Analisis de la realidad de un proyecto

Analisis de la realidad de un proyecto

naturaleza de la gestión de proyectos slideshare

[Los grandes proyectos complejos son esenciales para el desarrollo de la sociedad, pero siempre se entienden mal y a menudo se gestionan de forma inadecuada. Al trazar la historia de ocho grandes proyectos británicos y europeos emprendidos en las últimas décadas, este libro ofrece una visión poco común de las complejas cuestiones del riesgo, la estrategia de contratación y la gestión de múltiples organizaciones, y presenta un análisis crítico de muchos sectores de la industria. Derivado de una reciente investigación realizada en el Templeton College de Oxford, cuyo objetivo era determinar el éxito y el fracaso de los grandes proyectos, este libro ofrece una sofisticada visión de la gestión de proyectos en términos de tecnología, política, gobierno y comunidad, y muestra cómo deben, y no deben, gestionarse las grandes empresas. La primera parte examina los grandes proyectos y la gestión de proyectos: El Estudio de los Grandes Proyectos. En la segunda parte se estudian los casos prácticos. Estos son: El túnel del Canal de la Mancha, 1960-75; el Concorde; el tren de pasajeros avanzado; la barrera del Támesis; la central nuclear Heysham 2 y el programa AGR; el yacimiento petrolífero Fulmar del Mar del Norte; la informatización de los pagos; el proyecto Giotto. En la tercera parte se analizan los proyectos mediante el examen de La anatomía de los grandes proyectos: La cuestión del éxito y el fracaso; Las dimensiones del éxito de los proyectos; La gestión estratégica de los proyectos. Hay un apéndice y una bibliografía. (autor)

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la anatomía de los grandes proyectos: un estudio de la realidad de la gestión de proyectos pdf

Los macrodatos son muy prometedores para el desarrollo: mejoran la velocidad, la calidad y la coherencia de una gran variedad de decisiones de desarrollo[1].    En la actualidad, esto es más potencial que realidad porque las iniciativas de big data en los países en desarrollo se enfrentan a muchas barreras[2].

Sin embargo, hasta ahora no se ha sabido cómo medir sistemáticamente estos obstáculos: los trabajos realizados hasta la fecha tienden a ser bastante generales o aleatorios.    Con el fin de mejorar esta situación, hemos investigado el uso de un marco de las TIC para el desarrollo ya conocido para la medición de las barreras: el modelo de brecha de diseño-realidad.

Como prueba de concepto, el modelo se aplicó para medir las barreras al big data en el sector público colombiano; recogidas a partir de una mezcla de observación de participantes en dos cumbres de TI, entrevistas y análisis de datos secundarios.

Un resumen sencillo sería que el sector público colombiano cuenta con varios de los fundamentos o precursores del big data, pero con muy pocos de los componentes específicos que conforman un ecosistema de big data.    Se puede girar en torno a cada una de las brechas para proponer acciones que permitan superar las barreras: mayor uso de los conjuntos de datos existentes; inversiones en tecnologías de captura de datos; priorización de los procesos de generación de valor en lugar de los de generación de datos; etc.

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Los proyectos financiados suelen proponerse para abordar y/o resolver problemas identificados. Por tanto, el análisis del problema implica identificar el problema principal y establecer las causas y los efectos relacionados con dicho problema. Un elemento clave de este análisis garantizará que se identifiquen las «causas fundamentales», y no sólo los síntomas del problema, y que se aborden posteriormente en el diseño del proyecto. Los proyectos que sólo abordan los efectos del problema, y no sus causas subyacentes, tienen pocas probabilidades de producir beneficios sostenibles. Una herramienta importante para identificar el problema primordial de su proyecto y sus causas de fondo es el «árbol de problemas». Haga clic aquí [¡¡Enlace roto!!] para ver un ejemplo simplificado de un árbol de problemas.

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VIAProMa es un marco de visualización de realidad mixta colaborativa para el análisis inmersivo. Está desarrollado por un equipo de desarrolladores que utilizan métodos ágiles. Por lo tanto, sirve de demostrador para este capítulo.

El enfoque de desarrollo ágil fue iniciado principalmente por desarrolladores que no estaban satisfechos con las estrictas herramientas de gestión de procesos aplicadas en el modelo tradicional de cascada, que conducían a un exceso de trabajo, a trabajar en documentos en lugar de en código, a la falta de comunicación con el cliente y a la falta de comunicación con los codesarrolladores.

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Las prácticas continuas, es decir, la integración, la entrega y el despliegue continuos, son las prácticas de la industria del desarrollo de software que permiten a las organizaciones lanzar con frecuencia y fiabilidad nuevas características y productos (Shahin et al., 2017).

La idea principal es acercar a los equipos de desarrolladores (Dev) y a los equipos de operaciones de TI (Ops) para un proceso más eficiente de entrega de servicios de TI a los usuarios finales, buscando así la calidad, incluido el mantenimiento, desde el principio.

Bass et al. (Bass et al., 2015) definen DevOps como «un conjunto de prácticas destinadas a reducir el tiempo que transcurre entre la confirmación de un cambio en un sistema y la puesta en producción normal del mismo, al tiempo que se garantiza una alta calidad.»

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