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DNET_ProjectSelectionCommittee
- 戻る(生産技術の該当節)
- トレンドの分析(シェア)
- スタック&コラボレーション
- GO/NOGO判定用事例データベース
- 認知バイアスのパターン
- バリューチェーン分析
- 組織的PM(OPM)
- プロジェクト選定委員会運営
プロジェクト選定委員会の運営方針的な。
- ES(従業員満足)
- CS(顧客満足)
主活動側へのアンケート
- 事業部アンケート、問合せ用MLとは異なる傾向を示す可能性。
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マーケティング、CS(顧客満足)(ES/CSアンケート)に
近い傾向が見られる可能性。
技術マップなどをベースにして組み立て、大枠のスコープを決定する。
プロジェクト選定における教訓登録簿を活用する。
認知バイアスをチェックで利用する。
バリューチェーンを分析して、どのようにして
バリューチェーンにベネフィットに乗せるか?を検討する。
更に、戦略的に、組織的に、行う場合は、組織的PM(OPM)を導入する。
前回の選定プロセスで作成したプロジェクト一覧
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データベースを活用し、MAX頑張って、風呂敷を広げる。
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具体性のある一覧 ≒ 現体制で考え得る世界観で、
世界観以上の事は出来ない(思い付かない事をやろうと思っても無理)。
前回プロジェクト一覧に、
PDCA、OODA(いずれも 高度午前 - システム戦略の該当節を参照)
などの手法で、フィードバックを行う。
- 上記のフィードバックとの整合性をチェックする。
- 実現可能性や認知バイアスをチェックする。
何を選定するか?は、
- 優先順位
- リソース(人モノ金)
- 担当者の得意分野
- Gr内でのポジショニング
次第になる。
- 先ずは基礎(価値、価値創出プロセス)を理解。
- 問題は「テクノロジの進歩」が早過ぎる事。
- 対策と言うか天地人(時勢、未来、テクノロジ、人)で解決。
価値の該当節を参照。
いずれも PMP:PDU - コンピテンシーの該当節を参照。
- 時勢、未来系
- テクノロジ
- OSS系、DX系
- おじさん、出羽守
- ガバナンス → 体制仕事の正体は、護送船団方式の問題では?
https://www.osscons.jp/joweparfh-537/
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まだ仕事始めじゃないケド、予算立案のポイントをサマリしておく回。
https://www.osscons.jp/joa0wzomm-537/ -
「ICT生技系プロジェクト選定委員会運営方針」的なモノを書いてみた。
https://www.osscons.jp/jo3rulngj-537/ -
ベネフィット系プロジェクトを映画製作に例えた予算編成の話
https://www.osscons.jp/jo11if7av-537/ -
予算立案と選定がおかしいと感じるのは何故か?と言う話。
https://www.osscons.jp/joxpsyvbi-537/ -
1人*1ヶ月=1人月的なリサーチは何故しょぼいのか?的な話。
https://www.osscons.jp/jop1i2ubc-537/
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三大欲求より強い「繋がり欲求」から
見たプロジェクト立上プロセスの話
https://www.osscons.jp/jow2r975q-537/ -
要素ではなくソリューションにフォーカスしている人が残っている件
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プログラムはコンテンツ産業の方が高度化している(のかも)
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ICT系の生産技術について再考してみる。
https://www.osscons.jp/jodaltwl0-537/ -
御社のプログラム・マネジメントがダメな理由(オチ)
https://www.osscons.jp/jo69iohow-537/
- .NET for Apache Sparkで見えた、配管工おじさん入門への道
(DXのポイントの該当節を参照)
- 勘違いした意志決定をなくすには結局AIなのか、4つの事例から
https://qiita.com/KanNishida/items/ca0912e5daac3f2123bc - AI/データサイエンスのプロジェクトが失敗する10の危険なサイン
https://qiita.com/KanNishida/items/054500a4bd1a3ca03379
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モデル思考できる人間がよりよい意思決定を行えるのはなぜか
https://qiita.com/KanNishida/items/7f795a693b068b5a1290 -
予測と因果関係
- 予測と因果関係は何が違うのか
https://qiita.com/KanNishida/items/6f786ebc0977cb5e50ec - 予測は自動化できても因果推論は自動化できない
https://qiita.com/KanNishida/items/764133b1c2d5f0f98729 - 意思決定に重要なのは予測じゃなくて、因果を理解すること
https://qiita.com/KanNishida/items/6b9e1ebb53d6affcf6f2
- 予測と因果関係は何が違うのか
※ 企業の意思決定の高度化という観点においては
メカニズムを記述可能な統計モデル、統計解析手法というのが有効。
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データのコンテクストやバイアス(データ分析の該当節を参照)
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データ・ドリブンからデータ・インフォームドへ。
- データ・ドリブン
データにドライブされてしまい、おかしな意思決定を行ってしまう。 - データ・インフォームド
データから得られたインサイトを持って、意思決定を行うときには、
そのコンテクスト(背景)、確率、リスク、解っていないこと、等を考慮するべき。
- データ・ドリブン
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データ・インフォームドな組織のつくり方
- Part 1 : プロダクト・アナリティクスができるまで
https://qiita.com/KanNishida/items/a1aa2c0bec607d355014 - Part 2 : 組織の特徴
https://qiita.com/KanNishida/items/8be1ff8fbba6aef80791
- Part 1 : プロダクト・アナリティクスができるまで
移行メモ
- 「フィードバッグ」は「フィードバック」、「具体的のある一覧」は「具体性のある一覧」、 「大きく異る」は「大きく異なる」、「教訓登簿」は「教訓登録簿」に正した。
- 「どのようにし/バリューチェーンに…」は「どのようにして」に正した。
Tags: 移行, 生産技術, プロジェクト選定, プログラムマネジメント, 意思決定, OPM
このWikiは「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム 開発基盤部会」によって運営されています。