{"id":14598,"date":"2026-03-09T17:48:24","date_gmt":"2026-03-09T16:48:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.leaplytics.de\/?p=14598"},"modified":"2026-03-06T17:51:13","modified_gmt":"2026-03-06T16:51:13","slug":"power-bide-pmo-ri%cc%87sk-yoneti%cc%87mi%cc%87-otomoti%cc%87v-eki%cc%87pleri%cc%87-hesap-tablosu-kaosunu-canli-ri%cc%87sk-zekasiyla-nasil-degi%cc%87sti%cc%87ri%cc%87r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/power-bide-pmo-ri%cc%87sk-yoneti%cc%87mi%cc%87-otomoti%cc%87v-eki%cc%87pleri%cc%87-hesap-tablosu-kaosunu-canli-ri%cc%87sk-zekasiyla-nasil-degi%cc%87sti%cc%87ri%cc%87r\/","title":{"rendered":"Power BI'da PMO Risk Y\u00f6netimi: Otomotiv Ekipleri Elektronik Tablo Kaosunu Canl\u0131 Risk Zekas\u0131 ile Nas\u0131l De\u011fi\u015ftiriyor?"},"content":{"rendered":"

Kullan\u0131m \u00d6rne\u011fi: PMO Risk Raporlamas\u0131 - Sekt\u00f6r: Otomotiv - Ara\u00e7lar: LeapLytics Risk Matrisi + Power BI i\u00e7in Trafik I\u015f\u0131\u011f\u0131<\/em><\/p>\n\n\n\n\n

\n\n\n\n\n

Sorun: Otomotiv Sekt\u00f6r\u00fcndeki Her PMO Lideri Bu Toplant\u0131y\u0131 Biliyor<\/h2>\n\n\n\n\n

Per\u015fembe \u00f6\u011fleden sonra. Y\u00f6nlendirme komitesi 90 dakika i\u00e7inde toplanacak. Masa\u00fcst\u00fcn\u00fczde bir yerlerde bir risk kayd\u0131n\u0131n \u00fc\u00e7 farkl\u0131 versiyonu var - biri platform m\u00fchendisli\u011finden, biri tedarik\u00e7i entegrasyonundan, biri program ofisinden - her biri farkl\u0131 bi\u00e7imlendirilmi\u015f, her biri kendi renk kurallar\u0131na sahip ve hi\u00e7biri g\u00fcncel de\u011fil. Bunlar\u0131, sunulmadan \u00f6nce g\u00fcncelli\u011fini yitirecek bir slayt destesinde birle\u015ftirmek i\u00e7in 45 dakika harc\u0131yorsunuz. Komite ge\u00e7en aydan bu yana hangi risklerin artt\u0131\u011f\u0131n\u0131 soruyor. Tahmin edersiniz. Hangi proje i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n \u015fu anda k\u0131rm\u0131z\u0131ya kar\u015f\u0131 sar\u0131 oldu\u011funu soruyorlar. Slaytlar\u0131 tekrar g\u00f6zden ge\u00e7irirsiniz. Odadaki hi\u00e7 kimse genel risk durumunun net bir resmine sahip de\u011fildir. Toplant\u0131 \"risk tan\u0131mlar\u0131 \u00fczerinde uyum sa\u011flamak\" i\u00e7in eylem maddeleriyle sona eriyor - yine. Bu bir veri sorunu de\u011fildir. Bu bir g\u00f6rselle\u015ftirme ve i\u015f ak\u0131\u015f\u0131 sorunudur ve otomotiv PMO ekiplerine \u00e7o\u011fu kurulu\u015fun resmi olarak takip etti\u011finden daha fazla zamana ve g\u00fcvenilirli\u011fe mal olur.<\/p>\n\n\n\n\n

\n\n\n\n\n

PMO Risk Raporlamas\u0131nda Standart Ara\u00e7lar Neden Yetersiz Kal\u0131yor?<\/h2>\n\n\n\n\n

\u00c7o\u011fu otomotiv PMO ekibi risk raporlar\u0131 olu\u015ftururken ya Excel'e ya da Power BI'\u0131n yerel g\u00f6rsellerine ba\u015fvurur. Her ikisi de makul ba\u015flang\u0131\u00e7 noktalar\u0131d\u0131r ve risk ileti\u015fiminin tek bir projenin veya tek bir analistin \u00f6tesine ge\u00e7mesi gerekti\u011finde her ikisi de ayn\u0131 yap\u0131sal s\u0131n\u0131rlamalarla kar\u015f\u0131la\u015f\u0131r.<\/p>\n\n\n\n\n

