В таблице 3.5 представлены описательные статистики факторов успешности проекта, а также характеристик компании.

Таблица 3.5 Описательные характеристики факторов и характеристик компаний

В таблице 3.5 можно наблюдать средние значения показателей, такие как среднее и дисперсия. Можно заключить, что большинство проектов реализуются командами от 6 до 15 человек (значение 2,47 говорит о среднем размере команд).

Далее была найдена корреляция между объективными характеристиками компаний, проектов и факторами, оказывающими влияние на проекты. Показатели приведены в таблице 3.6.

Таблица 3.6 Корреляция между объективными характеристиками и факторами

Жёлтым цветом выделены корреляции, значимые на уровне p <0.05; зелёным цветом выделены корреляции, значимые на уровне p < 0.01.

Наиболее сильная взаимосвязь наблюдается между бюджетом проекта и важностью факторов коммуникации команды с менеджментом проекта, а также компетентностью тимлида. Критически важным фактор компетентности тимлида считают и участники наиболее длительных проектов, такой результат частично связан с наличием корреляции между длительностью и стоимостью проекта. Четвертая значительная взаимосвязь отмечается между размером команды и важностью фактора соблюдения дедлайнов, это видно и на рисунке 3.9. Диаграмма рассеяния «размер команды - соблюдение дедлайнов», интересно, что корреляция между этими факторами отрицательная, то есть для участников и управленцев IT-команд с большим количеством человек, этот фактор имеет меньшую значимость.

Далее исходя из полученных корреляций были построены точечные диаграммы рассеяния, чтобы проверить выделенные в разделе 3.1 гипотезы.

Рис. 3.4 Диаграмма рассеяния «роль - компетентность членов команды»

Рис. 3.5 Диаграмма рассеяния «бюджет - тимлид»

Рис. 3.6 Диаграмма рассеяния «бюджет - коммуникация внутри команды»

Рис. 3.7 Диаграмма рассеяния «роль - коммуникация внутри команды»

Рис. 3.8 Диаграмма рассеяния «размер команды - компетентность тимлида»

Рис. 3.9 Диаграмма рассеяния «размер команды - соблюдение дедлайнов»

Исходя из таблицы 3.6 корреляции между объективными характеристиками проектов, компаний и факторами, влияющими на успешность IT-проектов, а также рисунками 3.4 - 3.9, демонстрирующими корреляцию между указанными в гипотезах переменными, можно подтвердить или опровергнуть гипотезы.

H1: Факторы успешности проекта будут различаться для рядовых членов команды разработки и для менеджмента (тимлиды, project-менеджеры).

Первая гипотеза, как видно из таблицы 3.6 корреляции между объективными характеристиками проектов, компаний и факторами, влияющими на успешность IT-проектов, подтвердилась частично. Имеется только одна значимая на уровне 5% взаимосвязь между ролью респондента в команде и важностью фактора наличия у членов команды высокого уровня компетенций в своей сфере, связь является отрицательной, на рисунке 3.4. Диаграмма рассеяния «роль - компетентность членов команды» видно, что больший процент людей из группы рядовых разработчиков оценил этот фактор на «5», а в группе менеджмента - на «4», то есть фактор высокого уровня компетенций членов команды наиболее важен людям, которые непосредственно создают IT-продукт. Отсутствие других корреляций может быть связано с последствиями кодировки, где тимлид занимал второй уровень в иерархии, а project-менеджер третий, что верно не для всех кейсов, поэтому стоит рассмотреть диаграммы рассеяния для более точной оценки гипотезы. На рисунке 3.7. Диаграмма рассеяния «роль - коммуникация внутри команды», видно, что данный фактор особенно важен для тимлидов, а для рядовых разработчиков и для project-менеджеров фактор уровня коммуникации внутри команды менее важен.

Таким образом, гипотеза подтверждена частично, для людей, занимающих разные роли в команде, некоторые факторы успешности будут иметь разное значение.

