項目管理系統(tǒng)平臺的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)有哪些功能？項目管理中如何使用人工智能AI進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析？

復(fù)雜系統(tǒng)的項目管理可區(qū)分為可分解的復(fù)雜Complicated管理和不可分解的復(fù)雜Complex管理。面對越來越復(fù)雜的事物與項目，人們之間越來越難以精確溝通，或者精確溝通的成本越來越高以至于無法在可接受的范圍內(nèi)完成，只能采用一系列近似簡單的事物項目分解組合起來近似逼近表達(dá)和溝通復(fù)雜事物與管理復(fù)雜項目，這樣必然會存在誤差。面對不同的誤差容忍、逼近成本及認(rèn)知范圍，人們可能會在多種逼近組合的方案中選擇出相對最優(yōu)的一種組合方案，但有可能不是絕對最優(yōu)的。在項目管理系統(tǒng)平臺中使用大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)來幫助項目經(jīng)理管理復(fù)雜項目系統(tǒng)的大量碎片化組合，可以達(dá)到對復(fù)雜事物與項目的管理目的。那么如何在項目管理中使用人工智能AI進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析呢？

實(shí)際當(dāng)中的事物可能還有大量不可分解的復(fù)雜，或者是還未完成合適分解的可分解復(fù)雜，這時只能采用迭代認(rèn)知、迭代開發(fā)、迭代管理、迭代驗收的方法去分階段分解、認(rèn)知、調(diào)整誤差、驗收分解。面對大量不穩(wěn)定分解結(jié)構(gòu)與組織關(guān)系，顯然直接使用層級化、結(jié)構(gòu)化與樹狀的管理方法和管理組織不太合適了，多次頻繁的調(diào)整層級化樹狀結(jié)構(gòu)的關(guān)系本身會消耗大量的成本，這個時候選擇扁平化的結(jié)構(gòu)水平存儲和管理事物則是最佳選擇。但是選擇扁平化的水平存儲與管理方法，管理者直接面對的事物數(shù)量很快會超過7個、49個、100個、1000個乃至更多，當(dāng)超出人類認(rèn)知和管理極限的時候，這些碎片化的事物分解即可失控而無法管理，又回到了盲人摸象，摸著石頭過河的階段。

計算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，極大地拓展了人們對數(shù)據(jù)獲取、處理和掌控的能力與維度。在強(qiáng)大計算力的幫助下，人們可以大規(guī)模地利用數(shù)值逼近算法使用線段和三角形這樣簡單的幾何基本圖形元素去迭代擬合復(fù)雜的曲線和曲面，這些曲線和曲面原本可能沒法使用任何一個方程式去準(zhǔn)確的表達(dá)、描述、溝通和計算它們，而現(xiàn)在卻可以被大量的線段和三角形近似表達(dá)，從實(shí)用的角度來說，人們的眼睛已經(jīng)分辨不出這些近似的誤差。因此這些技術(shù)被大量適用于計算機(jī)圖形合成、汽車燈自由曲面光源設(shè)計、3D游戲等等。

相比較于傳統(tǒng)的項目管理過程、流程、組織結(jié)構(gòu)和方法，敏捷迭代的項目管理方法采用了類似的原理，在相關(guān)項目管理云平臺的算力支持下，可以使用尺度更小的流程、分解、組織等結(jié)構(gòu)去大規(guī)模迭代逼近復(fù)雜得不可分解的曲面事物、分?jǐn)?shù)維度事物或者高維度事物，或者可以分解但還沒完成分解的曲面事物或者折線段事物。項目管理系統(tǒng)平臺的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)采用了先進(jìn)的計算機(jī)技術(shù)管理者大量項目分解微結(jié)構(gòu)，比如包括：創(chuàng)意、計劃、任務(wù)、評審、行動、特性、變更、構(gòu)建、缺陷、票證、咨詢、商業(yè)需要、用戶故事、概念、組件、發(fā)布部件、業(yè)務(wù)邏輯、測試用例、開發(fā)流程、發(fā)布版本、發(fā)布構(gòu)建、發(fā)布補(bǔ)丁、臨時補(bǔ)丁、迭代計劃、付款、收款、結(jié)算、交易、資源等。

傳統(tǒng)的人工項目管理與投資分析通常會分為技術(shù)分析與基本面分析兩個部分，其中技術(shù)大數(shù)據(jù)分析部分?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度高、不同項目之間指標(biāo)通用性比較強(qiáng)、量化數(shù)據(jù)比較能反映項目的真實(shí)狀況，因此以此做技術(shù)創(chuàng)新具有性價比，適合作為項目投資大數(shù)據(jù)分析平臺的初始切入點(diǎn)。而對于項目獨(dú)特性或者沒有類似參考的創(chuàng)新型項目只能采用模型定價投資分析，這些項目管理方法只能依靠項目經(jīng)理的人工基本面分析，比如項目領(lǐng)域、技術(shù)集合、復(fù)雜程度、風(fēng)險等級、質(zhì)量等級、項目運(yùn)行、財務(wù)報表、產(chǎn)業(yè)鏈分析、行業(yè)分析、新聞分析、輿情分析等，這類量化的項目管理人工智能AI商業(yè)智能BI分析通常需要基于自然語言處理的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)、分類決策等技術(shù)，這種場景大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通常需要耗費(fèi)大量投資在數(shù)據(jù)獲取、采集、提取、加工、清洗、人工標(biāo)注、訓(xùn)練等方面，投資收益具有很大的不確定性，風(fēng)險很大，因此在項目管理平臺建設(shè)初期最好規(guī)避在這方面的投入，如果實(shí)在需要，還是主要靠人工處理后輸入項目管理平臺一些運(yùn)行參數(shù)比較具有性價比。

大數(shù)據(jù)分析項目管理決策代替了傳統(tǒng)項目經(jīng)理80%的機(jī)械型工作和決策，比如數(shù)據(jù)收集、簡單計算處理、曲線圖表條件觸發(fā)信號、輔助圖表編制等。但是還有20%更具創(chuàng)新性的分析工作仍然需要人類項目分析員去做，這對人類項目分析員提出了更高的要求。初級項目分析員的工作已經(jīng)被人工智能AI機(jī)器代替，但是高級項目分析員與資深項目分析員的工作機(jī)器無法代替，高級項目分析員與資深項目分析員可以不在依賴于初級項目分析員的輔助工作，而直接通過人機(jī)交互由量化項目管理人工智能AI商業(yè)智能BI平臺幫助其完成原來由初級項目分析員完成的工作。這個時候項目經(jīng)理的培養(yǎng)方式可能和原來也不一樣了，原來“入門項目分析員->初級項目分析員->中級項目分析員->高級項目分析員->資深項目分析員”的職業(yè)發(fā)展路徑直接被砍掉為“高級項目分析員->資深項目分析員”，但是人才成長仍然是需要一級一級的成長起來的，被省掉的職業(yè)發(fā)展路徑只能由其它方法去代替，比如使用電腦游戲與網(wǎng)絡(luò)游戲的方式來模擬傳統(tǒng)項目經(jīng)理進(jìn)階的經(jīng)驗積累過程，電腦游戲與網(wǎng)絡(luò)游戲同樣可以使用項目管理平臺作為核心并設(shè)計大量的人工智能AI分析員、AI團(tuán)隊成員、AI項目事件，作為學(xué)徒項目分析員的訓(xùn)練案例。