Aujourd’hui, les données touchent pratiquement tous les domaines de l’entreprise. La gestion de projet ne fait pas exception. L’objectif d’un gestionnaire de projet est toujours de tirer le meilleur parti de son équipe et de planifier la meilleure stratégie possible.
Cependant, la nature de la gestion de projet est en train de changer. De nouveaux défis se présentent constamment tels que la gestion d’équipes à distance et l’adaptation aux nouvelles technologies. Les vieilles méthodes ne suffisent plus et la planification minutieuse a ses limites.
Mais quelle est la meilleure façon d’adopter une gestion de projet axée sur les données ? C’est ce que cet article vous propose de découvrir, et bien plus encore.
Pourquoi la gestion de projet basée sur les données est-elle importante?
Les entreprises axées sur les données collectent un grand nombre de données, tant en interne qu’en externe. Avec le bon logiciel d’analyse, ces données peuvent fournir toutes sortes d’informations exploitables pour améliorer la gestion de projet. Nous avons examiné ci-dessous les différents avantages d’une approche fondée sur les données.
1) Meilleure gestion des risques
Tous les gestionnaires de projet finissent par commettre une erreur. Il est de loin préférable de comprendre les risques à un stade précoce et d’en minimiser les effets. Toutefois, il est de plus en plus admis que les anciennes méthodes de gestion des risques ne suffisent plus.
Le fait de s’en remettre uniquement à un gestionnaire de projet laisse la porte ouverte à l’erreur. Il néglige des risques clés et trouve vos équipes mal préparées lorsque quelque chose tourne mal. Une étude montre que 79% des organisations considèrent le rythme des changements technologiques comme un défi pour la gestion des risques.
La gestion de projet axée sur les données est le seul moyen d’assurer une gestion intégrale des risques. Elle utilise les données historiques et l’apprentissage automatique pour identifier les risques. Certaines organisations adoptent une approche appelée gestion des risques d’entreprise. Cette méthode rassemble des données provenant de tous les départements. Les données sont ensuite analysées et envoyées aux équipes pour les avertir de tout risque.
2) Réduction des coûts
De nombreux gestionnaires de projets ne prennent pas correctement en compte les coûts lors de la phase de planification du projet. Cela peut avoir un effet significatif sur le revenu global d’une organisation. Cette situation peut être évitée grâce à une meilleure planification financière. En gardant un œil sur les données financières, le gestionnaire de projet peuvent mieux réduire les coûts. Cela peut signifier :
- Créer des feuilles de calcul documentant les dépenses;
- Créer des visualisations pour que les équipes puissent mieux comprendre comment l’argent est dépensé;
- Contrôler les opérations de l’équipe et réduire les processus inutiles.
3) Accélération des processus
Le gestionnaire de projet supervisent de nombreuses opérations différentes au sein de leurs équipes. Cela signifie qu’il est facile de passer à côté de processus, tels que des flux de travail inefficaces, qui ralentissent les performances globales. Plus ce problème passe inaperçu, plus la progression générale de l’entreprise est compromise.
Tout comme les outils GTM peuvent aider à accélérer les processus sur votre site web, les logiciels de gestion de projet pilotés par les données peuvent aider à éliminer les goulets d’étranglement et à trouver des solutions de rechange pour aller de l’avant.
Comment adopter la gestion de projet orientée sur les données?
Vous devriez maintenant avoir une meilleure compréhension de la manière dont la gestion de projet basée sur les données peut vous aider. Mais quelles sont les meilleures façons d’adopter cette approche?
A) Utiliser les bons outils de BI
La veille stratégique pour la gestion de projet est la clé d’une approche fondée sur les données. Vos outils de BI, de l’anglais, Business intelligence, utilisent des logiciels qui permettent de prendre des décisions basées sur des données. La BI est une combinaison de différentes formes de logiciels. Elle comprend l’analyse, la visualisation des données, l’exploration des données et d’autres outils liés aux données.