· Н2: Факторы успешности проекта не будут различаться для российских и международных компаний.

Вторая гипотеза подтвердилась, действительно, как видно из таблицы 3.6, нет ни одной значимой взаимосвязи между географическим присутствием компании и факторами успешности проекта.

· Н3: Оценка респондентами факторов успешности проекта будет зависеть от сферы деятельности компании, в которой они реализовывали IT-проект.

Гипотеза Н3 подтвердилась частично, на уровне значимости 5% имеется две отрицательные корреляции между сферой деятельности компании и факторами «ясность требований, предъявляемых к проекту» и «реалистичный расчет бюджета», то есть для проектов компаний IT-сферы эти факторы более важны, чем для IT-проектов компаний банковской, FMCG, нефтегазовой и других сфер.

· Н4: Факторы успешности проекта будут различаться для проектов разной стоимости и длительности.

Гипотеза Н4 также подтвердилась частично, на уровне значимости 1% наблюдается прямая взаимосвязь между бюджетом проекта и важностью факторов «коммуникация команды с менеджером проекта», «компетентность и профессионализм тимлида», последнее также ясно видно на рисунке 3.5. Диаграмма рассеяния «бюджет - тимлид», также прямая связь на уроне 1% имеется между длительностью проекта и важностью фактора «коммуникация команды с менеджером проекта». Это может быть обосновано тем, что более дорогие проекты связаны с большей финансовой ответственностью, поэтому особенно важен профессионализм человека, управляющего разработчиками, а также коммуникация с менеджментом проекта, для правильного понимания технического задания, сроков и т.д. На уровне значимости 5% наблюдается прямая корреляция между бюджетом проекта и важностью высокого уровня коммуникации внутри команды. На рисунке 3.6. Диаграмма рассеяния «бюджет - коммуникация внутри команды», видно, что наибольшее значение коммуникация внутри команды имеет для проектов бюджетом до 1 миллиона рублей и более 30 миллионов, респонденты проектов с таким бюджетом оценили важность фактора только на «4» и «5», причем в группе недорогих проектов больше процент оценок «4», а в группе самых дорогих проектов - «5».

Также на уровне 5% значимости наблюдается прямая корреляция между длительностью проекта и важностью коммуникации команды с менеджером проекта, а также отрицательная взаимосвязь между длительностью проекта и важностью использования подходящей методологии разработки. Отрицательную взаимосвязь можно объяснить тем, что для длительных проектов компании чаще всего выбирают гибкие методологии по умолчанию.

· H5: Для краткосрочных проектов с небольшой командой фактор «определение стандартов качества перед началом проекта» является менее значимым, чем для долгосрочных проектов с большой командой разработчиков.

Гипотеза не подтверждена. Фактор «определение стандартов качества перед началом проекта» не имеет значимой взаимосвязи ни с одной из объективных характеристик.

· H6: Для проектов стоимостью выше 30 млн рублей особенно важен высокий уровень коммуникации внутри команды в связи с высоким уровнем финансовой ответственности.

Гипотеза подтверждена, имеется корреляция на уровне 5%, также связь видна на рисунке 3.6. Диаграмма рассеяния «бюджет - коммуникация внутри команды».

· H7: Для тимлидов более важен фактор коммуникации внутри команды, чем для других членов IT-проектов.

Гипотеза подтверждена, на рисунке 3.7. Диаграмма рассеяния «роль - коммуникация внутри команды», видно, что данный фактор особенно важен для тимлидов, это обосновано тем, что тимлиды непосредственно управляют командой разработчиков, поэтому могут наиболее адекватно оценить важность этого фактора.

Также в опросе респонденты оценили успешность проекта, в котором они участвовали по шкале от 1 до 10: 1 - провальный проект, 10 - успешный проект. Данный показатель был взят в качестве зависимой переменной для построения регрессионной модели. В результате была построена следующая модель:

Таблица 3.7 Значимость регрессионной модели

Исходя из значения показателя «значимость» в таблице 3.7, можно заключить, что модель статистически значима.

