Page 148 - Диссертация

Продолжение таблицы Б

1 2 3 4 5 6
15. Анализа Утвержденный алгоритм анализа проектов 0
Современные модели анализа 0
Анализ с привлечением Big Data 0 0 5 00,0
Анализ как система 0
Выводы по анализу используются в совершенствовании PM 0
16. Ориентации на Использование в PM современных математических моделей и 0
инновации и инструментов (например, Монте-Карло, нечеткая логика)
современные Использование в процессном управлении хотя бы одной технологии из 1
технологии списка: кайдзен, BSC, бережливое производство, Kanban
Использование в проектном управлении хотя бы одной технологии из 0 2 5 40,0
списка: Agile, Scrum, матричный проектный офис.
Затраты на инновации не менее 5 % доходов 0
Внутренний электронный документооборот 1
17. Точности Приоритет точности данных 1
Алгоритм выявления ошибочных данных, в том числе обнаружения 0
искажений фактов или дезинформации (fact checking)
Процент ошибочных данных на этапе сбора не более 15 0 1 5 20.0
Процент ошибочных данных на этапе анализа не более 7 0
Процент ошибочных данных на этапе принятия решений не более 5 0
Итого научно-методологические принципы 11 11 30 36.7
Финансово-ориентированные
18. Минимизации Практика ведения базы рисков 1
рисков Практик ведения паспортов рисков 1
Центры ответственности за все паспортируемые риски 1 3 5 60,0
Утверждение моделей или алгоритмов управления каждым риском в 0
паспорте
Разработанные программы или планы минимизации рисков 0
19. Финансовой Практика фин. моделирования процессов и проектов PМ 1
обусловленности Утвержденные фин. метрики для каждого процесса и проекта PМ 1
Утвержденные нормы фин. метрик в PМ 0 3 5 60,0
Экспертиза управленческих решений в PМ на предмет удовлетворения 1
финансовым требованиям
Практика актуализации фин. метрик и норм 0
145