Rizikos valdymas be duomenų yra spėliojimas. O spėlionės žlugdo projektus.
Stebėjome, kaip įmonės sudegino milijonus, nes nepastebėjo artėjančių problemų. Įspėjamieji ženklai buvo. Duomenys buvo. Tačiau niekas nesujungė taškų, kol nebuvo per vėlu.
"Power BI" keičia šį žaidimą. Ji paverčia jūsų išsklaidytus rizikos duomenis krištoliniu rutuliu jūsų projektams. Tai ne magija - tik protingas jau turimos informacijos panaudojimas.
Štai kaip mes padedame organizacijoms pereiti nuo reaktyvaus gaisrų gesinimo prie prognozuojamo rizikos valdymo.
Kodėl tradicinis rizikos valdymas nepasiteisina
Dauguma rizikos valdymo atvejų yra teatras. Gražios skaičiuoklės su raudona, geltona ir žalia spalvomis. Kas mėnesį rengiami susirinkimai, kuriuose visi kikena ir sako "stebime situaciją".
Problema? Jūsų rizikos registras yra statiškas dokumentas. Jūsų projekto duomenys yra kitoje sistemoje. Jūsų finansiniai duomenys slepiasi apskaitos programinėje įrangoje. Niekas su niekuo nesusijęs.
Kai rizika materializuojasi, stengiatės suprasti, kas atsitiko. Surenkate ataskaitas iš penkių skirtingų šaltinių. Kol gaunate atsakymus, žala jau būna padaryta.
Šį modelį matome visur:
- Biudžeto viršijimas, kuris "atsirado iš niekur", išskyrus tai, kad išlaidų duomenys rodė tendenciją prieš tris mėnesius.
- Išteklių trūkumas, kurio "nebuvo galima numatyti", nors panaudojimo ataskaitose skambėjo perspėjimai.
- staiga atsiradusios kokybės problemos, nors defektų lygis augo jau kelias savaites.
Duomenys buvo pateikti. Matomumo nebuvo.
"Power BI" - jūsų rizikos žvalgybos platforma
"Power BI" ne tik kuria gražias diagramas. Ji sujungia rizikos taškus, kol jie netapo rizikos sprogimais.
Galvokite apie jį kaip apie rizikos valdymo centrą. Visi svarbūs duomenų šaltiniai patenka į vieną vietą. Projektų valdymo įrankiai, finansų sistemos, žmogiškųjų išteklių duomenų bazės, kokybės rodikliai - visi jie kalba ta pačia kalba.
Sukuriame prietaisų skydelius, kurie rodo tris dalykus:
- Kas vyksta dabar - realiuoju laiku atliekama visų jūsų iniciatyvų projekto būklė
- Kokie modeliai atsiranda - Tendencijos, pagal kurias galima numatyti problemas prieš joms iškylant
- Kokių veiksmų imtis - Aiškūs tolesni veiksmai, pagrįsti duomenimis
Stebuklas įvyksta tada, kai nustojate žiūrėti į pavienius rodiklius ir pradedate matyti sąsajas. Biudžeto nuokrypis ir išteklių panaudojimas bei spaudimas dėl terminų yra lygūs projektui, kuris netrukus žlugs.
"Power BI" leidžia matyti šias sąsajas. O matomumas sukuria galimybes.
Rizikos aptikimo sistemos kūrimas
Mes nekuriame prietaisų skydelių. Kuriame išankstinio įspėjimo sistemas.
Pradėkite nuo didžiausių skausmo taškų. Kokie pavojai jus labiausiai skaudina? Biudžeto perviršis? Vėlavimas pagal grafiką? Išteklių konfliktai? Kokybės nesėkmės?
Kiekvienai pagrindinei rizikos kategorijai nustatykite pagrindinius rodiklius. Ne akivaizdžius dalykus - subtilius signalus, kurie pasirodo likus kelioms savaitėms iki krizės.
