Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật phần mềm: Quản trị rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm sử dụng mạng Bayes

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

31
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài nghiên cứu nhằm xây dựng phương pháp định lượng đánh giá, phân tích hiệu quả hơn rủi ro trong lập lịch DAPM, nghiên cứu phải trả lời được các câu hỏi: Lập lịch DAPM có những đặc trưng rủi ro nào? Làm sao để quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM tốt hơn? Tức là nghiên cứu sẽ phân tích, mô hình hóa các đặc trưng rủi ro trong lập lịch DAPM; xây dựng phương pháp xác suất để cải tiến các kỹ thuật lập lịch thông dụng áp dụng cho DAPM, bao gồm lập lịch DAPM truyền thống và lập lịch DAPM linh hoạt.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật phần mềm: Quản trị rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm sử dụng mạng Bayes

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Ngọc Tuấn QUẢN TRỊ RỦI RO TRONG LẬP LỊCH DỰ ÁN PHẦN MỀM SỬ DỤNG MẠNG BAYES Ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 9480103 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM Hà Nội – 2021
Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Huỳnh Quyết Thắng TS. Vũ Thị Hương Giang Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ……… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1. Nguyễn Ngọc Tuấn, Huỳnh Quyết Thắng (2017), “Iteration scheduling using Bayesian networks in Agile Software Development”, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ X về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR’10) – Đà Nẵng, ngày 17-18/8/2017, trang 300-308, ISBN: 978-604-913-614-6 2. Nguyễn Ngọc Tuấn, Võ Thị Hường, Huỳnh Quyết Thắng (2017), “Hướng tới mô hình mạng Bayes để đánh giá rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm”, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ X về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR’10) – Đà Nẵng, ngày 17- 18/8/2017, trang 275-282, ISBN: 978-604-913-614-6 3. Nguyễn Ngọc Tuấn, Trần Trung Hiếu, Huỳnh Quyết Thắng (2017), “Phương pháp xác suất cải tiến sử dụng mạng bayes đánh giá rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm”, Chuyên san Công nghệ thông tin và Truyền thông, Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật - Học viện KTQS - Số 184 (06-2017), trang 45-61, ISSN: 1859-0209 4. Nguyen Ngoc Tuan, Huynh Quyet Thang (2018), “Risk management in Agile software project iteration scheduling using Bayesian Networks”, New Trends in Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques, Volume 303, 2018, pp. 596 - 606 (SOMET 2018), ISBN 978-1-61499-899-0, DOI: 10.3233/978-1-61499-900-3-596, SCOPUS Indexed. 5. Ngoc-Tuan Nguyen, Quyet-Thang Huynh, Thi-Huong-Giang Vu (2018), “A Bayesian Critical Path Method for Managing Common Risks in Software Project Scheduling”, SoICT 2018 Proceedings of the 9th International Symposium on Information and Communication Technology, Danang City, Viet Nam - December 06 - 07, 2018, ISBN: 978-1-4503-6539-0, pp. 382-388, DOI: 10.1145/3287921.3287962 6. Quyet-Thang Huynh, Ngoc-Tuan Nguyen (2020), “Probabilistic Method for Managing Common Risks in Software Project Scheduling Based on Program Evaluation Review Technique”, International Journal of Information Technology Project Management, Volume 11(3), pp. 77- 94, ISSN: 1938-0232, DOI: 10.4018/ IJITPM.2020070105.
