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编译 杨勇
到2019年，大数据和业务分析的全球收入预计将增长到1870亿美元以上，到2020年，项目管理行业预计将达到5.81万亿美元。本文介绍了一些企业怎样利用数据分析来提高其项目绩效。
Gartner副总裁兼分析师Ted Friedman预测，以下三个趋势将促使数据和分析应用发生根本性的变化：
数据分析并非只反映业务绩效，而且还将成为运营的推动力量。
数据和分析将贯穿一个企业的体系架构，创造一种整体性的方法——这将包括EPMO（企业计划管理办公室）的战略项目管理。
管理人员将使用数据和分析技术来实现业务战略和增长，为专业人员创造新的角色。
专家分享关于数据怎样提高项目绩效的深度分析
各种规模的公司一直在使用数据分析技术来寻找机会、降低成本、提高效率、更好更快地做出决策，并最终提高客户满意度；这些极大地支持了整个公司的战略，因此，也会体现在项目、计划和投资层面上。
在芝加哥公牛队，分析主管Matthew Kobe说，其业务战略和分析团队使用“消费者深度分析（consumer insights）”来推动企业的战略方向发展。他们使用数据分析技术来关注与深度分析相关的三个关键领域——球迷级别、商业交易和数字参与，以帮助企业做出战略选择。他比较详细的介绍了他们关注的以下三个方面：
1. 球迷级别深度分析——公牛队正在建立一个强大的CRM和数据仓库解决方案，更全面地了解其球迷。Matthew说：“我们从理解心理因素入手，帮助我们理解一个人为什么会与公牛队交往，买公牛队的东西。”他们还想“通过采集球迷体验各方面的具体反馈来了解满意度，从而知道哪些地方需要改进。”
2. 交易深度分析——团队尽可能的分析所有商业交易，包括票务、特许权和商品，Matthew说：“我们把这些交易因素和球迷联系起来，以便建立更全面的客户全景图。”
3. 數字参与深度分析——Kobe说：“公牛队在北美所有球队都关注的第二大社交媒体上拥有重要的数字化展示。”正是因为如此，他们致力于了解球迷所参与的内容类型，以及这些参与如何推动球迷后续行为的。他们尽力把参与重新和球迷联系起来，以帮助他们继续努力进一步扩大客户全景图。
他说：“由于这三个领域属于我们的范围，我们能够更有效地影响整个企业的变革。具体来说，影响球迷对公牛队体验的每一个领域几乎都与我们有关，这些领域包括票务、赞助、数字内容、营销和特许经营。”
西部州长大学（WGU）机构研究副主席Jason Levin也分享了他们怎样使用数据分析技术来成功的完成项目。他说：“从概念上讲，项目成功最重要的因素是有一个测量计划，包括了实施的保真度和有效性。”
他建议回答这个问题：“我们怎么知道我们正在做的就是我们要做的？”，以及“怎么知道我们所做的工作起作用了？”Jason进一步阐述了他们测量实施保真度和有效性的方法。
为了实现保真度，WGU使用了许多方法，从采用电子学习材料分析学生课程的日志数据，到让教师在学生笔记中使用标记符号。
对于有效性，“我们偏向于使用随机对照试验，但我们也使用准实验方法。最重要的数据是清楚定义的结果变量，这些变量能够可靠地测量。与传统高等教育机构相比，西部州长大学（WGU）具有结果变量的竞争优势。在WGU，我们的所有评估都集中开发以符合严格的标准。与让教师单独分配字母等级分数相比，这种评估系统产生的数据更可靠。”
他还描述了WGU数据的另一独特之处——其“域名分类法或者学习结果等级被映射到学习材料和评估中。可以在电子课程材料和评估之间映射学生学习行为。形成性评估数据比简单的网页浏览更能预测高风险评估是否成功。”
为了作出最佳决策，公司应能够从现有数据中提取出精确的和相关的信息。如果缺少这些，无论有多少原始数据，都没有用。最终，公司寻找能够告诉他们客户最需要什么的信息，这类信息对于项目计划、方向、执行和指标的指南至关重要。
