A kockázatkezelés adatok nélkül csak találgatás. A találgatás pedig megöli a projekteket.
Láttuk, ahogy a vállalatok milliókat égetnek el, mert nem látták előre a problémákat. A figyelmeztető jelek ott voltak. Az adatok léteztek. De senki sem kapcsolta össze a pontokat, amíg nem volt túl késő.
A Power BI megváltoztatja ezt a játékot. A szétszórt kockázati adatokat a projektek kristálygömbjévé alakítja. Nem varázslat - csak a már meglévő információk okos felhasználása.
Íme, hogyan segítünk a szervezeteknek a reaktív tűzoltásról a prediktív kockázatkezelésre áttérni.
Miért nem működik a hagyományos kockázatkezelés
A legtöbb kockázatkezelés színház. Szép táblázatok piros, sárga és zöld színekkel. Havi megbeszélések, ahol mindenki bólogat és azt mondja, hogy "figyelemmel kísérjük a helyzetet".
A probléma? A kockázati nyilvántartás egy statikus dokumentumban van. A projektadatok egy másik rendszerben vannak. A pénzügyi adatok a könyvelési szoftverben rejtőznek. Semmi sem beszél semmi mással.
Ha egy kockázat megvalósul, akkor megpróbálja megérteni, hogy mi történt. Öt különböző forrásból szerez jelentést. Mire választ kap, a kár már megtörtént.
Ezt a mintát mindenhol látjuk:
- Költségvetési túllépések, amelyek "a semmiből jöttek" - csakhogy a kiadási adatok már három hónappal korábban megmutatták a tendenciát.
- Erőforráshiány, amelyet "nem lehetett előre jelezni" - miközben a kihasználtsági jelentések figyelmeztetéseket kiabáltak.
- Minőségi problémák, amelyek "hirtelen jelentek meg" - noha a hibaarányok már hetek óta emelkedtek.
Az adatok megvoltak. A láthatóság nem volt meg.
A Power BI mint az Ön kockázati intelligencia platformja
A Power BI nem csak szép grafikonokat készít. Összekapcsolja a kockázati pontokat, mielőtt azok kockázati robbanássá válnának.
Gondoljon rá úgy, mint a kockázatkezelési központjára. Minden fontos adatforrás egy helyre kerül. Projektmenedzsmenteszközök, pénzügyi rendszerek, HR-adatbázisok, minőségi mérőszámok - mind ugyanazt a nyelvet beszélik.
Olyan műszerfalakat készítünk, amelyek három dolgot mutatnak:
- Mi történik most - Valós idejű projekt-állapot az összes kezdeményezésre vonatkozóan
- Milyen minták rajzolódnak ki - Trendek, amelyek előre jelzik a problémákat, mielőtt azok bekövetkeznének
- Milyen lépéseket kell tenni - Egyértelmű következő lépések az adatok alapján
A varázslat akkor történik, amikor már nem az elszigetelt mérőszámokat nézzük, hanem elkezdjük látni az összefüggéseket. Költségvetési eltérés plusz erőforrás-kihasználtság plusz időzítési nyomás egyenlő a projekt összeomlásával.
A Power BI láthatóvá teszi ezeket a kapcsolatokat. A láthatóság pedig lehetőségeket teremt.
A kockázatfelismerő rendszer kiépítése
Mi nem készítünk műszerfalakat. Mi korai előrejelző rendszereket építünk.
Kezdje a legnagyobb fájdalmas pontokkal. Milyen kockázatok bántanak a legjobban? Költségvetési kiesések? Menetrendbeli késések? Erőforráskonfliktusok? Minőségi hibák?
Minden egyes fő kockázati kategória esetében határozza meg a vezető indikátorokat. Nem a nyilvánvaló dolgokat - a finom jeleket, amelyek már hetekkel a válság előtt megjelennek.
