МОДЕЛЬ ВИЗНАЧЕННЯ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ОБЛІКОВОГО КОНТЕКСТУ ПРИ УПРАВЛІННІ ІТ ПРОЕКТОМ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

МОДЕЛЬ ВИЗНАЧЕННЯ РИЗИКІВ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ОБЛІКОВОГО КОНТЕКСТУ ПРИ УПРАВЛІННІ ІТ ПРОЕКТОМ

19.09.2023 17:47

[1. Information systems and technologies]

Author: Семешкін Андрій Миколайович, магістр кафедри інформаційно-обчислювальних систем і управління, Західноукраїнський національний університет


Організації діють у глобалізованому та динамічному світі, який щодня створює нові вимоги, що керуються інноваціями та позиціонуванням на ринку. Результатом цих вимог є проекти, які потребують адекватного управління для отримання результатів, відповідно встановленим параметрам часу, вартості та якості [1]. Проекти мають невизначеність, що випливає з їх унікальних і часових характеристик. Чисельні ризики можуть негативно або позитивно вплинути на цілі проекту [2].

Управління ризиками зосереджується на ідентифікації ризиків. Проекти мають індивідуальні або загальні ризики. Перший рівень призначається для конкретної діяльності, а другий – пов’язаний з проектом. Ризики визначаються на першому рівні та пов’язуються з проектною діяльністю [2]. Визначення як люди досягають цілей діяльності, є стратегічним для визначення ризиків.

Складність управління проектами зросла в основному через динамізм організацій, спричинений постійним пошуком нових ринків і продуктів. Альтернативою розгляду цієї динаміки є використання технологій, і повсюдне обчислення [3] з’явилося як підхід для допомоги керівникам проектів [4]. Тут обчислювальна система мінімально втручається й усвідомлює контекст [5].

Прикладний кейс мав характер оцінки гіпотези, створеної на основі досліджуваних питань. Дослідницькі питання були розроблені для підтвердження використання моделі критичного ризику в двох вимірах: а) рекомендація щодо ризику з урахуванням історії контексту проектів; б) ідентифікація та категоризація ризиків, що дозволяє використовувати їх у спільній формі. У цьому сенсі результати продемонстрували прихильність моделі критичного ризику до проактивного управління ризиками в проектах. Модель критичного ризику має такі основні цілі: а) допомогти ідентифікувати ризики через рекомендації; б) посилити співпрацю зацікавлених сторін під час ідентифікації та аналізу ризиків; в) кількісно визначити ризики; г) рекомендувати пріоритетність ризиків.

Визначення моделі та впровадження прототипу для управління ризиками в проектах дозволили оцінити ефективність і прийняти пропозицію. Для цього використовувались наступні етапи:

а) на першому етапі були проведені дослідження за основними темами дослідження: управління ризиками та методології, управління проектами, повсюдне обчислення, контекстна історія, гнучкі методи та теорія діяльності;

б) вибір пов’язаних робіт дозволив систематизувати дослідження, пов’язані з управлінням ризиками в проектах;

в) на третьому етапі було проведено опитування фахівців, які працюють у галузі розробки програмного забезпечення, включаючи керівників проектів, аналітиків, проектних команд та викладачів. Дослідження було спрямоване на виявлення прогалин та областей для вдосконалення з точки зору управління ризиками для застосування моделі критичного ризику;

г) аналізуючи пов’язані роботи та прогалини, пов’язані з управлінням ризиками, модель критичного ризику була розроблена з урахуванням набору найкращих практик управління ризиками [1], що охоплює всі етапи управління ризиками проекту (ідентифікація, аналіз, планування реагування та моніторинг ризиків). На додаток до розгляду етапів для управління, модель дозволяє співпрацювати між командою, щоб підтримувати розробку проекту, використовуючи повсюдні обчислювальні концепції;

д) після визначення моделі, п’ятим кроком було впровадження прототипу, який буде використовуватися для управління ризиками в проектах, через мобільний інтерфейс;

е) з прототипу шостий етап відбирав проекти, в яких можна було б застосувати запропоновану модель. Модель критичного ризику використовує концепції історії контексту та прогнозування контексту, а вибрані середовища містять історичну інформацію для використання в методах та/або алгоритмах;

є) сьомий етап складався з документування результатів, отриманих шляхом оцінки застосовності моделі для прогнозування ризиків у проектах. Під час виконання проекту фахівці реєстрували ризики та класифікували ризики за допомогою теорії діяльності. Таким чином, кейс-стаді оцінював, чи відповідають категорії характеристикам ідентифікованих ризиків. Аналіз порівнював вихідні ризики проектів з рекомендаціями моделі критичного ризику.

