项目管理中面临的最重大挑战之一是项目管理和处理的方式多种多样。 对于不同的团队，可能需要采用几种不同的方法才能为您的团队获得最有效的结果。
当当代企业越来越受数据驱动时，项目经理必须了解团队成员、数据和策略之间的交集如何结合在一起。 有时，人们认为数据科学和项目管理的作用大致相同——虽然数据可以帮助为决策提供信息，但它通常不是专门运行项目的领域。
无论您是经验丰富的数据科学家还是正在完成研究的学生 项目管理硕士在进行任何重大项目之前，必须充分理解数据科学和项目管理之间的差异。 让我们花点时间探讨一下数据如何补充当代项目方法，以便利用可用数据从项目中获得最佳实际成果。
数据驱动的决策——项目转型
通过数字系统引入现代数据收集日益改变了利用数据为决策提供信息的方式。 以人口普查为例，这是澳大利亚统计局每五年进行一次的全国人口调查。 最初使用机械设备制成表格，随着引入 1966年计算机技术 当今时代越来越多的在线人口普查参与。
数据的整理、存储和分析方式有助于改变项目规划和实施的方式。 熟练的数据科学团队无需等待多年才能制定计划，而是利用他们的知识为项目经理提供快速、有意义且有用的见解，帮助将优先级与可用和已知的数据保持一致。
数据科学生命周期的关键阶段
对于任何数据科学项目的生命周期来说，有许多阶段至关重要。 毕竟，虽然数据很有用，但从原始数据输入中提取含义也很重要。 与估计 1200 亿太字节的数据 根据最新报告，每年生成一次，重要的是要了解，如果不进行某种形式的分析，原始数据本身并不是特别有用。
数据科学生命周期的三个关键阶段包括数据挖掘、清理和探索。 这些过程对于任何数据科学项目都至关重要——在进行数据项目时，跳过这些步骤中的任何一个都可能存在潜在危险。
首先，数据挖掘需要了解操作需求以挖掘潜在的数据源。 例如，寻求了解邮寄计划相对性能的项目可能会寻求收集退回邮件的信息、联系客户的付款信息以及财务信息，例如邮寄或退回传单的费用。
数据清理是数据科学生命周期的另一个关键阶段。 数据本身可能是原始且杂乱的——例如，具有地址的数据源可能包括以不同或历史格式构建的数据，这意味着在没有首先清理数据结构的情况下进行的任何探索都可能会产生误导或错误。
一旦进行了数据挖掘和清洗，就必须进行全面的数据探索。 数据驱动的结果不会立即发生——有时可能需要数天甚至数周的时间挖掘数据才能了解数据如何联系在一起。 在此发现阶段发现的结果可用于为进一步调查提供信息并补充项目交付设计阶段。
常见的项目管理方法
有许多不同的项目管理方法。 诸如瀑布法之类的传统方法是众所周知的。 然而，近年来，敏捷方法等更新的方法作为一种改进项目管理方式并与改进的数据可用性保持一致的方法而受到重视。
项目中常见的开发方法称为瀑布方法。 这种正统策略在软件开发中很常见，涉及五步流程（需求、设计、实施、测试、部署），其中步骤是按顺序执行的。 虽然这对于某些项目可能有用，但在处理数据支持的项目时有时会被认为难以管理。
在处理快速变化的数据时通常出现的一种当代方法被称为 敏捷方法论。 这种方法允许随着公司需求的变化而快速重新定位，并且在处理需要不断调整或调整来管理业务需求的项目时通常被认为是最佳实践。
项目管理和数据科学的交叉点
项目管理和数据科学可以以有趣的方式交叉——就像衔尾蛇一样，项目管理和数据科学之间日益增强的共生关系可以让人怀疑谁先出现。
对于熟练的项目负责人来说，能够了解项目方法和数据科学策略的最佳组合对于为战略决策提供信息大有帮助。 反过来，这可以帮助调整当前或未来的项目目标——将项目管理从仅仅依赖业务需求转变为更加灵活和多功能的管理。 由于数据和项目管理如此紧密地交织在一起，令人兴奋的是想象这两个角色在未来几年将结合在一起。
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