WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |

Процесс управлениярисками предполагает их идентификацию,количественную и качественную оценку,разработку откликов на риски и их контроль.При проектировании ИС целесообразновыделить следующие группы рисков: рискпланирования (превышение сроковразработки проекта системы и еговнедрения); риск стоимости (превышениебюджета проекта создания ИС); рискпотребительского качества (разработкаинформационной системы, не отвечающейтребованиям заинтересованныхсторон).

Современные подходы кпроектированию ИС основываются наобъектно-ориентированных технологиях,базирующихся на итерационном подходе.Риски оцениваются для каждой итерации ифазы проектирования системы. Итерационныйподход, в отличие от водопадного,обеспечивает идентификацию, оценку иснижение рисков в ходе итераций на раннихфазах ЖЦ информационной системы, чтообеспечивает снижение риска по проекту вцелом.

Определенные рискипотребительского качества характерны дляпроекта создания ИС в целом, но на каждойфазе ЖЦ информационной системы они могутиметь различные приоритеты. К таким рискамотносятся: объем проекта; сложностьпроекта; объем бюджета; стабильностьтребований; стабильность документов;доступность инструментальных средств;новые технологии; организационнаястабильность заказчика; стабильностькоманды разработчиков; поддержкаменеджмента; вовлечение заказчика впроект; опыт заказчика. В то же время каждойфазе жизненного цикла ИС сопутствуетопределенная группа рисков, котораяявляется наиболее актуальной и поэтомуподлежит постоянному контролю иуправлению.

Создание эффективнойсистемы управления рискамипотребительского качества в проектах ИСпредполагает распространение её сферывлияния на все фазы и все итерациижизненного цикла ИС. Анализ возникающихрисков должен проводиться регулярно впроцессе создания ИС. Риски должныидентифицироваться, оцениваться, и наоснове оценки должны выявлятьсяприоритеты рисков для текущей итерациипроцесса создания системы.

Существующие методикиидентификации риска в основном базируютсяна использовании контрольных списков ианализе принимаемых решений. Для этогоиспользуются данные по ранееразработанным проектам и привлекаются кработе опытные разработчики.

Недостаткамисуществующих методик идентификации рисковпроектов ИС являются сложность работы сконтрольными списками, которые могутвключать несколько сотен позиций, инеобходимость привлечения ресурса опытныхразработчиков (экспертов предметнойобласти).

Оценка влияния риска напроект для конкретной фазы жизненногоцикла ИС и конкретной итерации проектаможет быть количественной и качественной.Количественные оценки базируются наимеющейся статистической информации ииспользуемых моделях прогноза. При этомзадача состоит в количественной оценкериска относительно других имеющихсярисков, и в прогнозе влияния конкретногориска на проект ИС. Следует заметить, чтоиспользование количественных методов вомногих случаях бывает проблематичным из-заотсутствия достаточных статистическихданных для построения адекватных моделейанализа. Качественная оценка риска, какправило, базируется на экспертныхоценках.

Недостаткомсуществующих подходов к анализу рисковявляется отсутствие единойметодологической основы, позволяющейинтегрировать как качественные, так иколичественные подходы к оценке рисков.

Для повышенияэффективности управления рисками проектовсоздания и развития ИС нами разработан подход к оценке рисковпотребительского качества в проектах ИС,базирующихся на современных методахобработки информации в условияхсущественной неопределенности,позволяющих осуществлять анализ ипринимать эффективные решения на баземоделей, интегрирующих как количественные,так и качественные факторы.

Для моделированиярисков потребительского качества впроектах ИС в диссертационной работенечеткие модели представлены в виденечетких сетей, элементы и совокупностиэлементов которых реализуют различныекомпоненты нечетких моделей и этапынечеткого вывода.

