Impact Analysis

Share

|

Formål

En konsekvensanalyse ser på utfallet (r) i et prosjekt og dens (deres) potensielle effekt på miljøet rundt prosjektet (forretningsmiljø, fysisk miljø, økonomiske miljø, politisk miljø, og så videre). I det minste vil en konsekvensanalyse markere forskjeller i miljøet mellom status quo og miljøet etter at prosjektet har blitt gjennomført. På det ekstreme kan påvirke analysen se på en rekke graderinger av prosjektets betydning, samt virkninger av alternative tilnærminger.

Søknad

En konsekvensanalyse kan brukes til å enten øke eller dempe bekymringer om et prosjekt utfall ved å fokusere på postproject forhold. Den kan brukes enten før eller etter at prosjektet har blitt gjennomført. Hvis utviklet før prosjektet, eventuelle forutsetninger benyttet for å bestemme postproject forholdene bør være klart foreskrevet og noe verktøy søkt å fastslå fremtiden staten bør identifiseres. Hvis utviklet etter at prosjektet har blitt gjennomført, kildene for historisk informasjon om forprosjekt staten bør anerkjennes også.

En konsekvensanalyse inneholder følgende komponenter:

• Forventede resultater fra prosjektet;

• forprosjekt tilstand;

• Områder hvor prosjektet er / var ventet å påvirke forprosjekt staten;

• Forutsetninger;

• Data kilder;

• Data presentasjon (forprosjekt versus postproject);

• Konklusjoner.

Innhold

Innholdet i en konsekvensanalyse er hyppigst kvantitativ i naturen. Kvalitative konsekvensutredninger er ikke uhørt, men de har ofte luften av en enkel forsvar av en enkelt synspunkt. I noen tilfeller vil kvalitative evalueringer konverteres til kvantitative verdier gjennom preordained beregninger eller undersøkelser. I alle fall bør innsatsen være å holde vurderingene så objektivt som mulig.

Som for komponentene i analysen, kommer innhold fra ulike kilder:

• Forventede resultater fra prosjektet. Denne informasjonen kan komme fra prosjektplanen, kunden erklæring om arbeid, krav til dokumentasjon, eller forundersøkelser utført på prosjektet. Dette er normalt en objektiv setning (i noen få avsnitt) som fungerer som en oversikt over prosjektets hensikt.

• forprosjekt tilstand. Dette er en vurdering (historisk eller dagens) av kritiske miljø (r) som det (de) eksisterte før prosjektgjennomføring. Eventuelle eksisterende statistiske data om ytelse eller tilstand skal presenteres her.

• Områder hvor prosjektet er / var ventet å påvirke forprosjekt staten. Dette identifiserer miljøet (e) der en innvirkning forventes å skje, i form av endringer i prosessen, tilnærming, utfall, eller oppfatning.

• forutsetninger. Kanskje den mest kritiske element, forutsetningene ofte avgjøre gyldigheten (ugyldighet) av konsekvensanalyse. Eventuelle forutsetninger om forprosjekt staten, innvirkning postproject stat, eller dataene skal defineres i detalj. Eventuelle tiltak som ble gjort for å validere de forutsetninger bør også dokumenteres.

• Data kilder. Datakildene skal defineres, samt den tid da dataene ble samlet og metodikk for å samle dem. Eventuelle forutsetninger brukt til å fylle hullene data eller å samle dataene bør gjenspeiles under i forutsetninger delen (se forrige oppføring).

• Data presentasjon (forprosjekt versus postproject). Ofte i tabellformat, data om forprosjekt og postproject stater bør sammenstilte for enkel vurdering.

• Konklusjoner. Selv om dataene skal presenteres på en slik måte at konklusjonene er selvinnlysende, noen bestemte konklusjoner leseren forventes å tegne skal være bekreftet i slutten av analysen. Hvis noen av konklusjonene trekke på forutsetninger, bør disse forutsetningene har blitt identifisert tidligere i dokumentet, og bør reasserted her.

Approaches

Impact analyse kan fokusere på en enkelt sak eller på flere spørsmål, selv om flere problem konsekvensanalyse kan bli uhåndterlig. Utfordringen i å håndtere flere effekter til et enkelt miljø (eller mer forvirrende, flere miljøer) er at dataene kan bli et hav av tall med svært lite overbevisende innsikt skal trekkes fra dem. Hvis dataene er i hovedsak kvalitative, vil metodikk for sin utvikling være avgjørende. Jo mer innsikt som kan bygges om hvor tallene kom fra, jo bedre.

Betraktninger

I å gjennomføre en gjennomgang av en konsekvensanalyse, de første spørsmålene alltid knyttet til data-for mye? For lite? Det er et stort problem. For mye data vil forlate kontrolløren å tro at det er informasjon skjult at hun ikke forstår. For lite data vil se ut virkningen analysen var ufullstendig. Det bør være tilstrekkelig data til å støtte en enkelt historie eller premiss, uten bludgeoning leseren med det.

Også i etableringen av forutsetninger, bør forfatteren av konsekvensanalyse avgjøre hvordan antagelser kan være misconstrued eller misforstått. Hva hvis leseren ikke enig med forutsetningene? Hvis disse spørsmålene kan defineres og avklares, skal svarene gis som en komponent av virkningen analysen.

---