没有数据的风险管理就是猜测。而臆测会扼杀项目。
我们曾目睹一些公司因为看不到问题的出现而烧掉了数百万美元。警兆是存在的。数据是存在的。但直到为时已晚，才有人将问题联系起来。
Power BI 改变了这一游戏规则。它将分散的风险数据转化为项目的水晶球。这不是魔法，而是对已有信息的巧妙利用。
以下是我们如何帮助企业从被动灭火转变为预测性风险管理。
传统风险管理为何失败
大多数风险管理都是戏剧性的。漂亮的电子表格上有红、黄、绿三种颜色。每月召开一次会议，每个人都点头说 "我们正在监控情况"。
问题出在哪里？你的风险登记册是一个静态文件。您的项目数据存在于另一个系统中。您的财务数据隐藏在会计软件中。没有任何东西可以与其他任何东西对话。
当风险发生时，你会急于了解发生了什么。你会从五个不同的来源调取报告。当你找到答案时，损失已经造成。
这种模式随处可见：
- 预算超支 "突如其来"--只不过支出数据早在三个月前就显示了这一趋势
- 资源短缺 "无法预测"--而利用率报告却在发出警告
- 质量问题 "突然出现"--尽管缺陷率几周来一直在上升
数据是存在的。可视性没有。
Power BI 作为您的风险智能平台
Power BI 不只是制作漂亮的图表.它能在风险爆发之前将风险点连接起来。
将其视为您的风险指挥中心。所有重要的数据源都汇集于此。项目管理工具、财务系统、人力资源数据库、质量指标--都在使用同一种语言。
我们制作的仪表盘可以向您展示三件事：
- 现在的情况 - 所有项目的实时项目健康状况
- 出现了哪些模式 - 未雨绸缪，预测趋势
- 应采取的行动 - 根据数据明确下一步行动
当你不再关注孤立的指标，而开始看到其中的联系时，神奇的事情就发生了。预算差异加上资源利用率，再加上时间压力，就等于项目即将崩溃。
Power BI 让这些连接变得可见。可见性创造了选择。
建立风险检测系统
我们不制作仪表盘。我们建立的是预警系统。
从你最大的痛点开始。哪些风险最让你头疼？预算泡汤？进度延误？资源冲突？质量失败？
针对每个主要风险类别，确定先行指标。不是那些显而易见的指标，而是在危机发生前几周出现的微妙信号。
预算风险指标：
- 实际支出速度与计划支出速度
- 更改申请频率和数值
- 供应商付款延迟
- 采购订单审批时间
时间表风险指标：
- 任务完成率与基线
- 关键路径缓冲消耗
- 资源可用性预测
- 依赖完成延迟
质量风险指标：
- 各阶段的缺陷发现率
- 返工百分比
- 测试覆盖率差距
- 客户反馈情绪趋势
我们将这些指标与自动警报连接起来。当模式变化超出正常范围时，我们会立即通知相关人员。而不是下个月的风险审查会议。而是现在。
将洞察力转化为行动
没有行动的数据只是昂贵的娱乐。
我们围绕决策点而不仅仅是数据点设计 Power BI 解决方案。每个仪表盘都能回答特定的问题，从而推动特定的行动。
行政仪表板问题：
- 哪些项目需要立即关注？
- 我们应该在哪里重新分配资源？
- 哪些风险会威胁到我们的战略目标？
项目经理仪表板问题：
- 哪些任务落后了？
- 哪些团队成员超负荷工作？
- 质量问题出现在哪里？
风险管理员仪表板问题：
- 哪些风险情况更有可能发生？
- 哪些减灾战略是有效的？
- 哪些地方需要新的风险控制措施？
每个仪表盘都包含基于数据模式的建议操作。无需猜测下一步该做什么。没有分析瘫痪。
我们还建立了情景建模能力。"如果失去这个关键资源，我们的时间表会发生什么变化？"20% 预算削减会对我们的交付成果产生什么影响？在这些问题成为现实之前，请先回答它们。
真实世界的风险管理成功案例
一家制造业客户在建筑项目上血本无归。预算超支平均达 30%。工期延误是家常便饭。
我们在 Power BI 中连接了他们的项目管理数据、采购系统和财务报告。模式立即变得显而易见。
直到每月进行预算审查时，才会发现材料成本增加。到那时，采购订单已经以虚高的价格发出。变更单没有根据整体项目影响进行评估，而只是根据单个任务的影响进行评估。
项目之间的资源冲突直到有人不来上班时才会显现出来。
Power BI 解决方案为这些相互关联的风险创造了实时可见性。材料成本警报会立即触发采购审查。变更单的影响会根据组合限制进行评估，而不仅仅是单个项目。
资源分配提前数周显示冲突，从而可以主动调整日程安排。
六个月后的结果：预算超支降至 8%。进度绩效提高了 40%。更重要的是，他们不再对问题感到惊讶。
一家软件开发公司在质量风险管理方面也采用了类似的方法。他们不是在用户验收测试中发现缺陷，而是在开发过程中识别质量下降模式。
代码审查拒绝率、单元测试覆盖率趋势和构建失败频率可以提前三个冲刺阶段预测质量问题。这让他们有时间在交付损坏的软件之前调整流程。
客户满意度得分提高了 25%，因为生产中的缺陷减少了。
切实可行的实施战略
不要试图在第一天就解决所有风险问题。这将导致代价高昂的失败。
我们采取重点突出的方法：
第 1 阶段：选择一个大问题
选择最昂贵或最常见的风险。针对这一单一问题建立检测和响应能力。在增加复杂性之前，先让它完美运行。
第 2 阶段：连接相关数据源
一旦核心系统正常运行，就可以添加数据源，以提供更多信息。预算风险的财务数据。针对进度风险的资源数据。针对质量风险的客户反馈。
第 3 阶段：扩展到相关风险
利用您经过验证的框架来应对下一个最大的风险类别。因为基础设施已经存在，所以你会走得更快。
第 4 阶段：建立预测模型
利用流动的历史数据，开发预测性分析。根据当前条件预测风险概率的机器学习模型。
这种方法的全面实施需要 6-12 个月的时间。但在几周内就能看到第一阶段的成果。
我们还坚持在技术实施的同时进行变革管理。如果人们不使用它，世界上最好的仪表盘也会失效。培训、流程整合和文化采纳与数据连接同样重要。
衡量风险管理投资回报率
好的风险管理能省钱。好的风险管理能赚钱。
我们跟踪特定指标，以证明 Power BI 对风险管理的影响：
直接成本节约：
- 减少预算超支
- 减少应急资源的增加
- 降低返工和质量成本
- 降低项目取消率
间接创造价值：
- 提高客户满意度
- 提高团队生产力
- 更好地利用资源
- 加快项目交付
改进风险应对措施：
- 更早地发现问题
- 更快做出决策
- 更准确的影响评估
- 更好的减灾效果
大多数组织在第一年就能看到 3-5 倍的投资回报率。随着时间的推移，随着风险管理能力的成熟，节省的费用会不断增加。
更重要的是，你晚上会睡得更好。周一晨会上不再有令人讨厌的意外。不用再向高管们解释为什么项目会在毫无征兆的情况下失败。
您的风险管理将由被动变为主动。您可以预防问题，而不仅仅是记录问题。
Power BI 将数据转化为远见。前瞻性将风险管理从成本中心转化为竞争优势。
问题不在于你是否有能力实施更好的风险管理。问题是你是否有能力不这样做。
你的竞争对手已经在利用数据来洞察先机。在风险管理方面迎头赶上代价高昂。领先则有利可图。
