Управління проектом розробки аналітичної системи підтримки бізнесу

Кривко, Даніїл Олександрович

Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/7033

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Прокопенко , Тетяна Олександрівна	-
dc.contributor.author	Кривко, Даніїл Олександрович	-
dc.date.accessioned	2026-02-16T22:10:58Z	-
dc.date.available	2026-02-16T22:10:58Z	-
dc.date.issued	2025-12-17	-
dc.identifier.uri	https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/7033	-
dc.description.abstract	Кваліфікаційна робота присвячена управлінню проєктом створення аналітичної системи підтримки бізнесу на основі технологій штучного інтелекту. Проєкт створення SaaS-платформи «NeuroMetrics Solutions» є актуальним у зв’язку зі стрімкою цифровою трансформацією економіки та зростанням попиту на інструменти data-driven управління серед підприємств малого та середнього бізнесу. В умовах глобальної конкуренції та переходу до Індустрії 4.0, традиційні методи аналізу поступаються місцем автоматизованим рішенням, здатним швидко обробляти великі масиви даних та надавати інсайти для прийняття рішень. Метою дослідження є розробка комплексного проєкту створення та виведення на ринок аналітичної системи підтримки бізнесу, який базується на принципах гнучкого управління (Scrum) та враховує технічні, економічні, організаційні та ризикові аспекти реалізації IT-стартапу. Основна ціль — забезпечити успішний запуск MVP системи у встановлені терміни, досягти високої якості програмного продукту та економічної ефективності для стейкхолдерів. Наукова новизна полягає в удосконаленні підходів до управління ITпроєктами в сегменті SaaS, зокрема набула подальшого розвитку модель адаптації методології Scrum для розподілених команд розробки аналітичних систем, а також удосконалено методику інтегрованого управління ризиками інформаційної безпеки при обробці Big Data. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблений детальний план управління проєктом, який включає бюджет, календарний графік та стратегію виведення на ринок, є повністю готовим до впровадження. Запропоновані рішення дозволяють оптимізувати витрати, скоротити час виходу на ринок (Time-to-Market) та підвищити інвестиційну привабливість продукту. Розділ 1 присвячений концептуалізації проєкту: проведено аналіз ринку BIсистем, здійснено стратегічний аналіз середовища (PEST, SWOT), визначено місію, цілі та побудовано організаційну структуру проєкту. Розділ 2 зосереджений на механізмах управління проєктом: побудові ієрархічної структури робіт (WBS), матриці відповідальності (RACI), календарному плануванні, а також управлінні ресурсами, ризиками, якістю та комунікаціями в команді. Розділ 3 зосереджений на оцінці економічної ефективності проєкту: розрахунку інвестиційного бюджету, прогнозуванні грошових потоків, визначенні інтегральних показників (NPV, IRR, PI) та розробці проєкту кредитного договору.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	управління проєктами	uk_UA
dc.subject	економічна ефективність	uk_UA
dc.subject	IT-стартап	uk_UA
dc.subject	SaaS	uk_UA
dc.subject	бізнес-аналітика	uk_UA
dc.subject	Scrum	uk_UA
dc.subject	WBS	uk_UA
dc.subject	управління ризиками	uk_UA
dc.title	Управління проектом розробки аналітичної системи підтримки бізнесу	uk_UA
dc.type	Master Thesis	uk_UA
Appears in Collections:	126 Інформаційні системи та технології (IT Project Management)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
РЕП_МАГ_Кривко_МІТ-2411.pdf Restricted Access		1.89 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy

Show simple item record

Extracted text

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ
КАФЕДРА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРОЄКТУВАННЯ

ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА
до кваліфікаційної роботи магістра

на тему: «Управління проектом розробки аналітичної системи підтримки бізнесу»

Виконав: здобувач другого
(магістерського) рівня вищої освіти
2 курсу, групи МІТ-2411
Спеціальності 126 Інформаційні системи та
технології
ОП «IT Project Management»
Кривко Даніїл Олександрович

Керівник: завідувач кафедри ІТП, д.т.н., проф.
Прокопенко Тетяна Олександрівна

Рецензент: ___________________________

Черкаси – 2025 року
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Факультет інформаційних технологій і систем _
(повна назва)

Кафедра Інформаційних технологій проектування _
(повна назва)

Освітньо-кваліфікаційний рівень магістр _
(назва)

Спеціальність 126 Інформаційні системи та технології _
(шифр і назва)
ЗАТВЕРДЖУЮ
Завідувач кафедри ІТП
__________ Тетяна ПРОКОПЕНКО
«______» __________________2025р.
ЗАВДАННЯ
НА КВАЛІФІКАЦІЙНУ РОБОТУ МАГІСТРА
Кривку Даніїлу Олександровичу _
(прізвище, ім’я, по-батькові)
1. Тема проекту Управління проектом розробки аналітичної системи підтримки бізнесу
Керівник роботи Прокопенко Тетяна Олександрівна, д.т.н., завідувач кафедри ІТП
Затверджена наказом Черкаського державного технологічного університету від
«7» вересня 2025 року №
2. Строк подання здобувачем роботи 25.11.2025.
3. Вихідні дані до роботи Середовище розробки завдань MS Project, Обчислення економічної
ефективності Microsoft excel
4. Зміст розрахунково-пояснювальної записки (перелік питань, що їх належить розробити)
ВСТУП, РОЗДІЛ І Концепція проєкту аналітичної системи підтримки бізнесу, 1.1. Постановка
задачі та аналіз розробки ІТ-проєкту, 1.1.1. Постановка задачі, 1.1.2. Опис оточення проєкту,
1.1.3. Аналіз реалізуємості, 1.1.4. PEST та SWOT аналізи проєкту, 1.1.5. Місія проєкту, 1.1.6.
Цілі проєкту, 1.1.7. Задачі проєкту, 1.1.8. Очікувані результати і обмеження проєкту,
1.2.Структура проєкту, 1.2.1.Структура ресурсів, 1.2.2.Структура робіт, 1.2.3.Організаційна
структура ІТ-проєкту, РОЗДІЛ ІІ Управління проєктом аналітичної системи підтримки бізнесу,
2.1.Життєвий шлях проєкту, 2.2.Матриця відповідальності, 2.3.Функції менеджменту,
2.4.Управління інтеграцією та інформаційним зв’язком в проєкті, 2.5.Управління змістом проєкт,
2.6.Управління ресурсами проєкту, 2.7.Управління часом проєкту, 2.8.Управління вартістю
проєкту, 2.9.Управління якістю проєкту, 2.10.Управління ризиками проєкту, 2.11.Контроль та
мотивація в проєкті, 2.12.Управління інформаційною безпекою, РОЗДІЛ ІІІ Оцінка економічної
ефективності проєкту, 3.1.Планування фінансових ресурсів інвестиційної фази, 3.2.Оптимізація
плану фінансування інвестиційної фази проєкту, 3.3.Розробка зведеного кошторису витрат
інвестиційної фази проєкту, 3.4.Прогнозування показників операційної діяльності,
3.5.Планування амортизаційних витрат операційної діяльності, 3.6.Прогноз доходів операційної
діяльності, 3.7.Планування кредитних процесів операційної діяльності, 3.8.Прогноз витрат
операційної діяльності, 3.9.Прогноз грошових потоків операційної діяльності, 3.10.Прогноз
грошових потоків проєкту, 3.11.Оцінка показників ефективності проєкту, 3.12.Розробка проєкту
кредитного договору, ВИСНОВКИ, СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ, ДОДАТОК А.
5.Перелік графічного матеріалу (з точним зазначенням обов’язкових креслень)
1) Рисунок: Діаграма Ганта.
6. Консультанти з проекту із зазначенням розділів проекту, що їх стосуються
Підпис, дата
Розділ Консультант
Завдання видав, завдання
прийняв

7. Дата видачі завдання 2 вересня 2025 р.
КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН
Пор. № Назва етапів дипломного проекту Термін виконання Примітка
етапів проекту
1 Підготовча стадія
1.1 Постановка задачі 02.09.2025 Виконано
1.2 Підготовка завдання 04.09.2025 Виконано
1.3 Погодження завдання 06.09.2025 Виконано
1.4 Затвердження завдання 09.09.2025 Виконано
2 Основна стадія
2.1 Підбір матеріалів 17.09.2025 Виконано
2.2 Аналіз шляхів рішення задачі 24.09.2025 Виконано
2.3 Розрахунок основних параметрів роботи 28.09.2025 Виконано
2.4 Вибір кінцевого варіанту проектного рішення 05.10.2025 Виконано
2.5 Оформлення первісної редакції роботи 15.10.2025 Виконано
3 Заключна стадія
3.1 Узгодження проектних рішень з керівником 17.10.2025 Виконано
3.2 Оформлення пояснювальної записки 18.11.2025 Виконано
3.3 Попередній захист роботи 25.11.2025 Виконано
3.4 Затвердження роботи 27.11.2025 Виконано
3.5 Рецензування роботи 29.11.2025 Виконано
3.6 Захист роботи 17.12.2025

Здобувач вищої освіти _______________________ ____________________
(підпис) (ПІБ)
Керівник роботи _______________________ ____________________
(підпис) (ПІБ)
АНОТАЦІЯ
Структура роботи складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку
використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи складає 93 сторінки, 10
рисунків і 27 таблиць, а також 51 використане джерело та один додаток.
Кваліфікаційна робота присвячена управлінню проєктом створення
аналітичної системи підтримки бізнесу на основі технологій штучного інтелекту.
Проєкт створення SaaS-платформи «NeuroMetrics Solutions» є актуальним у
зв’язку зі стрімкою цифровою трансформацією економіки та зростанням попиту на
інструменти data-driven управління серед підприємств малого та середнього
бізнесу. В умовах глобальної конкуренції та переходу до Індустрії 4.0, традиційні
методи аналізу поступаються місцем автоматизованим рішенням, здатним швидко
обробляти великі масиви даних та надавати інсайти для прийняття рішень.
Метою дослідження є розробка комплексного проєкту створення та
виведення на ринок аналітичної системи підтримки бізнесу, який базується на
принципах гнучкого управління (Scrum) та враховує технічні, економічні,
організаційні та ризикові аспекти реалізації IT-стартапу. Основна ціль —
забезпечити успішний запуск MVP системи у встановлені терміни, досягти високої
якості програмного продукту та економічної ефективності для стейкхолдерів.
Наукова новизна полягає в удосконаленні підходів до управління IT-
проєктами в сегменті SaaS, зокрема набула подальшого розвитку модель адаптації
методології Scrum для розподілених команд розробки аналітичних систем, а також
удосконалено методику інтегрованого управління ризиками інформаційної безпеки
при обробці Big Data.
Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблений
детальний план управління проєктом, який включає бюджет, календарний графік
та стратегію виведення на ринок, є повністю готовим до впровадження.
Запропоновані рішення дозволяють оптимізувати витрати, скоротити час виходу на
ринок (Time-to-Market) та підвищити інвестиційну привабливість продукту.
Розділ 1 присвячений концептуалізації проєкту: проведено аналіз ринку BI-
систем, здійснено стратегічний аналіз середовища (PEST, SWOT), визначено місію,
цілі та побудовано організаційну структуру проєкту.
Розділ 2 зосереджений на механізмах управління проєктом: побудові
ієрархічної структури робіт (WBS), матриці відповідальності (RACI),
календарному плануванні, а також управлінні ресурсами, ризиками, якістю та
комунікаціями в команді.
Розділ 3 зосереджений на оцінці економічної ефективності проєкту:
розрахунку інвестиційного бюджету, прогнозуванні грошових потоків, визначенні
інтегральних показників (NPV, IRR, PI) та розробці проєкту кредитного договору.
Ключові слова: управління проєктами, IT-стартап, SaaS, бізнес-аналітика,
Scrum, WBS, управління ризиками, економічна ефективність.

ANNOTATION
The structure of the work consists of an introduction, three chapters, conclusions,
a list of references, and appendices. The total volume of the work is 93 pages, containing
10 figures and 27 tables, as well as 51 references and one appendix.
The qualification paper is devoted to project management for the development of
a business support analytical system based on artificial intelligence technologies.
The project of creating the "NeuroMetrics Solutions" SaaS platform is relevant due
to the rapid digital transformation of the economy and the growing demand for data-
driven management tools among small and medium-sized enterprises. In the context of
global competition and the transition to Industry 4.0, traditional analysis methods are
giving way to automated solutions capable of rapidly processing large datasets and
providing insights for decision-making.
The aim of the study is to develop a comprehensive project for creating and
launching a business support analytical system based on Agile management principles
(Scrum), considering technical, economic, organizational, and risk aspects of IT startup
implementation. The main goal is to ensure the successful launch of the system's MVP
within the established timeframe, achieve high software quality, and ensure economic
efficiency for stakeholders.
The scientific novelty lies in improving approaches to IT project management in
the SaaS segment, specifically further developing the model of adapting the Scrum
methodology for distributed analytical system development teams, as well as refining the
methodology for integrated information security risk management in Big Data
processing.
The practical significance of the obtained results lies in the fact that the developed
project management plan, including the budget, schedule, and go-to-market strategy, is
fully ready for implementation. The proposed solutions allow for cost optimization,
reduced Time-to-Market, and increased investment attractiveness of the product.
Chapter 1 is devoted to project conceptualization: an analysis of the BI systems
market was conducted, strategic environment analysis (PEST, SWOT) was performed,
and the mission, goals, and organizational structure of the project were defined.
Chapter 2 focuses on project management mechanisms: building the Work
Breakdown Structure (WBS), Responsibility Assignment Matrix (RACI), scheduling, as
well as managing resources, risks, quality, and team communications.
Chapter 3 focuses on evaluating the project's economic efficiency: calculating the
investment budget, forecasting cash flows, determining integral indicators (NPV, IRR,
PI), and developing a draft credit agreement.
Keywords: project management, IT startup, SaaS, business intelligence, Scrum,
WBS, risk management, economic efficiency.

2

ЗМІСТ

ВСТУП ............................................................................................................................. 4
РОЗДІЛ І Концепція проєкту аналітичної системи підтримки бізнесу .............. 9
1.1. Постановка задачі та аналіз розробки ІТ-проєкту ..................................... 9
1.1.1. Постановка задачі ....................................................................................... 9
1.1.2. Опис оточення проєкту ........................................................................... 10
1.1.3. Аналіз реалізуємості ................................................................................. 11
1.1.4. PEST та SWOT аналізи проєкту ............................................................ 12
1.1.5. Місія проєкту ............................................................................................. 15
1.1.6. Цілі проєкту ............................................................................................... 16
1.1.7. Задачі проєкту ........................................................................................... 18
1.1.8. Очікувані результати і обмеження проєкту ........................................ 21
1.2. Структура проєкту ......................................................................................... 24
1.2.1. Структура ресурсів .................................................................................. 25
1.2.2. Структура робіт ........................................................................................ 26
1.2.3. Організаційна структура ІТ-проєкту ................................................... 28
РОЗДІЛ ІІ Управління проєктом аналітичної системи підтримки бізнесу .... 31
2.1. Життєвий шлях проєкту ............................................................................... 31
2.2. Матриця відповідальності ............................................................................ 33
2.3. Функції менеджменту..................................................................................... 36
2.4. Управління інтеграцією та інформаційним зв’язком в проєкті ........... 38
2.5. Управління змістом проєкту ......................................................................... 42
2.6. Управління ресурсами проєкту ................................................................... 45
2.7. Управління часом проєкту ............................................................................ 50
2.8. Управління вартістю проєкту ...................................................................... 53
2.9. Управління якістю проєкту .......................................................................... 57
2.10. Управління ризиками проєкту ................................................................. 58
2.11. Контроль та мотивація в проєкті ............................................................. 62
2.12. Управління інформаційною безпекою ..................................................... 64
РОЗДІЛ ІІІ Оцінка економічної ефективності проєкту ....................................... 67
3.1 Планування фінансових ресурсів інвестиційної фази ............................ 67
3

3.2 Оптимізація плану фінансування інвестиційної фази проєкту ............ 70
3.3 Розробка зведеного кошторису витрат інвестиційної фази проєкту .... 73
3.4 Прогнозування показників операційної діяльності ................................ 75
3.5 Планування амортизаційних витрат операційної діяльності ............... 77
3.6 Прогноз доходів операційної діяльності ..................................................... 78
3.7 Планування кредитних процесів операційної діяльності ...................... 80
3.8 Прогноз витрат операційної діяльності ..................................................... 82
3.9 Прогноз грошових потоків операційної діяльності ................................. 84
3.10 Прогноз грошових потоків проєкту ......................................................... 87
3.11 Оцінка показників ефективності проєкту .............................................. 89
3.12 Розробка проєкту кредитного договору ................................................... 93
ВИСНОВКИ ................................................................................................................. 95
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ................................................................. 97
ДОДАТОК А................................................................................................................ 103

4

ВСТУП
У сучасних умовах цифрової трансформації економіки та переходу до
концепції Індустрії 4.0, інформація стає ключовим ресурсом, що визначає
конкурентоспроможність бізнесу. Компанії різних масштабів стикаються з
експоненційним зростанням обсягів даних, які потребують не лише зберігання, а й
швидкої та якісної обробки для прийняття обґрунтованих управлінських рішень.
Традиційні методи аналізу вже не здатні впоратися з динамікою ринкових змін, що
зумовлює гостру потребу в автоматизованих аналітичних системах підтримки
бізнесу (Business Intelligence, BI).
Світовий ринок BI-систем та SaaS-рішень (Software as a Service) демонструє
стійку тенденцію до зростання. Водночас, існуючі на ринку рішення часто
характеризуються високою вартістю впровадження, складністю інтерфейсів та
надмірною функціональністю, яка не завжди потрібна малому та середньому
бізнесу. Це створює ринкову нішу для появи нових, адаптивних та інтелектуальних
систем, здатних надавати інсайти на основі штучного інтелекту без необхідності
утримувати великий штат аналітиків [1].
Однак, розробка таких високотехнологічних продуктів пов'язана з високим
рівнем невизначеності, технологічними ризиками та жорсткою конкуренцією. Успіх
стартапу залежить не лише від унікальності ідеї, а й від якості управління проєктом.
Ефективний проєктний менеджмент у сфері IT вимагає відмови від жорстких
планових моделей на користь гнучких методологій, здатних швидко реагувати на
зміни вимог замовника та ринкової кон'юнктури.
У цьому контексті проєкт створення аналітичної системи підтримки бізнесу
«NeuroMetrics Solutions» є прикладом впровадження інноваційного підходу до
аналітики даних. Застосування сучасних методів управління проєктами, зокрема
фреймворку Scrum, дозволяє забезпечити ітеративну розробку продукту,
мінімізувати ризики та гарантувати створення цінності для кінцевого користувача
в найкоротші терміни. Таким чином, тема кваліфікаційної роботи, присвячена
управлінню проєктом розробки такої системи, є своєчасною та актуальною як з
наукової, так і з практичної точки зору.
5

Актуальність теми.
Проєкт розробки аналітичної системи «NeuroMetrics Solutions» є актуальним
у зв’язку з необхідністю забезпечення підприємств доступними інструментами для
data-driven управління в умовах економічної нестабільності. Попит на хмарні
аналітичні рішення (SaaS) зростає, оскільки вони дозволяють бізнесу
масштабуватися без капітальних витрат на інфраструктуру. Окрім того, ефективна
організація процесів розробки програмного забезпечення на основі гнучких
методологій є критичним фактором виживання для IT-стартапів. Розробка
детального плану управління проєктом дозволяє структурувати процеси,
оптимізувати використання ресурсів та підвищити інвестиційну привабливість
продукту.
Мета дослідження.
Метою роботи є розробка комплексного проєкту створення та виведення на
ринок аналітичної системи підтримки бізнесу «NeuroMetrics Solutions», який
базується на принципах гнучкого управління та враховує технічні, економічні,
організаційні та ризикові аспекти реалізації IT-стартапу.
Основна ціль — забезпечити успішний запуск MVP (Minimum Viable Product)
системи у встановлені терміни та в межах бюджету, досягти високої якості
програмного продукту та економічної ефективності для стейкхолдерів.
Задачі дослідження. Для досягнення поставленої мети були сформульовані
та вирішені такі завдання:
1. Провести аналіз ринку систем бізнес-аналітики, дослідити аналоги та
сформувати концепцію продукту «NeuroMetrics Solutions».
2. Здійснити аналіз бізнес-оточення проєкту за допомогою методів PEST та
SWOT-аналізу.
3. Обґрунтувати вибір методології управління проєктом (Scrum) та розробити
структуру життєвого циклу розробки.
4. Розробити ієрархічну структуру робіт (WBS), матрицю відповідальності та
календарний план проєкту.
6

5. Сформувати систему управління ризиками, якістю та комунікаціями в
команді.
6. Оцінити економічну ефективність проєкту, розрахувати бюджет та
спрогнозувати фінансові показники операційної діяльності.
Об’єкт дослідження — процес управління проєктами розробки програмного
забезпечення в сфері бізнес-аналітики.
Предмет дослідження — методи, моделі та інструменти управління
проєктом створення аналітичної системи підтримки бізнесу «NeuroMetrics
Solutions».
Галузь дослідження — галузь інформаційних технологій та управління
проєктами.
Методи дослідження.
У роботі використовувалися такі методи:
- системний аналіз та порівняння — для дослідження ринку та
конкурентних рішень;
- PEST та SWOT-аналіз — для оцінки зовнішнього та внутрішнього
середовища проєкту;
- метод декомпозиції робіт (WBS) — для структурування змісту проєкту;
- метод мережевого планування та діаграми Ганта — для управління часом
та розкладом;
- методи економічного моделювання — для оцінки інвестиційної
привабливості та фінансової ефективності проєкту;
- експертних оцінок — для ідентифікації та аналізу ризиків.
Наукова новизна одержаних результатів. Наукова новизна полягає в
удосконаленні підходів до управління IT-проєктами в сегменті SaaS, зокрема:
- набула подальшого розвитку модель адаптації методології Scrum для
розподілених команд розробки аналітичних систем, що дозволяє
підвищити швидкість реакції на зміни вимог ринку;
7

- удосконалено методику інтегрованого управління ризиками, яка, на
відміну від існуючих, враховує специфічні загрози інформаційної безпеки
при обробці великих даних (Big Data) у хмарному середовищі.
Практичне значення одержаних результатів. Практична значимість роботи
полягає в тому, що розроблений план управління проєктом «NeuroMetrics
Solutions», включаючи бюджет, календарний графік та стратегію виведення на
ринок, є повністю готовим до впровадження. Запропоновані рішення дозволяють
оптимізувати витрати та скоротити час виходу на ринок (Time-to-Market).
Результати дослідження можуть бути використані IT-компаніями та стартапами для
організації процесів розробки програмних продуктів.
Апробація результатів роботи і публікації. Основні мотиви та актуальність
дипломної роботи доповідались та обговорювались на Міжнародній науково-
практичній Інтернет-конференції «ІННОВАЦІЇ ТА ПЕРСПЕКТИВНІ ШЛЯХИ
РОЗВИТКУ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ (ІПШРІТ-2025)» (м. Черкаси,
листопад 2025 р.). За матеріалами конференції опубліковано тези: Кривко Д. О.,
Прокопенко Т. О. Виклики та перспективи впровадження штучного інтелекту в
системи управління проєктами // Матеріали ІІІ Міжнародної науково-практичної
Інтернет-конференції «ІПШРІТ-2025». – Черкаси: ЧДТУ, 2025.
Структура роботи
Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних
джерел та додатків. Загальний обсяг роботи складає 93 сторінки. Робота містить 10
рисунків, 27 таблиць, список використаних джерел із 51 найменуванням та 1
додаток.
Розділ 1 присвячений концептуалізації проєкту: проведено аналіз ринку BI-
систем, здійснено стратегічний аналіз середовища (PEST, SWOT), визначено місію,
цілі та побудовано організаційну структуру проєкту.
Розділ 2 розкриває механізми управління проєктом: побудову ієрархічної
структури робіт (WBS), матриці відповідальності (RACI), календарне планування,
а також управління ресурсами, ризиками, якістю та комунікаціями.
8

Розділ 3 зосереджений на оцінці економічної ефективності: розрахунку
інвестиційного бюджету, прогнозуванні грошових потоків, визначенні
інтегральних показників (NPV, IRR, PI) та розробці проєкту кредитного договору.

