Análisis y gestión de riesgo en proyectos software : Un nuevo modelo integrando la metodología SEI y Magerit2

Hablar de riesgos es hablar de futuro, de probabilidades, de incertidumbre, de avances o retrocesos. Toda actividad implica un riesgo, y aunque algunos ubican la etimología en la palabra en risco, esto no implica de por sí una valoración negativa, todo cambio implica peligros, pero el peor peligro es la inmovilidad. Un Riesgo es la probabilidad que ocurra una perdida. Los riesgos técnicos del software son la medida de la probabilidad y severidad de que se produzcan efectos adversos en el desarrollo, adquisición, mantenimiento etc. de sistema. Todas las áreas en el desarrollo de sistemas son fuentes potenciales de riesgos de software. Debido a la importancia de estos, en los proyectos software, se realizará una investigación de distintas metodologías para detectar, analizar, eliminar o minimizar los posibles riesgos a los cuales se somete un proyecto software de pequeña a mediana envergadura durante su ciclo de vida (Planificación, análisis, desarrollo, implementación y mantenimiento) y los riesgos generales a los que se somete el TI1 de estas organizaciones. Basados en metodologías de análisis y gestión de riesgos estándares de la TI se busca lograr un método ágil, flexible, rápido y sencillo de utilizar por organización que no cuentan con los medios para poder afrontar los altos costos de los estudios de análisis y 1 Tecnología de la informatica gestión de riesgos realizados por consultoras privadas o por soporte informático especializado. Y como resultado de la investigación se generará un software prototipo basado en las mejores técnicas de las metodologías investigadas.Eje: Ingeniería del Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis y gestión de riesgo en proyectos software : Un nuevo modelo integrando la metodología SEI y Magerit2

Hablar de riesgos es hablar de futuro, de probabilidades, de incertidumbre, de avances o retrocesos. Toda actividad implica un riesgo, y aunque algunos ubican la etimología en la palabra en risco, esto no implica de por sí una valoración negativa, todo cambio implica peligros, pero el peor peligro es la inmovilidad. Un Riesgo es la probabilidad que ocurra una perdida. Los riesgos técnicos del software son la medida de la probabilidad y severidad de que se produzcan efectos adversos en el desarrollo, adquisición, mantenimiento etc. de sistema. Todas las áreas en el desarrollo de sistemas son fuentes potenciales de riesgos de software. Debido a la importancia de estos, en los proyectos software, se realizará una investigación de distintas metodologías para detectar, analizar, eliminar o minimizar los posibles riesgos a los cuales se somete un proyecto software de pequeña a mediana envergadura durante su ciclo de vida (Planificación, análisis, desarrollo, implementación y mantenimiento) y los riesgos generales a los que se somete el TI1 de estas organizaciones. Basados en metodologías de análisis y gestión de riesgos estándares de la TI se busca lograr un método ágil, flexible, rápido y sencillo de utilizar por organización que no cuentan con los medios para poder afrontar los altos costos de los estudios de análisis y 1 Tecnología de la informatica gestión de riesgos realizados por consultoras privadas o por soporte informático especializado. Y como resultado de la investigación se generará un software prototipo basado en las mejores técnicas de las metodologías investigadas.Eje: Ingeniería del Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis y gestión de riesgo en proyectos software : Un nuevo modelo integrando la metodología SEI y Magerit2