Таблица 3.8 Сводка для регрессионной модели

Полученной моделью можно объяснить 86.4% субъективных оценок респондентов успешности проектов, в которых они принимали участие.

В заключении анализа данных на основе полученных коэффициентов (см. Приложение 1) было составлено уравнение регрессии для данной модели, представленное ниже:

· x₁ - состав команды;

· x₂ - компетентность членов команды;

· x₃ - коммуникация с руководством проекта;

· x₄ - компетентность и профессионализм лидера команды;

· x₅ - коммуникация внутри команды;

· x₆ - ясность требований к проекту;

· x₇ - реалистичный расчёт бюджета;

· x₈ - соблюдение дедлайнов;

· x₉ - планирование этапов проекта и прогнозирование результатов проекта;

· x₁₀ - анализ рисков перед началом проекта;

· x₁₁ - использование подходящей методологии разработки;

· x₁₂ - ресурсное окружение проекта;

· x₁₃ - определение стандартов качества;

· x₁₄ - поддержка и мониторинг со стороны топ-менеджмента и лидера команды;

· x₁₅ - коммуникации между стейкхолдерами;

· x₁₆ - профессиональное развитие членов команды;

· x₁₇ - взаимодействие с клиентом;

· x₁₈ - участие конечного пользователя в создании проекта;

· x₁₉ - отдача некоторых задач на аутсорсинг.

Следующий раздел будет посвящён выводам на основе проведённого анализа.

3.3 Выводы и рекомендации

Проанализировав данные опроса, были выделены критически важные факторы успешности IT-проектов в России. Был составлен подробный рейтинг факторов и проведён сравнительный анализ с факторами в других странах. По мнению специалистов в сфере информационных технологий из России, наибольшее влияние на успешность проектов оказывают следующие факторы: ясность требований к проекту, компетентность членов команды, коммуникация внутри команды, компетентность и профессионализм тимлида, а также коммуникация с руководством проекта.

Была построена статистически значимая регрессионная модель, которая показывает зависимость успешности проектов по оценкам респондентов от выделенных факторов. Также были выявлены взаимосвязи между объективными характеристиками компаний, проектов и оценкой факторов успешности IT-проектов. Оценка некоторых факторов взаимосвязана с ролью респондента в проекте, сферой деятельности компании, длительностью и стоимостью проекта и с размером команды. Не было обнаружено ни одной статистически значимой связи между географическим присутствием компании и факторами успешности IT-проекта.

Можно порекомендовать начинающим IT-компаниям в российском сегменте учитывать критические факторы, влияющие на успешность проекта, выделенные в данном исследовании.

Заключение

Суть данной работы заключалась в исследовании факторов, влияющих на реализацию IT-проектов в разных странах. В результате проведённого теоретического исследования и практической части были решены все поставленные в начале работы задачи:

· проведён подробный обзор литературы с использованием 34 зарубежных и российских источников;

· проведён анализ результатов деятельности IT-компаний в разных странах;

· составлен рейтинг из 19 факторов успешности проектов по странам на основе изученных исследований и собранных данных посредством опроса 32 специалистов из российского IT-сектора;

· проведён анализ полученных данных, найдены корреляции между факторами успешности и данными о компаниях и проектах;

· построена статистически значимая регрессионная модель и составлено уравнение регрессии.

В ходе работы также были проверены гипотезы, сформулированные в начале работы:

· Подтверждена гипотеза о дифференциации факторов успешности проекта в зависимости от страны, в которой реализуется проект;

· Подтверждена гипотеза о влиянии объективных характеристик компаний и проектов на приоритезацию факторов успешности.

Также на основе полученных корреляций были сделаны следующие выводы:

· Наиболее сильная взаимосвязь наблюдается между бюджетом проекта и важностью факторов коммуникации команды с менеджментом проекта, а также компетентностью тимлида.

