ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З УПРАВЛІННЯ ВЕБ-ПРОЄКТАМИ В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТI
Анотація
Актуальність статті зумовлена тим, що методи та засоби, які застосовуються для управління веб-проєктами, сьогодні не враховують: вплив людського чинника на процеси управління проєктом і його реалізацію на всіх стадіях життєвого циклу веб-проєкту та наявність невизначеностей у даних, які використовуються при прийнятті проєктних рішень з управління веб-проєктом. Описано способи та процедури формування проєктних рішень в управлінні веб-проєктами за умови неповноти та неточності деяких характеристик проєкту. Проаналізовано основні чинники прийняття проєктних рішень, визначено причини та природу виник- нення неповноти і неточності проєктних характеристик, у зв’язку з чим було введено поняття невизначеності, описано найпоширеніші типи невизначеност- ний, які виникають при управлінні веб-проєктами. Розглянуто основні шляхи вирішення проблеми управління веб-проєктами з урахуванням відсутності, неповноти та/або неточності даних проєкту, кожен з яких можливо реалізувати трьома методами. Для вирішення цієї проблеми розроблено підхід застосування проєктних специфікацій, який створює можливості для їх належного викори- стання у процесах управління проєктами, зменшуючи ризики та забезпечуючи ефективність, якість і надійність рішень. Визначено процедури зменшення рівня неповноти та неточності характеристик проєкту на основі нечіткої логіки, вико- ристання якої передбачає заміну кількісних значень неоднозначними лінгвістичними оцінками, які відображають семантику таких оцінок та взаємозв’язок між значеннями, що дозволяє перехід від системи абсолютних величин до відносних оцінок при прийнятті проєктних рішень, а також виключити неповноту та неточ- ність значень розрахункових характеристик, сформувати однорідну систему вимірювання різних факторів прийняття рішення щодо веб-проєкту. Запропо- нований підхід дає можливість створити засоби опрацювання невизначеності і створити систему прийняття рішень для управління веб-проєктами.
Посилання
2. Lande, D. Furashev, V., Braychevskiy, S., Grigor’yev, O. (2006). Osnovy modelirovaniya i otsenki yelektronnykh informatsionnykh potokov [Fundamentals of modeling and evaluation of electronic information flows]. Kií̈v: Ínzhiníring [in Russian].
3. Lande, D. (2006). Osnovy integratsii informatsionnykh potokov [Fundamentals of information flow integration]. Kií̈v: Ínzhiníring [in Russian].
4. Scalable Data Quality: A Seven Step Plan For Any Size Organization (2007). Melissadata Inc. White Papers. Retrieved from http://www.melissadata.com/dqt/whitepaper/scalable-data-quality-whitepaper.pdf.
5. Howell, G., Laufer, A., Ballard, G. (1993). Uncertainty and project objectives. Project Appraisal, 1, 37–43 (Vol. 8).
6. Deyt, K. Dzh. (2005). Vvedeniye v sistemy baz dannykh [Introduction to Database Systems] (12nd ed., Trans). Moskva: Izdatel’skiy dom «Vil’yams» [in Russian].
7. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8, 338–353 (Vol. 3).
8. Osgood, C. E. (1992). The nature and measurement of meaning. Psychological bulletin, 3, 197 (Vol. 49).
9. Chandrasekaran, S., Golub, G., Gu, M., Sayed, A. (1998). Parameter estimation in the presence of bounded data uncertainties. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 1, 235–252 (Vol. 19).
10. Zade, L. A. (2001). Rol’ myagkikh vychisleniy i nechetkoy logiki v ponimanii, konstruirovanii i razvitii informatsionnykh / intellektual’nykh sistem [The role of soft computing and fuzzy logic in understanding, design and development of information / intelligent systems] (Trans). Novosti Iskusstvennogo Intellekta, 2 (3), 7–11 [in Russian].
