Дисертаційна робота присвячена дослідженню процесів функціонування та розвитку соціо-технічних систем у цифровому середовищі організацій із акцентом на оцінювання, аналіз та прогнозування продуктивності працівників у ІТ-проєктах. Продуктивність розглядається як інтегральна характеристика соціальної складової соціо-технічної системи, що безпосередньо впливає на ефективність управління проєктною діяльністю.
У сучасних умовах цифровізації організацій ІТ-проєкти формуються як складні соціо-технічні системи, у яких взаємодіють працівники, інформаційні системи, інструменти розробки та організаційні процеси. У таких умовах результати діяльності визначаються не лише технічними характеристиками завдань, а й особливостями командної взаємодії, організації роботи та управлінських рішень.
Показано, що традиційні методи оцінювання продуктивності, які базуються на окремих показниках або експертних оцінках, не забезпечують достатнього рівня обґрунтованості управлінських рішень через обмежене врахування факторної структури діяльності, невизначеності та часової динаміки процесів. У зв’язку з цим обґрунтовано доцільність використання методів аналізу даних для комплексного дослідження продуктивності працівників у цифровому проєктному середовищі.
У роботі використано статистичні, ймовірнісні, регресійні, нейромережеві та експертні методи аналізу даних для оцінювання, прогнозування та інтерпретації продуктивності працівників. Особливу увагу приділено інтерпретації результатів аналізу у вигляді управлінських показників, зокрема відхилення строків виконання робіт, витрат, пропускної здатності команди та ризиків порушення графіка проєкту.
Основна частина дисертаційної роботи складається зі вступу, п’яти розділів та загальних висновків.
У розділі 1 проаналізовано сучасні підходи до дослідження соціо-технічних систем і методи оцінювання продуктивності працівників у проєктному менеджменті, визначено основні фактори, що впливають на ефективність діяльності у цифровому середовищі.
У розділі 2 досліджено використання ймовірнісних методів аналізу даних для оцінювання продуктивності з урахуванням невизначеності та неповноти інформації у проєктному середовищі.
У розділі 3 розглянуто можливості регресійного аналізу для оцінювання впливу факторів діяльності працівників та їх інтерпретації через показники відхилення строків виконання робіт і витрат проєкту.
У розділі 4 досліджено застосування методів машинного навчання, зокрема моделей типу LSTM, для прогнозування динаміки продуктивності та оцінювання змін пропускної здатності команди і ризиків виконання проєкту.
У розділі 5 проаналізовано використання механізму Bayesian Truth Serum для виявлення причин змін продуктивності працівників на основі аналізу розбіжностей між фактичними оцінками та колективними очікуваннями.
Основні результати дослідження полягають у:
– систематизації методів аналізу продуктивності працівників у проєктному середовищі;
– формуванні системи показників продуктивності на основі даних цифрових інформаційних систем;
– обґрунтуванні використання статистичних, ймовірнісних та машинних методів для оцінювання та прогнозування продуктивності;
– визначенні можливостей інтерпретації результатів аналізу у вигляді управлінських метрик ефективності;
– встановленні ролі соціальних факторів у зміні продуктивності працівників на основі експертних оцінок.
Наукова новизна полягає у формуванні аналітичної логіки оцінювання, прогнозування та інтерпретації продуктивності працівників у цифровому проєктному середовищі з орієнтацією на підтримку управлінських рішень та врахування взаємодії соціальних і технічних компонентів соціо-технічних систем.
Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості їх використання для підтримки управлінських рішень у процесах планування робіт, управління ресурсами, координації діяльності команд та оцінювання ризиків виконання проєктів. Отримані результати можуть застосовуватися в діяльності ІТ-компаній та проєктних команд, що використовують сучасні системи управління розробкою програмного забезпечення.
Практичне значення підтверджується апробацією результатів у діяльності ІТ-компанії, а також їх обговоренням на наукових заходах.
Отримані результати можуть бути використані у подальших дослідженнях, спрямованих на розвиток аналітичних методів управління соціо-технічними системами у цифровій економіці.
