De vakgroep Projectbeheersing heeft wederom een interessant webinar georganiseerd over hoe je ervoor zorgt dat je tijdens projecten altijd de juiste informatie te hand hebt, zodat je ten allen tijde beslissingen kan nemen op basis van actuele gegevens.
Aan het woord kwamen Jeffrey Tse, data-analist en manager projectbeheersing bij de gemeente Amsterdam, Sjors van Heel, manager projectbeheersing bij de gemeente Utrecht en Twan Joosten, projectcontroller bij de gemeente Venlo.
Wat houdt datagedreven werken in?
Twan begon het webinar met de definitie van datagedreven werken: “ Datagedreven sturing is sturingshandelen gebaseerd op het systematisch verzamelen, beheren, analyseren en interpreteren van data. Het is als zodanig een specifieke praktijk van informatiegestuurd handelen.” Oftewel, meten – met de juiste maat) is (zeker) weten. Bij datagedreven werken analyseren we dus gecombineerde ruwe en onbewerkte data om deze te kunnen gebruiken voor te nemen beslissingen. We laten de data voor ons spreken en voorspellen.
De juiste data krijg je alleen als je aan de voorkant de juiste vragen stelt. Welke doelstelling zijn er en zijn deze meetbaar en SMART? Je moet vervolgens data kunnen verzamelen uit de hele GROKIT (Geld, Organisatie, Kwaliteit, Informatie en Tijd). Om al deze data te analyseren en interpreteren heb je experts nodig. Bij de resultaten is het belangrijk dat je de gebruiker centraal zet. De gebruikers willen in één oogopslag de informatie zien waar ze naar op zoek zijn.
Om datagedreven te kunnen werken, moeten alle gegevens 100% kloppen en volledig zijn. Dit is een continu proces en vraagt een standaardisering van de input. Een voorbeeld op financieel vlak is het SKK-rekenmodel van CROW.
In Venlo is momenteel het datagedreven werken het meeste uitgewerkt rondom de financiële informatie rondom projecten en is men bezig een koppeling te leggen tussen data uit de GROKIT onderdelen. De verhoudingen tussen de GROKIT onderdelen geven inzicht en indicatoren waarop je kunt sturen en laat zien hoever je bent met het behalen van de doelen. Het inzicht geeft ook direct een goed overzicht over mogelijke risico´s en hoe je deze kan beheersen. De uitdaging ligt in het gegeven dat elk project uniek is, en dat datagedreven werken gestandaardiseerde input vraagt. Dat staat op gespannen voet met elkaar, maar uiteindelijk zal datagedreven werken een kans zijn voor ieders projectbeheersing.
Analyseren
Sjors geeft aan dat veel projectmanagers een raming zullen maken van de werkvolgorde in fases, de benodigde tijd en de kosten die erbij horen. Per fase of activiteit zal je monitoren of de begroting nog klopt met de werkelijkheid. Wanneer je onderweg in jouw project tijdens een analyse constateert dat de financiële uitgaven hoger liggen als begroot, zal je gaan bijsturen. Je wilt ook weten waar dat verschil vandaan komt? Zit er een verschil in hoeveelheden? Is er verkeerd gecalculeerd? Zit er een verschil met het uiteindelijke aanbod van de opdrachtnemer? Zaten er fouten in tekeningen? Waarom? Zijn er onvoorziene omstandigheden opgetreden? Bijvoorbeeld door onwerkbaar weer of het niet beschikbaar zijn van materialen. Of waren er verschillen in prijzen doordat prijzen zijn gestegen? Of waren er technische complicaties?
Na afronding van je project moet je ook weer een analyse doen. Is er bijvoorbeeld een trend te ontdekken in afwijkingen per fase? Hoeveel onvoorziene omstandigheden waren ook opgenomen in het risicodossier? In hoeverre is het risicobudget uitgeput? In hoeverre is de buffer in tijd gebruikt?
Na diverse projecten kan je ook een multiproject analyse doen. Als alle data van verschillende projecten worden bijgehouden, dan kan een trendanalyse over de projecten worden gedaan. Is een gemene deler te ontdekken? Kan je hiermee bepaalde kengetallen – bijvoorbeeld prijzen - actualiseren? Kan je risicofactoren aanwijzen? Bijvoorbeeld dat je in dichtbebouwde omgevingen vaak een bepaald risico ziet voorkomen.
Door steeds te analyseren, kom je met elk volgende project dichter bij de werkelijk van de uitvoering.
Van SSK naar een totale projectbeheersing
Voor Jeffrey is de aanleiding om meer datagedreven te gaan werken dat SKK-ramingen moeilijk traceerbaar zijn. Er zijn veel ramingen van verschillende fasen, scope-afbakening en mutaties, waardoor het overzicht weg is. De behoefte bestaat om structureel meerwaarde te halen uit de ramingen, maar nacalculatie is bewerkelijk en alles moet handmatig.
De eerste aanzet tot datagedreven werken is gemaakt door ervoor te zorgen dat alle managers projectbeheersing en kostendeskundigen het overzicht krijgen van welke SKK-ramingen zijn opgesteld en wie daaraan werken. Per raming en fase zijn direct de verschillen inzichtelijk door een directe koppeling met de realisatie en verplichtingen uit het financiële systeem. Een begin is gemaakt om deze gegevens nu ook te koppelen aan de beheersaspecten, zoals risico´s en tijd.
In Amsterdam draait nu een pilot voor de nacalculatie SSK-raming. Uitgangspunt is dat het een laagdrempelige oplossing moet zijn – nu nog via via Sharepoint/Microsoft List – en er is een invoer app gebouwd. Power BI wordt gebruikt voor een dashboard en de rapportage van de nacalculatie. Men is begonnen met een kwalitatieve analyse bij de Geld en Organisatie data, omdat deze het meest optimaal vastgelegd zijn. Op dit moment is er ook inzicht op kostenniveau en daarmee op de totale kosten.
Jeffrey heeft meerdere sessies georganiseerd hoe het SSK-model eruit zou moeten zien om te komen tot een datamodel en om te komen tot een integraal inzicht en de koppelingen met overige database-entiteiten. Lastig is dat binnen de organisatie alle systemen toch los van elkaar staande systemen zijn en zich onderling niet makkelijk laten koppelen. Voor de data die voorhanden is, worden dashboards en rapportages ontwikkeld. Via de PDCA-cyclus worden de rapportages steeds verder verbeterd.
Conceptueel datamodel integraal sturen projectbeheersing
Op onderstaande afbeelding zie je een voorbeeld van de koppeling tussen de entiteiten van databases.
Dashboard
Het dashboard geeft KPI´s en rapportages en is gekoppeld met het financiële systeem. Hierdoor zijn de verschillen direct inzichtelijk. Via slicers en filters kan de gebruiker het dashboard instellen op de eigen wensen en projecten. In de toekomst moeten ook koppelingen gemaakt worden met bijvoorbeeld de data van Verkeer en Openbare ruimte.
Je kan al laagdrempelig starten met datagedreven werken met een datablad, een sjabloon, in bijvoorbeeld Excel. In de tweede fase kan je vervolgens een eigen app bouwen en bijvoorbeeld werken met Sharepoint die de bestaande data uit Excel kunnen halen zodat je verder kan doorbouwen aan een kwantitatieve analyse. Door voor alle projecten de data te standaardiseren, kan je ook op elk moment van een project en alle projecten tezamen de belangrijkste gegevens op een dashboard weergeven.
Dit was een bijeenkomst van de VPNG-vakgroep Projectbeheersing. De volledige opname van dit webinar is bij deze vakgroep ook terug te kijken. De presentaties van de drie sprekers vind je terug in het forum van de VPNG.