1.5. Концептуальная информационная модель
Концептуальная информационная модель процесса управления рисками качества программных проектов, разработанная с использованием CASE-средства ERWin, представлена на рисунке 1.10. Модель отражает все сущности, атрибуты (характеристики) сущностей и связи между ними, что позволяет на основе этой модели осуществить синтез далее логической и физической модели базы данных рисков качества программных проектов.
Функциональная, информационная модели и модель потоков данных процесса управления рисками качества программных проектов (рисунки 1.2-1.10) содержат системные представления о функциях (задачах) процессов управления рисками, взаимосвязях решаемых задач, информационных потоках, структуре рисковой информации, а также о видах неопределенности при принятии решений в рамках процесса управления рисками.
Виды неопределенности, которые здесь могут быть выделены, во многом определяют подходы к принятию проектных решений на этапах процесса управления рисками качества, например, по выбору наиболее важных рисков на этапе анализа рисков, или выбору вариантов реагирования на те или иные риски на этапе мониторинга рисков качества.
В зависимости от количества отсутствующей информации можно выделить здесь следующие виды неопределенности в задачах принятия решений по рискам: неизвестность, недостоверность (неполнота, недостаточность, недоопределенность, неадекватность) и неоднозначность.
В процессе сбора информации (методами анкетирования, интервьюирования, построением графов сценариев рисков и др.) на определенном этапе может оказаться, что собрана еще не вся возможная (неполнота) или не вся необходимая (недостаточность) информация. Или для некоторых элементов рисковой информации определены не их точные описания, а лишь множества, которым эти описания принадлежат (недоопределенность), или ряд элементов задачи временно описан лишь по аналогии с уже решавшимися задачами (например, по результатам аналогичных проектов), имеется лишь «замещающее» описание (неадекватность).
Рис. 1.4 – Функциональная модель процесса
«Идентификация рисков»
Рис. 1.5 – Функциональная модель процесса «Анализ рисков»
Рис. 1.6 – Функциональная модель подпроцесса «Интеграция
оценок на обобщенный критерий качества проекта»
Рис. 1.7 – Функциональная модель процесса «Планирование
рисков»
Рис. 1.8 – Функциональная модель процесса «Мониторинг рисков»
Рис. 1.9 – Модель потоков данных процесса управления рисками
качества программного проекта
для для для для для для содержит содержит определяет имеет содержит имеет для для для для для для для определяет определяет определяет определяет для для для для инициирует составляет для для для задает Рис.
1.10 – Информационная модель процесса
управления для для
Рисками качества программного проекта
Детальное изучение предметной области управления рисками в принципе может привести либо к ситуации определенности, в которой все элементы задачи принятия решения описаны однозначно, либо к ситуации неоднозначности. Последний случай в процессе управления рисками является доминирующим и предполагает, что вся возможная информация о задаче собрана, но полностью определенное описание не получено и не может быть получено.
Источниками (причинами) возможной неоднозначности описания предметной области процесса управления рисками качества программных проектов являются внешняя среда (физическая неопределенность) и используемый экспертами (специалистами) профессиональный язык (лингвистическая неопределенность), который вследствие субъективного фактора может восприниматься (интерпретироваться) специалистами неоднозначно.
Приведенный здесь анализ видов неопределенности в программном проекте показывает, что для случая нечетких проектных данных необходимы новые эффективные модели и методы поддержки принятия решений по рискам. Теория нечетких множеств может здесь являться средством формализации нечетких понятий и отношений, а также базисом создания новых эффективных подходов, методов и моделей поддержки процесса управления рисками качества наукоемких программных проектов.