9

РОЗДІЛ І Концепція проєкту аналітичної системи підтримки бізнесу

1.1. Постановка задачі та аналіз розробки ІТ-проєкту

1.1.1. Постановка задачі
У сучасних умовах цифрової трансформації економіки, здатність компаній
швидко обробляти дані та приймати на їх основі обгрунтовані рішення стає
ключовим фактором конкурентоспроможності. Обсяги інформації, що генеруються
бізнесом, зростають експоненційно, проте більшість малих та середніх підприємств
(SMB) досі використовують застарілі інструменти ручного аналізу (табличні
процесори), які не дозволяють оперативно реагувати на ринкові зміни.
Існуючі на ринку системи Business Intelligence (BI), такі як Tableau, Power BI
або Qlik, часто орієнтовані на великі корпорації. Вони характеризуються високою
вартістю ліцензій, складністю інтеграції та потребують наявності в штаті
висококваліфікованих аналітиків даних. Це створює бар'єр для входу малого та
середнього бізнесу в еру data-driven управління.
З цією метою виникає необхідність створення SaaS-платформи
«NeuroMetrics Solutions», яка спеціалізуватиметься на автоматизованій бізнес-
аналітиці з використанням алгоритмів штучного інтелекту (AI). Платформа має
надавати користувачам можливість підключати джерела даних (CRM, ERP,
рекламні кабінети) та отримувати готові інсайти без глибоких технічних знань.
Тема проєкту спрямована на управління процесом розробки та виведення на
ринок даного програмного продукту. Основною метою є створення успішного
стартапу, який задовольнить попит на доступну аналітику та забезпечить
інвесторам повернення вкладеного капіталу.
Управління проєктом орієнтоване на застосування гнучких методологій
(Scrum) для забезпечення адаптивності до змін вимог, ефективне планування
ресурсів, контроль якості коду та мінімізацію ризиків розробки [2]. Ключовими
завданнями управління є формування ефективної команди розробників, створення
10

MVP (Minimum Viable Product) у встановлені терміни, налагодження процесів
CI/CD (безперервної інтеграції та доставки) та забезпечення відповідності
продукту потребам цільової аудиторії.
Мета: Розробити та запустити аналітичну SaaS-систему «NeuroMetrics
Solutions» для надання клієнтам доступного інструменту автоматизації бізнес-
аналітики, забезпечити зручність користування через AI-інтерфейс та досягти
показників економічної ефективності проєкту у встановлені терміни.

1.1.2. Опис оточення проєкту
Нижче наведено опис оточення проєкту «NeuroMetrics Solutions» з різних
аспектів, що впливають на його реалізацію:
Бізнес-середовище. Проєкт існує в умовах висококонкурентного глобального
ринку SaaS-рішень (Software as a Service). Конкуренція в сегменті Business
Intelligence є інтенсивною: з одного боку, ринок займають технологічні гіганти
(Microsoft Power BI, Tableau), з іншого — з’являються нішеві стартапи з вузькою
спеціалізацією. Ключовим фактором успіху в такому середовищі є швидкість
виходу на ринок (Time-to-Market) та здатність запропонувати унікальну цінність
(AI-інсайти), яка відрізняє продукт від стандартних рішень.
Технологічне середовище. Розвиток хмарних технологій (Cloud Computing),
методів машинного навчання (ML) та обробки великих даних (Big Data) створює
сприятливі умови для реалізації проєкту. Доступність потужних API для інтеграції
з існуючими CRM та ERP-системами дозволяє створити гнучку екосистему
продукту. Водночас, технологічне середовище висуває високі вимоги до
кібербезпеки, відмовостійкості серверів та швидкодії алгоритмів обробки даних.
Соціально-культурне середовище. Сучасний бізнес переживає культурний
зсув у бік прийняття рішень на основі даних (Data-Driven Decision Making). Зростає
рівень цифрової грамотності користувачів та довіра до штучного інтелекту як
асистента в управлінні. Також важливим фактором є поширення культури
віддаленої роботи, що підвищує попит на хмарні інструменти спільної роботи та
онлайн-аналітики, доступні з будь-якої точки світу.
11

Законодавче середовище. Проєкт підпадає під дію законодавства у сфері
інтелектуальної власності (авторське право на програмний код) та захисту
інформації. Критично важливим є дотримання регламенту GDPR (General Data
Protection Regulation) при роботі з клієнтами з ЄС, а також Закону України «Про
захист персональних даних». Це накладає обмеження на архітектуру зберігання
даних та політики конфіденційності [11, 36].
Економічне середовище. Економічна нестабільність та кризові явища
змушують компанії оптимізувати операційні витрати. Це створює можливості для
недорогих SaaS-рішень, які допомагають бізнесу економити, на відміну від дорогих
кастомних розробок. Водночас, інфляційні процеси та коливання валютних курсів
впливають на вартість хмарної інфраструктури (яка часто тарифікується у доларах)
та фонд оплати праці розробників.
Врахування та аналіз оточення проєкту є важливою частиною стратегії
управління проєктом «NeuroMetrics Solutions», допомагаючи ефективно реагувати
на технологічні тренди та досягати успіху в динамічному IT-середовищі.

1.1.3. Аналіз реалізуємості
Проєкт технічно буде реалізований завдяки використанню сучасних стеків
веб-розробки та хмарних обчислень. Застосування передових фреймворків (таких
як React або Vue.js для фронтенду та Python/Node.js для бекенду), а також бібліотек
машинного навчання (TensorFlow, PyTorch) дозволить створити масштабовану та
високопродуктивну аналітичну систему. Використання хмарної інфраструктури
(AWS або Azure) забезпечить надійність зберігання даних та гнучкість у
нарощуванні обчислювальних потужностей.
Інвестування в проєкт є економічно обґрунтованим. Бізнес-модель SaaS
(Software as a Service) передбачає отримання регулярного доходу від підписок, що
забезпечує прогнозованість грошових потоків. Високий попит на інструменти
автоматизації бізнесу та відносно низькі змінні витрати після етапу розробки
(низька собівартість копії ПЗ) свідчать про потенційну високу рентабельність
стартапу [4].
12

Вивчення юридичного середовища, зокрема законодавства у сфері
авторського права на програмне забезпечення та регламентів захисту персональних
даних (GDPR, CCPA), дозволяє забезпечити правову чистоту проєкту. Розробка
чітких Умов використання (Terms of Service) та Політики конфіденційності
дозволить уникнути правових конфліктів з користувачами та регуляторами.
Проєкт відповідає актуальним потребам бізнес-спільноти, яка прагне
цифрової трансформації. Створення доступної аналітичної системи сприятиме
демократизації доступу до технологій штучного інтелекту для малого та
середнього бізнесу, підвищуючи загальну ефективність економічних процесів.

1.1.4. PEST та SWOT аналізи проєкту
Стратегічне планування IT-проєкту неможливе без глибокого розуміння
макроекономічного контексту та внутрішнього потенціалу команди. Оскільки
розробка аналітичної системи «NeuroMetrics Solutions» відбувається в умовах
високої турбулентності технологічного ринку, для мінімізації стратегічних
помилок доцільно застосувати методи комплексного аналізу середовища.
Для ідентифікації зовнішніх факторів макрорівня, які можуть мати
критичний вплив на життєздатність стартапу в довгостроковій перспективі,
використано методику PEST-аналізу. Цей інструмент дозволяє структурувати
вплив політико-правових (Political), економічних (Economic), соціокультурних
(Social) та технологічних (Technological) чинників на бізнес-модель SaaS-проєкту
[5].
Результати PEST-аналізу, адаптовані до специфіки розробки програмного
забезпечення на основі штучного інтелекту, наведено в таблиці 1.1.
Таблиця 1.1 – PEST-аналіз проєкту «NeuroMetrics Solutions»
Political (політичні) Economic (економічні)
1. Регулювання ШІ: Активна розробка 1. Валютні ризики: Залежність
нормативної бази щодо використання собівартості послуг від курсу валют
штучного інтелекту (зокрема, EU AI (оплата хмарних серверів AWS/Azure у
13

Act), що вимагає прозорості доларах) при отриманні виручки у
алгоритмів. гривні на локальному ринку.
2. Захист даних: Жорсткі вимоги 2. Інвестиційний клімат: Складність
регламенту GDPR (для клієнтів з ЄС) залучення венчурного капіталу на
та Закону України «Про захист ранніх етапах (Seed stage) через
персональних даних» накладають макроекономічну нестабільність.
обмеження на архітектуру збереження 3. Інфляція: Зростання фонду оплати
даних. праці розробників, що є основною
3. Правовий режим: Функціонування статтею витрат у IT-проєктах.
спеціального правового режиму 4. Оптимізація бюджетів: Кризові явища
Дія.City в Україні, що надає податкові стимулюють бізнес переходити від
пільги для IT-компаній. дорогих кастомних рішень до більш
4. Інтелектуальна власність: Ризики, доступних SaaS-підписок.
пов'язані з патентним правом на
програмний код та алгоритми
машинного навчання.
Social (соціальні) Technological (Технологічні)
1. Культура даних: Зростаючий тренд на 1. Еволюція LLM: Швидкий розвиток
Data-Driven Decision Making великих мовних моделей (GPT-4,
(ухвалення рішень на основі даних) Claude тощо) дозволяє інтегрувати
серед менеджменту МСБ. функції аналізу природної мови в
2. Довіра до ШІ: Психологічний бар'єр та інтерфейс.
скепсис частини користувачів щодо 2. API-економіка: Розширення
надійності автоматизованих прогнозів. можливостей інтеграції з популярними
3. Цифрова грамотність: Підвищення CRM/ERP системами через відкриті
рівня навичок персоналу, що спрощує API.
впровадження нових програмних 3. Хмарна інфраструктура: Зниження
продуктів. вартості обчислювальних потужностей
4. Remote-first: Популярність віддаленої та зберігання великих даних (Big Data).
роботи формує стійкий попит на 4. Кіберзагрози: Постійна еволюція
хмарні інструменти колективного методів кібератак вимагає
доступу до аналітики. впровадження передових протоколів
шифрування та захисту.

14

На основі аналізу зовнішнього середовища та оцінки внутрішніх ресурсів
проєкту проведено SWOT-аналіз. Його метою є визначення стратегічного
позиціювання продукту «NeuroMetrics Solutions» через зіставлення його сильних
(Strengths) та слабких (Weaknesses) сторін із можливостями (Opportunities) та
загрозами (Threats) ринку [6].
Результати SWOT-аналізу, що є основою для вибору стратегії розвитку
проєкту, представлено в таблиці 1.2.
Таблиця 1.2 – SWOT-аналіз проєкту «NeuroMetrics Solutions»
Strengths Weaknesses
(сильні сторони) (слабкі сторони)
1. Інноваційний підхід: Використання 1. Відсутність бренду: Нульова
гібридних AI-моделей забезпечує вищу впізнаваність на старті ускладнює
точність прогнозів порівняно з продажі корпоративним клієнтам
лінійними алгоритмами конкурентів. (B2B), які орієнтуються на репутацію.
2. User Experience (UX): Інтуїтивний 2. Обмежені ресурси: Маркетинговий
інтерфейс, орієнтований на бюджет стартапу значно поступається
користувачів без технічної освіти (No- гігантам ринку (Microsoft, Google).
code підхід). 3. Залежність від команди: Високий «bus
3. Гнучкість розробки: Використання factor» — критична залежність від
методології Scrum дозволяє швидко експертизи кількох ключових
імплементувати фідбек користувачів у розробників.
нові релізи. 4. Вузький функціонал MVP: Перша
4. Цінова політика: Модель монетизації версія продукту матиме обмежений
Freemium знижує бар'єр входу для набір інтеграцій.
нових клієнтів.
Opportunities Threats
(можливості) (загрози)
1. Масштабування: Технічна можливість 1. Копіювання функціоналу: Ризик
швидкого виходу на глобальні ринки швидкого відтворення унікальних фіч
завдяки відсутності фізичної логістики. великими конкурентами.
15

2. Партнерська мережа: Потенціал 2. Зміни політик платформ: Ризик
інтеграції з маркетплейсами відключення або обмеження доступу
популярних CRM-систем (Salesforce до API джерел даних (Google Analytics,
AppExchange, HubSpot Marketplace). Meta Ads).
3. Нішева спеціалізація: Створення 3. Витік даних: Загроза репутаційних та
галузевих рішень (наприклад, фінансових втрат внаслідок хакерських
аналітика суто для e-commerce), де атак на хмарну інфраструктуру.
великі гравці менш гнучкі. 4. Регуляторний тиск: Можливе введення
4. Грантові програми: Можливість суворих обмежень на використання ШІ
залучення безповоротного в бізнес-аналітиці.
фінансування від фондів підтримки
стартапів.

1.1.5. Місія проєкту
Місія проєкту «NeuroMetrics Solutions» полягає у демократизації доступу до
передових технологій штучного інтелекту для малого та середнього бізнесу (SMB).
Ми прагнемо трансформувати складні масиви корпоративних даних у прості та
зрозумілі інсайти, що дозволить підприємцям приймати ефективні управлінські
рішення без необхідності утримувати штат дорогих аналітиків чи Data Scientists.
Глобальна ідея проєкту — створення екосистеми, де аналітика даних стає не
привілеєм великих корпорацій, а буденним інструментом розвитку будь-якої
компанії.
Ключові аспекти місії:
1. Технологічна доступність:
Зниження порогу входження в BI-аналітику шляхом створення інтуїтивно
зрозумілого інтерфейсу ("no-code" рішення), де взаємодія з даними
відбувається природною мовою.
2. Інтелектуалізація бізнесу:
Впровадження культури прийняття рішень на основі фактів та цифр (Data-
Driven Culture) замість інтуїтивного управління.
3. Економія часу та ресурсів:
16

Автоматизація рутинних процесів збору, очищення та візуалізації даних, що
вивільняє час менеджменту для стратегічного планування.
4. Безпека та довіра:
Забезпечення найвищих стандартів захисту комерційної інформації клієнтів
з використанням сучасних протоколів шифрування [11].
Місія як стратегічний орієнтир
Місія проєкту визначає стратегічний вектор розвитку стартапу та служить
фундаментом для формування планів і тактичних рішень. Вона дозволяє команді
сконцентруватися на ключових цінностях продукту, забезпечуючи довгострокову
конкурентоспроможність та стабільність бізнес-моделі. Реалізація визначеної місії
сприятиме формуванню позитивного іміджу платформи «NeuroMetrics Solutions»
як надійного технологічного партнера, що дбає про успіх своїх клієнтів,
професійний розвиток співробітників та дотримується принципів етичного
використання штучного інтелекту.

1.1.6. Цілі проєкту
Визначення цілей проєкту є фундаментальним етапом планування, що задає
вектор руху для всієї команди розробників та стейкхолдерів. Для проєкту
створення аналітичної системи «NeuroMetrics Solutions» система цілей сформована
згідно з принципами методології SMART, що передбачає їх конкретність (Specific),
вимірюваність (Measurable), досяжність (Achievable), значущість (Relevant) та
обмеженість у часі (Time-bound) [7].
Головною метою проєкту є створення високотехнологічного,
конкурентоспроможного SaaS-продукту, який задовольнить потреби малого та
середнього бізнесу в автоматизованій аналітиці та забезпечить фінансову стійкість
стартапу. Для досягнення цієї глобальної мети було декомпозовано цілі за чотирма
ключовими напрямами: стратегічним, технічним, економічним та соціальним.
Основні цілі проєкту:
Технічні цілі. Ці цілі стосуються якості програмного забезпечення,
архітектури та надійності системи:
17

1. Розробка MVP: Створення стабільної версії мінімально життєздатного
продукту (MVP) протягом 4 місяців, що включатиме базові функції інтеграції
з даними, AI-прогнозування та візуалізації звітів.
2. Забезпечення високої доступності (SLA): Гарантування безперебійної роботи
сервісу (Uptime) на рівні 99,9%, що є критичним стандартом для B2B-рішень.
Це вимагає побудови відмовостійкої хмарної архітектури з автоматичним
масштабуванням ресурсів (Auto-scaling) при пікових навантаженнях.
3. Точність алгоритмів: Забезпечення точності прогнозних моделей машинного
навчання (Forecast Accuracy) на рівні не менше 85% для стандартних бізнес-
сценаріїв, що є ключовою конкурентною перевагою системи.
4. Кібербезпека та відповідність стандартам: Повна відповідність вимогам
регламенту GDPR та локального законодавства щодо захисту персональних
даних. Впровадження наскрізного шифрування даних клієнтів та
проходження незалежного аудиту безпеки (Penetration Testing) перед
публічним запуском.
Економічні цілі: Ці цілі спрямовані на забезпечення фінансової життєздатності
бізнес-моделі:
1. Досягнення беззбитковості: Вихід на точку беззбитковості (Break-even point)
до кінця першого року операційної діяльності, коли щомісячні доходи від
підписок повністю покриватимуть операційні витрати (зарплати, хостинг,
маркетинг).
2. Зростання доходу: Забезпечення стабільного зростання щомісячного
повторюваного доходу (MRR — Monthly Recurring Revenue) з темпом не
менше 15% щомісяця протягом першого року.
3. Оптимізація Unit-економіки: Утримання вартості залучення одного клієнта
(CAC) на рівні, що не перевищує 30% від його пожиттєвої цінності (LTV), що
гарантує прибутковість бізнес-моделі на масштабі [8].
Соціальні та організаційні цілі:

18

1. Розвиток команди: Створення середовища для професійного зростання
співробітників, впровадження культури обміну знаннями (Knowledge
Sharing) та залучення талантів до роботи над складними інженерними
задачами.
2. Освітня місія: Підвищення рівня цифрової грамотності підприємців шляхом
створення відкритої бази знань, проведення безкоштовних вебінарів та
публікації навчальних матеріалів про роль штучного інтелекту в сучасному
управлінні.
Досягнення сукупності визначених цілей дозволить реалізувати місію
проєкту та створити стійкий бізнес, здатний адаптуватися до змін ринкового
середовища та технологічних викликів.

