资源预测数字模型搭建思路分享

业务背景

资源预测是项目管理过程中的一个环节，即通过搭建合适的数据模型，对未来的项目人力资源投入情况进行有效预测，可以更加精准的完成项目资源规划并能及时发现问题进行相关调整。



难题和痛点

• PM排期时没有有效数据支撑资源使用情况，每次排期都需要找各个研发团队TL沟通，会产生很大的沟通成本。

  
  

• 线下维护项目资源投入信息会产生很多工作量，为研发团队和PM造成额外的管理成本。

  
  

• 手工维护会导致各团队标准不统一，无法进行大规模推广。



解决方案

【中心思想】通过日常项目管理流程，即可达到资源预测的目的，不给项目管理过程增加额外负担。

3.1基本要求

3.2具体步骤

• 活动1：构思效果——搭建数据模型——（直接/数据加工）——建立数据源

• 在前面3.1章节中提到的报表，即是想要的效果。
  
• 参数和基础功能即为数据模型即为数据源，很明显这些数据源无法直接应用到效果展示，因此需要进行数据加工。

• 活动2： 先通过简单工具建立Demo，确认可行性，并对照使用过程逐步进行优化

• 我选择通过Excel进行Demo处理， 详情可见文末《PMO-资源预测_模板》。

• 活动3：利用现有平台和工具实现线上化

• 在确认数据结果稳定、可靠的前提下，就可以开始规划工具线上化，毕竟Excel处理数据量较大时会非常卡顿。

类别	功能	Demo：《PMO-资源预测_模板》	线上工具	图例展示
基础功能	项目总轴	sheet：输入-项目计划	宜搭-项目总轴管理页面	 
基础功能	项目成员投入	sheet：输入-资源项目投入“A-F列” sheet：参数-人员角色	宜搭-项目成员投入管理页面	 
参数	角色阶段投入比例	sheet：参数-阶段投入	宜搭-角色阶段投入比例管理页面	 
参数	工作日历表	sheet：参数-未来30天60天 sheet：参数-节假日	宜搭-日历表管理页面（全年工作日）	 
数据加工	项目成员预测投入明细	sheet：输入-资源项目投入“G-EN列”	Dataworks-resource_forecast（周期任务T+1日更新）	逻辑同Excel一致，宜搭数据清洗到opds一般需要T+1到3个小时，数据加工可手动出发任务，也可通过周期性任务T+1日更新。
报表	组织现状预测	sheet：报表-组织现状及实际投入	Deepinsight-预测投入分析	
报表	项目投入预测	按项目维度进行资源投入预测，并能按角色身份和部门进行归集。
报表	资源预测排期参考	按人的维度以时间轴的方式进行工作饱和度预测，用于提供排期参考。可根据规划战役、员工类型、角色身份、花名、日期区间进行查询。	Deepinsight-资源预测排期参考	

业务成果

• PM排期时能提供有效数据支撑可用资源查询。

  
  

• 减少研发、测试管理投入成本，通过日常项目管理流程（ 项目总轴 和 项目成员投入 ）只需要两步，即可达到资源预测的目标。 【使用过程中逐渐发现优化点，目前正在设计更加简便的预测模型，争取做到无感预测】

  
  

• 建立更科学的、体系化的数据预测模型，加强数字化管理基础能力、为资源投入偏差提供分析参考。

数字化管理的规划和思考

• 数据源和加工的基础数据模型，在设计时，要素和维度要考虑充分，这样可以方便后期进行二次加工。

  
  

• 尽量选择符合日常工作习惯的线上工具，可以向工具研发组提需求，也可以自行学习研发。因为本人是PM，因此总结了一套适合非研发同学使用的资料。

  
  

• 从日常工作中发现痛点，总结规律和方法，通过小范围验证，进而提炼标准和流程，最终实现数字化管理动作。

  
  

• 每个数字背后，都是真实的项目和人，关键在于怎么应用这些数字。

  
  

• 如果是为了汇报，生搬硬套凑出来，参与的同学都会怀疑这些数字的意义； 如果遇到问题，TL和PM该反馈的反馈，该上升的上升，不能为了凑而凑，辩证的执行。

  
  

• 如果把数字化管理，与业产研月会、需求排序、需求排期等结合，并用于分析定位和辅助决策，将会非常有价值，且属于日常管理一部分。

《PMO-资源预测_模板》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/547637165

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