IC设计项目管理信息化与大数据管理、决策浅析

徐晨龙

中科芯集成电路有限公司 江苏 无锡 214000

引言

企业信息化建设过程具有复杂性特点，所要处理的数据较多。企业在生产运营管理中，通常会运用各种管理系统，比如，人力资源管理系统﹑财务管理系统﹑项目管理系统等。但这些系统往往处于相互独立状态，所以导致管理数据分散于各个数据库中而难以被综合利用。为此，企业有必要采用信息化手段实现数据共享，从而为管理和决策提供信息支撑。

1 项目管理概述

所谓项目管理，指的是利用各种技术手段，在统筹规划特定时间范围﹑实施场所﹑实施人员﹑实施成本等资源的基础上，开展组织﹑协调﹑控制﹑评价等工作。从本质上讲，项目管理是不断调整﹑解决项目不同阶段资源冲突﹑资源不平衡问题的过程。通过及时发现问题并展开分析，以优化调整项目和资源，从而保障项目顺利完成。

2 IC设计项目管理现状

就IC设计项目来讲，其在技术上涉及的专业领域较多，包括物理﹑数学﹑电子以及编程等。特别是在制程愈发先进的背景下，芯片尺寸越来越小，性能越来越强，然而，这使得设计的难度越来越高。为使IC设计项目顺利实施，不仅要求设计人员经验丰富，同时还要保障外协﹑流片等资源充足。

通常情况下，执行IC设计项目需要开展市场调研，但由于芯片商务保密性较好且竞争产品较多，所以调研工作难度较大。同时，IC产品设计较为复杂，在研发和生产上往往需要消耗大量时间，加之产品成本评估较难﹑市场预期不明确等因素，致使财务管理工作难以开展。

现阶段，在IC设计项目管理中，普遍存在一些问题，比如，预算管理环节缺失；由于财务管理系统和项目生产系统未统一，使得项目运行管理缺少财务监管等。IC设计项目的实施通常涉及立项﹑方案设计﹑流片封装﹑测试验收等诸多环节，其中也会出现一定问题。比如，为缩短项目周期有意压缩芯片生产时长，再者生产人员未参与设计规划，导致项目延期；为使产品快速上市，对产品质量未进行反复打磨和测试等[1]。

3 IC设计项目管理信息化优势

企业实现数字化﹑信息化建设，可有效转变工作形态。在企业以往经营管理中，管理者通常要汇总信息并处理，项目运营人员则需要规范项目实施流程。而信息化管理使其工作得到改变，管理者要在项目实施前期策划基础数据结构，并对信息化项目管理数据予以设计，参与决策模型规划，而项目运营人员要参与研发部门﹑财务部门等其他部门的业务活动，以保证数据质量，提高项目逻辑准确性。在信息化技术加持下，企业内部各组织活动会更为密切，相互依赖性增强，且不同部门数据资源可实现共享和传递，通过动态记录各部门数据，可使管理效率得到提升，从而保障项目顺利运行。

在项目管理中，数字技术的应用十分关键，然而这也为企业带来不小成本支出。企业构建信息化管理系统，不仅需要配置相应软件和硬件设施，同时还要培养一支具备较高信息化水平的专业队伍，所以需要企业投入大量资金。虽然相较于以往项目管理工作，开展信息化管理可加大成本，但在数据信息管理方面，信息化手段还是具有非常明显的优势。所以对于企业来讲，要对信息化建设的利弊予以权衡，正确认识数字化管理的重要作用，从而了解由其带来的附加价值。企业应结合自身实际，合理制定信息化建设方案，站在企业利益角度，优化项目管理模式，让项目决策在数据支撑下更为科学合理，从而提高项目市场收益，以促进企业可持续发展。

4 IC设计项目管理信息化及大数据管理、决策分析

4.1 项目数据管理

芯片设计行业通常对信息化技术和设备的依赖程度较高，芯片项目管理也需要引用信息化手段，由于项目实际实施人员和管理人员的日常工作内容不同，所以两者需要处理的数据也不同。芯片设计项目数据通常分布较广，其结构各异，且关联性较差，在工作开展中通常以电子表格制作的方式对相关信息予以收集，所以在项目信息化管理系统研发之前，电子表格具有重要作用。在项目实施的不同阶段，数据拥有者需要在汇总数据的基础上将其制成报表。然而，在项目运营人员整理项目数据时，往往存在一些问题。首先，由于运营人员缺少技术背景且对项目日常工作情况了解较少，因而难以判断数据是否准确；其次，由于项目越来越多，导致数据量逐渐增大，为数据的处理带来较高难度，在周期性数据过多的情况下不便使用电子表格进行汇总；最后，由于数据无法及时录入﹑整理，致使管理人员的需求反馈延时。所以，企业为处理海量数据信息，应合理应用信息化系统，并推动数字化转型。通过明确数字化目标，优化数据结构，以此治理数据。

通常来讲，企业信息化管理系统的建设应由信息技术部门负责，首先，需要结合项目工作流程构建数据架构，基于对项目组织结构关系予以调研，对数据字段进行总结，通过构建数据库，为数据共享的实现奠定基础。这项工作的主要目的在于将数据导入系统中，以提高数据管理效率。其次，需要明确数据来源，保证源头可查，并对存有质疑的数据予以及时调整，从而使运营风险减小。在这项工作中，为使不同部门相互采集数据﹑实现各部门工作交互等，所以分别设计信息化项目管理系统的网页端和客户端，这种方式可有效提升工作效率。最后，需要建立数据基础平台，结合项目管理实际，实现数据可视化，便于项目实施人员随时了解项目情况，从而为决策行为提供依据[2]。