1.1.7. Задачі проєкту
Для досягнення поставленої мети та стратегічних цілей проєкту
«NeuroMetrics Solutions» необхідно виконати комплекс взаємопов’язаних завдань.
Враховуючи складність розробки програмного забезпечення класу Enterprise SaaS,
задачі декомпозовано за функціональними напрямами: технічним, організаційно-
управлінським, маркетинговим, економічним та безпековим. Виконання цих задач
планується здійснювати ітеративно, згідно з принципами гнучкої методології
Scrum.
Технічні та інженерні задачі
Цей блок є найбільш ресурсомістким та охоплює повний цикл розробки
програмного продукту (SDLC):
1. Проєктування архітектури: Розробка високорівневої архітектури системи
(High-Level Architecture), вибір оптимального технологічного стека (Backend:
Python/Node.js, Frontend: React.js, Database: PostgreSQL/MongoDB). Побудова
мікросервісної архітектури для забезпечення гнучкості та можливості
незалежного масштабування окремих модулів системи.
2. Розробка AI-ядра: Створення та тренування моделей машинного навчання
(ML) для реалізації функцій предиктивної аналітики. Це включає підготовку
19

дата-сетів, вибір алгоритмів (регресійний аналіз, часові ряди, кластеризація)
та налаштування конвеєрів обробки даних (Data Pipelines).
3. Реалізація інтеграцій (Connectivity): Розробка безпечних API-конекторів для
безшовної синхронізації даних із зовнішніми системами, які використовують
клієнти (CRM-системи: Salesforce, HubSpot; рекламні платформи: Google
Ads, Meta Ads; ERP-системи).
4. Frontend-розробка: Створення адаптивного, інтуїтивно зрозумілого веб-
інтерфейсу користувача (UI) та інтерактивних дашбордів візуалізації даних.
Реалізація конструктора звітів (drag-and-drop), що дозволяє користувачам
налаштовувати робочий простір під власні потреби без навичок
програмування.
5. DevOps та інфраструктура: Налаштування хмарного середовища
(AWS/Azure), впровадження процесів CI/CD (Continuous Integration /
Continuous Delivery) для автоматизації тестування та розгортання оновлень
коду, а також налаштування систем моніторингу продуктивності серверів
(Application Performance Monitoring) [9].
Організаційно-управлінські задачі
Спрямовані на побудову ефективних процесів всередині команди та правове
забезпечення проєкту:
1. Формування команди: Підбір кваліфікованого персоналу згідно з рольовою
моделлю Scrum (Product Owner, Scrum Master, Development Team),
проведення онбордингу нових співробітників та розподіл зон
відповідальності.
2. Налаштування процесів: Організація середовища для спільної роботи та
трекінгу задач (Jira, Confluence), налаштування каналів комунікації (Slack,
Microsoft Teams) та впровадження регулярних Scrum-церемоній (Sprint
Planning, Daily Stand-up, Review, Retrospective).
3. Управління вимогами: Створення та пріоритезація Product Backlog (реєстру
вимог до продукту), декомпозиція епіків на користувацькі історії (User
Stories) та технічні завдання.
20

4. Юридичний супровід: Реєстрація прав інтелектуальної власності на
торговельну марку та програмний код, розробка публічної оферти (Terms of
Service), угоди про рівень обслуговування (SLA) та політики
конфіденційності, що відповідає вимогам GDPR та українського
законодавства.
Маркетингові та продуктові задачі
Орієнтовані на валідацію продуктових гіпотез та залучення перших
користувачів:
1. Customer Development: Проведення серії глибинних інтерв’ю з
представниками цільової аудиторії (власники МСБ, маркетологи) для
уточнення проблем та потреб («болей»), які має вирішувати продукт.
2. Розробка Go-to-Market стратегії: Формування унікальної ціннісної пропозиції
(UVP), вибір каналів комунікації, створення контент-плану та налаштування
каналів лідогенерації (SEO, PPC, Content Marketing).
3. Beta-тестування: Організація закритого бета-тестування для обмеженого кола
ранніх користувачів (Early Adopters) з метою збору зворотного зв'язку та
виявлення критичних помилок перед повномасштабним релізом.
Економічні та фінансові задачі
Забезпечують контроль бюджету та фінансову стійкість проєкту:
1. Фінансове моделювання: Розрахунок Unit-економіки (LTV, CAC, ARPU),
прогнозування грошових потоків (Cash Flow) та визначення точки
беззбитковості.
2. Ціноутворення: Розробка тарифної сітки (Pricing Strategy) на основі аналізу
конкурентів та цінності функціоналу для різних сегментів клієнтів
(Freemium, Basic, Pro, Enterprise).
3. Бюджетування: Складання інвестиційного бюджету проєкту, планування
операційних витрат (Burn Rate) та контроль їх виконання.
Задачі у сфері якості та безпеки
Критично важливий блок для B2B-продукту, що працює з комерційними
даними:
21

1. Забезпечення якості (QA): Впровадження стратегії тестування, що включає
автоматизовані Unit-тести, інтеграційне тестування та ручне тестування
користувацького інтерфейсу.
2. Кібербезпека: Проведення аудиту безпеки коду та інфраструктури, імітація
атак (Penetration Testing) для виявлення вразливостей, налаштування систем
захисту від DDoS-атак та шифрування даних «in transit» та «at rest».
3. Data Governance: Розробка процедур резервного копіювання (Backup) та
відновлення даних (Disaster Recovery Plan) для забезпечення безперервності
бізнесу клієнтів.
Виконання окреслених завдань дозволить створити цілісний, надійний та
комерційно успішний продукт, що відповідає заявленій місії та цілям проєкту.

1.1.8. Очікувані результати і обмеження проєкту
Успішна реалізація проєкту створення аналітичної системи «NeuroMetrics
Solutions» визначається не лише фактом завершення розробки програмного коду,
але й досягненням конкретних вимірюваних показників, що створюють цінність
для стейкхолдерів. Водночас, управління проєктом вимагає чіткого усвідомлення
рамок та обмежень, в яких працює команда. Це дозволяє сформувати реалістичні
очікування та розробити ефективні стратегії нівелювання ризиків.
Очікувані результати проєкту класифіковано за чотирма основними
вимірами: продуктовим (технічним), економічним, маркетинговим та
організаційним.
1. Технічні та продуктові результати:
- Функціонуюча SaaS-платформа: Запуск стабільної версії системи,
розгорнутої у хмарному середовищі, що підтримує багатокористувацький
режим роботи, реєстрацію акаунтів, управління підписками та безпечну
авторизацію.
- Валідовані AI-моделі: Наявність натренованих алгоритмів машинного
навчання, що здатні з точністю понад 85% прогнозувати ключові бізнес-
22

метрики (Sales Forecast, Churn Rate) на основі історичних даних клієнтів
[41].
- Екосистема інтеграцій: Реалізований та протестований набір API-
конекторів до найбільш популярних джерел даних (Google Analytics 4,
Meta Ads, Salesforce, HubSpot), що забезпечує автоматичний імпорт даних
без участі користувача.
- Висока швидкодія: Оптимізована архітектура бази даних, що забезпечує
генерацію аналітичних звітів у реальному часі (з затримкою не більше 2-3
секунд) навіть при роботі з великими масивами даних (Big Data).
2. Економічні та фінансові результати:
- Інвестиційна оцінка: Створення активу (програмного забезпечення та
інтелектуальної власності), капіталізація якого дозволить залучити
наступний раунд венчурного фінансування (Series A).
- Потік доходів: Формування стабільного грошового потоку від клієнтських
підписок (MRR), вихід на самоокупність операційної діяльності та
досягнення планових показників повернення інвестицій (ROI) для
засновників.
- Економія для клієнтів: Створення цінності для користувачів у вигляді
скорочення їхніх витрат на утримання штату аналітиків та зменшення часу
на підготовку звітності на 40–60%.
3. Маркетингові та ринкові результати:
- Клієнтська база: Залучення перших 100 платоспроможних B2B-клієнтів та
формування ядра лояльних користувачів (Brand Advocates), що
забезпечить органічний ріст через рекомендації.
- Впізнаваність бренду: Позиціювання «NeuroMetrics Solutions» як
експертного рішення на ринку AI-аналітики, підтверджене публікаціями в
профільних медіа та участю в галузевих конференціях.
4. Організаційні та соціальні результати:
23

- Ефективна команда: Сформована згуртована команда розробників та
менеджерів, що працює за налагодженими процесами Scrum і готова до
подальшого масштабування проєкту.
- База знань: Створення вичерпної технічної документації та навчальних
матеріалів для користувачів, що сприятиме підвищенню загальної
культури роботи з даними в малому бізнесі.
Обмеження визначають межі, які команда не може переступати, та умови, які
неможливо змінити в короткостроковій перспективі. Вони є основою для побудови
"Потрійного обмеження" (Triple Constraint) в управлінні проєктом [10].
1. Бюджетні та фінансові обмеження:
- Фіксований інвестиційний бюджет: Проєкт реалізується в умовах
жорсткого ліміту стартового капіталу (Bootstrapping або Seed funding).
Перевищення бюджету (Budget overrun) є неприпустимим, оскільки може
призвести до зупинки розробки через касовий розрив (Cash gap) до
моменту отримання перших доходів.
- Вартість інфраструктури: Витрати на хмарні сервіси та обчислювальні
потужності для навчання AI мають верхню межу, що вимагає постійної
оптимізації коду та вибору cost-effective рішень.
2. Часові обмеження:
- Time-to-Market: Жорсткі строки виходу на ринок, зумовлені високою
конкуренцією. Затримка релізу MVP більше ніж на 1 місяць може
призвести до втрати ринкової можливості або появи аналогічних рішень
від конкурентів.
- Спринти: Фіксована тривалість ітерацій розробки (2 тижні), що вимагає
чіткого планування обсягу робіт, який команда фізично здатна виконати за
цей час.
3. Технічні та технологічні обмеження:
- Залежність від сторонніх API: Функціональність системи обмежена
можливостями API зовнішніх платформ (наприклад, ліміти на кількість
24

запитів до Google Ads API або обмеження на обсяг даних, що
передаються).
- Технологічний стек: Неможливість кардинальної зміни обраних
технологій (мови програмування, типу бази даних) на пізніх етапах
розробки без повного переписування коду (Refactoring).
4. Регуляторні та правові обмеження:
- Compliance: Необхідність суворого дотримання вимог GDPR, CCPA та
локальних законів про захист даних. Це накладає обмеження на способи
збору, зберігання та обробки персональної інформації користувачів, а
також вимагає реалізації механізмів "права на забуття".
5. Ресурсні обмеження:
- Людський капітал: Обмежений розмір команди на старті проєкту.
Відсутність можливості швидкого найму вузькопрофільних спеціалістів
(наприклад, Senior AI Engineer) через дефіцит кадрів на ринку та високі
зарплатні очікування.
Розуміння та документування цих результатів і обмежень дозволяє
менеджеру проєкту ефективно управляти очікуваннями стейкхолдерів та приймати
зважені рішення в умовах невизначеності.

1.2. Структура проєкту
Структура проєкту — це сукупність взаємопов'язаних елементів, процесів та
ресурсів, організованих певним чином для досягнення цілей проєкту. Для розробки
аналітичної системи «NeuroMetrics Solutions» структура проєкту побудована за
продуктовим принципом, що дозволяє фокусуватися на створенні цінності для
клієнта на кожному етапі життєвого циклу. [12].
Вона охоплює декілька ключових вимірів: ресурсний (хто і що потрібно для
роботи), процесний (які дії виконуються) та організаційний (як розподілені ролі).
Така декомпозиція дозволяє ефективно управляти складним технологічним
стартапом, забезпечуючи синхронізацію роботи технічної команди,
маркетингового відділу та адміністративного персоналу.
25

1.2.1. Структура ресурсів
Ресурсне забезпечення проєкту «NeuroMetrics Solutions» має специфіку,
притаманну високотехнологічним продуктам, де основну цінність складає
інтелектуальний капітал та технологічна інфраструктура. Структура ресурсів
збалансована для забезпечення безперебійної розробки (R&D) та операційної
діяльності [12].
1. Людські ресурси (Human Resources): Це найважливіший актив проєкту.
Команда сформована за принципом крос-функціональності, що необхідно
для роботи по Scrum:
- Управлінська команда: Product Owner (визначає бачення продукту), Project
Manager/Scrum Master (відповідає за процеси).
- Інженерна команда (R&D): AI/ML Engineers (розробка алгоритмів),
Backend Developers (серверна частина), Frontend Developers (інтерфейс),
QA Engineers (тестування).
- DevOps: Спеціаліст, що відповідає за налаштування хмарної
інфраструктури та процесів CI/CD.
- Маркетинг та продажі: Growth Manager, Content Specialist.
2. Технічні та технологічні ресурси: Включають апаратне та програмне
забезпечення, необхідне для створення продукту:
- Хмарна інфраструктура (Cloud): Орендовані потужності (AWS або Azure)
для хостингу серверів, баз даних та тренування AI-моделей (GPU-
instances).
- Середовища розробки та інструменти: Ліцензії на IDE (IntelliJ IDEA,
PyCharm), системи контролю версій (GitLab/GitHub), інструменти дизайну
(Figma).
- SaaS-сервіси для роботи: Корпоративний месенджер (Slack), система
управління задачами (Jira), база знань (Confluence).
3. Інформаційні ресурси:
26

- Дані (Datasets): Набори знеособлених даних для навчання та валідації
моделей машинного навчання.
- Документація: Технічні специфікації API зовнішніх платформ (Google,
Meta, Salesforce), бібліотеки знань, патенти та наукові статті з методів
прогнозування.
4. Фінансові ресурси:
- Інвестиційний капітал: Стартовий бюджет (Pre-seed/Seed funding) для
покриття витрат на розробку до моменту виходу на самоокупність (Burn
rate).
- Оборотні кошти: Резервні фонди для покриття касових розривів та
непередбачуваних витрат (наприклад, різке зростання вартості трафіку).

1.2.2. Структура робіт
Структура робіт проєкту (WBS — Work Breakdown Structure) — це ієрархічна
декомпозиція повного обсягу робіт, яку необхідно виконати команді проєкту для
досягнення цілей проєкту та створення необхідних результатів. Вона структурує та
визначає весь зміст проєкту [10].
Для проєкту «NeuroMetrics Solutions», враховуючи його
високотехнологічний характер та використання методології Scrum, структура робіт
згрупована за фазами життєвого циклу розробки програмного забезпечення
(SDLC). Основні пакети робіт включають:
1. Ініціація та планування (Discovery Phase):
- Аналіз вимог стейкхолдерів та формування технічного завдання.
- Створення та пріоритезація Product Backlog (реєстру вимог).
- Розробка дорожньої карти проєкту (Roadmap).
- Вибір технологічного стека та інструментів розробки.
2. Дизайн та проєктування (Design):
- Розробка архітектури бази даних (ER-діаграми).
- Проєктування API-інтерфейсів для обміну даними.
- Створення прототипів інтерфейсу користувача (Wireframes) у Figma.
27

- Розробка UI-дизайну (Design System) та клієнтських шляхів (User Flow).
3. Розробка AI-ядра (Data Science & ML):
- Збір та підготовка даних (Data Mining/Cleaning) для навчання моделей.
- Розробка та тренування алгоритмів прогнозування (ML Models).
- Валідація точності моделей та їх оптимізація.
- Створення мікросервісу для обробки аналітичних запитів.
4. Розробка платформи (Backend & Frontend):
- Реалізація механізмів авторизації та безпеки (Auth0/JWT).
- Розробка інтеграційних модулів (конекторів) до зовнішніх CRM та
рекламних платформ.
- Створення серверної логіки (Backend) та обробки платежів (Stripe
integration).
- Верстка та програмування клієнтської частини (Frontend Dashboard).
5. Інфраструктура та DevOps:
- Налаштування хмарного середовища (Cloud Environment Setup).
- Побудова конвеєрів CI/CD для автоматизації розгортання.
- Налаштування систем резервного копіювання та моніторингу.
6. Забезпечення якості (QA):
- Написання автоматизованих тестів (Unit, E2E).
- Проведення ручного тестування функціоналу.
- Аудит безпеки та навантажувальне тестування.
7. Розгортання та запуск (Deployment & Launch):
- Підготовка технічної документації та інструкцій користувача.
- Реліз MVP у продуктивне середовище.
- Налаштування аналітики використання продукту.
8. Маркетинг та пострелізна підтримка (Marketing & Support):
- Запуск рекламних кампаній (PPC, таргетинг) для залучення перших
клієнтів.
- Організація служби підтримки користувачів (Helpdesk).
28

- Збір зворотного зв'язку (Feedback Loop) та формування беклогу для версії
2.0.
- Моніторинг бізнес-метрик (Churn, MRR) та оптимізація воронок продажів.
- Адміністративне закриття фази розробки MVP (підписання актів,
фінальний звіт)

1.2.3. Організаційна структура ІТ-проєкту
Організаційна структура проєкту — це система взаємовідносин, яка визначає
розподіл повноважень, відповідальності та інформаційних потоків між учасниками
команди [13].
Для реалізації проєкту «NeuroMetrics Solutions» обрано адаптивну матричну
структуру, яка дозволяє поєднати чітку ієрархію адміністративного управління з
гнучкістю Scrum-команд.
Така структура сприяє швидкому прийняттю рішень, ефективній комунікації
та орієнтації на кінцевий результат — якісний програмний продукт.
Основні рівні організаційної структури:
1. Стратегічний рівень (C-Level):
- CEO (Chief Executive Officer) / Інвестор: Визначає стратегічне бачення,
затверджує бюджет та ключові віхи проєкту (Milestones).
- CTO (Chief Technology Officer): Відповідає за вибір технологічного стека,
архітектурні рішення та технічну стратегію розвитку продукту.
2. Тактичний рівень (Управління проєктом):
- Project Manager (PM): Здійснює загальне керівництво проєктом,
управління ресурсами, ризиками та комунікаціями. У контексті Scrum
може виконувати функції фасилітатора.
- Product Owner (Власник продукту): Відповідає за наповнення та
пріоритезацію беклогу продукту, максимізацію цінності продукту для
клієнтів та приймання результатів спринтів.
3. Операційний рівень (Scrum Team):
29

- Scrum Master: Відповідає за дотримання процесів Scrum, усунення
перешкод (Impediments) у роботі команди та організацію мітингів.
- Tech Lead (Технічний лідер): Керує командою розробників, проводить
Code Review та менторить молодших спеціалістів.
- Development Team (Команда розробки): Крос-функціональна група, що
включає:
o Backend Developers: розробка серверної частини та API.
o Frontend Developers: розробка клієнтського інтерфейсу.
o AI/ML Engineers: розробка та навчання моделей штучного інтелекту.
o QA Engineers: забезпечення якості та тестування.
o DevOps Engineer: налаштування інфраструктури та CI/CD.
4. Допоміжний рівень:
- Маркетолог (Growth Manager): Відповідає за виведення продукту на ринок
та залучення користувачів.
- Юрист: Забезпечує правовий супровід та захист інтелектуальної
власності.

30

Організаційну структуру проекту зображено на рисунку 1.1:

Рисунок 1.1 - Організаційна структура ІТ-проєкту
Висновок до розділу 1
У першому розділі було сформовано концептуальну основу проєкту
створення аналітичної системи «NeuroMetrics Solutions». Проведено детальний
аналіз ринкового середовища, який підтвердив актуальність розробки доступних
BI-інструментів для малого та середнього бізнесу. За допомогою PEST та SWOT-
аналізу ідентифіковано ключові зовнішні та внутрішні фактори впливу, що
дозволило сформувати стратегію розвитку продукту. Визначено місію, стратегічні
цілі та завдання проєкту, а також окреслено очікувані результати та обмеження.
Розроблена структура проєкту (WBS) та організаційна структура команди
створюють надійний фундамент для подальшого детального планування процесів
управління, розкладу та бюджету, що буде розглянуто у наступному розділі.
31

РОЗДІЛ ІІ Управління проєктом аналітичної системи підтримки бізнесу

2.1. Життєвий шлях проєкту
Життєвий цикл проєкту розробки аналітичної системи «NeuroMetrics
Solutions» побудовано на основі гнучкої методології Scrum. Такий підхід
зумовлений високим ступенем невизначеності вимог на початкових етапах та
необхідністю швидкої адаптації продукту до потреб ринку. На відміну від
каскадних моделей (Waterfall), де всі етапи йдуть послідовно і зміни коштують
дорого, Scrum дозволяє розбивати процес розробки на короткі ітерації — спринти
(Sprints), тривалістю 2 тижні.
Модель управління проєктом базується на трьох емпіричних стовпах Scrum:
прозорості (transparency), інспекції (inspection) та адаптації (adaptation). Процес
розробки є циклічним і спрямований на регулярне постачання цінності
користувачам у вигляді готового інкременту продукту (працюючого функціоналу)
в кінці кожного спринту [2].

Таблиця 2.1 - Життєвий шлях проєкту
Дії Результат
1. Ініціація та візія (Inception)
- Формування бачення продукту (Product - Затверджений Vision Statement.
Vision) та визначення цільової аудиторії. - Сформована Scrum-команда.
- Призначення ключових ролей: Product - Пріоритезований Product Backlog.
Owner, Scrum Master. - Налаштована інфраструктура (Jira, Git,
- Створення початкового Реєстру вимог Cloud)
продукту (Product Backlog) — списку
всіх бажаних функцій (епіків).
- Вибір технологічного стека та
налаштування середовища розробки.
2. Планування релізу (Release Planning)
32

- Визначення MVP (Minimum Viable - План релізів (Release Plan).
Product) — набору функцій для - Чітко окреслений обсяг
першого публічного релізу. функціоналу для MVP.
- Оцінка складності задач (Story
Points) та швидкості команди
(Velocity).
- Складання дорожньої карти
(Roadmap) з орієнтовними датами
релізів.
3. Планування спринту (Sprint Planning)
- Відбір високопріоритетних задач з - Сформований Sprint Backlog (план на 2
Product Backlog для поточної тижні).
ітерації. - Команда має чітке розуміння завдань.
- Декомпозиція користувацьких
історій (User Stories) на технічні
підзадачі.
- Визначення Цілі спринту (Sprint
Goal).
4. Реалізація спринту (Sprint Execution)
- Щоденна розробка коду (Coding) та - Готовий код, що пройшов
написання модульних тестів. тестування.
- Проведення щоденних нарад (Daily - Оновлена документація.
Scrum) для синхронізації статусу та - Відсутність критичних помилок
виявлення блокерів. (Zero Bug Policy).
- Оновлення статусу задач на Scrum-
дошці (Jira).
- Інтеграція коду в загальний
репозиторій (CI/CD).
5. Огляд та ретроспектива (Review & Retro)
- Демонстрація готового - Затверджений інкремент продукту
функціоналу (Sprint Review) (Potentially Shippable Increment).
стейкхолдерам. - Список покращень процесу (Action
- Отримання зворотного зв'язку від Items) на наступний спринт.
Product Owner та користувачів. - Оновлений Product Backlog.
33

- Аналіз процесів команди (Sprint
Retrospective): що вдалося, що
потребує покращення.
- Адаптація беклогу на основі
отриманих інсайтів.
6. Розгортання та підтримка (Deployment & Operations)
- Реліз версії у продуктивне - Доступна користувачам SaaS-
середовище (Production). платформа.
- Моніторинг стабільності роботи - Звіти про продуктивність системи.
системи. - Беклог технічного боргу та багів
- Збір метрик використання та для виправлення.
повідомлень про помилки від
користувачів.
- Технічна підтримка клієнтів (L1/L2
Support).

