프로젝트 관리의 파라메트릭 추정

프로젝트 기간을 예측하려고 몇 번이나 시도했지만 예상치가 완전히 빗나갔습니까?

프로젝트 예산이나 처음부터 끝까지 필요한 인력 수를 추정하는 것은 어떻습니까?

견적이 매번 적중하지 않거나 프로젝트 관리가 처음인 경우 올바른 위치에 있습니다. 하루를 절약할 수 있는 가장 자주 사용되는 프로젝트 관리 추정 방법 중 하나인 파라메트릭 추정 에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

그러나 파라메트릭 추정이란 정확히 무엇이며 더 중요한 것은 어떻게 실천합니까?

자, 계속 읽으십시오. 이 블로그 게시물에서 우리는 다음을 수행할 것입니다.

• 파라메트릭 추정(+ 파라메트릭 추정 예시)의 정의를 소개합니다.
• 모수 추정과 유사 추정의 차이점에 대해 알려드리겠습니다.
• 프로젝트 관리에서 매개변수 추정을 사용할 때 얻을 수 있는 가장 큰 이점에 대해 설명하고
• 프로젝트에서 파라메트릭 추정을 사용하는 4단계를 안내하므로 이 방법을 바로 사용하려는 경우 수행할 작업을 정확히 알 수 있습니다.

파라메트릭 추정이란 무엇입니까?

매개변수 추정은 다음의 전체 양을 추정하는 가장 정확한 통계 방법 중 하나입니다.

• 시간,
• 돈, 그리고
• 특정 프로젝트에 필요한 리소스.

PMBOK에 따르면 매개변수 추정은 "과거 데이터 및 프로젝트 매개변수를 기반으로 비용 또는 기간을 계산하기 위해 알고리즘을 사용하는 추정 방법"입니다.

따라서 통계 및 과거 데이터를 결합해야만 프로젝트 관리자가 관련 변수 간의 통계적 상관 관계를 찾고 현재 프로젝트에 대한 가장 정확한 추정치를 얻을 수 있습니다.

그러나 파라메트릭 추정은 일반적으로 실제 프로젝트 실행 훨씬 전인 프로젝트 계획 단계에서 사용된다는 점을 염두에 두는 것이 중요합니다.

그러나 이 추정 방법이 여전히 다소 당황스러운 경우를 대비하여 매개변수 추정이 실제로 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

매개변수 추정 예시 및 공식

다음은 매개변수 추정에 사용해야 하는 공식입니다.

E_parametric = (A_old / P_old) x P_curr

위의 매개변수 추정 공식은 다음 요소를 포함합니다.

• E_parametric 은 모수 추정치입니다 .
• A_old 는 비용 또는 시간 의 역사적 양입니다.
• P_old 는 매개변수의 과거 값이고
• P_curr 는 향후 프로젝트의 매개변수 값입니다.

이제 이 계산이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

디자이너가 20개의 일러스트레이션을 완성하는 데 걸리는 시간을 예측하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 계산을 시작하기 전에 먼저 모든 과거 값을 가져와야 합니다.

그래서 당신의 이전 프로젝트는 15개의 일러스트레이션을 디자인하는 1명의 담당자가 참여했고 모든 작업을 완료하는 데 70시간이 걸렸습니다. 이를 염두에 두고 단위가 누적되는 방식은 다음과 같습니다.

• A_old , 과거 작업의 과거 시간은 70시간,
• P_old , 매개변수의 역사적 가치는 15개의 삽화 이며,
• P_curr , 향후 프로젝트의 매개변수 값은 20개의 그림 입니다.

이제 이 정보를 얻었으므로 이를 사용하여 새 추정치를 얻을 수 있습니다.

E_파라메트릭 = (70 / 15) x 20

위의 공식에서 볼 수 있듯이 먼저 그림 하나를 완성하는 데 필요한 시간을 계산합니다.

70/15 = 4,66

그런 다음 정확한 시간 수를 얻은 후 이 단위에 향후 프로젝트의 매개변수 값을 곱합니다.

