Если Ваша роль предполагает частое принятие важных решений, Вы, вероятно, знакомы с давлением, которое возникает при выполнении многих должностных обязанностей. Сейчас, более чем когда-либо, лица, принимающие решения, полагаются на инструменты, которые предлагают практические решения и просты в реализации.
Одним из инструментов, который становится все более популярным, является моделирование Монте-Карло (MCS). В отличие от традиционных методов, требующих сложных математических или статистических знаний, MCS упрощает принятие решений, используя вероятности и случайную выборку для изучения различных сценариев и оценки рисков. Благодаря удобному интерфейсу Minitab Workspace и интуитивно понятной функциональности профессионалы из разных отраслей используют моделирование Монте-Карло для принятия более обоснованных и разумных решений. Это не только означает, что любой член вашей команды может научиться использовать MCS, но также означает, что профессионалы всех уровней могут легко внедрить MCS в свой еженедельный рабочий процесс.
Пример использования MCS для управления ресурсами команды
Давайте рассмотрим IT-команду компании среднего размера. Руководство решило, что пришло время ставить новые цели по мере роста компании. IT-директор попросил руководителя группы предоставить индивидуальные показатели, позволяющие оценить, сколько задач в рамках двухнедельных спринтов может выполнить каждый член команды.
После того как руководитель группы передал показатели директору, они ввели данные в Minitab Workspace и запустили моделирование Монте-Карло. В этом случае моделирование методом Монте-Карло может показать, как часто IT-команда может достигать своих целей на основе заранее определенных показателей. Вот данные, которые они ввели для каждого человека в команде:
После ввода переменных X, переменных Y, уравнения и LSL (нижнего предела спецификации), равного 25, пришло время запустить фактическое моделирование, чтобы увидеть, как эта команда может работать со средней целью 25 решаемых задач за фиксированный период времени. USL (верхний предел спецификации) не вводился, так как любое перевыполнение минимальной границы LSL считалось успешным. Выполнение не менее 25 задач за период времени позволяет обеспечить своевременное выполнение объемных проектов. Вот результаты :
Результаты моделирования показали, что команда, скорее всего, добьется успеха в достижении цели примерно в 72% случаев.
Вероятность невыполнения или переработок близкая к 30% может привести к тому, что команда начнет чувствовать себя выгоревшей или потерпевшей неудачу, поскольку они, скорее всего, не достигнут нужных показателей 1-2 раза месяц. Самое главное, руководитель группы не хотел иметь дело с дорогостоящей текучестью кадров, которая могла возникнуть в результате выгорания, или с бесконечной очередью заявок, которая могла привести к неудовлетворенности клиентов. Вместо того, чтобы менять цель, руководство решило поддержать команду другими ощутимыми способами.
Директор спросил руководителя группы, какие ресурсы им необходимы для успешной работы в рамках этой структуры. Руководитель группы упомянул, что наличие еще одного или двух младших специалистов могло бы быть полезным, особенно если учесть, что показатель 72% представляет собой обычную неделю, когда никто не отсутствовал на работе и не болел.
Так, в уравнение был введен еще один младший специалист на основе результатов работы прошлых специалистов. Вот обновленная модель:
Теперь в команде будет два специалиста, три члена команды среднего звена и один старший член команды . Вот результаты для этого потенциального сценария:
В обычный день с такой структурой команды можно ожидать успеха примерно в 99% случаев. Это оставляет возможность превзойти ожидания, а также дает некоторый запас прочности на случай, если кто-то покинет команду или придется отвлечься на срочную заявку.
Руководитель группы был более доволен этим сценарием и чувствовал, что это даст их команде больше шансов на успех в достижении новых целей.
Другие примеры использования MCS
Возможное использование инструмента MCS в сфере IT выходит далеко за рамки подбора персонала. Фактически, интеграция моделирования Монте-Карло в ваш долгосрочный процесс принятия решений может дать лучшие результаты, помочь поставить более точные цели и обеспечить более сильную кибербезопасность. Вот несколько конкретных примеров:
- Анализ рисков. Моделирование Монте-Карло можно использовать для анализа и количественной оценки рисков в IT-проектах, таких как прогнозирование перерасхода бюджета или нехватки ресурсов.
- Оценка производительности системы. Моделирование Монте-Карло позволяет моделировать различные сценарии для оценки производительности IT-систем, приложений или баз данных в различных условиях, помогая выявить возможности оптимизации.
- Кибербезопасность: MCS может помочь в оценке рисков кибербезопасности путем моделирования различных сценариев кибератак, оценки количества нарушений, утечек данных или сбоев в обслуживании, а также оценки эффективности мер безопасности.
Решения на основе результатов MCS могут защитить Вашу прибыль и повысить моральный дух команды
Независимо от принятых Вами решений, возможность подкрепить их данными не только сэкономит бюджет но и поможет эффективнее управлять командой. Такие инструменты, как моделирование Монте-Карло, исключают догадки и предвзятость при принятии самых важных решений. С Minitab вы можете использовать возможности своих данных и принимать более обоснованные и разумные решения.