L’un des défis les plus importants présents dans la gestion de projet est la variété des façons dont un projet peut être géré et géré. Avec différentes équipes, il peut être nécessaire d’adopter plusieurs méthodologies différentes pour obtenir le résultat le plus efficace pour votre équipe.
Alors que les entreprises contemporaines sont de plus en plus axées sur les données, les chefs de projet doivent comprendre comment l’intersection entre les membres de l’équipe, les données et les stratégies peut se réaliser. Parfois, on suppose que le rôle de la science des données et de la gestion de projet est à peu près le même : même si les données peuvent aider à éclairer les décisions, ce n’est généralement pas un domaine qui gère exclusivement des projets.
Que vous soyez un data scientist expérimenté ou un étudiant complétant un Master en gestion de projet, les différences entre la science des données et la gestion de projet doivent être bien comprises avant d’entreprendre un projet majeur. Prenons un moment pour explorer comment les données peuvent compléter les méthodologies de projet contemporaines pour obtenir le meilleur résultat pratique d’un projet avec les données disponibles.
Prise de décision basée sur les données – Transformer les projets
L’introduction de la collecte de données modernes via des systèmes numériques a transformé de plus en plus la manière dont les données peuvent être utilisées pour éclairer la prise de décision. Prenons, par exemple, le recensement, une enquête démographique nationale menée tous les cinq ans par le Bureau australien des statistiques. Initialement tabulé à l’aide d’équipements mécaniques, il a évolué avec l’introduction de la technologie informatique en 1966 à une participation de plus en plus grande au recensement en ligne à l’ère actuelle.
La manière dont les données sont rassemblées, stockées et analysées peut contribuer à transformer la manière dont les projets sont planifiés et mis en œuvre. Au lieu d’attendre plusieurs années pour élaborer un plan, les équipes expertes en science des données utilisent leurs connaissances pour fournir des informations rapides, significatives et utiles aux chefs de projet, les aidant ainsi à aligner les priorités sur les données disponibles et connues.
Étapes clés du cycle de vie de la science des données
Un certain nombre d’étapes sont essentielles au cycle de vie de tout projet de science des données. Après tout, même si les données sont utiles, il est important que le sens soit extrait des données brutes entrées. Avec une estimation 120 milliards de téraoctets de données générées chaque année, selon les derniers rapports, il est important de comprendre que les données brutes ne sont, en elles-mêmes, pas particulièrement utiles sans une certaine forme d’analyse.
Trois étapes clés du cycle de vie de la science des données comprennent l’exploration, le nettoyage et l’exploration des données. Ces processus sont vitaux pour tout projet de science des données – et sauter l’une de ces étapes peut être potentiellement périlleux lors de la réalisation de projets de données.
Premièrement, l’exploration de données nécessite une compréhension des exigences opérationnelles pour explorer des sources de données potentielles. Par exemple, un projet qui cherche à comprendre la performance relative d’un programme d’envoi par la poste peut chercher à recueillir des informations sur le courrier retourné, les paiements des clients contactés, ainsi que des informations financières, telles que le coût de l’envoi par la poste ou du retour d’un dépliant.
Le nettoyage des données est une autre étape cruciale du cycle de vie de la science des données. Les données en elles-mêmes peuvent être brutes et désordonnées. Par exemple, une source de données avec des adresses peut inclure des données structurées dans des formats différents ou historiques, ce qui signifie que toute exploration menée sans nettoyer au préalable la structure des données pourrait être potentiellement trompeuse ou erronée.
Une fois l’exploration et le nettoyage des données entrepris, une exploration complète des données doit être effectuée. Les résultats basés sur les données ne se produisent pas immédiatement : il faut parfois des jours, voire des semaines, pour analyser les données avant de comprendre comment les données s’articulent. Les résultats trouvés au cours de cette étape de découverte peuvent ensuite être utilisés pour éclairer une enquête plus approfondie et compléter la phase de conception de réalisation du projet.
Méthodologies communes de gestion de projet
Il existe de nombreuses méthodologies différentes de gestion de projet. Les méthodes traditionnelles telles que la méthode en cascade sont bien connues. Cependant, des méthodologies plus récentes telles que la méthode agile ont pris de l’importance ces dernières années comme moyen de faire évoluer la manière dont les projets sont gérés, en adéquation avec une meilleure disponibilité des données.
Une méthodologie de développement courante dans les projets est connue sous le nom de méthodologie en cascade. Cette stratégie orthodoxe, courante dans le développement de logiciels, implique un processus en cinq étapes (Exigences, Conception, Implémentation, Test, Déploiement) où les étapes sont suivies de manière séquentielle. Bien que cela puisse être utile pour certains projets, cela est parfois considéré comme difficile à gérer lorsque l’on travaille avec des projets basés sur des données.
Une méthodologie contemporaine qui apparaît couramment lorsque l’on travaille avec des données en évolution rapide est connue sous le nom de méthodologie agile. Cette méthode permet un repositionnement rapide à mesure que les exigences de l’entreprise évoluent – et est généralement considérée comme la meilleure pratique lorsque l’on travaille sur des projets qui nécessitent une rotation ou un ajustement constant pour gérer les besoins de l’entreprise.
L’intersection de la gestion de projet et de la science des données
La gestion de projet et la science des données peuvent se croiser de manière intéressante – tout comme Ouroboros, la relation de plus en plus symbiotique entre la gestion de projet et la science des données peut amener à se demander laquelle était la première.
Pour le chef de projet adepte, être capable de comprendre quelle combinaison de méthodologie de projet et de stratégie de science des données est la meilleure peut grandement contribuer à éclairer la prise de décision stratégique. Ceci, à son tour, peut aider à aligner les objectifs actuels ou futurs du projet, en transformant la gestion de projet d’une gestion de projet qui dépend uniquement des exigences de l’entreprise à une gestion beaucoup plus fluide et polyvalente. Les données et la gestion de projet étant si étroitement liées, il est passionnant d’imaginer ce que ces deux rôles vont réunir dans les années à venir.
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