1. Risk E\u011filim Ge\u00e7mi\u015fi Yok<\/h3>\n\n\n\n\n

Standart Power BI g\u00f6rselleri ve Excel tabanl\u0131 risk kay\u0131tlar\u0131 size risklerin nerede oldu\u011funu g\u00f6sterir \u015eimdi<\/em>. Size ge\u00e7en ay nerede olduklar\u0131n\u0131, ne kadar h\u0131zl\u0131 hareket ettiklerini veya birden fazla raporlama d\u00f6ng\u00fcs\u00fc boyunca hangi risklerin s\u00fcrekli olarak y\u00fckseldi\u011fini g\u00f6stermezler. Bir y\u00f6netim komitesine sunum yapan bir PMO lideri i\u00e7in \"bu risk daha da k\u00f6t\u00fcle\u015fti mi?\" sorusu genellikle \"mevcut puan nedir?\" sorusundan daha \u00f6nemlidir. - Ve yerel ara\u00e7lar, \u00f6nemli bir manuel \u00e7\u00f6z\u00fcm olmadan bu soruya yan\u0131t veremez. \u00dc\u00e7 ay \u00f6nce orta d\u00fczeyde olan ve \u015fu anda y\u00fcksek olan bir risk, ba\u015f\u0131ndan beri y\u00fcksek olan bir riskten temelde farkl\u0131d\u0131r. Trend g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc olmadan, bu iki risk standart bir raporda ayn\u0131 g\u00f6r\u00fcn\u00fcr.<\/p>\n\n\n\n\n

2. \u00c7eyrek G\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fc Yok - ve \u0130\u00e7ine \u0130nmek Yok<\/h3>\n\n\n\n\n

Risk y\u00f6netimindeki en kritik i\u00e7g\u00f6r\u00fc, bir riskin olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 ile potansiyel etkisi aras\u0131ndaki ili\u015fkidir. Yerel Power BI g\u00f6rselleri - da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri, \u00e7ubuk grafikler, tablolar - bunu uygun bir risk matrisi kadran\u0131 olarak temsil edemez. Yakla\u015f\u0131k olarak g\u00f6sterebilirsiniz, ancak g\u00f6rsel dil yanl\u0131\u015ft\u0131r: da\u011f\u0131l\u0131m grafi\u011fi bir risk \u0131s\u0131 haritas\u0131 de\u011fildir ve analitik e\u011fitimi olmayan payda\u015flar bunu do\u011fru okumayacakt\u0131r. Daha da \u00f6nemlisi, bir yakla\u015f\u0131m olu\u015ftursan\u0131z bile, bir kadrana t\u0131klayamaz ve i\u00e7inde yer alan bireysel riskleri inceleyemezsiniz. Riske genel bak\u0131\u015f ile temel risk detay\u0131 aras\u0131nda etkile\u015fim yoktur - bu da her takip sorusunun hala manuel bir filtre veya yeni bir slayt gerektirdi\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/p>\n\n\n\n\n

3. Projeler Aras\u0131nda Tutarl\u0131 Durum Katman\u0131 Yok<\/h3>\n\n\n\n\n

Otomotiv programlar\u0131 tipik olarak d\u00fczinelerce paralel i\u015f ak\u0131\u015f\u0131n\u0131 i\u00e7erir - platform geli\u015ftirme, tedarik\u00e7i kalifikasyonu, homologasyon, yaz\u0131l\u0131m entegrasyonu, \u00fcretim art\u0131\u015f\u0131. Her i\u015f ak\u0131\u015f\u0131 kendi risk ve durum verilerini \u00fcretir. Yerel Power BI, RAG (K\u0131rm\u0131z\u0131-Kehribar-Ye\u015fil) durumunu ayn\u0131 anda birden fazla projeye \u00f6l\u00e7eklenecek ve bir bak\u0131\u015fta okunabilir kalacak \u015fekilde g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek i\u00e7in amaca y\u00f6nelik bir g\u00f6rsel sunmaz. Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir trafik \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirme<\/strong>PMO ekipleri, herhangi bir veri modeli de\u011fi\u015fikli\u011finde bozulan ve her raporlama d\u00f6ng\u00fcs\u00fcnde manuel bak\u0131m gerektiren ko\u015fullu bi\u00e7imlendirme hilelerine veya renk kodlu tablolara ba\u015fvurur.<\/p>\n\n\n\n\n

