(Действующий) ГОСТ Р 58771-2019 Менеджмент риска. Технологии оценки риска...

Докипедия просит пользователей использовать в своей электронной переписке скопированные части текстов нормативных документов. Автоматически генерируемые обратные ссылки на источник информации, доставят удовольствие вашим адресатам.

Действующий
Технологии, описанные в разделе Б.7, способствуют выбору между вариантами.

6.2 Управление информацией и разработка моделей

6.2.1 Общие положения
До и во время оценки риска необходимо собирать актуальную информацию, которая используется в качестве входных данных для статистического анализа, моделирования или применения технологий, описанных в приложениях А и Б. В некоторых случаях информация может использоваться лицами, принимающими решения, без дальнейшего анализа.
Информация, необходимая в каждом случае, зависит от результатов более раннего сбора информации, цели и объема оценки, технологии или технологий, которые будут использоваться для анализа. Требуется также определить способ сбора, хранения и предоставления информации.
Одновременно с решением о получении результатов оценки риска необходимо принять решение о том, как эти результаты будут получены, как будет организовано их хранение, как они будут актуализироваться и каким образом будут предоставляться причастным сторонам. Также необходимо указывать источники получения информации.
6.2.2 Сбор информации
Информация может быть собрана из таких источников, как обзоры литературы, наблюдения и мнения экспертов. Данные могут быть собраны или получены из измерений, экспериментов, интервью и опросов.
Обычно данные прямо или косвенно представляют собой историю произошедших потерь или выгод. Примеры таких данных включают провалы или успехи проекта, количество полученных жалоб, финансовую прибыль или убытки, последствия для здоровья, травмы и смертельные случаи и т.д. Дополнительная информация также может быть полезна, например причины неудач или успехов, источники жалоб, характер травм и т.д. Данные могут также включать вывод из моделей или результаты других методов анализа.
Необходимо определить следующее:
- источник информации;
- тип (например, качественный, количественный или оба (см. 6.3.5.4));
- уровень (например, стратегический, тактический, оперативный);
- количество и качество необходимых данных;
- методологию сбора.
Когда данные, подлежащие анализу, получаются из выборки, требуемая статистическая достоверность должна быть заранее определена так, чтобы собранных данных было достаточно для анализа. Если статистический анализ не требуется, это также должно быть указано.
Если доступны данные или результаты предыдущих оценок, сначала необходимо установить, было ли какое-либо изменение в параметрах, и если да, то остаются ли предыдущие данные или результаты актуальными.
Достоверность, надежность и ограничения любой информации, которая используется в оценке, должна оцениваться с учетом:
- возраста и актуальности информации;
- источника информации и методов, используемых для ее сбора;
- неопределенностей и пробелов в информации;
- авторитетности источника происхождения информации, наборов данных, алгоритмов и моделей.
6.2.3 Анализ данных
Анализ данных может обеспечить:
- понимание прошлых последствий и их вероятностей для того, чтобы изучить полученный опыт;
- тенденции и закономерности, включая периодичность, которые указывают на то, что может повлиять на будущее;
- корреляции, которые могут дать указания на возможные причинно-следственные отношения для дальнейшей проверки.
Ограничение и неопределенность, связанные с данными, следует выявлять и понимать.
Прошлые данные нельзя считать применимыми в будущем, но они могут дать указание лицам, принимающим решения, о том, что более или менее вероятно в будущем может произойти.
6.2.4 Разработка и применение моделей
Модель является приблизительным представлением реальности. Ее назначение состоит в том, чтобы преобразовать то, что может быть изначально сложной ситуацией, в более простые вещи, которые легче проанализировать. Модель можно использовать, чтобы помочь понять смысл данных и имитировать то, что может произойти на практике при разных условиях. Модель может быть физической, представленной в программном обеспечении или быть набором математических отношений.
Моделирование обычно включает следующие этапы:
- описание проблемы;
- описание цели построения модели и желаемых результатов;
- разработка концептуальной модели решения проблемы;
- создание физического, программного или математического представления концептуальной модели;
- разработка программного обеспечения или других инструментов для анализа поведения модели;
- обработка данных;
- проверка или калибровка модели путем анализа исходов для известных ситуаций;
- формирование выводов по результатам моделирования в отношении проблемы, существующей в реальном мире.
Каждый из этих этапов может включать в себя приближения, допущения и экспертные оценки и (если возможно) они должны быть проверены людьми, которые не связаны с разработчиками. Критические предположения в отношении доступной информации следует пересмотреть и оценить их достоверность.
Для достижения достоверных результатов при использовании моделей необходимо убедиться, что:
- концептуальная модель адекватно отражает оцениваемую ситуацию;
- модель используется для той области применения, для которой она была разработана;
- существует твердое понимание теории, лежащей в основе модели, и любых связанных вычислений;
- выбор параметров и математических представлений концепции является обоснованным;
- существует твердое понимание теории, лежащей в основе расчетов;
- входные данные являются точными и надежными или характер модели учитывает надежность используемых входных данных;
- модель работает по плану без внутренних ошибок или сбоев в работе;
- модель стабильна и не слишком чувствительна к небольшим изменениям в основных входах.