Költségvetési kockázati mutatók:
- Tényleges vs. tervezett költési sebesség
- Változtatási kérelmek gyakorisága és értéke
- Szállítói fizetési késedelmek
- A beszerzési rendelés jóváhagyási ideje
Menetrend kockázati mutatók:
- Feladatvégzési arányok vs. kiindulási érték
- Kritikus útvonal pufferfogyasztása
- Az erőforrások rendelkezésre állásának előrejelzése
- Függőségi befejezési késedelmek
Minőségi kockázati mutatók:
- Hibafeltárási arányok fázisonként
- Átdolgozási százalékok
- A lefedettségi hiányosságok tesztelése
- Az ügyfelek visszajelzéseinek tendenciái
Ezeket a mutatókat automatikus riasztásokhoz kapcsoljuk. Ha a minták a normál tartományon túlra változnak, a megfelelő emberek azonnal értesítést kapnak. Nem a jövő havi kockázatértékelő megbeszélésen. Most.
A meglátásokból tettekre váltás
Az adatok cselekvés nélkül csak drága szórakozás.
Power BI megoldásainkat a döntési pontok, nem csak az adatpontok köré tervezzük. Minden műszerfal konkrét kérdésekre ad választ, amelyek konkrét cselekvéseket irányítanak.
Vezetői műszerfal kérdések:
- Mely projektek igényelnek azonnali figyelmet?
- Hová kellene átcsoportosítanunk az erőforrásokat?
- Milyen kockázatok fenyegetik stratégiai céljainkat?
Projektmenedzser műszerfal kérdések:
- Milyen feladatok maradnak el?
- Mely csapattagok vannak túlterhelve?
- Hol merülnek fel minőségi problémák?
Kockázatkezelő műszerfal kérdései:
- Mely kockázati forgatókönyvek válnak egyre valószínűbbé?
- Milyen enyhítési stratégiák működnek?
- Hol van szükség új kockázatellenőrzésekre?
Minden műszerfal tartalmaz az adatminták alapján javasolt intézkedéseket. Nem kell találgatni, hogy mit tegyünk legközelebb. Nincs elemzési bénultság.
Emellett forgatókönyv-modellezési képességeket is kialakítunk. "Mi történik az idővonalunkkal, ha elveszítjük ezt a kulcsfontosságú erőforrást?" "Hogyan hat a 20% költségvetés csökkentése az eredményeinkre?" Válaszolja meg ezeket a kérdéseket, mielőtt még valósággá válnának.
Valós világbeli kockázatkezelési sikerek
Az egyik gyártó ügyfelünk építési projektekből származó pénzeket véreztetett el. A költségvetés túllépése átlagosan 30% volt. Az ütemezés késése rutinszerű volt.
Összekapcsoltuk a projektmenedzsment-adataikat, a beszerzési rendszereiket és a pénzügyi jelentéstételüket a Power BI-ben. A minták azonnal nyilvánvalóvá váltak.
Az anyagköltségek növekedését a havi költségvetési felülvizsgálatokig nem jelezték. Addigra a beszerzési rendeléseket már túl magas áron adták ki. A módosítási megbízásokat nem a projekt általános hatása alapján értékelték, hanem csak az egyes feladatok hatása alapján.
A projektek közötti erőforráskonfliktusok nem voltak láthatóak, amíg az emberek nem jelentek meg a munkahelyükön.
A Power BI megoldás valós idejű átláthatóságot teremtett ezekről az egymással összefüggő kockázatokról. Az anyagköltség-riasztások azonnali beszerzési felülvizsgálatokat indítottak el. A módosítási megbízások hatásait nem csak az egyes projektek, hanem a portfólió korlátai alapján is értékelték.
Az erőforrás-elosztás hetekkel előre jelezte a konfliktusokat, lehetővé téve a proaktív ütemezési kiigazításokat.
Eredmények hat hónap elteltével: A költségvetési túllépés 8%-re csökkent. Az ütemterv teljesítése 40%-tel javult. Ami még ennél is fontosabb, hogy a problémák már nem lepték meg őket.
Egy szoftverfejlesztő vállalat hasonló megközelítéseket alkalmazott a minőségi kockázatkezelésre. Ahelyett, hogy a hibákat a felhasználói átvételi tesztelés során találták volna meg, a fejlesztés során azonosították a minőségromlási mintákat.