\n\n\n\n\n

LeapLytics Yakla\u015f\u0131m\u0131: Ad\u0131m Ad\u0131m<\/h2>\n\n\n\n\n

Otomotiv PMO ekipleri tipik olarak yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir PMO'yu \u015fu \u015fekilde uygular PMO risk y\u00f6netimi Power BI<\/strong> LeapLytics Risk Matrisi ve Trafik I\u015f\u0131\u011f\u0131 g\u00f6rsellerini kullanarak kurulum - veri ba\u011flant\u0131s\u0131ndan y\u00f6nlendirme komitesi sunumuna kadar.<\/p>\n\n\n

    \n
  1. \n Risk kayd\u0131n\u0131z\u0131 Power BI'a ba\u011flay\u0131n.<\/strong>\n Ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 mevcut risk verilerinizdir - ister Excel'de, ister SharePoint Listelerinde, ister dahili bir proje y\u00f6netim sisteminde veya bir SQL veritaban\u0131nda bulunsun. Power BI'\u0131n standart ba\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131 t\u00fcm bunlar\u0131 ge\u00e7i\u015f yapmadan i\u015fler. Veri modelinin en az \u00fc\u00e7 s\u00fctuna ihtiyac\u0131 vard\u0131r: bir risk tan\u0131m\u0131, bir olas\u0131l\u0131k puan\u0131 ve bir etki puan\u0131. \u00c7o\u011fu otomotiv PMO ekibi buna zaten sahiptir; as\u0131l soru, kurulum s\u00fcrecinin uygulanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu\u011fu i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131 aras\u0131nda tutarl\u0131 bir \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131l\u0131p yap\u0131land\u0131r\u0131lmad\u0131\u011f\u0131d\u0131r.\n <\/li>\n
  2. \n LeapLytics Risk Matrisi g\u00f6rselini raporunuza ekleyin.<\/strong>\n Bu LeapLytics Risk Matrisi<\/a> do\u011frudan Microsoft AppSource'tan temin edilebilen sertifikal\u0131 bir \u00f6zel g\u00f6rseldir. Power BI raporunuza eklendikten sonra, olas\u0131l\u0131k ve etki alanlar\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6rselin eksenleriyle e\u015fle\u015ftirirsiniz. Matris, her riski otomatik olarak do\u011fru \u00e7eyrekte konumland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir i\u015faret\u00e7i olarak \u00e7izer - y\u00fcksek etki \/ y\u00fcksek olas\u0131l\u0131k riskleri sa\u011f \u00fcst kritik b\u00f6lgede, d\u00fc\u015f\u00fck \u00f6ncelikli riskler sol altta g\u00f6r\u00fcn\u00fcr. Manuel konumland\u0131rma yok, bayatlayan statik g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler yok.\n <\/li>\n
  3. \n \u00c7eyrekten bireysel riske kadar detaya inmeyi etkinle\u015ftirin.<\/strong>\n Risk Matrisi veri modelinize ba\u011fland\u0131ktan sonra, herhangi bir kadrana t\u0131kland\u0131\u011f\u0131nda rapor sayfas\u0131n\u0131n geri kalan\u0131 yaln\u0131zca o b\u00f6lgedeki riskleri g\u00f6sterecek \u015fekilde filtrelenir. Bu, bir y\u00fcr\u00fctme komitesi \u00fcyesinin kritik \u00e7eyre\u011fe t\u0131klayabilece\u011fi ve PMO lideri slaytlar\u0131 de\u011fi\u015ftirmeden veya manuel filtreler uygulamadan orada bulunan belirli risklerin bir tablosunu (sahip, azaltma durumu, son g\u00fcncelleme) hemen g\u00f6rebilece\u011fi anlam\u0131na gelir. Bu etkile\u015fim Power BI'\u0131n filtre modeline \u00f6zg\u00fcd\u00fcr ve ek bir yap\u0131land\u0131rma gerektirmez.\n <\/li>\n