4,66시간 x 20

마지막으로, 이 경우 93,3인 매개변수 추정치에 도달합니다.

모든 것을 고려할 때 디자이너가 93.3시간 안에 20개의 일러스트레이션을 완성한다고 해도 과언이 아닙니다.

매개변수 추정과 유사 추정

프로젝트 관리에서 추정 방법을 우연히 발견한 적이 있다면 매개변수 추정이 종종 유사한 추정과 함께 진행된다는 것을 알아차렸을 것입니다.

그런데 왜 그럴까요? 그들은 같은 방법입니까?

글쎄요.

유사한 추정을 하려면 이전 프로젝트에서 사용 가능한 데이터를 사용해야 하지만 파라메트릭 방법의 경우와 마찬가지로 두 방법은 정확도와 범위 면에서 다릅니다 .

즉, 과거 데이터를 기반으로 유사한 추정에 도달하게 되지만 파라메트릭 추정 방법을 사용할 때처럼 매우 세부적으로 들어갈 필요가 없습니다. 비슷한 범위의 과거 프로젝트를 기억하고 해당 프로젝트의 기간/비용/예산을 살펴보고 유추를 기반으로 추정하면 됩니다.

따라서 디자이너가 20개의 일러스트레이션을 만드는 프로젝트를 시작하려고 하고 새 프로젝트에 소요되는 시간을 정확히 알고 싶은 경우 유사한 기준을 기반으로 프로젝트 기간을 예측할 수 있습니다. 추정 방법:

이전에 유사한 프로젝트를 이미 담당했으므로 디자이너가 비슷한 작업을 마지막으로 수행했을 때 작업을 완료하는 데 70시간이 걸렸다는 것을 알고 있습니다. 이를 바탕으로 새 프로젝트를 완료하거나 제공하거나 가져가는 데 약 80시간이 소요될 것으로 예상합니다.

반면에 매개변수 추정은 단위 수준에서 이전 프로젝트와 새 프로젝트의 차이를 고려합니다. 즉, 유사성에 대한 예측을 기반으로 하는 대신 먼저 디자이너가 일러스트레이션 하나를 완성하는 데 걸리는 시간을 계산해야 합니다. 그런 다음 제품에 지금 완료해야 하는 삽화의 수를 곱한 후에야 원하는 예상 시간을 얻을 수 있습니다.

모수 추정 사용의 주요 이점

숫자를 확인하는 데 사용할 수 있는 다양한 프로젝트 추정 방법이 있지만 매개변수 추정에는 프로젝트 예측 방식을 변경할 수 있는 몇 가지 특전이 있습니다.

가장 일반적인 몇 가지를 살펴보겠습니다.

Clockify 프로 팁

프로젝트의 결과를 예측하는 것은 거의 항상 불확실성으로 가득 차 있습니다. 다행스럽게도 스트레스 없이 정확한 정보를 얻을 수 있는 프로세스가 있습니다. 여기에서 자세히 알아볼 수 있습니다.

• 프로젝트 관리에서 예측이란 무엇입니까?

이점 #1: 파라메트릭 추정을 통해 정확한 수치를 얻을 수 있습니다.

다른 프로젝트 관리 추정 방법과 비교할 때 매개변수 추정은 정확한 예측을 위한 원스톱 방법처럼 보입니다. PERT와 같은 다른 방법은 what-if에 의존하지만 매개변수 추정은 다음을 예측하는 데 도움이 됩니다.

• 예산,
• 리소스 및
• 과거 데이터를 기반으로 한 프로젝트 기간입니다.

당신이 의존하는 데이터는 확실한 증거이기 때문에(결국 프로젝트가 어떻게 진행되었는지) 파라메트릭 추정 공식을 적용할 때 각 프로젝트 측면을 정확하게 예측할 수 있어야 합니다.

또한 처음부터 계산 프로세스를 시작하려면 이전 프로젝트의 개별 단위를 검토해야 하므로 최종 추정의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

이점 #2: 파라메트릭 추정을 통해 달성 가능한 목표를 설정할 수 있습니다.

