Управління проектом в сфері Data Science

Abstract

Кожна професійна діяльність включає в себе планування та управління, від цих процесів, в цілому, залежить якість та результат роботи. Не секрет що, ІТгалузь є провідником та опорою людства до високотехнологічного майбутнього про яке ми мріємо. Такою ж опорою стала і Agile – конференція 2001-го року у галузі розробки програмного забезпечення в Сноубердж, штат Юта, США, у результаті якої спільні обговорення видатних діячів галузі допомогли сформулювати маніфест Agile. Маніфест Agile відіграв важливу роль у визнанні та розповсюджені гнучких підходів до розробки програмного забезпечення, та фактично заснував професію проектного менеджера такою, як ми знаємо її зараз. Проектний менеджер (Project Manager) – фахівець, відповідальний за планування, моніторинг та успішне завершення проекту. Він пов’язує та координує різні за напрямком команди проекту, управляє ресурсами та звітністю, проводить моніторинг ризиків та планів виконання під час розробки продукту. Ця професія зовсім не нова, адже кожне підприємство має працівника, що виконує ті ж функції, але головна відмінність між проектним менеджером в ІТ та іншими галузями полягає в кінцевому результаті, де в ІТ менеджмент направлений на успішний результат окремого продукту, а не ведення економічно-господарської діяльності всієї компанії. Звертаючись до маніфесту Agile, можемо простежити чіткий перехід до інших пріоритетів розробки продукту в ІТ, на відміну від інших галузей. Основні положення маніфесту ідеально демонструють напрями діяльності проектного менеджера в ІТ, зокрема: 1. Індивідуали та взаємодія більш цінні, ніж інструменти та процеси. 2. Робочий продукт більш цінний, ніж вичерпний план. 3. Комунікація із замовником більш цінна, ніж угода про обслуговування. 4. Готовність до змін більш цінна, ніж виконання плану.6 Такий підхід дозволяє значно збільшувати кількісні та якісні показники команди та продукту в цілому, що дозволить кожному учаснику процесу розвиватись та отримувати задоволення від своєї роботи, що дуже важливо в такому динамічному світі. Актуальність даної дипломної роботи очевидна кожній людині, хто не перебуває у інформаційному вакуумі. Дедалі більше бізнесів та робітників звертають увагу на новітні досягнення у сфері штучного інтелекту, а новини про нову розвинуту модель генерації відео- чи фото-матеріалів з’являється майже не кожен тиждень. Кожного дня створюється майже 380 мільйонів терабайт інформації, станом на 2023 рік світ міститиме 120 зетабайт інформації, і з кожним наступним роком кількість даних буде збільшуватись на 25%. Дана статистика демонструє потребу у фахівцях, що здатні працювати з великими обсягами даних та знаходити цінні закономірності. Зі збільшенням DS проектів прямопропорційно буде збільшуватись кількість необхідних проектних менеджерів даного напрямку, адже наука про дані має доволі специфічний характер робіт та професій, що об’єднуються на одному проекті. Тим не менше, все більше компаній створюють команди, що займаються імплементацією алгоритмів машинного навчання до своєї сфери діяльності. Наука про дані дозволяє додати прогнозованості та керованості вашій компанії, дивитись на її діяльність під іншим кутом та отримувати детальні відповіді на питання «Чому?» та «Як?». Дана робота аналізує яким повинен бути проектний менеджмент команди, що розробляє інформаційно-аналітичну систему для компанії що займається ресейлінгом товарів широкого вжитку (FMCG). Важливо розуміти специфіку роботи та інструментів які використовуються науковцями про дані, та усвідомлювати, що стандартні процеси та рутини притаманні веб-розробці або мобільній розробці, не підходять для проектів такого напряму. Метою дослідження є застосувати сучасні методи проектного менеджменту до досить нового напряму ІТ-галузі, вдосконалити та використовувати знання та навички отриманні під час навчання.7 Для досягнення даної мети було поставлено та вирішено наступні завдання:  Визначення цілей проекту;  Дослідження галузі;  Дослідження ринку та конкурентоспроможності;  Формування концепції проекту  Створення переліку задач використовуючи WBS;  Розподіл задач, призначення відповідальних;  Встановлення термінів виконання задач;  Визначення ймовірних ризиків та засобів боротьби з ними;  Управління ресурсами проекту;  Визначення бюджету проекту;  Планування та проведення закупівель;  Визначення критеріїв якості та контроль їх дотримання;  Налагодження комунікації між виконавцями;  Інтеграція проекту;  Контроль та мотивація;  Управління інформаційною безпекою;  Оцінка економічної та соціальної ефективності проекту;  Розробка техніко-економічного обґрунтування проекту. Об’єктом дослідження є проект розробки системи Sales Optimization&Prediction. Предметом дослідження є застосування класичної методології PMBOK та гнучких методологій в управлінні проектом, а також методи проектного аналізу (аналіз інвестиційної та операційної діяльності), методи моніторингу ризиків, інформаційної безпеки, методи контролю та мотивації працівників. Застосовано методи гнучкого підходу Scrum для управління комунікацією команди та взаємозв’язок із замовником, Kanban для розподілу завдань та встановлення часових рамок.8 Наукова новизна отриманих результатів полягає у використанні типових методів проектного менеджменту до нового напряму роботи компанії. Працюючи над цим проектом, менеджер може потрапити у ситуацію, коли звичні процеси на дають бажаного результату. Саме тому, важливо розглянути проект, де учасники команди мають дуже відмінні професії та використовуються інструменти вузького напряму. Розглянуті підходи до аналізу проекту, зокрема ситуаційний аналіз, дають змогу оцінити доцільність використання гнучких методологій та проектного менеджменту до даного проекту в цілому. Важливо зрозуміти, чи є Agile оптимальним варіантом керування Data Science проектом, що дає оптимальність в часі, у витратах, в прибутках тощо та пристосовується до динамічного клімату ІТгалузі. Практичне застосування одержаних результатів полягає в тому, щоб теоретичні дослідження, що отримані під час створення статуту та аналізу проекту допомогли реалізувати управління проектом по створенню інформаційноаналітичної системи Sales Optimization&Prediction. Апробація результатів роботи і публікації. Результати дипломної роботи представлені на ІІ Міжнародній науково-практичній Інтернет-конференції «Інновації та перспективні шляхи розвитку інформаційних технологій (ІПШРІТ- 2023) – Черкаси 6.12.2023.