A kódvizsgálat visszautasítási aránya, az egységtesztek lefedettségének tendenciái és a hibás építések gyakorisága három sprintnél korábban jelezte előre a minőségi problémákat. Így volt idejük a folyamatok kiigazítására, mielőtt hibás szoftvert szállítottak volna.
Az ügyfelek elégedettségi mutatói 25% javultak, mivel kevesebb hiba jutott a gyártásba.
Valójában működő végrehajtási stratégia
Ne próbáljon meg minden kockázati problémát az első napon megoldani. Ez a drága kudarc receptje.
Fókuszált megközelítést követünk:
1. fázis: Válasszon ki egy nagy problémát
Válassza ki a legdrágább vagy leggyakoribb kockázatot. Építsen fel észlelési és reagálási képességeket erre az egyetlen problémára. Tökéletesen működjön, mielőtt komplexitást adna hozzá.
2. fázis: Kapcsolódó adatforrások összekapcsolása
Ha az alaprendszer működik, adjon hozzá olyan adatforrásokat, amelyek további kontextust biztosítanak. Pénzügyi adatok a költségvetési kockázatokhoz. Erőforrásadatok az ütemezési kockázatokhoz. Ügyfél visszajelzések a minőségi kockázatokhoz.
3. fázis: Kiterjesztés a kapcsolódó kockázatokra
Használja a bevált keretrendszerét a következő legnagyobb kockázati kategória kezeléséhez. Gyorsabban fog haladni, mert az infrastruktúra már létezik.
4. fázis: Előrejelző modellek építése
A múltbeli adatok áramlásával fejlesszen ki prediktív elemzést. Gépi tanulási modellek, amelyek az aktuális feltételek alapján előrejelzik a kockázat valószínűségét.
Ez a megközelítés 6-12 hónapot vesz igénybe a teljes megvalósításhoz. Az 1. fázis eredményei azonban heteken belül láthatóak.
A műszaki megvalósítás mellett a változásmenedzsmenthez is ragaszkodunk. A világ legjobb műszerfala semmit sem ér, ha az emberek nem használják. A képzés, a folyamatok integrálása és a kulturális elfogadás ugyanolyan fontos, mint az adatkapcsolatok.
A kockázatkezelés megtérülésének mérése
A jó kockázatkezelés pénzt takarít meg. A jó kockázatkezelés pénzt hoz.
A Power BI kockázatkezelésre gyakorolt hatását konkrét mérőszámokkal bizonyítjuk:
Közvetlen költségmegtakarítás:
- Csökkentett költségvetési túllépések
- Kevesebb vészhelyzeti erőforrás hozzáadása
- Alacsonyabb utómunka- és minőségi költségek
- Csökkentett projekttörlési arányok
Közvetett értékteremtés:
- Javított ügyfél-elégedettség
- Fokozott csapatteljesítmény
- Jobb erőforrás-kihasználás
- Gyorsabb projektteljesítés
Kockázatkezelési fejlesztések:
- Korábbi problémafelismerés
- Gyorsabb döntéshozatal
- Pontosabb hatásvizsgálatok
- Jobb hatásmérséklés hatékonysága
A legtöbb szervezet már az első évben 3-5-szörös megtérülést tapasztal. A megtakarítások az idő múlásával a kockázatkezelési képességek kiforrottságával egyre nagyobbak.
Ami még fontosabb, hogy jobban alszik éjszaka. Nincs több kellemetlen meglepetés a hétfő reggeli megbeszéléseken. Nem kell többé a vezetőknek magyarázkodnia, hogy a projektek miért nem sikerültek figyelmeztetés nélkül.
Az Ön kockázatkezelése reaktív helyett proaktívvá válik. Megelőzi a problémákat ahelyett, hogy csak dokumentálná azokat.
A Power BI az adatokat előrelátássá alakítja. Az előrelátás pedig a kockázatkezelést költségközpontból versenyelőnnyé változtatja.
A kérdés nem az, hogy megengedheti-e magának a jobb kockázatkezelés megvalósítását. A kérdés az, hogy megengedheti-e magának, hogy ne tegye.
A versenytársak már most is használják az adatokat, hogy a sarkok mögé lássanak. A kockázatkezelésben felzárkózni drága mulatság. Az élen járás nyereséges.
