rogersnotes 20211125：就是今晚！「專案職人SHOW」直播，職場不卡關 - 讓教練點燃你/妳的潛能 & 12/1「Build Team 建立高績效團隊」正式上架預告

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全世界最具權威的專案管理機構-國際專案管理學會PMI，隨著時代的改變，於今年推行《專案管理知識體系指南》(Project Management Book of Knowledge, PMBOK)第七版，被譽為專案管理聖經，提供專案管理相關從事人員專業的知識。

說明專案不再只是注重流程，內容也更著重在人的部分，對於領導力、衝突管理、團隊組建、組織變革等面向更加重視，因此本期以團隊管理為主軸，展開對團隊管理的細部探討。不管是企業團隊、醫療團隊、還是今年在東京奧運上奪牌爭光的團隊，勢必都是從一開始的團隊組建，經歷過不同階段，進而凝聚創造共同話題、有共同目標，慢慢的達到高績效團隊。

本期的封面故事包含了6個團隊管理心法，及獨家收錄第七版與六版的差異及第七版深度剖析，將為讀者揭開專案管理嶄新的面紗。除此之外，由PMI-TW舉辦的專案管理盛事「2021專案管理大獎(PTGA)」得獎者各個大有來歷，得獎專案堪稱典範中的典範，更是值得關注及效仿學習的成功案例。希望讀者在閱讀後了解各行各業不同的專案管理流程與手法，並從中精進，跟著《專案經理》雜誌一起學習與成長吧！

▶ 2021/12/1 「Build Team 建立高績效團隊」正式上架

專案經理雜誌 https://www.pm-mag.net/Magazine_Shop/Magazine_Detail.aspx?MOid=53

▶ 預告片歡迎觀賞 https://youtu.be/BMKI2GhDwTA

專案管理於數據採集之實踐

前言

成功考取國際專案管理證照後，對於專案管理有了更進一步的體會，特別是在培訓期間，不斷的思考如何將專案管理的理念落實於自身的工作實務上，本人甫投入資料工程領域，發現數據採集工程與專案管理實務密不可分，因此，藉由此次機會，就自己的專業領域配合這些日子所學，簡單分享專案管理相關經驗與看法，就以『專案管理於數據採集之實踐』為主題進行十大知識領域之討論，盼能更進一步落實專案管理之理念。

一、數據採集與專案管理

數據採集是近年來發展蓬勃的新興領域，隨著大數據的浪潮，各種領域對於數據分析及應用的需求越來越高，資料科學越來越受重視，為此，各領域產業皆發展了自身的數據策略，數據策略實際上包含了採集、儲存、管理、及數據使用，透過數據策略以幫助企業之營運。其中，數據採集屬於數據該領域中的一環，主要任務是依據客戶或組織的數據策略，採集有用的數據集或是建立資料流，數據採集獲取數據後，將數據或是資料流提交於客戶或是組織內部運營團隊，在我所屬的團隊，數據採集任務是以專案管理方式進行，所要面對的挑戰也涵蓋專案管理實務中的十大知識領域。

二、專案溝通與專案範疇

在我的工作組織中，數據採集的專案發起者是組織內部的運營團隊，團隊間的溝通就顯得非常的重要，必須考量企業文化因素以安排良好的專案溝通，更不能因為是企業組織內部的專案而忽視專案溝通的重要性；此外，在全球化的浪潮下，企業所需的數據常是跨國性的需求，因此數據採集專案常由跨國團隊組成，在專案溝通的部分，勢必會遇到語言、時差及文化上的差異，專案經理必須面對這些專案溝通的課題。在專案範疇部分，數據採集工程雖然不像軟體工程一般具高度變動性，但其專案範疇仍具有一定可變性，在執行數據採集專案時，要注意範疇潛變，特別是在範疇不是很確定的情況下，管制範疇或是變更管制，此外，必要時得依據組織之需求，對範疇變更保有彈性。

三、專案品質與專案採購

數據採集的專案品質管理是不可或缺的環結，數據採集的目標是透過自製或外購的方式，從各種來源取得組織所需的數據集或資料流，整合多來源的資料仰賴完整的專案品質管理，各項數據採集工作專案團隊都需要訂定明確的品質指標；在我的組織中，原始資料母庫十分龐大，在每次採集專案執行時，格外重視品質管理，避免因為數據採集的品質問題造成產品數據不一致。而在專案採購部分，由於數據採集的需求樣態眾多，在專案規劃階段常需要進行自製外購分析，而在實際執行採購時，大多數的情境是需要將工作包外委給多家小型廠商甚至是群眾外包，也因此，採購管理上必須有所因應，以確保各種供應商來源之數據品質能達到組織之需求，包含數據之可靠度、數據量以及與邊界之整合。

四、專案時程、專案資源、與專案成本

在組織內實施數據採集專案，我認為專案時程、專案資源、與專案成本是執行相關專案比較特殊的部分，除了面對的是內部客戶外，由於採集的專案有大有小，執行時更會發生多項專案同時執行之情形，組織內對於時程的掌控、資源的分配與成本的認列都是專案經理必須注意的，除了要有準確的工作績效資料與資訊，專案經理必須擁有各種規模的專案管理經驗，具有彈性的掌控時程、資源、及成本。

五、專案風險與專案利害關係人管理

數據採集之風險與資訊專案所遇到的風險類似，然而，數據採集要特別注意資安方面的風險，由於採集之數據可能包含個資與機密資料，專案執行時要特別注意法律相關議題；另外，從供應商或是開放資料取得的數據集之授權條款，甚至是未來法規調整的風險，都是在執行相關專案時需面對的風險。在利害關係人的部分，前面提到若在組織內進行數據採集，需求方為組織內部團隊，因此，利害關係人的管理對專案有著決定性影響，畢竟數據採集在組織內部是屬於開銷的部門，如何做到讓組織內部利害關係人滿意將會影響團隊及專案的成敗，避免專案團隊陷入斷頭的風險。

六、專案整合

整合一直是專案管理的核心，在一個數據採集專案起始階段，發展專案章程屬於必要之過程，以取得組織內授權之基礎，並確認高階需求，而在規劃階段，相關專案管理計畫書應為數據採集之特性有特別的規劃，在執行與監控階段，數據採集之專案管理可能包含大型或小型的專案，且專案經理非常有可能同時執行多個專案，因此必須要有相當的準備與因應，而在專案結束階段，由於數據採集專案之可交付成果是提交給運營團隊之數據或是持續的資料流模型，在結束階段與運營團隊之整合與知識管理是此階段之重點。

七、結論

資料科學、數據分析及應用是近年來急速發展的領域，在這波浪潮之下，越來越多的數據採集專案或團隊會出現在實務工作中，執行的專案主要客戶為組織內部運營部門，執行內部專案與直接面對外部客戶的專案有著不同的特性，此外，與軟體開發專案相比，雖然同屬IT產業，交付的產品與專案管理之特性有著不同的特性，在這樣的環境中執行專案，有著許多的知識與經驗等待著專案經理們去挑戰。

作者：邱繼, PMP

作者簡介：於國立交通大學土木工程碩士畢業，測量技師。在職服務至今3年餘，過去曾從事地理資訊系統(GIS)軟體開發，包含了社會福利資訊系統導入GIS分析、都市管線及下水道管理以及電信大數據相關應用等，目前主要投入於導航地圖之資料採集專案，包含數據管理、資料架構設計及自駕車圖資之整合。

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分享會時間 : 2021/11/25 (四)21:00-22:00

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