2.2. Матриця відповідальності
Ефективне управління проєктом розробки складного програмного
забезпечення неможливе без чіткого розмежування повноважень та зон
відповідальності між членами проєктної команди. Невизначеність у тому, хто
приймає рішення, а хто виконує роботу, є однією з головних причин зриву термінів
та зниження якості продукту. Для формалізації цих взаємовідносин у проєкті
«NeuroMetrics Solutions» використано інструмент RACI-матриці (Responsibility
Assignment Matrix) [10].
Матриця відповідальності пов’язує пакети робіт (визначені у WBS-
структурі) з організаційною структурою проєкту. Вона візуалізує участь кожної
ролі у виконанні конкретних завдань на кожному етапі життєвого циклу.
У рамках даного проєкту прийнято наступну систему позначень ролей
(легенду матриці):
- R (Responsible) — Виконавець: Особа, яка безпосередньо виконує роботу
над завданням. У задачі може бути кілька виконавців (наприклад, група
розробників).
34

- A (Accountable) — Відповідальний: Особа, яка несе кінцеву
відповідальність за правильність виконання завдання та має повноваження
приймати роботу. За кожним завданням має бути закріплений тільки один
«A».
- C (Consulted) — Консультант: Експерт, чия думка або порада необхідні для
виконання завдання. З ним ведеться двостороння комунікація перед
прийняттям рішень.
- I (Informed) — Поінформований: Особа, яку необхідно повідомити про
результати виконання завдання. Комунікація одностороння (розсилка
звітів, статусів).

Розподіл відповідальності між ключовими ролями проєкту наведено в
Таблиці 2.2. Ролі скорочено наступним чином:
- PM: Project Manager (Керівник проєкту)
- PO: Product Owner (Власник продукту)
- SM: Scrum Master
- TL: Tech Lead / Architect (Технічний лідер)
- Dev: Development Team (Backend, Frontend, AI інженери)
- QA: Quality Assurance (Інженер з тестування)
- MKT: Marketing Lead (Маркетолог)

Таблиця 2.2 – Матриця відповідальності (RACI) проєкту
Завдання / Пакет
PM PO SM TL Dev QA MKT
робіт
1. Ініціація та планування
Формування
статуту проєкту та A C I C I I I
бюджету
Створення та
пріоритезація I A C C I I C
Product Backlog
Вибір
технологічного I I I A C I I
стека
План релізів
C A C C I I C
(Roadmap)
35

2. Проєктування та Дизайн
Проєктування
архітектури БД та I I I A R I I
API
Розробка UI/UX
I A I C R C C
прототипів
3. Розробка (R&D)
Навчання AI-
I C I A R I I
моделей
Написання
програмного коду I I I A R I I
(Backend/Frontend)
Проведення Code
I I I A R I I
Review
Налаштування
CI/CD та I I I A R C I
інфраструктури
4. Контроль якості та управління
Проведення
I C A R R R I
Sprint Planning
Тестування
функціоналу I I I I C A/R I
(Manual/Auto)
Приймання
інкременту (Sprint C A A C I C I
Review)
Проведення
I I A R R R I
Sprint Retrospective
5. Запуск та Маркетинг
Розробка Go-to-
C C I I I I A
Market стратегії
Реліз у
продуктивне A I I R R C I
середовище
Підтримка
користувачів A I I C R I C
(Support)

Аналіз матриці відповідальності:
1. Роль Product Owner (PO): Має вирішальний голос (Accountable) у питаннях
змісту продукту (Backlog, Roadmap, UI/UX). Це гарантує, що команда
розробляє саме те, що потрібно бізнесу, а не просто технічно досконалий код.
2. Роль Project Manager (PM): Зосереджена на адміністративних та ресурсних
питаннях (бюджет, реліз). У методології Scrum роль PM часто
трансформується, але в контексті запуску стартапу наявність особи,
відповідальної за бізнес-результат та бюджет, є критичною.
36

3. Роль Tech Lead (TL): Несе відповідальність за технічну якість рішень. Хоча
код пишуть розробники (Dev), саме техлід затверджує архітектуру та
проводить рев'ю, що мінімізує ризик накопичення технічного боргу.
4. Баланс навантаження: Матриця показує, що розробники (Dev) є основними
виконавцями (R) у фазі реалізації, тоді як Scrum Master (SM) виступає
фасилітатором (A) у процесних задачах, не втручаючись у технічні деталі.
Використання даної матриці дозволяє уникнути дублювання функцій,
ситуацій «безвідповідальності» та конфліктів у команді, забезпечуючи прозорість
управлінських процесів.

2.3. Функції менеджменту
Управління проєктом створення аналітичної системи «NeuroMetrics
Solutions» базується на реалізації класичних функцій менеджменту, які адаптовані
до специфіки гнучкої методології розробки та розподілені між ключовими ролями
проєктної команди. Чітке визначення функціональних обов'язків дозволяє
уникнути конфліктів, дублювання повноважень та забезпечити синергію в роботі
над продуктом [14].
Нижче наведено деталізацію управлінських функцій для основних учасників
проєкту:
1. Project Manager (Керівник проєкту): Ця роль поєднує стратегічне управління
ресурсами та операційний контроль за ходом виконання проєкту.
- Планування: Розробка та актуалізація загального плану проєкту (Project
Management Plan), визначення бюджету, планування ресурсного
забезпечення та закупівель (ліцензії, хмарні сервіси).
- Організація: Створення умов для ефективної роботи команди,
забезпечення необхідним обладнанням та доступами, налагодження
каналів комунікації зі стейкхолдерами та інвесторами.
- Контроль: Моніторинг дотримання бюджету (Budget Control), відстеження
ключових метрик ефективності проєкту (Burn-down chart, Velocity),
управління ризиками та впровадження запобіжних заходів.
37

- Координація: Забезпечення узгодженості дій між технічною командою,
відділом маркетингу та юридичною службою.
2. Product Owner (Власник продукту): Ключова фігура, що відповідає за
максимізацію цінності продукту та управління його змістом.
- Планування змісту: Формування та пріоритезація Реєстру вимог (Product
Backlog), визначення цілей спринтів та планування релізів (Release
Planning) на основі аналізу ринкових потреб.
- Комунікація: Трансляція візії продукту команді розробників, збір та
обробка зворотного зв'язку від користувачів та стейкхолдерів.
- Контроль якості (з боку бізнесу): Валідація розробленого функціоналу під
час оглядів спринтів (Sprint Review), перевірка відповідності результатів
критеріям прийняття (Acceptance Criteria).
3. Scrum Master (Скрам-майстер): Виконує функції сервісного лідера,
відповідального за дотримання процесів та ефективність взаємодії в команді.
- Організація процесу: Фасилітація всіх Scrum-подій (планування, дейлі,
огляди, ретроспективи), забезпечення дотримання часових рамок (Time-
boxing).
- Мотивація та коучинг: Створення атмосфери довіри та самоорганізації в
команді, вирішення конфліктів, усунення перешкод (Impediments), що
блокують роботу розробників.
- Оптимізація: Аналіз метрик процесу та впровадження покращень за
результатами ретроспектив для підвищення продуктивності команди.
4. Tech Lead (Технічний лідер): Відповідає за технологічну стратегію та
інженерну досконалість продукту.
- Технічне планування: Вибір архітектурних рішень, оцінка технічної
складності задач, планування робіт з рефакторингу та усунення технічного
боргу.
- Контроль якості коду: Впровадження стандартів кодування (Code Style),
проведення регулярних код-рев'ю (Code Review), контроль покриття коду
тестами.
38

- Наставництво (Менторінг): Навчання молодших спеціалістів
(Junior/Middle Developers), сприяння професійному розвитку членів
інженерної команди.
5. Marketing Lead (Керівник з маркетингу): Відповідає за виведення продукту на
ринок та залучення користувачів.
- Стратегічне планування: Розробка маркетингової стратегії (Go-to-Market
Strategy), медіа-планування, визначення каналів просування.
- Аналіз та контроль: Моніторинг ринкових трендів, аналіз поведінки
конкурентів, контроль ефективності рекламних кампаній (ROI, CAC,
Conversion Rate).
Ефективна реалізація цих функцій забезпечується через використання
сучасних інструментів управління (Jira, Confluence) та регулярну комунікацію.
Варто зазначити, що в умовах стартапу функції можуть частково перетинатися, що
вимагає від учасників команди гнучкості та взаємодопомоги.

2.4. Управління інтеграцією та інформаційним зв’язком в проєкті
Управління інтеграцією проєкту є об’єднуючим процесом, необхідним для
забезпечення координації всіх елементів проєкту: від розробки планів до
управління змінами та закриття фаз. У контексті створення SaaS-системи
«NeuroMetrics Solutions», інтеграція охоплює як управлінські аспекти (узгодження
цілей бізнесу з технічною реалізацією), так і інженерні практики (об'єднання коду
різних розробників у єдиний працюючий продукт)[15].
Процес управління інтеграцією складається з розробки статуту проєкту,
плану управління, керівництва виконанням робіт, моніторингу та контролю, а
також інтегрованого управління змінами [15].
Система управління інтеграцією Для забезпечення цілісності проєкту
«NeuroMetrics Solutions» використовуються наступні механізми інтеграції:
1. Інтеграція процесів (Process Integration): Створення єдиного інформаційного
середовища на базі платформи Atlassian Jira. Це дозволяє пов'язати
стратегічні цілі компанії (Epics) з конкретними технічними завданнями
39

розробників (User Stories & Tasks), забезпечуючи прозорість (Traceability)
виконання робіт від ідеї до коду [16].
2. Технічна інтеграція (Continuous Integration / Continuous Delivery — CI/CD):
Впровадження автоматизованих конвеєрів збірки та розгортання коду.
Практика CI передбачає, що код різних розробників (Backend, Frontend, ML)
інтегрується в загальний репозиторій кілька разів на день, проходячи
автоматичні автотести. Це дозволяє виявляти конфлікти інтеграції на ранніх
стадіях (Fail Fast), значно знижуючи вартість виправлення помилок.
3. Інтегроване управління змінами (Integrated Change Control): Формалізований
процес обробки запитів на зміни. Критичні зміни, що впливають на базовий
план проєкту (Baseline), оцінюються командою щодо впливу на строки та
бюджет і затверджуються лише за згодою ключових стейкхолдерів, щоб
уникнути неконтрольованого розростання змісту (Scope Creep).
Управління інформаційним зв’язком (Project Communications Management)
Ефективна комунікація є "кровоносною системою" проєкту. За статистикою,
керівник проєкту витрачає до 90% свого часу на комунікаційні процеси. Для
розподілених IT-команд, де частина співробітників може працювати віддалено,
якість обміну інформацією стає критичним фактором успіху. Недостатня
комунікація призводить до розбіжностей у розумінні вимог, дублювання роботи та
зниження мотивації персоналу.
Управління комунікаціями в проєкті «NeuroMetrics Solutions» переходить від
традиційного адміністративного контролю до створення середовища відкритого
діалогу та миттєвого зворотного зв'язку. Стратегія комунікацій базується на
принципі «інформаційних радіаторів» (Information Radiators) — забезпеченні
доступу до актуальної інформації про статус проєкту для всіх учасників у режимі
реального часу через дашборди та онлайн-дошки [17].

40

Для проєкту «NeuroMetrics Solutions» розроблено План комунікацій
(Таблиця 2.3), який базується на ритміці Scrum-подій та визначає, хто, з ким, коли
і як має спілкуватися.
Таблиця 2.3 – План комунікацій та регулярних подій проєкту
Подія / Тип Інструмент /
комунікації Мета та зміст Учасники Частота / Час Канал
Визначення цілей спринту, 1 раз на 2 тижні
оцінка задач, формування PO, SM, Dev (початок
Sprint Planning Sprint Backlog. Team спринту) Zoom + Jira
Синхронізація статусу: що
Daily Scrum зроблено, плани на
(Stand-up) сьогодні, блокери. SM, Dev Team Щодня (15 хв) Zoom / Slack
Демонстрація готового
функціоналу Всі 1 раз на 2 тижні
Sprint Review стейкхолдерам, збір стейкхолдери, (кінець
(Demo) фідбеку. Команда спринту) Zoom (Demo)
Аналіз процесів: "Start,
Sprint Stop, Continue". План 1 раз на 2 тижні
Retrospective покращень. SM, Dev Team (після Review) Miro + Zoom
Уточнення вимог, За потребою
Backlog декомпозиція задач на PO, TL, Dev (середина
Refinement майбутнє. Team спринту) Zoom + Jira
Ad-hoc Вирішення поточних Зацікавлені
комунікації технічних питань. особи У робочий час Slack (чати)
Статус проєкту, метрики
Звітність для (Burn-down, Budget), PM, CEO, Email /
інвесторів ризики. Інвестори Щомісяця Презентація
Окрім регламентованих зустрічей, важливу роль відіграє інструментарій
комунікації. Для проєкту обрано сучасний стек корпоративних сервісів, який
забезпечує збереження історії рішень та контексту:
1. Jira Software: Система управління задачами, що виступає єдиним джерелом
істини про статус розробки.
41

2. Confluence: Корпоративна база знань (W iki), де зберігається технічна
документація, вимоги, протоколи зустрічей та інструкції з онбордингу.
3. Slack: Месенджер для оперативної асинхронної комунікації з тематичними
каналами (#general, #dev, #alerts).
Важливо зазначити, що різні групи стейкхолдерів мають відмінні
інформаційні потреби. Інвесторів цікавлять узагальнені фінансові показники та
дотримання віх проєкту, тоді як команда розробки потребує деталізованих
технічних специфікацій. Нерозуміння цих відмінностей може призвести до
інформаційного перевантаження одних учасників та інформаційного вакууму для
інших.
У Таблиці 2.4 представлено матрицю розподілу інформації, яка визначає
зміст та рівень деталізації звітів для кожної групи учасників залежно від фази
проєкту.
Таблиця 2.4 – Вимоги учасників проєкту до інформації
Група Фаза ініціації та Фаза запуску та
учасників планування Фаза розробки (Sprints) підтримки
Щомісячні звіти про
Бізнес-план, затверджений прогрес (Executive Метрики росту продукту
бюджет, дорожня карта Summary), демонстрація (MAU, LTV), фінансові
Інвестори / (Roadmap), початкова MVP, контроль бюджету звіти, плани
Замовник оцінка ризиків. (Burn Rate). масштабування.
Статус виконання
Візія продукту, аналіз беклогу, зворотний Аналітика використання
конкурентів, портрет зв'язок від ранніх продукту, запити на нові
Product користувача (User Persona), користувачів, результати функції, звіти про
Owner критерії успіху. A/B тестів. помилки (Bugs).
Технічне завдання, Чіткі критерії прийняття Логи помилок сервера,
архітектурні вимоги, задач (DoD), дизайн- фідбек від служби
Команда доступ до середовищ макети (Figma), підтримки, завдання на
розробки розробки. пріоритети на спринт. рефакторинг.
Статут проєкту, реєстр Діаграма згорання задач Підсумковий звіт
стейкхолдерів, ресурсний (Burn-down chart), статус проєкту, уроки (Lessons
Project план, матриця ризиків, завантаження Learned), архів проєктної
Manager відповідальності. команди (Capacity). документації.
Унікальна торгова Скріншоти та демо-відео Відгуки клієнтів,
пропозиція (USP), цільові для промо-матеріалів, конверсія, ефективність
ринки, дати ключових опис нових функцій для каналів залучення
Маркетинг релізів. Release Notes. (Marketing Analytics).

42

Таким чином, побудована система управління інтеграцією та комунікаціями
створює прозоре середовище, де кожен учасник команди розуміє свою роль,
поточний статус проєкту та стратегічні цілі. Це дозволяє мінімізувати ризики
непорозумінь, прискорити процес прийняття рішень та забезпечити своєчасне
реагування на зміни, що є критично важливим для дотримання жорстких термінів
виходу на ринок високотехнологічного продукту «NeuroMetrics Solutions».

2.5. Управління змістом проєкту
Управління змістом проєкту (Project Scope Management) є одним із
критичних аспектів успішної реалізації IT-стартапу. Згідно з PMBOK, це
сукупність процесів, необхідних для гарантування того, що проєкт включає всі
роботи, потрібні для успішного завершення, і лише ті роботи, які необхідні [10]. В
умовах розробки інноваційного продукту «NeuroMetrics Solutions», де вимоги
можуть змінюватися під впливом ринкових факторів, управління змістом набуває
особливого значення для запобігання неконтрольованому розростанню завдань
(Scope Creep) та перевитраті бюджету.
Управління змістом у даному проєкті базується на адаптивному підході. На
відміну від традиційних каскадних моделей, де зміст фіксується на старті, у
методології Scrum зміст є динамічним, але керованим. Він фіксується жорстко
лише на період одного спринту, тоді як загальний обсяг робіт (Product Backlog)
може еволюціонувати [2].
Процеси управління змістом Для проєкту «NeuroMetrics Solutions» визначено
наступний алгоритм управління змістом:
1. Збір вимог (Collect Requirements): Процес визначення та документування
потреб стейкхолдерів. Для цього використовуються інтерв'ю з потенційними
клієнтами (Customer Development), аналіз конкурентів та стратегічні сесії з
інвесторами. Вимоги документуються у форматі користувацьких історій
(User Stories) за шаблоном: «Як <роль>, я хочу <дія>, щоб <цінність>».
43

2. Визначення змісту (Define Scope): Детальний опис проєкту та продукту. На
цьому етапі відсіюються вимоги, які не входять до MVP (Minimum Viable
Product), що дозволяє сфокусуватися на ключовій цінності — AI-аналітиці.
3. Створення WBS (Create WBS): Декомпозиція великих завдань на менші,
керовані компоненти.
4. Валідація змісту (Validate Scope): Формалізований процес приймання
отриманих результатів (інкременту) замовником або Product Owner’ом під час
огляду спринту.
5. Контроль змісту (Control Scope): Моніторинг статусу проєкту та управління
змінами у базовому плані.
Ієрархічна структура робіт (WBS) Ключовим інструментом управління
змістом є WBS (Work Breakdown Structure) — ієрархічна декомпозиція повного
обсягу робіт, яку необхідно виконати команді проєкту для досягнення цілей
проєкту та створення необхідних результатів. Вона дозволяє візуалізувати весь
обсяг проєкту та слугує основою для оцінки вартості та тривалості робіт.
Для проєкту «NeuroMetrics Solutions» розроблено функціональну WBS-
структуру, яка охоплює повний цикл створення SaaS-продукту: від аналізу до
виведення на ринок. Деталізація робіт наведена у Таблиці 2.5.
Таблиця 2.5 – Функціональна структура декомпозиції робіт (WBS) проєкту
Рівень Категорія робіт (Етап) Опис пакетів робіт та завдань
1.1. Аналіз бізнес-вимог та потреб стейкхолдерів.
1 1.2. Формування Vision-документу та Lean Canvas.
1.3. Розробка технічного завдання (SRS) та архітектурних
К онцептуалізація та аналіз
вимог.
1.4. Створення та пріоритезація початкового Product
Backlog.
2.1. Розробка інформаційної архітектури (User Flow
diagrams).
2 2.2. Створення низькорівневих прототипів (Wireframes) у
UX/UI Дизайн та
Figma.
Прототипування
2.3. Розробка дизайн-системи (кольори, типографіка,
компоненти).
2.4. Створення інтерактивних Hi-Fi прототипів інтерфейсу.
2.5. Юзабіліті-тестування макетів.
3 3.1. Збір та очищення навчальних дата-сетів (ETL-
Розробка AI-ядра (Data
процеси).
Science)
3.2. Розробка моделей машинного навчання для
прогнозування продажів.
44

3.3. Розробка NLP-модуля для обробки запитів природною
мовою.
3.4. Тренування, валідація та оптимізація моделей.
3.5. Розгортання моделей як мікросервісу (Model Serving).
4.1. Налаштування середовища розробки та репозиторіїв.
4.2. Розробка Backend API (автентифікація, бізнес-логіка,
4 білінг).
Розробка Платформи 4.3. Реалізація конекторів до зовнішніх джерел (Google,
( Engineering) CRM).
4.4. Верстка та програмування Frontend (Dashboard, звіти,
налаштування).
4.5. Інтеграція платіжного шлюзу (Stripe/PayPal).
5.1. Налаштування хмарної інфраструктури (AWS/Azure).
5.2. Налаштування конвеєрів CI/CD для автоматизації
5 деплою.
Інфраструктура та Безпека
5.3. Впровадження систем логування та моніторингу
(DevOps)
(Prometheus/Grafana).
5.4. Налаштування SSL-сертифікатів, фаєрволів та WAF.
5.5. Налаштування регулярного резервного копіювання баз
даних.
6.1. Написання тест-плану та тест-кейсів.
6 6.2. Розробка автоматизованих Unit та E2E тестів.
6.3. Проведення функціонального та регресійного
Забезпечення якості (QA)
тестування.
6.4. Навантажувальне тестування (Performance testing).
6.5. Аудит безпеки коду (Security audit).
7.1. Підготовка технічної документації та API Reference.
7.2. Створення маркетингового сайту (Landing Page).
7 7.3. Налаштування аналітики продукту (Mixpanel/Google
Запуск та Маркетинг
Analytics).
7.4. Реліз MVP у продуктивне середовище.
7.5. Організація служби підтримки користувачів (Help
Center).
Контроль змісту проєкту
В умовах стартапу існує високий ризик «розповзання змісту» (Scope Creep)
— неконтрольованого додавання нових функцій без врахування впливу на час,
вартість та ресурси. Це часто відбувається через бажання «зробити ідеальний
продукт» ще до першого релізу.
Для контролю змісту в проєкті «NeuroMetrics Solutions» використовуються
такі механізми:
1. Жорстка пріоритезація: Використання методу MoSCoW (Must have, Should
have, Could have, Won't have) для ранжування задач у беклозі. До розробки
беруться лише задачі категорії «Must have» для MVP.
2. Заморожування спринту: Після затвердження Sprint Backlog на плануванні,
додавання нових задач у поточний спринт заборонено (за винятком
45

критичних багів). Всі нові ідеї потрапляють у Product Backlog для розгляду
на наступні ітерації.
3. Критерії готовності (Definition of Done - DoD): Чіткий перелік умов, які має
задовольнити задача, щоб вважатися виконаною (наприклад: «код написаний,
протестований, пройшов рев'ю, задокументований»). Це запобігає ситуаціям,
коли робота виконана «на 99%», але не може бути використана.
4. Регулярний грумінг (Backlog Refinement): Процес перегляду та актуалізації
беклогу, під час якого застарілі або неактуальні вимоги видаляються, а нові
— оцінюються та декомпозуються.
Інтеграція управління змістом з іншими областями знань є очевидною: будь-
яке розширення змісту (додавання нових фіч) автоматично впливає на графік
(розділ 2.7) та бюджет (розділ 2.8). Тому всі зміни проходять через оцінку впливу,
що дозволяє утримувати проєкт у рамках заданих обмежень.

