Аннотації

«КАНВАС» МЕТОДУ ФОРМУВАННЯ ГІПОТЕЗ ДЛЯ СКЛАДНОГО ІТ-ПРОЄКТУ

Автор(и):
Путій І. Д., Тесленко П. О.
Автор(и) (англ)
Putii I., Teslenko P.
Дата публікації:

25.12.2025

Анотація (укр):

Розглянуто методологічні засади розробки та застосування «канвасу» як інструменту формування технічних гіпотез у складних ІТ-проєктах. Обґрунтовано доцільність адаптації концепції Business Model Canvas Олександра Остервальдера до контексту управління гіпотезами в інженерії програмних систем. Запропоновано нову модифікацію – Hypothesis Canvas 2.0, орієнтовану на процес генерації технічних гіпотез, що дозволяють мінімізувати рівень невизначеності, оцінити життєздатність архітектурних або технологічних рішень і підвищити прогнозованість результатів реалізації складних проєктів. Визначено сутність технічної гіпотези як формалізованого припущення про працездатність або ефективність конкретного рішення, яке підлягає перевірці шляхом експерименту чи моделювання. Розроблений «канвас» структурує процес формування гіпотези за такими блоками: проблемна зона, технічне припущення, критичність, план формування, вхідні ресурси, критерії успіху, очікуваний вихід та наслідки. Встановлено, що така блокова структура формує візуальну модель управління знаннями, у межах якої гіпотези трансформуються з неструктурованих ідей у керовані артефакти з визначеними параметрами та критеріями валідації. Запропоновано алгоритм генерації гіпотез у складних ІТ-проєктах як складник «канвасу», що містить послідовність керованих функцій: від ідентифікації проблемних областей і визначення їхньої критичності до структурування та оцінки здійсненності перевірки. Введення двоетапного механізму фільтрації дозволяє оптимізувати витрати ресурсів, фокусуючись лише на припущеннях, що є критичними для успіху проєкту. Використання Hypothesis Canvas 2.0 забезпечує узгодженість між аналітичними, технічними й управлінськими аспектами, сприяє скороченню циклу прийняття рішень та підвищує зрілість процесів інженерії вимог. Перспективою подальших досліджень є розроблення інтерактивних цифрових версій «канвасу» з їхньою інтеграцією в середовища DevOps і PLM для автоматизації управління життєвим циклом гіпотез.

Анотація (рус):

Анотація (англ):

The article examines the methodological principles of developing and applying a "canvas" as a tool for formulating technical hypotheses in complex IT projects. The feasibility of adapting Alexander Osterwalder’s Business Model Canvas concept to the context of hypothesis management in software systems engineering is substantiated. A new modification – Hypothesis Canvas 2.0 – is proposed. This tool focuses on generating technical hypotheses that minimize uncertainty, assess the viability of architectural or technological solutions, and increase the predictability of complex project outcomes. The study defines a technical hypothesis as a formalized assumption regarding the operability or efficiency of a specific solution that can be verified through experimentation or modeling. The developed canvas structures the hypothesis formation process into key blocks: problem area, technical assumption, criticality, formation plan, input resources, success criteria, expected output, and consequences. It is established that this block structure creates a visual knowledge management model, transforming unstructured ideas into manageable artifacts with defined parameters and validation criteria. An algorithm for generating hypotheses in complex IT projects is proposed as a component of the canvas. It consists of a sequence of managed functions, each reflecting a specific stage: from identifying problem areas and determining their criticality to structuring and assessing the feasibility of hypothesis testing. The introduction of a two-stage filtering mechanism optimizes time and resource costs by focusing on assumptions critical to project success. The application of Hypothesis Canvas 2.0 ensures consistency between analytical, technical, and managerial aspects, reduces the decision-making cycle, and enhances the maturity of requirements engineering processes. Future research will focus on developing interactive digital versions of the canvas and integrating them into DevOps and PLM environments to automate hypothesis lifecycle management.

