From Data to Insights: A Roadmap for Project Managers
Notice bibliographique
Résumé
Data in project environments presents challenges and opportunities that project managers should exploit to the benefit of the project. Firstly, the sheer volume and variety of data generated throughout the project life cycle can overwhelm traditional management approaches, leading to issues of data governance, quality and integration. Furthermore, the dynamic nature of projects often leads to fragmented data silos, hindering collaboration and decision-making. This then raises the question of how project managers can use data to make better project-related decisions. Two focus groups consisting of industry experts were conducted, one in South Africa and the other in Canada. The industry experts all had extensive experience in managing digital transformation projects. These types of projects are notorious for the abundance of data generated. Various challenges were raised, such as the skills of the project manager and team, the quality of the data, the life cycle of the data and the technology associated with the data, for instance data lakes. Among the skills that the project team require are data and process mining as well as visualisation of the data to gain insights. Overcoming these challenges requires a holistic strategy that encompasses technological, organisational and cultural dimensions. A roadmap, based on the socio-technical system, was developed to assist project managers in gaining insights from project-generated data. The roadmap incorporates aspects such as infrastructure, people skills and the necessary processes. The roadmap can be used by project managers to engage with project-related data in a meaningful way, allowing them to gain insights from the data and make better decisions to the benefit of all stakeholders. Researchers can use this roadmap to engage in-depth with the theory and provide specific guidelines for the various components of the roadmap.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,044 | 0,078 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».