Размещено на http://www.allbest.ru/

2

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет бизнеса и менеджмента

Разработка системы индикаторов раннего выявления угроз проектов в области информационных технологий

МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

по направлению подготовки 38.04.02 Менеджмент

образовательная программа «Управление проектами: проектный анализ, инвестиции, технологии реализации»

Ползик Павел Витальевич

Рецензент

Руководитель направления Департамента развития бизнеса

ООО "Газпромнефть-Региональные продажи"

Д.В. Тычинский д-р Наук, проф.

Руководитель Доцент В. Д. Бархатов

Москва, 2020 г.



Список литературы

Глава 1

Введение

Анализ литературы

Результаты анализа литературы

Глава 2

Методология проведения исследования

Анализ полученных результатов

Глава 3

Описание плана управления проектом

Стратегии реагирования на риски ИТ-проектов

Система раннего выявления рисков

Заключение

Список литературы

Список таблиц

Список иллюстраций

Приложение

риск проект сервис заправка онлайн



Глава 1

Введение

Современный рынок розничной реализации нефтепродуктов в России характеризуется высоким уровнем конкуренции, ростом операционных издержек и нестабильностью оптовых цен. Все эти факторы несут с собой новые вызовы для нефтяных компаний.

В данных рыночных условиях участникам рынка необходимо искать новые точки роста, которые позволят им достичь конкурентного преимущества. На протяжении последних нескольких лет топливные компании на российском рынке прибегают к различным инструментам для достижения данной цели, однако они не имеют долгосрочного эффекта. Одним из инструментов, которому еще не было массового коммерческого применения на рынке топливного ритейла, являются сервисы, которые предлагают клиенту возможность покупки топлива онлайн и заправки автомобиля, не выходя из машины. Со стороны потребителя механика данных сервисов работает следующим образом [50]:

1. Пользователь приезжает на любую доступную в мобильном приложении АЗС и выбирает номер бензоколонки, около которой он остановился;

2. Пользователь выбирает в приложении необходимые ему вид и объем топлива и производит покупку онлайн;

3. В это время заправщик производит заправку автомобиля. Далее пользовать покидает заправку.

Данные проекты, в случае их успешной реализации, в силах кардинально изменить поведение потребителей на АЗС и тем самым побудить топливные компании к изменению подхода к ведению бизнеса по целому ряду аспектов. Так, например, поскольку посетитель АЗС освобождается от необходимости расплачиваться на кассе, он также отказывается от посещения магазина, в связи с чем стоит ожидать падение продаж сопутствующих товаров и услуг (СТиУ), на которых концентрируется большая часть прибыли топливных компаний в розничному сегменте. С другой стороны, компания получает в свое распоряжение совершенно новый инструмент коммуникации с клиентом в лице мобильного приложения, с помощью которого можно обеспечить допродажу целого ряда товаров. Также стоит ожидать повышение проходимости АЗС, так как скорость обслуживание клиентов при использовании мобильного приложения возрастет. Этот фактор, в свою очередь, влияет на рентабельность розничной сети в целом. При данном положении дел рынок будет нуждаться в меньшем числе АЗС относительно того количества, что функционирует на данный момент. Эти и другие факторы будут рассмотрены в последующих главах в рамках анализа рисков реализации данного проекта.

Актуальность данной работы определяется инновационной спецификой ИТ-проектов. Реализация подобных проектов связана с целым рядом различных рисков, как технических, связанных с разработкой решения в области информационных технологий, так и внешних, связанных с изменениями на рынке, которые могут быть вызваны появлением данных сервисов[2].

Соответственно, вопрос эффективного внедрения практик управления рисками проекта является одним из определяющих факторов для успешности данных проектов.

Проблемой исследования является отсутствие выявленных и оцененных рисков, связанных с реализацией ИТ-проектов, а также сформированной системы контроля и мониторинга рисков, которую было бы возможно переиспользовать в рамках реализации других проектов.

Цель работы -- разработать систему для контроля и мониторинга рисков ИТ-проектов на примере исследуемого проекта по разработке сервиса по заправке автомобилей онлайн.

Объектом данного исследования является непосредственно ИТ-проект, а предметом, в свою очередь, является план управления проектом совместно с системой контроля и мониторинга рисков.

В последующих главах работы будет рассмотрен ряд ключевых аспектов, которые описывают предметную область будущей диссертации:

1. Введение понятия проекта в области информационных технологий, анализ литературы в области управления рисками проекта;

2. Описание актуальной ситуации на рынке розничной реализации нефтепродуктов в России;

3. Проведение полного цикла идентификации, оценки и анализа рисков проекта;

4. Разработка плана управления проектом, описание системы контроля и мониторинга рисков проекта;

5. Формирование финальных рекомендаций касательно практик управления рисками при реализации ИТ-проектов.

Понятие ИТ-проектов

Проекты в области информационных технологий -- это практика инициации, планирования, исполнения, последующего мониторинга и контроля ряда работ, нацеленных на внедрение тех или иных организационных изменений, связанных с информационной средой. В более узком понимании, проект является драйвером изменений существующих бизнес-процессов, протекающих в компании.

В соответствии со сводом знаний области управления проектами PMBoK, проект -- это «временнаядеятельность, нацеленная на создание уникального продукта, услуги или же результата» [7]. В соответствии с этим определением проект может создавать:

1. Продукт, представляющий собой компонент другого изделия, улучшение изделия или конечное изделие;

2. Услугу или способность предоставлять услугу (например, бизнес-функция, поддерживающая производство или дистрибуцию);

3. Улучшение существующей линейки продуктов или услуг;

4. Результат, такой как конечный результат или документ (например, исследовательский проект приносит новые знания, которые можно использовать для определения наличия тенденции или пользы какого-либо нового процесса для общества);

5. При этом проект в области информационных технологий нацелен на реализацию данных изменений с использованием специфического высокотехнологичного информационного инструментария.

Зачастую проекты используются как средство достижения стратегических целей компании. Таким образом, проект становится неким инструментом для достижения этих целей. В соответствии со сводом знаний по управлению проектами PMBoK, инициация проекта может быть вызвана за счет целого ряда стратегических причин:

1. Требование рынка;

2. Стратегическая возможность/бизнес-потребность;

3. Социальная потребность;

4. Защита окружающейсреды;

5. Требование заказчика;

6. Технологический прогресс;

7. Юридическое требование.

При этом ИТ-проект может быть инициирован в любой из данных областей. В рамках данной работы будет проведен анализ ИТ-проектов, инициация которых основана на двух ключевых факторах. Это стратегическая возможность и технологический прогресс.