Biudžeto rizikos rodikliai:
- Faktinių ir planuotų išlaidų greitis
- Pakeitimo užklausų dažnumas ir vertė
- Vėluojantys pardavėjų mokėjimai
- Pirkimo užsakymo patvirtinimo laikas
Grafiko rizikos rodikliai:
- Užduočių atlikimo rodikliai, palyginti su pradiniu lygiu
- Kritinio kelio buferio suvartojimas
- Išteklių prieinamumo prognozės
- Priklausomybės užbaigimo vėlavimai
Kokybės rizikos rodikliai:
- Defektų aptikimo rodikliai pagal etapus
- Perdirbimo procentai
- Apimties spragų testavimas
- Klientų atsiliepimų nuotaikų tendencijos
Šiuos rodiklius sujungiame su automatiniais įspėjimais. Kai modeliai pasislenka už įprastų ribų, apie tai nedelsiant pranešama reikiamiems žmonėms. Ne kito mėnesio rizikos peržiūros susirinkime. Dabar.
Įžvalgų pavertimas veiksmais
Duomenys be veiksmų yra tik brangi pramoga.
Savo "Power BI" sprendimus kuriame atsižvelgdami į sprendimų taškus, o ne tik į duomenų taškus. Kiekvienas prietaisų skydelis atsako į konkrečius klausimus, kurie skatina imtis konkrečių veiksmų.
Vykdomojo prietaisų skydelio klausimai:
- Kuriems projektams reikia nedelsiant skirti dėmesio?
- Kur turėtume perskirstyti išteklius?
- Kokia rizika gresia mūsų strateginiams tikslams?
Projektų vadovo prietaisų skydelio klausimai:
- Kokios užduotys atsilieka?
- Kurie komandos nariai yra perkrauti?
- Kur iškyla kokybės problemų?
Rizikos valdytojo prietaisų skydelio klausimai:
- Kokie rizikos scenarijai tampa vis labiau tikėtini?
- Kokios klimato kaitos mažinimo strategijos yra veiksmingos?
- Kur reikia naujų rizikos kontrolės priemonių?
Kiekvienoje prietaisų skydelyje pateikiami rekomenduojami veiksmai, pagrįsti duomenų modeliais. Nebereikia spėlioti, ką daryti toliau. Jokio analizės paralyžiaus.
Taip pat kuriame scenarijų modeliavimo galimybes. "Kas atsitiks su mūsų tvarkaraščiu, jei prarasime šį svarbų išteklių?" "Kaip 20% biudžeto sumažinimas paveiks mūsų rezultatus?" Atsakykite į šiuos klausimus, kol jie dar netapo realybe.
Reali rizikos valdymo sėkmė
Vienam gamybos klientui statybos projektuose trūko pinigų. Biudžeto viršijimas siekė vidutiniškai 30%. Vėlavimas pagal grafiką buvo įprastas dalykas.
Sujungėme jų projektų valdymo duomenis, viešųjų pirkimų sistemas ir finansines ataskaitas su "Power BI". Dėsningumai iš karto tapo akivaizdūs.
Medžiagų sąnaudų padidėjimas nebuvo pažymimas iki mėnesinių biudžeto peržiūrų. Iki to laiko pirkimo užsakymai jau būdavo išduodami padidintomis kainomis. Pakeitimo užsakymai nebuvo vertinami atsižvelgiant į bendrą poveikį projektui, o tik į poveikį atskiroms užduotims.
Išteklių konfliktai tarp projektų nebuvo pastebimi tol, kol žmonės nepasirodydavo darbe.
"Power BI" sprendimas suteikė galimybę realiuoju laiku matyti šias tarpusavyje susijusias rizikas. Įspėjimai apie medžiagų sąnaudas paskatino nedelsiant peržiūrėti pirkimus. Pakeitimo užsakymų poveikis buvo vertinamas atsižvelgiant į portfelio apribojimus, o ne tik į atskirus projektus.
Išteklių paskirstymas rodė konfliktus prieš kelias savaites, todėl buvo galima aktyviai koreguoti tvarkaraščius.
Rezultatai po šešių mėnesių: Biudžeto viršijimas sumažėjo iki 8%. Grafiko vykdymas pagerėjo 40%. Dar svarbiau, kad jų nebestebino problemos.
Programinės įrangos kūrimo įmonė taikė panašius kokybės rizikos valdymo metodus. Užuot ieškojusi defektų per naudotojo priėmimo testavimą, ji nustatė kokybės blogėjimo modelius kūrimo metu.
Kodo peržiūros atmetimo rodikliai, vieneto testų aprėpties tendencijos ir nesėkmių dažnumas leido numatyti kokybės problemas dar prieš tris sprintus. Tai suteikė jiems laiko pakoreguoti procesus prieš pateikiant sugedusią programinę įrangą.
