Определение размеров ресурсов, необходимых для снижения рисков

Чтобы борьба с рисками была экономически оправданной, размеры затрат на предотвращение и сокращение рисков не должны превышать ожидаемых потерь. Отсюда вытекает стратегия определения размера затрат на снижение рисков: сумма затрат и ожидаемых потерь должна быть минимальной.

Проблему оценки размеров ресурсов рассмотрим на простом, но поучительном примере борьбы с опозданиями. Допустим, что среднее время, которое Вы затрачиваете на дорогу в институт =30 мин. Однако на время в пути влияет множество независимых факторов: автобус, на котором Вы привыкли ездить, может задержаться, а может придти пораньше, ситуация на дороге может сложиться благоприятно, а может и не очень. Так как факторов много и они независимы, а влияние каждого из них невелико, можно предположить, что случайная величина «время в пути» распределена нормально. Путем многократных наблюдений Вы установили, что среднеквадратическое отклонение времени =2 мин.

На рис. 6.2 тонкой ломаной линией изображено распределение вероятности времени, затраченного на дорогу. Вероятность опоздания – площадь под кривой левее линии 30 мин. Если Вы регулярно выходите за 30 мин до звонка, то в половине случаев Вы опаздываете (соответствующая площадь на рисунке заштрихована). Определим, за сколько минут Вам следует выходить из дома, чтобы число опозданий не превышало 1%. Для нормального распределения справедливо «правило трех сигм»: вероятность нахождения значения случайной величины в интервале: среднее значение  3 не менее 99%. Таким образом, если Вы будете выходить на 3 = 6 мин раньше, вероятность Вашего опоздания снизится до менее чем 1%. (площадь, закрашенная черным).

Рис. 6.2. Кривые распределения вероятности времени в пути.

Конечно, в 99% случаев Вам придется ждать звонка. Но это гораздо лучше, чем опаздывать. А время до звонка можно скоротать в приятной беседе с друзьями.

Прогнозируемое время разработки программного проекта также является случайной величиной. Однако, распределение её вероятности далеко от нормального. На рис. 6.3 изображена типичная кривая рисков. По горизонтальной оси отложено ожидаемое время завершения проекта, по вертикальной – вероятность, что проект завершиться в данный момент времени.

Рис. 6.3. Кривая рисков завершения проекта

Более наглядной будет кумулятивная кривая, отображающая вероятность того, что проект закончится не позднее указанного срока. На рис. 6.4 приведен пример такой кривой. По оси Х отложены значения коэффициента увеличения срока (отношения реальной продолжительности проекта к плановой), а по Y вероятность, что превышение не будет больше указанной величины. Отметим, что для кривых, изображенных на рис. 6.3 и 6.4 вероятность завершения проекта менее, чем за 62 дня практически равна нулю, 50% вероятность наступает на 76 день, наиболее вероятный день завершения разработки 75-й, а с вероятностью 99% проект закончится ранее 90 дня с начала разработки.

Рис. 6.4. Риск увеличения сроков из-за ошибок планирования.

Приведенные кривые построены на основе анализа статистики разработки нескольких сотен проектов, близких по размерам и сложности реализации. Точка появления сколь ни будь значимой вероятности (в нашем случае 65-й день) соответствует срокам завершения проекта по идеальному плану (ни один риск не реализован, ничего не мешает проекту завершиться в срок). Конкретный вид кривых зависит также от уровня фирмы-разработчика, эффективности применяемых процессов разработки и системы управления качеством.