Информатизация бизнеса. Управление рисками
Шрифт:
Однако для использования этого метода необходим большой объем исходной информации, основанной на анализе статистических данных. Вероятностные распределения различаются по каждой позиции и меняются со временем, некоторые составляющие зависят от развития в предыдущих периодах (условная вероятность), существует вероятность появления определенной последовательности статистических данных (появления ошибок, прочего). Точность предоставленных данных и прогнозных оценок напрямую повлияет на качество моделирования.
Пожалуй, самый новый метод моделирования проекта, позволяющий наиболее комплексно описать проект и с помощью имитационного
Основной недостаток метода – необходимость большего количества времени для построения модели. Другая проблема – необходимость «притирки» модели – уточнения коэффициентов и параметров модели. В итоге метод более ресурсоемкий, по сравнению с другими методами, но предоставляет более полную и ясную картину рисков проекта.
Выводы по количественной оценке рисков
Результатами процедуры количественной оценки являются список приоритетных рисков с количественными оценками их влияния и прогноз вероятной продолжительности и стоимости проекта.
Количественная оценка рисков, проведенная в полном объеме, с использованием предложенных методик, позволяет компании определить:
• вероятность достижения конечных целей ИТ-проекта;
• прогноз степени воздействия риска на проект и оценку объемов непредвиденных затрат и материалов, которые могут потребоваться;
• риски, требующие скорейшего реагирования и повышенного внимания, а также количественную оценку влияния их последствий на проект;
• реалистичные прогнозы затрат и предполагаемые сроки завершения проекта.
Для каждого типа риска существуют свои методы анализа и конкретные особенности их реализации. Чем более простой алгоритм, тем он грубее, но при этом легче объяснить полученные результаты. Наиболее мощные алгоритмы способны находить сложные нелинейные зависимости, но их интерпретация является непростой задачей. На практике необходимо находить компромисс между точностью и простотой. Например, при анализе технико-производственных рисков, связанных с отказом оборудования, наибольшее распространение получили методы построения деревьев.
Существенную роль играют объем и качество исходных данных. Так, если имеется значительная база данных по динамике рискообразующих факторов, возможно применение методов имитационного моделирования и нейронных сетей. В противном случае вероятнее всего применение экспертных методов или методов нечеткой логики.
Принципиально важно также учитывать динамику показателей, влияющих на уровень риска. При выборе методов анализа следует принимать во внимание не только глубину расчетных данных, но и горизонт прогнозирования показателей, влияющих на уровень риска.
Большое значение имеют срочность и технические возможности проведения анализа. Если в распоряжении аналитика имеются солидный вычислительный потенциал и запас времени, возможно применение математически сложных методов – моделирования по методу Монте-Карло.
В настоящее время экономические системы и промышленные комплексы достигли такой сложности, что зачастую расчет их устойчивости невозможен без математического моделирования и элементов теории вероятностей.
4.3. Разработка реагирования на риски
Разработка реагирования включает в себя определение детальных стратегий и мероприятий в отношении главных
Процесс разработки реагирования на риски включает в себя распределение между участниками проекта ответственности за своевременное реагирование на рисковые события. Создание сбалансированной процедуры реагирования на риски предусматривает возможность выбрать меры реагирования на риски из нескольких заранее проработанных и оцененных альтернативных вариантов. Эффективность разработанных мер реагирования определяется снижением количества рисков и уменьшением серьезности их последствий на выполнение проекта. Задачи из плана управления рисками поручаются определенным членам проектной группы, и их выполнение подвергается активному мониторингу.
В результате разработки реагирования выбираются методы и технологии снижения отрицательного воздействия рисков на проект, формируется план реагирования на риски. Эффективность разработки реагирования прямо определит, будут последствия воздействия риска на проект положительными или отрицательными.
На этапе разработки реагирования в главной таблице рисков фиксируется дополнительная информация о наиболее приоритетных и значимых рисках. Методология MSF рекомендует вынести эту информацию в отдельные документы, используемые членами проектной группы, ответственными за соответствующие риски. План реагирования на риски, согласно MSF, содержит детальные стратегии и мероприятия для главных рисков, приоритезацию этих мероприятий и создание сводного плана управления рисками.
Последующее календарное планирование включает в себя интеграцию задач управления рисками в общий календарный график проекта. В качестве информации для принятия решений предлагается проанализировать список рисков с приоритетами, планы и календарные графики проекта, базу знаний о рисках (рис. 18).
Рис. 18. Процесс планирования реагирования согласно методологии MSF
Согласно другой методологии PMBoK, для осуществления выбора метода реагирования необходимо проанализировать следующую информацию:
• план управления рисками;
• приоритезированный список рисков;
• оценки рисков проекта;
• приоритезированный список рисков с оценками;
• вероятностный анализ проекта;
• вероятности достижения стоимостных и временных целей;
• список возможных реакций;
• пороги рисков;
• ответственные за риски;
• общие причины рисков;
• тенденции в анализе рисков.
В современном управлении рисками проектов существует множество методов реагирования на риск. В соответствии с планом реагирования на риски ИТ принимается решение об осуществлении или отказе от противорисковых мероприятий. При выборе метода реагирования всегда необходимо учесть стоимость метода реагирования (размер затрат на проведение мероприятий) и стоимость самого риска (затраты на устранение последствий риска в случае его наступления).