최종 견적에 도달하는 즉시 핵심 프로젝트 결과물을 완료할 수 있도록 변경해야 할 부분을 정확히 파악할 수 있습니다.

경우에 따라 팀 용량을 확장하거나 예산을 늘릴 수 있습니다. 다른 경우에는 원하는 결과에서 약간 방향을 바꿔야 합니다.

그것이 무엇이든 파라메트릭 추정에 의존하면 귀하와 귀하의 팀이 실제로 도달할 수 있는 프로젝트 목표를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

바로 그 방법을 사용하려면 더 정확한 추정을 위해 이전 데이터를 더 깊이 파고들어야 합니다. 따라서 프로젝트의 어떤 측면이 걸림돌이 될 수 있는지 정확히 확인하고 그에 따라 목표를 조정할 수 있으므로 설정한 목표는 궁극적으로 더 관리하기 쉽습니다.

이점 #3: 매개변수 추정을 통해 반복 작업을 줄일 수 있습니다.

정확히 똑같은 두 개의 프로젝트는 없지만 특정 단계는 프로젝트 인과 프로젝트 아웃을 반복하는 경향이 있습니다.

예를 들어 예산 책정을 생각해 보십시오. 프로젝트 계획 단계에서 비용 기준선을 몇 번이나 계획해야 했습니까? 그리고 지금까지 얼마나 많은 프로젝트 계획 단계를 거쳤습니까?

답이 1보다 큰 숫자로 구성되어 있는 경우 계획하는 동안 특정 프로젝트 측면을 여러 번 검토하는 데 시간을 낭비하는 경우가 있음을 알아차렸을 것입니다.

예를 들어 콘텐츠 팀의 업무량은 매주 20개의 기사로 구성되어 있으며 수십 개의 프로젝트에서 변경되지 않았습니다.

따라서 매번 각 작업을 개별적으로 평가하는 대신 한 번 수행한 매개변수 추정에 의존하고 콘텐츠 제작 예산 또는 기간을 추정하려고 할 때마다 해당 정보를 재사용할 수 있습니다.

그러나 콘텐츠 팀의 용량, 작업량 또는 예산과 관련된 특정 변경 사항이 발생하면 매개 변수 값도 조정해야 합니다. 즉, 위에서 동일한 공식을 사용하여 계산을 다시 수행해야 합니다.

프로젝트 관리에서 매개변수 추정을 사용하기 위한 4단계

이제 모수 추정 방법에 대한 모든 세부 사항을 살펴보았으므로 궁금할 수 있습니다. 하지만 정확히 어떻게 모수 추정을 작동시킬 수 있습니까?

가능한 한 수치의 바닥에 도달할 수 있도록 매개변수 추정 실행을 4개의 간단한 단계로 분류했습니다.

각각에 대해 살펴보겠습니다.

1단계: 프로젝트의 어느 부분이 견적 대상인지 확인

이전 프로젝트의 데이터 검토를 시작하기 전에 파라메트릭 추정을 사용해야 하는 위치를 정확히 결정해야 합니다.

즉, 먼저 프로젝트를 살펴보고 여러 단계로 나누어야 합니다. 이를 위해 WBS(작업 분할 구조)를 사용하고 전체 프로젝트를 더 작고 관리하기 쉬운 청크로 나눌 수 있습니다.

그런 다음 프로젝트 단계의 예산, 기간, 리소스 또는 위의 모든 것을 예측할지 여부를 결정한 후에는 정확성과 데이터에 대한 질문이 옵니다.

추정의 정확도는 사용 가능한 이전 데이터의 양과 밀접한 관련이 있으므로 계산에 들어가기 전에 다음 세 가지 큰 질문을 스스로에게 물어보십시오.

1. 추정치는 얼마나 정확해야 합니까?
2. 얼마나 많은 데이터를 보유하고 있습니까?
3. 내 매개변수가 과거 값과 연결되어 있습니까?

따라서 디자이너가 20개의 일러스트레이션을 작업할 시간을 정확하게 예측하는 방법을 여전히 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 이것은 시간을 측정하고 싶다는 것을 의미합니다. 이전의 유사한 프로젝트에서 얻은 데이터가 충분하므로 15개의 일러스트레이션을 완료하는 데 걸린 시간에 대해 이 매개변수를 측정합니다.