2.6. Управління ресурсами проєкту
Управління ресурсами проєкту (Project Resource Management) є критично
важливою складовою успішної реалізації високотехнологічного стартапу
«NeuroMetrics Solutions». Цей процес охоплює ідентифікацію, придбання, розподіл
та моніторинг усіх ресурсів, необхідних для виконання проєктних завдань. Згідно
з сучасними стандартами PMBOK та ISO 21500, ефективне управління ресурсами
гарантує, що правильні ресурси будуть доступні керівнику проєкту та команді у
правильний час і за оптимальною вартістю [15].
Специфіка розробки SaaS-продукту на базі штучного інтелекту (AI)
кардинально відрізняється від класичних проєктів у сфері виробництва чи
будівництва. Тут основним активом і водночас найбільш дефіцитним ресурсом є
людський капітал — інтелектуальний потенціал команди розробників. Другим за
важливістю фактором є технологічна інфраструктура (хмарні обчислювальні
потужності), яка забезпечує життєдіяльність програмного коду.

46

Стратегія управління ресурсами в даному проєкті базується на принципах
Lean (ощадливе виробництво) та Agile. Це означає відмову від надлишкового
накопичення матеріальних активів на користь гнучкої оренди сервісів (модель
OpEx замість CapEx) та фокус на максимальній ефективності використання
робочого часу команди [19].
Планування матеріально-технічних ресурсів Для забезпечення безперебійної
роботи команди «NeuroMetrics Solutions» необхідно сформувати надійну
матеріально-технічну базу. Враховуючи, що проєкт передбачає розробку складних
алгоритмів машинного навчання (Machine Learning), вимоги до апаратного
забезпечення є підвищеними. Стандартні офісні ноутбуки не здатні забезпечити
необхідну швидкість компіляції коду та тренування локальних моделей, що може
призвести до простоїв у роботі розробників.
Тому було прийнято рішення забезпечити ключових інженерів
високопродуктивними робочими станціями. Окрім апаратного забезпечення,
критично важливим ресурсом є ліцензійне програмне забезпечення та підписки на
хмарні сервіси, які формують середовище розробки (IDE, Design Tools, Cloud
Providers).
Детальний перелік та розрахунок вартості матеріально-технічних ресурсів,
необхідних для етапу розробки MVP (тривалістю 4 місяці), наведено у Таблиці 2.6.
Таблиця 2.6 – Матеріально-технічні та програмні ресурси проєкту
Загальна
Назва ресурсу / Вартість за вартість
№ Обладнання Призначення Кількість од. (грн) (грн)
Ноутбук Apple Для Tech Lead та AI
MacBook Pro 16" (M3 Engineer (висока
1 Pro) продуктивність) 2 115000 230000
Для Backend/Frontend
2 Ноутбук Dell XPS 15 розробників 2 85000 170000
Ноутбук ASUS Для PM та QA (офісні
3 ZenBook 14 задачі та тестування) 2 45000 90000
Для розширення
Монітор Dell робочого простору
4 UltraSharp 27" 4K розробників 6 22000 132000
47

Хмарна
інфраструктура AWS Хостинг серверів, БД,
5 (місячний бюджет) GPU-instances для AI 4 міс. 20000 80000
Ліцензії JetBrains All Професійне середовище
6 Products Pack розробки (IDE) 4 12000 48000
Корпоративна
підписка Jira + Управління задачами та
7 Confluence документацією 1 рік 40000 40000
Підписка Figma Інструмент для UI/UX
8 Professional дизайну 1 рік 6000 6000
Забезпечення стабільного
Мережеве обладнання інтернет-з'єднання в
9 (Router, Switch) офісі 1 компл. 15000 15000
Всього 811000

Важливо зазначити, що частина обладнання (ноутбуки, монітори)
відноситься до капітальних інвестицій і буде амортизуватися протягом кількох
років (що враховано в економічному розділі), тоді як хмарні послуги та ліцензії є
операційними витратами періоду розробки. Вибір техніки обґрунтований
необхідністю мінімізувати час очікування на обробку даних, оскільки година
роботи розробника коштує значно дорожче, ніж амортизація потужного
комп'ютера.
Управління трудовими ресурсами (Команда) Людські ресурси є рушійною
силою проєкту. Ефективність управління командою в Scrum-середовищі залежить
не від директивного контролю, а від правильного підбору компетенцій та створення
умов для самоорганізації.
Для реалізації проєкту «NeuroMetrics Solutions» сформовано крос-
функціональну команду, де кожен учасник володіє унікальними навичками,
необхідними для створення інкременту продукту. Важливим аспектом планування
є визначення погодинних ставок спеціалістів, які базуються на середньоринкових
показниках українського IT-сектору для рівня Middle/Senior. Враховуючи
складність проєкту (використання AI/ML), залучення спеціалістів початкового
рівня (Junior) мінімізовано для зниження ризиків якості коду.
48

У Таблиці 2.7 наведено перелік трудових ресурсів із зазначенням їхніх ролей
та розрахункових ставок. Ставки включають податкове навантаження та накладні
витрати компанії.
Таблиця 2.7 – Трудові ресурси проєкту та ставки оплати
Ставка Понаднормова
№ Роль у проєкті Ключові компетенції (грн/год) ставка (грн/год)
Project Manager (PM) Управління ризиками,
1 / Scrum Master фасилітація подій, бюджетування 800 1000
Tech Lead (AI/ML Архітектура нейромереж, Python,
2 Architect) MLOps, Code Review 1500 1875
Python (Django/FastAPI),
3 Backend Developer PostgreSQL, API design 1100 1375
JavaScript/TypeScript, React.js,
4 Frontend Developer Data Visualization (D3.js) 1000 1250
QA Engineer Написання автотестів, ручне
5 (Automation) тестування, SQL 700 875
Проєктування інтерфейсів,
6 UI/UX Designer Usability testing, Figma 850 1060
Digital-маркетинг, SEO,
7 Marketing Specialist копірайтинг, аналітика 600 750

Зазначені ставки є базою для формування фонду оплати праці. Понаднормова
ставка (коефіцієнт 1.25) застосовується у випадках критичної необхідності роботи
у вихідні дні або овертаймів перед релізом, хоча методологія Scrum спрямована на
уникненнятаких ситуацій шляхом вирівнювання навантаження (Resource Leveling)
[18].
Розподіл навантаження та оптимізація ресурсів Однією з головних задач
ресурсного менеджменту є збалансований розподіл завдань, щоб уникнути
ситуації, коли одні спеціалісти перевантажені (Bottleneck), а інші простоюють. У
проєкті «NeuroMetrics Solutions» розподіл навантаження здійснюється на основі
оцінки трудомісткості задач у годинах, прив'язаних до фаз життєвого циклу (WBS).
Для оцінки залученості кожного спеціаліста розроблено Матрицю
використання трудових ресурсів (Таблиця 2.8). Вона показує, скільки годин кожен
член команди витратить на конкретні етапи розробки. Це дозволяє точно
спланувати бюджет та графік виплат.
49

Наприклад, на етапі «Концептуалізація» основне навантаження лягає на PM,
Дизайнера та Техліда, тоді як розробники підключаються пізніше. Етап «Розробка»
вимагає максимальної концентрації інженерів, а на етапі «Запуск» зростає роль
Маркетолога та QA.
Таблиця 2.8 – План використання трудових ресурсів за етапами проєкту
Етап 1: Етап 3:
Назва Концепція та Етап 2: Розробка Тестування та Етап 4: Запуск Всього
ресурсу Дизайн AI та Платформи Стабілізація та Маркетинг годин
Project
Manager 60 80 40 60 240
Tech Lead
(AI) 40 280 60 20 400
Backend
Dev 20 320 80 40 460
Frontend
Dev 30 300 80 30 440
QA
Engineer 10 100 160 40 310
UI/UX
Designer 100 40 20 20 180
Marketing
Spec. 20 20 20 120 180
Разом
годин 280 1140 460 330 2210

Дані таблиці 2.8 демонструють, що найбільш ресурсномістким етапом є
«Розробка AI та Платформи» (1140 годин), що логічно для технологічного
стартапу. Загальний обсяг робіт оцінюється у 2210 людино-годин. При команді з 7
осіб це відповідає приблизно 2-3 місяцям активної роботи (з урахуванням неповної
зайнятості деяких ролей на певних етапах), що корелює з планами розробки MVP.
Стратегія управління командою Для забезпечення ефективного
використання людських ресурсів у проєкті впроваджено наступні управлінські
практики:
1. Т-подібні навички (T-shaped skills): Заохочення розробників опановувати
суміжні технології (наприклад, Backend-розробник може писати прості
50

автотести). Це дозволяє перерозподіляти задачі всередині спринту, якщо QA-
інженер перевантажений.
2. Управління доступністю: Використання календарів відпусток та планів
відсутності в Jira для коректного розрахунку ємності команди (Team Capacity)
під час планування спринтів.
3. Запобігання вигоранню: Моніторинг понаднормової роботи. Якщо
співробітник систематично працює більше 8 годин, Скрам-майстер ініціює
перегляд обсягу задач або оптимізацію процесів.
Таким чином, розроблена система управління ресурсами забезпечує проєкт
«NeuroMetrics Solutions» необхідною матеріальною базою та кваліфікованим
персоналом, а детальне планування навантаження дозволяє оптимізувати витрати
та дотримуватися встановлених термінів реалізації.

2.7. Управління часом проєкту
(Project Time Management) є одним із ключових процесів, що визначає успіх
виведення продукту «NeuroMetrics Solutions» на ринок. В умовах високої
конкуренції у сфері SaaS, показник Time-to-Market (час від ідеї до першого релізу)
стає критичним фактором конкурентоспроможності. Затримка релізу навіть на
кілька тижнів може призвести до втрати ринкового вікна можливостей або появи
аналогічних рішень від конкурентів [20].
Система управління часом у даному проєкті побудована на поєднанні
стратегічного планування (Roadmap) та ітеративного оперативного управління
(Scrum Sprints). Такий гібридний підхід дозволяє зберігати фокус на кінцевій даті
релізу MVP, залишаючи при цьому гнучкість у реалізації конкретних технічних
завдань всередині ітерацій [2]
На відміну від традиційних каскадних моделей, де розклад фіксується на
старті, у проєкті «NeuroMetrics Solutions» використовується принцип «набігаючої
хвилі» (Rolling Wave Planning). Детальний розклад складається лише для
найближчих двох-трьох спринтів, тоді як майбутні етапи плануються на рівні
ключових віх (Milestones) [10].
51

Основним інструментом тактичного управління часом є Time-boxing
(фіксовані часові рамки). Тривалість одного спринту суворо зафіксована і
становить 2 тижні (10 робочих днів). Це створює ритм роботи команди та
дисциплінує учасників, змушуючи їх декомпозувати задачі до такого розміру, щоб
вони гарантовано були виконані протягом однієї ітерації [2].
Для підвищення точності прогнозів у проєкті відмовлено від оцінки задач в
астрономічних годинах на користь відносних одиниць складності — Story Points
(SP). Це дозволяє нівелювати похибку, пов'язану з різним рівнем кваліфікації
розробників (Senior зробить задачу швидше за Junior, але складність задачі для обох
однакова) [21].
Процес оцінки здійснюється командою під час планових сесій (Sprint
Planning) за допомогою методики Planning Poker. Колективна оцінка дозволяє
врахувати приховані ризики та технічні нюанси, які міг пропустити окремий
виконавець, що значно підвищує реалістичність календарного плану [22].
Інструментарій та візуалізація розкладу
Для стратегічного управління часом та візуалізації залежностей між етапами
(наприклад, неможливість почати тестування моделі AI до завершення збору
даних) використовується Діаграма Ганта. Вона дозволяє керівнику проєкту (PM)
бачити «велику картину» та контролювати критичний шлях проєкту (Critical Path).
На операційному рівні управління часом здійснюється через цифрові Scrum-
дошки в системі Jira. Це забезпечує прозорість процесу: кожен член команди
бачить статус задач і час, що залишився до кінця спринту.
Етапи реалізації проєкту «NeuroMetrics Solutions», їх послідовність та часові
рамки відображені на Діаграмі Ганта (Рисунок 2.1). Графік побудовано з
урахуванням ресурсних обмежень та логічних зв'язків між пакетами робіт (WBS).

52

Рисунок 2.1 – Діаграма Ганта проєкту розробки «NeuroMetrics Solutions»

На діаграмі виділено ключові етапи:
1. Ініціація та аналіз (2 тижні): Формування вимог.
2. Проєктування (4 тижні): Дизайн архітектури та UI/UX.
3. Розробка ядра AI та платформи (8-10 тижнів): Найдовший етап, що
реалізується паралельними потоками.
4. Тестування та стабілізація (3 тижні): QA та виправлення багів.
5. Реліз та запуск (2 тижні): Розгортання та маркетинговий старт.
Моніторинг та контроль розкладу
Для контролю дотримання термінів використовуються специфічні Agile-
метрики:
- Velocity (Швидкість команди): Середня кількість Story Points, яку команда
закриває за один спринт. Цей показник дозволяє прогнозувати дату
завершення всього проєкту.
- Burn-down Chart (Діаграма згорання): Графік, що показує залишок роботи
в спринті. Якщо лінія графіка йде вище ідеальної траєкторії, це сигнал для
Scrum Master’а про ризик зриву дедлайну.
53

Така багаторівнева система управління часом дозволяє мінімізувати ризики
прострочення (Overdue) та забезпечити своєчасний вихід MVP на ринок, що є
головною умовою успіху стартапу.

2.8. Управління вартістю проєкту
Управління вартістю (Project Cost Management) є центральним елементом
економічного обґрунтування стартапу, оскільки саме бюджетні обмеження часто
стають головним ризиком для IT-проєктів на ранніх стадіях (Pre-seed/Seed). Ця
область знань охоплює процеси планування, оцінки, бюджетування, фінансування
та контролю вартості, які забезпечують завершення проєкту в межах затвердженого
бюджету [10].
Специфіка управління вартістю для SaaS-проєкту «NeuroMetrics Solutions»
полягає у структурі витрат: левову частку бюджету (до 70-80%) складає фонд
оплати праці висококваліфікованої команди розробників, тоді як матеріальні
витрати є відносно незначними. Це вимагає від менеджера проєкту особливо
ретельного контролю трудовитрат та ефективності використання робочого часу.
Процес управління вартістю в даному проєкті реалізовано через метод
«знизу-вгору» (Bottom-up Estimating). Спочатку було оцінено вартість окремих
пакетів робіт (Work Packages) з WBS, потім — вартість етапів, і нарешті —
сформовано загальний бюджет проєкту.
Оцінка вартості трудових ресурсів
Оскільки інтелектуальний капітал є основним активом проєкту, розрахунок
фонду оплати праці (ФОП) виконано з максимальною деталізацією. Витрати
базуються на плані залучення персоналу (див. п. 2.6, Таблиця 2.8) та погодинних
ставках спеціалістів, які включають податкове навантаження.

54

У Таблиці 2.9 наведено локальний кошторис витрат на оплату праці за весь
період розробки MVP (4 місяці).
Таблиця 2.9 – Локальний кошторис витрат на оплату праці (ФОП)
Загальні трудовитрати Ставка Фонд оплати Частка у
Роль / Спеціаліст (год) (грн/год) праці (грн) ФОП, %
Tech Lead (AI
Architect) 400 1500 600 000 27,10%
Backend Developer 460 1100 506 000 22,80%
Frontend Developer 440 1000 440 000 19,90%
Project Manager 240 800 192 000 8,70%
QA Engineer 310 700 217 000 9,80%
UI/UX Designer 180 850 153 000 6,90%
Marketing
Specialist 180 600 108 000 4,80%
Разом 2210 2 216 000 100%

Як видно з розрахунків, найбільші інвестиції спрямовані на архітектуру та
серверну розробку (Tech Lead + Backend = 50% бюджету), що є логічним для
технологічно складного продукту на базі ШІ.
Кошторис інфраструктурних та операційних витрат
Окрім зарплат, проєкт потребує фінансування технічної інфраструктури,
ліцензійного ПЗ та маркетингових активностей для запуску.
У Таблиці 2.10 зведено витрати на матеріально-технічне забезпечення
(обладнання, що ставиться на баланс) та операційні витрати періоду розробки.

55

Таблиця 2.10 – Локальний кошторис інфраструктурних та операційних витрат
Сума
Стаття витрат Деталізація (грн)
Закупівля ноутбуків, моніторів, мережевого обладнання
1. Обладнання (CapEx) (згідно з п. 2.6). 637 000
2. Хмарна Оренда серверів AWS/Azure (розробка, тести, стейджинг)
інфраструктура на 4 міс. 80 000
3. Ліцензії ПЗ Jira, Confluence, Figma, JetBrains (річні підписки). 94 000
Бюджет на PPC-рекламу (Google Ads, LinkedIn) для
4. Маркетинг запуску залучення бета-тестерів. 150 000
5. Адміністративні Юридична реєстрація IP, бухгалтерський супровід,
витрати банківські комісії. 45 000
Резерв на покриття непередбачуваних ризиків (5% від
6. Резервний фонд бюджету). 50 000
Разом 1 056 000

На основі локальних кошторисів сформовано зведений бюджет проєкту
розробки MVP системи «NeuroMetrics Solutions» (Таблиця 2.11).
Таблиця 2.11 – Зведений бюджет проєкту (Інвестиційна фаза)
Категорія витрат Сума (грн) Структура, %
Фонд оплати праці (Команда R&D) 2216000 67,70%
Технічне забезпечення та ПЗ 811000 24,80%
Маркетинг та просування 150000 4,60%
Адміністративні витрати 45000 1,40%
Резерв на ризики 50000 1,50%
ЗАГАЛЬНИЙ БЮДЖЕТ 3272000 100%

Для наочного відображення структури інвестицій побудовано діаграму
розподілу бюджету (Рисунок 2.2). Візуалізація дозволяє стейкхолдерам швидко
оцінити пріоритети фінансування.

56

Рисунок 2.2 – Структура розподілу бюджету проєкту розробки MVP

Аналіз діаграми підтверджує, що проєкт є високоінтелектуальним: майже
68% коштів інвестується в людський капітал. Витрати на інфраструктуру (25%) є
суттєвими через необхідність закупівлі потужного обладнання для AI-розробки,
однак ці витрати є разовими (CapEx) і не будуть обтяжувати операційний бюджет
у майбутньому.
1. Контроль вартості (Cost Control) Для забезпечення дотримання бюджету в
проєкті застосовується метод Earned Value Management (EVM) — управління
освоєним обсягом. Контроль здійснюється на рівні спринтів [23].
2. Планування: На початку спринту фіксується вартість запланованих задач
(Planned Value).
3. Моніторинг: В кінці спринту підраховується фактична вартість виконаних
робіт (Actual Cost) та порівнюється з цінністю отриманого результату (Earned
Value).
4. Реагування: Якщо індекс виконання вартості (CPI) падає нижче 1.0 (витрати
перевищують план), проводиться аналіз причин та оптимізація беклогу на
57

наступні ітерації (наприклад, спрощення функціоналу або відмова від
низькопріоритетних задач).
Такий підхід дозволяє виявити відхилення від бюджету на ранніх стадіях і
уникнути ситуації, коли кошти закінчуються до завершення розробки продукту.