4.2 项目权限管理

在项目数据管理中，需要在判断数据属性的基础上，对数据之间的关系予以梳理，并明确数据呈现方式，设置数据查看权限。通常情况下，在不同部门流转数据时，会涉及新数据的加入，因而使决策维度出现改变，以财务数据为例，预算评估﹑营收统计﹑采购计划等财务活动均会对项目决策造成影响。从研发部门的角度出发，其往往对技术能力更为关注，在设计项目阶段会注重考虑如何利用现有资源以及外部流片封装﹑测试等环节，并在此基础上进行决策，这往往会影响芯片设计项目实施中的具象数据。而在项目管理中，则对项目实施质量和效率更加关注，会对项目可控性﹑人员工作情况以及资源使用等予以考虑。

本文以项目研发实施部门为例，探究基于信息化项目管理系统的项目权限管理工作开展。首先，划分研发实施部门为四个层级。第一层级为项目管理人员，其工作职责在于全面规划项目实施，统筹评估项目团队的技术能力和工作能力，进而为其安排研发任务。第二层级为产品经理和项目经理，前者需要把控市场方向，后者需要管控研制进度，两者共同管理设计项目。第三层级主要由前端﹑后端﹑测试以及应用方面的负责人组成。第四层级则为基层工作人员。由于四层级人员角色不同，所负责的工作内容不同，所以其拥有的权限也应不同。因此，在信息化项目管理系统建设中，首先应明确不同层级人员数据使用权限，并在登录系统时验证人员身份，通过各角色人员设置不同权限，为其呈现相应数据和图标[3]。

通常来讲，项目底层数据由设计人员﹑测试人员以及应用人员提供，主要包括项目实施的具体时间节点﹑持续时间﹑资源使用情况以及问题解决等。作为数据提供者，在系统中录入数据时，需要对数据质量予以保证。项目过程数据则由相关负责人提供，主要包括项目实施状态﹑完成需要时长﹑资源协调情况等，需要在定期维护项目时，在系统中录入项目及时的实际情况。产品经理和项目经理要结合本职工作，对上述数据类型进行统计，由于两者工作内容不同，因而关注的数据也不同。前者对产品参数﹑应用领域﹑生产数量﹑供货时间﹑客户反馈等数据更为关注，而后者则更关心产品完成情况，需要了解项目完成率﹑人员配置情况以及外部信息供应等数据。而项目管理层在工作中主要涉及统计型数据，比如部门产品数量﹑项目总体情况﹑部门人员配置﹑部门工作预算等，其不仅要监控项目数据变化，同时也要综合规划人力﹑财务以及采购等外部资源。由于项目管理层数据之间有所关联，所以管理者可通过数据钻取和数据聚合发现新关系。例如，管理者可通过项目实施数据和项目人员配置数据，评估目前工作饱和度，并基于以往项目实施经验，判断项目完成所需时间，进而考虑是否增加研发人员或采取培训﹑激励措施等方式来提高工作效率。

4.3 项目决策管理

在信息化项目管理系统中，不同项目角色拥有不同权限，这使得其在项目决策时参考的数据不同。项目实施人员侧重管理项目进度，通常需要使用甘特图。在部门同时开展多个项目时，往往会有多个甘特图形成，而项目管理人员要统筹管理这些项目，显然没有充足时间逐个研究甘特图以了解对应项目。所以在项目运营管理中，要统计概括项目信息，比如，正常开展的项目数量﹑存在问题的项目数量等。项目运营人员可合理建立数据统计指标，结合所有数据构建多维度数据集，通过表格和图形工具将其直观呈现出来，使数据易于观察理解，进而为项目决策提供支撑。其中，数据统计指标可包括总数﹑平均值﹑占比以及度量等，并采用直观展现方式，比如，生成柱状图﹑条形图﹑饼状图等，以实现数据可视化。此外，信息化项目管理系统应具备实时反馈项目信息的功能，例如，在项目设计阶段，存在人员配置不合理﹑设计难度较大等原因，致使项目延期完成，但由于常规汇报不及时，导致项目管理人员未第一时间得到项目延期这一信息，因而使得项目实施风险加大。而系统的可视化功能，可随时反馈项目情况，为让管理人员立即处理项目问题，还可设置相应预警功能，在项目各实施环节出现不满足预期目标要求的现象时，运营人员可从系统中得到及时反馈，进而介入解决[4]。

通常来讲，决策模型种类较多，包括期望值﹑前景以及期望效用理论等，但不管是何种模型，都需要大量数据予以支撑。所以，通过构建信息化项目管理系统，对项目内外部数据进行实时采集﹑处理﹑分析，可使项目决策具有准确﹑完整的数据支持，从而提高决策科学合理性。

5 结束语

本文在分析IC设计项目管理现状与信息化优势的基础上，对信息化和大数据管理﹑决策进行重点分析，其中涉及三方面内容，即项目数据管理﹑项目权限管理以及项目决策管理。在数字经济社会，企业应推动信息化建设，利用信息化手段实施管理，通过构建信息化项目管理系统，实现数据的快速记录和传递，从而在数据共享背景下，提高项目运营管理效率，促进企业可持续发展。