Hablar de riesgos es hablar de futuro, de probabilidades, de incertidumbre, de avances o retrocesos. Toda actividad implica un riesgo, y aunque algunos ubican la etimología en la palabra en risco, esto no implica de por sí una valoración negativa, todo cambio implica peligros, pero el peor peligro es la inmovilidad. Un Riesgo es la probabilidad que ocurra una perdida. Los riesgos técnicos del software son la medida de la probabilidad y severidad de que se produzcan efectos adversos en el desarrollo, adquisición, mantenimiento etc. de sistema. Todas las áreas en el desarrollo de sistemas son fuentes potenciales de riesgos de software. Debido a la importancia de estos, en los proyectos software, se realizará una investigación de distintas metodologías para detectar, analizar, eliminar o minimizar los posibles riesgos a los cuales se somete un proyecto software de pequeña a mediana envergadura durante su ciclo de vida (Planificación, análisis, desarrollo, implementación y mantenimiento) y los riesgos generales a los que se somete el TI1 de estas organizaciones. Basados en metodologías de análisis y gestión de riesgos estándares de la TI se busca lograr un método ágil, flexible, rápido y sencillo de utilizar por organización que no cuentan con los medios para poder afrontar los altos costos de los estudios de análisis y 1 Tecnología de la informatica gestión de riesgos realizados por consultoras privadas o por soporte informático especializado. Y como resultado de la investigación se generará un software prototipo basado en las mejores técnicas de las metodologías investigadas.Eje: Ingeniería del Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Advances in Intelligent Vehicle Control

This book is a printed edition of the Special Issue Advances in Intelligent Vehicle Control that was published in the journal Sensors. It presents a collection of eleven papers that covers a range of topics, such as the development of intelligent control algorithms for active safety systems, smart sensors, and intelligent and efficient driving. The contributions presented in these papers can serve as useful tools for researchers who are interested in new vehicle technology and in the improvement of vehicle control systems

High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications

This open access book was prepared as a Final Publication of the COST Action IC1406 “High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications (cHiPSet)“ project. Long considered important pillars of the scientific method, Modelling and Simulation have evolved from traditional discrete numerical methods to complex data-intensive continuous analytical optimisations. Resolution, scale, and accuracy have become essential to predict and analyse natural and complex systems in science and engineering. When their level of abstraction raises to have a better discernment of the domain at hand, their representation gets increasingly demanding for computational and data resources. On the other hand, High Performance Computing typically entails the effective use of parallel and distributed processing units coupled with efficient storage, communication and visualisation systems to underpin complex data-intensive applications in distinct scientific and technical domains. It is then arguably required to have a seamless interaction of High Performance Computing with Modelling and Simulation in order to store, compute, analyse, and visualise large data sets in science and engineering. Funded by the European Commission, cHiPSet has provided a dynamic trans-European forum for their members and distinguished guests to openly discuss novel perspectives and topics of interests for these two communities. This cHiPSet compendium presents a set of selected case studies related to healthcare, biological data, computational advertising, multimedia, finance, bioinformatics, and telecommunications

High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications

This open access book was prepared as a Final Publication of the COST Action IC1406 “High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications (cHiPSet)“ project. Long considered important pillars of the scientific method, Modelling and Simulation have evolved from traditional discrete numerical methods to complex data-intensive continuous analytical optimisations. Resolution, scale, and accuracy have become essential to predict and analyse natural and complex systems in science and engineering. When their level of abstraction raises to have a better discernment of the domain at hand, their representation gets increasingly demanding for computational and data resources. On the other hand, High Performance Computing typically entails the effective use of parallel and distributed processing units coupled with efficient storage, communication and visualisation systems to underpin complex data-intensive applications in distinct scientific and technical domains. It is then arguably required to have a seamless interaction of High Performance Computing with Modelling and Simulation in order to store, compute, analyse, and visualise large data sets in science and engineering. Funded by the European Commission, cHiPSet has provided a dynamic trans-European forum for their members and distinguished guests to openly discuss novel perspectives and topics of interests for these two communities. This cHiPSet compendium presents a set of selected case studies related to healthcare, biological data, computational advertising, multimedia, finance, bioinformatics, and telecommunications

Combining SOA and BPM Technologies for Cross-System Process Automation

This paper summarizes the results of an industry case study that introduced a cross-system business process automation solution based on a combination of SOA and BPM standard technologies (i.e., BPMN, BPEL, WSDL). Besides discussing major weaknesses of the existing, custom-built, solution and comparing them against experiences with the developed prototype, the paper presents a course of action for transforming the current solution into the proposed solution. This includes a general approach, consisting of four distinct steps, as well as specific action items that are to be performed for every step. The discussion also covers language and tool support and challenges arising from the transformation