УДК 004

АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ПОДГОТОВКИ ИТ-СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИТ-ПРОЕКТОВ

Виниченко А.О.1, Мовчан И.Н2
1Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, студентка
2Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова, кандидат педагогических наук, доцент кафедры прикладной информатики

Аннотация
в статье рассматриваются вопросы, связанные с классификацией, анализом и рисками ИТ-проектов, дано сравнение успешности реализации малых и крупных ИТ-проектов.

Ключевые слова: управление рисками


THE ANALYSIS OF A CONDITION OF A PROBLEM OF TRAINING OF IT SPECIALISTS IN THE FIELD OF RISK MANAGEMENT OF IT PROJECTS

Vinichenko A.O.1, Movchan I.N.2
1Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov, student
2Magnitogorsk State Technical University named after G.I. Nosov, candidate of pedagogical sciences, associate professor of applied informatics

Abstract
in article the questions connected with classification, the analysis and risks of IT projects are considered, comparison of success of implementation of small and large IT projects is given.

Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Виниченко А.О., Мовчан И.Н Анализ состояния проблемы подготовки ИТ-специалистов в области управления рисками ИТ-проектов // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 6 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/06/68492 (дата обращения: 20.11.2016).

С каждым годом в мире реализовываются все больше ИТ-проектов. В связи с этим возникает актуальный вопрос, каких ИТ-проектов больше – провальных или успешных? Для начала рассмотрим мировую статистику.  По оценкам The Standish Group, на проекты по разработке и внедрению программных продуктов во всем мире в 2015 году было потрачено $750 млн.

Для осознания того, насколько эта цифра огромна, сравним ее с ВВП России. В 2015 году, по данным Всемирного банка (World Bank), ВВП России составляет $1860,6 млн. [1]. Получается, что затраты на ПО в мире составляют почти половину от ВВП России, находящейся на десятом месте в рейтинге стран. Если охватить всю мировую экономику, то в 2015 году ее объем составил $77 845 млн. Получаем наглядную картину того, что при наличии большого количества отраслей и сфер деятельности,  затраты на софт в мире достигли почти 1% от мирового валового продукт и превысили 1% мировой экономики.

Сопоставим затраты на ИТ-проекты по континентам и странам мира в 2015 году. На США приходилось около $300 млн. (40%), на Европу – $200 млн. (27%), на Азию – $100 млн. (13%), на оставшуюся часть мира –$150 млн. (20%) (Рисунок 1) [2].

 

Рисунок 1 – Проекты разработки и внедрения программных продуктов за 2015 год

Довольно непростой задачей является управление рисками в проектах. Для этого должны быть тщательно изучены подходы и инструментарий, потому что ИТ-проекты – это сочетание технологических, инженерных и научных дисциплин, требующее наукоемкой техники, профессиональных специалистов и ощутимых затрат0.

Каждый ИТ-проект преследует свои определенные цели: где-то это создание инструмента, где-то достижение определенного ROI, где-то улучшение обслуживания клиентов и т.д. Исходя из этого, достижение цели проекта в рамках поставленных ограничений и называется критерием успешности.

В исследовании The Standish Group классифицирует все существующие проекты на три группы: успешные, провальные и спорные.

Успешные проекты (Successfull) – проект выполнен в рамках тройного ограничения (все поставленные цели проекта реализованы в намеченное время и не превышают выделенный бюджет).

Провальные проекты (Failed) – проекты, не достигшие никаких результатов (деньги, затраченные впустую).

Спорные проекты (Challenged) – проекты, которые по стоимости обходились дороже, чем было запланировано или которые были завершены не вовремя (превышая сроки) или  не достигли всех поставленных целей.

Статистика успешности ИТ-проектов приведена ниже (таблица 1):

Таблица 1 – Статистика успешности ИТ – проектов

ИТ – проекты 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2015
Успешные 29% 35% 32% 37% 39% 36% 16,2%
Провальные 18% 19% 24% 21% 18% 16% 31,1%
Спорные 53% 46% 44% 42% 43% 48% 52,7%

Данные, приведенные в таблице, показывают, что в 2015 году порядка 31,1% ИТ-проектов оказались «провальные» по тем или иным причинам и были остановлены, так и не достигнув никаких целей. А 52,7% ИТ-проектов оказались «спорные», поскольку столкнулись во время разработки или внедрения с некоторыми проблемами, сказавшимися на качестве, бюджете и длительности проекта, что повлияло на выполнение запланированных целей и привело к нежелательным результатам.

В 2015 году самое большое количество неудачных проектов оказалось у США, но у Европы лишь небольшое отставание от США. Далее рассчитаем, сколько денег было потрачено впустую. На «провальные» проекты в 2015 году по оценкам The Standish Group было потрачено $140 млн. На «спорные» ИТ-проекты, по оценкам The Standish Group был перерасходован бюджет на $100 млн. Посчитав сумму, потраченную на «провальные» и «спорные» проекты вместе, получаем $240 млн, денег, вложенных без всякой экономической выгоды. Безусловно, такие проекты приносят опыт компании, но какую огромную стоимость за него заплатили.