Klientų pasitenkinimo rezultatai pagerėjo 25%, nes gamybą pasiekė mažiau defektų.
Įgyvendinimo strategija, kuri iš tikrųjų veikia
Nesistenkite išspręsti visų rizikos problemų pirmąją dieną. Tai brangiai kainuojančios nesėkmės receptas.
Mes laikomės tikslingo požiūrio:
1 etapas: pasirinkite vieną didelę problemą
Pasirinkite brangiausią arba dažniausią riziką. Sukurkite šios vienintelės problemos aptikimo ir reagavimo galimybes. Prieš didindami sudėtingumą, pasiekite, kad jis veiktų tobulai.
2 etapas: Susijusių duomenų šaltinių sujungimas
Kai pagrindinė sistema veiks, pridėkite duomenų šaltinius, kurie suteikia papildomo konteksto. Finansiniai duomenys, skirti biudžeto rizikai. Išteklių duomenys, susiję su grafiko rizika. Kliento atsiliepimai apie kokybės riziką.
3 etapas: išplėsti susijusią riziką
Naudokitės patikrinta sistema, kad galėtumėte spręsti kitos didžiausios rizikos kategorijos problemas. Judėsite greičiau, nes infrastruktūra jau sukurta.
4 etapas: sukurti prognozavimo modelius
Turėdami istorinius duomenis, kurkite prognozavimo analizę. Mašininio mokymosi modeliai, kurie prognozuoja rizikos tikimybę pagal esamas sąlygas.
Šiam metodui visiškai įgyvendinti reikia 6-12 mėnesių. Tačiau pirmojo etapo rezultatus pamatysite jau po kelių savaičių.
Taip pat primygtinai reikalaujame ne tik techninio įgyvendinimo, bet ir pokyčių valdymo. Geriausias pasaulyje prietaisų skydelis nepasiteisins, jei žmonės juo nesinaudos. Mokymai, procesų integracija ir kultūrinis pritaikymas yra tokie pat svarbūs kaip ir duomenų ryšiai.
Rizikos valdymo investicijų grąžos matavimas
Geras rizikos valdymas padeda taupyti pinigus. Puikus rizikos valdymas leidžia uždirbti pinigus.
Stebime konkrečius rodiklius, kad įrodytume "Power BI" poveikį rizikos valdymui:
Tiesioginis išlaidų taupymas:
- Sumažintas biudžeto viršijimas
- Mažiau skubios pagalbos išteklių papildymų
- Mažesnės perdirbimo ir kokybės sąnaudos
- Sumažėjęs projektų atšaukimo lygis
Netiesioginės vertės kūrimas:
- Didesnis klientų pasitenkinimas
- Didesnis komandos produktyvumas
- Geresnis išteklių naudojimas
- Greitesnis projekto įgyvendinimas
Reagavimo į riziką patobulinimai:
- Ankstyvas problemų nustatymas
- Greitesnis sprendimų priėmimas
- Tikslesni poveikio vertinimai
- Geresnis klimato kaitos švelninimo veiksmingumas
Dauguma organizacijų per pirmuosius metus pasiekia 3-5 kartų didesnę investicijų grąžą. Sutaupytos lėšos laikui bėgant didėja, nes rizikos valdymo galimybės tobulėja.
Dar svarbiau, kad naktį geriau miegate. Jokių nemalonių staigmenų pirmadienio ryto susitikimuose. Jokių aiškinimų vadovams, kodėl projektai žlugo be įspėjimo.
Rizikos valdymas tampa aktyvus, o ne reaktyvus. Jūs užkertate kelią problemoms, o ne tik jas dokumentuojate.
"Power BI" paverčia jūsų duomenis įžvalgomis. O prognozavimas paverčia rizikos valdymą iš sąnaudų centro konkurenciniu pranašumu.
Klausimas ne tas, ar galite sau leisti įgyvendinti geresnį rizikos valdymą. Klausimas yra, ar galite sau leisti to nedaryti.
Jūsų konkurentai jau naudojasi duomenimis, kad pamatytų už kampo. Atsilikimas rizikos valdymo srityje kainuoja brangiai. Pirmauti šiame žaidime yra pelninga.