· Критически важным фактор компетентности тимлида считают и участники наиболее длительных проектов, такой результат частично связан с наличием корреляции между длительностью и стоимостью проекта.

· Третья значительная взаимосвязь отмечается между размером команды и важностью фактора соблюдения дедлайнов, интересно, что корреляция между этими факторами отрицательная, то есть для участников и управленцев IT-команд с большим количеством человек, этот фактор имеет меньшую значимость.

Список литературы

1 PMI, 2017. Pulse of the Profession Overview. Project Management Institute, Newtown Square, PA. [Электронный ресурс] / Project Management Institute - URL: https://www.pmi.org/-/media/pmi/documents/public/pdf/learning/thought-leadership/pulse/pulse-of-the-profession-2017.pdf?v=6f297ba2-3627-4f66-b47e-e6bc2f658a7a&sc_lang_temp=en. (Дата обращения:20.03.2020).

2 Gaupin, G., & International Project Management Association. (2006). ICB: IPMA competence baseline; Version 3.0. Nijkerk: IPMA. [Электронный ресурс] / Academia - URL: https://www.academia.edu/7585164/ICB_-IPMA_Competence_Baseline_Version_3.0. (Дата обращения: 23.03.2020).

3 ISO/IEC/IEEE 15288:2008 Systems and software engineering -- System life cycle processes, 2008. [Электронный ресурс] / ISO - URL: https://www.iso.org/ru/standard/43564.html. (Дата обращения 23.03.2020).

4 Terlizzi, Marco & Meirelles, Fernando & Moraes, Heverton. (2016). Barriers to the use of an IT Project Management Methodology in a large financial institution. International Journal of Project Management. 34. 467-479. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/291014852_Barriers_to_the_use_of_an_IT_Project_Management_Methodology_in_a_large_financial_institution. (Дата обращения: 25.03.2020).

5 Badewi, Amgad. (2016). The impact of project management (PM) and benefits management (BM) practices on project success: Towards developing a project benefits governance framework. International Journal of Project Management. 34. 761-778. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/279312485_The_impact_of_project_management_PM_and_benefits_management_BM_practices_on_project_success_Towards_developing_a_project_benefits_governance_framework. (Дата обращения: 26.03.2020).

6 Daniel, D. R. (1961). Management information crisis. Harvard business review: HBR, 39(5). [Электронный ресурс] / Economics and Business - URL: https://www.econbiz.de/Record/management-information-crisis-daniel-ronald/10002058509. (Дата обращения: 29.03.2020)

7 Ковалев, В. А. Современный стратегический анализ: учебник для обучающихся по программам высшего профессионального образования направления подготовки 38.04.02 "Менеджмент" / В. А. Ковалев. - Санкт-Петербург [и др.]: Питер, Санкт-Петербург [и др.]: Питер, 2016. - 286, [1] с.: ил., табл. - (Учебник для вузов) (Стандарт третьего поколения).

8 D. Haughey. How to recruit an IT-project manager. Project Smart, 2010. [Электронный ресурс] / Project Smart - URL: https://www.projectsmart.co.uk/how-to-recruit-an-it-project-manager.php. (Дата обращения: 30.03.2020).

9 Bakker, Karel & Boonstra, Albert & Wortmann, Hans. (2010). Does risk management contribute to IT project success? A meta-analysis of empirical evidence. International Journal of Project Management - INT J PROJ MANAG. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/228897099_Does_risk_management_contribute_to_IT_project_success_A_meta-analysis_of_empirical_evidence. (Дата обращения: 01.04.2020).

10 Lech, P. (2013). Time, Budget, And Functionality? -- IT Project Success Criteria Revised. Information Systems Management. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/263613264_Time_Budget_And_Functionality-IT_Project_Success_Criteria_Revised. (Дата обращения: 03.04.2020).