2.9. Управління якістю проєкту
Управління якістю проєкту (Project Quality Management) розглядається як
інтегрована система процесів, спрямованих на забезпечення відповідності
продукту вимогам замовника та стандартам галузі. У контексті розробки SaaS-
платформи «NeuroMetrics Solutions», поняття якості виходить за межі простої
відсутності програмних помилок (багів). Воно охоплює сукупність характеристик
продукту — від точності AI-прогнозів до зручності інтерфейсу, — які здатні
задовольнити встановлені та передбачувані потреби користувачів. Згідно з
сучасними підходами, управління якістю має здійснюватися протягом усього
життєвого циклу проєкту, а не лише на етапі тестування, що дозволяє мінімізувати
вартість виправлення дефектів [10].
Процес планування якості в даному проєкті базується на міжнародному
стандарті ISO/IEC 25010, який визначає модель якості програмного забезпечення.
Для системи «NeuroMetrics Solutions» пріоритетними характеристиками якості
визначено: функціональну придатність (точність аналітики), продуктивність
(швидкість обробки запитів), надійність (відмовостійкість серверів) та зручність
використання (Usability). Для кожного з цих атрибутів встановлено чіткі метрики
вимірювання (KPI), наприклад, час відгуку API не більше 200 мс або доступність
сервісу (Uptime) на рівні 99,9%, що зафіксовано у плані управління якістю [24].
Забезпечення якості (Quality Assurance — QA) в проєкті реалізується через
впровадження превентивних заходів, спрямованих на запобігання дефектам у
процесі розробки. Ключовим інструментом QA є налаштування процесів CI/CD
(Continuous Integration / Continuous Delivery), які передбачають автоматичний
запуск статичного аналізу коду (linters) та модульних тестів (Unit tests) при
кожному збереженні змін у репозиторії. Також обов'язковою практикою є
58

перехресне рецензування коду (Code Review), яке виконують старші розробники
перед злиттям гілок коду. Це дозволяє підтримувати єдиний стиль кодування та
виявляти архітектурні помилки на ранніх стадіях [9].
Контроль якості (Quality Control — QC) фокусується на виявленні помилок у
вже готовому інкременті продукту. Для проєкту «NeuroMetrics Solutions» стратегія
тестування включає кілька рівнів: інтеграційне тестування (перевірка взаємодії
мікросервісів), системне тестування (перевірка роботи всієї платформи) та
приймальне тестування користувачами (UAT). Особлива увага приділяється
тестуванню моделей машинного навчання: перевірці їх точності на валідаційних
наборах даних та моніторингу дрейфу даних (Data Drift), що може знизити якість
прогнозів з часом [41]. Виявлені дефекти реєструються в системі Jira з присвоєнням
пріоритету та відстежуються до повного виправлення [25].
Важливим аспектом управління якістю в SaaS-проєктах є безперервне
вдосконалення процесів на основі зворотного зв'язку. У методології Scrum для
цього використовується ретроспектива спринту, де команда аналізує причини
виникнення дефектів та розробляє план дій (Action Plan) для їх усунення в
майбутньому. Такий підхід, відомий як цикл Демінга (PDCA — Plan-Do-Check-
Act), дозволяє команді «NeuroMetrics Solutions» постійно підвищувати зрілість
процесів розробки та якість кінцевого продукту, знижуючи рівень технічного боргу
[26].

2.10. Управління ризиками проєкту
Управління ризиками (Project Risk Management) є критично важливою
компетенцією при розробці інноваційних програмних продуктів, оскільки стартапи
за своєю природою функціонують в умовах високої невизначеності. Згідно з
міжнародним стандартом ISO 31000, ризик визначається як «вплив невизначеності
на цілі», і цей вплив може бути як негативним (загрози), так і позитивним
(можливості). Для проєкту «NeuroMetrics Solutions» ефективна система ризик-
менеджменту дозволяє перетворити непередбачувані фактори на керовані змінні,
знижуючи ймовірність провалу продукту на етапі виходу на ринок [27].
59

Процес управління ризиками в даному проєкті інтегровано в загальний
життєвий цикл розробки (SDLC) і складається з чотирьох ітеративних етапів:
ідентифікація, аналіз, планування реагування та моніторинг. Такий підхід
відповідає рекомендаціям NIST (National Institute of Standards and Technology) щодо
управління ризиками в інформаційних системах [28].
Ідентифікація та класифікація ризиків Для виявлення потенційних загроз
було застосовано методи мозкового штурму (Brainstorming) з командою та аналізу
аналогів. Всі ідентифіковані ризики класифіковано за джерелами виникнення на
чотири групи:
1. Технічні ризики: Пов'язані з використанням новітніх технологій (AI/ML),
складністю архітектури та інтеграцій.
2. Організаційні ризики: Стосуються ресурсного забезпечення, кваліфікації
команди та внутрішніх процесів.
3. Комерційні (ринкові) ризики: Загрози з боку конкурентів, відсутність попиту,
помилки в ціноутворенні.
4. Правові та безпекові ризики: Порушення регуляторних вимог (GDPR),
кібератаки, питання інтелектуальної власності.
Якісний аналіз та оцінка ризиків Для пріоритезації ризиків використано
метод побудови Матриці ймовірності та впливу (Probability and Impact Matrix).
Кожен ризик оцінювався за шкалою від 1 (низький) до 5 (високий). Добуток цих
показників визначає ранг ризику (Risk Score), що дозволяє виокремити критичні
загрози, які потребують негайного реагування [29].
Результати аналізу ключових ризиків проєкту «NeuroMetrics Solutions» та
обрані стратегії реагування наведено в Таблиці 2.12.

Таблиця 2.12 – Реєстр ризиків проєкту та план реагування
60

Ймовірність Вплив Стратегія та заходи
Опис ризику Категорія Ранг
(1-5) (1-5) реагування
Мінімізація
Низька точність AI-
(Mitigation): Залучення
моделей: Алгоритми
консультанта з Data
прогнозування
Science, використання
дають похибку 15
Технічний 3 5 попередньо навчених
>15%, що робить (Високий)
моделей (Transfer
продукт
Learning), збільшення
непривабливим для
обсягу навчальних
клієнтів.
даних.
Уникнення
Втрата ключового
(Avoidance):
розробника:
Впровадження парного
Звільнення Tech
10 програмування,
Lead або Senior Організаційний 2 5
(Середній) обов'язкове
Backend розробника
документування коду,
на критичному етапі
створення системи
(Bus factor).
мотивації (опціони).
Прийняття
Зміни в API (Acceptance) + Резерв:
партнерів: Google Розробка модульної
або Meta змінюють 12 архітектури конекторів
Технічний 4 3
протоколи доступу (Високий) для швидкої адаптації,
до даних, що ламає постійний моніторинг
інтеграцію. оновлень документації
платформ.
Передача (Transfer):
Використання
Порушення GDPR:
сертифікованих
Витік персональних
10 хмарних провайдерів
даних клієнтів з ЄС Правовий 2 5
(Середній) (AWS) для зберігання
через вразливість у
даних, страхування
коді.
кібер-ризиків,
юридичний аудит.
Мінімізація:
Перевищення Впровадження
бюджету (Burn rate): суворого контролю
Витрати на розробку змісту (заборона Scope
12
зростають швидше, Фінансовий 3 4 creep), перехід на
(Високий)
ніж заплановано, щотижневий
через затягування моніторинг витрат,
термінів. скорочення
функціоналу MVP.
Мінімізація:
Низька конверсія:
Проведення A/B
Користувачі
12 тестування тарифів,
реєструються, але не Комерційний 3 4
(Високий) покращення
купують платну
онбордингу
підписку.
користувачів
61

Моніторинг та контроль ризиків
В умовах використання методології Scrum, управління ризиками не є
одноразовою дією, а інтегроване в регулярні процеси команди.
1. Sprint Planning: Під час планування команда обговорює, чи з'явилися нові
технічні ризики, пов'язані з обраними задачами.
2. Daily Scrum: Щоденно виявляються блокери, які можуть перерости в ризики
зриву спринту.
3. Sprint Retrospective: Аналізується ефективність заходів реагування, що були
вжиті.
Для документування та відстеження статусу ризиків використовується
цифровий Реєстр ризиків у системі Jira, що забезпечує прозорість для всіх
стейкхолдерів. Такий системний підхід дозволяє команді «NeuroMetrics Solutions»
діяти проактивно, попереджаючи проблеми до того, як вони завдадуть шкоди
проєкту [30].

62

2.11. Контроль та мотивація в проєкті
Успіх реалізації проєкту «NeuroMetrics Solutions» залежить не лише від
технічної експертизи команди, але й від ефективності управлінських механізмів
контролю та системи мотивації персоналу. В умовах дистанційної роботи та
високого інтелектуального навантаження, характерного для розробки AI-систем,
традиційні директивні методи управління втрачають свою актуальність. Тому в
проєкті застосовується збалансований підхід, що поєднує моніторинг об'єктивних
показників (Data-Driven Management) зі створенням сприятливого психологічного
клімату.
Система контролю в проєкті Контроль розглядається не як інструмент
примусу, а як механізм зворотного зв'язку, що дозволяє вчасно виявити відхилення
від планових показників. У проєкті впроваджено багаторівневу систему контролю,
що базується на принципах прозорості та самоорганізації Scrum-команди [31].
1. Оперативний контроль (Daily monitoring):
- Здійснюється через щоденні стендапи (Daily Scrum), де кожен член
команди звітує про прогрес.
- Використання цифрових дошок в Jira дозволяє автоматично відстежувати
статус задач (To Do, In Progress, Done) та час, витрачений на їх виконання
(Time logging).
2. Тактичний контроль (Sprint monitoring):
- Ключовим інструментом є Burndown Chart (Діаграма згорання), яка
візуалізує динаміку виконання запланованого обсягу робіт протягом
спринту. Якщо графік показує відставання, команда разом зі Scrum
Master’ом приймає рішення про декомпозицію задач або спрощення вимог.
- Контроль якості коду забезпечується через обов'язкове проходження
автоматизованих тестів у системі CI/CD перед злиттям гілок (Merge
Request).
3. Стратегічний контроль (Milestone monitoring):
63

- Щомісячний аналіз ключових метрик проєкту (KPIs): відхилення від
бюджету (Cost Variance), дотримання дорожньої карти (Roadmap
compliance) та стабільність системи (Bug count).
Система мотивації команди Специфіка роботи над інноваційним продуктом
вимагає високого рівня залученості та креативності співробітників. Згідно з
теорією самодетермінації (Self-Determination Theory) Е. Десі та Р. Райана, для
працівників інтелектуальної сфери внутрішня мотивація є більш ефективною, ніж
зовнішня. Тому система стимулювання в проєкті «NeuroMetrics Solutions»
побудована на задоволенні трьох базових потреб: автономії, компетентності та
приналежності [32].
Матеріальна мотивація:
- Конкурентна винагорода: Заробітна плата відповідає ринковій медіані
(згідно з даними DOU/Djinni), що знімає питання фінансової безпеки.
- Бонусна система: Передбачено виплату бонусів за досягнення командних
цілей (успішний реліз MVP) та відсутність критичних багів на проді
(Performance-based bonus).
- Опціонна програма (ESOP): Для ключових співробітників (Tech Lead,
Senior Devs) передбачена можливість отримання частки в компанії (акцій)
у майбутньому, що стимулює їх працювати на довгостроковий успіх
бізнесу.
Нематеріальна мотивація:
- Професійний розвиток: Виділення бюджету на навчання, участь у
профільних конференціях та доступ до платних курсів (Coursera, Udemy).
Заохочення вивчення нових технологій (наприклад, нових бібліотек ML).
- Гнучкість: Можливість вибору зручного графіку роботи та формату
(Remote/Hybrid), що сприяє балансу між роботою та особистим життям
(Work-Life Balance).
- Визнання: Публічне відзначення досягнень на ретроспективах та
загальних зборах (Kudos).
64

- Інженерна культура: Створення середовища без токсичності, де помилки
сприймаються як досвід, а ініціатива вітається.
Інтеграція механізмів контролю та мотивації дозволяє створити
самоорганізовану команду, яка здатна самостійно вирішувати складні інженерні
задачі та досягати цілей проєкту без мікроменеджменту.

2.12. Управління інформаційною безпекою
В умовах стрімкого зростання кіберзагроз, управління інформаційною
безпекою (Information Security Management) є фундаментальним елементом
архітектури проєкту «NeuroMetrics Solutions». Оскільки система обробляє
конфіденційні дані корпоративних клієнтів (фінансові звіти, маркетингові
показники), будь-який інцидент безпеки може призвести не лише до фінансових
збитків, але й до катастрофічної втрати репутації, що для стартапу рівнозначно
закриттю бізнесу. Тому стратегія безпеки проєкту базується на тріаді CIA:
конфіденційність (Confidentiality), цілісність (Integrity) та доступність (Availability)
[33].
Система управління безпекою в проєкті побудована згідно з вимогами
міжнародного стандарту ISO/IEC 27001 та регламенту GDPR, а також Законом
України “Про захист інформації в інформаційно-комунікаційних системах” [36].
Вона реалізується на трьох рівнях: організаційному, технічному та процедурному.
1. Впровадження методології DevSecOps
Традиційний підхід, коли безпека перевіряється лише перед релізом, є
неефективним для гнучких методологій розробки. Тому в проєкті «NeuroMetrics
Solutions» впроваджено підхід DevSecOps (Development, Security, Operations), який
передбачає інтеграцію практик безпеки на кожному етапі життєвого циклу (Shift-
Left Security).
- SAST (Static Application Security Testing): Автоматичний аналіз вихідного
коду на наявність вразливостей (наприклад, SQL-ін'єкцій) під час кожного
коміту в репозиторій.
65

- SCA (Software Composition Analysis): Сканування сторонніх бібліотек та
залежностей на предмет відомих вразливостей (CVE), що критично
важливо для Python-проєктів.
- DAST (Dynamic Application Security Testing): Тестування працюючого
додатку шляхом імітації хакерських атак на тестовому середовищі [34].
2. Захист даних та інфраструктури
Для забезпечення конфіденційності даних клієнтів застосовуються передові
криптографічні методи:
- Шифрування: Всі дані шифруються як під час передачі (TLS 1.3), так і під
час зберігання (AES-256). Це гарантує, що навіть у випадку фізичного
викрадення серверів зловмисники не зможуть прочитати інформацію.
- Управління доступом (IAM): Реалізовано рольову модель доступу
(RBAC). Розробники мають доступ до продуктивного середовища лише
через захищений VPN та з використанням багатофакторної автентифікації
(MFA). Принцип «найменших привілеїв» (Least Privilege) обмежує права
доступу лише тим обсягом, який необхідний для виконання поточних
завдань [35].
3. Організаційні заходи безпеки
Людський фактор залишається найслабшою ланкою в системі безпеки. Тому
план управління проєктом включає:
- Підписання угод про нерозголошення (NDA) з усіма членами команди та
підрядниками.
- Регулярні тренінги з кібергігієни (протидія фішингу, безпека паролів).
- Розробку Плану реагування на інциденти (Incident Response Plan), що
визначає алгоритм дій команди у випадку виявлення злому або витоку
даних.
Особлива увага приділяється безпеці AI-моделей. Впроваджено захист від
атак типу «отруєння даних» (Data Poisoning) та інверсії моделі, що дозволяє
зберегти унікальність розроблених алгоритмів як інтелектуальної власності
компанії.
66

Висновок до розділу 2
У другому розділі магістерської роботи розроблено комплексну систему
управління проєктом створення аналітичної системи «NeuroMetrics Solutions».
1. Визначено життєвий цикл проєкту, який базується на гібридній моделі, що
поєднує стратегічне планування з гнучкою методологією Scrum для етапу
розробки.
2. Побудовано організаційну структуру та матрицю відповідальності (RACI),
що забезпечують чіткий розподіл повноважень між членами крос-
функціональної команди.
3. Розроблено детальну ієрархічну структуру робіт (WBS), яка стала основою
для планування ресурсів, часу та вартості. Розрахований бюджет проєкту
складає 3 272 000 грн, а тривалість розробки MVP оцінено у 4 місяці.
4. Сформовано плани управління ключовими параметрами проєкту: якістю,
ризиками, комунікаціями та безпекою. Ідентифіковано критичні ризики та
розроблено стратегії їх мінімізації.
Отримані результати свідчать про те, що проєкт є ретельно спланованим,
забезпеченим необхідними ресурсами та має високі шанси на успішну реалізацію в
межах встановлених обмежень. Це створює надійне підґрунтя для переходу до
наступного етапу — практичної реалізації та оцінки ефективності запропонованих
рішень.
67

РОЗДІЛ ІІІ Оцінка економічної ефективності проєкту

3.1 Планування фінансових ресурсів інвестиційної фази
Фінансове планування інвестиційної фази є фундаментом економічної
стійкості стартапу. На цьому етапі, коли проєкт ще не генерує власного грошового
потоку (Revenue), критично важливим є забезпечення достатнього обсягу
ліквідності для покриття всіх витрат на розробку та запуск продукту. Помилки в
плануванні на цьому етапі є основною причиною «смерті» стартапів через касові
розриви (Cash Gaps), коли кошти закінчуються до моменту виходу на ринок [37].
Інвестиційна фаза проєкту «NeuroMetrics Solutions» охоплює період у 4
місяці: від старту розробки до офіційного релізу MVP. Загальна потреба у
фінансуванні, визначена у пункті 2.8, становить 3 272 000 грн. Метою цього розділу
є деталізація календарного розподілу цих коштів та визначення структури
капітальних і операційних витрат.
Структура інвестиційних витрат (CAPEX vs OPEX) Для коректного
фінансового обліку та податкового планування витрати проєкту поділено на дві
категорії:
1. Капітальні витрати (CAPEX): Одноразові інвестиції в довгострокові активи
(обладнання, техніка, ліцензії на термін >1 року). У нашому випадку це
закупівля ноутбуків, серверного обладнання та довгострокових ліцензій. Ці
витрати формують балансову вартість активів підприємства.
2. Операційні витрати (OPEX): Поточні витрати на забезпечення діяльності
(зарплати, оренда хмарних серверів, маркетинг, адміністративні послуги).
Співвідношення CAPEX/OPEX у проєкті складає приблизно 25% до 75%.
Таке домінування операційних витрат є типовим для IT-індустрії, де основним
активом є інтелект команди [38].
Календарне планування грошових потоків (Cash Flow) Рівномірний розподіл
бюджету на весь термін проєкту є помилковим підходом. Аналіз мережевого
графіку та WBS показує, що фінансове навантаження є нерівномірним.
68

- 1-й місяць: Пікове навантаження через необхідність закупівлі обладнання
(CAPEX) для старту робіт.
- 2-й та 3-й місяці: Стабілізація витрат на рівні виплати заробітних плат
(Burn Rate) та оплати інфраструктури.
- 4-й місяць: Зростання витрат через підключення маркетингового бюджету
для запуску продукту.
Детальний план освоєння інвестицій за місяцями наведено в Таблиці 3.1.
Таблиця 3.1 – Календарний план фінансування інвестиційної фази (тис. грн)
Стаття витрат Місяць 1 Місяць 2 Місяць 3 Місяць 4 Всього
1. Фонд оплати праці (ФОП) 554.0 554.0 554.0 554.0 2 216.0
2. Обладнання та ПЗ (CAPEX) 731.0 0.0 0.0 80.0 811.0
3. Маркетинг та реклама 0.0 0.0 30.0 120.0 150.0
4. Адмін. та інші витрати 25.0 10.0 10.0 50.0 95.0
РАЗОМ (Burn Rate) 1 310.0 564.0 594.0 804.0 3 272.0

Як видно з таблиці, перший місяць вимагає залучення 40% від усього
бюджету (1,31 млн грн). Це означає, що інвестиційний транш має надійти в повному
обсязі ще до початку робіт, або бути розбитим на дві частини: 50% на старті і 50%
перед третім місяцем.
Для візуалізації фінансової моделі розроблено діаграми динаміки витрат та їх
структурного розподілу (рис. 3.1 та 3.2).

69

Рисунок 3.1 – Календарний план освоєння інвестицій (Burn Rate)

Рисунок 3.2 - Структура інвестиційних витрат проєкту
Джерела фінансування
Покриття потреби у фінансуванні планується здійснити за рахунок
комбінованого підходу:
- Власні кошти засновників (Bootstrapping): 20% (655 тис. грн) — покриття
початкових операційних витрат, що демонструє віру засновників у проєкт.
70

- Зовнішні інвестиції (Angel Investors / Seed Fund): 80% (2 617 тис. грн) —
залучення коштів в обмін на частку в компанії (Equity) для масштабування
розробки та маркетингу.
Таке планування дозволяє забезпечити фінансову стабільність (Runway)
проєкту протягом усього циклу розробки та уникнути касових розривів перед
запуском.

3.2 Оптимізація плану фінансування інвестиційної фази проєкту
Планування бюджету, здійснене методом детермінованих оцінок (у
підрозділі 3.1), є необхідним, але недостатнім кроком для забезпечення фінансової
стійкості стартапу. В умовах високої турбулентності IT-ринку, волатильності
валютних курсів та невизначеності щодо точних термінів виконання R&D-завдань,
використання «точкових» оцінок може призвести до дефіциту бюджету [12].
Метою оптимізації є трансформація попереднього кошторису в бюджет,
скоригований на ризики, а також вирівнювання профілю фінансування для
забезпечення ліквідності проєкту протягом усього інвестиційного періоду [10].
Для досягнення цієї мети застосовано комплексний підхід, що включає:
- Імовірнісну оцінку вартості за методикою PERT (Program Evaluation and
Review Technique).
- Вирівнювання ресурсів та грошових потоків (Resource Leveling &
Smoothing).
1. Імовірнісна оцінка бюджету (PERT-аналіз)
Оскільки проєкт містить елементи наукової новизни (розробка AI-моделей),
точно передбачити трудовитрати вкрай складно. Для мінімізації похибки
планування використано метод триточкових оцінок. Для кожної статті витрат
визначено три сценарії:
1. Оптимістичний (��): Сприятливі умови (знижки на обладнання, швидка
розробка, стабільний курс долара).
2. Найбільш вірогідний (��): Базовий сценарій, розрахований у п. 3.1.
71

3. Песимістичний (��): Несприятливі умови (зростання курсу на 15%,
необхідність переробки коду, затримки поставок).
Очікувана вартість (E) та стандартне відхилення (��), яке характеризує
ступінь ризику, розраховуються за формулами:

�� + 4�� + ��
�� = , (3.1)
6

де �� – очікувана вартість реалізації етапу проекту; O – оптимістична оцінка
витрат (за сприятливих умов); M – найбільш вірогідна оцінка витрат (базовий
сценарій); P – песимістична оцінка витрат (за несприятливих умов).

