Том ДеМарко - Вальсируя с медведями

Этот подход позволяет обходиться арифметическими действиями с выборками, вместо интегрального исчисления по кривым. В первый раз, когда вы запускаете этот процесс, он говорит вам, что вы пробежите, скажем, за 33 минуты. Этот результат не так уж и значим — это просто рассчитанное время для случайно выбранных величин из диапазона разброса скорости и расстояния. Но повторение этого процесса снова и снова даст распределение результатов, которые начинают аппроксимировать неопределенности ожидаемого времени забега.

Диаграмма, показанная выше, — это симулятор Монте-Карло для проблемы двойной неопределенности. Он позволяет вам моделировать n случаев проблемы и отображать результаты в форме результирующей диаграммы неопределенности. Вот результат для 100 образцов:

Метод, использованный здесь, не ограничен двумя неопределенностями. Его можно использовать для всего портфеля рисков, грозящих проекту по созданию программного обеспечения.

«RISKOLOGY» — это симулятор Монте-Карло, созданный для менеджера, занимающегося рисками в проекте по разработке программного обеспечения. Это — прямое воплощение механизма выборки по методу Монте-Карло, выраженное в терминах логики электронных таблиц. Мы написали эту программу в Excel, поэтому вам понадобится лицензионная копия программы, чтобы использовать этот инструмент. «RISKOLOGY» идет в комплекте с нашими собственными данными о некоторых рисках, с которыми может столкнуться ваш проект. Вы можете использовать наши данные или заменить их собственными.

Скачайте копию симулятора «RISKOLOGY» с нашего сайта: http://www.pmo.ru/riskology

Там же можно найти некоторые шаблоны и инструкции по использованию и подгонке симулятора.

Как только вы смоделировали достаточное количество примеров для своего проекта, симулятор обеспечит вам достаточно гладкую результирующую кривую. Эта кривая может показывать совокупные риски, связанные со сроком сдачи вашего проекта или с набором функциональных качеств, которые могут быть готовы к заданному сроку. В терминах управления рисками, результат представляется как диаграмма совокупного риска.

Для незнакомых с управлением рисками, или тех, кому очень сложно понять неопределенность, мы предлагаем воспринимать это как результат моделирования: «Мы прогнали этот проект 500 раз через симулятор, и получили результат, показанный на рисунке».

«Как вы видите, это показывает, что мы закончим работу до конца 30-го месяца проекта только в 15% случаев, — говорите вы. — Это не значит, что дата недостижима, она всего лишь имеет высокие риски. На нее можно рассчитывать лишь с 15%-ной уверенностью. Если вам нужна 75%-ная уверенность, вам лучше объявить датой сдачи 40-й месяц».

Наш симулятор «RISKOLOGY» не является единственным вариантом решения этой задачи. Существуют в продаже и другие подобные продукты. Вместо того, чтобы давать здесь прямые указания, мы будем поддерживать список на нашем сайте «RISKOLOGY» (см. URL выше). Там есть описания еще, по крайней мере, двух инструментов — наборов для построения своих собственных симуляторов риска. Эти продукты недороги, и их весьма легко освоить. Далее, как было обещано, мы перейдем к тому, что считаем самыми распространенными ключевыми рисками, с которыми сталкиваются руководители проектов по разработке программного обеспечения.

Глава 13

Основные риски проекта по разработке программного обеспечения

Если вы хоть сколько-то проработали в области создания программного обеспечения, то знаете, что есть некоторые общие проблемы, от которых страдают все проекты. Пропущенные сроки, установленные расписанием, и меняющиеся требования к проекту — это не то, что случается однажды и больше не повторяется. Они, скорее, неотъемлемая часть этой области бизнеса. Все мы это знаем. Странно только, что мы не планируем свои проекты с учетом этого знания. Вместо этого, мы планируем так, как будто эти проблемы надежно замурованы в прошлом и не грозят нам впредь. Конечно, вы знаете, что это неразумные ожидания. Эта глава поможет вам рассчитать, в каком объеме ваш план следующего проекта должен вмещать в себя проблемы, с которыми вы столкнулись в прошлом. Поскольку мы сами поступаем именно так, мы покажем использование симулятора «RISKOLOGY» в качестве инструмента для применения главных схем поведения, связанного с риском, к новым планам проектов.

Возможно, вы могли бы составить список из 20 или 30 проблем, которые столь вездесущи, что разумно ждать их появления, по крайней мере, в некоторой степени, в каждом проекте. Мы выбрали для работы всего пять. Мы выбрали именно эту пятерку, поскольку именно из-за них происходит большинство расхождений между планом и реальностью, а также потому, что нам удалось собрать некоторые полезные данные по отрасли о размерах этих рисков. Вот наш список этих главных рисков:

1. внутренние изъяны календарного планирования

2. раздувание требований (изменение требований)

3. текучесть кадров

4. нарушение спецификаций

5. низкая производительность

Только последний из них действительно связан с исполнением. Остальные четыре практически совсем не зависят от того, насколько усердно вы трудитесь и насколько вы компетентны и опытны в исполнении данной работы. Это стоит подчеркнуть, потому что многих руководителей смущает, не станет ли управление риском оправданием плохой работы исполнителей. Принятие разумных мер в отношении этих неконтролируемых событий — суть управления риском. Такие меры не освобождают вас от возможности неудачи, но создают резерв на случай, если некоторые из этих неконтролируемых событий обернутся против вас.

В следующих параграфах будет дано определение пяти рисков и показано, как принято количественно измерять их в нашей области.

Первый главный риск появляется из-за каких-то изъянов (или полной несостоятельности) процесса планирования бюджета времени и средств. Это можно рассматривать как ошибку собственно календарного планирования в противовес ошибкам осуществления проекта. (То, что сверхагрессивность может быть изъяном календарного планирования, удивит лишь тех руководителей, которым не приходилось встречаться с агрессивным календарным планированием, которое им не нравилось). Ошибка календарного планирования — не только реальный риск, но и самый крупный из пяти главных рисков по степени влияния на расхождение плана проекта и реального исполнения.

Ошибки календарного планирования можно рассматривать как тенденцию неправильно судить о размерах продукта, который предстоит создать. Существует серьезная возможность недооценки, даже если вы прилагаете большие усилия по определению величины программного продукта, скажем, методом функциональных точек, по модели СОСОМО KLOC[22] или любым другим способом. Вы чаще упускаете какие-то работы, которые оказываются нужными, чем включаете в расписание работы, которые впоследствии окажутся ненужными. Любая переоценка размера работ, оказавшаяся в вашем плане, редко оказывается достаточной, чтобы компенсировать недооценку.

Если вы не предпринимаете серьезных усилий по определению величины программного продукта, то ваши оценки календарного планирования основаны всего лишь на принятии желаемого за действительное: «Ого! Клиент хочет получить это в мае, до мая еще 7 месяцев, поэтому наугад можно поставить в график 7 месяцев». Когда календарное планирование строится без учета размера продукта, весьма вероятен перерасход времени на 50-80%. Когда семимесячный проект в конце концов занимает 12 месяцев, разъяренные топ-менеджеры редко винят график, вместо этого они ругают тех, кто должен был воплотить этот график (каким бы смехотворным он ни был) и жизнь. Но проблема в ошибочном календарном планировании, а не в плохом исполнении. В ретроспективе это выглядит так: размер продукта был недооценен по приказу; ограничение продолжительности проекта свело его размер к такому, какой мог быть создан за это время, но это ограничение оказалось нереалистичным.

Насколько большой проблемой являются ошибки календарного планирования в целом по отрасли разработки программного обеспечения? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно было осмыслить данные по просрочкам, в том числе данные, собранные другими, а затем исключить воздействие остальных главных рисков. Это позволяло убедиться, что мы выделили воздействие именно ошибок календарного планирования. Такое выделение причинных факторов является нетривиальной задачей, и мы не претендуем на то, что достигли совершенства в своих результатах, но следующая диаграмма неопределенности — наша лучшая оценка отклонения от графика только из-за неверного календарного планирования: