Portfolio / Phoenix Calibration
Automatización de métricas de proyectos
El proyecto buscó automatizar las métricas de proyectos dentro de Jira consolidando múltiples proyectos en un sistema centralizado, lo que mejoró notablemente la visibilidad y accesibilidad de los indicadores clave de rendimiento. Al agilizar los procesos de ingesta, unificación y modelado de datos, se estableció un marco sólido que permitió crear métricas personalizables adaptadas a las necesidades de cada equipo.Además, la integración de IA mediante la plataforma Vertex AI de Google Cloud habilitó el análisis predictivo y dotó a los project managers de herramientas para tomar mejores decisiones, asignar recursos y resolver problemas de forma proactiva. Gracias a estas capacidades avanzadas, el proyecto sentó las bases para flujos de trabajo más eficientes y un rendimiento optimizado en todos los proyectos.
Antes
- A pesar de contar con abundante información operativa, el cliente tenía dificultades para organizarla de forma efectiva para los mandos medios.
- Falta de visión centralizada sobre el estado de los proyectos, el uso de recursos y el seguimiento del avance.
- Comunicación y colaboración ineficientes, con impacto en los resultados de los proyectos.
Mejoras clave
- Los mandos medios ahora acceden a métricas operativas, lo que mejora su capacidad para monitorear el rendimiento y la satisfacción.
- Mejor toma de decisiones gracias al análisis predictivo y a información en tiempo real.
- Asignación de recursos optimizada y resolución proactiva de problemas.
Cómo lo hicimos
Consolidación de datos
Centralización de los datos de múltiples proyectos dentro de Jira, migrando y unificando diversas fuentes de datos. Esto crea un único sistema de registro confiable para toda la información de los proyectos, y mejora la visibilidad y el acceso para los stakeholders.
Automatización de métricas
Automatización de la creación de métricas de proyecto personalizables y en tiempo real. Mediante el desarrollo de pipelines de datos automatizados, el sistema puede seguir métricas clave como el estado de los proyectos y el uso de recursos, lo que reduce el esfuerzo manual y mejora la precisión de los reportes.
Integración de IA
Integración de Vertex AI de Google Cloud para construir modelos predictivos que analizan datos históricos. Estos modelos anticipan posibles problemas, necesidades de recursos y tendencias, lo que mejora la toma de decisiones y optimiza la asignación de recursos.
Monitoreo
Monitoreo continuo del rendimiento del sistema y del avance de los proyectos para asegurar la eficiencia. Se realizan ajustes permanentes en función de datos en tiempo real, lo que mejora la adaptabilidad del sistema y su efectividad general en la gestión de proyectos.
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