Аннотації

Автор(и):
Березуцький І. С.
Автор(и) (англ)
Berezutskyi I.
Дата публікації:

07.04.2025

Анотація (укр):

Методології управління проєктами відіграють вирішальну роль у визначенні успіху чи провалу проєкту. Вибір невідповідної методології може призвести до неефективності, перевищення бюджету, затримок і навіть повного провалу проєкту. У цій статті досліджується взаємозв’язок між провалом проєкту та неправильним вибором методології управління проєктом за допомогою структурованого опитування, проведеного серед керівників проєктів, які мають безпосередній досвід роботи з минулими проєктами. Дослідження спрямоване на кількісну оцінку впливу вибору методології на різні результати проєкту, включаючи залучення зацікавлених сторін, ідентифікацію ризиків та ефективність стратегій пом’якшення. Опитування ретельно розроблено для збору вичерпних даних щодо характеристик минулих проєктів, включаючи розмір проєкту, складність, галузь, склад команди та частоту змін методології. Він також досліджує причини вибору методології, обґрунтування змін методології та вплив цих рішень на кінцеві результати проєкту. Зосереджуючись як на успішних, так і на невдалих проєктах, дослідження визначає загальні фактори ризику й оцінює, як конкретні методології сприяли або пом’якшували ці ризики. Ключовим аспектом аналізу є використання статистичних розрахунків для оцінки показників невдач і успішності проєкту, доступності ресурсів, залучення зацікавлених сторін і ступеня, до якого неправильна методологія впливає на результати проєкту. Використовуючи такі формули, як рівень успіху проєкту, залучення зацікавлених сторін, доступність ресурсів, початкова методологія, яка використовувалася, неправильна методологія, співвідношення між невдачею проєкту та неправильною методологією, найбільш виправлені та невиправлені ризики, кореляція між частотою моніторингу ризиків і невдачею проєкту, кореляція між складом команди та невдачею проєкту та кореляція між складністю проєкту та невдачею. Цей підхід уможливлює об’єктивно оцінити ступінь кореляції неправильних методологій із невдачами проєкту і висвітлення шаблонів. ризиків, які найчастіше усуваються або залишаються невирішеними. Результати цього дослідження запропонують практичну інформацію для керівників проєктів і організацій, допомагаючи їм приймати більш обґрунтовані рішення при виборі методології. Розуміючи взаємозв’язок між вибором методології та результатами проєкту, організації можуть прийняти найкращі практики, щоб мінімізувати ризики проєкту, підвищити рівень успіху проєкту та забезпечити більшу відповідність між вибраною методологією та унікальними потребами кожного проєкту. Крім того, статистичну основу дослідження можна застосувати в майбутніх дослідженнях для подальшого вдосконалення аналізу ефективності методології управління проєктами.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

Project management methodologies play a crucial role in determining the success or failure of a project. Selecting an inappropriate methodology can lead to inefficiencies, budget overruns, delays, and even total project failure. This article investigates the correlation between project failure and the incorrect selection of project management methodologies through a structured survey conducted among project managers with direct experience from past projects. The research aims to quantify the impact of methodology selection on various project outcomes, including stakeholder involvement, risk identification, and the effectiveness of mitigation strategies. The survey is carefully designed to capture comprehensive data on past project characteristics, including project size, complexity, industry, team composition, and the frequency of methodology changes. It also examines the reasons behind methodology selection, the rationale for methodology changes, and the effect of these decisions on final project outcomes. By focusing on both successful and failed projects, the study identifies common risk factors and assesses how specific methodologies either contributed to or mitigated those risks. A key aspect of the analysis involves using statistical calculations to evaluate project failure and success rates, resource availability, stakeholder engagement, and the extent to which an incorrect methodology influences project deliverables. By employing formulas such as project success rate, stakeholder involvement, resource availability, initial methodology that was used, wrong methodology, correlation between project failure and wrong methodology, most remediated and not remediated risks, correlation between risk monitoring frequency and project failure, correlation between team composition and project failure and correlation between project complexity and project failure This approach allows for an objective evaluation of the degree to which incorrect methodologies correlate with project failures and highlights patterns of risks that are most frequently remediated or left unresolved. The findings from this research will offer actionable insights for project managers and organizations, enabling them to make more informed decisions when selecting methodologies. By understanding the relationship between methodology choice and project outcomes, organizations can adopt best practices to minimize project risks, improve project success rates, and ensure greater alignment between the chosen methodology and the unique needs of each project. Additionally, the study's statistical framework can be applied in future research to further refine the analysis of project management methodology effectiveness.

Література:

1.     Young R. (2024). Why Projects Fails | Incorrect Methodology https://ligsuniversity.com/why-projects-fail-incorrect-methodology/, LIGS University.

2.     Berezutskyi I., Honcharenko T., Ryzhakova G., Tykhonova O., Pokolenko V., Sachenko I. (2024). Methodological Approach for Choosing Type of IT Projects Management, Conference: 2024 IEEE 4th International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), May 2024, URL: DOI: 10.1109/SIST61555.2024.10629587.

3.     Berezutskyi I., Honcharenko T. (2024). Potential implications of artificial intelligence for project management information systems. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3709/paper3.pdf.

4.     Berezutskyi I. (2023). Possibility to use decision-making methods for project management information system, Management of Development of Complex Systems, URL: DOI: 10.32347/2412-9933.2024.57.12-19.

