعات رياضيًا. للمهام المستقلة بالتسلسل:
- المتوسط الإجمالي = مجموع المتوسطات الفردية
- إجمالي التباين = مجموع التباينات الفردية
- الانحراف المعياري الكلي = الجذر التربيعي للتباين الكلي
بالنسبة للمخاطر المترابطة، أضف معاملات الارتباط لضبط الحساب.
الخطوة 3: تصور نطاقات عدم اليقين
استخدم أشرطة الخطأ ومخططات فواصل الثقة في Power BI لإظهار نطاقات الاحتمالات بدلاً من التقديرات النقطية. يحتاج أصحاب المصلحة لديك إلى أن يروا أن "3 أشهر" تعني في الواقع "2.1 إلى 4.2 شهرًا بثقة 80%".
وقد أدى هذا النهج إلى تغيير طريقة إدارة أحد العملاء لمشروع البنية التحتية الذي تبلغ تكلفته $50 مليون دولار. فبدلاً من اكتشاف تجاوزات في الميزانية عند علامة الإنجاز 60%، حددوا مراكز التكلفة عالية التباين عند علامة الإنجاز 15% واتخذوا إجراءات تصحيحية.
المكون 2: درجات الثقة بالنسب - معرفة ما يمكنك تصديقه
ليست كل البيانات متساوية. فتقدير التكلفة من أكثر مهندسيك خبرة له وزن أكبر من تقدير التكلفة من محلل مبتدئ يستخدم افتراضات قديمة.
تحدد درجات الثقة في النسب موثوقية البيانات بحيث يمكنك ترجيح حساباتك للمخاطر وفقاً لذلك.
كيفية عمل درجات الثقة
نقوم بتعيين درجات عددية (مقياس 0-1) بناءً على أربعة عوامل:
- موثوقية المصدر: سجل تتبع الشخص أو النظام الذي يقدم التقدير
- حداثة البيانات: ما مدى حداثة المعلومات الأساسية
- جودة الطريقة: هل كان هذا تخمينًا عشوائيًا أم استنادًا إلى تحليل تاريخي
- مستوى التحقق من الصحة: كم عدد الفحوصات المستقلة التي اجتازتها هذه البيانات
التنفيذ في Power BI
إنشاء جدول جودة البيانات الذي يتتبع:
- معرّف مصدر البيانات
- آخر طابع زمني تم تحديثه
- الطريقة المستخدمة (جدول البحث مع الدرجات)
- عدد عمليات التحقق من الصحة
- مستوى خبرة المصدر
قم بإنشاء عمود محسوب يجمع هذه العوامل في درجة ثقة مركبة:
درجة الثقة = (وزن المصدر * وزن الطريقة * وزن الحداثة * وزن التحقق من الصحة) / 4
استخدام درجات الثقة في حسابات المخاطر
قم بترجيح نطاقات عدم اليقين حسب درجات الثقة. تحصل التقديرات منخفضة الثقة على نطاقات ثقة أوسع. التقديرات عالية الثقة تحصل على تقديرات أضيق.
وهذا يحول دون حدوث مشكلة القمامة في القمامة التي تقتل معظم مشاريع التحليلات. أنت لا تقوم فقط بحساب المخاطر - أنت تقوم بحساب المخاطر بناءً على مدى ثقتك في مدخلاتك.
وقد استخدم أحد عملاء التصنيع هذا النهج لتحديد أن تقييمات الموردين "منخفضة المخاطر" كانت تستند إلى بيانات مالية تعود إلى عامين. وعندما قاموا بتحديث التحليل بالبيانات الحالية، انتقل ثلاثة من الموردين "الأخضر" إلى "الأحمر" - قبل أسبوعين من حدوث اضطراب كبير في سلسلة التوريد.
المكون 3: الحوكمة كقانون - أتمتة شبكة الأمان
الحوكمة اليدوية لا تتوسع وهي غير متسقة. يعتمد ما يتم الإبلاغ عنه كمخاطرة على من يمر بيوم جيد ومن يتذكر التحقق.
تعمل الحوكمة ككود على أتمتة اكتشاف المخاطر وتصعيدها باستخدام قواعد محددة مسبقاً يتم تشغيلها في كل مرة يتم فيها تحديث بياناتك.