  4. \n Zaman tabanl\u0131 dilimleyicilerle trend takibi ekleyin.<\/strong>\n Risk kayd\u0131n\u0131z\u0131 bir tarih s\u00fctunu i\u00e7erecek \u015fekilde yap\u0131land\u0131rarak - basit bir ayl\u0131k anl\u0131k g\u00f6r\u00fcnt\u00fc bile olsa - Risk Matrisi raporlama d\u00f6nemine g\u00f6re filtrelenebilir. Bu size yerel g\u00f6rsellerin sa\u011flayamad\u0131\u011f\u0131 risk e\u011filimi g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc verir: komiteye \u00e7eyrek da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n Ocak ve Mart aylar\u0131nda nas\u0131l g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc, hangi risklerin sar\u0131dan k\u0131rm\u0131z\u0131ya ge\u00e7ti\u011fini ve daha \u00f6nce kritik olan hangi risklerin ba\u015far\u0131yla azalt\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterebilirsiniz. \u00c7ok y\u0131ll\u0131 geli\u015ftirme d\u00f6ng\u00fclerine sahip otomotiv programlar\u0131 i\u00e7in bu uzunlamas\u0131na g\u00f6r\u00fcn\u00fcm genellikle bir PMO'nun \u00fcretebilece\u011fi en de\u011ferli y\u00f6neti\u015fim \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131d\u0131r.\n <\/li>\n
  5. \n \u0130\u015f ak\u0131\u015f\u0131 d\u00fczeyinde durum i\u00e7in Trafik I\u015f\u0131\u011f\u0131 g\u00f6rselindeki katman.<\/strong>\n Risk Matrisinin yan\u0131 s\u0131ra LeapLytics Trafik I\u015f\u0131\u011f\u0131 g\u00f6rseli<\/a> platform, tedarik\u00e7i, yaz\u0131l\u0131m, homologasyon gibi t\u00fcm aktif i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na program d\u00fczeyinde bir genel bak\u0131\u015f sa\u011flar ve her biri do\u011frudan veri modelinizden t\u00fcretilen bir RAG durumu g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler. Ko\u015fullu bi\u00e7imlendirme hilelerinin aksine Trafik I\u015f\u0131\u011f\u0131 g\u00f6rseli, temel veriler de\u011fi\u015fti\u011finde otomatik olarak g\u00fcncellenir ve kapsamda ka\u00e7 proje oldu\u011funa bak\u0131lmaks\u0131z\u0131n tutarl\u0131 g\u00f6rsel mant\u0131\u011f\u0131 korur. Sadece bir analistin diz\u00fcst\u00fc bilgisayar\u0131nda de\u011fil, bir y\u00f6nlendirme komitesi odas\u0131ndaki b\u00fcy\u00fck bir ekranda okunabilecek \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.\n <\/li>\n
  6. \n Power BI Service'te yay\u0131nlay\u0131n ve veri yenilemeyi ayarlay\u0131n.<\/strong>\n Rapor olu\u015fturulduktan sonra Power BI Service'te yay\u0131nlan\u0131r ve otomatik veri yenilemesi i\u00e7in zamanlan\u0131r - g\u00fcnl\u00fck veya risk kayd\u0131n\u0131z s\u00fcrekli g\u00fcncelleniyorsa iste\u011fe ba\u011fl\u0131 olarak. Payda\u015flar buna taray\u0131c\u0131 veya Power BI mobil uygulamas\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla eri\u015fir. E-posta eki, s\u00fcr\u00fcm kontrol\u00fc sorunu ve \"en son s\u00fcr\u00fcm\" belirsizli\u011fi yoktur. Komitenin Per\u015fembe \u00f6\u011fleden sonra a\u00e7t\u0131\u011f\u0131 rapor, PMO liderinin o sabah inceledi\u011fi raporla ayn\u0131d\u0131r.\n <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
    \n\n\n\n\n

    PMO Liderinin G\u00fcnl\u00fck \u0130\u015flerinde Neler De\u011fi\u015fir?<\/h2>\n\n\n\n\n

    Statik risk slaytlar\u0131ndan canl\u0131 risk slaytlar\u0131na ge\u00e7i\u015f proje ri\u0307sk kontrol paneli\u0307<\/strong> sadece haz\u0131rl\u0131k s\u00fcresinden tasarruf etmekle kalmaz, liderlik d\u00fczeyindeki risk g\u00f6r\u00fc\u015fmelerinin do\u011fas\u0131n\u0131 da de\u011fi\u015ftirir.<\/p>\n\n\n\n\n

