第九章 项目范围管理(上)

范围管理,需求。根据协议或者其他强制性规范,项目必须满足的条件或者能力、产品或成果必须具备的条件或者能力。需求包括发起人、客户、和其他干系人已量化且书面记录的需要和期望。业务需求、干系人需求、解决方案需求、过度需求、项目需求、质量需求产品范围——某项产品、服务或者成果(可交付成果)所具有的性能和功能。决定了项目范围,自身变化不一定引起项目范围的变化,不包含项目范围,依据是产品需求文件(SRS)。项目范围——为了交付具有规定特性与功能的产品、服务或者成果必须完成的工作。服务于产品范围,自身变化不一定会引起产品范围的变化,广义上也包括了产品范围,依据是项目管理计划(范围基准)。范围蔓延(需要走变更流程)——范围镀金、范围潜变镀金——项目人员(主动)为了讨好客户而做的不解决实际问题、没有应用...

第八章 项目整合管理(下)

8.4 管理项目知识(使用现有知识,生成新知识)(执行过程)使用现有的知识并生成新知识,以实现项目目标,并帮助组织学习的工程。作用:利用已有的组织知识来创造或改进项目成果。并使用当前项目创造的知识可用于支持组织运营和未来的项目或者阶段。显性知识:易使用文字、图片和数字进行编撰的指示,特点:缺乏情境、可作不同解读。易分享易保存,无法确保正确理解或应用。隐性知识:个体知识以及难以明确表达的只是,如信念、洞察力、经验和诀窍。特点:蕴含情境,很难编撰,通常由人际交流和互动来分享。注意点:组织角度来看:在项目开始前、开展期间和结束之后都能使用旧知识、生成新知识。最重要的环节:营造信任氛围、激励人们分享自己的知识和关注他人知识。输入:资源分解结构:包含团队组成信息,有助于了解团队拥有和缺乏的知识。...

第八章 项目整合管理(上)

立项四个阶段:立项申请(提交项目建议书)、立项初步可行性研究、立项详细可行性研究、决策(甲方自己做或者招标乙方做,涉及十大知识领域)。49510图,五大过程组,十大知识领域,49个子过程了解项目管理知识体系叙述的结构:子过程、ITTO、过程组、知识领域。子过程:为创建预定的产品、服务或者成果而执行的一些列相关的行为和活动。既属于某一过程组(启动、规划、执行、监控、收尾)又属于某一知识领域(范围、成本、进度、风险等…)I:input,T:tool,T:technology,O:output项目整合管理:包括识别、定义、组合、统一和协调项目管理过程组的各个过程和项目管理活动。整合管理兼具统一、合并、沟通和建立联系的性质,贯穿项目始终。目标(背诵):资源分配、平衡竞争性需求、研究各种备选方法...

软考高项论文第一、二部分详解

第一部分,背景正文背景要描述的元素(呼应题目第1问项目信息的概述)大约450字左右。1、概要叙述你参与管理过的信息系统项目(项目的背景项目规模,发起单位,目的,项目内容,组织结构,项目周期,交付的成果等),并说明你在其中承担的工作(项目背景要求本人真实经历,不得抄袭及杜撰)。项目的背景:交代项目所处的国家或行业等外部环境背景;及发起单位的内部现状背景;表明需要启动此项目的理由。目的:简述项目建成后对企业或者社会带来的某些作用或影响。项目规模:项目的总预算(或者中标金额)、参加的团队成员数等。发起单位:可以是企业发起,也可以是某政府部门发起。(附带发起年月)除采购外,都指甲方发起,你是乙方承接。组织结构:建议项目型、强矩阵、复合型等,可介绍下团队成员的角色及来自的职能部门等。项目周期:叙...

软考高项论文概述

本期按顺序重点练习:范围、沟通、干系人绩效域、质量、团队绩效域、整合。论文题目示例一(单知识领域)—— 2023年11月项目中包括人力资源和非人力资源,信息系统项目管理中,人力资源比非人力资源更加重要。如何充分发挥人的作用,使团队成员达到更好的绩效,对于项目管理者来说是不能忽视的任务。请以“论信息系统项目的资源管理”为题,分别从以下三个方面进行论述:1、概要叙述你参与管理过的信息系统项目(项目的背景、项目规模、发起单位、目的、项目内容、组织结构、项目周期、交付的成果等),并说明你在其中承担的工作(项目背景要求本人真实经历,不得抄袭及杜撰)。2、结合项目管理实际情况并围绕以下要点论述你对信息系统项目资源管理的认识:(1)项目资源管理的基本过程。(2)资源管理过程中实物资源和人力资源在获取...

腾讯云AI能力矩阵和人工智能的发展趋势和行业岗位

腾讯云AI基础建设包括,AI基础能力,算法+工程。AI基础平台,机器学习平台 TI-ONE,数据标注平台TI-DATATRUTH。AI应用平台,应用服务平台TI-Matrix。AI行业应用:金融、工业、零售、教育、泛互。腾讯云AI基础算法能力人脸人体基本能力、车辆技术布局、文字识别技术、产业场景等,细化包括人脸检测、五官定位、人脸识别、人脸验证、RelD技术、车辆搜索、多目标检测、车辆属性识别、货架商品等,以及图像视频理解编辑增强、车辆AI研究、工业视觉、OCR、语音识别等。人工智能的未来发展趋势1、自动机器学习的自动化程度和可解释性逐步提升,机器学习每个环节都自动设计过程,推动新一代AutoML平台的建设,大众化,AutoML,全称自动化机器学习(Automated Machine ...