11 Sanchez, O.P., Terlizzi, M.A., & Moraes, H.R. (2017). Cost and time project management success factors for information systems development projects. International Journal of Project Management, 35, 1608-1626. [Электронный ресурс] / Semantic Scholar - URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Cost-and-time-project-management-success-factors-Sanchez-Terlizzi/d8daae068ca4b4309b237dd139c43f0e2695ce1d. (Дата обращения: 17.02.2020).

12 Burton-Jones, A., & Gallivan, M. (2007). Toward a Deeper Understanding of System Usage in Organizations: A Multilevel Perspective. MIS Quarterly, 31(4), 657-679. [Электронный ресурс] / JStor - URL: https://www.jstor.org/stable/25148815?seq=1. (Дата обращения: 23.04.2020).

13 Taylor, Hazel & Artman, Edward & Woelfer, Jill. (2012). Information technology project risk management: Bridging the gap between research and practice. JIT. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/220220714_Information_technology_project_risk_management_Bridging_the_gap_between_research_and_practice. (Дата обращения: 02.03.2020).

14 Cho, Kyuman & Hong, Taehoon & Hyun, Changtaek. (2009). Effect of project characteristics on project performance in construction projects based on structural equation model. Expert Systems with Applications. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/223099027_Effect_of_project_characteristics_on_project_performance_in_construction_projects_based_on_structural_equation_model. (Дата обращения: 02.03.2020).

15 David Gefen, Gavriel Gefen, and Erran Carmel. 2016. How project description length and expected duration affect bidding and project success in crowdsourcing software development. J. Syst. Softw. 116, C (June 2016), 75-84. [Электронный ресурс] / ACM - URL: https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.jss.2015.03.039. (Дата обращения: 24.03.2020).

16 Robert G. Cooper, Scott J. Edgett & Elko J. Kleinschmidt (1997) Portfolio Management in New Product Development: Lessons from the Leaders--II, Research-Technology Management, 40:6, 43-52. [Электронный ресурс] / Taylor & Francis Online - URL: https://www.tandfonline.com/doi/citedby/10.1080/08956308.1997.11671170?scroll=top&needAccess=true. (Дата обращения: 20.04.2020).

17 Schwarz, Colleen. (2013). Towards an Understanding of the Nature and Conceptualization of Outsourcing Success. Information & Management. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/259129310_Towards_an_Understanding_of_the_Nature_and_Conceptualization_of_Outsourcing_Success. (Дата обращения: 04.04.2020).

18 Nancy L. Martin, J. Michael Pearson & Kimberly Furumo (2007) Is Project Management: Size, Practices and the Project Management Office, Journal of Computer Information Systems, 47:4, 52-60. [Электронный ресурс] / Taylor & Francis Online - URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/08874417.2007.11645980. (Дата обращения: 13.04.2020).

19 Walter, Matthias & Zimmermann, Jьrgen. (2015). Minimizing average project team size given multi-skilled workers with heterogeneous skill levels. Computers & Operations Research. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/284879506_Minimizing_average_project_team_size_given_multi-skilled_workers_with_heterogeneous_skill_levels. (Дата обращения: 05.05.2020).

20 Ancona, Deborah & Caldwell, David. (1989). Demography And Design: Predictors Of New Product Team Performance. Organization Science. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/5175846_Demography_And_Design_Predictors_Of_New_Product_Team_Performance. (Дата обращения: 17.02.2020).

21 Page, S.E., Diversity and Complexity. Princeton University Press, 2010. [Электронный ресурс] / Princeton University - URL: https://press.princeton.edu/books/ebook/9781400835140/diversity-and-complexity. (Дата обращения: 23.04.2020).

22 Standish Group. Standish group CHAOS report, 2015. [Электронный ресурс] / Project Smart - URL: https://www.projectsmart.co.uk/white-papers/chaos-report.pdf. (Дата обращения: 26.03.2020).