Література:

  1. Ostenwalder A., Pigneur Y., Tucci C. L. Clarifying Business Models: Origins, Present, and Future of the Concept. Communications of AIS. 2005. 15. 1–33. URL: https://www.kth.se/social/files/546b8d75f276546614d2dffc/Osterwalder%2B%282005%29.pdf
  2. Шумка М. Гіпотеза. 2004. URL: http://dspace.wunu.edu.ua/bitstream/316497.4881.1.
  3. Колесников О. В. Основи наукових досліджень : навч. посібник. Харків : УкрДАЗТ, 2008. 170 с.
  4. Bulajic A., Stamatović M., Cvetanović S. The importance of defining the hypothesis in scientific research. International Journal of Educational Administration and Policy Studies. 2012. 4. 170–176. DOI: 10.5897/IJEAPS12.009.
  5. Gonçalves G., Fernandes J. A., Gonçalves J. J. Learning Hypothesis Testing Through a Project Work Methodology. Developing Technology Mediation in Learning Environments. IGI Global, 2020. P. 221–238.
  6. Гороховатський В. О., Творошенко І. С. Методи інтелектуального аналізу та оброблення даних : навч. посібник. Харків : НУРЕ, 2021. 92 с. DOI: 10.30837/978-966-659-298-2.
  7. Shestakov D. The Hypotheses Testing Method for Evaluation of Startup Projects. Journal of Economics and Management Sciences. 2021. 4 (4). P. 47. DOI: 10.30560/jems.v4n4p47.
  8. Kivijärvi H. Theorizing IT Project Success: Direct and Indirect Effects in a Hierarchical Framework. International Journal of Information Technology Project Management. 2020. 11 (1). 71–98. DOI: 10.4018/ijitpm.2020010105.
  9. Miecznikowski J., Wang J. Error control in tree structured hypothesis testing. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. 2022. 15. DOI: 10.1002/wics.1603.
  10. Roy J., Duclos-Hindié N., Dessureault D. Efficient cluster management algorithm for multiple-hypothesis tracking. 1997. 3163. DOI: 10.1117/12.279526.
  11. Murray A., Scuotto V. The Business Model Canvas. Symphonya. Emerging Issues in Management. 2016. (3). 94–109. DOI: 10.4468/2015.3.13murray.scuotto.
  12. Fakieh B., Al-Malaise Al-Ghamdi A. S., Ragab M. The Effect of Utilizing Business Model Canvas on the Satisfaction of Operating Electronic Business. Complexity. 2022. 1649160. 10 p. DOI: 10.1155/2022/1649160.
  13. Habermann F., Schmidt K. The Project Canvas: A Visual Tool to Jointly Understand Design and Initiate Projects. 2014. URL: https://www.researchgate.net/publication/261279649.
  14. Kupczyk T., Dewalska-Opitek A., Witczak O., Budziński M., Kalita D. Business Model Canvas Application in Start-up Stage Business Developments – Constraints and Challenges. European Research Studies Journal. 2024. XXVII (4). 921–940. URL: https://ersj.eu/journal/3611.
  15. Kemell K., Elonen A. et al. Business Model Canvas Should Pay More Attention to the Software Startup Team. 2020 46th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA). 2020. 342–345. DOI: 10.48550/arXiv.2102.06500.
  16. Ma Zh., Jørgensen Bo N. et al. Business Models for Digitalization Enabled Energy Efficiency and Flexibility in Industry: A Survey with Nine Case Studies. Energy Informatics. Springer Nature Switzerland, 2023. 253–270. DOI: 10.1007/978-3-031-48649-4_15.
  17. Elia G., Solazzo G., Lerro A., Pigni F., Tucci Ch. L. The digital transformation canvas: A conceptual framework for leading the digital transformation process. Business Horizons. 2024. 67 (4). 381–398. DOI: 10.1016/j.bushor.2024.03.007.
  18. Missikoff M. A Knowledge-driven Business Process Analysis Canvas. 2022. URL: https://arxiv.org/abs/2201.06860. DOI: 10.48550/arXiv.2201.06860.
  19. Gao Yi., Janssen M. The Open Data Canvas–Analyzing Value Creation from Open Data. Digit. Gov.: Res. Pract. 2022. 3 (1). Article 5. DOI: 10.1145/3511102.
  20. Santos J. M. R. C. A., Brandão A. S. The R&D Canvas: A Design Thinking Tool for the Management of R&D Projects. Journal of Research Administration. 2022. 53 (1). 62–92. URL: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1348009.pdf.
  21. Путій І. Д., Тесленко П. О. Аналіз сучасних підходів до управління складними ІТ-проєктами. Управління розвитком складних систем. 2024. 59. 81–89. URL: https://urss.knuba.edu.ua/zbirnyk-59.
  22. Путій І. Д., Тесленко П. О. Концептуальна модель складного ІТ-проєкту. Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. 2025, 2. С. 148–154.

