In de huidige zakelijke omgeving is effectief projectportfolio management (PPM) essentieel voor organisaties om hun strategische doelen te bereiken. PPM omvat het beheren van een portfolio van projecten om ervoor te zorgen dat ze in lijn zijn met de strategie van de organisatie en bijdragen aan het behalen van de gewenste resultaten.
Een handig instrument om besluitvorming in PPM te verbeteren, is data-analyse. Door gegevens te verzamelen, te analyseren en te interpreteren, kunnen organisaties waardevolle inzichten krijgen die helpen bij het nemen van betere beslissingen over hun projectportfolio’s.
Tegenwoordig zijn veel organisaties bezig met IT-trends, waarbij Data Ondersteunend Werken prominent naar voren komt. Data-analyse kan bijdragen aan beter beleid, besluitvorming, voortgangsbewaking van kritieke processen en project portfolio management. In dit artikel bespreken we het belang, de aanpak en de valkuilen van data-analyse voor PPM.
Het belang van data-analyse
Data-analyse helpt PPM tijdens het gehele life cycle proces, namelijk;
- Voorafgaand aan het portfolio: Door de KPI’s te analyseren in relatie tot de strategische doelstellingen, wordt duidelijk waar een organisatie extra inspanningen moet leveren om de doelen te bereiken. Het laat ook zien of er een grote verandering (project) noodzakelijk is om deze doelen te bereiken.
- Bij de keuze van het nieuwe projectportfolio: Een organisatie heeft geen oneindige resources tot haar beschikking om alle potentiële trajecten uit te voeren. Er moeten dus keuzes gemaakt worden. Een cruciale analyse hierbij is capaciteitsmanagement: het bepalen welke combinatie van trajecten haalbaar is, rekening houdend met de beschikbare middelen.
- Tijdens een project: Door tijdens een project voortdurend de project-KPI’s te monitoren, wordt duidelijk of het project binnen de gestelde projectgrenzen kan blijven. Hierdoor kan er tijdig worden bijgestuurd als er een dreiging is dat een grens wordt overschreden.
Nu het belang van data-analyse duidelijk is, kunnen we ons richten op de aanpak. Hierin bespreken we de fasen die nodig zijn om data effectief te verzamelen, te analyseren en te gebruiken voor strategische besluitvorming.
Aanpak
Het gebruik van data-analyse binnen PPM is een krachtig middel om organisatorische verbetering te realiseren. Net als bij veel andere veranderingen is het belangrijk om dit stapsgewijs in te voeren. Dit vereist namelijk niet alleen een nieuwe werkwijze voor het verzamelen van gegevens, maar ook een nieuwe manier van besturen. Een big bang invoering is voor de meeste organisaties een te grote stap om effectief door te voeren. In plaats daarvan is het beter om een gefaseerde aanpak te hanteren. Die kan bestaan uit bijvoorbeeld de volgende vier fasen:
- Fase 1: Een waardering gebruiken om te bepalen in hoeverre een project (business case) bijdraagt aan de gestelde organisatiedoelstellingen. Het waarderingskader bevat dan onder andere criteria rondom aansluiting op bestaande structuren in de organisatie en de relatie tot de gestelde doelen.
- Fase 2: Inzicht bieden in de haalbaarheid van een project in verhouding tot de beschikbare capaciteit.
- Fase 3: Als vervolg op fase 2 met een uitbreiding over alle trajecten heen. Kunnen we het geheel van projecten in relatie tot de beschikbare capaciteit uitvoeren, en zo nee welke combinaties zijn wel mogelijk?
- Fase 4: De introductie van voorspellende modellen om betere risicoafwegingen te maken.
Met de aanpak in kaart gebracht, kunnen we nu de aandacht richten op hoe deze methoden bijdragen aan betere besluitvorming.
Verbeterde besluitvorming
Door gegevens te analyseren over bijvoorbeeld projectprestaties kunnen organisaties portfolio’s samenstellen die een optimale mix van projecten bevatten om de strategische doelstellingen te ondersteunen.
Door historische gegevens te analyseren kunnen organisaties risicopatronen identificeren en voorspellen, waardoor ze proactief risico’s kunnen beheren en de kans op onvoorziene gebeurtenissen kunnen verminderen. Hierdoor zijn ze in staat om op tijd maatregelen te nemen om de impact van risico’s op het portfolio te minimaliseren.
Data-analyse helpt organisaties ook bij het optimaliseren van de verdeling van middelen over verschillende projecten. Door inzicht te krijgen in de beschikbaarheid en capaciteit van middelen, kunnen organisaties projecten prioriteren en conflicten over middelen verminderen, wat leidt tot een efficiënter gebruik hiervan.
Last but not least geven geavanceerde systemen organisaties real-time inzicht in de prestaties van projecten, waardoor ze snel kunnen reageren op veranderingen, mogelijke problemen kunnen identificeren en corrigerende maatregelen kunnen nemen om de prestaties van het portfolio te verbeteren.
Uitdagingen en overwegingen
Data-analyse heeft enorme voordelen voor besluitvorming in PPM, maar er zijn ook een aantal uitdagingen:
- Datakwaliteit en betrouwbaarheid: Om nauwkeurige analyses te kunnen maken, is het van cruciaal belang dat de data van hoge kwaliteit en betrouwbaar is. Organisaties moeten ervoor zorgen dat ze toegang hebben tot relevante, actuele en betrouwbare bronnen.
- Vaardigheden en expertise: Het uitvoeren van geavanceerde data-analyse vereist specifieke vaardigheden, ervaring en expertise. Een organisatie moet investeren in training en ontwikkeling van medewerkers om ervoor te zorgen dat zij beschikken over de nodige competenties om dit soort analyses te maken.
- Integratie van analyse in besluitvormingsprocessen: Het integreren van data-analyse in PPM-besluitvorming is meer dan alleen nieuwe technologieën toevoegen. Het vraagt om een cultuurverandering waarbij het gebruik van data geaccepteerd wordt. Een organisatie moet een omgeving creëren waarin het verzamelen, analyseren en gebruiken van gegevens wordt aangemoedigd en gewaardeerd op alle niveaus van de organisatie.
Data-analyse verbetert de besluitvorming in PPM door organisaties waardevolle inzichten te geven. Dit helpt organisaties bij het balanceren van projectportfolio’s, het beheren van risico’s, het optimaliseren van middelen en het monitoren van prestaties. Hoewel er uitdagingen zijn, kunnen organisaties die data-analyse effectief gebruiken, voordelen behalen en beter presteren in een veranderende omgeving.
Meer informatie
Ben je geïnteresseerd in meer informatie over PPM of wil je ontdekken hoe wij jouw organisatie hierin kunnen ondersteunen? Aarzel dan niet om contact met ons op te nemen.