Под стратегической возможностью стоит понимать некоторое узкое место в существующем бизнес-процессе, которое становится преградой для развития компании на рынке.

Под технологическим прогрессом следует понимать некоторую технологическую инновацию, которой ранее на данном рынке не существовало, и компания прибегает к ее реализации с целью обретения конкурентного преимущества.

Феномен подобных проектов был наиболее подробно описан в работах американского ученого и бизнес-консультанта КлейтонаКристенсена в рамках модели «Подрывных инноваций». В своей книге «Дилемма инноватора:Как из-за новых технологий погибают сильные компании» (The Innovator's Dilemma: WhenNew Technologies Cause Great Firmsto Fail) Клейтон Кристенсен определил понимание подрывной инновации как «качественного нововведения, появление которого изменяет существующее соотношение ценностей на рынке» [29]. В результате внедрения подрывных инноваций старые продуты становятся неконкурентоспособными из-за того, что перестают отвечать тому уровню требований, которые задают новые продукты.

ИТ-проекты на основе сервисной бизнес-модели

В последние годы на различных рынках появляются новые технологические ИТ-проекты, которые изменяют существующую бизнес-среду. Данные проекты строятся на основе одной бизнес-модели, в рамках которой непосредственный потребитель получает возможность напрямую взаимодействовать с потенциальным поставщиком товаров и услуг посредством специально разработанных для этого цифровых платформ. Феномен данной бизнес-модели характеризуется устранением посредников, что упрощает существующие бизнес-процессы, влияет на снижение операционных издержек и оздоравливает конкуренцию. Проект, соответствующий данной бизнес-модели, характеризуется следующими признаками [47]:

1. Наличие цифровой платформы, позволяющей совершать пиринговые транзакции, то есть коммуникацию внутри данной цифровой платформы между конечными бизнес-пользователями, например, между заказчиком услуги и ее исполнителем;

2. Оптимизация бизнес-процесса посредством минимизации числа звеньев между контрагентами (в сравнении с бизнес-процессами компаний, соответствующих иным бизнес-моделям);

3. Использование рейтинговой системы оценки качества услуг, предоставляемой провайдером.

Всеобщую популярность данная бизнес-модель завоевала благодаря популяризации первого проекта, соответствующего данному формату, сервису заказа такси Uber. Данный проект был запущен в 2009 году. Он предлагал потребителям с помощью мобильного приложения заказать такси. При этом исполнителем данной услуги, то есть водителем такси, мог выступить любой человек, получивший доступ к данному сервису в качестве водителя. За 9 лет сервис по заказу такси Uber получил всемирную известность, расширил свою сеть до 600 городов и по своей капитализации превысил 100 млрд. долларов [49].

Поскольку различные ИТ-проекты по своим организационным особенностям повторяют формат компании Uber, в массовой культуре сформировалось понятие «уберизации», которое означает широкое распространение данных сервисов по всему Миру в самых различных индустриях. Создатели подобных проектов для простоты понимания намеренно сравнивали свои проекты с Uber, называя их «Uberfor».

Оценить динамику роста популярности данного понятия можно с помощью онлайн-сервиса GoogleTrends, который предоставляет информацию о частоте интернет запросов в разрезе времени.

За последние годы проекты формата Uber были реализованы в целом ряде отраслей, благодаря чему можно оценить, где подобные проекты оказались наиболее применимы.



Рисунок 1. Динамика роста популярности запроса "Uberfor" (источник: GoogleTrends)

Сервисы формата Uber находят свое применение в различных сферах, однако на данный момент гораздо больше рынков, свободных от них. Эти сферы являются для Uber-сервисов неким голубым океаном, на которых еще не сформировалась конкурентная среда. Более того, многие из этих сфер являются очень крупными и стратегически важными для экономики страны. Одной из таких сфер является отрасль розничной реализации нефтепродуктов. На данном рынке еще не существует успешно реализованных коммерческих сервисов данного формата. При этом на нем возможно применение целого ряда различных механик, например, формат предоставления услуги по заправке автомобиля на АЗС онлайн, без необходимости выходить из него. Для более подробного изучения применимости подобных сервисов на данном рынке, а также выявления рисков, связанных реализацией проектов по их разработке, далее будет предложено описание актуальной ситуации на рынке розничной реализации нефтепродуктов в России.

Описание актуальной ситуации на рынке розничной реализации нефтепродуктов в России

Современный российский рынок топливного ритейла становится все более высококонкурентным. Рынок достиг своего общего целевого объема и его экстенсивный рост за счет увеличения числа АЗС постепенно замедляется. На данный момент в России функционирует около 15 000 автомобильных заправочных станций, 40% из которых принадлежат вертикально-интегрированным топливным компаниям (ВИНК). Среди них лидирующие позиции по количеству АЗС занимают Роснефть (2897 заправок), Лукойл (2603 заправки), и Газпром нефть (1244 заправки) [37]. В дальнейшем компании не планируют продолжать стремительное развитие своих розничных сетей. Рынок признает как данность, что экстенсивный путь развития уже пройден. Это во многом определено тем, что рынок розничных продаж топлива в ряде регионов резко разделен, что делает невозможным появление новых игроков или развитие уже существующих розничных сетей. Зачастую данное положение дел обусловлено высокими логистическими издержками, которые не позволяют выдерживать компаниям конкурентную себестоимость по отношению к конкурентам. В данных рыночных условиях незначительный прирост АЗС возможен, но теперь компаниям в качестве главного приоритета приходится избирать повышение прибыльности своих существующих точек продаж. Реализация данной стратегии за счет стимулирования продаж автомобильного топлива становится все сложнее по двум основным причинам.

Рост операционных издержек на АЗС

В начале 2017 года произошел резкий спад рентабельности на АЗС[38]. Если ранее этот показатель равнялся приблизительно 25-30%, то теперь он снизился до 13%. Причин данного изменения было несколько. Во-первых, было законодательно введено повышение налога на добычу полезных ископаемых (НДПИ)[39] до уровня 8 тыс. руб. за 1 т (в пересчете на топливо, около 6 руб. за 1 л). Во-вторых, это было вызвано повышением акциза на топливо класса Евро-5. Основная проблема заключалась в том, что данные изменения не были отражены в финальной розничной цене. Среднерыночная стоимость топлива выросла на минимальные 5%.

