L公司大数据项目进度与风险管理策略

L公司大数据项目进度与风险管理策略

朱六五

上海大学 上海 200436

摘要：现阶段，随着信息技术不断进步发展，其已经渗透到社会发展的各个行业之中，市场中无论是何种类型的企业，要促使自身更好的发展和进步，都必须将信息技术融入到公司日常运行之中，只有这样企业才能够在激烈的市场竞争中占据一席之地。L公司作为技术型的公司，在信息化已经成为企业发展的主要趋势下，需要发挥大数据在企业运行中作用，利用大数据对项目进度及风险管理这两项重要工作进行优化。本文将围绕“L公司大数据项目进度与风险管理策略”这一话题进行研究和探讨。

关键词：L公司；大数据项目进度；风险管理策略

1、大数据背景

1.1大数据定义

大数据是一种超量的信息处理程序数据计算范围，大数据可以分析出超出传统数据量的信息，其在获取、存储及分析数据方面都有着非常明显的优势，大数据能够对海量信息进行有效解析，同时推动信息进行高效流转，多样化信息也在其中，因此大数据能够构建出测算模块。作为现代信息技术的代表性技术，大数据能够在很短时间内完成对于海量数据的处理，还能够轻松计算出人力无法计算的问题，任何一个行业在发展过程中只要能够充分发挥大数据的作用，则其数据处理效率将大幅度提升，数据的价值也能够发挥到最大[1]。

大数据相较于传统测算来讲速度更快、测算结果更为准确、测算形式也更为多样，在当下各行业企业发展过程中都发挥着非常重要的作用。能够进行多样化分析。大数据前提下，企业利用大数据进行测算（信息分析及数据计算等）方式，能够在一定程度上提高企业发展效率，信息分类能够是企业内部能够实现资源共享，促使企业内容信息利用率不断提升，从而提高企业项目处理速度及处理效率[2]。

信息技术的发展是一个循序渐进的过程，信息技术发展到现在，最先进的技术是大数据、云计算及人工智能，企业在实际发展过程中，利用大数据进行项目进度及项目风险管理，能够有效推进企业发展进度，减少企业管理风险，实现对内部信息集合容量的有效拓展，同时运行与云计算和人工智能相结合，企业能够在短时间内完成海量数据的存储、运算及分析[3]。

2、L公司大数据项目进度

从L公司自我发展这一方面来看，现阶段公司利用大数据进行公司进度管理还停留在“开始”阶段，应用不够深入，数据处理只在单体技术的“ 进度量化率”，这是一种单体的进度管理方式，指的是企业选择数据库中关键的四个分项进行处理，对于其他分项及技术人才统计等数据尚未能开展分析及研究[4]。

对于以技术为主的L公司来讲，技术发展前期量化应用、后期总体应用目前还未建立相应的数据采集模型和分析研究方法。

从项目层面来将，公司目前还是处于被动接受的状态之中，但是公司为了更好地进步和发展，构建了有效的进度控制机制。

大数据背景下，公司为了更好地进行进度管理，将一个大项目分别分成若干小项目，这些项目在公司管理机制中被称为子项目，项目进度管理有效的前提是编制项目计划。

不过实际操作过程中，受各方面因素的影响，执行可能与计划存在一定出入，因为企业运行与发展并不是一个静态的过程，各类条件会出现较多变化，因此项目方案需要根据实际情况进行调整[5]。

这需要企业技术人员在产品开发过程中持续对计划实行情况检查，明确项目进度表与产品开发计划之间存在的出入，对比产品开发实际情况与开发计划，若项目实施和计划进度相同， 证明项目在计划范围内，不用进行调整。但是如果子项目与实际项目开发方案存在较大出入，技术人员则需要根据具实际情况，对方案进行优化，采用一定措施保证项目进度在可控范围内[6]。