그러나 위에서 언급한 질문에 대한 응답이 만족스럽지 않은 경우 가장 정확한 예측으로 이어지지 않을 수 있으므로 이 방법을 사용하는 것을 재고할 수 있습니다.

2단계: 과거 데이터 얻기

파라메트릭 추정을 적용해야 할 정확한 프로젝트 단계를 선택하고 이 방법이 자신에게 적합한지 결정한 후에는 이제 실제로 과거 데이터를 살펴볼 때입니다.

팀이 모든 프로젝트 관련 활동을 추적하고 있는 경우 이전 프로젝트에 대한 가장 자세한 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다.

예를 들어 시간 및 비용 추적 앱은 이전 프로젝트의 비용 데이터를 저장하고 향후 프로젝트의 예산을 추정해야 할 때마다 도움을 줄 수 있습니다.

그래도 프로젝트 정보를 저장하는 데 그다지 주의를 기울이지 않았거나 이전에 유사한 프로젝트에서 작업한 적이 없는 경우에도 매개변수 추정 방법을 사용할 수 있는 방법이 있습니다.

업계에서 공개적으로 사용할 수 있는 데이터베이스를 살펴보고 거기에서 얻은 데이터가 현재 프로젝트의 매개변수에 어떻게 해당하는지 확인할 수 있습니다.

3단계: 매개변수가 유효한지 확인

과거 데이터가 모두 제자리에 있으면 매개변수가 과거 값과 연결되어 있는지 여부에 대한 질문 3번의 중요성이 표면화됩니다.

이제 매개변수를 평가하고 얻은 기록 데이터와 매개변수가 어떻게 관련되는지 확인해야 합니다.

예를 들어 삽화의 수는 디자이너가 삽화를 완성하는 데 필요한 시간과 어떤 식으로든 상관 관계가 있음을 알 수 있습니다. 즉, 계산에 단위 측정(15개 그림)과 시간(70시간)을 모두 포함하고 매개변수(20개 그림)와 곱하고 유효한 매개변수 추정치를 얻을 수 있습니다.

그러나 위의 예는 실제 매개변수 테스트가 어떤 것인지 간략하게 보여줍니다. 보다 복잡한 프로젝트를 처리하는 경우 데이터 분석가 및/또는 통계 도구의 도움을 받아야 할 수도 있습니다.

4단계: 매개변수 추정치 계산

매개변수의 유효성을 평가했으므로 매개변수 추정치를 얻는 것은 몇 초면 됩니다.

과거 데이터에서 얻은 단위를 곱하고 제품을 현재 매개변수로 나누어 공식을 실행하기만 하면 됩니다.

불필요한 스크롤을 방지하기 위해 매개변수 추정 공식도 여기에 남겨둡니다.

E_parametric = (A_old / P_old) x P_curr

마무리: 프로젝트를 주시하고 매개변수 추정을 시도해 보십시오.

프로젝트 추정에 시간이 걸린다는 것은 비밀이 아닙니다.

그러나 올바른 프로젝트 추정 방법을 사용하면 장기적으로 몇 주를 절약할 수 있습니다.

사실상 파라메트릭 추정을 사용하면 바로 그렇게 할 수 있습니다.

프로젝트 목표를 재고하고 반복적인 작업을 자동화하도록 유도함으로써 이 프로젝트 추정 방법은 나중에 프로젝트 실행 단계에서 매분을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

그래도 매개변수 추정을 성공적으로 실행하려면 각 프로젝트에 세심한 주의를 기울이고 모든 프로세스를 철저하게 문서화해야 합니다.

그런 다음 대규모 데이터베이스와 파라메트릭 추정 공식을 사용하면 가장 정확한 프로젝트 추정치를 얻는 데 방해가 되는 것은 없습니다.

(귀하의 변수가 매개변수와 상관관계가 없다는 점을 제외하고는 약간의 통계로 해결할 수 없는 것은 아닙니다.)

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