Аннотації
27.06.2025
Стаття присвячена розробці комплексного методу визначення health статусу проєктів та портфелів в аутсорсингових IT-компаніях для оптимізації використання фінансових та людських ресурсів. Запропонований підхід інтегрує дані з ключових систем управління проєктами (Jira, Tempo, GitLab, SonarQube, ERP) із застосуванням автоматизованих алгоритмів збору, нормалізації та аналізу метрик. Метод дозволяє отримувати числові показники, що характеризують ефективність виконання графіку (SPI), бюджету (CPI), якість коду, рівень ризиків та задоволеність учасників проєкту, що дає можливість побудувати інтегральний Health-індекс (Pi). Розроблений метод забезпечує оперативну обробку даних у режимі реального часу, що дозволяє керівництву своєчасно виявляти відхилення від планових показників та вживати заходів щодо оптимізації ресурсів. Описано алгоритми мультикритеріального аналізу для визначення вагових коефіцієнтів окремих метрик, що дозволяє адаптувати систему до специфіки конкретних IT-компаній. Пропонована модель демонструє можливості автоматизації прийняття управлінських рішень на основі числових даних, що підвищує точність прогнозування та мінімізує ризики перевитрат і затримок у виконанні проєктів. Отримані результати підтверджують практичну цінність інтегрованого підходу, який сприяє оптимальному розподілу фінансових і людських ресурсів в умовах багатопортфельного управління. Використання методу дозволяє не лише знизити адміністративне навантаження, а й забезпечити стратегічну гнучкість управлінських процесів, що є критичним для підвищення конкурентоздатності компаній на глобальному ринку. Дослідження демонструє, що систематична інтеграція даних із сучасних інформаційних систем є необхідною умовою для ефективного управління проєктами в умовах швидких технологічних змін і ринкової невизначеності.
This article is dedicated to the development of a comprehensive method for determining the health status of projects and portfolios in IT outsourcing companies to optimize the use of financial and human resources. The proposed approach integrates data from key project management systems (Jira, Tempo, GitLab, SonarQube, ERP) using automated algorithms for data collection, normalization, and metric analysis. The method provides numerical indicators characterizing schedule efficiency (SPI), budget adherence (CPI), code quality, risk level, and participant satisfaction, thereby enabling the construction of an integrated Health Index (Pi). The developed method ensures real-time data processing, allowing management to promptly detect deviations from planned performance indicators and take corrective actions for resource optimization. The paper details the algorithms of multicriteria analysis used to determine the weighting coefficients for individual metrics, enabling the system to adapt to the specific requirements of IT companies. The proposed model demonstrates the potential for automating management decision-making based on numerical data, which increases forecasting accuracy and minimizes the risks of cost overruns and project delays. The results confirm the practical value of the integrated approach, which facilitates the optimal allocation of financial and human resources in a multi-project environment. The method not only reduces administrative overhead but also ensures strategic flexibility in management processes, a critical factor for enhancing the competitive position of companies in the global market. The study demonstrates that systematic integration of data from modern information systems is a prerequisite for effective project management in conditions of rapid technological change and market uncertainty.
1. Ланських Є. В., Помогайбо Д. А., Губа Є. А. Проблеми оптимізації ресурсів аутсорсингових IT-компаній в умовах невизначеності ринку. Управління розвитком складних систем. Київ, 2024. № 58. С. 53 – 60, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2024.58.53-60.
2. Ланських Є. В., Помогайбо Д. А. Роль сучасних технологій в оптимізації фінансових і людських ресурсів аутсорсингових IT-компаній. Управління розвитком складних систем. Київ, 2024. № 60. С. 87 – 94, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2024.60.87-94.
3. Boehm, B., & Turner, R. (2021). Risk Management in Software Engineering: A Systematic Literature Review. Journal of Systems and Software, Elsevier. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165783621001156
4. Smith, J., & Johnson, L. (2023). Automated Risk Management in IT Projects: A Framework for Decision Support. Computers & Security, Elsevier. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167404823002316
5. Kumar, A., & Singh, V. (2024). Resource Optimization in Cloud Computing: A Machine Learning Approach. Cluster Computing, Springer. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10586-024-04724-9
6. Lee, H., & Park, S. (2024). Financial Risk Management in IT Companies: A Data-Driven Perspective. Journal of Management Analytics, Springer. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11301-024-00484-3
7. Brown, T., & Davis, R. (2023). Project Health Monitoring in Agile Environments. In Agile Project Management for Developers (pp. 245-260). Apress. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4842-9243-3_16.