MỞ ĐẦU Lý do chọn đề tài Dự án luôn có các rủi ro và mối lo lắng thường trực của các nhà quản trị dự án có liên quan đến rủi ro. Nhiều dự án ở trong nước cũng như ở các nước phát triển đã và đang gặp phải những vấn đề. Ví dụ: dự án đường sắt Cát Linh – Hà Đông được phê duyệt từ tháng 10/2008 và dự kiến đi vào hoạt động năm 2013 nhưng đến nay vẫn chưa hoàn thành và đội vốn gần gấp đôi [1]. Trong ngành công nghệ phần mềm cũng có nhiều dự án bị đội chi phí lớn cùng với nhiều lần chậm tiến độ, dẫn đến những vấn đề tạm thời hoặc thất bại toàn bộ dự án. Ví dụ dự án Queensland Health Payroll System của Úc bắt đầu từ năm 2013 đội vốn hơn 200 lần [3], hoặc dự án e-Borders của Vương quốc Anh bắt đầu năm 2007 bị chậm tiến độ quá nhiều lần nên phải hủy vào năm 2014 [4]. Các nghiên cứu về dự án phần mềm (DAPM) đã chỉ ra phần lớn (83.8%) các DAPM vượt quá ngân sách dự kiến hoặc chậm tiến độ và 52.7% các DAPM tạo ra phần mềm có ít chức năng hơn mô tả ban đầu [5, 6]. Các nghiên cứu cũng thống kê được 31.1% các dự án phát triển phần mềm bị hủy hoặc kết thúc trước khi có kết quả. Còn trong số các DAPM được hoàn thành thì chỉ có 61% dự án đáp ứng các chức năng hoặc tính năng được đưa ra ban đầu [7]. Như vậy trong ngành công nghệ phần mềm, thách thức lớn nhất đối với các đội DAPM là kiểm soát được dự án tốt về chi phí và tiến độ. Vì vậy câu hỏi đặt ra là làm sao quản lý DAPM tốt hơn để loại bỏ những vấn đề tạm thời cũng như tránh dự án khỏi thất bại? Tức là làm sao để quản trị rủi ro trong DAPM tốt hơn? Quản trị rủi ro và lập lịch dự án là các khâu tối quan trọng trong mỗi DAPM do yêu cầu phần mềm luôn thay đổi; DAPM hầu như không theo đúng kế hoạch, lịch trình; quản trị dự án không 1
tốt vì chủ yếu dựa trên kinh nghiệm, thiếu các công cụ khoa học hỗ trợ. Trong luận án này, rủi ro (uncertainty/risk) là những sự kiện bất định xảy ra có thể ảnh hưởng xấu đến đầu ra (chi phí, thời gian, chất lượng) của dự án. Mặc dù đến nay các nhà nghiên cứu và chuyên gia đã đề xuất nhiều quy trình và kỹ thuật, lĩnh vực quản trị rủi ro dự án vẫn phát triển rất nhanh và xử lý rủi ro trong các dự án nói chung cũng như trong DAPM vẫn là một thách thức. Luận án này tập trung vào mô hình hóa rủi ro trong quản lý thời gian của DAPM, hay nói cách khác là tập trung vào phần tích định lượng (để hạn chế những đánh giá chủ quan dựa trên kinh nghiệm) rủi ro trong lập lịch DAPM. Một số nghiên cứu gần đây chỉ ra có thể sử dụng mạng Bayes để định lượng hoá các yếu tố bất định trong lập lịch dự án và cải thiện khả năng đánh giá, phân tích rủi ro dự án nói chung. Tuy vậy trong thực tiễn cũng như trong nghiên cứu, Mạng Bayes vẫn còn ít được áp dụng trong quản trị DAPM cũng như trong lập lịch DAPM. Ngoài ra, tác giả của luận án tin tưởng rằng nếu ta có thể xác định và kiểm soát rủi ro trong các giai đoạn đầu của dự án phát triển phần mềm thì ta có thể làm tăng đáng kể khả năng thành công của dự án. Do vậy luận án nghiên cứu cách tiếp cận cải tiến để tích hợp quản trị rủi ro trong DAPM. Cụ thể là luận án sử dụng mạng Bayes trong các kỹ thuật lập lịch dự án thông dụng cũng như mô hình hóa các yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM. Các nghiên cứu liên quan Hui A.K.T. và Liu D.B. [7] đưa ra 24 yếu tố rủi ro trong DAPM và đề xuất mô hình Mạng Bayes để đánh giá rủi ro trong DAPM. Khodakarami V. [15] ứng dụng Mạng Bayes vào lập lịch dự án nói chung; áp dụng trong hai nghiên cứu tình huống 2