怎样使用数据分析来改善项目结果？
无论哪一行业，从技术到运动或者教育，数据分析已经成为成功实现项目结果和公司全局战略的重要工具。
BitMar网络的创始人兼首席执行官Jonathan Rodriguez说：“我们使用数据分析技术来检查我们平台的所有一切，包括我们的用户申请过多少次客户支持等。我们认识到的第一件事情是，在我们的用户还没有要求解决方案之前，我们提供的解决方案越多，我们的用户申请的客服就越少。”
他有信心通过实施数据分析，让BitMar找到一种全新的招聘方法。数据告诉BitMar，“您的用户不需要您的技术支持，相反他们更喜欢彼此交谈。所以，提供功能就可以了，让他们去发挥吧。”这突出说明了公司需要的是聘请社区爱好者而不是客服人员。
BitMar开始了一个为客户开发自助平台的项目。Rodriguez说：“谁会想到我们能够提供一个平台，用户从中可以帮助他们自己，对我们而言几乎是零成本？”数据分析不仅帮助BitMar深入了解了他们应该进行的项目类型，还找到了项目中的机会，提高了客户满意度，也同时降低了内部成本。
Jason Levin （WGU） 说：“迄今为止最成功的项目是在情感方面教育学生的‘领导和沟通’课程。使用准实验方法，我们展示了在人员保留和信用积累方面有明显的改善。在这项研究基础上，该课程在本科生健康职业计划中实施，现在每月大约能够为1000名学生提供服务。”
对于芝加哥公牛队的情况，Matthew说：“过去一年的首要任务是使用球迷级别和交易深度分析对购票者进行初步的客户细分。我们想要了解我们是否有跨部门的漏洞，我们的产品组合是否存在任何差距。”具体来说，他说他们发现了在年轻专业人士和家庭群体中进一步发展球迷的机会，并采取球迷级别深度分析，进一步刻画出这些细分群体，帮助职能部门知道怎样和他们交互。 此外，公牛队使用这些消费者深度分析技术完成以下工作：
找到进一步发展每个细分群体的机会
职能部门构建了战略计划后，战略和分析团队能够与他们合作，建立衡量是否成功的指标。
开展针对年轻专业人士的新慈善活动，以及
对票证产品进行修改，更加强调创建公牛Snapchat内容。
在策略上，Matthew说：“我们使用球迷级别深度分析的一个子集来评估潜在的购票者是否有可能购票。我们使用现有的人口统计信息结合先前的购买历史数据和数字参与技术来评估客户的购买意向，评估哪些产品最适合他们。”使用这些信息，他们的团队显著提高了销售代表的效率，提供的产品能够满足客户的需求。
使用数据分析进行工作时有什么限制？
芝加哥公牛队战略和分析团队学到了两个重要的教训。
他们必须从“为什么”开始。——为什么我们要采集某些数据点，能导致什么样的用例。Matthew说：“我们很少有机会采集到最重要的球迷的数据。我们应确保我们采集到的数据能够提升我们的消费者深度分析能力，创造机会让更多的个人今后成为我们的球迷。”
在合适的时间使用技术来维持和加速一个过程。“我们发现，技术上虽然领先，但会导致采用率较低，技术不得不适应效率较低的过程。通过列出流程提綱，自己完成分析解决方案，我们能够更好地评估技术选择，选择能真正推动企业向前发展的技术。”
西部州长大学的Jason Levens说：“有一种说法来自于爱因斯坦‘并非所有重要的东西都计算得清楚，也并非所有计算得清楚的东西都重要’。在教育方面，的确如此。了解学生和教师心理发展非常重要，但是很难进行测量。如果您试图实时测量这些概念而不依赖于调查工具，尤其如此。采用‘毅力’或者‘心态’这样的量表进行研究，数据对于教育结果非常重要。”
总结
随着数据分析和项目管理行业的爆炸式增长，只有把各种强大的工具组合起来使用并融入到公司架构中，才能获得更持久的竞争优势。
Moira Alexander是“领先还是落后：链接战略项目管理和思想领导力”的作者，并且是Lead-Her-Ship集团的创始人。她还是项目管理专业人士，并且曾是“商业价格谈判电台”1110 KTEK（彭博广播电台）的专栏作者。Moira曾在美国和加拿大从事了20多年的商业（IS