�� − ��
�� = , (3.2)
6

де �� – стандартне відхилення, що характеризує ступінь ризику
невизначеності вартості.
Результати розрахунку скоригованого бюджету наведено в Таблиці 3.2.

72

Таблиця 3.2 – Оптимізація бюджету проєкту методом PERT
Стаття витрат Оптимістична Найбільш Песимістична Очікувана Ризик
(O), тис. грн вірогідна (P), тис. грн вартість (E), (σ), тис.
(M), тис. грн тис. грн грн
Фонд оплати праці 2100 2216 2550 2219 75
Технічне 730 811 970 824 40
забезпечення та ПЗ
(CAPEX+OPEX)
Маркетинг запуску 120 150 220 156,7 16,7
Адміністративні 40 45 70 48,3 5
витрати
РАЗОМ 2990 3222 3810 3248 136,7

Аналіз результатів оптимізації:
1. Коригування бюджету: Розрахунок показує, що з урахуванням ризиків
(зважена оцінка E) реальна потреба у фінансуванні основних статей
становить 3 248 тис. грн, що на 26 тис. грн більше за базовий сценарій (M =
3 222 тис. грн). Це свідчить про зміщення ризиків у бік здорожчання проєкту.
2. Обґрунтування резерву: Сумарне стандартне відхилення (��) становить 136,7
тис. грн. Ця сума математично обґрунтовує необхідний розмір резервного
фонду для покриття ризиків з імовірністю 68% (1 сигма).
3. Фінальний бюджет: Таким чином, повний бюджет проєкту для інвестора має
складати суму очікуваної вартості та розрахованого резерву:

��{����������} = �� + �� = 3248,0 + 136,7 = 3384,7 тис. грн, (3.3)

де ��{����������} – повний бюджет проєкту з урахуванням резерву на ризики; E –
очікувана вартість реалізації проєкту (розрахована за формулою 3.1); �� –
стандартне відхилення, що формує величину резервного фонду.
Оптимізований бюджет дозволяє керівнику проєкту мати фінансову
«подушку безпеки» та гарантувати завершення розробки MVP навіть за
несприятливих ринкових умов.
73

3.3 Розробка зведеного кошторису витрат інвестиційної фази проєкту
Зведений кошторис витрат є основним фінансовим документом, що визначає
загальну потребу проєкту в капіталі на етапі його інвестування. Він формується
шляхом агрегування всіх видів витрат, розрахованих та оптимізованих у
попередніх підрозділах, та слугує базою для контролю бюджету під час реалізації
проєкту [10].
Основною метою розробки зведеного кошторису для проєкту «NeuroMetrics
Solutions» є фіксація граничної вартості (Budget at Completion — BAC), яка включає
як прямі та непрямі витрати, так і резерв на покриття ідентифікованих ризиків.
На основі результатів PERT-аналізу (табл. 3.2), зведений бюджет проєкту
сформовано з урахуванням очікуваних вартостей ($E$) за кожною статтею та
розрахованого резервного фонду ($\sigma$). Структура зведеного кошторису
наведена в таблиці 3.3.
Таблиця 3.3 – Зведений кошторис витрат інвестиційної фази проєкту
№ з/п Стаття витрат Сума, тис. грн Частка у бюджеті, %
1. Фонд оплати праці (R&D команда) 2219 65,60%
2. Технічне забезпечення (Hardware, Cloud, Licenses) 824 24,30%
3. Маркетинг та запуск (Go-to-Market) 156,7 4,60%
4. Адміністративні та накладні витрати 48,3 1,40%
5. Разом прямі та непрямі витрати (Base Budget) 3248 95,90%
6. Резервний фонд (Risk Reserve, σ) 136,7 4,10%
7. ЗАГАЛЬНИЙ БЮДЖЕТ ПРОЄКТУ 3384,7 100,00%

Для наочного відображення структури інвестицій побудовано діаграму
розподілу бюджету (рис. 3.3).
74

Рисунок 3.3 – Структура зведеного бюджету проєкту «NeuroMetrics Solutions»
Аналіз структури бюджету: Як видно з рис. 3.3, проєкт має яскраво
виражений інтелектуальний характер, оскільки витрати на людський капітал (Фонд
оплати праці) складають домінуючу частку — 65,6%. Це є типовим для IT-стартапів
на стадії розробки MVP, де основною цінністю є створюваний програмний код та
алгоритми [37].
Витрати на технічне забезпечення (24,3%) є другою за величиною статтею,
що пояснюється необхідністю закупівлі потужного обчислювального обладнання
для тренування AI-моделей та оплати хмарної інфраструктури.
Резервний фонд у розмірі 136,7 тис. грн (4,1%) сформовано на основі
розрахунку середньоквадратичного відхилення, що дозволяє менеджеру проєкту
оперативно реагувати на непередбачувані ризики без необхідності залучення
додаткового зовнішнього фінансування..

75

3.4 Прогнозування показників операційної діяльності
Прогнозування показників операційної діяльності є критичним етапом
бізнес-планування, який дозволяє оцінити здатність проєкту генерувати стабільний
грошовий потік (Cash Flow) та покривати поточні витрати після виходу на ринок.
Для IT-стартапу, що працює за моделлю SaaS, основою прогнозування є динаміка
приросту бази активних користувачів та утримання клієнтів (Retention Rate) [38].
В основу розрахунків покладено сценарний підхід, що враховує поступове
проникнення продукту на ринок та інфляційні очікування [40]. Горизонт
планування становить 10 років, що є стандартом для оцінки інвестиційних проєктів
з довгостроковим життєвим циклом.
Для монетизації системи «NeuroMetrics Solutions» обрано трирівневу
тарифну сітку:
1. Basic (Start): Базовий функціонал для малого бізнесу.
2. Pro (Growth): Розширені можливості AI-аналітики (основний тариф).
3. Enterprise: Індивідуальні рішення (у розрахунках зведено до
середньозваженого показника "Висока цінова категорія").
Базові показники для прогнозування на перший рік операційної діяльності
наведено в таблиці 3.4.
Таблиця 3.4 – Базові показники операційної діяльності (Рік 1)
Середня цінова
№ категорія (Basic/Pro Висока цінова
з/п Показники Mix) категорія (Enterprise)
Середньорічна кількість активних
1. підписок (клієнтів), од. 150 20
Середня вартість підписки на місяць
2. (ARPU), грн 2500 12000
Змінні витрати на обслуговування 1
3. клієнта (Server costs), грн/міс. 50 200
Прямі витрати на підтримку (Support
4. L1), грн/клієнта/міс. 100 500
Постійні витрати операційної
5. діяльності (Fixed Costs)*, тис. грн/рік 8400 -
76

*Примітка: Постійні витрати розраховано на основі ФОП команди та
інфраструктурних витрат (з розділу 3.3) з урахуванням щомісячного "burn rate" на
рівні ~700 тис. грн.
Для побудови довгострокової фінансової моделі визначено коефіцієнти
динаміки, які враховують інфляцію, зростання ринку та індексацію заробітних плат
(таблиця 3.5).
Таблиця 3.5 – Прогноз динаміки показників операційної діяльності
№ Значення
з/п Назва показника коефіцієнта
1. Коефіцієнт щорічного зростання вартості підписки (індексація) 1,05
2. Коефіцієнт щорічного зростання змінних витрат (хмарні послуги) 1,02
Коефіцієнт щорічного зростання постійних витрат (зарплати,
3. оренда) 1,1
4. Коефіцієнт зростання клієнтської бази (рік 1-3 / рік 4-10) 2,0 / 1,2

На основі прийнятих коефіцієнтів розраховано прогнозні значення вартісних
показників (ціна та собівартість) та обсягу постійних витрат на 10 років (таблиця
3.6).
Таблиця 3.6 – Прогноз динаміки вартісних показників операційної діяльності
Рік Рік Рік Рік Рік Рік Рік Рік Рік Рік
Показники 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. Ціна підписки (Basic),
грн/міс. 2500 2625 2756 2894 3039 3191 3350 3518 3694 3878
2. Змінні витрати на 1
клієнта, грн/міс. 150 153 156 159 162 166 169 172 176 179
3. Постійні витрати (Fixed
Costs), тис. грн/рік 8400 9240 10164 11180 12298 13528 14881 16369 18006 19807

Прогноз показує, що для покриття значних постійних витрат (8,4 млн грн у
перший рік, що зумовлено високими зарплатами кваліфікованих розробників),
проєкт потребує агресивного зростання клієнтської бази. Цінова політика
передбачає помірне щорічне підвищення вартості підписки на 5%, що відповідає
рівню очікуваної валютної інфляції та дозволяє зберігати лояльність клієнтів.
77

Змінні витрати на одного користувача у SaaS-моделі залишаються низькими, що
забезпечує високу маржинальність при масштабуванні (Economies of Scale).
Отримані значення вартісних показників будуть використані при розрахунку
операційних доходів і витрат за роками.

3.5 Планування амортизаційних витрат операційної діяльності
Планування амортизаційних витрат є важливим елементом формування
собівартості послуг та управління грошовими потоками підприємства.
Амортизація дозволяє поступово переносити вартість основних засобів
(капітальних інвестицій) на вартість готового продукту протягом строку їх
корисного використання.
Для IT-проєкту «NeuroMetrics Solutions» облік амортизації здійснюється
відповідно до вимог Податкового кодексу України (ПКУ) та Національного
положення (стандарту) бухгалтерського обліку 7 «Основні засоби» [42].
Враховуючи специфіку активів стартапу (комп'ютерна техніка, серверне
обладнання), для розрахунку обрано прямолінійний метод нарахування
амортизації. Цей метод передбачає рівномірний розподіл вартості активу протягом
усього терміну експлуатації, що забезпечує стабільність податкового навантаження
та спрощує фінансове прогнозування [43].
Згідно з класифікацією основних засобів (ст. 138 ПКУ), активи проєкту
відносяться до 4-ї групи (Машини та обладнання, обчислювальна техніка) [42].
Базові параметри для розрахунку:
1. Балансова вартість активів (CapEx): 637,0 тис. грн (згідно з табл. 2.10 –
ноутбуки, монітори, мережеве обладнання).
2. Мінімально допустимий строк корисного використання: 2 роки (згідно з ПКУ
для 4-ї групи).
3. Прийнятий строк експлуатації в проєкті: 4 роки (для уникнення різких скачків
собівартості та відповідності реальному циклу оновлення техніки в IT-
компаніях).
4. Річна норма амортизації: 100% / 4 роки = 25%.
78

Розрахунок амортизаційних відрахувань на плановий період (10 років)
наведено в таблиці 3.7. Оскільки техніка закуповується на старті, амортизація
нараховується перші 4 роки, після чого обладнання вважається повністю
амортизованим (залишкова вартість дорівнює нулю), і планується його оновлення
(реінвестиції) у 5-му та 9-му роках.
Таблиця 3.7 – Розрахунок амортизаційних витрат (тис. грн)
Групи
основних Первісна Норма, 10
фондів вартість % 1 рік 2 рік 3 рік 4 рік 5 рік 6 рік 7 рік 8 рік 9 рік рік
4 група
(Комп.
техніка) 637 25% 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3
Накопичена
амортизація
(на кінець
року) 159,3 318,5 477,8 637 159,3 318,5 477,8 637 159,3 318,5
Залишкова
вартість 477,8 318,5 159,3 0 477,8 318,5 159,3 0 477,8 318,5
У моделі передбачено реінвестування (закупівля нової техніки на заміну
застарілої) кожні 4 роки за рахунок амортизаційного фонду, тому нарахування
амортизації продовжується циклічно.
Отримані суми амортизаційних відрахувань (159,25 тис. грн на рік) будуть
включені до складу постійних витрат при розрахунку податку на прибуток та
чистого грошового потоку. Важливо зазначити, що амортизація є "негрошовою"
статтею витрат (Non-cash expense), тобто вона зменшує оподатковуваний прибуток,
але фактично кошти залишаються на рахунках підприємства і формують
інвестиційний ресурс для майбутніх оновлень.

3.6 Прогноз доходів операційної діяльності
Визначення прогнозних обсягів доходів є основою для побудови фінансової
моделі проєкту та розрахунку показників його інвестиційної привабливості [44].
Для IT-продукту, що розповсюджується за моделлю підписки (SaaS), дохід
формується як сума щомісячних платежів (MRR — Monthly Recurring Revenue) від
усіх активних користувачів.
79

Прогнозування доходів «NeuroMetrics Solutions» базується на стратегії
поступового проникнення на ринок (Market Penetration Strategy). Планується, що у
перші роки основний приріст забезпечуватиметься за рахунок активних
маркетингових кампаній, а в подальшому — за рахунок репутаційного капіталу та
"сарафанного радіо" (Word of Mouth) [39].
Розрахунок річного доходу (����) для кожного t-го року операційної діяльності
здійснюється за формулою:
{��}
���� = ∑{��=1}(��{��,��} × ��{��,��} × 12), (3.4)
де
���� – сукупний дохід проєкту за t-й рік (тис. грн); никнення продукту на рn –
кількість тарифних планів (у нашому випадку 2: Standard та Enterprise);
��{��,��} – середньорічна кількість активних клієнтів за i-м тарифом у t-му році;
��{��,��} – вартість місячної підписки за i-м тарифом у t-му році (з урахуванням
щорічної індексації на 5%);
12 – кількість місяців у році.
Вхідні дані для розрахунку (на 1-й рік):
1. Категорія «Standard» (середній сегмент):
- Кількість клієнтів: 150 компаній.
- Вартість підписки: 2 500 грн/міс.
2. Категорія «Enterprise» (великий бізнес):
- Кількість клієнтів: 20 компаній.
- Вартість підписки: 12 000 грн/міс.
Динаміка зростання клієнтської бази запланована на рівні +60...80 нових
клієнтів категорії Standard та +5 клієнтів категорії Enterprise щороку. Результати
прогнозування на 10-річний період наведено в таблиці 3.8.
Таблиця 3.8 – Прогноз доходів операційної діяльності
10
Показники 1 рік 2 рік 3 рік 4 рік 5 рік 6 рік 7 рік 8 рік 9 рік рік
1. Кількість клієнтів
(Standard), од. 150 220 300 380 460 540 620 700 780 860
80

2. Кількість клієнтів
(Enterprise), од. 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
3. Ціна Standard (C1),
грн/міс. 2500 2625 2756 2894 3039 3191 3350 3518 3694 3878
4. Ціна Enterprise (C2),
грн/міс. 12000 12600 13230 13892 14586 15315 16081 16885 17729 18616
Дохід Standard, тис. грн 4500 6930 9922 13197 16775 20678 24924 29551 34576 40021
Дохід Enterprise, тис. грн 2880 3780 4763 5835 7001 8270 9649 11144 12765 14520
5. ЗАГАЛЬНИЙ ДОХІД
(D), тис. грн 7380 10710 14685 19032 23776 28948 34573 40695 47341 54541

Аналіз доходності: Вже у перший рік операційної діяльності проєкт генерує
дохід у розмірі 7,38 млн грн. Зіставлення цього показника з розрахованими у п. 3.4
постійними витратами (8,4 млн грн) свідчить про те, що у перший рік стартап
отримає плановий операційний збиток (~1 млн грн), що є нормою для фази виходу
на ринок. Однак вже з другого року (дохід 10,7 млн грн проти витрат 9,2 млн грн)
проєкт виходить на прибутковість, демонструючи стійку позитивну динаміку.
Середньорічний темп зростання доходу (CAGR) складає близько 25%, що робить
проєкт привабливим для венчурного інвестування.

3.7 Планування кредитних процесів операційної діяльності
Фінансове моделювання повернення залучених коштів є невід'ємною
частиною забезпечення платоспроможності проєкту. Оскільки фінансування
інвестиційної фази на 80% забезпечується за рахунок зовнішнього капіталу
(кредитної лінії або венчурної позики), необхідно розробити графік
обслуговування боргу, який корелюватиме з прогнозними грошовими потоками від
операційної діяльності [45].
Базові параметри для розрахунку кредитного навантаження:
1. Загальна сума інвестиційних витрат: 3 384,7 тис. грн (згідно з табл. 3.3).
2. Частка позикового капіталу: 80%.
3. Сума кредиту (K{cr}): 3 384,7 * 0,80 = 2 707,8 тис. грн
4. Річна відсоткова ставка (R): 24% (середньоринкова ставка для комерційних
кредитів бізнесу з високим ризиком).
81

Для вибору оптимальної стратегії погашення боргу розраховано два сценарії:
- Сценарій 1 («М'який»): Погашення тіла кредиту рівними частинами
протягом 2-х років. Цей підхід зменшує навантаження на грошовий потік
у перший рік запуску, коли ризики касових розривів найвищі.
- Сценарій 2 («Жорсткий»): Повне погашення тіла кредиту протягом 1-го
року операційної діяльності. Цей варіант дозволяє мінімізувати суму
переплати за відсотками, але вимагає значної ліквідності.
Розрахунок відсоткових платежів (����) для кожного року здійснюється за
формулою:
{��}
���� = ��{��−1} × , (3.5)
{100}
де ���� – сума відсотків, нарахованих у $t$-му році;
��{��−1} – залишок заборгованості за тілом кредиту на початок року;
R – річна відсоткова ставка.
Результати моделювання схем повернення кредиту наведено в таблиці 3.9.
Таблиця 3.9 – Схема використання та повернення кредиту за роками діяльності
Показники 1 рік 2 рік 3 рік Разом за період
Сценарій 1 («М'який» - 2 роки)
1. Залишок боргу на початок року, тис. грн 2707,8 1353,9 0 -
2. Повернення тіла кредиту, тис. грн 1353,9 1353,9 0 2707,8
3. Оплата відсотків (24%), тис. грн 649,9 324,9 0 974,8
Загальне навантаження на Cash Flow, тис. грн 2003,8 1678,8 0 3682,6
Сценарій 2 («Жорсткий» - 1 рік)
1. Залишок боргу на початок року, тис. грн 2707,8 0 0 -
2. Повернення тіла кредиту, тис. грн 2707,8 0 0 2707,8
3. Оплата відсотків (24%), тис. грн 649,9 0 0 649,9
Загальне навантаження на Cash Flow, тис. грн 3357,7 0 0 3357,7

Аналіз результатів: Порівняння сценаріїв показує, що «Жорсткий» варіант є
економічно вигіднішим у довгостроковій перспективі, оскільки дозволяє
заощадити 324,9 тис. грн на відсоткових платежах (974,8 - 649,9). Однак,
враховуючи прогноз доходів (п. 3.6), де перший рік генерує 7,38 млн грн доходу
82

при високих постійних витратах, одномоментне вилучення з обігу 3,36 млн грн
(сценарій 2) може створити загрозу платоспроможності.
Тому для подальших розрахунків ефективності та побудови грошових
потоків (Cash Flow) доцільно обрати Сценарій 1, як більш безпечний та
збалансований.

3.8 Прогноз витрат операційної діяльності
Прогнозування сукупних витрат операційної діяльності є завершальним
етапом підготовки даних для розрахунку чистого грошового потоку проєкту.
Головною метою цього процесу є визначення загальної суми коштів, необхідних
для забезпечення безперебійного функціонування SaaS-платформи «NeuroMetrics
Solutions» та виконання зобов'язань перед кредиторами та інвесторами.
При формуванні прогнозу враховано принципи класифікації витрат на змінні
(залежать від кількості користувачів) та постійні (залежать від часу), а також
специфіку IT-бізнесу, де значну частку займають витрати на персонал та
інфраструктуру [46].
Розрахунок річних сум операційних витрат (OVt) для кожного t-го року
реалізації проєкту здійснюється за формулою:
������ = ���� + ���� + ���� + ���� + ��{����,��}, (3.6)
де ������ – загальні операційні витрати проєкту у t-му році (тис. грн);
���� – змінні витрати (Variable Costs), розраховані на основі кількості
користувачів;
���� – постійні витрати (Fixed Costs), що включають ФОП, оренду та маркетинг
(згідно з п. 3.4);
���� – амортизаційні відрахування (згідно з п. 3.5);
���� – виплата відсотків за користування кредитом (згідно з п. 3.7);
��{����,��} – погашення тіла кредиту (згідно з п. 3.7).
Вхідні дані для розрахунку:
83

1. Змінні витрати (����): Розраховуються як добуток кількості клієнтів (табл. 3.8)
на змінні витрати на одного клієнта (табл. 3.6).
- Приклад для 1-го року: (150 + 20) клієнтів * 150 грн/міс * 12 = 306,0 тис.
грн.
2. Постійні витрати (����): Згідно з табл. 3.6 (зростання на 10% щорічно).
3. Кредитні виплати (���� + ��{����,��}): Згідно зі Сценарієм 1 (п. 3.7) — виплати
здійснюються лише у перші 2 роки
Зведений прогноз витрат на 10 років наведено в таблиці 3.10.
Таблиця 3.10 – Прогноз витрат операційної діяльності (тис. грн)
Показники 1 рік 2 рік 3 рік 4 рік 5 рік 6 рік 7 рік 8 рік 9 рік 10 рік
Змінні
витрати (Vt) 306 449,8 618 792,7 974,2 1162,6 1358,1 1561 1771,6 1989,8
Постійні 11180, 12298, 13528, 14881, 16369, 18006, 19806,
витрати (Ft) 8400 9240 10164 4 4 3 1 2 1 7
Амортизаці
я (At) 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3
Оплата
відсотків (It) 649,9 324,9 0 0 0 0 0 0 0 0
Повернення
кредиту
(Kcr) 1353,9 1353,9 0 0 0 0 0 0 0 0
РАЗОМ 10869, 11527, 10941, 12132, 13431, 14850, 16398, 18089, 21955,
(OVt) 1 9 3 4 9 2 5 5 19937 8

Аналіз динаміки витрат: У перші два роки спостерігається підвищене
фінансове навантаження на проєкт (10,8–11,5 млн грн), що зумовлено необхідністю
обслуговування зовнішнього боргу. Частка кредитних виплат у структурі витрат 1-
го року становить 18,4%. Починаючи з 3-го року, після повного розрахунку з
кредиторами, загальна сума витрат тимчасово знижується до 10,9 млн грн
(локальний мінімум), після чого починає плавно зростати. Варто зазначити, що
темп зростання загальних витрат є нижчим за темп зростання доходів
(розрахований у п. 3.6), що забезпечує збільшення операційної маржі проєкту у
довгостроковій перспективі.
84

Рисунок 3.4 – Динаміка та структура операційних витрат проєкту

3.9 Прогноз грошових потоків операційної діяльності
Прогнозування грошових потоків (Cash Flow Forecasting) дозволяє оцінити
реальну фінансову спроможність проєкту генерувати готівкові кошти, необхідні
для покриття зобов'язань та забезпечення прибутковості інвестицій. На відміну від
бухгалтерського обліку прибутків, аналіз грошових потоків фокусується на
фактичних надходженнях та виплатах, що дає змогу виявити періоди дефіциту
ліквідності (касові розриви) [47].
При розрахунку чистого грошового потоку (��������) враховано особливості
податкового законодавства України:
1. Ставка податку на прибуток: 18% (загальна система оподаткування).
2. Податкова база: Визначається як різниця між доходами та витратами,
дозволеними до відрахування (операційні витрати, відсотки за кредитом,
амортизація). Важливо: повернення тіла кредиту не зменшує базу
оподаткування.
3. Амортизація: Є негрошовою статтею витрат, тому при розрахунку грошового
потоку вона додається назад до чистого прибутку (або не віднімається від
грошових витрат).