(case study) là dự án thiết kế và sản xuất máy bay và dự án thiết kế xây dựng trung tâm sức khỏe (Heath and Fitness Center). Lee Y. P và Shin J. G. [16] ứng dụng Mạng Bayes vào quản trị rủi ro dự án xây dựng tàu thủy; đưa ra danh sách 26 rủi ro trong dự án xây dựng. Y. Hu et al. [17] đề xuất mô hình mạng Bayes với các ràng buộc nhân quả để phân tích rủi ro trong DAPM. Fenton N.E. và Neil M. [18] đề xuất phần mềm AgenaRisk là công cụ xác suất sử dụng Mạng Bayes. Luận án tiến sĩ của Akos Szoke [19] đề xuất giải thuật lập lịch cho DAPM linh hoạt. Kumar C. & Yadav D.K. [20] đưa ra phương pháp xác suất để đánh giá rủi ro cho toàn DAPM và đưa ra bộ chỉ số 27 chỉ số rủi ro trong DAPM. Anthony B.J. et al [21] đề xuất mô hình đánh giá rủi ro DAPM gồm các quy trình và thành phần đánh giá rủi ro theo 3 nhóm: rủi ro hoạt động, rủi ro kỹ thuật và rủi ro chiến lược. A. K. Rai, S. Agrawal và M. Khaliq [22] đề xuất danh sách 43 yếu tố rủi ro trong DAPM linh hoạt. Chang H.K, Yu, W.D. & Cheng, S.T. [23] đề xuất mô hình lập lịch dự án theo CPM dựa vào các rủi ro và 7 mức độ rủi ro ứng dụng vào dự án xây dựng. S.K. Sharma và U. Chanda [24] đưa ra mô hình Mạng Bayes để dự đoán khả năng thất bại của dự án nghiên cứu và phát triển (R&D); mô hình này cũng đánh giá trên các yếu tố rủi ro của dự án R&D. Như vậy ta có thể thấy các nghiên cứu hiện tại hoặc là về đánh giá và quản trị rủi ro cho toàn bộ DAPM, hoặc về quản trị rủi ro trong lập lịch các loại dự án khác (xây dựng, nghiên cứu phát triển...). Do đó phát sinh nhu cầu về một phương pháp xác suất để quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM cũng như phân tích sâu hơn các đặc tính rủi ro trong lập lịch DAPM. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận án là những dự án phần mềm (hay dự án phát triển phần mềm), có những điểm chung nhưng 3
có những đặc thù riêng so với các dự án khác (như dự án xây dựng, dự án R&D…). Phạm vi nghiên cứu của luận án là về quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM. Như đã phân tích ở trên, quản trị rủi ro trong phạm vi nghiên cứu là quản trị rủi ro định lượng những yếu tố rủi ro tác động đến lịch trình (thời gian) của dự án (được thể hiện bước đầu ở các phương pháp, công cụ tại Chương 2). Khi áp dụng vào các kỹ thuật lập lịch DAPM (ở Chương 3), luận án tập trung vào các kỹ thuật thông dụng và thịnh hành nhất như CPM, PERT cho DAPM truyền thống, cũng như kỹ thuật lập lịch cho dự án phát triển phần mềm linh hoạt (Agile). Mục đích nghiên cứu - Xây dựng phương pháp định lượng đánh giá, phân tích hiệu quả hơn rủi ro trong lập lịch DAPM. Muốn vậy nghiên cứu phải trả lời được các câu hỏi: Lập lịch DAPM có những đặc trưng rủi ro nào? Làm sao để quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM tốt hơn? Tức là nghiên cứu sẽ phân tích, mô hình hóa các đặc trưng rủi ro trong lập lịch DAPM. - Xây dựng phương pháp xác suất để cải tiến các kỹ thuật lập lịch thông dụng áp dụng cho DAPM, bao gồm lập lịch DAPM truyền thống và lập lịch DAPM linh hoạt. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Phương pháp, mô hình khoa học được đề xuất giúp cải tiến quá trình quản trị rủi ro thông qua việc đánh giá định lượng ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro lên lập lịch DAPM. Áp dụng vào thực tiễn, phương pháp đề xuất giúp dự đoán khả năng hoàn thành, kiểm soát lịch trình DAPM tốt hơn, hỗ trợ công tác ra quyết định của quản trị viên dự án tốt hơn. Phương pháp nghiên cứu 4
Phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết (literature review): từ lý thuyết chung về quản trị rủi ro dự án, lập lịch dự án để đề xuất hướng tiếp cận cho quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM. Phương pháp thực nghiệm khoa học (experiments): xây dựng công cụ để thử nghiệm, kiểm chứng mô hình, phương pháp đề xuất. Cấu trúc luận án gồm 4 chương: Chương 1. Tổng quan về lập lịch dự án và quản trị rủi ro trong lập lịch dự án. Chương này mô tả những kiến thức cơ sở từ nghiên cứu lý thuyết về quản trị dự án, lập lịch dự án, các kỹ thuật lập lịch dự án, quản trị rủi