23 Standish Group. Standish group CHAOS report, 2017. [Электронный ресурс] / Standish Group - URL: https://www.standishgroup.com/outline. (Дата обращения: 26.03.2020).

24 Chowdhury, R., Butler, R. E., & Clarke, S. Healthcare IT project failure: A systems perspective. Journal of Cases on Information Technology, 2007. [Электронный ресурс] / Academia - URL:https://www.academia.edu/20157040/healthcare_IT_Project_Failure_A_systems_Perspective. (Дата обращения: 14.04.2020).

25 The Standish Group, The Chaos Manifesto. The Standish Group, 2013. [Электронный ресурс] / Standish Group - URL: https://www.immagic.com/eLibrary/ARCHIVES/GENERAL/GENREF/S130301C.pdf. (Дата обращения: 19.04.2020).

26 GAO Report (12-7), Information Technology: Critical Factors Underlying Successful Major Acquisitions, 2011. [Электронный ресурс] / United States Government Accountability Office - URL: https://www.gao.gov/new.items/d127.pdf. (Дата обращения: 02.04.2020).

27 GAO Report (14-705T), Preliminary Results of Undercover Testing of Enrollment Controls for Health Care Coverage and Consumer Subsidies Provided Under the Act, 2014. [Электронный ресурс] / United States Government Accountability Office - URL: https://www.gao.gov/assets/670/664946.pdf. (Дата обращения: 02.04.2020).

28 Tan, S., How to Increase Your IT Project Success Rate. Gartner Research, 2011. [Электронный ресурс] / Gartner Research - URL: https://www.gartner.com/en/documents/1531025/how-to-increase-your-it-project-success-rate. (Дата обращения: 08.03.2020).

29 Flowers, S., Software Failures: Management Failure: Amazing Stories and Cautionary Tales, 1997. [Электронный ресурс] / Semantic Scholar - URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Software-Failure%3A-Management-Failure%3A-Amazing-and-Flowers/5f669a95e6099e6c27c6880a4276cdf6dd87321a. (Дата обращения: 25.04.2020).

30 Verner, June & Sampson, Jennifer & Cerpa, Narciso. (2008). What factors lead to software project failure?. Proceedings of the 2nd International Conference on Research Challenges in Information Science, RCIS 2008. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/4372611_What_factors_lead_to_software_project_failure. (Дата обращения: 12.02.2020).

31 BMG Research. Factors in project success. 2014. 8-10, 27-29. [Электронный ресурс] / APM - URL: https://www.apm.org.uk/media/1264/factors-in-project-success.pdf. (Дата обращения: 06.05.2020).

32 R.J. Sweis, R. Masa'deh An Investigation on the Critical Factors of Information System Implementation in Jordanian Information Technology Companies. 2015. - 15, 26. [Электронный ресурс] / Academia - URL: https://www.academia.edu/33223913/An_Investigation_on_the_Critical_Factors_of_Information_System_Implementation_in_Jordanian_Information_Technology_Companies. (Дата обращения: 28.04.2020).

33 Mбrta Aranyossy, Bбlint Blaskovics & Бkos Ardzsuna Horvбth (2018) How universal are IT project success and failure factors? Evidence from Hungary, Information Systems Management, 35:1, 15-28. [Электронный ресурс] / Research Gate - URL: https://www.researchgate.net/publication/323080763_How_universal_are_IT_project_success_and_failure_factors_Evidence_from_Hungary. (Дата обращения: 03.05.2020).

34 V.R. Montequin, S. Cousillas, F. Ortega, J. Villanueva. Analysis of the Success Factors and Failure Causes in Information & Communication Technology (ICT) Projects in Spain. Procedia Technology Vol. 16. 2014. - 992-999. [Электронный ресурс] / CyberLeninka - URL: https://cyberleninka.org/article/n/285962. (Дата обращения: 08.04.2020).

Приложение 1

Коэффициенты регрессии

Размещено на Allbest.ru