Die neue Ära des Projektmanagements - angetrieben durch Data Science und KI

Wir leben und arbeiten in einem schnelllebigen Umfeld, in dem sich die Technologie weiterentwickelt. KI und Data Science (DS) sind Technologien, die fast jeden Bereich und jedes Merkmal eines Geschäftsprozesses verändert haben. Aber was ist das wichtigste Element eines Geschäftsprozesses? Nun, es ist das Projektmanagement.
Ein Diagramm.
Jedes Unternehmensziel kann nur durch professionelles Projektmanagement erreicht werden. Und der "Segen" der "Data Science und AI"-Technologie treibt derzeit die Exzellenz des Projektmanagements voran.
Lassen Sie uns ein Beispiel aus zwei verschiedenen Perspektiven betrachten: Nehmen wir an, Sie beabsichtigen, eine Bäckerei zu eröffnen. Ein Projektmanager ohne Data-Science-Kenntnisse wird einen Standort wählen, an dem es in der Umgebung kein Bäckerei gibt. Und warum? Weil dieses Unternehmensvorhaben an einem Ort mit der geringsten Anzahl von Konkurrenten am profitabelsten wäre. Ein Projektleiter mit Data-Science-Kenntnissen wird einen Standort wählen, an dem es zahlreiche Bäckereien gibt. Aber warum? Weil diese Vorhersage auf der Grundlage von Echtzeit-Datenanalysen und nicht auf überholten traditionellen Begründungen beruht.
Ja, wir schreiben das Jahr 2022. Und Vorhersagen sind nicht mehr so einfach, und das gilt auch für das Projektmanagement.

Was ist Projektmanagement aus der Sicht der Data Science?

Das Projektmanagement wendet Wissen, Instrumente, Fähigkeiten und Techniken an, um den Menschen einen größeren Nutzen zu bieten. Beispiele für Projekte sind: 
 
  • Der Bau eines Gebäudes.
  • Hilfsbemühungen nach einer Katastrophe.
  • Steigerung des Absatzes auf einem neuen Markt. 
 
Aber wenn Sie über die drei oben genannten Beispiele genau nachdenken, können Sie nicht leugnen, dass diese ein extremes Maß an Datenanalyse erfordern. Unabhängig von dem hier genannten Projektbeispiel müssen Sie relevante Daten sammeln, Vorhersagen treffen, Erkenntnisse gewinnen und die Projektschritte entsprechend planen.

Auf welche Weise wird Data Science für das Projektmanagement relevant?

Projektmanagement erfordert rechtzeitige Entscheidungen. Um Entscheidungen treffen zu können, müssen Sie Daten auswerten. Die Menge der Daten, ob historisch oder aktuell, ist riesig. Data Mining, Datenfilterung und andere Datenanalyseverfahren bereichern die Entscheidungsfindung im modernen Projektmanagement.
Daten sind der neue Treibstoff jeder Organisation. Der Einsatz von Data Science im Projektmanagement ermöglicht es Managern, Probleme mit Budgets, Zeitplänen und Kosten frühzeitig zu erkennen. Data Science hilft bei der Überwachung von Projektabläufen, um die rechtzeitige Fertigstellung zu gewährleisten. Vor allem aber können tiefgreifende und aufschlussreiche Daten, die mit Hilfe von Data Science und KI gewonnen werden, den Umsatz in die Höhe treiben, Produktionskosten vorhersagen und Ressourcen und Rohstoffe effizient nutzen.
Dies ist nur ein kleiner Ausschnitt. Die letztendliche Bedeutung von Daten liegt jenseits unserer Vorstellungskraft. 

Warum ist Data Science im Projektmanagement so wichtig? 

Der Wettbewerb wird branchenweit immer härter, und damit steigt auch die Zahl der Projektmisserfolge, auch wenn diese hervorragend geplant werden. Ja, Sie haben richtig gelesen. Auch ein Projekt, das "hervorragend geplant" zu sein scheint, kann am Ende unerwartet fehlschlagen. Die Lösung hierfür kann die Anwendung von Data Science im Projektmanagement sein. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen gewonnen und in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt. Unternehmen und Projektmanager erhalten so Zugang zu Echtzeitstatistiken für Vorhersagen und Entscheidungen. Dadurch wird das Ziel eines Projekts klar und der Prozess und alle seine Ergebnisse werden optimiert. Allerdings müssen die projektrelevanten Daten ordnungsgemäß verwaltet werden, um solche erfreulichen Ergebnisse zu erzielen.
 
Was ist Datenmanagement im Projektmanagement?

Das Datenmanagement speichert, organisiert, filtert und pflegt die gesammelten Daten. Die Effizienz des Projektmanagements hängt von der Sichtung, Organisation und Pflege wichtiger Daten ab.
Angenommen, Sie analysieren den möglichen Kundenstamm eines Produkts. Sie konzentrieren sich auf den Datensatz, der die Frage beantwortet: "Warum ist dieses Produkt so beliebt?" Aber Sie haben die Frage ignoriert, die fragt: "Warum lehnen die Menschen dieses Produkt ab?" Ihre letztendliche Perspektive sowie Ihre Projektplanung und -ergebnisse werden ungenau sein.
Durch die Analyse und Verwaltung von Daten wird die Komplexität von Projekten verringert, was die Entscheidungsfindung für den Projektleiter erleichtert.
Jetzt wissen Sie also, dass ein erstklassiges Datenmanagement für ein effektives Projektmanagement nicht umgehbar ist. Wird das Datenmanagement unwissenschaftlich durchgeführt, dann nähern Sie sich dem Risiko des Projektscheiterns. Hier kommt also die Korrelation zwischen Projektmanagement und Data Science ins Spiel. 