ro trong lập lịch dự án, và Mạng Bayes. Chương 2. Xây dựng và thử nghiệm bộ các yếu tố rủi ro và áp dụng mô hình Mạng Bayes để đánh giá trong lập lịch DAPM. Xây dựng giải thuật (BRI) và công cụ (CKDY) để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro và từ đó đề xuất bộ 19 yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM. Chương 3. Tích hợp Mạng Bayes vào các phương pháp lập lịch DAPM. Đề xuất phương pháp lập lịch cải tiến trên cơ sở tích hợp sử dụng Mạng Bayes và các bộ các yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM theo các kỹ thuật: PERT, CPM, Agile. Chương 4. Kết luận. Luận án có 6 công trình khoa học đã công bố, trong đó có một công trình được công bố trên một tạp chí ISI (chi tiết tại DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN). 5
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ LẬP LỊCH DỰ ÁN VÀ QUẢN TRỊ RỦI RO TRONG LẬP LỊCH DỰ ÁN 1.1. Quản trị DAPM và lập lịch DAPM Quản lý DAPM là nghệ thuật và khoa học lên kế hoạch và dẫn dắt các DAPM. Nó chính là một lĩnh vực của quản lý dự án theo các DAPM được được lên kế hoạch, thực thi, theo dõi và kiểm soát. Người quản trị dự án dẫn dắt đội dự án và là đầu mối của dự án với các nhà đầu tư (khách hàng), nhà cung cấp và lãnh đạo cấp cao hơn của tổ chức. Công việc của quản trị dự án là đảm bảo DAPM tuân theo đúng các ràng buộc và đưa ra sản phẩm (phần mềm) đúng hạn. Như vậy quản lý DAPM là phương pháp tổ chức tất cả các hoạt động liên quan đến phần mềm. Chúng ta cần quản trị dự án vì DAPM chuyên nghiệp luôn bị ràng buộc về kinh phí và thời gian. Theo Project Management Insitute (PMI) [33], quản lý DAPM bao gồm 5 giai đoạn: Khởi tạo (Initiation), Lập kế hoạch (Planning), Thực thi (Executing), Theo dõi và Điều khiển (Monitoring and Controlling) và Kết thúc (Closing). Trong cấu trúc kế hoạch thực hiện dự án, quy trình lập kế hoạch thực hiện dự án thì hai khâu quan trọng không thể thiếu và liên quan mật thiết với nhau là phân tích các yếu tố rủi ro (sau đây gọi tắt là rủi ro) và lập lịch dự án (project scheduling). Hai khâu này đóng vai trò quyết định đảm bảo cho dự án được tổ chức, phân bổ tài nguyên (phần cứng, phần mềm, mạng), phân công công việc và nguồn lực cũng như được giám sát hiệu quả. Lập lịch DAPM là một trong những công việc đòi hỏi nhiều nhất đối với người quản trị dự án. Đó là việc phân bổ nguồn lực trong suốt thời kỳ của dự án. Lập lịch nói một cách đơn giản là tách phần việc tổng thể thành các hoạt động và đánh giá thời 6
gian cần thiết để hoàn thành các hoạt động đó, và người quản trị dự án cũng phải ước lượng được các nguồn lực cần thiết cho mỗi hoạt động. Trong thực tế việc lập lịch dự án thường được thể hiện là tập các biểu đồ công việc (cấu trúc phân rã công việc, biểu đồ hoạt động) chỉ ra sự phụ thuộc giữa các hoạt động và phân công nhân sự. 1.2. Các phương pháp và kỹ thuật lập lịch dự án Có nhiều kỹ thuật lập lịch dự án hoặc hỗ trợ lập lịch dự án, phổ biến như: - Cấu trúc phân rã công việc (Work Breakdown Structure). - Biểu đồ hoạt động (Activity Charts). - Biểu đồ Gantt (Gantt Chart). - Critical Path Method – CPM: Kỹ thuật tiêu chuẩn, nổi tiếng nhất trong lập lịch dự án, được 70 % chuyên gia quản trị dự án sử dụng. CPM giúp đưa ra các ước lượng cố định về thời gian cho các hoạt động (deterministic). - Program Evaluation and Review Technique – PERT: Kỹ thuật lập lịch đưa ra phân phối xác suất beta cho mỗi hoạt động (probabilistic). Tương tự CPM, nhưng PERT được dùng khi khó có thể ước lượng rõ thời gian cho hoạt động. - Kỹ thuật lập lịch tựa mô phỏng Monte Carlo – MCS: tận dụng sức mạnh tính toán của máy tính. Kỹ thuật này áp dụng chủ yếu cho lập lịch dự án nói chung. - Kỹ thuật lập lịch thích ứng theo mỗi phân đoạn lặp (iteration scheduling) của mô hình dự án phát triển linh hoạt (Agile Software Development). Agile dựa trên các nguyên tắc phát triển phân đoạn lặp (iterative) và tăng trưởng (incremental). Sử dụng cách lập kế hoạch thích ứng (adaptive planning), việc phát triển và chuyển giao theo hướng tiến hóa; 7