5.     Honcharenko T., Akselrod R., Shpakov A., Khomenko O. (2023). Information system based on multi-value classification of fully connected neural network for construction management, IAES International Journal of Artificial Intelligence, № 12 (2), 593–601. URL: https://ijai.iaescore.com/index.php/IJAI/article/view/21864.

6.     Ryzhakova G., Malykhina O., Pokolenko V., Rubtsova O., Homenko O., Nesterenko I. (2022). Construction Project Management with Digital Twin Information System, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, Vol. 12, Issue 10, pp. 19–28. https://doi.org/10.46338/ijetae1022_03.

7.     Khan, A., Hasana, M. K., Ghazal, T. M., Islam, S., Alzoubi, H. M., Mokhtar, U. A., Alam, R., Ahmad, M., (2022). Collaborative Learning Assessment via Information and Communication Technology, in: Proceedings, RIVF 2022., pp. 311–316.

8.     Bushuyev S., Bushuyeva N., Bushuiev D., Bushuieva V. (2023). Integrated Intelligence Model for Assessment Digital Transformation Project, IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST). URL: http://dx.doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223578.

9.     El Khatib M., Al Falasi A., (2021). Effects of Artificial Intelligence on Decision Making in Project Management, American Journal of Industrial and Business Management 11, pp. 251–260.

10.  Harvard Business Review Analytic Services, The Evolution of Decision Making: How Leading Organizations Are Adopting a Data-Driven Culture. URL: https://hbr.org/resources/pdfs/tools/17568_HBR_SAS%20Report_webview.pdf

11.  Nicoara R. (2023). Project Management Methods. URL: DOI: 10.1007/978-1-4842-9663-9_12

12.  Moura R. L., Carneiro T. C. J., Dias T. L. (2023). VUCA environment on project success: The effect of project management methods, Brazilian Business Review 20 (3). URL: DOI: 10.15728/bbr.2023.20.3.1.en

13.  Nekrasova M. (2023). Using methods of probability theory and mathematical statistics in project management, Bulletin of the National Technical University «KhPI» Series Dynamics and Strength of Machines. URL: DOI: 10.20998/2078-9130.2023.2.293040

14.  Turney S. (2024). Pearson Correlation Coefficient (r). Guide & Examples, https://www.scribbr.com/statistics/pearson-correlation-coefficient/

References:

1.     Young R. (2024). Why Projects Fails | Incorrect Methodology https://ligsuniversity.com/why-projects-fail-incorrect-methodology/, LIGS University.

2.     Berezutskyi I., Honcharenko T., Ryzhakova G., Tykhonova O., Pokolenko V., Sachenko I. (2024). Methodological Approach for Choosing Type of IT Projects Management, Conference: 2024 IEEE 4th International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), May 2024, URL: DOI: 10.1109/SIST61555.2024.10629587.

3.     Berezutskyi I., Honcharenko T. (2024). Potential implications of artificial intelligence for project management information systems. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3709/paper3.pdf.

4.     Berezutskyi I. (2023). Possibility to use decision-making methods for project management information system, Management of Development of Complex Systems, URL: DOI: 10.32347/2412-9933.2024.57.12-19.

5.     Honcharenko T., Akselrod R., Shpakov A., Khomenko O. (2023). Information system based on multi-value classification of fully connected neural network for construction management, IAES International Journal of Artificial Intelligence, № 12 (2), 593–601. URL: https://ijai.iaescore.com/index.php/IJAI/article/view/21864.

6.     Ryzhakova G., Malykhina O., Pokolenko V., Rubtsova O., Homenko O., Nesterenko I. (2022). Construction Project Management with Digital Twin Information System, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, Vol. 12, Issue 10, pp. 19–28. https://doi.org/10.46338/ijetae1022_03.

7.     Khan, A., Hasana, M. K., Ghazal, T. M., Islam, S., Alzoubi, H. M., Mokhtar, U. A., Alam, R., Ahmad, M., (2022). Collaborative Learning Assessment via Information and Communication Technology, in: Proceedings, RIVF 2022., pp. 311–316.

8.     Bushuyev S., Bushuyeva N., Bushuiev D., Bushuieva V. (2023). Integrated Intelligence Model for Assessment Digital Transformation Project, IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST). URL: http://dx.doi.org/10.1109/SIST58284.2023.10223578.

9.     El Khatib M., Al Falasi A., (2021). Effects of Artificial Intelligence on Decision Making in Project Management, American Journal of Industrial and Business Management 11, pp. 251–260.

10.  Harvard Business Review Analytic Services, The Evolution of Decision Making: How Leading Organizations Are Adopting a Data-Driven Culture. URL: https://hbr.org/resources/pdfs/tools/17568_HBR_SAS%20Report_webview.pdf

11.  Nicoara R. (2023). Project Management Methods. URL: DOI: 10.1007/978-1-4842-9663-9_12

12.  Moura R. L., Carneiro T. C. J., Dias T. L. (2023). VUCA environment on project success: The effect of project management methods, Brazilian Business Review 20 (3). URL: DOI: 10.15728/bbr.2023.20.3.1.en

13.  Nekrasova M. (2023). Using methods of probability theory and mathematical statistics in project management, Bulletin of the National Technical University «KhPI» Series Dynamics and Strength of Machines. URL: DOI: 10.20998/2078-9130.2023.2.293040

14.  Turney S. (2024). Pearson Correlation Coefficient (r). Guide & Examples, https://www.scribbr.com/statistics/pearson-correlation-coefficient/