Bài tập quản lý rủi ro

BÀI TẬP QUẢN LÝ RỦI RO
Đây là trình bày về cách quản lý rủi ro của đề tài làm phần mềm bán linh kiện điện tử.
1) Bảng danh sách rủi ro:
Mã rủi ro Mức độ Mô tả Giải pháp
R01 01 Có xung đột với mục tiêu và
chất lượng thể hiện và làm
theo yêu cầu khách hàng một
cách hoàn chỉnh.
Thường xuyên trao đổi với
khách hàng để có thể làm
đúng với yêu cầu khách
hàng.
R02 02 Độ khó của kỹ thuật làm phần
mềm này.
Tổ chức training các kỹ
thuật làm phần mềm.
R03 03 Lịch biểu thời gian sẽ rất
ngắn.
Chia ra và kiểm tra từng
công việc cụ thể theo từng
tuần.
R04 04 Khó phát huy hết công suất
của tất cả các thành viên.
Lập trước kế hoạch WBS,
vẽ biểu đồ phân công công
việc.
R05 05 Thiếu kinh nghiệm về đề án
này.
Hỏi hỏi kinh nghiệm này
từ các công ty đi trước.
2) Mô hình xương cá:

Khó phát huy
hết công suất
các thành viên.
Dự án thất bại
hoặc gặp khó
khăn hơn.
Thời gian quá
ngắn
Có khác biệt giữa yêu
cầu khách hàng và khả
năng thực hiện.
Độ khó kỹ thuật
làm phần mềm.
Thiếu kinh nghiệm
về đề án này.
3) Ma trận xác suất / Tác động:
Xác suất/Tác động Thấp Trung Cao
Cao Có sự khác biệt
giữa yêu cầu
khách hàng và khả
năng thực hiện.
Trung Khó phát huy hết
công suất các thành
viên.
Khó nắm bắt các
kỹ thuật làm phần
mềm.
Thấp Lịch biểu thời gian
rất ngắn.
Thiếu kinh nghiệm

về đề án này.
4) Sử dụng cây quyết định MV:
Trong quá trình lựa chọn đề tài, nhóm đã sử dụng một trong các cách quản lý rủi ro
ở trên để chọn ra đề tài phù hợp với nhóm nhất. Ở đây, nhóm chỉ nêu ra một ví dụ về sự so
sánh rủi ro giữa đề tài chúng em đã chọn và một đề tài mà nhóm đã bỏ. Đó lần lượt là: Đề
tài phần mềm bán linh kiện điện tử và đề tài phần mềm bán cây cảnh.
- Lập bảng điểm tiềm năng của dự án bán linh kiện điện tử:
Bảng điểm tiềm năng của dự án bán linh kiện điện tử
Tiêu chuẩn thành công Điểm
Dễ tìm hiểu về qui trình dự án 5/10
Lập kế hoạch phù hợp 6/10
Nắm rõ công nghệ cần sử dụng 5/10
Có kinh nghiệm về dự án này 4/10
Đội ngũ nhân viên có năng lực 5/10
Chịu làm việc nặng – Nhân viên tập trung 5/10
Tổng 30/60
- Lập bảng điểm tiềm năng của dự án bán cây cảnh:
Bảng điểm tiềm năng của dự án bán cây cảnh
Tiêu chuẩn thành công Điểm
Dễ tìm hiểu về qui trình dự án 3/10
Lập kế hoạch phù hợp 6/10
Nắm rõ công nghệ cần sử dụng 5/10
Có kinh nghiệm về dự án này 0/10
Đội ngũ nhân viên có năng lực 5/10
Chịu làm việc nặng – Nhân viên tập trung 5/10
Tổng 24/60
Theo đó ta có phần trăm cơ hội thành công của:
 Phần mềm bán linh kiện điện tử = 30/60 = 50%.
 Phần mềm bán cây cảnh = 24/60 = 40%.
- Dùng cây quyết định:

Xác suất
Times
Kết quả = EMV
Quyet dinh
Ban linh kien dien tu
Ban cay canh
P = 0.5
P = 0.5
P = 0.4
P = 0.6
X
X
X
X
70.000.000
-50.000.000
50.000.000
-20.000.000
Project 1: EMV = (70.000.000 * 0.5) + (-50.000.000 * 0.5) = 10.000.000
Project 2: EMV = (50.000.000 * 0.4) + (-20.000.000 * 0.6) = 8.000.000
Dự án Cơ hội thành công Ước lượng lợi nhuận
Phần mề m bán linh
kiện máy tính
50% 70.000.000
50% -50.000.00
Phần mềm bán cây
cảnh
40% 50.000.000
60% -20.000.000
Ta thấy:

- Phần mềm bán linh kiện máy tính:
EMV = (70.000.000 * 0.5) + (-50.000.000 * 0.5) = 10.000.000
- Phần mềm bán cây cảnh:
EMV = (50.000.000 * 0.4) + (-20.000.000 * 0.6) = 8.000.000
Vì EMV của phần mềm bán linh kiện máy tính lớn hơn nên chúng em
đã quyết định chọn dự án này.
- Qua cách vừa nêu ra, nhóm đã đi đến lựa chọn đề tài phần mềm bán linh kiện
điện tử.
5) Phần mềm hỗ trợ quản lý rủi ro:
a. Định nghĩa:
- Như chúng ta đã biết, việc ra quyết định là công việc cơ bản của nhà quản lý và
có hệ thống thông tin khác nhau. Quản lý hệ thống thông tin (MIS), điều hành
hệ thống thông tin (EIS) đang giúp các nhà quản lý trong việc ra quyết định xử
lý. Trung tâm điểm của bài viết này xem xét của nhóm là DSS và vai trò của nó
trong quan điểm quản lý.
- DSS là một hệ thống hỗ trợ ra quyết định công nghệ và quản lý thực hiện bằng
cách hỗ trợ trong việc tổ chức kiến thức về cấu trúc, bán cấu trúc, hoặc các vấn
đề có cấu trúc.
- Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) là một lớp học của các hệ thống thông tin
máy tính hỗ trợ ra quyết định hoạt động. DSS là tương tác dựa trên hệ thống
máy tính và hệ thống phụ nhằm giúp các nhà sản xuất quyết định sử dụng công
nghệ thông tin, dữ liệu, tài liệu, kiến thức và / hoặc các mô hình để hoàn thành
nhiệm vụ quá trình quyết định.
- Quyết định hỗ trợ hệ thống đã tiến hóa trong vòng 25 năm qua từ các hệ thống
máy tính lớn thiếu, để các công cụ máy tính bị cô lập, cho khách hàng / máy chủ
dữ liệu Dippers, và bây giờ đến hiệu năng cao và quyết định doanh nghiệp, mở
rộng các ứng dụng hỗ trợ, thường liên quan đến mạng nội bộ của tổ chức. Đồng
thời, mối quan hệ giữa Cục và người sử dụng đã phát triển từ bão tố để hợp tác.
- Các ô dù rất lớn của các hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) từ lâu đã cung cấp
một tập hợp chào đón tại chỗ cho những người quan tâm đến việc xây dựng các

ứng dụng phần mềm dựa trên một hỗn hợp của các mô hình, phân tích dữ liệu,
giao diện và mạnh mẽ. DSS thu hút học viên, học giả và sinh viên đến từ nhiều
lĩnh vực bao gồm các hệ thống thông tin, nghiên cứu hoạt động / khoa học quản
lý, khoa học máy tính, tâm lý học và các ngành kinh doanh khác.
- Làm thế nào để DSS quyết định hỗ trợ các môi trường làm? DSS môi trường hỗ
trợ ra quyết định chung chung làm mô hình trên đây trong một số cách:
- Để chuẩn bị quyết định, DSS môi trường cung cấp dữ liệu cần thiết như là đầu
vào cho quá trình ra quyết định. Điều này là tất cả về dữ liệu mart và môi trường
lưu trữ dữ liệu làm hôm nay. Trong quyết định cơ cấu, DSS môi trường cung cấp
các công cụ và các mô hình bố trí các yếu tố đầu vào trong những cách mà làm
cho tinh thần lên khung quyết định. Những công cụ này, mô hình không phải là
trục bảng biểu và các khía cạnh khác của dữ liệu trình bày hàng tại các công cụ
truy vấn. Chúng là công cụ thực tế việc ra quyết định, giống như cây phân tích
lỗi, logic Bayes và mô-ra quyết định dựa trên cơ sở làm những việc như các
mạng thần kinh. Trong bối cảnh phát triển, DSS môi trường một lần nữa cung
cấp các công cụ, và cung cấp các cơ chế để thu giữ thông tin về bầu cử của
người ra quyết định (của những người bị ảnh hưởng bởi quyết định này), kết
quả và xác suất của chúng, và các yếu tố khác của các quyết định lớn hơn làm
bối cảnh. Trong việc ra quyết định, DSS môi trường có thể tự động hoá tất cả