    Y\u00f6nlendirme komitesi toplant\u0131lar\u0131 daha k\u0131sa ve daha odakl\u0131 hale gelir.<\/strong> Risk durumu toplant\u0131 ba\u015flamadan \u00f6nce t\u00fcm kat\u0131l\u0131mc\u0131lar taraf\u0131ndan g\u00f6r\u00fclebildi\u011finde, oturum \"i\u015fte risk tablosu b\u00f6yle g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor \"dan \"i\u015fte bu konuda karar vermemiz gerekenler \"e ge\u00e7er. PMO ekipleri, daha \u00f6nce 30-40 dakikal\u0131k slayt y\u00fcr\u00fcy\u00fc\u015f\u00fc gerektiren riskle ilgili g\u00fcndem maddelerinin, t\u00fcm kat\u0131l\u0131mc\u0131lar canl\u0131 g\u00f6sterge tablosunu zaten g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcnde 10-15 dakika i\u00e7inde ele al\u0131nabilece\u011fini bildirmektedir.<\/p>\n\n\n\n\n

    Risk art\u0131\u015f\u0131 daha h\u0131zl\u0131 ger\u00e7ekle\u015fir.<\/strong> Bir risk orta seviyeden y\u00fcksek seviyeye \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda, ilgili payda\u015flar bunu bir sonraki ayl\u0131k raporda de\u011fil, an\u0131nda canl\u0131 g\u00f6sterge tablosunda g\u00f6r\u00fcrler. Tek bir tedarik\u00e7i yeterlilik gecikmesinin \u00fcretim zamanlamas\u0131n\u0131 etkileyebilece\u011fi otomotiv programlar\u0131 i\u00e7in, artan risklerin erken g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc \u00f6l\u00e7\u00fclebilir bir a\u015fa\u011f\u0131 ak\u0131\u015f de\u011ferine sahiptir.<\/p>\n\n\n\n\n

    PMO'nun g\u00fcvenilirli\u011fi tutarl\u0131, denetlenebilir raporlama ile artar.<\/strong> Otomotiv PMO fonksiyonlar\u0131 i\u00e7in s\u00fcregelen zorluklardan biri, risk raporlamas\u0131n\u0131n projeler aras\u0131nda titiz ve metodoloji a\u00e7\u0131s\u0131ndan tutarl\u0131 oldu\u011funu g\u00f6stermektir. Standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f olas\u0131l\u0131k ve etki puanlamas\u0131 ile payla\u015f\u0131lan bir veri modeli \u00fczerine in\u015fa edilen yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir Power BI Risk Matrisi, tam olarak bu denetlenebilirli\u011fi sa\u011flar ve i\u00e7 denetim veya d\u0131\u015f program g\u00f6zden ge\u00e7irenlere tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 g\u00f6stermeyi kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n\n\n\n\n

    G\u00f6re PMI'\u0131n risk y\u00f6netimi uygulama standartlar\u0131<\/a>Payda\u015flara etkili risk ileti\u015fimi, proje bazl\u0131 kurulu\u015flarda s\u00fcrekli olarak en az geli\u015fmi\u015f yeteneklerden biridir. Canl\u0131, etkile\u015fimli bir risk panosu bu bo\u015flu\u011fu do\u011frudan ele al\u0131r - toplanan verileri de\u011fi\u015ftirerek de\u011fil, do\u011fru zamanda do\u011fru formatta do\u011fru ki\u015filer i\u00e7in eri\u015filebilir hale getirerek.<\/p>\n\n\n\n\n

    \n\n\n\n\n

    SSS: Otomotiv PMO Liderlerinin S\u0131k Sordu\u011fu Sorular<\/h2>\n\n\n\n\n

    Risk kayd\u0131m\u0131z Excel'de ve be\u015f farkl\u0131 proje y\u00f6neticisi taraf\u0131ndan tutuluyor. Bu hala i\u015fe yarayabilir mi?<\/h3>\n\n\n\n\n

