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Die Kompetenz, IT-Projekte erfolgreich durchzuführen, ist entscheidend, um im Wettbewerb bestehen zu können. Scheiternde oder nicht planmäßig beendete Projekte wirken sich nachteilig auf den Unternehmenserfolg aus. Wie lassen sich entsprechende Risiken minimieren?
Auf der Grundlage von Praxiserfahrungen der IT-Beratungsbranche entwickelt Jessica Wack ein quantitatives Verfahren zur Messung und Beschreibung des Risikopotentials von IT-Projekten sowie ein computergestütztes Verfahren zur Risikoprävention durch ein kostenoptimiertes Maßnahmenbündel. Im Mittelpunkt stehen neben einer stochastischen Betrachtung der Risiken die Methoden der Monte-Carlo-Simulation und der linearen Optimierung.
List of contents
Grundlagen des Projektmanagements.- Risikoanalyse im Rahmen des Projektmanagements.- Management des Projekt-Risikos für IT-Projekte.- Dimensionen der Risikoanalyse auf Grundlage eines "Project Risk Models" aus der Praxis.- Empirische Erhebung zur Ermittlung relevanter Risiko- und Maßnahmengrößen.- Risikoanalyse unter Verwendung der Monte-Carlo-Simulation ohne Berücksichtigung risikominimierender Maßnahmen.- Entwicklung und Umsetzung eines Optimierungsmodells zur Risikoprävention.- Erweiterte Risikoanalyse unter Verwendung der Monte-Carlo-Simulation nach Realisierung der optimalen Risikoprävention.- Kritische Würdigung und Ausblick.
About the author
Dr. Jessica Wack promovierte bei Prof. Dr. Dieter B. Preßmar am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der Universität Hamburg. Sie ist als Unternehmensberaterin im Bereich Advisory Services bei der Firma Ernst & Young tätig.
Summary
Die Kompetenz, IT-Projekte erfolgreich durchzuführen, ist entscheidend, um im Wettbewerb bestehen zu können. Scheiternde oder nicht planmäßig beendete Projekte wirken sich nachteilig auf den Unternehmenserfolg aus. Wie lassen sich entsprechende Risiken minimieren?
Auf der Grundlage von Praxiserfahrungen der IT-Beratungsbranche entwickelt Jessica Wack ein quantitatives Verfahren zur Messung und Beschreibung des Risikopotentials von IT-Projekten sowie ein computergestütztes Verfahren zur Risikoprävention durch ein kostenoptimiertes Maßnahmenbündel. Im Mittelpunkt stehen neben einer stochastischen Betrachtung der Risiken die Methoden der Monte-Carlo-Simulation und der linearen Optimierung.