 

References:

  1. Osterwalder, A., Pigneur, Y., & Tucci, C. L. (2005). Clarifying Business Models: Origins, Present, and Future of the Concept. Communications of AIS, 15, 1–33. URL: https://www.kth.se/social/files/546b8d75f276546614d2dffc/Osterwalder%2B%282005%29.pdf
  2. Shumka, M. (2004). Hypothesis. URL: http://dspace.wunu.edu.ua/bitstream/316497.4881.1.
  3. Kolesnikov, O. V. (2008). Fundamentals of Scientific Research: Study guide. Kharkiv: UkrDAZT, 170.
  4. Bulajic, A., Stamatović, M., & Cvetanović, S. (2012). The importance of defining the hypothesis in scientific research. International Journal of Educational Administration and Policy Studies, 4, 170-176. https://doi.org/10.5897/IJEAPS12.009
  5. Gonçalves, G., Fernandes, J. A., & Gonçalves, J. J. (2020). Learning Hypothesis Testing Through a Project Work Methodology. In Developing Technology Mediation in Learning Environments (pp. 221–238). IGI Global.
  6. Horokhovatskyi, V. O., & Tvoroshenko, I. S. (2021). Methods of Data Mining and Processing: Study guide. Kharkiv: NURE, 92. DOI: 10.30837/978-966-659-298-2
  7. Shestakov, D. (2021). The Hypotheses Testing Method for Evaluation of Startup Projects. Journal of Economics and Management Sciences, 4 (4), 47. https://doi.org/10.30560/jems.v4n4p47
  8. Kivijärvi, H. (2020). Theorizing IT Project Success: Direct and Indirect Effects in a Hierarchical Framework. International Journal of Information Technology Project Management, 11 (1), 71-98. https://doi.org/10.4018/ijitpm.2020010105
  9. Miecznikowski, J., & Wang, J. (2022). Error control in tree structured hypothesis testing. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 15. https://doi.org/10.1002/wics.1603
  10. Roy, J., Duclos-Hindié, N., & Dessureault, D. (1997). Efficient cluster management algorithm for multiple-hypothesis tracking. 3163. https://doi.org/10.1117/12.279526
  11. Murray, A., & Scuotto, V. (2016). The Business Model Canvas. Symphonya. Emerging Issues in Management, (3), 94–109. https://doi.org/10.4468/2015.3.13murray.scuotto
  12. Fakieh, B., Al-Malaise Al-Ghamdi, A. S., & Ragab, M. (2022). The Effect of Utilizing Business Model Canvas on the Satisfaction of Operating Electronic Business. Complexity, 2022, 1649160, 10 pages. https://doi.org/10.1155/2022/1649160
  13. Habermann, F., & Schmidt, K. (2014). The Project Canvas: A Visual Tool to Jointly Understand Design and Initiate Projects. URL: https://www.researchgate.net/publication/261279649
  14. Kupczyk, T., Dewalska-Opitek, A., Witczak, O., Budziński, M., & Kalita, D. (2024). Business Model Canvas Application in Start-up Stage Business Developments – Constraints and Challenges. European Research Studies Journal, XXVII (4), 921–940. URL: https://ersj.eu/journal/3611
  15. Kemell, K., Elonen, A. et al. (2020). Business Model Canvas Should Pay More Attention to the Software Startup Team. 2020 46th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), 342–345. https://doi.org/10.48550/arXiv.2102.06500
  16. Ma, Zh., Jørgensen, Bo N. et al. (2023). Business Models for Digitalization Enabled Energy Efficiency and Flexibility in Industry: A Survey with Nine Case Studies. Energy Informatics, Springer Nature Switzerland, 253–70. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48649-4_15.
  17. Elia, G., Solazzo, G., Lerro, A., Pigni, F., & Tucci, Ch. L. (2024). The digital transformation canvas: A conceptual framework for leading the digital transformation process. Business Horizons, 67 (4), 381–398. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.03.007.
  18. Missikoff, M. (2022). A Knowledge-driven Business Process Analysis Canvas. URL: https://arxiv.org/abs/2201.06860. DOI: 10.48550/arXiv.2201.06860.
  19. Gao, Yi., & Janssen, M. (2022). The Open Data Canvas–Analyzing Value Creation from Open Data. Digital Government: Research and Practice, 3(1), Article 5. https://doi.org/10.1145/3511102.
  20. Santos, J. M. R. C. A., & Brandão, A. S. (2022). The R&D Canvas: A Design Thinking Tool for the Management of R&D Projects. Journal of Research Administration, 53 (1), 62-92. URL: https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1348009.pdf
  21. Putii, I. D., & Teslenko, P. O. (2024). Analysis of modern approaches to managing complex IT projects. Management of Development of Complex Systems, 59, 81–89. URL: https://urss.knuba.edu.ua/zbirnyk-59.
  22. Putii, I. D., & Teslenko, P. O. (2025). Conceptual model of a complex IT project. Taurida Scientific Herald. Series: Technical Sciences, 2, 148–154.