Parmi les exemples les plus courants de logiciels de BI, citons Microsoft Power BI, Domo et Tableau. Quel que soit le logiciel que vous choisissez, assurez-vous qu’il peut remplir les fonctions suivantes :
- Connectivité – Les logiciels de BI doivent pouvoir s’intégrer à de nombreux systèmes différents. Cela inclut les bases de données, les feuilles de calcul et d’autres sources de données.
- Accessibilité – Les données doivent être présentées sous forme de visualisations simples et informatives. Il peut s’agir de diagrammes, de graphiques et de tableaux.
- Comparaisons – Les utilisateurs doivent pouvoir facilement comparer des ensembles de données côte à côte.
- Segmentation – L’outil choisi doit permettre d’approfondir les données. La BI doit permettre aux utilisateurs de segmenter les données en sous-ensembles plus petits.
- Prévision – La capacité de prédire les tendances futures à l’aide de données historiques et de l’apprentissage automatique basé sur l’IA.
B) Ne négligez pas l’analyse d’entreprise
L’analyse d’entreprise est essentielle pour une approche fondée sur les données. L’analyse d’affaires utilise des données historiques, aidant les expériences passées à éclairer les décisions futures. L’analyse d’affaires se penche sur les nouvelles données historiques et nouvelles pour aider à la prise de décision.
Il existe de nombreux outils qui fournissent des analyses pour la gestion de projet. Par exemple, si un projet est basé sur un site web, il est important d’apprendre Google Analytics. Cet outil donne accès à une multitude d’informations sur les données des sites web. Les informations sont présentées dans différents rapports et visualisations pour faciliter la prise de décision.
Microsoft Visio, Oracle Net Studio et Pencil sont d’autres exemples d’outils de BI.
C) Utiliser les indicateurs de gestion de projet
Pour les raisons mentionnées ci-dessus, les informations que vous obtiendrez grâce aux données sont inestimables. Mais lorsque vous apportez des améliorations à vos projets, comment savoir si vous obtenez les résultats escomptés? Le suivi des performances des projets est un élément clé d’une approche fondée sur les données.
Vous trouverez ci-dessous quelques indicateurs clés à utiliser pour la gestion de projet.
- Durée du cycle – Il s’agit du temps nécessaire pour mener à bien un certain processus ou une certaine tâche dans le cadre de votre projet. Au fur et à mesure que vous apportez des changements, cette durée devrait diminuer.
- Postes – En gardant un œil sur les postes de votre budget, vous pouvez connaître les dépenses pour les différents domaines de votre projet. Vos tentatives de réduction des coûts sont-elles couronnées de succès?
- Écart budgétaire – Le budget à la fin d’un projet correspond-il à vos prévisions?
- Rentabilité des ressources – Les membres de l’équipe font-ils un usage productif de leur temps ? Les ressources pourraient-elles être mieux utilisées ailleurs?
- Coût moyen par heure – Ce coût combine tous les différents facteurs impliqués dans la réalisation d’un projet. Il comprend le salaire des employés, le coût de l’équipement et des logiciels, l’espace de bureau, etc.
- Commentaires des clients – Que disent les clients de vos projets? Sont-ils satisfaits de vos progrès? Un client n’est pas toujours une tierce partie. Il peut s’agir d’un membre de votre organisation.
- Rentabilité des investissements (ROI) — Votre projet s’est-il traduit par une rentabilité des investissements positifs pour votre client? À bien des égards, le ROI est l’indicateur le plus crucial, en particulier pour la gestion de projets de marketing digital. Il doit être suivi de près.
D) Toujours présenter des données utiles
Pour que les données soient utiles, elles doivent toujours fournir les meilleures informations possibles. Pour vous montrer comment y parvenir, nous avons divisé cette section en deux parties : le nettoyage et la structuration des données.
Structuration des données
La gestion de projet axée sur les données implique de travailler avec de nombreux flux de données différents. Il incombe au gestionnaire de projet de veiller à ce que les données parviennent au bon endroit. En effet, toutes les informations ne sont pas utiles à toutes les équipes. Alors qu’une équipe peut trouver une donnée inestimable, une autre peut la considérer comme inutile.