8. Zhang, X., & Wang, Y. (2015). A Framework for Risk Assessment in IT Project Management. IEEE Transactions on Software Engineering, IEEE. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6991431.
9. Ivanov, V., & Petrenko, O. (2022). Optimization of Human Resources in IT Projects: A Case Study. Information Technologies and Computer Engineering, Politehnica Publishing House. URL: https://journals.politehnica.dp.ua/index.php/it/article/view/505.
10. Turner, J. Rodney. (2021). Project Management for Large, Complex Projects: A Research Agenda for Balancing Risk and Opportunity. International Journal of Project Management, Elsevier. URL: https://www.journals.elsevier.com/international-journal-of-project-management.
11. Kerzner, H. (2022). Innovation Project Management: Methods, Case Studies, and Tools for Managing Innovation Projects. Wiley. URL: https://www.wiley.com/en-us/Innovation+Project+Management-p-9781119786157.
12. Müller, R., & Söderlund, J. (2020). Governance and Control in Projects: Developing Fit-For-Purpose Project Management Frameworks. Oxford University Press. URL: https://global.oup.com/academic/product/9780198753699.
13. Geraldi, J., & Maylor, H. (2019). Complexity and Ambiguity in Project Management: Navigating Uncertainty in Dynamic Environments. European Journal of Operational Research. URL: https://www.sciencedirect.com/journal/european-journal-of-operational-research.
14. Collyer, S., & Warren, C. (2023). Adaptive Resource Management Strategies for Multi-Portfolio IT Environments. Harvard Business Review. URL: https://hbr.org.
15. Zhang, L., et al. (2021). Health Status Evaluation of IT Projects Using Machine Learning Algorithms. Journal of Information Systems and Technology Management. URL: https://jistm.com.
16. Shenhar, A. J., & Dvir, D. (2020). Reinventing Project Management: The Diamond Approach to Project Execution and Resource Optimization. MIT Press. URL: https://mitpress.mit.edu/books/reinventing-project-management.
17. Chu, J., Singh, P., & Toor, S. (2024). Efficient Resource Scheduling for Distributed Infrastructures Using Negotiation Capabilities. arXiv preprint arXiv:2402.06938. URL: https://arxiv.org/abs/2402.06938.
18. Haag, V., Kiessler, M., Pittl, B., & Schikuta, E. (2024). A Cloud Resources Portfolio Optimization Business Model – From Theory to Practice. arXiv preprint arXiv:2404.10641. URL: https://arxiv.org/abs/2404.10641.
19. Cheverda, S. S. (2023). Методи оптимізації портфеля проєктів аутсорсингової ІТ-компанії. Economic Synergy, (4), 187–206. URL: https://es.istu.edu.ua/EconomicSynergy/article/view/140.
20. Bloch, M., Blumberg, S., & Laartz, J. (2023). Delivering Large-Scale IT Projects on Time, on Budget, and on Value. McKinsey Quarterly. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/delivering-large-scale-it-projects-on-time-on-budget-and-on-value.
21. Flyvbjerg, B. (2020). The Iron Law of Mega Projects: Overestimation of Benefits and Underestimation of Costs in IT Projects. Oxford University Press. URL: https://global.oup.com/academic/product/the-iron-law-of-megaprojects
22. Patanakul, P. (2021). Project Portfolio Management: A Model for Resource Prioritization and Optimization. Journal of Portfolio Management. URL: https://www.iijournals.com
23. Westland, J. (2022). Project Resource Management: Tools for Optimizing IT Projects. Springer. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-63211-2.
1. Lanskykh, Ye., Pomohaibo, D., & Huba, Ye. (2024). Optimization challenges of resources in it outsourcing companies in uncertain market conditions. Management of Development of Complex Systems, 58, 53–60, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2024.58.53-60.
2. Lanskykh, Ye. & Pomohaibo, D. (2024). The role of modern technologies in resource optimization for outsourcing IT companies. Management of Development of Complex Systems, 60, 87–94, dx.doi.org\10.32347/2412- 9933.2024.60.87-94.
3. Boehm, B., & Turner, R. (2021). Risk Management in Software Engineering: A Systematic Literature Review. Journal of Systems and Software, 177, 1–19. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165783621001156.