到2019年，大数据和业务分析的全球收入预计将增长到1870亿美元以上，到2020年，项目管理行业预计将达到5.81万亿美元。本文介绍了一些企业怎样利用数据分析来提高其项目绩效。
Gartner副总裁兼分析师Ted Friedman预测，以下三个趋势将促使数据和分析应用发生根本性的变化：
数据分析并非只反映业务绩效，而且还将成为运营的推动力量。
数据和分析将贯穿一个企业的体系架构，创造一种整体性的方法——这将包括EPMO（企业计划管理办公室）的战略项目管理。
管理人员将使用数据和分析技术来实现业务战略和增长，为专业人员创造新的角色。
专家分享关于数据怎样提高项目绩效的深度分析
各种规模的公司一直在使用数据分析技术来寻找机会、降低成本、提高效率、更好更快地做出决策，并最终提高客户满意度；这些极大地支持了整个公司的战略，因此，也会体现在项目、计划和投资层面上。
在芝加哥公牛队，分析主管Matthew Kobe说，其业务战略和分析团队使用“消费者深度分析（consumer insights）”来推动企业的战略方向发展。他们使用数据分析技术来关注与深度分析相关的三个关键领域——球迷级别、商业交易和数字参与，以帮助企业做出战略选择。他比较详细的介绍了他们关注的以下三个方面：
1. 球迷级别深度分析——公牛队正在建立一个强大的CRM和数据仓库解决方案，更全面地了解其球迷。Matthew说：“我们从理解心理因素入手，帮助我们理解一个人为什么会与公牛队交往，买公牛队的东西。”他们还想“通过采集球迷体验各方面的具体反馈来了解满意度，从而知道哪些地方需要改进。”
2. 交易深度分析——团队尽可能的分析所有商业交易，包括票务、特许权和商品，Matthew说：“我们把这些交易因素和球迷联系起来，以便建立更全面的客户全景图。”
3. 數字参与深度分析——Kobe说：“公牛队在北美所有球队都关注的第二大社交媒体上拥有重要的数字化展示。”正是因为如此，他们致力于了解球迷所参与的内容类型，以及这些参与如何推动球迷后续行为的。他们尽力把参与重新和球迷联系起来，以帮助他们继续努力进一步扩大客户全景图。
他说：“由于这三个领域属于我们的范围，我们能够更有效地影响整个企业的变革。具体来说，影响球迷对公牛队体验的每一个领域几乎都与我们有关，这些领域包括票务、赞助、数字内容、营销和特许经营。”
西部州长大学（WGU）机构研究副主席Jason Levin也分享了他们怎样使用数据分析技术来成功的完成项目。他说：“从概念上讲，项目成功最重要的因素是有一个测量计划，包括了实施的保真度和有效性。”
他建议回答这个问题：“我们怎么知道我们正在做的就是我们要做的？”，以及“怎么知道我们所做的工作起作用了？”Jason进一步阐述了他们测量实施保真度和有效性的方法。
为了实现保真度，WGU使用了许多方法，从采用电子学习材料分析学生课程的日志数据，到让教师在学生笔记中使用标记符号。
对于有效性，“我们偏向于使用随机对照试验，但我们也使用准实验方法。最重要的数据是清楚定义的结果变量，这些变量能够可靠地测量。与传统高等教育机构相比，西部州长大学（WGU）具有结果变量的竞争优势。在WGU，我们的所有评估都集中开发以符合严格的标准。与让教师单独分配字母等级分数相比，这种评估系统产生的数据更可靠。”
他还描述了WGU数据的另一独特之处——其“域名分类法或者学习结果等级被映射到学习材料和评估中。可以在电子课程材料和评估之间映射学生学习行为。形成性评估数据比简单的网页浏览更能预测高风险评估是否成功。”
为了作出最佳决策，公司应能够从现有数据中提取出精确的和相关的信息。如果缺少这些，无论有多少原始数据，都没有用。最终，公司寻找能够告诉他们客户最需要什么的信息，这类信息对于项目计划、方向、执行和指标的指南至关重要。
怎样使用数据分析来改善项目结果？