    Evet - ancak kurulum s\u00fcreci k\u0131sa bir veri hizalama ad\u0131m\u0131 i\u00e7erecektir. Risk Matrisi g\u00f6rseli, t\u00fcm girdiler aras\u0131nda tutarl\u0131 olas\u0131l\u0131k ve etki puanlamas\u0131 gerektirir; bu da verileri ba\u011flamadan \u00f6nce ortak bir \u00f6l\u00e7ek (\u00f6rne\u011fin, her iki eksen i\u00e7in 1-5) \u00fczerinde anla\u015fmak anlam\u0131na gelir. Uygulamada, bu konu\u015fma, ara\u00e7lardan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak \u00e7o\u011fu \u00e7ok projeli PMO ortam\u0131nda gecikmi\u015ftir. Power BI kurulumu tutars\u0131zl\u0131\u011f\u0131 ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r ve bunu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in bir zorlama i\u015flevi olu\u015fturur. Payla\u015f\u0131lan model olu\u015fturulduktan sonra, her proje y\u00f6neticisi kendi Excel dosyas\u0131n\u0131 g\u00fcncelleyebilir ve g\u00f6sterge tablosu otomatik olarak yenilenir.<\/p>\n\n\n\n\n

    Power BI'\u0131m\u0131z zaten var. \u00d6zel g\u00f6rseller eklemek i\u00e7in BT m\u00fcdahalesine ihtiyac\u0131m\u0131z var m\u0131?<\/h3>\n\n\n\n\n

    \u00c7o\u011fu kurulu\u015fta, sertifikal\u0131 bir \u00f6zel g\u00f6rsel eklemek Microsoft AppSource<\/a> Power BI Y\u00f6netici eri\u015fimi ya da kirac\u0131 y\u00f6neticinizden bir kerelik onay gerektirir. LeapLytics g\u00f6rselleri Microsoft sertifikal\u0131d\u0131r, yani standart g\u00fcvenlik incelemesini ge\u00e7erler ve genellikle h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde onaylanabilirler. Kirac\u0131 d\u00fczeyinde onayland\u0131ktan sonra, kurulu\u015funuzdaki herhangi bir rapor yazar\u0131 bunlar\u0131 daha fazla BT m\u00fcdahalesi olmadan kullanabilir.<\/p>\n\n\n\n\n

    Mevcut Excel risk kayd\u0131m\u0131zdan canl\u0131 bir Power BI Risk Matrisi panosuna ge\u00e7mek ger\u00e7ek\u00e7i olarak ne kadar s\u00fcrer?<\/h3>\n\n\n\n\n

    Makul \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir risk kayd\u0131na sahip tek programl\u0131 bir PMO i\u00e7in, veri modeli hizalamas\u0131, g\u00f6rsel yap\u0131land\u0131rma ve ilk payda\u015f incelemesi dahil olmak \u00fczere iki ila d\u00f6rt g\u00fcnl\u00fck odaklanm\u0131\u015f kurulum \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 ger\u00e7ek\u00e7i bir tahmindir. Tutars\u0131z formatlarda eski verilere sahip \u00e7ok programl\u0131 kurulumlar iki ila \u00fc\u00e7 hafta s\u00fcrebilir. Kritik ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k ara\u00e7 de\u011fil veridir: risk verilerinizin \u015fu anda i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131 aras\u0131nda ne kadar tutarl\u0131 bir \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131, g\u00f6sterge tablosunun canl\u0131ya ge\u00e7meden \u00f6nce ne kadar temizlik yap\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fini belirleyecektir.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Kullan\u0131m \u00d6rne\u011fi: PMO Risk Raporlamas\u0131 - Sekt\u00f6r: Otomotiv - Ara\u00e7lar: LeapLytics Risk Matrisi + Power BI i\u00e7in Trafik I\u015f\u0131\u011f\u0131 Sorun: Otomotivdeki Her PMO Lideri Bu Toplant\u0131y\u0131 Bilir Per\u015fembe \u00f6\u011fleden sonra. Y\u00f6nlendirme komitesi 90 dakika i\u00e7inde toplan\u0131yor. Masa\u00fcst\u00fcn\u00fczde bir yerlerde bir risk kayd\u0131n\u0131n \u00fc\u00e7 farkl\u0131 versiyonu var - biri ... <\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-14598","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-news","latest_post"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14598","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14598"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14598\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14600,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14598\/revisions\/14600"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14598"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14598"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14598"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}