Для анализа управления рисками ИТ-проектов необходимо провести анализ всевозможных подходов для управления рисками и освоить соответствующие инструменты для контроля и анализа наступления рисковых событий.

У риск-менеджмента существует огромное количество разных определений. Проанализировав все определения, сформулируем общее: риск-менеджмент – это процессы, относящиеся к идентификации, анализу и создания реакций на риски мониторингом и контролем для того, чтобы уменьшить вероятность негативных рисковых событий и повысить вероятность положительных.

Задачи риск-менеджемента в ИТ-проектах:

-          обнаружение источников риска, влияющих на успешность проекта;

-          анализ выявленных рисков проекта;

-          реагирование на выявленные риски;

-          обеспечение мониторинга;

-          обеспечение контроля.

Анализ рисков ИТ-проекта – процесс изучения проекта, содержащий проведение количественной и качественной оценки рисков. Если проводить такой анализ рисков на протяжении всего ЖЦ проекта, то существует большая вероятность выявить риски, упущенные ранее [3].

Определение наступления вероятности различных событий для ИТ-проекта и оценка их влияния при помощи экспертной оценки называется качественной оценкой риска. Например, качественную оценку можно провести с помощью «диаграммы неопределенности». В которой степень влияния риска – это затраты, необходимые для ослабления или усиления рискового события с конечной целью успешности завершения проекта.

Подверженность риску, требующего мгновенной реакции, вычисляется по формуле: RE=Pr*Im, в которой

riskexposure (RE) — подверженность риску;

рrobability (Pr)— вероятность наступления рискового события;

Impact (Im)— влияние рискового события [4].

Такой расчет позволяет провести ранжирование рисков и визуализировать их в виде матрицы вероятности и влияния. Применяя такую матрицу, можно выявить два вида рисков: приемлемые риски, которые не требуют дальнейшего внимания и неприемлемые риски, требующие незамедлительного реагирования.

Определение наступления вероятности различных событий для ИТ-проекта и оценки их влияния при помощи математических методов называется количественной оценкой рисков.

Разработка мер, обеспечивающих увеличение вероятности и влияния положительного рискового события и/или уменьшение вероятности и влияния отрицательного рискового события, с конечной целью успешности завершения ИТ-проекта называется планирование мероприятий по реагированию на риск (risk response planning) [13].

Далее рассмотрим  успешность малых и крупных проектов (таблица 2):

Таблица 2 – Сравнение успешности малых и крупных проектов

Проекты

Успешные

Спорные

Провальные

Малые (стоимость человеческих ресурсов менее 1 млн. долларов)

76%

20%

4%

Крупные (стоимость человеческих ресурсов свыше 100 млн. долларов)

10%

52%

38%

Данные, приведенные в таблице, показывают, что вероятность успеха для крупных проектов гораздо ниже успеха малых и составляет лишь 10%. Для малых проектов вероятность успеха в 7,5 раз выше крупных проектов и составляет 76%.

Итак, если реализуется крупный проект, то для того, чтобы улучшить его успешность необходимо разделить его на более мелкие подпроекты, у которых будут свои задачи, приносящие самостоятельные результаты.

Если речь идет о ведении небольших проектов, то необходимо  учитывать следующие факторы [19]:

1. Заручиться спонсорской поддержкой, где спонсор будет принимать непосредственное участие в стратегических решениях по проекту.

2. Заинтересовать пользователей — людей, которые будут пользоваться конечным продуктом проекта.

3. Правильно расставить приоритеты, оптимизируя объем работ.

4. Набрать профессиональную команду специалистов.

5. Выбрать руководителя проекта, компетентного в данной области.

6. В рамках проекта к решению различных задач должен быть гибкий подход.

7. Понятные каждому бизнес-цели.

8. Эмоциональный настрой команды.

9. Чёткое администрирование проекта. Финансовый контроль, отчетность, правила, формальные требования, и т.п.

10. Инфраструктура и инструменты работы (управление качеством, управление портфелем проектов, управление ресурсами, ПО управления и разработки, управление требованиями).

Для бизнеса большое значение имеет то, какую прибыль принесет воплощаемый проект, или какой будет отдача от средств, вложенных в него.

Проект может находиться в категории «спорные», но при  этом иметь высокий показатель возврата денег на инвестиции. Возникает актуальный вопрос: что в проекте важнее всего уложиться в намеченный бюджет и срок выполнения или же стать окупаемым и принести прибыль? Фактор окупаемости возврата инвестиций важен так же, как и другие факторы, влияющие на успешность проекта.

