Risk and uncertainty assessment in software project management: integrating decision trees and Monte Carlo modeling

Abstract

The evaluation of risk and uncertainty in the context of software project management is the subject of this paper. This paper discusses the difficulties faced by project managers in handling uncertainty brought on by the complex nature of software projects and the ever evolving requirements of technology. A review of the literature, data production, visualization, statistical analysis, and mathematical modeling are included in this study. The goal of this study is to create a methodical approach to assist project managers in making decisions by considering the inherent uncertainty in software development and to find approaches and procedures that may successfully reduce risks, improve decisionmaking, and eventually result in the implementation of successful projects. The following tasks were carried out: to evaluate risk and uncertainty by examining the state-of-the-art in decision theory and its applications in software project management; to develop an integrated strategy that blends Monte Carlo Simulation with Decision Trees to assess risk and uncertainty in software project management; to generate data, visualize it, and perform statistical analysis to comprehend how project outcomes, costs, and time are affected; to identify important variables affecting project results and decision-making using decision trees; to use Monte Carlo simulation to create project scenarios and weigh the likelihood of each; and to supply project managers with knowledge and suggestions to help them make informed decisions and successfully manage risks. Methods. To evaluate risk and uncertainty in software project management, this paper analyzes the decision theory approaches currently used as well as Decision Trees and Monte Carlo Simulation techniques. Results. This study offers thorough insights into how project results, costs, and duration vary among various techniques. The critical factors that have a substantial influence on project success are shown through decision trees. According to the study’s findings, combining decision theory and statistical analysis equips project managers to make wise decisions despite uncertainty. Conclusions. Project managers may improve decision making, risk reduction, and overall project success by applying these cutting-edge approaches. To adapt these techniques to unique software project management contexts and real-world situations, further study and implementation in practice are necessary. With the use of such techniques, the software development sector would be better able to manage the complexity of projects and provide good results within set financial and time parameters.

Предметом дослідження є оцінювання ризиків та невизначеностей у контексті управління програмними проєктами. Обговорюються труднощі, з якими стикаються менеджери проєктів при подоланні невизначеності, викликаної складною природою програмних проєктів і вимогами технологій, що постійно змінюються. До цього дослідження включено огляд літератури, генерацію даних, візуалізацію, статистичний аналіз та математичне моделювання. Мета роботи полягає у створенні методичного підходу, який допоможе менеджерам проєктів приймати рішення з урахуванням невизначеності, властивої розробленню програмного забезпечення, і знайти підходи та процедури, які можуть успішно знизити ризики, покращити процес прийняття рішень та зрештою призвести до реалізації успішних проєктів. Були виконані такі завдання: оцінити ризики та невизначеності шляхом вивчення сучасного стану теорії прийняття рішень та її застосування в управлінні програмними проєктами; розробити інтегровану стратегію, що поєднує моделювання Монте-Карло з деревами рішень для оцінки ризиків та невизначеностей в управлінні програмними проєктами; згенерувати дані, візуалізувати та виконати їх статистичний аналіз для розуміння результатів проєкту, витрат та часу; виявити важливі змінні, що впливають на результати проєкту та прийняття рішень, використовуючи дерева рішень; використати моделювання методом Монте-Карло для створення сценаріїв виконання проєкту та оцінити ймовірність кожного з них; надати менеджерам проєктів знання та пропозиції, які допоможуть їм приймати обґрунтовані рішення та успішно керувати ризиками. Методи. Для оцінювання ризиків і невизначеностей в управлінні програмними проєктами аналізуються підходи теорії прийняття рішень, що використовуються в даний час, а також методи дерев рішень і моделювання методом Монте-Карло. Результати. Дослідження пропонує детальне представлення того, як результати, витрати та тривалість проєкту різняться залежно від різних методів. Критичні чинники, які суттєво впливають на успіх проєкту, показані за допомогою дерев рішень. Згідно з висновками дослідження, поєднання теорії прийняття рішень та статистичного аналізу дозволяє менеджерам проєктів приймати зважені рішення в умовах невизначеності. Висновки. Менеджери проєктів можуть покращити процес прийняття рішень, знизити ризики та підвищити загальний успіх проєкту, застосовуючи ці передові підходи. Щоб адаптувати ці методи до унікальних контекстів управління програмними проєктами та реальних ситуацій, необхідні додаткові дослідження та впровадження на практиці. Використовуючи такі методи, сектор розроблення програмного забезпечення зможе краще управляти складністю проєктів та забезпечувати задовільні результати в рамках встановлених фінансових та часових параметрів.