Bei der Planung und Durchführung des IT-Portfoliomanagements können unzählige Datenpunkte für eine enorme Bandbreite von Aufgaben anfallen, was das Portfoliomanagement für die meisten Unternehmen zu einer großen Herausforderung macht. Wie können Sie alle Ihre Daten am besten verwalten und sie für die Einschätzung, Planung und Schaffung erfolgreicher PMOs nutzen?
Im jüngsten Digital Pacemaker-Podcast mit Ulli Irnich und Markus Kuckertz von Vodafone ging Mark, unser CEO, ausführlich darauf ein, wie maschinelles Lernen die Planung und Optimierung des IT-Portfolio-Managements einfacher und effizienter machen kann.
In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf den Kern seiner Botschaft: Was sind die drei Hauptprobleme bei der Planung und Optimierung von PMOs, und wie kann maschinelles Lernen Ihnen helfen, sie zu lösen?
Mark van der Pas | CEO von Uffective
„Mein Spezialgebiet ist das Portfoliomanagement. Gemeinsam mit meinem Team entwickeln und implementieren wir Lösungen für das Portfoliomanagement und helfen Unternehmen, ihre Investitionen an ihrer Strategie auszurichten, die finanziellen Auswirkungen ihres IT-Portfolios zu verbessern, die Markteinführung zu beschleunigen und Prozesse zu vereinfachen, indem wir beispielsweise Doppelarbeit reduzieren und eine einzige Version der Wahrheit schaffen.“
PROBLEM 1: Wie kann ich bei so vielen Möglichkeiten festlegen, wie viele Mittel ich in welche Projekte investieren soll?
Das ist relativ einfach, wenn man nur ein oder zwei Projekte hat, aber wenn man ein größeres Unternehmen mit Hunderten von Millionen Euro und Tausenden von Mitarbeitern ist, die Tausende von Aufgaben zu erledigen haben, kann das ziemlich schwierig sein!
Und wenn sich die Prioritäten verschieben, wie können Sie dann reagieren und die Ressourcen effizient und intelligent neu zuweisen?
Maschinelles Lernen kann das tun, was für Menschen schwierig und unglaublich zeitaufwändig ist. Es kann alle Ihre in der Vergangenheit gesammelten Daten über eine fast unbegrenzte Anzahl von Projekten betrachten und dann Empfehlungen für die Erfolgswahrscheinlichkeit Ihrer Projekte abgeben.
Es kann Ihnen auch empfehlen, welches Team für die Aufgabe am besten geeignet ist, und Ihnen sogar mitteilen, ob eine andere Abteilung oder ein anderes Team bereits ein ähnliches Projekt in Ihrem Unternehmen durchgeführt hat. Auf diese Weise können Sie Zeit und Ressourcen sparen, da Sie von ähnlichen Aufgaben lernen können.
PROBLEM 2: Woher weiß ich, auf welche Projekte und Wertströme ich mich konzentrieren sollte?
Wenn Sie sich für Ihr Portfolio entschieden haben, kann es viel Zeit in Anspruch nehmen, zu entscheiden, worauf Sie sich konzentrieren und wo Sie Ihre Ressourcen am besten einsetzen sollten.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen erhalten Sie eine unvoreingenommene Einschätzung des Projekterfolgs und vollständige Transparenz bei der Analyse Ihrer Daten. It simplifies and removes the bias from reporting and advising, enabling you to make wiser and more informed decisions.
PROBLEM 3: Wie kann ich Ressourcen effizient und gerecht für alle Projekte einsetzen?
Obwohl wir alle versuchen, bei der Zuweisung von Ressourcen für das richtige Projekt unvoreingenommen zu sein, ist das nicht immer einfach. Ressourcen können leicht falsch zugewiesen und für ineffiziente Projekte verschwendet werden.
Mit maschinellem Lernen können Sie Entscheidungen zur Ressourcenplanung auf der Grundlage von reinen Daten treffen, anstatt sich von menschlichen Fehlern beeinflussen zu lassen.
Die endgültige Entscheidung liegt immer noch bei Ihnen, aber Sie können sich auf der Grundlage von Daten und nicht nur von Meinungen beraten lassen.
Möchten Sie erfahren, wie wir Ihnen helfen können, bessere PMOs zu schaffen?
Uffective setzt Sandra, unsere KI, ein, um unseren Kunden zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, wenn es um Projekt- und Portfoliomanagement geht. Kontaktieren Sie uns noch heute und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können.
