24.05.2014
Источник: E-xecutive.ru

Как спланировать реализацию ИТ-проектов

Русаков
Максим Русаков

Партнер
Группы компаний SRG
Руководитель направления "ИТ-консалтинг"

Каждый шестой ИТ-проект заканчивается провалом. Почему запланированные показатели выходят за установленные рамки времени и бюджета? Какие этому есть причины? Как бороться с отсутствием объективного и реалистичного планирования?

Информационные системы стали неотъемлемой частью современных компаний. ИТ-проекты становятся все более масштабными и охватывают все части бизнеса. Как следствие, срывы и провалы ИТ-проектов приводят к значительным потерям.

В обзоре компании McKinsey (2012 г.) указано, что крупные ИТ-проекты в среднем:

1. превышают бюджетный план на 66 %,
2. затягивают сроки завершения на 33 %.

Каждый шестой крупный ИТ-проект превышает запланированные показатели настолько, что способен поставить под угрозу весь бизнес компании. Отсутствие объективного и реалистичного планирования, как было найдено в ходе исследования, является одной из ключевых причин выхода проекта за установленные рамки.

Пример: В 2003 в компании Levi Strauss было принято решение о создании единой информационной системы. Стоимость реализации проекта оценивалась в 5 миллионов долларов. После начала проекта выяснилось, что расчёты затрат ошибочны, фактический бюджет проекта значительно больше. На момент запуска система содержала значительное количество ошибок. Суммарные потери бизнеса составили около 200 миллионов долларов. Levi Strauss & Co., Form 10-Q, April 08, 2008.

Сотрудниками подразделения Университета Оксфорда было подсчитано, что 61 % руководителей на практике сталкивались с существенными конфликтами интересов между Заказчиком и Исполнителем ИТ-проекта. Две из трех компаний хотя бы раз не смогли распознать и остановить провал крупного ИТ-проекта вовремя.

Превышение бюджета по провальным ИТ-проектам составляет более 200% от плановых значений. Проблемы, возникающие при реализации ИТ-проектов, влекут за собой существенные потери прибыли и наносят удар по репутации компании. Эти данные подтверждаются результатами еще одного независимого исследования, проведенного специалистами Standish Group.

Автор книги «Software Sizing, Estimation, And Risk Management: When Performance Is Measured Performance Improves» (2006 г.)Dan Galorath приводит результат интернет-исследования: было найдено 2 100 страниц с описанием около 5 000 факторов,ведущих к провалам ИТ‑проектов. Наиболее частыми среди них являются:

1. слабое понимание требований,
2. низкий уровень проработки плана,
3. исполнение проекта вне установленных целей.

Все указанные и многие другие исследования подтверждают, что успешное составление плана по срокам, затратам и рискам на ранней стадии является обязательным атрибутом удачного ИТ-проекта. Руководители ИТ-проектов должны всегда задаваться вопросом, насколько высока степень риска и неопределенности проекта.

Общий подход к оценке ИТ-проектов

Наиболее важной стадией является определение масштаба и размера проекта.

Пример: Один провальный ИТ-проект будет стоить вам дороже, чем полная стоимость внедрения и поддержки процессов формализованной оценки затрат и сроков ИТ-проектов. IEEE Software Magazine, May/June 2011, p. 91.

Наиболее полно подход к оценке ИТ-проекта изложен Дэном Гэлорасом в виде последовательности 10 шагов:

1. Определить цель оценки затрат;
2. Установить техническую базу, основные правила и допущения;
3. Собрать данные по проекту;
4. Определить масштаб и размер проекта;
5. Подготовить предварительную оценку сроков и затрат;
6. Произвести количественную и качественную оценку рисков;
7. Проверить результат и рассмотреть оценку повторно;
8. Создать план проекта;
9. Задокументировать оценку, включая все новые приобретенные знания;
10. Отслеживать эффективность работ.

Далее подробно будут рассмотрены подходы для успешного завершения трех ключевых шагов 4-6. Наиболее важной стадией является определение масштаба и размера проекта, ведь результаты, полученные на этой стадии, являются основой для расчета сроков, затрат и рисков проекта.

Способы оценки размера ИТ-проектов

Полезно знать: Всего пять методов оценки размера программного обеспечения соответствуют международным стандартам:

1. COSMIC,
2. FiSMA,
3. IFPUG,
4. Mk II,
5. NeSMA.

COSMIC и IFPUG являются наиболее популярными из них.

С начала 80-х гг. прошлого века экспертами в области планирования ИТ-проектов был накоплен значительный опыт и разработаны эффективные подходы и методологии для оценки размера ИТ-проектов. Признанный эксперт в области оценки ИТ-проектов Каперс Джонс в своей книге приводит описание 17 наиболее распространенных функциональных метрик ИТ-проектов.

Чем дольше конкретная организация использует модель, тем точнее получаются результаты расчета.

Согласно отчету David Consulting Group:

1. 36 % опрошенных организаций производят оценку размера ИТ-проектов силами внутренних специалистов,
2. 16 % компаний привлекают внешних специалистов для квалифицированной независимой оценки.

Статистика: Чаще всего оценку размера ИТ-проекта используют для расчета затрат и сроков при разработке новых информационных систем. Размер ИТ-проекта также используется для составления бюджета организации и контроля эффективности исполнения. David Consulting Group, 2013.

Большинство компаний используют функциональные точки для измерения размера ИТ-проектов:

1. метод IFPUG (71%),
2. метод быстрых и ранних функциональных точек (14%),
3. метод COSMIC (11%).

За последние два года были выпущены последние редакции правил методов оценки размера программ COSMIC и IFPUG.

Наиболее популярные методы расчета сроков, затрат и рисков ИТ-проекта их положительные и отрицательные стороны представлены в таблице ниже.

Метод расчета

Каким образом

Преимущества

Недостатки

По аналогии

Сравнить с аналогичным завершенным проектом

+ в основе лежат точные фактические данные

− сложно найти аналоги, которые имеют много общего с новым проектом

Экспертно

Спросить эксперта

+ фактические данные не нужны

+ применимо для уникальных проектов

− наиболее ошибочный способ расчета из-за предубеждений эксперта

− трудно определить уровень экспертизы

Подход сверху-вниз

Покомпонентное разделение системы от более крупных блоков к менее

+ результаты оценки взаимоувязаны с проектными требованиями

− нужны четкие требования

− ошибки недооценки из-за предубеждений инженеров

Подход снизу-вверх

Ответственные сотрудники оценивают отдельные блоки, сумма которых дает результат

+ высокая точность

+ индивидуальная ответственность за результат

− длительное время расчета

− недоучет затрат на интеграцию компонентов

− ошибки недооценки из-за предубеждений инженеров

Параметрические модели

Модель основывается на статистике, оценка производится за счет математических алгоритмов и настройки параметров

+ высокая скорость и простота

+ в основе лежит статистика тысяч завершенных проектов

+ результаты оценки взаимоувязаны с проектными требованиями

− риск неадекватной настройки параметров модели

Dan Galorath and Michael Evans «Software Sizing, Estimation, And Risk Management: When Performance Is Measured Performance Improves», 2006


Использование параметрических моделей является наиболее эффективным способом планирования ИТ-проектов, так как позволяет с высокой скоростью производить точный расчет сроков, затрат и рисков, сравнивать результаты с историческими данными своих проектов и данными, накопленными разработчиком параметрической модели. Однажды настроенная и откалиброванная модель позволяет с минимальными усилиями уточнять и адаптировать оценки по ходу исполнения проекта в быстро меняющихся условиях бизнеса. Многолетний опыт доказывает, чем дольше конкретная организация использует модель, тем точнее получаются результаты расчета.

Для того, чтобы получить максимальную пользу от внедрения инструментов планирования затрат и сроков ИТ‑проектов, решение должно обладать рядом необходимых функциональных характеристик:

1. Охватывать весь спектр работ по ИТ-проектам: от разработки программного обеспечения до технического администрирования и поддержки аппаратного обеспечения;
2. Учитывать качество поставляемого продукта/услуги;
3. Рассчитывать риски в соответствии с уровнем доверительной вероятности;
4. Прогнозировать полную стоимость владения ИТ-активом;
5. Иметь механизм накопления исторических данных.

Коммерческие компании развивают методы статистического моделирования ИТ‑проектов, активно накапливают проектные данные. На текущий момент лидерами отрасли накоплены детальные данные по совокупности более 90 000 ИТ-проектов.


E-xecutive.ru, от 24 мая 2014 г.


<-- Назад

Вернуться в раздел