Впоследствии данный дисбаланс был частично компенсирован в процессе общего повышения цен на рынке. Второе резкое падение себестоимости произошло осенью 2018 года. Оно связано с ростом операционных издержек АЗС в среднем до 3 рублей за 1 литр топлива[40], который вызвал сильное снижение маржинальности. В результате прибыльность части АЗС различных компаний, относящихся как к ВИНК, так и к числу независимой розницы, уходит в зону отрицательных значений. Также ситуация усугубляется нестабильностью цен на нефтепродукты на внешних рынках. При условии высоких биржевых цен, продажа топлива на внутренний рынок становится нецелесообразной для компаний ВИНКов.

Введение госрегулирования розничных цен

Данная ситуация еще сильнее усугубляется одновременно с директивно введенной стабилизацией цен на топливо[40]. По договоренности с Правительством Российской Федерации крупные игроки на рынке топлива (ВИНКи) обязались зафиксировать цены на своих АЗС на уровне июня 2018 года. В обмен на это решение Правительство гарантирует компаниям выплаты субсидий. Данный инструмент был использован с целью задержать рост цен, так как ситуация начала выходить из-под контроля. Нестабильность розничных цен вызвана большим количеством факторов, в особенности с производственными издержками и операционными затратами АЗС на транспортировку топлива. В результате финальная цена для клиента на АЗС оказывается зафиксированной, но закупочная цена может изменяться в соответствии с рыночными тенденциями. Формула расчета субсидий не может учесть всех возможных изменений. Более того, выплаты этих компенсаций будут приходить на счета компаний с большой задержкой. Данное положение дел не дает компаниям возможности использовать топливо как драйверный продукт для максимизации прибыли.

Поиск альтернативных путей развития

Для решения накопившихся проблем с рентабельностью точек продаж в сфере топливного ритейла появился новый тренд -- продажа сопутствующих товаров и услуг (СТиУ). Данная категория объединяет под собой широкий выбор продуктовых товаров, автомобильных аксессуаров и несложных услуг, пригодных для импульсного потребления. Как правило, это базовые товары, например, вода, сладости или кофе. Клиент не приезжал на АЗС целенаправленно за этими товарами, однако он склоняется к их приобретению, так как традиционно ощущает в них потребность. К тому же, по сравнению с основным чеком за топливо, чек от СТиУ кажется клиенту гораздо меньше, что еще больше побуждает его к покупке.

В Европейских странах и США данная практика существует более продолжительное время, нежели в России, и уже зарекомендовала себя как эффективный инструмент для максимизации прибыли. На европейских АЗС продажи СТиУ занимают в среднем 60-70% в структуре прибыли[41]. В России данный показатель равен около 40% и имеет положительную динамику роста. Компании стараются вводить в число сопутствующих товаров наиболее высокомаржинальные позиции, например, лучшей практикой для компании Газпром нефть стала продаж кофе[42]. За первое полугодие 2016 года компания заработала на продаже кофе 1 млрд. рублей. Благодаря масштабам своих розничных сетей, топливные компании имели возможность в короткие сроки масштабировать свои проекты, связанные со СТиУ, благодаря чему они оказались в числе 100 крупнейших ритейлеров России[43].

Таким образом, можно заключить, что альтернативное решение по введению СТиУ на АЗС показало положительные результаты. Успехи данных проектов компенсируют падение прибыльности топливных продаж, что позволяет стабилизировать ситуацию в структуре выручки компаний.

В качестве нового драйвера для развития топливной розницы приходят ИТ-проекты, которые предоставляют услуги по заправке автомобилей онлайн. Ключевым конкурентным преимуществом для клиента является упрощенный процесс покупки, а для компании -- повышение проходимости АЗС, экономия операционных издержек за счет автоматизации бизнес-процессов, связанных с непосредственным обслуживанием клиента.

Одним из наиболее крупных проектов, которые выходили на данный сегмент рынка стал сервис Яндекс.Заправки. Сервис был запущен в 2017 году[44]. Первоначально сервис предоставлял возможность заправки на сети АЗС Лукойл. Далее к сервису были подключены такие малые сети АЗС как Нефтьмагистраль, а также некоторые несетевые АЗС. Другие вертикально-интегрированные компании, лидеры рынка отказались от сотрудничества с Яндекс.Заправками. В связи с этим, масштабного применения данный сервис не получил. По словам пресс-службы Яндекса, компания столкнулась с проблемой масштабирования. Из-за непринятия факта выхода на рынок стороннего игрока, большинство ВИНКов отказалось от сотрудничества. Более того, ограниченность в числе партнеров сервиса оказалась для пользователей ключевым барьером: «Пользователи давно просили нас расширить число партнёров. Мы поняли, что это важное условие развития «Заправок», и планируем перезапустить сервис, чтобы он решал задачи ещё большего числа пользователей»[45]. В результате, к концу 2018 года Яндекс. Заправки объявил о прекращении своей работы, а проект был отправлен на доработку. В данный момент данный проект находится на этапе разработки в рамках бизнес-направления Геосервисы Яндекса.

Со стороны другого ВИНКа на рынке топливной розницы, Газпромнефти был запущен подобный проект под названием Турбо[46]. На данный момент сервис также не имеет массового распространения, из 193 заправок столичного региона возможность заправки онлайн предоставляют лишь 24 АЗС. В других регионах сервис не функционирует.

Компания Роснефть предложила рынку свое видение сервиса заправки автомобиля онлайн в лице своей дочерней компании ООО «Магистраль-карт». По правилам сервиса пользователь мог купить топливо по фиксированной розничной цене через мобильное приложения для последующей заправки. Данные проект был признан неудачным и закрыт.

Приведенные выше примеры доказывают, что идея данного сервиса находит интерес как среди информационных компаний-интеграторов, так и среди компаний из отрасли. К сожалению, те эксперименты, которые на данный момент были реализованы, являются неудачными. Некоторые проекты столкнулись с проблемой масштабирования, вызванной совершенно новой для себя внутренней конъюнктурой рынка топливной розницы, другие проекты не смогли предложить рынку релевантной механики. Как показывает практика, эти угрозы оказываются фатальными для реализации проекта. Все эти проблемы являются рисками, которые заранее не были оценены. Отягчающим фактором является отсутствие практик применения данных проектов на других региональных рынках, а опыт из других отраслей в России, где сервисная модель оказалась успешной -- совершенно не показателен. Для реализации данного проекта необходима как экспертиза в отрасли, так и понимание работы сервисной модели в проектах в формате UberforX.

Таким образом, для решения данной проблемы необходим сбор и подробный анализ вероятных рисков, которые могут возникнуть в процессе реализации данного проекта. Для того, чтобы эти риски оценить в количественном выражении и определить перспективы развития проекта, максимально приближенные к реальной ситуации, необходимо создать систему, мониторинга и выявления рисков, способную на ранних этапах выявлять возможные «узкие места», принципиальные противоречия между стратегическими целями и тактическими задачами бизнес-единиц, ориентировать все заинтересованные стороны в будущих горизонтах риска[1].

В следующей главе будет проведен анализ теоретической базы, результатом которого станет сформированный инструментарий для идентификации и последующего анализа угроз проекта.

Анализ литературы

Описание предметной области управления рисками проекта в соответствии со сводом знаний управление проектами PMIPMBoK

Управление рисками проекта представляет собой комплекс мер, направленных на анализ рисковой ситуации, идентификацию рисков, осуществление планирования управления рисками, а также обеспечение контроля рисков в проекте.

Управление рисками проекта как область знаний состоит из семи основных групп процессов [7]:

1. Планирование управления рисками;
В рамках данного процесса предварительно определяется, как будет строиться вся последующая работа по управлению рисками. В нем заключен план управления проектов, утверждены интересы заинтересованных сторон и описаны основные процессы предприятия, которые потенциально могут оказать влияние на процесс планирования управления рисками. Кроме того, в рамках процесса по планированию описываются основные инструменты и методы, с помощью которых реализовываться последующие процессы.

2. Идентификация рисков;

На этапе идентификации рисков формируется один из важнейших документов в области риск-менеджмента -- это реестр рисков. Он включает в себя все возможные риски, которые могут возникнуть на этапе реализации данного проекта. Для его формирования необходимо собрать всю основную информацию по проекту. В соответствии со сводом знаний управление проектами PMIPMBoK, данная информация описана планах управления расходами, стоимостью, расписанием, человеческими ресурсами, базовом плане по содержанию, реестре заинтересованных сторон, закупочной документации.

В качестве инструментария на этапе сбора информации используются такие классические инструменты, как метод экспертной оценки, мозговой штурм, метод Дельфи или интервью. Также для идентификации рисков может быть использован анализ-SWOT. Анализ с точки зрения сильных и слабых сторон позволит ответить на вопрос, какие из аспектов проектов могут быть наименее защищены и требуют особенного внимания. Также он позволяет проанализировать проект с точки зрения системы и обратить внимание на риски, которые могли быть упущены экспертами.
Результатом данного этапа является реестр рисков, который состоит из двух важнейших аспектов: список идентифицированы рисков и список возможных реагирований.

3. Качественный анализ рисков; В рамках данного этапа проходит процесс расстановки интересов в отношении рисков для их дальнейшего анализа. Основной задачей данного этапа является первичная приоритизация рисков для дальнейшей концентрации на наиболее высокорисковых аспектах. В качестве материалов на данном этапе принимается сформированный реестр рисков, план управления рисками и сопроводительная информация по проекту (Факторы среды предприятия, активы процессов организации). Главной задачей данного этапа является оценка вероятностей и воздействия рисков. Для их формирование проводится исследование возможности наступления того или иного риска. Вероятность и воздействие оцениваются для каждого идентифицированного риска. В результате формируется матрица вероятностей и воздействия. Также для определения областей проекта наиболее подверженных эффектам неопределенности, риски проекта, может быть проведена категоризация рисков проекта. Принцип категоризации может быть избран в соответствии со спецификой отельного проекта. На выходе данного этапа формируется обновленный реестр рисков, который включает себя вероятностную оценку совершения каждого из рисков.

4. Количественный анализ рисков; Количественный анализ рисков -это процесс численного анализа воздействия идентифицированных рисков на цели проекта в целом. В качестве материалов на данном этапе принимается сформированный реестр рисков, план управления рисками и сопроводительная информация по проекту (Факторы среды предприятия, активы процессов организации). В рамках самого анализа проводится сбор предоставленной информации с помощью интервью, а также статистических методов. Например, анализируется распределение вероятностей возникновения рисков, которые были оценены на предыдущем этапе. Далее проварится анализ и математическое моделирование воздействия собранных рисков. Одними из возможных методов являются анализ чувствительности или моделирование с помощью метода Монте-Карло. На выходе данного этапа формируется вероятностный анализ проекта, отдельно определятся вероятность достижения данного проекта по стоимости и срокам, формируется окончательно приоритезированныи? список количественно определенных рисков.

5. Планирование реагирования на риски; В рамках данного этапа прорабатываются варианты по расширению благоприятных возможностей и сокращению отрицательных эффектов отсовершенияопределенных ранее рисков. Для реализации данного этапа используются план управления рисками и реестр рисков. С использованием данной информации проводится разработка стратегии реагирования на отрицательные риски (угрозы). Для работы с отрицательными рисками традиционно используется четыре варианта стратегии:

1. Уклонение;

2. Передача;

3. Снижение;

4. Принятие.

В результате реализации данного этапа проходит обновления текущей документации проекту с учетом разработанных стратегий. Дополняются планы управления расписанием, стоимостью, качеством, закупками, человеческими ресурсами, также могут быть изменены базовые планы по содержанию, расписанию и стоимости (так как в рамках реализации стратегии создается новая работа, которая должна быть учтена в базовом плане).

6. Контроль рисков. Контроль рисков -- это процесс реализации плана реагирования на риски. В рамках данного этапа происходит мониторинг и корректировка ранее определенных показателей, что в итоге улучает эффективность подхода к управлению рисками на протяжении всего жизненного цикла проекта. В рамках данного процесса на вход принимается план управления рисками, реестр рисков, данные об исполнении работ и отчеты об исполнении работ. С использованием данной документации проводится аудит рисков, рассчитываются отклонения ранее определенных показателей от плановых, проводится анализ резервов. В результате формируется информация об исполнении работ, а основным продуктом контроля рисков является запрос на изменение. В него включаются рекомендованные корректирующие и предупреждающие воздействия. После анализа запросов на изменения, в случае если одобренные запросы на изменения оказывают воздействие на процессы управления рисками, проводится обновление плана управления проектом.

В соответствии со сводом знаний управление проектами PMIPMBoK, риск -- это «неопределенное событие или условие, наступление которого отрицательно или положительно сказывается на целях проекта, таких как содержание, расписание, стоимость и качество»[7]. При этом риск может иметь одну или несколько причин возникновения, которые, в свою очередь, могут быть не определены. В данном случае участники проекта будут иметь дело с новыми рисками. Именно раннее выявление новых рисков, которые не происходили ранее, является наиболее сложной предметной областью в сфере управления рисами. Поскольку у участников проекта ранее не было опыта работы с данным видом риска, их деятельность становится более уникальной и результат их работы обретает ценность как пример для последующих проектов.

Анализ статей на тему управления рисками проекта

В процессе подготовки литературного обзора был проведен анализ ряда статей на тему управления рисками проекта. Авторы данных статей ставили перед собой различные цели исследования и при этом уделяли внимание различным аспектам области управления рисками. Так, для литературного обзора были выбраны статьи, в которых авторы предлагают нестандартные методы анализа рисков проекта. Эти статьи были разделены в соответствии с категориями данных методов.

Методология анализа рисков RDM

В статье «Diagnosingrisksinproduct-innovationprojects»[9] авторы предлагают к рассмотрению уже ставший классическим метод анализа рисков, riskdiagnosisandmanagement (RDM). В рамках приведенной статьи авторы рассказывают теорию применения данного подхода.

В рамках RDM проект проходит через несколько основных стадий:

1. Идентификация рисков проекта;

2. Оценка рисков проекта;

3. Принятие решение по работе с выявленными рисками;

4. Реализация принятой стратегии и контроль выявленных рисков.

Авторы оценивают данный подход как достаточно эффективный, в особенности в сфере инновационных проектов, когда отсутствует прошлый опыт и нет возможности использовать уже существующий реестр рисков. Главной сильной стороной методологии RDM авторы считают его способность выявить риск и первично оценить вероятность его совершения. При этом ключевым моментом, на который важно обратить внимание менеджеру при использовании данного метода -- это пренебрежение взаимного влияния рисков друг на друга. Также метод RDM не берет в расчет различную специализацию рисков (технические, организационные, коммерческие), за счет которой возможна их различная интерпретация и анализ влияния.

В заключении, авторы статьи говорят о том, что главной целью метода RDM стало развитие уже существующих методов идентификации, анализа рисков и формирования дальнейший мероприятий по реагированию на них. Так, на этапе идентификации рисков большинство подходов используют методы экспертной оценки или групповых интервью. При этом ключевой ошибкой при использовании данных методов может быть неправильный сбор информации, вызванный негативным эффектом группы. Поэтому, в соответствии с методом RDM рекомендуется сегментировать группы на более мелкие относительно интересов или специализации их участников или проводить индивидуальные интервью. Также авторы отмечают, что в многочисленных подходах по выявлению рисков используется метод мозгового штурма. Основным недостатком данного подхода является отсутствие гарантии того, что участники мозгового штурма смогут определить все потенциальные риски. Так как в процессе проведения мозгового штурма все идеи предлагаются участниками хаотично, в последствии может быть сложно систематизировать результаты. В итоге, сформированный реестр риск может быть неточным или сконцентрированным на какой-либо определенной группе рисков. Для того, чтобы избежать подобного исхода, в рамках RDM перед проведением этапа идентификации рисков необходимо составить подробное систематизированное описание проекта. Оно поможет участникам мозгового штурма охватить все коммерческие, организационные и технологические аспекты рассматриваемого проекта.

Основной ценностью данной статьи для будущего исследования является подробный анализ положительных и отрицательных сторон классических методов сбора и анализа информации на этапе формирования рисков, а также рекомендации по их улучшению. Данный анализ литературы показал, что исследователи на этапе сбора информации как правило используют именно традиционные методы при учете того, что они скрыто говорят об их несовершенстве. Это связано с тем, что на данный момент не существует универсальных альтернатив. Однако если обратить внимание на те ограничения, о которых говорят авторы данной статьи, то традиционные методы позволяют предоставить полную и сбалансированную информацию касательно рисков проекта.

Методы раннего выявления рисков

Теория «Черных лебедей» впервые была предложена американским писателем, практиком риск-менеджмента Нассимом Николасом Талебомкниге «Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости» (2007 г.). Талеб определил в качестве черного лебедя любое труднопрогнозируемое, редкое событие, которое может иметь значительные последствия.

Данная теория получила очень широкое распространение и целый ряд исследователей использовал ее в своих работах. Одной из таких работ стала статья исследователя Kenneth A. Posner «BewaretheBlackSwan» [11]. В рамках данной статьи автор связывает теорию «Черного лебедя» и системы раннего выявления индикаторов (EWI). По словам автора основная проблема «Черных лебедей» заключается в том, что в ретроспективе их возникновение и предполагаемое влияние на ситуацию кажется совершенное очевидным, но в реальной ситуации предсказать подобное событие совершенно невозможно. Это говорит о том, что несмотря на существование подобного типа рисков, менеджеру по рискам нет смысла ставить перед собой задачи по их идентификации и формированию плана по реагированию на них. В качестве решения автор предлагает использовать систему раннего выявления индикаторов риска (EWI), которая позволяет разделить глобальную надвигающуюся угрозу на отдельные риски и оценивать их с помощью заранее определенных индикаторов. Это позволит, по словам автора, предупредить возникновение «Черного лебедя» и постараться реализовать план реагирования.

Рассматриваемая в данной статье система EWI состоит их трех основных этапов. Первый компонент процесса включает в себя определение потенциальных рисков. Как и во множестве других подходов, исследователь предлагает использовать любые доступные инструменты, в том числе интуитивное изобретение рисков. По словам автора, менеджер знает и чувствует свою сферу на достаточном уровне, чтобы предсказать многие события, поэтому эмпирический метод исследования вполне возможен на ранних этапах. Далее менеджер должен выявить ключевые риски, которые он считает наиболее возможными и опасными. На третьем этапе менеджер проводит оценку сформированных рисков, определяя для них контрольные метрики и ограничения. Он выделяет зеленую зону, в которой должен находиться индикатор в нормальных условиях, оранжевую зону, которая показывает высокий риск возникновения риска и красную, появление индикатора в которой показывает, что риск уже произошел. При появлении индикатора в оранжевой зоне опасности, результаты должны незамедлительно быть сообщены высшему менеджменту для принятия скорейших мер. В качестве индикатора автор предлагает избирать любые количественные метрики. Главное, чтобы эти инициаторы можно было количественно измерить и однозначно опередить степень опасности.

Также автор говорит, о том, что процесс принятия управленческих решений в нормальных экономических условиях кардинально отличается от принятия решений в кризисных условиях своим горизонтом планирования. В кризисных условиях горизонт планирования должен быть гораздо меньше, план реагирования на изменения описан максимально подробно. Поскольку многие крупные компании привыкли к многолетним стратегическим планам, они оказываются совершенно неадаптивны к изменениям. В заключение автор говорит о том, что современным компаниям необходимо меньше доверять долгосрочному планированию и инвестировать в создание подобных систем индикаторов раннего выявления рисков и учиться принимать управленческие решения на основе ее результатов.

Теория «Черного лебедя» является одной из ключевых причин, из-за которой современные специалисты в области риск-менеджмента прибегают к инструментам раннего выявления рисков. Они позволяют формировать критерии, способные в краткосрочном периоде определить необходимость изменений и сформировать новый вектор развития. Ключевой ценностью данной работы является связка теории «Черного лебедя» и системы EWI. К сожалению, автор не предложил практических примеров разработки системы индикаторов раннего выявления рисков.

Статья «A ManagerialEarlyWarningSystemat a SmartFactory: AnIntuitiveDecision-makingPerspective» [12] написана группой исследователей факультета Экономики и бизнеса Загребского университета (Хорватия) и университета NovoMesto (Словения). Авторы рассматривали практику применения системы раннего предупреждения рисков (EarlyWarningRiskSystem) на примере компании TVPGroup, крупного производителя электроник. В первой части своего исследования авторы описали теоретическое обоснование значимости EWR в современном менеджменте, предложили определение данного понятия и провели подробный обзор предыдущих исследований на данную тематику. Далее авторы предложили исследование, в рамках которого они проводили опрос и серию глубинных интервью с группой менеджеров компании TVP Group. Данные сотрудники относились к уровню среднего и высшего менеджмента, при этом они не были связаны со стратегическим планированием. Это были лица, принимающие управленческие решения на операционном уровне. Задачей исследования было определить, как сотрудники компании принимают управленческие решения, на чем они основаны и результаты их операционной работы коррелируют со стратегическим вектором компании. В последствии результаты данного исследования должны были определить, насколько сотрудники компании предрасположены к использованию системы индикаторов раннего выявления рисков, существует ли у них подобная система и видят ли они перспективу в работе с данным видом инструментов.

В первой теоретической части исследования авторы рассказывают о появлении и развитии концепции раннего предупреждения рисков. Впервые данная концепция была предложена Ансоффом в 1975 году в своей статье «Managingstrategicsurprisebyresponsetoweaksignals» [13], в которой он сделал вывод о том, что в условиях современной экономики, а в особенности в инновационных индустриях, менеджмент все чаще будет сталкиваться постоянными изменениями внешней и внутренней среды, которые сделают долгосрочное стратегическое планирование минимально эффективным. Для того, чтобы быть адаптивным к подобного рода изменениям Ансофф предлагает выявлять ранние сигналы, предупреждающие более глобальные риски и принимать их во внимание при принятии управленческих решений. Со временем теория Ансоффа находила все больше последователей в академических кругах. Так, в 2002 году профессор Технологического института города Хельсинки И. Никандервсвоейстатье «Early Warnings - A Phenomenon in Project Management» [15] предложилнаиболееполноеопределение Early Warning System: «an observation, a signal, a message or some other item that is or can be seen as an expression, an indication, a proof, or a sign of the existence of some future or incipient positive or negative issue. It is a signal, omen, or indication of future developments» Early Warnings - A Phenomenon in Project Management

Ilmari O. Nikander p. 49. В соответствии с данным определением, элементом системы раннего предупреждения рисков может быть любой фактор, способный оказать влияние на совершение того или иного риска. Далее исследователи предложили подробное описание различных подходов к изучению данной системы. Целый ряд исследователей со всего Мира предлагали свое видение системы раннего выявления рисков. Они могли иметь различные наименования и отличия в практике применения. Но при этом все эти системы основаны на первой работе Ансоффа. Список авторов и предложенных ими систем раннего выявления рисков предложены в таблице:



Таблица 1. Список авторов и предложенных ими систем раннего выявления рисков

№	Автор	Наименование работы
1	Ansoff (1975)	Weak signals and strategic surprise
2	Rainhardt (1984)	Early recognition of organizational problems
3	Milenkovicм (2001)	Conflictsandoperatingcosts
4	Keil and Montealegre (2001) Nikander and Eloranta (2001) Lyons and Skitmore (2004) Ritchie (2004)	Early recognition of risk signs
5	NikanderandEloranta (2001)	Detectingearlywarningsigns
6	LyonsandSkitmore (2004)	Risk signs and risk management usage
7	Ritchie (2004)	Strategicapproachtomanagement
8	Schwarz (2005)	Early warning signs, differing and unrevealed requirements and lack of interaction among users
9	Liuetal. (2006)	Quality, costumers' involvement and group productivity issues
10	Villagraмn de Leoмn et al. (2006)	Disasterriskmanagement

Далее в данной статье авторы описали свое видение EarlyWarningRiskSystem, предложив модель, стоящую из 4-х этапов:

1. Идентификация индикаторов; Сбор данных любыми возможными способами, как традиционными методами коллективного формирования идей, так, возможно, и на основе собственной интуиции. По словами авторов, сам инструментарий не важен. Главной задачей данного этапа является сбор наиболее широкого материала от разных участников процесса.

2. Скрининг; Далее проводится очистка сформированного реестра индикаторов. Исключаются повторяющиеся или взаимозаменяемые индикаторы. Как правило, на данном этапе проводится серия глубинных интервью, чтобы выявить внутреннее отношение участников процесса к тем или иным факторам.

3. Оценка индикаторов; На данном этапе проводится оценивание индикаторов. Как правило, для этого используются инструменты экспертной оценки.

4. Формирование плана реагирования на риски. Данный этап является ключевым в модели раннего выявления индикаторов, на котором проводится корректировка бизнес-модели, в соответствии с полученными результатами.

В заключение данной статьи авторы кратко описали полученные результаты проведенного ими исследования. После опроса менеджмента компании TVPGroup и обработки данных, исследователи сделали вывод о том, что несмотря на то, что компания работает в высокотехнологичной отрасли, подверженной постоянным изменениям, менеджеры до сих пор принимают большинство решений интуитивно. Это влечет за собой большое количество непредвиденных ошибок и отклонений от изначально заданного стратегического курса. При этом опрашиваемые сотрудники согласны с несовершенством данной ситуации и готовы автоматизировать данный процесс.

Данная статья имеет ценность для будущего исследования благодаря подробному теоретическому описанию концепции системы раннего выявления рисков и широкому списку авторов, которые также работали в данном направлении PRM. Однако, в практической части исследователи лишь доказали значимость данного инструмента. К сожалению, они не провели мероприятий по его реализации. Таким образом, данная статья может стать отличным базисом для теоретического обоснования системы индикаторов раннего выявления рисков, но не может предложить практических советов по ее разработке. В особенности, с учетом того, что практическое исследования имеет значимые ограничения, поскольку авторы проводили его на основе лишь одной компании.

Применение нестандартных методов качественного анализа рисков

A qualitative approach to risk management of hazardous materials in the Netherlands: lessons learned from 7 sluice cases

Статья «A qualitative approach to risk management of hazardous materials in the Netherlands: lessons learned from 7 sluice cases» [16] быланаписанав 2014 годусотрудникамиисследовательскогоцентра Arcadis вНидерландах. Целью исследования стала оценка существующей системы анализа рисков, связанных с транспортировкой вредных и опасных материалов на транспорте в Нидерландах. В результате исследования было сформировано собственное решение, основанное на методике качественного анализа рисков.

Ценность данного исследования заключается в том, что оно затрагивает вопрос качественного анализа в области ранее не выявленных рисков, рассматриваются методы их исследования, а также проводится сравнение с количественным подходом.

Для разработки своего альтернативного подхода авторам была необходима информация касательно потенциально возможных рисков, связанных неиспытанных материалов. Авторы взяли официальную документацию по стандартам безопасности на транспорте в Нидерландах -- HandleidingRisicoanalyseTransport (аналог российскому ГОСТ). Из данного документа они выявили первичный перечень всех потенциально возможных, в том числе и ранее не выявленных угроз. Далее эти угрозы были категоризированы и разнесены по следующим подгруппам:

1. Угрозы общего плана;

2. Угрозы от легко воспламеняющихся жидкостей;

3. Угрозы от летучих газов;

4. Угрозы от токсичных веществ.

После выявления категорий рисков исследователи перешли к этапу исследования, на котором они провели ряд интервью со специалистами из каждом из этих сфер. Профиль специалистов был разный, и исследователям удалось собрать разнообразные данные, с помощью которых удалось скорректировать предварительный реестр рисков. Были исключены полностью опровергнутые экспертами угрозы, при этом были добавлены новые, ранее не выявленные риски.

Далее исследователи перешли на этап оценки рисков. Риски были проанализированы с помощью специально разработанной стандартизированной формы, стоящей из 14 различных критериев. Первые четыре критерия, такие как «Site», «Object», «Area», «Name», «Aspect» позволяли первично идентифицировать риск. По другим критериям риск проходил оценку, в результате которой автоматически получал результат, оценивающий степень силы данного риска. Оценка проводилась по следующим критериям:

1. Сила влияния;

2. Вероятность происшествия;

3. Возможность предотвратить опасность.

Выставление результирующих баллов проводилось с помощью экспертов, сотрудников задействованных в исследовании компаний, которые непосредственно работают на транспорте. Также для построения модели были использованы неструктурированные источники данных: фотографии, новостные сводки, результаты тестов и испытаний и многое другое. Все эти факторы имели влияние на итоговый результат. Так, исследователи оценили 33 выявленных ранее риска, которые действительно оказались значимыми и находятся на красной зоне опасности. Это означает, что они действительно могут произойти. Особенно показателен тот факт, что количественные модели, которые на данный момент официально используются администрацией, либо не выявили данные угрозы, либо не фиксировали данной опасности.

В заключение исследователи привели ряд рекомендаций для того, чтобы дистанцироваться от выявленных рисков и скорректировать существующий подход к анализу рисков. Рекомендации были приведены в следующем формате: описание проблемы и описание решение. В данной работе не будут приведены примеры рекомендаций, так как они безотносительны предмета будущего исследования.

Применение нестандартных методов количественного анализа рисков

Статья «Quantitative Key Risk Indicators: Developing Data-Driven Indicators of Risk to Support the Ongoing Assessment of Risk» [17] написанапрофессоромШколыменеджментаимениИанаТелферауниверситетаОттавы (Канада). В рамках своего исследования автор описывает необходимость использования в современных реалиях новых подходов к оценке рисков. Он говорит о том, что анализ рисков должен быть прежде всего основан на количественных метриках. Цель данной работы -- предложить модель анализа рисков, основанных на данных, привести пример того, какие это могу быть индикаторы и по каким принципам их рекомендуется формулировать.

По словам автора современные методы оценки рисков не позволяют с достаточной точностью оценить постоянно возникающие изменения. В текущей ситуации подход к анализу рисков зачастую построен на процессе сбора и анализа качественной информации, которая не позволяет дать однозначной оценки. К тому же качественные критерии оценки сложнее оценивать в динамике, что влечет к увеличению циклов оценки рисков. По мнению авторов, стандартная частота проведения риск-аудита в компании равна одному году. Это совершенно не соответствует современным реалиям, когда аудит рисков должен вестись непрерывно. В качестве решения автор предлагает подход к анализу рисков, основанный на количественной оценке, которая должна охватывать все сферы деятельности компании и непрерывно обновляться, предоставляя актуальные результаты.

Для создания данной системы автор рекомендует разделить риски на категории, в соответствии с основными департаментами компании:

1. Финансовые риски;

2. Операционные риски;

3. Правовые риски;

4. Внешние риски;

5. Риски, связанные с человеческими ресурсами.

Далее в рамках определенных категорий необходимо сформировать реестр рисков. На данном этапе возможно использовать любые виды инструментов. Для каждого из выявленных рисков необходимо определить драйверы рисков. Драйвер риска -- это условие совершения риска. Далее для каждого драйвера определяется количественный индикатор, который определяет ограничение, которое дает фактическое обоснование тому, совершился ли данный риск. Автор уделяет особое внимание факту того, что каждый из рисков должен быть иметь отдельный драйвер, который в свою очередь обладает индивидуальным критерием оценки. В противном случае, использование данное системы не позволит выявить, какой из рисков повлиял на текущую ситуацию.

Автор предлагает в качестве примера набор рисков, их драйверов и индикаторов из области рисков, связанных с человеческими ресурсами.

Таблица 2. Пример рисков, их драйверов и индикаторов

Риски	Драйверы рисков	Индикаторы рисков
Рекрутинг Нехватка потенциальных кандидатов	Нехватка ресурсов Нехватка опытных кандидатов	Средняя стоимость найма сотрудника каждого уровня Доля сотрудников в штате, относящихся к определенному уровню
Перераспределение ресурсов Ошибки, связанные перераспределение человеческих ресурсов	Несоответствие компетенций сотрудников предлагаемым вакансиям ...

Подобные документы

• Разработка информационной системы ведения проектов строительной компании ООО "Стройтек"

  Описание структуры управления компании. Структура программно-аппаратных средств. Анализ технического задания. Расчет обобщенного критерия эффективности информационной системы ведения проектов строительной компании. Выбор языка программирования и СУБД.
  
  дипломная работа [2,1 M], добавлен 29.06.2013
  

• Формирование требований при разработке ПО

  Проблемы современных проектов разработки ПО. Причины неудач программных проектов. Ошибки требований и стоимость переделок. Основная фундаментальная идея программной инженерии. Типы нефункциональных и эксплуатационных требований к программному обеспечению.
  
  презентация [3,2 M], добавлен 19.09.2016
  

• Разработка проекта базы данных для АИС "Учет Проектов"

  Методология концептуального проектирования баз данных для АИС "Учет Проектов". Построение концептуальной модели. Диаграмма "сущность-связь". Нотация диаграммы "сущность-связь". Спецификация сущностей. Построение логической модели. Формирование запросов.
  
  курсовая работа [524,4 K], добавлен 28.11.2008
  

• Разработка методического сайта для подготовки школьников к написанию научных проектов

  Понятие технологии проектирования информационных систем. Создание Web-приложения по подготовке школьников к написанию научных проектов с использованием различных диаграмм, наглядно отображающих структуру приложения. Методология моделирования IDEFX.
  
  курсовая работа [1,8 M], добавлен 07.01.2014
  

• Характеристики проектов разработки программного обеспечения

  Оценка финансовой, стратегической ценности и уровня рисков проекта. Классификация проектов: "свой" заказчик, продукт под заказ, тиражируемый продукт, аутсорсинг. Организация процесса разработки программного обеспечения, методологии его проектирования.
  
  презентация [82,8 K], добавлен 07.12.2013
  

• Разработка программных средств системы мониторинга автоматов продажи проездных билетов

  Интерфейс системы онлайн-мониторинга стационарного аппарата. Интерфейс автоматизированного рабочего места мониторинга АПБ Московского метрополитена. Архитектура системы ProView, основные сферы применения. Структура графического интерфейса пользователя.
  
  курсовая работа [1,8 M], добавлен 21.03.2016
  

• Разработка онлайн-сервиса для подбора спортивного снаряжения

  Знакомство с особенностями и основными этапами разработки онлайн-сервиса, облегчающего потребителям процесс подбора спортивного снаряжения. Анализ оборудования для вейкбординга. Общая характеристика клиент-серверной архитектуры реализации веб-приложения.
  
  дипломная работа [4,1 M], добавлен 30.09.2016
  

• Информационные системы управленческого консалтинга

  Использование в организации информационных технологий. Характеристика управленческого консалтинга в сфере информатизации. Цели и этапы разработки консалтинговых проектов. Обследование деятельности предприятия, построение моделей и реализация системы.
  
  контрольная работа [77,7 K], добавлен 23.01.2012
  

• Разработка системы мониторинга на основе тестового контроля знаний

  Выбор сервера базы данных, инструментальных средств разработки клиентского интерфейса и технологий. Описание таблиц базы данных системы мониторинга. Разработка инструментальных средств создания элементов системы. Интерфейс генерации тестов. Расчет затрат.
  
  дипломная работа [1,9 M], добавлен 12.03.2013
  

• Разработка информационной системы учета использования оргтехники

  Анализ сред разработки для веб-проектов. Система учета работы элементов информационной инфраструктуры. Создание базы данных и каркаса системы на языке HTML и CSS. Технологии использования и демонстрация работы системы. Экономическое обоснование проекта.
  
  дипломная работа [2,1 M], добавлен 25.06.2014
  

• Тематические "онлайн-магазины"

  Разработка тематических "онлайн-магазинов". Обоснование выбора информационных технологий. Архитектурное решение проекта. Разработка модели базы данных магазина. Схема базы данных на языке SQL. Интернет-магазины "ebay.com", "onliner.by", "eda.by".
  
  курсовая работа [1,1 M], добавлен 24.06.2013
  

• Инструментальные средства автоматизации процесса реализации инновационных проектов

  Ознакомление с современным состоянием и проблемами развития российской инновационной среды. Разработка системы автоматизации управления инновационными проектами на предприятиях. Рассмотрение интерфейса программного продукта и руководства пользователя.
  
  курсовая работа [2,8 M], добавлен 09.04.2012
  

• Разработка информационной системы с Web-доступом для предприятия социально-культурной сферы

  Области применения и реализации информационных систем. Анализ использования Web-технологий. Создание физической и логической модели данных. Проектирование информационных систем с Web-доступом. Функции Института Искусств и Информационных Технологий.
  
  дипломная работа [3,8 M], добавлен 23.09.2013
  

• Разработка программного обеспечения для комплексной оценки мультипликативного эффекта реализации крупных инфраструктурных проектов (на примере транспортных)

  Разработка инструментария для оценки мультипликативного эффекта, возникающего в результате реализации некоторого варианта транспортной стратегии, порождаемого оперативными сценарными расчетами по системе используемых моделей. Требования к программе.
  
  дипломная работа [1,3 M], добавлен 08.12.2013
  

• Разработка проекта внедрения системы автоматизации продаж на примере ООО "Логистика"

  Применение инновационных интернет-технологий при разработке проекта внедрения системы автоматизации продаж с целью повышения эффективности работы региональных представителей компании на примере ООО "Логистика". Особенности организации сбыта в Интернете.
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 31.01.2015
  

• Разработка проекта внедрения системы контроля и управление доступом

  Технологии управления доступом в помещение. Организационно-управленческая характеристика ООО "Новые информационные технологии". Анализ системы технического и программного обеспечения. Разработка проекта системы контроля и управления доступом "Кодос".
  
  дипломная работа [71,6 K], добавлен 16.01.2014
  

• Разработка автоматизированной информационной системы на примере "МегионСофтОйл"

  Разработка автоматизированной информационной системы для учета и контроля выполнения ремонтных работ, и предоставления услуг по разработке программного обеспечения компании "МегионСофтОйл", разработка алгоритмов приложений программной системы и модулей.
  
  дипломная работа [5,3 M], добавлен 29.06.2012
  

• Разработка веб-сервиса "Записная книжка"

  Создание простой в использовании онлайн записной книжки, позволяющей вести записи, хранить файлы и создавать напоминания. Характеристика пользователей. Требования к системе. Проектная команда, система управления проектом. Реализация логики работы системы.
  
  курсовая работа [391,8 K], добавлен 16.02.2016
  

• Методика проведения профориентационной работы со школьниками на уроках информатики

  Теория и методология профессиональной ориентации школьников. Метод проектов как средство реализации профориентации на уроках информатики, его сущность. Тематическое планирование курса информатики в 9 классе, предусматривающего применение метода проектов.
  
  дипломная работа [156,0 K], добавлен 20.02.2012
  

• Разработка программы Helpopr

  Разработка эскизного и технического проектов программы, ее назначение и область применения, описание алгоритма, организация входных и выходных данных. Выбор состава технических и программных средств, разработка рабочего проекта, спецификация программы.
  
  курсовая работа [159,8 K], добавлен 26.01.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам