Una soluzione enterprise-grade per la gestione e valutazione quantitativa dei rischi di progetto, sviluppata con architettura moderna e interfaccia intuitiva.

• 🎯 Overview
• ✨ Caratteristiche
• ⚙️ Requisiti di Sistema
• 📦 Installazione
• 🔧 Configurazione e Utilizzo
• 🏗️ Architettura
• 📊 Metodologia di Valutazione
• 🎨 Personalizzazione
• 🧪 Testing
• 🚀 Deployment
• 🐛 Troubleshooting
• 🤝 Contribuire
• 📄 Licenza

Il Risk Assessment Dashboard è una soluzione completa per la gestione quantitativa dei rischi aziendali, progettata per team di project management, risk manager e decision maker. La piattaforma integra metodologie standard di risk assessment con un'interfaccia moderna e funzionalità avanzate di reportistica.

• Project Risk Management: Valutazione e monitoraggio rischi di progetto
• Enterprise Risk Assessment: Gestione rischi a livello organizzativo
• Compliance Management: Supporto per framework di conformità
• Strategic Planning: Analisi dei rischi per decisioni strategiche

• Heat Map Interattiva: Matrice probabilità/impatto con posizionamento preciso per valori decimali
• Dashboard Real-time: Monitoraggio KPI e metriche di rischio in tempo reale
• Grafici Avanzati: Trend analysis e distribuzione dei rischi per categoria

• Tabella Dinamica AgGrid: CRUD completo con sorting, filtering e grouping
• Calcolo Automatico: Priorità e scoring basati su algoritmi configurabili
• Validazione Dati: Controlli di integrità e consistenza automatici

• Export Multi-formato: PDF, Excel, CSV con heat map incorporata
• Report Personalizzabili: Template configurabili per diversi stakeholder
• Scheduling Automatico: Generazione report programmata

• Auto-save: Salvataggio automatico con sincronizzazione real-time
• Data Backup: Sistema di backup automatico incrementale
• Audit Trail: Log completo delle modifiche e accessi

• Dark/Light Theme: Interfaccia responsive ottimizzata
• Performance Optimized: Gestione efficiente di dataset di grandi dimensioni
• Accessibility: Conforme alle linee guida WCAG 2.1

• ✅ Visualizzazione rischi in tempo reale
• ✅ Gestione completa CRUD tramite interfaccia intuitiva
• ✅ Export immediato in PDF/Excel
• ✅ Calcolo automatico priorità e scoring

• Python: versione 3.8 o superiore
• pip: gestore pacchetti Python
• Browser: Chrome 90+, Firefox 88+, Safari 14+, Edge 90+

• RAM: 4GB (minimo), 8GB (consigliato)
• Storage: 500MB spazio libero
• CPU: Dual-core 2.0GHz o superiore

1. Clona il repository

   git clone https://github.com/rstarttt/risk_insight.git cd risk_insight

2. Crea ambiente virtuale (altamente raccomandato)

   # Crea ambiente virtuale python -m venv venv # Attivazione su Windows venv\Scripts\activate # Attivazione su macOS/Linux source venv/bin/activate

3. Installa dipendenze

   pip install -r requirements.txt

4. Verifica installazione

   streamlit --version

5. Avvia l'applicazione

   streamlit run risk_dashboard.py

6. Accedi all'applicazione

   • Apri il browser su http://localhost:8501

# Build dell'immagine docker build -t risk-dashboard . # Esecuzione del container docker run -p 8501:8501 risk-dashboard

Al primo avvio, l'applicazione creerà automaticamente:

• File di configurazione config.yaml
• Database CSV risk_data.csv
• Directory per export exports/

1. Compila il form "Aggiungi Nuovo Rischio"
2. Inserisci Descrizione dettagliata del rischio
3. Seleziona Categoria dal menu dropdown
4. Imposta Probabilità (1-5, incrementi 0.5)
5. Imposta Impatto (1-5, incrementi 0.5)
6. La Priorità viene calcolata automaticamente (Probabilità × Impatto)
7. Clicca "Aggiungi Rischio"

• Utilizza la tabella interattiva per editing inline
• Doppio-click su cella per modificare valori
• Modifiche salvate automaticamente

• Seleziona checkbox "Elimina" nella tabella
• Conferma eliminazione nel popup

La heat map visualizza i rischi secondo il sistema di classificazione standard:

• Report completo con heat map integrata
• Tabella rischi formattata
• Statistiche e metriche riassuntive
• Layout professionale per presentazioni

• Fogli multipli: Dati, Statistiche, Grafici
• Formattazione condizionale
• Grafici pivot integrati
• Compatibile con Excel 2016+

risk-assessment-dashboard/ ├── 📁 src/ │ ├── risk_dashboard.py # Applicazione principale Streamlit │ ├── utils/ │ │ ├── data_manager.py # Gestione persistenza dati │ │ ├── risk_calculator.py # Algoritmi calcolo rischio │ │ └── export_handler.py # Gestione export PDF/Excel │ └── components/ │ ├── heatmap.py # Componente heat map │ ├── data_table.py # Tabella interattiva │ └── forms.py # Form di input ├── 📁 data/ │ ├── risk_data.csv # Database principale │ └── config.yaml # Configurazioni ├── 📁 exports/ # Directory export generati ├── 📁 tests/ │ ├── test_risk_calculator.py # Test unità │ └── test_data_manager.py ├── 📁 docs/ # Documentazione ├── requirements.txt # Dipendenze Python ├── Dockerfile # Container Docker ├── .gitignore └── README.md 

• Frontend: Streamlit + AgGrid + Plotly
• Backend: Python + Pandas
• Export: ReportLab (PDF) + OpenPyXL (Excel)
• Styling: CSS Custom + Bootstrap
• Database: CSV (opzione upgrade a PostgreSQL/SQLite)

Il sistema utilizza la metodologia standard ISO 31000:2018:

Valore_Rischio = Probabilità × Impatto Priorità = funzione(Valore_Rischio)

• 1.0: Molto improbabile (< 5%)
• 2.0: Improbabile (5-25%)
• 3.0: Possibile (25-50%)
• 4.0: Probabile (50-75%)
• 5.0: Molto probabile (> 75%)

• 1.0: Trascurabile
• 2.0: Minore
• 3.0: Moderato
• 4.0: Maggiore
• 5.0: Catastrofico

Nel file src/risk_dashboard.py, sezione CSS:

# Personalizza colore principale PRIMARY_COLOR = "#DC143C" # Crimson Red # Personalizza gradiente header HEADER_GRADIENT = "linear-gradient(135deg, #8B0000 0%, #DC143C 50%, #FF6347 100%)"

Nel file src/utils/risk_calculator.py:

def calculate_priority_level(risk_value): """Personalizza soglie di priorità""" if risk_value >= 16: # Modifica soglia estrema return "Estrema" elif risk_value >= 11: # Modifica soglia alta return "Alta" elif risk_value >= 6: # Modifica soglia media return "Media" else: return "Bassa"

Nel file data/config.yaml:

risk_categories: - "Tecnico" - "Finanziario" - "Operativo" - "Strategico" - "Compliance" - "La Tua Categoria" # Aggiungi qui

# Test completi pytest tests/ -v # Test con coverage pytest tests/ --cov=src --cov-report=html # Test specifici pytest tests/test_risk_calculator.py -v

# Load testing con dati di esempio python tests/performance_test.py --records=1000

# Produzione locale streamlit run src/risk_dashboard.py --server.port=8501

1. Push su GitHub repository
2. Connetti a Streamlit Cloud
3. Deploy automatico da repository

# Build e deploy docker build -t risk-dashboard . docker run -d -p 8501:8501 --name risk-app risk-dashboard

# Setup Heroku heroku create your-risk-dashboard git push heroku main

Accogliamo contributi dalla community!

1. Fork il repository
2. Crea branch feature (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit modifiche (git commit -m 'Add: amazing feature')
4. Push al branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Apri Pull Request

• Segui PEP 8 per lo stile Python
• Aggiungi test per nuove funzionalità
• Aggiorna documentazione quando necessario
• Usa commit message descrittivi

Usa GitHub Issues con:

• Descrizione dettagliata del problema
• Steps per riprodurre
• Environment (OS, Python version, browser)
• Screenshot se applicabile

# Reinstalla dipendenze pip install -r requirements.txt --force-reinstall

# Su Ubuntu/Debian sudo apt-get install python3-dev build-essential # Su macOS brew install cairo pango gdk-pixbuf libffi

• Abilita caching in config.yaml
• Considera upgrade a database PostgreSQL
• Ottimizza filtri tabella

# Abilita debug mode streamlit run risk_dashboard.py --logger.level=debug

Questo progetto è distribuito sotto Licenza MIT. Vedi file LICENSE per dettagli completi.

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