Wie kann Data Science die Effektivität des Projektmanagements verbessern? 

Data Science im Projektmanagement hat gezeigt, wie erfolgreich es für Projektmanager sein kann. Die drei wichtigsten Vorteile von Data Science und KI im Projektmanagement sind folgende:
 
1. Bessere Geschäftseinblicke 

Ein Projektmanager muss aus einer Reihe von Optionen, die ihm von Datenanalysten präsentiert werden, die profitabelsten Erkenntnisse herausfinden. KI-gestützte Tools zur Gewinnung von Erkenntnissen helfen Projektmanagern dabei, die Korrelation zwischen verschiedenen Datentypen und Trends zu erkennen, um die profitabelsten und zukunftssichersten Entscheidungen zu treffen. Grundlegende Kenntnisse in Data Science und KI helfen den Managern, dem Team die Ergebnisse besser zu erklären und zu begründen. Data Science und KI-gestützte Geschäftseinblicke führen zu einer Verbesserung der Wissensrelevanz, Optimierung des Projektplans und zu einer Präzisierung der Prioritätensetzung.
 
2. Projektrisikomanagement
 
Neben den allgemeinen Risiken hat jedes Projekt seine eigenen Risiken und Vorurteile. Daher ist das Risikomanagement im Projektmanagement eine sehr wichtige Aufgabe. Die Ersetzung herkömmlicher Projektmanagementsoftware durch eine KI-gestützte Software bietet eine bessere Abschätzung von Risikoreaktionen, Wahrscheinlichkeiten und Auswirkungen, sowie bessere Empfehlungen auf der Grundlage historischer Leistungen. Außerdem kann der Fortschritt in Echtzeit überwacht werden.

Projektmanager können mögliche Ergebnisse testen, analysieren und bewerten, indem sie Projektannahmen mit historischen Daten zusammenführen und mehrere Szenarien ausführen. Nachfolgend sind einige Beispiele aufgeführt.
  
  • Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache kann KI auch Echtzeitdaten einbeziehen, z. B. die Analyse von E-Mails und Dokumenten auf mögliche Probleme.
  • Die Prüfung künftiger Verträge kann helfen, künftige Gefahren auf der Grundlage der bisherigen Projektleistung vorherzusagen.  
 
3. Optimierung der Personalressourcen
 
Die beiden größten Herausforderungen, mit denen Projektmanager konfrontiert werden, sind der Mangel an Ressourcen und die ineffiziente Nutzung der vorhandenen Ressourcen. Der Einsatz von KI-gestützten Personalmanagementtools kann sogar über die Ermittlung der Fähigkeiten von Mitarbeitern und die Zuweisung der besten Ressourcen hinausgehen.
Die Echtzeitanalyse ermittelt vielmehr den Bedarf an den richtigen Fähigkeiten für die richtige Aufgabe und die für einen Mitarbeiter erforderliche spezifische Ausbildung. Sie sagt voraus, ob mehr oder weniger Ressourcen zur Verfügung stehen. Am wichtigsten ist jedoch, dass sie sogar Rückmeldungen über die Kompetenz und die Arbeit der Projektmitarbeiter gibt. 

Ein ganz simpler Anwendungsfall

Wenn Sie einen Standort für Ihr neues Geschäft auswählen müssen, was sagt Ihnen dann Ihr Instinkt? Auf welche Faktoren achten Sie als Projektleiter? Können wir davon ausgehen, dass Rabatte die Kunden anlocken werden?
Aus der Sicht der Data Science können Sie sich nicht auf Ihre Intuition verlassen. Hier müssen Sie die Daten bedarfsorientiert analysieren.
Um ein erfolgreiches Unternehmen in der geografischen Umgebung zu etablieren, werden die Umsätze mit den Wettbewerbern gemessen. Dies zeigt, wer Ihre Konkurrenten sind und was sie anbieten. Denken Sie immer daran: Für die Verbesserung des Geschäfts braucht man Wettbewerber.

Und wo stehen wir jetzt?

Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem sich Data Science dem Projektmanagement nähert, um den Höhepunkt seiner Leistungsfähigkeit zu erreichen. In den nächsten Jahren wird Data Science ein integraler Bestandteil des Projektmanagements sein. Es ist an der Zeit, sich auf die zukünftige Ausrichtung von KI-gesteuerten Projektmanagementbereichen vorzubereiten.
Autor: Sairaj Tamse ist ein begeisterter Anhänger der Data Science und leidenschaftlicher Blogger, der es liebt, technische und pädagogische Inhalte wie Data Science-Kurse, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu schreiben. Er glaubt immer an intelligente Lernprozesse, die Menschen helfen, Konzepte besser zu verstehen, und das Schreiben ist seine Art, dies zu tun. Was er an Menschen mag, ist, dass sie die Lernzeit wertschätzen, was ihn motiviert, mehr an dieser zu arbeiten. Er schreibt am liebsten über Dinge, die Technikbegeisterten helfen, ihre Karriere voranzutreiben.

Schlagworte: Projektmanagement, KI, Data Science

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