بناء قواعد المخاطر الآلية
حدِّد عتبات المخاطر كمقاييس DAX، وليس كقيم مشفرة. أمثلة:
- تجاوز الفرق في الميزانية 15% من المبلغ المعتمد
- انخفاض الثقة في الجدول الزمني إلى أقل من 70%
- أي مهمة ذات مسار حرج لها درجة ثقة أقل من 0.6
- لم يتم التحقق من صحة ثلاثة افتراضات أو أكثر خلال 30 يومًا
منطق التصعيد
إنشاء أعمدة محسوبة تؤدي إلى مستويات استجابة مختلفة:
- أخضر: تم استيفاء جميع العتبات، لا حاجة لاتخاذ أي إجراء
- أصفر: اختراق عتبة واحدة، زيادة المراقبة
- أحمر: تم اختراق عتبات متعددة، يلزم إجراء مراجعة فورية
التكامل مع أتمتة الطاقة
قم بتوصيل قواعد الحوكمة الخاصة بك بتدفقات Power Automate التي:
- إرسال تنبيهات تلقائية عند اختراق العتبات
- إنشاء المهام في أنظمة إدارة المشاريع
- جدولة اجتماعات المراجعة مع أصحاب المصلحة المناسبين
- إنشاء تقارير الاستثناءات للقيادة العليا
مسار التدقيق
سجّل كل إجراء من إجراءات الحوكمة مع الطوابع الزمنية والظروف المحفزة والاستجابات المتخذة. يؤدي ذلك إلى إنشاء سجل تدقيق ضروري للتحسين المستمر والامتثال التنظيمي.
قام أحد عملاء الإنشاءات بتنفيذ هذا النهج وخفض متوسط التجاوزات في المشروع من 231 تيرابايت إلى 81 تيرابايت في غضون ستة أشهر. واكتشف النظام زحف النطاق والتضارب في الموارد تلقائيًا بدلاً من الاعتماد على مديري المشروع لإبراز المشكلات يدويًا.
استراتيجية التكامل: جعل المكونات تعمل معًا
هذه المكونات الثلاثة قوية بشكل منفرد، ولكنها تُحدث تحولاً جذرياً عند دمجها بشكل صحيح.
بنية تدفق البيانات
قم بهيكلة نموذج Power BI الخاص بك مع تسلسل واضح للبيانات:
- طبقة المصدر: بيانات المشروع الأولية مع البيانات الوصفية لنقاط الثقة
- طبقة الحساب: انتشار حالة عدم اليقين وتقدير المخاطر
- طبقة الحوكمة: التقييم الآلي للقواعد والإبلاغ عن الاستثناءات
- طبقة العرض التقديمي: لوحات المعلومات والتقارير الخاصة باحتياجات أصحاب المصلحة المختلفين
حلقات التغذية الراجعة
بناء آليات لتحسين النظام بمرور الوقت:
- قارن النتائج المتوقعة مقابل النتائج الفعلية لمعايرة نماذجك
- تتبع قواعد الحوكمة التي تولد نتائج إيجابية كاذبة وضبط العتبات
- تحديث درجات الثقة بناءً على الدقة التاريخية للمصادر
خارطة طريق التنفيذ
لا تحاول بناء كل شيء دفعة واحدة. إليك التسلسل الذي ينجح:
المرحلة 1 (الأسابيع 1-4): المرحلة التأسيسية
- إعداد نشر عدم اليقين الأساسي لمشروع واحد
- تعريف منهجية تحديد نقاط الثقة
- تنفيذ ثلاث قواعد حوكمة أساسية
المرحلة 2 (الأسابيع 5-8): التوسعة
- إضافة نمذجة الارتباط للمخاطر التابعة
- أتمتة حسابات نقاط الثقة
- ربط تنبيهات الحوكمة بـ Power Automate
المرحلة 3 (الأسابيع 9-12): التحسين
- تنفيذ حلقات التغذية الراجعة ومعايرة النموذج
- إضافة تحليلات تنبؤية للكشف المبكر عن المخاطر
- توسيع النطاق عبر مشاريع ومحافظ متعددة
خاتمة
لا تقتصر إدارة المخاطر على إنشاء لوحات معلومات جميلة أو اتباع قوائم التحقق من الامتثال. إنها تتعلق ببناء أنظمة تمنحك معلومات دقيقة وقابلة للتنفيذ عندما تحتاج إلى اتخاذ قرارات.
يعالج إطار العمل الكمي للمخاطر الذي حددناه - انتشار عدم اليقين، ودرجات الثقة في النسب، والحوكمة ككود - نقاط الضعف الأساسية في النهج التقليدية:
- يستبدل تصنيفات المخاطر الذاتية بالنماذج الرياضية
- يأخذ في الحسبان كيفية تفاقم المخاطر وتفاعلها
- ترجيح القرارات بناءً على جودة البيانات
- يعمل على أتمتة الكشف والاستجابة
لقد رأينا أن هذا النهج يقلل من معدلات فشل المشاريع بنسبة 40-60% عبر صناعات متعددة. لا يكمن الفرق في الأدوات، بل في التفكير المنهجي حول عدم اليقين والحوكمة.
مشاريعك أهم من أن تديرها بالتخمين والاجتماعات الشهرية. قم ببناء أنظمة تعمل تلقائيًا، وتظهر المشاكل مبكرًا، وتمنحك الثقة للقيام بمراهنات أكبر.
لم تعد الرياضيات اختيارية بعد الآن. فإما أن تحدد المخاطر بشكل صحيح، أو أن المخاطر تحددك أنت.
