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Se você tem interesse em gerência de projetos, então, provavelmente, já ouviu muitas histórias sobre projetos que foram entregues fora do prazo, acima do seu orçamento ou que falharam completamente no cumprimento de seus objetivos. Você, e inúmeros gerentes de projetos em todo o mundo, já deve ter se perguntado por que tantos projetos falham. O fato é que uma quantidade alarmante de projetos falham porque seus gerentes ignoram a máxima número um da atividade de gerência de projetos:

Neste livro você irá encontrar um amplo ferramental para a identificação, análise e gerenciamento dos fatores que fazem com que projetos não sejam executados de acordo com o seu planejamento. Este ferramental, conhecido como análise e gerência de risco, tem encontrado um número crescente de adeptos em todo o mundo. O livro está repleto de exemplos práticos e estudos de caso.

 

Nesta terceira edição, o livro ganha um novo capítulo sobre árvores de classificação, uma poderosa ferramenta para suporte a tomada de decisão que pode ser combinada com o @Risk para facilitar a identificação de cenários que favorecem o término de projetos dentro do prazo e de acordo com o orçamento. Caso você não tenha acesso ao @Risk ou a um aplicativo de árvores de classificação, não se preocupe: dentro do livro você encontrará um link para baixar o CoRisco, uma macro do Excel desenvolvida pelos autores que substitui o @Risk, e um demo do ISG, um aplicativo para construção de árvores de classificação. Se você é gerente de projetos ou pretende se tornar um, então este livro vai ajudá-lo a coordenar as atividades de projetos que são entregues no prazo, dentro do orçamento, de acordo com o fluxo de caixa e em sintonia com os objetivos que se propôs atingir.

 

 

Autores

Antonio Juarez Alencar é pesquisador do Programa de Mestrado em Informática da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), cujas atividades são coordenadas pelo Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e pelo Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais. É, também, Bacharel em Matemática e Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela UFRJ, e Doutor em Computação pela Oxford University, Inglaterra.

Eber Assis Schmitz é Analista Consultor do Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais da Universidade Federal do Rio de Janeiro e Professor Adjunto do Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática da UFRJ e do Programa de Mestrado em Informática da UFRJ, cujas atividades são coordenadas pelo Departamento de Ciência da Computação e pelo Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais da UFRJ. É Engenheiro Eletrônico formado pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Mestre em Engenharia Elétrica pela UFRJ e doutor em Ciência da Computação pelo Imperial College, Inglaterra.

 

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