无论哪一行业，从技术到运动或者教育，数据分析已经成为成功实现项目结果和公司全局战略的重要工具。
BitMar网络的创始人兼首席执行官Jonathan Rodriguez说：“我们使用数据分析技术来检查我们平台的所有一切，包括我们的用户申请过多少次客户支持等。我们认识到的第一件事情是，在我们的用户还没有要求解决方案之前，我们提供的解决方案越多，我们的用户申请的客服就越少。”
他有信心通过实施数据分析，让BitMar找到一种全新的招聘方法。数据告诉BitMar，“您的用户不需要您的技术支持，相反他们更喜欢彼此交谈。所以，提供功能就可以了，让他们去发挥吧。”这突出说明了公司需要的是聘请社区爱好者而不是客服人员。
BitMar开始了一个为客户开发自助平台的项目。Rodriguez说：“谁会想到我们能够提供一个平台，用户从中可以帮助他们自己，对我们而言几乎是零成本？”数据分析不仅帮助BitMar深入了解了他们应该进行的项目类型，还找到了项目中的机会，提高了客户满意度，也同时降低了内部成本。
Jason Levin （WGU） 说：“迄今为止最成功的项目是在情感方面教育学生的‘领导和沟通’课程。使用准实验方法，我们展示了在人员保留和信用积累方面有明显的改善。在这项研究基础上，该课程在本科生健康职业计划中实施，现在每月大约能够为1000名学生提供服务。”
对于芝加哥公牛队的情况，Matthew说：“过去一年的首要任务是使用球迷级别和交易深度分析对购票者进行初步的客户细分。我们想要了解我们是否有跨部门的漏洞，我们的产品组合是否存在任何差距。”具体来说，他说他们发现了在年轻专业人士和家庭群体中进一步发展球迷的机会，并采取球迷级别深度分析，进一步刻画出这些细分群体，帮助职能部门知道怎样和他们交互。 此外，公牛队使用这些消费者深度分析技术完成以下工作：
找到进一步发展每个细分群体的机会
职能部门构建了战略计划后，战略和分析团队能够与他们合作，建立衡量是否成功的指标。
开展针对年轻专业人士的新慈善活动，以及
对票证产品进行修改，更加强调创建公牛Snapchat内容。
在策略上，Matthew说：“我们使用球迷级别深度分析的一个子集来评估潜在的购票者是否有可能购票。我们使用现有的人口统计信息结合先前的购买历史数据和数字参与技术来评估客户的购买意向，评估哪些产品最适合他们。”使用这些信息，他们的团队显著提高了销售代表的效率，提供的产品能够满足客户的需求。
使用数据分析进行工作时有什么限制？
芝加哥公牛队战略和分析团队学到了两个重要的教训。
他们必须从“为什么”开始。——为什么我们要采集某些数据点，能导致什么样的用例。Matthew说：“我们很少有机会采集到最重要的球迷的数据。我们应确保我们采集到的数据能够提升我们的消费者深度分析能力，创造机会让更多的个人今后成为我们的球迷。”
在合适的时间使用技术来维持和加速一个过程。“我们发现，技术上虽然领先，但会导致采用率较低，技术不得不适应效率较低的过程。通过列出流程提綱，自己完成分析解决方案，我们能够更好地评估技术选择，选择能真正推动企业向前发展的技术。”
西部州长大学的Jason Levens说：“有一种说法来自于爱因斯坦‘并非所有重要的东西都计算得清楚，也并非所有计算得清楚的东西都重要’。在教育方面，的确如此。了解学生和教师心理发展非常重要，但是很难进行测量。如果您试图实时测量这些概念而不依赖于调查工具，尤其如此。采用‘毅力’或者‘心态’这样的量表进行研究，数据对于教育结果非常重要。”
总结
随着数据分析和项目管理行业的爆炸式增长，只有把各种强大的工具组合起来使用并融入到公司架构中，才能获得更持久的竞争优势。
Moira Alexander是“领先还是落后：链接战略项目管理和思想领导力”的作者，并且是Lead-Her-Ship集团的创始人。她还是项目管理专业人士，并且曾是“商业价格谈判电台”1110 KTEK（彭博广播电台）的专栏作者。Moira曾在美国和加拿大从事了20多年的商业（IS