На основе статистики, приведенной The Standish Group по успешности ИТ-проектов, можно сделать следующие выводы:

  1. При воплощении проекта в области разработки и внедрения ПО, вероятность того, что вы уложитесь в намеченный срок и бюджет составляет всего лишь 37-40%. Для начала, следует просчитать эффективность проекта и выгоду, полученную от него и только после этого принимать решения о том, запускать проект или нет.
  2. Если ваш ИТ-проект довольно крупный, то его нужно разделить на подпроекты, чтобы облегчить себе задачу и увеличить вероятность того, что проект войдем в категорию «успешные».
  3. Для того чтобы оценить успешность проекта недостаточно смотреть на проект только через призму тройного ограничения, нужно обязательно использовать какой-нибудь показатель, оценивающий выгоды от проекта.

Библиографический список
  1. Центр гуманитарных технологий. Информационно – аналитический портал Режим  доступа: – URL:http://gtmarket.ru/ratings/rating-countries-gdp/rating-countries-gdp-info
  2. IOSR Journal of Computer Engineering, «Organizational Strategies & Social Interaction Influence in Software Development Effort Estimation»,Volume 16, Issue 2, Ver. XII (Mar-Apr. 2014), PP 29-40
  3. Чусавитина Г.Н. Использование информационных технологий в управлении проектами / Г.Н. Чусавитина, В.Н. Макашова – Магнитогорск, 2011. – 216 c.
  4. Чусавитина Г.Н. Управление проектами с использованием MICROSOFT PROJECT / Г.Н. Чусавитина, В.Н. Макашова. – Магнитогорск, Изд.-во: Магнитогорский государственный университет, 2009. – 196 с.
  5. Белоусова И.Д. Профессиональные стандарты в сфере обучения ИТ-специалистов // Современное общество, образование и наука сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 31 марта 2015 г.: в 16 частях. Тамбов, 2015. С. 20-21.
  6. Белоусова И.Д. Реализация компетентностного подхода при разработке профессиональных и образовательных стандартов для сферы ИТ // Электротехнические системы и комплексы. 2015. № 3 (28). С. 51-54.
  7. Варфоломеева Т.Н., Мовчан И.Н. Информационная образовательная среда как основа повышения конкурентоспособности выпускников вуза // Разработка инновационных механизмов повышения конкурентоспособности выпускников ИТ-специальностей вуза в условиях монопромышленного города: сб. науч. ст. Магнитогорск, 2012. – С. 100-105.
  8. Варфоломеева, Т.Н. Лабораторный практикум по объектно-ориентированному программированию. [Текст]: учеб. пособие / Т.Н. Варфоломеева, И.Ю. Ефимова – Москва, 2014. (2-е издание, стереотипное)
  9. Каменев К.В., Мовчан И.Н. Структура информационной компетентности // Гуманитарные научные исследования. 2015. № 7-1 (47). С. 39-43.
  10. Курзаева Л.В., Овчинникова И.Г., Белоусова И.Д. К вопросу о формировании требований к результатам обучения ИТ-специалистов в системе непрерывного профессионального образования // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. С. 174.
  11. Махмутова, М.В. Сочетание традиционной и дистанционной технологий обучения в процессе подготовки ИТ-специалиста в вузе / М.В.Махмутова, Г.Р.Махмутов//Вестник компьютерных и информационных технологий.-Изд. дом “Спектр” (Москва). -2010 -№ 8. -С. 52-56.
  12. Мовчан И.Н. Информационно-образовательная среда образовательного учреждения // Электротехнические системы и комплексы. 2015. № 3 (28). С. 55-58.
  13. Мовчан И.Н. Информационные технологии в педагогическом контроле // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине Сборник научных трудов II Международной конференции. Томск, 2015. С. 717-719.
  14. Мовчан И.Н. Использование облачных технологий в образовании // В сборнике: Современное общество, образование и наука сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 31 марта 2015 г.: в 16 частях. Тамбов, 2015. С. 110-111.
  15. Мовчан И.Н. Некоторые аспекты формирования понятия «информация» у студентов гуманитарных направлений // Современная педагогика. – 2014. – № 5(18) – С. 22.
  16. Мовчан И.Н. Педагогический контроль информационной деятельности студента вуза // Сборник научных трудов Sworld. 2009. Т. 18. № 4. С. 30-32.
  17. Мовчан И.Н. Педагогический контроль информационной деятельности студента вуза: монография / И.Н. Мовчан. – Магнитогорск : Магнитогорский ГУ. – 2013. – 120 с.
  18. Мовчан И.Н. Роль контроля в обучении студентов вуза // Психология и педагогика: методика и проблемы практического применения. – 2008. – № 1. – С. 183-187.
  19. Мовчан И.Н., Швец Е.Е. Анализ и управление рисками информационной безопасности с помощью системы «ГРИФ» URL: http://www.rae.ru/forum2012/15/2437


Все статьи автора «Виниченко Алёна Олеговна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация