Рубрика «риски программных проектов»

Всем привет! Эта статья - обобщение моего опыта 30+ проектов, связанных с обработкой данных и машинным обучением. Здесь не будет теории про управление рисками и общего перечня проектных рисков. Я перечислил только наиболее частые “грабли” именно из data-специфики, с которыми приходилось сталкиваться за последние 7 лет. Надеюсь, что эта статья поможет менеджеру проекта или менеджеру продукта сохранить свой цвет волос, ценное время команды и удовлетворенность заказчиков. Риски я разделил на три группы:

  • риски моделей машинного обучения,

  • риски источников данных,

  • риски пользовательских данных.

Читать полностью »

Кажущаяся простота

В любом учебнике, включая PMBOK, процедура управления рисками описывается в кристально простых и понятных терминах.

Риск нужно:

  • выявить
  • подвергнуть качественному и количественному анализу
  • поместить в соответствующий раздел матрицы рисков
  • принять решение по работе с ним
  • отслеживать до наступления или потери актуальности.

Однако в реальной жизни не так часто можно увидеть аккуратное следование этим процедурам и еще реже — пользу от этого.

За кажущейся простотой лежит ежедневная работа руководителя проекта, требующая дисциплины, творческого подхода и интеллектуальных усилий. А поскольку риск — это вероятное событие в будущем, которое может быть и не произойдет, заниматься этим сейчас некогда и не хочется — есть более насущные задачи.

Допустим, руководитель проекта понимает, что управлять рисками необходимо. Убеждать его в этом не нужно. Но как это сделать наиболее эффективным способом? Какие приемы и инструменты стоит использовать, чтобы с минимальными затратами времени действительно снизить потери от наступления рисков?
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js