（注：为了更简单、有效地实现项目进度管理，技术项目组选择采用Microsoft Project进度管理软件，，该软件是由微软公司研发的管理应用软件。设计目的就是帮助项目团队编制时间规划、分配人力资源、追踪时间、管理计划和数据分析时间。是在工程项目中最常见的项目管理工具应用软件，凝集了多种完善的工程项目现代思想，能够协助管理领导者有效进行时间资源、成本的规划、管理。IMicrosoft Project不但能够帮助企业迅速正确地建立项目管理规划，同时也能够帮助工程项目管理者有效完成对项目时间、成本的管理、分析与预估，使管理工期大大地缩短，时间资源也得以合理使用，从而增加项目效益。）

3、L公司大数据风险管理

作为技术型企业，L公司在运行过程中的风险主要体现在以下几方面：决策、组织、财务及信息风险几部分，前三方面的风险主要属于企业运行基本风险，最后一方面风险主要是信息化时期企业在运行过程中存在的问题。

大数据分析和企业财务信息系统的整合，涵盖企业财务风险管理的整个过程，提高了企业财务风险管理的工作效率和服务质量。在投资决策方面，大数据分析也为公司在企业投资的事前、事中、事后等方面提供了很有意义的决策帮助，减少了投资的财务损失。

从风险管理的实际过程出发，企业运用大数据分析大大提高了风险辨识过程的效能与精度。风险辨识过程是实现风险管理的重要基础。全面的财务风险管理系统，建立在对损失的形成要素、产生因素等多个层面的风险辨识基础之上。通过大数据分析风险辨识能够有效减少人为操控的主观性，从而更为精准、全面、有效。

此外，大数据分析还丰富了财务问题的评价框架。通过大数据分析，企业可以构建出全方位、多维度的风险评估体系，并利用与国内外的领先技术的比较，通过大数据的内部逻辑关系，形成企业对潜在风险的辨识系统，对财务问题做出分析与判断。同时大数据分析也提高了风险预警操作的实时性与规范性。大数据分析通过对公司的重大信息和资料的共享收集，对公司风险管理关键信息的数据挖掘和深度应用，达到全风险发现与警示的快速反应，进而提高风险警示的有效性。

在决策环节，大数据分析有助于优化决策模型。在投资活动前，企业运用大数据分析技术可以通过统计和数据分析，有效构建处理传统投资问题的投资决策模式。在投中前和投资后，运用大数据分析技术能够通过对各项投资活动所形成的财务数据和该项目的投资预测进行信息对比，从而进行投资成果的有效检验和反映，从而可以适时纠正投资遗漏和降低损失。大数据分析可以有效提高决策的有效性。大数据分析突破了传统企业信息系统下的信息孤岛，可以进行跨部门的大数据集成与互联，从而取消了部门之间的界限，使企业管理者可以更加高效地掌握全部的企业信息，为更加合理的经营决策提供了保证。但是大数据管理对信息安全提出了一定要求，因为信息之间的连接性，因此信息可能会存在风险。

结束语：总而言之，在当下我国经济发展进入新时期，对企业发展提出更高要求的背景下，企业要不断自身发展效率及发展质量，充分发挥大数据在企业运行中的作用，发现企业在项目进度及风险管理中存在的问题并找到针对性的解决策略，优化企业风险管理，完善企业发展规划，促进企业能够更好地进步和发展。

参考文献：

[1] 周广利. 大数据背景下商业银行信贷安全管理策略研究——评《风控:大数据时代下的信贷风险管理和实践》[J]. 中国安全科学学报， 2021， 31(2):2.

[2] 纪小莉. "互联网+"，大数据技术浪潮下的企业信用风险管理新机遇——A公司信用风险管理实践与设想[J]. 国际商务财会， 2020(12):5.

[3] 王祉依， 梁诗琦， 何荣渠，等. 大数据背景下个人隐私存在的潜在风险及应对策略研究[J]. 休闲， 2021， 000(004):P.1-1.

[4] 马晓燕. 大数据时代下建筑企业会计信息化存在的风险及防范策略分析[J]. 经济管理文摘， 2021(18):2.

[5] 尚世英. 大数据时代下建筑企业会计信息化风险及风险防范措施探讨[J]. 经济管理文摘， 2020(11):114-115.

[6] 付荣辉， 王林. 商业银行数字化经营下风险管理能力提升的路径及策略[J]. 现代商业银行导刊， 2020(1):4.