Нечеткаяпродукционная модель (НПМ) представленаследующим образом:

,

где (i) — обозначение правиланечеткой продукции; Q — сфераприменения нечеткой продукции, котораяхарактеризует предметную область нечеткоймодели; Р— условиеприменения (активизации) ядра нечеткойпродукции;  — ядро нечеткойпродукции; А— условие ядра(антецедент); В— заключениеядра (консеквент); — знак логическойсеквенции (следования); S — метод или способопределения количественного значениястепени истинности заключения ядра,который определяет алгоритм нечеткоговывода в продукционной нечеткой модели;F — коэффициентопределенности или уверенности нечеткойпродукции, который определен на интервале[0, 1] и соответствует весовому коэффициентунечеткого продукционного правила; N — постусловиепродукционного правила, котороеопределяет действия и процедуры,выполняемые в случае реализации ядрапродукции.

Ядро нечеткой продукции представляется ввиде:

ЕСЛИx есть А, ТО y есть В,

где x — входная переменная,; Х — область определенияантецедента нечеткого правила; А — нечеткое множество,определенное на Х; — функцияпринадлежности нечетного множества А; y — выходная переменная,; Y — область определенияконсеквента нечеткого правила; В — нечеткое множество,определенное на Y; — функцияпринадлежности нечетного множества B.

Для нечеткого множестваВ функцияпринадлежности определяется по правилукомпозиции как, гдеsup — операцияопределения верхней границы множестваэлементов; T— операцияТ-нормы.

Прямой выводосновывается на правиле вывода «нечеткиймодус поненс» (fuzzy modusponens). В диссертационной работе для реализации нечеткоговыводаиспользовано правило вывода«нечеткиймодус поненс» и результатнечеткого вывода определяется посредствомприменения операции композиции.

Для моделированиярисков проектов ИС в качествекомпозиционного правила нечеткогологического вывода использована max-min-композиция, т.к.она обладает свойствами ассоциативности идистрибутивности относительно операцииmax, чтоявляется важным для задачмоделирования.

При построении нечеткоймодели рисков потребительского качества впроектах ИС в качестве входных переменныхиспользуются как количественные, так икачественные факторы. Интегральный учеткак количественных, так и качественныхфакторов возможен при использованиилингвистических переменных. Для этого впродукционных моделях нечеткого выводаприменяют нечеткие лингвистическиевысказывания.

При построениинечеткой модели оценки рисков проектов ИСнеобходимосформировать полное пространствопредпосылок факторов, являющихся источниками риска иполное пространство заключений показателей риска различныхобластейпроекта.

Для формированияправила оценки риска потребительскогокачества ИС, связанного с достижением целипроекта ИТ, в качестве входнойлингвистической переменной (х1)используется лингвистическая переменная«цель проекта», которая имеет следующеетерм-множество:

Т1 ={«недостаточно», «ограничено», «полностью»}.

Терм «недостаточно» (Н)соответствует ситуации, когда цель проектаИС недостаточно соответствует целяморганизации. Терм «ограничено» (О)соответствует ситуации, когда цель проектаИС соответствует целям организации сопределенными ограничениями. Терм «полностью» (П)соответствует ситуации, когда цель проектаИС полностью соответствует целяморганизации.

Другой лингвистическойпеременной (х2) являются «границы проекта» стерм-множеством:

Т2 = {«минимальная»,«нормальная»,«избыточная»}.

Терм «минимальная» (М)соответствует ситуации, когда границыпроекта ИС определяют минимальнуюфункциональность для бизнес-системы. Терм«нормальная»(Н) соответствует ситуации, когда границыпроекта ИС соответствует требуемойфункциональности бизнес-системы. Терм«избыточная»(И) соответствует ситуации, когда границыпроекта ИС имеют избыточную или неточноопределенную функциональность.

Выходной переменной(y) являетсялингвистическая переменная «риск соответствия целипроекта», которая имеетследующее терм-множество

Т3 ={Низкая очевидность риска(НОР), Средняяочевидность риска (CОР),Высокая очевидность риска (ВОР)}.