Pour s’assurer que les données parviennent toujours aux bonnes équipes, il est nécessaire de structurer les données. Il s’agit d’organiser les données de manière à ce qu’elles puissent être facilement identifiées. Voici quelques exemples de structuration des données.
- Graphiques et diagrammes – Une représentation visuelle des données, qui les rend plus faciles à comprendre. Par exemple, un diagramme circulaire, où la plus grande tranche représente la valeur la plus élevée.
- Progression ou régression – Les données sont regroupées de manière séquentielle pour faciliter une certaine action.
- Une liste classée – Une structure de données linéaire. Il peut s’agir d’un tableau de clients classés en fonction du montant moyen dépensé par chacun d’eux.
Nettoyage des données
La structuration des données est importante, mais elle ne suffit pas à garantir que les équipes obtiennent les informations dont elles ont besoin. Une équipe peut recevoir un ensemble de données correctes, mais celui-ci peut être rempli d’informations corrompues ou incorrectes. Pour obtenir des informations efficaces basées sur les données, un processus appelé « nettoyage des données » doit être mis en place.
Voici une description simple des différentes étapes du nettoyage des données.
Étape 1 – Suppression des doublons et des données non pertinentes
Les cas de données dupliquées peuvent être extrêmement frustrants. Ils peuvent entraîner des erreurs coûteuses et allonger le temps nécessaire aux équipes pour trouver les informations dont elles ont besoin. De même, les données non pertinentes n’apportent aucune valeur ajoutée et ne font que détourner l’attention des données utiles. Prenez le temps d’éliminer ces problèmes de vos données.
Étape 2 – Résoudre les problèmes liés à la structure des données
En examinant vos données, vous remarquerez peut-être des problèmes de structure. Par exemple, les titres peuvent ne pas correspondre aux conventions d’appellation ou contenir des fautes de frappe. Les incohérences peuvent être à l’origine de nombreux problèmes, et les équipes risquent de négliger des données importantes.
Étape 3 – Supprimer les valeurs aberrantes inutiles
Les valeurs aberrantes sont des données qui diffèrent considérablement des observations générales. Toutes les valeurs aberrantes ne sont pas mauvaises, certaines peuvent être utiles. Il est important d’examiner vos données, de trouver et de supprimer les valeurs aberrantes non pertinentes.
Étape 4 – Traiter les données perdues
La perte de données est toujours regrettable. Lorsque cela se produit, vous devez décider de la marche à suivre. Les options possibles sont les suivantes :
- Remplacer les valeurs manquantes sur la base d’autres observations
- Supprimez toutes les instances de données qui contiennent des valeurs manquantes.
Étape 5 – Validez vos données
Maintenant que le processus de nettoyage est terminé, dans quelle mesure a-t-il été efficace? Pouvez-vous comprendre vos données? Contiennent-elles des informations utiles? N’y a-t-il pas de doublons ou de problèmes de structuration? Il est utile à ce stade d’entreprendre des tests d’assurance qualité pour éliminer tout doute persistant.
L’avenir est axé sur les données
Il n’y a rien à faire, la gestion de projet est en train de changer. Si le gestionnaire de projet veulent suivre le mouvement, ils doivent adopter un processus décisionnel fondé sur les données. Comme l’explique cet article, la gestion de projet fondée sur les données présente de nombreux avantages, qu’il s’agisse de réduire les coûts ou d’accélérer la livraison des projets.
Lorsque vous adoptez une approche fondée sur les données, essayez de suivre les conseils présentés ci-dessus. Récapitulons :
- Investissez dans les bons outils de BI et de BA;
- Choisissez les meilleurs indicateurs pour suivre les progrès;
- Nettoyez et structurez toujours vos données.
L’adoption d’une gestion de projet axée sur les données est le premier pas vers une équipe plus efficace. Alors, pourquoi attendre? L’avenir est là.