sử dụng các khung thời gian ngắn (iteration/sprint) và linh hoạt để dễ dàng phản hồi lại với các thay đổi trong quá trình phát triển. Trong phạm vi luận án, tác giả áp dụng Mạng Bayes để mô hình hóa và quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM theo các kỹ thuật Agile, CPM, PERT. 1.3. Mạng Bayes Mạng Bayes biểu diễn bởi 2 thành phần: - Biểu diễn định tính: Đồ thị có hướng (DAG) trong đó các nút là các biến, các cung là mối quan hệ nhân quả giữa các biến. - Biểu diễn định lượng: Bảng phân phối xác suất NPT gắn với mỗi nút. Các phân phối xác suất được xác định qua ý kiến chuyên gia (kinh nghiệm, thăm dò...) hoặc/và qua tính toán bằng các công thức xác suất như luật Bayes, suy diễn Bayes, luật chuỗi... Ứng dụng Mạng Bayes luôn phải kết hợp 2 yếu tố: ý kiến chuyên gia, và tính toán bằng các công thức xác suất. Ví dụ về Mạng Bayes cho một trường hợp đơn giản được thể hiện trong Hình 1.3. [25] Hình 1.3. Ví dụ Mạng Bayes cho một trường hợp đơn giản 8
1.4. Quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM Quy trình quản trị rủi ro gồm 3 bước: 1) Xác định rủi ro (Risk Identification) - quản trị rủi ro định tính; 2) Phân tích rủi ro (Risk Analysis) - quản trị rủi ro định lượng; 3) Xử lý, phản hồi rủi ro (Risk response) - quá trình ra quyết định. Bước quan trọng nhất là phân tích rủi ro, và vì thế quản trị rủi ro phải mang tính chất định lượng. Đây là cơ sở để sử dụng phương pháp xác suất (Mạng Bayes) để quản trị rủi ro tốt hơn. Một cơ sở nữa để áp dụng Mạng Bayes trong lập lịch DAPM đó là các hoạt động trong các kỹ thuật lập lịch đều có thể được biểu diễn dưới dạng Mạng Bayes. Ví dụ với CPM và PERT, nút (hoạt động) cha i và nút con j (sau đó) có thể kết nối bằng cách: nối EF của i với ES của j và nối LS của j với LF của i. 1.5. Kết chương Như đã đề cập trong phần Mở đầu, đến nay vẫn có rất ít các nghiên cứu về ứng dụng Mạng Bayes vào quản trị rủi ro trong DAPM. Do đó, bên cạnh phần nghiên cứu lý thuyết về quản trị rủi ro, lập lịch DAPM, luận án cần phải quan tâm đến các yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM như là đặc tính riêng của các DAPM. Cơ sở lý thuyết ở Chương 1 này sẽ là nền tảng để đề xuất các phương pháp, mô hình, công cụ ở Chương 2 và Chương 3. Chương 2 sẽ bao gồm những nỗ lực ban đầu của tác giả trong việc áp dụng Mạng Bayes vào quản lý rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm cũng như các thử nghiệm về các yếu tố rủi ro phổ biến và tác động của chúng trong việc lập lịch dự án phần mềm. 19 yếu tố rủi ro thông dụng cho cả các dự án phát triển phần mềm truyền thống và các dự án phần mềm linh hoạt cũng được đề xuất. Chương 3 sẽ tích hợp Mạng Bayes vào các kỹ thuật lập lịch dự án phần mềm phổ biến, cụ thể là CPM, PERT và lập lịch 9
phần mềm linh hoạt (Agile), để nâng cao khả năng dự đoán lịch trình bằng các kỹ thuật đó. Mạng Bayes cũng được áp dụng để mô hình hóa và phân tích các mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro được đề xuất trong Chương 2. CHƯƠNG 2. XÂY DỰNG VÀ THỬ NGHIỆM BỘ CHỈ SỐ NGUY CƠ RỦI RO VÀ ÁP DỤNG MÔ HÌNH MẠNG BAYES ĐỂ ĐÁNH GIÁ TRONG LẬP LỊCH DAPM 2.1. Ứng dụng Mạng Bayes để quản trị rủi ro trong lập lịch DAPM Phần này đề xuất giải thuật BRI đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro lên lịch trình dự án, từ đó đánh giá được khả năng thành công của lịch trình. Kết quả của phần này được thể hiện trong công trình công bố số 2. Năm 2000, Trường Đại học Bang Arizona - Hoa Kỳ đã thực hiện một khảo sát để đưa ra được danh sách 24 yếu tố rủi ro thường gặp. A.K.T Hui và D.B. Liu [7] dựa trên danh sách này đã xây dựng một chương trình tính toán độ ảnh hưởng của 24 yếu tố rủi ro tới khả năng hoàn thành DAPM, và khảo sát 29 chuyên gia IT có kinh nghiệm. 24 yếu tố rủi ro thường gặp này được chia thành các nhóm, nổi bật là các nhóm yếu tố: Nguồn lực (Phụ thuộc vào một số cá nhân, Áp lực về thời gian), Hệ thống (Thiếu rõ ràng và chậm phản hồi về yêu cầu của người dùng), Quản lý (Thiếu kỹ năng quản lý), Kinh nghiệm (Thiếu kinh nghiệm với môi trường dự án). 24 yếu tố được thể hiện trong Bảng 2.1 và làm tiền đề cho việc phân tích các yếu tố rủi ro DAPM trong luận án. Tác giả đề xuất giải thuật BRI như sau: * Đầu vào: Các yếu tố rủi ro và xác suất (Bảng 2.1). 10
* Đầu ra: Mức độ ảnh hưởng của yếu tố rủi ro tới khả năng hoàn thành của DAPM dưới dạng một vector các giá trị số. Giá trị càng cao thì mức độ ảnh hưởng càng lớn. * Thuật toán BRI đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro: Bước 1. Thông qua các giá trị xác suất đã biết. Giả sử P(X|~parent(X)) = 0.4. Ta tính các xác suất của các nút con trong từng mạng Bayes nhỏ. Bước 2. Với mỗi node con, đệ quy tìm ImpactWeight(node_con). Tìm các mạng Bayes bắt đầu bởi nút con đang xét trong danh sách mạng Bayes ban đầu. Tính ImpactWeight(node_con) với giá trị xác suất đã tính được ở bước 1.1. Nếu không tìm thấy, ImpactWeight(node_con) = P(node_con). Bước 3. ImpactWeight(rủi_ro_đang_xét) = ∑ImpactWeight(node_con). Bước 4. Cộng dồn giá trị các ImpactWeight(rủi_ro_đang_xét) vào vector mức độ ảnh hưởng. Bước 5. Lặp lại thuật toán với các rủi ro khác. Luận án xây dựng công cụ thử nghiệm bằng ngôn ngữ lập trình C# (MS.NET Framework 4.5), Visual Studio 2012. Tác giả thử nghiệm giải thuật và công cụ với các bộ dữ liệu của 2 DAPM thực và kết quả của A.K.T Hui và D.B. Liu [9]. Công cụ xây dựng để thử nghiệm cho thấy giải thuật BRI đánh giá chính xác được ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro lên lịch trình dự án bằng cách lượng hóa rủi ro và tính toán hậu quả. Công cụ còn giúp xác định các vấn đề và các rủi ro tiềm tàng ở giai đoạn đầu tiên của dự án – lập lịch và lập kế hoạch dự án, do đó có thể tăng đáng kể khả năng thành công của dự án. 11
2.2. Xây dựng và thử nghiệm bộ chỉ số nguy cơ rủi ro Phần này tác giả đề xuất bộ chỉ số nguy cơ rủi ro trong lập lịch DAPM và xây dựng và thử nghiệm công cụ xác suất CKDY để đánh giá các rủi ro trong quá trình lập lịch DAPM. Kết quả của phần này được thể hiện trong công trình công bố số 3. Tác giả áp dụng phương pháp của các tác giả C. Kumar và D. K. Yadav [20] gồm 4 bước sau: (1) Lựa chọn các phép đo chỉ số rủi ro hàng đầu trong lập lịch dự án phát triển phần mềm. Tác giả tổng hợp từ một số bộ chỉ số nguy cơ tiêu chuẩn đã được công bố như: Phân loại rủi ro của SEI [81], phân loại rủi ro của NASA [82], 24 yếu tố rủi ro của A.K.T. Hui và D.B. Liu [7] và lựa chọn 27 chỉ số rủi ro của C. Kumar và D.K. Yadav [20] để đưa ra danh sách 5 chỉ số nguy cơ rủi ro như trong Bảng 2.3. Thành phần Thành phần chi tiết Yếu tổ rủi ro (Risk Quản lý dự án kém Factors) Áp lực thời gian Thay đổi đặc tả thường xuyên Quy trình không phù hợp Công nghệ không phù hợp Hậu quả (Consequences) Nhiệm vụ không hoàn thành Tiêu tốn nguồn lực Vấn đề về độ tin cậy Kết cục Chậm kế hoạch Bảng 2.3. Phân loại các yếu tố rủi ro. (2) Xây dựng các mối quan hệ nhân quả giữa các chỉ số rủi ro. Từ các mối quan hệ đó ta xây dựng Mạng Bayes của các yếu tố rủi ro và hậu quả, kết cục. (3) Xây dựng bảng xác suất nút (NPT) cho mỗi nút của mô hình. Giá trị xác suất ban đầu được cung cấp bởi các chuyên 12
gia; Các giá trị xác suất còn có được từ bộ dữ liệu có sẵn PSPLIB [83]. (4) Tính giá trị xác suất rủi ro cho dự án. Áp dụng công thức Bayes để tính xác suất từng nút mạng, và cuối cùng là xác suất của Kết cục. Khi xây dựng phần mềm thì tác giả sử dụng thư viện HuginExpert [84] hỗ trợ giúp tính toán một cách dễ dàng hơn. Dựa vào phương pháp nêu trên, công cụ CKDY được phát triển với các tính năng sau: Tính toán, dự đoán xác suất rủi ro trong các giai đoạn của dự án; đưa ra các cảnh báo cho người quản lý sau mỗi giai đoạn; xếp hạng chỉ số nguy cơ cho các yếu tố rủi ro; cung cấp đồ thị trực quan sự biến thiên xác suất cho từng giai đoạn. Công cụ CKDY cũng được thử nghiệm so sánh với phần mềm MSBNx của Microsoft [88]. Kết quả cho thấy sự tương đồng trong việc đánh giá hậu quả và kết cục theo mô hình nghiên cứu đề xuất. 2.3. Đề xuất bộ các yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM 19 yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM truyền thống: 19 yếu tố rủi ro phổ biến này được liệt kê trong Bảng 2.9. Các yếu tố rủi ro này được tổng hợp và đề xuất từ danh sách 27 rủi ro của DAPM của L. Wallace et al. [26], 5 chỉ số rủi ro ở Bảng 2.2 (phần 2.2), 43 yếu tố rủi ro của DAPM linh hoạt được chỉ ra bởi A. K. Rai et al. [22]. Tiêu chí đề xuất 19 yếu tố rủi ro này là chỉ các yếu tố rủi ro thông dụng nhất tác động lên lập lịch DAPM (tức trực tiếp hoặc gián tiếp liên quan đến yếu tố thời gian dự án) là được xem xét. Các yếu tố rủi ro từ các danh sách trên sẽ được so sánh, kết hợp dựa vào ý nghĩa và giải thích của chúng trong các tài liệu. Như vậy có thể có các rủi ro tên không giống nhau nhưng ý nghĩa giống nhau, và vì vậy được tổng hợp thành một yếu tố rủi ro chung. Ví dụ yếu tố Continually 13
changing system (trong danh sách 27 rủi ro [26]) có thể được coi như yếu tố Frequent changes in customer requirements - Thay đổi đặc tả thường xuyên (trong 5 rủi ro ở phần 2.2) và tương đồng với Customer not certain that the functionality requested is "do-able" (trong 43 yếu tố rủi ro [22]), hoặc Poor management skills and experience - Quản lý dự án kém (trong 5 rủi ro ở phần 2.2) thì chính là yếu tố Lack of management experience (trong 43 yếu tố rủi ro [22]). No Risk factors 1 Large-scale, offshore and distributed. 2 Insufficient training. 3 Excessive preparation/planning. 4 Teams are not focused. 5 Inappropriate process. 6 The best people not available for self-organizing team. 7 The skill level of people (team/developer). 8 Staff is not committed for entire duration of the project. 9 Ineffective communication. 10 Staff does not receive necessary training. 11 Lack of tools and methods. Software tools are not used to support software planning 12 and tracking activities. Configuration management software tools are not used 13 to control and track change activity throughout the software process. 14 Incorrect scale. 15 Inappropriate technology. 16 Level of team/developer. Customer not certain that the functionality requested is 17 "do-able". 18 Lack of commitment of superior management. 19 Lack of management experience. Bảng 2.9. Danh sách yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM truyền thống 14
19 yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM linh hoạt Bằng phương pháp so sánh, tổng hợp nêu trên, tác giả đề xuất 19 yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM linh hoạt. Nhằm có được bộ các yếu tố rủi roc hung cho các DAPM, 19 yếu tố rủi ro trong lập lịch bước lặp (trong Bảng 2.11) chỉ khác danh sách 19 yếu tố rủi ro trong lập lịch DAPM truyền thống (trong Bảng 2.9) ở yếu tố rủi ro số 9 (Ineffective communication so với Staff doesn’t attend to daily meeting). CHƯƠNG 3. TÍCH HỢP MẠNG BAYES VÀO CÁC PHƯƠNG PHÁP LẬP LỊCH DAPM 3.1. Ứng dụng Mạng Bayes trong một số kỹ thuật lập lịch DAPM đặc thù Tác giả phát triển thuật toán lập lịch bước lặp sử dụng Mạng Bayes để hỗ trợ đưa ra lịch trình và đánh giá xác suất hoàn thành lịch trình trong Agile Software Development. Tác giả đề xuất phương pháp Szoke-BN cải tiến giải thuật lập lịch bước lặp của A. Szoke [19] bằng cách sử dụng Mạng Bayes. Giống như các giải thuật lập lịch khác, giải thuật của A. Szoke [19] giả định rằng trong tập các nguồn lực sẵn có, các nhiệm vụ sẽ được hoàn thành trong thời gian được định (lên kế hoạch) trước. Tuy nhiên luôn có rủi ro trong lịch trình, ví dụ rủi ro liên quan đến nhân sự hoặc công nghệ. Tích hợp mạng Bayes sẽ giúp mô hình hóa và định lượng hóa các yếu tố trong lập lịch và từ đó giúp đánh giá, dự đoán tốt hơn. Gia tăng khả năng dự đoán cũng là một trong những vấn đề được các quản trị dự án quan tâm nhất khi phát triển phần mềm theo Agile (VerisonOne [97]). Giải thuật Szoke-BN còn tích hợp chiến lược lựa chọn nhiệm vụ trong lập lịch bước lặp mới để làm giảm tổng thời gian thực hiện bước lặp trong ràng buộc về yêu cầu phân bổ nguồn lực trước đó. Giải thuật này được mô tả rõ ở phần 3.1.3 15
với đặc điểm được bổ sung và cải tiến giải thuật của A. Szoke [19] là đầu vào của thuật toán Szoke-BN cần thêm dữ liệu ma trận xác suất hỗ trợ đánh giá xác suất thành công của lịch trình. Phương pháp này giúp các đội dự án phân tích các lịch trình bước lặp tại bất kỳ thời điểm nào, cũng như dự đoán được khả năng thành công của lịch trình đó. Kết quả chính của phần này được thể hiện trong công trình công bố số 1. 3.2. Tích hợp Mạng Bayes trong kỹ thuật lập lịch CPM Ý tưởng của phần này là tích hợp Mạng Bayes với kỹ thuật lập lịch CPM trong DAPM, giúp tăng khả năng phân tích rủi ro định lượng của lập lịch DAPM, cũng như giúp đánh giá và dự đoán khả năng hoàn thành của lịch trình. Phương pháp này tích hợp cả mô hình Mạng Bayes của 19 yếu tố rủi ro phổ biến của lập lịch DAPM truyền thống, tạo nên mô hình RBCPM và phương thức RBCPM về tích hợp Mạng Bayes và mạng các yếu tố rủi ro vào kỹ thuật CPM. Mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro trước tiên được xây dựng dựa trên các tài liệu mô tả chúng. Đối với từng dự án, chuyên gia của chính dự án (hoặc giám đốc dự án) sẽ đánh giá, cho ý kiến về mối quan hệ giữa các yếu tố phù hợp với từng dự án. Từ đó ta xây dựng lên được Mạng Bayes của 19 yếu tố rủi ro. Một Mạng Bayes nữa được xây dựng khi tích hợp vào lập lịch DAPM theo kỹ thuật CPM là Mạng Bayes của các hoạt động (hoặc nhiệm vụ - task). Hình 3.4 biểu diễn sự kết nối giữa các nhiệm vụ trong mạng CPM. Trong mạng Bayes của CPM, mỗi nhiệm vụ gắn với các tham số D, LS, LF, ES và EF theo kỹ thuật CPM. Trong mô hình RBCPM của luận án, mỗi nhiệm vụ còn được tác động bởi một yếu tố rủi ro chung đại diện cho tác động của 19 yếu tố rủi ro. 16
Hình 3.4. Các tham số và kết nối giữa các nhiệm vụ Công cụ RBCPM được xây dựng để thử nghiệm mô hình và phương thức RBCPM với hai bộ dữ liệu dự án thực tế cho thấy độ tin cậy của mô hình và phương pháp vì kết quả thử nghiệm cũng phù hợp với thực tế diễn ra của các dự án thực. Tuy nhiên kết quả phụ thuộc vào Mạng Bayes của 19 yếu tố rủi ro, tức là phụ thuộc vào mối quan hệ và bảng xác suất của các nút. Do đó, ý kiến và phản hồi của các chuyên gia hoặc nhà quản trị của chính các dự án đóng vai trò quyết định. Kết quả chính của phần này được thể hiện trong công trình công bố số 5. 3.3. Tích hợp mạng Bayes trong kỹ thuật lập lịch PERT Tương tự như phần 3.2, phần này tích hợp Mạng Bayes với kỹ thuật lập lịch PERT trong DAPM đồng thời tích hợp mô hình Mạng Bayes của 19 yếu tố rủi ro phổ biến của lập lịch DAPM để tạo thành mô hình RBPERT. Hai khác biệt của RBPERT so với RBCPM: - Tích hợp Mạng Bayes vào kỹ thuật lập lịch PERT thay vì tích hợp vào kỹ thuật lập lịch CPM. 17