Как сдать экзамен PMP (Project Management Professional) - страница 46

– Список возможных реагирований. Иногда в процессе идентификации рисков могут определяться возможные реагирования на них. Такие меры реагирования, если они определены во время этого процесса, должны служить в качестве входов процесса планирования реагирования на риски.

Качественный анализ рисков – процесс расстановки приоритетов в отношении рисков для их дальнейшего анализа или действий, выполняемый путем оценки и сопоставления их воздействия и вероятности возникновения. Ключевая выгода данного процесса состоит в том, что он позволяет руководителям проектов уменьшать уровень неопределенности и фокусироваться на высокоприоритетных рисках.

Количественный анализ рисков – процесс численного анализа воздействия идентифицированных рисков на цели проекта в целом. Ключевая выгода данного процесса состоит в том, что он предоставляет количественную информацию о рисках в поддержку процесса принятия решений с целью уменьшения неопределенности проекта.

Методы сбора и представления информации

– Проведение интервью. Методы проведения интервью позволяют получить опыт и исторические данные для количественной оценки вероятности и воздействия рисков на цели проекта. Требуемая информация зависит от используемого типа вероятностного распределения. Например, для некоторых наиболее широко используемых моделей распределений необходимо собрать информацию об оптимистическом (низкая вероятность), пессимистическом (высокая вероятность) и наиболее вероятном сценарии. Документирование обоснований диапазонов рисков и связанных с ними допущений является важным элементом интервью по поводу рисков, поскольку эти документы позволяют сделать вывод о надежности и достоверности анализа.

– Распределение вероятностей. Непрерывные распределения вероятностей, широко используемые в моделировании и имитации, представляют собой неопределенности значений, например длительности операций расписания и стоимости компонентов проекта. Дискретные распределения могут использоваться для представления неопределенных событий, например результатов тестов или возможных сценариев дерева решений. На рис. ниже представлены два примера широко используемых непрерывных распределений. Такие распределения описывают фигуры, которые сочетаются с данными, обычно получаемыми в результате количественного анализа рисков. Равномерные распределения можно использовать в случаях, когда нет очевидного значения, являющегося более вероятным, чем другие, находящиеся между указанными верхней и нижней границами, например на ранней стадии проектирования.