4. Smith, J., & Johnson, L. (2023). Automated Risk Management in IT Projects: A Framework for Decision Support. Computers & Security, 130, 103231. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167404823002316.
5. Kumar, A., & Singh, V. (2024). Resource Optimization in Cloud Computing: A Machine Learning Approach. Cluster Computing, 27 (3), 1689–1705. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10586-024-04724-9.
6. Lee, H., & Park, S. (2024). Financial Risk Management in IT Companies: A Data-Driven Perspective. Journal of Management Analytics, 11 (3), 487–504. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11301-024-00484-3.
7. Brown, T., & Davis, R. (2023). Project Health Monitoring in Agile Environments. In Agile Project Management for Developers (pp. 245–260). Apress. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4842-9243-3_16.
8. Zhang, X., & Wang, Y. (2015). A Framework for Risk Assessment in IT Project Management. IEEE Transactions on Software Engineering, 41 (12), 1169–1183. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6991431.
9. Ivanov, V., & Petrenko, O. (2022). Optimization of Human Resources in IT Projects: A Case Study. Information Technologies and Computer Engineering, 4, 5–15. URL: https://journals.politehnica.dp.ua/index.php/it/article/view/505.
10. Turner, J. Rodney. (2021). Project Management for Large, Complex Projects: A Research Agenda for Balancing Risk and Opportunity. International Journal of Project Management, 39 (1), 1–14. URL: https://www.journals.elsevier.com/international-journal-of-project-management.
11. Kerzner, H. (2022). Innovation Project Management: Methods, Case Studies, and Tools for Managing Innovation Projects. Wiley. URL: https://www.wiley.com/en-us/Innovation+Project+Management-p-9781119786157.
12. Müller, R., & Söderlund, J. (2020). Governance and Control in Projects: Developing Fit-For-Purpose Project Management Frameworks. Oxford University Press. URL: https://global.oup.com/academic/product/9780198753699.
13. Geraldi, J., & Maylor, H. (2019). Complexity and Ambiguity in Project Management: Navigating Uncertainty in Dynamic Environments. European Journal of Operational Research, 270 (1), 18–31. URL: https://www.sciencedirect.com/journal/european-journal-of-operational-research.
14. Collyer, S., & Warren, C. (2023). Adaptive Resource Management Strategies for Multi-Portfolio IT Environments. Harvard Business Review. URL: https://hbr.org.
15. Zhang, L., et al. (2021). Health Status Evaluation of IT Projects Using Machine Learning Algorithms. Journal of Information Systems and Technology Management, 18 (1), 1–16. URL: https://jistm.com.
16. Shenhar, A. J., & Dvir, D. (2020). Reinventing Project Management: The Diamond Approach to Project Execution and Resource Optimization. MIT Press. URL: https://mitpress.mit.edu/books/reinventing-project-management.
17. Chu, J., Singh, P., & Toor, S. (2024). Efficient Resource Scheduling for Distributed Infrastructures Using Negotiation Capabilities. arXiv preprint arXiv:2402.06938. URL: https://arxiv.org/abs/2402.06938.
18. Haag, V., Kiessler, M., Pittl, B., & Schikuta, E. (2024). A Cloud Resources Portfolio Optimization Business Model – From Theory to Practice. arXiv preprint arXiv:2404.10641. URL: https://arxiv.org/abs/2404.10641.
19. Cheverda, S. S. (2023). Методи оптимізації портфеля проєктів аутсорсингової ІТ-компанії [Methods of portfolio optimization of an outsourcing IT company]. Economic Synergy, 4, 187–206. URL: https://es.istu.edu.ua/EconomicSynergy/article/view/140.
20. Bloch, M., Blumberg, S., & Laartz, J. (2023). Delivering Large-Scale IT Projects on Time, on Budget, and on Value. McKinsey Quarterly. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/delivering-large-scale-it-projects-on-time-on-budget-and-on-value.
21. Flyvbjerg, B. (2020). The Iron Law of Mega Projects: Overestimation of Benefits and Underestimation of Costs in IT Projects. Oxford University Press. URL: https://global.oup.com/academic/product/the-iron-law-of-megaprojects.
22. Patanakul, P. (2021). Project Portfolio Management: A Model for Resource Prioritization and Optimization. Journal of Portfolio Management, 47(4), 111–126. URL: https://www.iijournals.com.
23. Westland, J. (2022). Project Resource Management: Tools for Optimizing IT Projects. Springer. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-63211-2.