尽管可预测性是一个直观的概念，但在组织同时运行数百个或数千个项目的情况下，实际执行可预测性可能是一项巨大的任务。
此外，资源依赖关系、客户承诺、需求和预算等多种因素都在其中发挥作用。这些因素中的任何一个都可能变化，使得整个可预测性过程更加复杂。
以下是帮助你解决可预测性挑战的五个最佳实践：
1、建立五个可预测性支柱
应对可预测性挑战的一个重要部分是让五个支柱——项目组合管理、项目和合同管理、项目和合同控制、绩效管理和可预测性测量——有效地发挥作用。因为这些是实现可预测性的基本模块，所以正确利用这些支柱并将其中的数据集成到整个项目生命周期中非常重要。
2、提倡透明度文化
实现可预测性与人的因素密切相关，人为因素不仅包括项目人员，还包括围绕项目建立的组织文化和激励结构。
例如，大多数项目奖励都是为了在预算范围内按时完成任务。如果团队成员在项目完成20%的阶段发现一个问题，他会没有动力在那个节点进行报告。
乐观偏见开始起作用，他相信自己能以某种方式按时完成项目。但在现实中，情况变得更糟，当项目完成70%时，问题才上报，这时要采取纠正措施已经太晚。延迟报告也有潜在的负面影响，比如指责、微观管理，甚至可能形成极其有害的团队文化。
因此，重要的是确保奖励与项目可预测性方法保持一致。如果目标是更早暴露潜在问题，则鼓励尽早披露，并在项目的整个生命周期中，通过会议和一对一的对话强化这种期望。
3、利用可预测性指标
结果方差分析本身不足以提高项目的可预测性。CII作为一种替代方法，引入了可预测性指数。该指标通过评估三个核心能力来衡量项目团队成本预测和进度绩效的能力：
• 预测的及时性
• 预测的准确性
• 完工时的偏差
计算这些指标可以帮助组织了解项目在可预测性方面做得如何，这能间接判断项目在没有超支的情况下执行得如何。
4、让技术充当促成者
技术可以作为项目可预测性的变革媒介。不过，它必须与其他因素（如人员和流程）协调。
毕马威（KPMG）表示，在改变项目驱动型组织的绩效方面，融合人员、治理和技术是那缺失的一环。这种融合可以对项目的成功产生巨大的影响。
使用企业项目绩效平台有助于支持跨项目组合和整个组织的可预测性。例如，考虑这样一个平台，它包含来自五个支柱的所有数据，可以在幕后自动计算可预测性指数，应用多种预测方法，并标记需要进一步研究的问题领域。
组织能从充当中心项目数据中心的解决方案中获益，该解决方案从数千个内部和行业范围的项目收集多年的数据，并使用这些数据来提高项目的可预测性。
5、衡量可预测性数据
根据更广泛的数据池对项目信息进行基准测试，对于识别问题并尽早发出警报非常重要。这也是衡量和比较其他项目、区域、业务单位等的有用方法。
然而，基准测试并不容易实现，因为当涉及到不同的项目时，它并不总是同类比较。大多数组织既没有足够的数据，又没有足够的专业知识来做到这一点，而且团队通常不愿意共享数据。
这就是企业项目执行平台可以发挥作用的地方。通过提供一种简化的方法来整理基于可预测性的跨组织指标，这些平台能够整合和分析大量数据。它们还具有标准化外部因素（如监管变化和不可预见的风险事件）指标数据的功能。
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