雲端互動 (Cloud Interactive) 的資深專案管理經理Amanda 在領導數據科學專案方面已有多年的經驗，關於如何在合乎預算的情況下準時完成專案，且符合客戶需求，Amanda自有一套技巧。在這篇文章中，Amanda 將與大家分享數據科學專案成功的重要秘訣！
數據科學如何影響未來的產業？
數據，在現今被視為組織中影響決策的關鍵因素。數據科學正如火如荼的改變著商業運作的模式，透過人工智慧、機器學習及大數據技術將組織數據轉換成有價值洞見，能有效提升整體組織的營運效率及生產力。因此，許多大型企業已開始執行多種數據科學專案，但卻只有極少數的公司真正了解數據科學專案和一般專案的不同。
參與過許多大型規模的數據科學專案，Amanda 體會到數據科學專案絕不只是安排時間表並一一完成事項清單而已，總會有預料之外的狀況，干擾計畫的執行。開始一項數據科學專案前，她建議先進行以下三項重要的事前工作準備。
三項有效執行數據科學專案的法寶
1. RAID ─ 架構化省視潛在問題
如同航海員出航前需熟知海況與天象，開啟一項數據科學專案則可透過 RAID 識別關鍵「風險」、「假設」、「問題」、「相依性」，提前掌握專案風險、克服意外發生。RAID 是專案規劃和風險管理中非常重要的一環，其能刺激團隊的前瞻性思維以促進合作，亦方便管理者掌握專案資訊。
風險 (Risks) ─ 專案中可能發生，且造成專案暫停或終止的事件
假設 (Assumptions) ─ 可能導致專案成功或失敗的重要項目
問題 (Issues) ─ 造成專案交付延遲或失敗的已知障礙
相依性 (Dependencies) ─ 不可控制但又是專案成功所必須的條件
專案管理人在執行專案前，妥善的利用 RAID 分析架構，即可以有效地避免執行中的風險。當執行專案的過程中有突發問題發生時，便能依循專案前所設定的 RAID 預測，找出相對應的解決方法。同時，當詳列出 RAID 的四項分析項目後，其中的「相依性」亦可協助專案管理人釐清各項專案任務的先後執行順序。
2. 任務分解法 (WBS) — 拆分專案任務
數據科學相關的專案在指定任務及估算工作進度非常困難，透過任務分解法 (WBS) 建立一個完善的任務分解架構，可以協助專案管理人更有效的選擇執行工具、定義專案的層級及估算所需耗費的人力。
任務分解法 (WBS) 的全名為Web Breakdown Structure 。它的表現方式非常多元 ─ 例如 Excel 列表、階層金字塔圖、或心智圖。無論哪種方法，其不變的原則是將專案的整體目標逐步細化分解。圖表中每下一階段的任務，都應比上一階段保有更多的分項細節及解釋，最底層的任務甚至可直接分派到個人完成。 如此一來，除了專案管理人能將繁複的專案拆解成細項的明確任務外，亦能針對每項任務內容細節，直接進行分配指派。
3. 甘特圖 — 專案任務進度追蹤
結合了 RAID 分析中的相依性以及任務分解法 (WBS) 中的任務細項，甘特圖可方便專案管理人計畫專案的任務時程與先後順序。其可以詳細的列出WBS中每項的明確任務，亦可概略式的作為綜觀專案執行流程的示意圖。 甘特圖就像路線指示圖一般，讓相關團隊成員們一目瞭然的掌握專案有哪些任務、所需多少時間; 同時，管理階層與相關人員也能透過甘特圖與團隊進行更有效的溝通，更即時的追蹤專案進度。一個完善設計的甘特圖，能方便專案中的每位相關人員進行任務追蹤，並且能即時的更新各項任務進度。
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