Управление проектами для "чайников" - Стэнли Э. Портни

Предположим, вы планируете применение новой техники. Это фактор риска, который может повлиять на:

• получение конечного продукта. Нет полной уверенности, что получится;

• график работ. Не исключено, что с применением новой техники срок выполнения соответствующей работы окажется более длительным, чем вы предполагали;

• расход ресурсов. Имеющиеся у вас оснащение и оборудование нельзя использовать вместе с новой техникой.

Чтобы выявить возможные риски:

• просмотрите старые записи о затруднениях, возникавших в подобных обстоятельствах;

• обсудите ситуацию со специалистами и людьми, имеющими соответствующий опыт;

• будьте конкретны; чем точнее описан риск, тем легче оценить возможный ущерб. Например:

- неконкретно: "Работы могут быть задержаны";

- конкретно: "Доставка может занять три недели вместо двух".

Старайтесь по возможности избегать факторов риска. Предположим, есть опасение, что некое ответственное лицо не утвердит намеченные задачи. Вместо того чтобы гадать и ждать, лучше проверить, правильно ли вы поняли его замыслы и потребности. Нужно сделать все, чтобы получить все необходимые утверждения.

Степень важности риска определяется вероятностью события и величиной возможных последствий.

Пользуйтесь следующей информацией для оценки вероятности наступления события риска.

• Вероятность события риска — это математическая величина, принимающая значения от 0 до 1 и отражающая диапазон от полной невозможности до гарантии наступления события. (Часто вероятность выражают в процентах, умножив исходную величину на 100.)

• Сортировка по вероятности. Вероятные события риска сортируются по категориям согласно их вероятностям. Например, категории: "Высокая", "Средняя" и "Низкая" или "Постоянно", "Часто", "Редко", "Еще не было".

• Сортировка но порядку. Первым идет наиболее вероятный и дальше в порядке снижения вероятности.

• Сравнительная оценка вероятности. В случае, когда вы затрудняетесь определить абсолютную величину вероятности, вероятные события риска можно сортировать путем попарного сравнения.

Если условия какого-либо риска раньше уже возникали, то можно предположить, что величина его вероятности будет та же. Допустим, за год из 20 отчетов 8 пришлось дополнять по требованию заказчиков. Теперь при подготовке очередного отчета не сложно подсчитать, что вероятность того, что вам придется переделывать, составляет около 40 %.

При работе с объективными данными для оценки вероятностей рисков проекта примите во внимание:

• опыт предыдущих подобных проектов;

• соответствие нынешних условий тем, что были тогда;

• достаточно ли количество прецедентов, чтобы делать выводы;

• условия проекта. Только сходство условий позволяет полагаться на прежний опыт.

Если объективных данных недостаточно, узнайте мнение эксперта или людей, имеющих такой опыт.

Предположим, вы попросили десять человек с соответствующим опытом дать оценку определенным рискам проекта в категориях "высокий", "средний" и "низкий". Из них шесть выбрали "высокий" и по два — "средний" и "низкий". Теперь можно присвоить вес каждой категории — скажем, 3, 2 и 1 — согласно упомянутому порядку и найти среднеарифметическое значение:

(6 х 3 + 2 х 2 + 2 х 1) / 10 = 2,4

Получилось где-то посредине между "высоким" и "средним".

Точность и достоверность оценки вероятности можно повысить следующими мерами.

• Дайте точные характеристики категории. Перечисленные выше можно уточнить, например: "от 66 % до 100 %", "от 33 % до 66 %" и "от 0 до 33 %" соответственно.

• Найдите как можно больше участников опроса.

• Опрашивайте только тех, на чей опыт и знания можно положиться. Убедитесь, что свой опыт они приобрели в аналогичных условиях.

• Свое мнение участники опроса должны высказывать только вам, а не обсуждать друг с другом. Вам нужен набор независимых оценок, а не консенсус.

• После сбора оценок рисков проекта попросите участников опроса обсудить вопрос между собой, возможно, прозвучат интересные мнения.

Различайте точность вычислений и точность результатов. Первая — это количество значащих цифр после запятой, а вторая — степень соответствия действительности. Можно написать, что вероятность такого-то риска равна 67,23 %. При этом методическая погрешность ее определения значительно больше дробной величины.

Оперируйте разумно округленными числами и подавайте пример другим. Некоторым до сих пор кажется, что точность заключается в длинных числах.

Чем больше факторов риска, тем больше вероятность, что какое-либо нежелательное событие все-таки произойдет. Если с данным поставщиком вы еще не работали, то полной уверенности, что он все доставит в срок, нет. А если обещанное весьма разнородно и требуется время, чтобы собрать все это вместе, риск несвоевременной доставки также увеличивается.