Для модели оценки рискапотребительского качества проекта ИС вчасти риска соответствия целям проектасформированы следующие правилавывода:

П1:

ЕСЛИ

цель проекта недостаточносоответствует целям организации И границыпроекта определяют минимальнуюфункциональность

ТО

высокая очевидность рискасоответствия цели проекта

П2:

ЕСЛИ

цель проекта соответствует целяморганизации с ограничениями И границыпроекта определяют минимальнуюфункциональность для бизнес-системы

ТО

средняя очевидность рискасоответствия цели проекта

П3:

ЕСЛИ

цель проекта соответствует целяморганизации полностью И границы проектаопределяют нормальную ИЛИ избыточнуюфункциональность для бизнес-системы

ТО

низкая очевидность рискасоответствия цели проекта

В процессе анализафакторов риска потребительского качества впроектах ИС с привлечением экспертов —ведущих специалистовконсалтинговых организаций были выявленыпоказатели, которые могут быть факторами и показателями риска проектов ИС. В таблице 2 приведены первые двелингвистические переменные, характеризующие факторыриска, из 29 представленных вдиссертации.

При заданиилингвистических переменных,характеризующих факторы риска, могутиспользоваться следующие терм-множества,определяющие уровни факторов: Т2 ={Низкий(Н), Высокий (В)}; Т3 = {Низкий (Н), Средний (C), Высокий (В)};T4 = {Очень Низкий (ОН),Низкий (Н), Средний (C),Высокий (В)};
T5 = {Недопустимо Низкий(НН),Низкий (Н), Средний (C),Высокий (В), Сверхвысокий (СВ)}.

Таблица 2. Факторыриска проектов ИС

Обозна­чение

Наименование лингвистическойпеременой

Видтерм-множества и интерпретация уровнейфакторов

x1

Цельпроекта

Т3.Н — недостаточно соответствует целяморганизации;С — соответствует целям сопределенными ограничениями; В — полностью соответствует.

x2

Границыпроекта

Т3. Н —определяют минимальнуюфункциональность; С — соответствуеттребуемой функциональности; В — имеют избыточную или неточноопределенную функциональность.

В таблице 3 приведеныпервые две лингвистическиепеременные, характеризующиепоказатели риска, из 17представленных в диссертации.

При заданиилингвистических переменных,характеризующих показатели риска,используется следующее терм-множество,определяющее показатели риска: Т1 ={Низкая очевидность риска (НОР), Средняя очевидность риска (CОР),Высокая очевидностьриска (ВОР)}.

Таблица 3. Показатели рискапроектов ИС

Обозначение

Наименование
лингвистической
переменой

Примечание

y1

Соответствие цели проекта

Рискпроявляется в том случае, если целипроекта ИСне полностью соответствуют целям илизадачам организации

y2

Организационная стабильность

Рискпроявляется в зависимости от размераорганизационных изменений,необходимых для реализации проекта ИС

В нечеткой моделиоценки рисков проектов ИС в качествефункций принадлежности вполне допустимоиспользовать типовые L-R-функции треугольного итрапецеидального типов, определенные на 01-носителе,конкретный вид которых определяется значениямипараметров их аналитическогопредставления и может уточняться всоответствии с экспериментальнымиданными.

В результате анализапредметной области и обработки экспертнойинформациисформирована база правил. В таблице 4 приведеныпервые две базы правилиз 17 представленных вдиссертации.

Таблица 4. Нечеткиепродукционные правила модели рискапроектов ИС

Обозначение правила

Антецедент

Консеквент

Базаправил П1

П1.1

x1= Н ( x2 = В x2 = С)

y1= ОченьВОР

П1.2

x1 = Н x2 = Н

y1= ВОР

П1.3

x1= С x2 = В x2 =С

y1= ОченьСОР

П1.4

x1 = С x2 = Н

y1= СОР

П1.5

x1= В x2 = В x2 =С

y1= НОР

П1.6

x1= В x2 = Н

y1= ОченьНОР

Базаправил П2

П2.1

(x4= ОН x4 =Н) (x3 = В x3 = ОВ)

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»