Análise de Risco em Gerência de Projetos (2a. edição)
Você, e inúmeros gerentes de projetos em todo o mundo, já deve ter se perguntado por que tantos projetos falham. Embora cada projeto tenha sua história para ser contada, o fato é que uma quantidade alarmante de projetos falham porque seus gerentes ignoram a máxima número um da atividade de gerência de projetos: “Projetos nunca são executados como planejados.” (Tim Lister)
Já que isso é um fato, o que pode ser feito a respeito?
Neste livro você irá encontrar um amplo ferramental para a identificação, análise e gerenciamento dos fatores que fazem com que projetos não sejam executados de acordo com o seu planejamento. Este ferramental, conhecido como análise e gerência de risco, tem encontrado um número crescente de adeptos em todo o mundo e é apresentado ao longo dos diversos capítulos que compõem este livro de forma progressiva, clara e direta.
O livro está repleto de exemplos práticos e estudos de caso. Vários desses exemplos fazem uso do software @Risk, da Palisade Corporation. Se você não tem acesso ao @Risk, não se preocupe. No CD-ROM que acompanha o livro você irá encontrar uma versão do CoRisco, a macro do Excel desenvolvida pelos autores, que substitui o @Risk.
Se você é gerente de projetos ou pretende se tornar um, então este livro vai ajudá-lo a coordenar as atividades de projetos que são entregues no prazo, dentro do orçamento, de acordo com o fluxo de caixa e em sintonia com os objetivos que se propôs atingir.
Nesta segunda edição, além de sofrer uma revisão minuciosa de fórmulas e texto, o livro ganha um novo capítulo sobre correlação, provavelmente um dos tópicos mais importantes de modelagem quantitativa de riscos.
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O mundo no qual as organizações fazem negócios mudou
O mundo no qual projetos são executados também mudou
A interdependência entre projetos
A natureza das incertezas
Lidando com as incertezas
Conteúdo do livro
Exercícios
Respostas dos Exercícios
1. O Caso Titanic
A saga do Titanic
A todo vapor rumo à Nova York
Icebergs à frente
Cadê meu bote salva-vidas?
Risco, impacto e probabilidade
Risco e percepção de risco
Exercícios
Respostas dos Exercícios
2. Gerência de Risco
Uma visão panorâmica da gerência de risco
Análise de Risco
Controle de risco
Uma análise formal do Caso Titanic
Exercícios
Respostas dos Exercícios
3. Análise de Risco
Gerência de Risco
Ficha de Controle de Risco: Identificação e Responsabilidades
Ficha de Controle de Risco: Informações de Contexto
Ficha de Controle de Risco: Matriz de Impacto e Probabilidade
Ficha de Controle de Risco: Avaliando o Impacto de Fatores de Risco
Atribuindo Significado aos Fatores de Escala Dimensionais
Ficha de Controle de Risco: Atividades de Contenção e Contingência
Ficha de Controle de Risco: Histórico
Por que muitas empresas não praticam a Gerência de Risco?
Um Exemplo Prático: O Caso da The American Pharmacy
Preenchendo a Ficha de Controle de Risco
Exercícios
Respostas dos Exercícios
4. Estabelecendo Prioridade entre Fatores de Risco
Nem todos os fatores de riscos devem ser mitigados
Os riscos que devem ser mitigados
Um risco que vale a pena ser mitigado
Que fatores de risco devem ser mitigados primeiro?
Atribuindo pesos aos fatores de escala
Como os pesos e os fatores de escala são transformados em prioridade
Tirando o máximo do índice de importância relativa
Exercícios
Respostas dos Exercícios
5. Modelagem e Análise de Riscos Quantitativos
Os dados quanto à sua natureza
Bem-vindo ao mundo dos valores estocásticos
O Caso da Kronendale AB
Orçando o salário do especialista em Data Mining
O Que Fazer?
Uma Questão de Nomenclatura
O Caso Kronendale AB: Epílogo
O que aprendemos com o Caso Kronendale AB?
Exercícios
Respostas dos Exercícios
6. Capturando a Opinião de Especialistas
Fatores de Risco Quantitativos: Discretos e Contínuos
Funções de Probabilidade Discretas
Raciocinando sobre Funções de Distribuição de Probabilidade Contínuas
Como os fatores de risco contínuos são modelados?
Exercícios
Respostas dos Exercícios
7. Estudo de Caso: The Kitty Cat Co.
O Caso The Kitty Cat Co.
O Modelo de Análise de Risco da Duração do Projeto
As Estimativas da Duração do Projeto
As Estimativas do Custo Total do Projeto
O que aprendemos com o Caso The Kitty Cat Co?
Exercícios
Respostas dos Exercícios
8. Risco e a Lei das Compensações
A Função de Distribuição de Probabilidade Normal
O Teorema Central do Limite
O Caso da Blue Bird Rent a Car
As Fórmulas da Média e do Desvio Padrão da Função Triangular
O Modelo de Risco da Blue Bird
O Modelo de Risco do Custo do Combustível
O que aprendemos com o Caso da Blue Bird
Exercícios
Respostas dos Exercícios
9.Correlação
Modelando Dependências
O Caso Château Chamonix
Considerações sobre os Diagramas de Dispersão
Coeficiente de Correlação de Spearman
O Caso da Château Chamoix Revisitado
Uma Palavra de Advertência sobre o Uso de Coeficientes de Correlação
Cuidado com as Correlações Espúrias!
Que Informação a Inspeção Visual de um Diagrama de Dispersão nos Pode Revelar?
Como Modelar a Correlação em Modelos de Risco? O Caso da Quick Software
Como Ficaria o Modelo de Risco da Quick Software sem Correlação
Como determinar o Coeficiente de Correlação Adequado a ser Utilizado em uma Modelagem?
Todas as Correlações Precisam ser Modeladas?
Exercícios
Respostas dos Exercícios
Apêndice I. Desenvolvendo Modelos de Risco de Custo de Prazo Usando CoRisco
Modelos de Risco de Custo
Modelos de Risco de Prazo
Estimando Risco de Custo com Atividades Contingenciadas
Exercícios
Apêndice II. Como usar o @Risk
O @Risk
A Barra de Ferramentas do @Risk
Usando o @Risk: O Caso da Empresa de Consultoria
Analisando os Resultados
Sobre autor
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Eber Assis SchmitzÉ Analista Consultor do Núcleo de Computação Eletrônica da Universidade Federal do Rio de Janeiro e Professor Adjunto do Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática da UFRJ e do Programa de Mestrado em Informática da UFRJ, cujas atividades são coordenadas pelo Departamento de Ciência da Computação e pelo Núcleo de Computação Eletrônica da UFRJ. É Engenheiro Eletrônico formado pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Mestre em Engenharia Elétrica pela UFRJ e Doutor em Ciência da Computação pelo Imperial College, Inglaterra. |
Sobre autor
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Antonio Juarez AlencarÉ pesquisador do Programa de Mestrado em Informática da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), cujas atividades são coordenadas pelo Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e pelo Núcleo de Computação Eletrônica. É, também, Bacharel em Matemática e Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela UFRJ e Doutor em Computação pela Oxford University, Inglaterra. |


