Analisi predittiva dei tempi e costi di progetto

Sicuramente, effettuare un’analisi predittiva non è cosa semplice.

Tuttavia, fare le giuste previsioni di tempi e costi di progetto, farà risparmiare denaro all’organizzazione e offrirà risultati superiori.

Ma come è possibile effettuare un’analisi predittiva accurata e realistica dei tempi e costi di progetto?

La risposta è semplice: avere i dati giusti!

Con i dati giusti infatti, è possibile prevedere i risultati aziendali futuri con maggiore precisione.

Tuttavia, implementare con successo l’analisi predittiva rimane una grande sfida, soprattutto per le piccole imprese con risorse di gestione dei dati limitata.

La raccolta, l’organizzazione e l’archiviazione dei dati corretti sono prerequisiti fondamentali per l’adozione di analisi predittive. Diversamente si arriverà quasi sicuramente a decisioni aziendali sbagliate.

Ma che cos’è l’analisi predittiva?

L’analisi predittiva viene definita come una forma di analisi avanzata che esamina dati o contenuti per rispondere a domande come “Cosa è probabile che accada?”.

L’analisi predittiva utilizza dati storici, intelligenza artificiale e apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri.

Vi sono soluzioni che utilizzano strumenti statistici come analisi di regressione, modellizzazione dei dati, previsioni e statistiche per rispondere a domande su ciò che probabilmente accadrà in futuro.

Ciò che è importante è che grazie all’analisi predittiva si può arrivare a trovare soluzioni a diverse sfide aziendali e si può ottenere un valido aiuto per raggiungere gli obiettivi aziendali.

5 passaggi per iniziare un’analisi predittiva dei tempi e costi di progetto

Per assicurarsi di generare il tipo di dati necessari per ottenere un’analisi predittiva corretta, è necessario creare una cultura basata sui dati all’interno della propria organizzazione

Ecco, pertanto, i 5 passaggi che guideranno il project manager nella preparazione di un’analisi predittiva dei tempi e costi di progetto:

1. Definire il risultato aziendale che si desidera ottenere

L’analisi predittiva, come abbiamo detto, consente di visualizzare i risultati futuri. Obiettivi chiaramente definiti aiutano a personalizzare le soluzioni da adottare per ottenere migliori risultati.

Esiste però la possibilità di accorgersi che i dati esistenti non sono sufficienti per rispondere alle domande che ci interessano. In questi casi, si dovrà lavorare per raccogliere dati rilevanti per un determinato periodo di tempo o modificare le domande per affrontare la stessa sfida da una prospettiva diversa.

 2. Raccogliere i dati rilevanti da tutte le fonti disponibili

Ormai lo sapete bene anche voi, i modelli di analisi predittiva sono alimentati dai dati.

E’ importante, pertanto, identificare anche le fonti attraverso le quali reperire i dati giusti in grado di rispondere alle domande che si riferiscono alla sfida aziendale.

Memorizzare i dati in un foglio di calcolo per poi inserirli in modelli predittivi, ad esempio, può essere un processo noioso, rischioso e in molti casi impossibile. Utilizzare invece applicazioni apposite, a volte anche incluse in software di project management (link alla Home), può essere la soluzione ideale per archiviare ed elaborare i dati rilevanti.

Questi strumenti consentono inoltre di archiviare grandi quantità di dati – spesso nel cloud, aiutando a risparmiare sui costi dell’infrastruttura IT – in modo ordinato. È quindi possibile utilizzare gli strumenti di estrazione dei dati per ottenere  dati rilevanti da più origini.

 3. Migliorare la qualità dei dati utilizzando tecniche di pulizia degli stessi

“Garbage in, garbage out” è un termine del settore che si riferisce al fatto che input di bassa qualità generano, a loro volta, valori di output scadenti.

L’analisi predittiva sarà  poco accurata se i dati di input sono scadenti. È necessario quindi assicurarsi che i membri del team, gli stakeholder, o chiunque sia il responsabile di inserimento dati, registri i valori dei dati corretti e nel formato prescritto ed accordato. Ciò aiuterà a ridurre il tempo impiegato per la pulizia e la formattazione dei dati.

Si dovrà anche prevenire e correggere i record duplicati, nonché normalizzare i dati per garantire coerenza nei record.

La maggior parte delle soluzioni software di project management offre funzionalità di pulizia dei dati come, ad esempio: eliminazione dei dati, standardizzazione dei dati, armonizzazione dei dati e profilazione dei dati.

4. Creare modelli di analisi predittiva per testare i dati o sceglierne uno correttamente

Costruire il proprio modello di analisi predittiva richiede esperienza nel campo del project management e nella scienza e gestione dei dati.

Probabilmente, un project manager avrà bisogno dell’aiuto di un data scientist o di qualcuno con competenze analitiche avanzate per creare da zero modelli predittivi.

Una possibilità, se non si hanno risorse adeguate interne, è quella di esternalizzare questo lavoro a una società di consulenza che fornisca servizi di analisi. Ma, se i problemi di costo impediscono ad una piccola impresa di coinvolgere esperti, esistono molti software appositi disponibili con funzionalità integrate di strumenti di modellazione predittiva.

Sebbene questi strumenti possano non offrire le conoscenze avanzate che un esperto scienziato dei dati può apportare, offrono comunque modelli predittivi integrati, sono facili da usare e hanno sicuramente un costo inferiore.

Un software con una funzionalità di analisi predittiva dei tempi e costi di progetto, può essere un buon punto di partenza per le piccole imprese che cercano di fare previsioni. Puoi provare gratuitamente TwProject per 15 giorni e, se non sai come fare, farti aiutare dal nostro team di supporto.

5. Valutare e validare il modello predittivo per garantire solidità

Per verificare il modello scelto, la valutazione e la convalida del modello predittivo con set di dati alternativi consente di identificare i punti deboli nel modello, oltre a garantire che il modello funzioni bene in scenari diversi.

Ma questa non è l’unica tecnica disponibile. Esistono diverse tecniche per la convalida dei modelli predittivi, come la convalida incrociata, la convalida della regressione e molte altre.

Anche se non si ha familiarità con queste tecniche, al giorno d’oggi, la maggior parte degli strumenti di analisi predittiva offre funzionalità di convalida dei modelli all’interno del software.

Incorporare i modelli predittivi nei processi aziendali e utilizzare i risultati, sarà utile e per prendere decisioni aziendali migliori.

Analisi Predittiva: Conclusioni

L’implementazione degli strumenti di modellazione predittiva non è priva di ostacoli. Ecco alcune delle sfide che un project manager potrebbe trovarsi ad affrontare:

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L’analisi predittiva prevede la probabilità di un evento, non la certezza
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Per quanto si possa desiderare che i dati aiutino a fare previsioni certe ed accurate, ciò che effettivamente è possibile prevedere è la probabilità di un evento. Tutte le previsioni, comprese quelle fatte usando i dati giusti e rilevanti, lasciano sempre qualche elemento di errore o incertezza.

Pertanto, l’ultima chiamata a qualsiasi decisione commerciale dovrebbe basarsi su una combinazione di elementi e non dovrebbe essere limitata a un solo aspetto.

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La creazione di analisi predittive può richiedere molto tempo
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L’analisi predittiva non può essere implementata dall’oggi al domani. La costruzione e l’implementazione di solidi e funzionanti modelli predittivi può richiedere addirittura mesi, a seconda del livello di esperienza e conoscenza delle persone coinvolte.

Quello che è da sottolineare è che modelli predittivi robusti e riutilizzabili forniscono guadagni e risparmi sui costi a lungo termine.

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L’adozione di analisi predittive comporta dei costi
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Oltre al costo di un eventuale software di project management che includa uno strumento di analisi predittiva, bisogna tenere in conto il costo della formazione dei membri del team che avranno un ruolo diretta nell’effettuare un’analisi predittiva.

È possibile iniziare identificando i casi aziendali in cui l’analisi predittiva è già stata utilizzata con successo e adattarla alle nuove situazioni.

Il trucco che possiamo suggerire soprattutto ai project manager meno esperti, è di iniziare a sperimentare analisi predittive su piccola scala ed espandere man mano che si acquisisce esperienza e si vedono risultati favorevoli.