Ефективне управління ризиками є стратегічною сферою, спрямованою на підтримку проекту відповідно до базової лінії. Коли ризики негативні, керівництво може мінімізувати їх вплив, але цей підхід також дозволяє максимізувати результати, коли ризики позитивні [3]. Управління ризиками зазвичай складається з трьох основних етапів: визначення ризику, оцінка ризику та реагування на ризик.

Модель критичного ризику організована в 6 етапів, присвячених аналізу та генерації ризику рекомендацій: початок процесу з даними проекту, схожість цих проектів, контекстні історії, подібність за контекстними історіями, рекомендація до проекту та управління ризиками:

– дані: системний інтерфейс дозволяє вставляти інформацію в модель. Цей інтерфейс дозволяє як масово включати дані (наприклад, імпортувати інформацію, отриману з програмного забезпечення для керування проектом, наприклад MS Project, або завдань, зареєстрованих на дошці Kanban), так і додавати інформацію по всьому проекту (за допомогою прототипу). Модель критичного ризику завантажує наступні дані проекту: опис, область, розмір, методологія, %висновків, вимоги, ресурси команди, ризики (опис, категорія, огляди, вплив, ймовірність, реакція на ризик, проблеми) і діяльність (опис, тривалість, дата початку, дата завершення, %виконання, назва ресурсу);

– подібність за характеристиками: модель аналізує подібність проектів з історичної бази даних. На цьому етапі відбувається класифікація інформації про проект. Ця інформація буде використана для аналізу подібності для визначення проектів, які сформують рекомендацію щодо ризику. Аналіз відбувається під час реєстрації або завантаження проекту, формування даних для рекомендацій;

– історія контексту: модель фіксує та зберігає історію контексту під час керування проектом;

– подібність за історіями контексту: зібрані історії порівнюються протягом життєвого циклу проектів із дотриманням налаштувань контексту, застосованих спеціалістом. Модель критичного ризику запускає аналіз подібності проекту за контекстними історіями завжди, коли відбувається оновлення проекту та змінюється контекстна інформація;

– рекомендація: після аналізу історії подібності проекту та контексту визначаються потенційні рекомендації для нового проекту, де користувачі повинні проаналізувати рекомендовані ризики, якщо вони повинні бути призначені новому проекту;

– управління ризиками: модель містить ресурси для управління ризиками. Команди проекту визначають ризики, аналізують (якісний і кількісний), планують реагування та здійснюють моніторинг ризиків.

Рекомендація щодо ризиків для проектів відбувається у двох випадках: а) аналіз подібності на основі характеристик проекту, і цей аналіз відбувається при кожній вставці нового проекту; та б) аналіз подібності на основі історії контексту проекту. Аналіз відбувається впродовж усього життєвого циклу проекту.

Результати показують застосовність рекомендації щодо ризиків для нових проектів на основі аналізу подібності контекстних історій. Таким чином, надаючи рекомендації з урахуванням характеристик кожного нового проекту, менеджер починає з більшого набору інформації, щоб зробити планування проекту більш точнішим.

Подальші дослідження стосуватимуться вдосконалення запропонованої моделі та методології, що використовується для її оцінки, будуть розглянуті стратегії пом'якшення труднощів, з якими стикаються менеджери проектів при виборі відповідної стратегії управління проектами. Крім того, додаткове використання прототипу створить більш повну історію проекту, дозволяючи генерувати більше інформації для підтримки більш наполегливих рекомендацій щодо ризиків. Нарешті, майбутні оцінки повинні розглядати більшу кількість проектів для підтримки покращення аналізу подібності та, як наслідок, точності рекомендацій щодо ризику.

Література

1.Pmbok, A Guide to the Project Management Body of Knowledge, sixth ed., Project Management Institute, 2017, 762 p. 

2.J. L. V. Barbosa, Ubiquitous computing: applications and research opportunities (invited talk), Proceedings of the VI IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), Madurai, India, 2015, pp. 1–8. http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7435625. 

3.J. H. Rosa, J. L. V. Barbosa, M. R. Kich, L. K. Brito, A multi-temporal context-aware system for competences management, Int. J. Artif. Intell. Educ., vol. 25, 2015, pp. 455–492, https://doi.org/10.1007/s40593-015-0047-y. 

4.K.-C. Yang, O. Varol, C.A. Davis, E. Ferrara, A. Flammini, F. Menczer, Arming the public artificial intelligence to counter social bots, Hum. Behav. Emerg. Technol, vol. 1, 2019, pp. 48–61, https://doi.org/10.1002/hbe2.115. 

5.P. Runeson, M. Host, Guidelines for conducting and reporting case study research in software engineering, Empir. Softw. Eng. J., vol. 14, issue 2, 2009, pp. 131–164, https://doi.org/10.1007/s10664-008-9102-8.

_____________________________________________________________________

Науковий керівник: Лендюк Тарас Васильович, доцент кафедри інформаційно-обчислювальних систем і управління, Західноукраїнський національний університет

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення