Materiały konferencyjne SEP 2021

9 Rys. 1. Odpowiedź najlepszych modeli na zbiór danych testowych dla planu półrocznego (po lewej) i budżetu bazowego (po prawej). Fig. 1. Best models response based on test data set in half year perspective (left) and one year perspective (right). 6. PODSUMOWANIE W ostatnich latach analiza predykcyjna stała się istotnym narzędziem wsparcia procesów decy- zyjnych, dając menedżerom reprezentującym różne obszary biznesowe głębszy wgląd w dotąd ukryte informacje niesione przez gromadzone dane. Każde przedsiębiorstwo dysponujące zaawansowaną wiedzę biznesową, jasno zdefiniowanym problem biznesowy i dostępem do Big Data posiada wymagane podstawy do wdrożenia analityki predykcyjnej w swojej organizacji. Szczególnie rozwój Big Data sprawił, że zastosowanie algorytmów predykcyjnych sięga kolejnych obszarów, w tym także zarządzania portfelami projektów inwestycyjnych. Obiektem badań przedstawionych w referacie było przedsiębiorstwo branży wydobywczej, które realizuje kilkaset projektów inwestycyjnych zgodnie ze standardem metodyki zarządzania projektami oraz dodatkowymi regulacjami wewnętrznymi. Na podstawie danych projektowych autor był w stanie stworzyć modele predykcyjne mające na celu wsparcie decyzji podejmowanych w trakcie śródrocznej aktualizacji budżetu, która poprzedza rozpoczęcie pla- nowania budżetu portfeli na kolejne lata. Modele te osiągnęły zadowalające wyniki, lecz obecność w zbiorze danych projektów wolnych od nakładów w badanym roku zawyżyła ich dokładność. W efekcie, stworzono nowe modele na bazie wyselekcjonowanych predyktorów i zredukowanego zbioru danych. Otrzymane modele wykazały mniejszą skuteczność w predyk- cji odchyleń, szczególnie dla wykrywania projektów o znacznych odchyleniach budżetu. Autor sugeruje, że dalsze badania powinny być ukierunkowane na analizę dodatkowych aspektów realizacji projektów, które mogą zwiększyć skuteczność predykcji. Należy dążyć do uwzględnienia nie tylko statycznych, ale również dynamicznych parametrów projektów, w tym m.in . wystąpień zmiany zakresu i harmonogramu, trwających postępowań przetargowych, spo- rządzanych raportów okresowych, itp. Skuteczne modele predykcyjne pozwolą na wsparcie decyzji podejmowanych przez właścicieli portfeli, co zwiększy szanse na realizację jednego z głównych celów zarządzania portfelem, czyli optymalnego wykonania budżetu, a w efekcie maksymalizacji korzyści dla przedsiębiorstwa i wsparcia realizacji jego strategii.