Формула розрахунку чистого грошового потоку для t-го року:
85

�������� = ���� − (������ − ����) − ����, (3.7)
Де �������� – чистий грошовий потік у t-му році;
���� – дохід від реалізації (надходження коштів);
������ – загальні операційні витрати (з п. 3.8);
���� – амортизаційні відрахування (які входять до ������, але не є реальним
відтоком грошей);
��_�� – податок на прибуток.
Розрахунок податку на прибуток ��_�� здійснюється за формулою:
���� = (���� − (������ − ��{����,��})) × 18 %, (3.8)
де ��{����,��} – сума погашення тіла кредиту (яка входить до ������, але не є
витратою для цілей оподаткування). Якщо база оподаткування від'ємна, податок
дорівнює нулю.
Зведений прогноз грошових потоків на 10 років наведено в таблиці 3.11.
Таблиця 3.11 – Прогноз грошових потоків операційної діяльності (тис. грн)
Показники 1 рік 2 рік 3 рік 4 рік 5 рік 6 рік 7 рік 8 рік 9 рік 10 рік
Дохід від
реалізації
(Dt) 7380 10710 14685 19032 23776 28948 34573 40695 47341 54541
Операційні
витрати 10869, 11527, 10941, 12132, 13431, 14850, 16398, 18089,
(OVt) 1 9 3 4 9 2 5 5 19937 21955,8
в т.ч.
Амортизація
(At) 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3 159,3
в т.ч. Тіло
кредиту
(Kcr) 1353,9 1353,9 0 0 0 0 0 0 0 0
Прибуток до
оподаткуванн - 10344, 14097, 18174, 22605,
я 2135,2 536 3743,7 6899,6 1 8 5 5 27404 32585,2
Податок на
прибуток
(Tt) 0 96,5 673,9 1241,9 1861,9 2537,6 3271,4 4069 4932,7 5865,3
Чистий - 11560, 14903, 18536, 22471,
прибуток 2135,2 439,5 3069,8 5657,7 8482,2 2 1 5 3 26719,9
ЧИСТИЙ
ГРОШОВИЙ - 11719, 15062, 18695, 22630,
ПОТІК 3329,8 -755,1 3229,1 5817 8641,5 5 4 8 6 26879,2
86

(NCFt)
Накопичений
грошовий - - 13602, 25322, 40384, 59080, 108590,
потік 3329,8 4084,9 -855,8 4961,2 7 2 6 4 81711 2

Результати прогнозу свідчать про те, що перші два роки є періодом
"інвестиційної ями" для проєкту.
- 1-й рік: Генерує від'ємний грошовий потік (-3,3 млн грн) через високі
стартові витрати та необхідність обслуговування кредиту.
- 2-й рік: Залишається дефіцитним (-0,75 млн грн), оскільки зростання
доходів ще не повністю перекриває виплати за кредитом.
- 3-й рік: Стає переломним моментом. Після повного погашення кредиту та
завдяки зростанню клієнтської бази проєкт генерує потужний позитивний
потік (+3,2 млн грн).
- 4-й рік: Накопичений грошовий потік перетинає нульову позначку, що
свідчить про повну окупність операційних збитків перших років.
Графік динаміки грошових потоків (рис. 3.5) візуалізує точку переходу до
зони прибутковості.

Рисунок 3.5 – Динаміка чистого та накопиченого грошових потоків

87

3.10 Прогноз грошових потоків проєкту
Метою виконання прогнозних розрахунків грошових потоків проєкту є
приведення майбутніх надходжень та виплат до єдиного часового моменту
(поточного моменту інвестування) для забезпечення їх порівнянності. Цей процес
називається дисконтуванням і є обов’язковою умовою для коректної оцінки
інвестиційної привабливості стартапу «NeuroMetrics Solutions».
Оскільки фінансування проєкту здійснюється за змішаною схемою (власний
капітал + залучені кошти), а галузь IT характеризується високим рівнем ризику,
критично важливим є обґрунтування ставки дисконтування (E). Для даного проєкту
ставку дисконтування прийнято на рівні 25%.
Ця величина враховує:
1. Безризикову ставку дохідності (дохідність за ОВДП України ~16-18%).
2. Премію за ризик інвестування в приватний бізнес.
3. Премію за низьку ліквідність на етапі стартапу.
4. Вартість залученого капіталу (кредитна ставка 24%). Ставка дисконтування
повинна бути вищою за вартість кредиту, щоб проєкт генерував додану
вартість для власників [48].
Для t-го періоду значення коефіцієнта дисконтування складає
1
������ =
{(1 + ��)�� , (3.9)
}
Де E – ставка дисконтування (0,25);
t – номер року розрахункового періоду.
Дисконтований грошовий потік (��������) визначається як добуток чистого
грошового потоку (��������, розрахованого у табл. 3.11) на коефіцієнт дисконтування:
�������� = �������� × ������, (3.10)
Результати розрахунку поточних та накопичених дисконтованих грошових
потоків за весь період життєвого циклу проєкту (10 років) наведено в таблиці 3.12.

88

Таблиця 3.12 – Прогноз дисконтованих грошових потоків проєкту
Чистий грошовий Коефіцієнт Дисконтований Накопичений
Рік потік (NCFt), тис. дисконтування грошовий потік дисконтований потік
(t) грн (KDt), E=0,25 (DCFt), тис. грн (NPV), тис. грн
1 -3329,8 0,8 -2663,8 -2663,8
2 -755,1 0,64 -483,3 -3147,1
3 3229,1 0,512 1653,3 -1493,8
4 5817 0,4096 2382,6 888,8
5 8641,5 0,3277 2831,8 3720,6
6 11719,5 0,2621 3071,7 6792,3
7 15062,4 0,2097 3158,6 9950,9
8 18695,8 0,1678 3137,2 13088,1
9 22630,6 0,1342 3037 16125,1
10 26879,2 0,1074 2886,8 19011,9

Аналіз дисконтованих потоків: Застосування фактору часу суттєво коригує
фінансову картину проєкту.
1. У перші два роки дисконтовані збитки складають 3,15 млн грн (у поточному
вимірі).
2. Позитивний дисконтований потік починає формуватися з 3-го року (1,65 млн
грн).
3. Точка беззбитковості з урахуванням дисконтування (момент, коли
накопичений DCF переходить через нуль) зміщується на 4-й рік. Значення
накопиченого потоку в кінці 4-го року становить +888,8 тис. грн. Це свідчить
про те, що навіть при високій ставці дисконтування (25%) проєкт здатен
покрити всі інвестиційні витрати та принести прибуток власникам у
середньостроковій перспективі.
Графічна інтерпретація руху номінальних та дисконтованих грошових
потоків представлена на рисунку 3.6.
89

Рисунок 3.6 – Динаміка номінальних та дисконтованих грошових потоків
На графіку чітко простежується ефект дисконтування: у віддалених періодах
(8-10 роки) номінальний дохід зростає експоненційно, проте його реальна вартість
(DCF) стабілізується на рівні 2,8–3,1 млн грн на рік. Це підтверджує необхідність
швидкого масштабування бізнесу в перші 5 років, коли вартість грошей є
найвищою.

3.11 Оцінка показників ефективності проєкту
Оцінка ефективності інвестиційного проєкту є завершальним етапом
фінансового аналізу, який дозволяє зробити обґрунтований висновок про
доцільність реалізації стартапу[49]. Відповідно до міжнародних стандартів UNIDO
та методичних рекомендацій з оцінки ефективності інвестицій, для прийняття
рішення використовується система динамічних показників, що враховують фактор
часу [50]
Базою для розрахунків є прогнозні грошові потоки, сформовані у підрозділах
3.9 та 3.10. Ставка дисконтування (E) прийнята на рівні 25%.
1. Чистий дисконтований дохід (Net Present Value — NPV)
Цей показник характеризує абсолютну величину прибутку від реалізації
проєкту з урахуванням зміни вартості грошей у часі. Як було розраховано у таблиці
3.12 (накопичений підсумок 10-го року):
90

��
(��������)
������ = ∑ = 19 011,9 тис. грн.
(1 + ��)��
��=1

Оскільки NPV > 0, проєкт є прибутковим і може бути рекомендований до
реалізації. Значна величина NPV свідчить про високий потенціал масштабування
SaaS-моделі.
2. Індекс дохідності (Profitability Index — PI)
Показник відносної ефективності, що демонструє віддачу на кожну одиницю
вкладених коштів. Він розраховується як відношення суми дисконтованих
грошових надходжень (позитивних потоків) до суми дисконтованих інвестиційних
витрат (негативних потоків перших років).
(∑ ����������������������)
���� = , (3.11)
|∑����������������������|
де ∑ ���������������������� – сума приведених доходів (потоки 3–10 років);
|∑DCF_negative | – сума приведених інвестицій (потоки 1–2 років по
модулю).
Підставивши дані з таблиці 3.12:
∑���������������������� = |−2 663,8 − 483,3| = 3 147,1 тис. грн.
∑���������������������� = 19 011,9 + 3 147,1 = 22 159,0 тис. грн.
(22 159,0)
���� = = 7,04
3 147,1
Значення PI = 7,04 означає, що кожна гривня, інвестована у проєкт
«NeuroMetrics Solutions» (з урахуванням ризиків та часу), принесе інвестору 7,04
гривні прибутку. Для IT-галузі значення PI > 1,5 вважається високим, а PI > 5 —
ознакою «єдинорога» (успішного стартапу).

3. Період окупності (Payback Period — PP)
Це час, необхідний для того, щоб сума чистих грошових потоків
компенсувала початкові інвестиції.
91

- Простий строк окупності (������): Розраховується за номінальними потоками
(табл. 3.11). Накопичений потік стає додатним між 3-м та 4-м роком.
(|−855,8|)
������ = 3 + ≈ 3,15 року.
(5 817,0)
- Дисконтований строк окупності (��������): Розраховується за
дисконтованими потоками (табл. 3.12). Накопичений NPV стає додатним
між 3-м та 4-м роком.
(|−1 493,8|)
�������� = 3 + ≈ 3,63 року.
(2 382,6)
Окупність проєкту менше 4 років при горизонті планування 10 років є
відмінним показником ліквідності інвестицій [51].
4. Внутрішня норма дохідності (Internal Rate of Return — IRR)
Це значення ставки дисконтування, при якій NPV проєкту дорівнює нулю.
IRR показує максимально допустиму вартість капіталу (наприклад, максимальну
ставку за кредитом), при якій проєкт залишається беззбитковим.
Значення IRR визначено ітераційним методом за допомогою фінансових
функцій MS Excel (XIRR):
IRR = 64,8\%
Оскільки IRR (64,8\%) > E (25\%), проєкт має значний запас фінансової
міцності.
Зведена таблиця показників ефективності проєкту представлена нижче
(Таблиця 3.13).

92

Таблиця 3.13 – Інтегральні показники ефективності проєкту
№ Одиниця Критерій
з/п Показник виміру Значення прийняття Висновок
Чистий дисконтований
1. дохід (NPV) тис. грн 19011,9 NPV > 0 Ефективний
2. Індекс дохідності (PI) коефіцієнт 7,04 PI > 1 Високоефективний
Простий строк окупності
3. (������) років 3,2 ������< n Прийнятний
Дисконтований строк
4. окупності (��������) років 3,6 �������� < n Прийнятний
Внутрішня норма
5. дохідності (IRR) % 64,80% IRR > E Стійкий до ризиків

Графічна інтерпретація чутливості NPV до зміни ставки дисконтування
(профіль NPV) зображена на рисунку 3.7. Точка перетину графіка з віссю абсцис
відповідає значенню IRR.
Рисунок 3.7 – Графік залежності NPV від ставки дисконтування
Розраховані показники свідчать про високу інвестиційну привабливість
проєкту створення аналітичної системи «NeuroMetrics Solutions». Завдяки низьким
змінним витратам (ефект масштабу SaaS), проєкт демонструє високий індекс
дохідності (7,04) та здатність окупити інвестиції за 3,6 роки навіть з урахуванням
високої вартості грошей в Україні (ставка 25%). Значення IRR на рівні 64,8% вказує
93

на те, що проєкт залишатиметься прибутковим навіть при значному погіршенні
макроекономічної ситуації або зростанні вартості кредитних ресурсів.

3.12 Розробка проєкту кредитного договору
Завершальним етапом виконання роботи є розробка проєкту кредитного
договору для покриття дефіциту фінансових ресурсів у сумі 3 147,1 тис. грн.
Враховуючи розрахований період окупності, угода укладається строком на 4 роки
під 25% річних.
Основні параметри кредитної угоди:
- Мета кредиту: Фінансування капітальних вкладень на розробку
аналітичної системи підтримки бізнесу.
- Кредитор: Комерційний банк (наприклад, АТ КБ «ПриватБанк»).
- Сума кредиту: 3 150 000 грн.
- Валюта: Українська гривня (UAH).
- Відсоткова ставка: 25% річних (відповідає прийнятій ставці
дисконтування $E$).
- Термін кредитування: 48 місяців (4 роки).
- Обґрунтування: Дисконтований період окупності (��������) становить 3,63
року, тому термін у 4 роки є достатнім для безпечного повернення коштів.
- Схема погашення: Ануїтетна (рівними частинами щомісяця). Це дозволяє
рівномірно розподілити фінансове навантаження на бюджет проєкту.
- Застава: Майнові права на обладнання або порука власників бізнесу.
Заповнена типова форма кредитного договору наведена у Додатку А.

Висновок до розділу 3
У третьому розділі кваліфікаційної роботи проведено комплексне
економічне обґрунтування проєкту розробки аналітичної системи «NeuroMetrics
Solutions». На основі розробленої WBS-структури та ресурсного плану здійснено
калькуляцію бюджету інвестиційної фази методом знизу-вгору.
94

За результатами імовірнісного аналізу за методикою PERT, сукупна потреба
у фінансуванні проєкту для створення MVP становить 3 384,7 тис. грн, з яких 65,6%
припадає на фонд оплати праці розробників, що підтверджує наукомісткий
характер стартапу. Для мінімізації фінансових ризиків сформовано резервний фонд
у розмірі 4,1% від бюджету.
Розроблена фінансова модель операційної діяльності на 10-річний період
базується на сценарному підході та враховує динаміку зростання клієнтської бази
SaaS-продукту. Прогнозування грошових потоків виявило, що проєкт потребує
залучення позикового капіталу в обсязі близько 80% від стартового бюджету. Для
забезпечення платоспроможності обрано оптимальну схему погашення кредиту
протягом перших двох років, що дозволяє уникнути касових розривів.
Розрахунок інтегральних показників ефективності, здійснений з урахуванням
ставки дисконтування 25%, підтвердив високу інвестиційну привабливість
проєкту:
- Чистий приведений дохід (NPV) становить 19 011,9 тис. грн, що свідчить
про значний економічний потенціал.
- Індекс дохідності (PI) дорівнює 7,04, що характеризує проєкт як
високоефективний.
- Внутрішня норма дохідності (IRR) досягає 64,8%, що значно перевищує
вартість залученого капіталу та покриває інфляційні ризики.
- Дисконтований період окупності (DPP) становить 3,63 року, що є
прийнятним показником для технологічних проєктів із довгостроковим
життєвим циклом.
Розроблений у завершальній частині розділу проєкт кредитного договору
юридично оформлює механізм залучення зовнішнього фінансування, роблячи
проєкт повністю готовим до реалізації з економічної та правової точок зору.

95

ВИСНОВКИ

У магістерській роботі вирішено актуальне науково-практичне завдання
щодо розробки та економічного обґрунтування проєкту створення аналітичної
системи підтримки бізнесу «NeuroMetrics Solutions». В умовах цифрової
трансформації економіки та переходу до концепції Data-Driven Management,
запропоноване SaaS-рішення відповідає гострій потребі малого та середнього
бізнесу в доступних інструментах аналітики на базі штучного інтелекту.
За результатами проведеного дослідження зроблено наступні висновки:
1. Теоретико-методологічне підґрунтя.
Проаналізовано сучасні підходи до управління IT-проєктами та обґрунтовано
доцільність використання гібридної моделі управління. Вона поєднує стратегічне
планування інвестиційної фази (згідно зі стандартами PMBOK) з гнучкою
методологією Scrum для етапу розробки продукту. Такий підхід дозволяє зберегти
контроль над бюджетом і термінами, забезпечуючи при цьому високу адаптивність
до змін вимог ринку та технологій.
2. Концептуалізація та стратегічний аналіз (Розділ 1).
Сформовано концепцію продукту «NeuroMetrics Solutions» як хмарної
платформи, що демократизує доступ до AI-прогнозів. За результатами PEST та
SWOT-аналізу ідентифіковано ключові фактори успіху (зростання попиту на
хмарні сервіси, розвиток ML-алгоритмів) та загрози (висока конкуренція з боку
гігантів, регуляторні вимоги GDPR). Розроблена ієрархічна структура робіт (WBS)
та організаційна структура проєкту забезпечили чітку декомпозицію цілей та
розподіл зон відповідальності в команді.
3. Система управління проєктом (Розділ 2).
Побудовано комплексну систему управління реалізацією проєкту.
- Розроблено матрицю відповідальності (RACI), яка усунула конфлікти
повноважень між Product Owner, Scrum Master та командою розробки.
- Сформовано план управління ризиками, що включає стратегії реагування
на технічні (точність AI-моделей) та комерційні загрози.
96

- Інтегровано процеси управління якістю та безпекою на основі підходу
DevSecOps, що є критичним для захисту корпоративних даних клієнтів.
- Визначено життєвий цикл проєкту з розбивкою на спринти, що дозволяє
випустити MVP (Minimum Viable Product) у стислі терміни — за 4 місяці.
4. Економічна ефективність (Розділ 3). Проведено детальне фінансове
моделювання та оцінку інвестиційної привабливості стартапу:
- Загальний бюджет інвестиційної фази, розрахований методом PERT з
урахуванням ризиків, становить 3 384,7 тис. грн.
- Проєкт характеризується високою наукоємністю: 65,6% бюджету
спрямовано на оплату праці інтелектуальної команди.
- Розрахунок інтегральних показників підтвердив високу ефективність
інвестицій: чистий приведений дохід (NPV) за 10 років складає 19 011,9
тис. грн, індекс дохідності (PI) дорівнює 7,04, а внутрішня норма
дохідності (IRR) досягає 64,8%.
- Дисконтований період окупності проєкту становить 3,63 року, що є
відмінним показником для венчурного проєкту в умовах нестабільності.
5. Практична цінність.
Розроблений план управління проєктом, включаючи бюджет, календарний
графік, реєстр ризиків та проєкт кредитного договору на суму 3,15 млн грн, є
повністю готовим до впровадження. Реалізація проєкту дозволить не лише
створити прибутковий бізнес, але й підвищити ефективність українських
підприємств шляхом надання їм передових аналітичних інструментів.
Загальний висновок: Проєкт створення системи «NeuroMetrics Solutions» є
організаційно забезпеченим, технічно реалізованим та економічно вигідним.
Обрана стратегія управління мінімізує ризики та гарантує досягнення стратегічних
цілей інвесторів та розробників.

97

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Краус Н. М., Краус К. М., Осецький В. Л. Цифрова економіка: тренди та
перспективи авангардного характеру розвитку. Ефективна економіка. 2018. №
1. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=6047 (дата звернення:
10.12.2025).
2. Швабер К., Сазерленд Д. Посібник зі Scrum: Правила гри. Scrum.org. 2020. 18
с. URL: https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-
Ukrainian.pdf.
3. ДСТУ ISO 9000:2015 (ISO 9000:2015, IDT). Системи управління якістю.
Основні положення та словник термінів. Київ: ДП «УкрНДНЦ», 2016. 54 с.
4. Ries E. The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation
to Create Radically Successful Businesses. New York: Crown Business, 2011. 336
p.
5. Томпсон А. А., Стрікленд А. Дж. Стратегічний менеджмент: концепції і
ситуації для аналізу : підручник. Київ: Вільямс, 2018. 928 с.
6. Котлер Ф., Келлер К. Л. Маркетинг менеджмент. Київ: Хімджест, 2019. 800 с.
7. Doran G. T. There’s a S.M.A.R.T. way to write management’s goals and objectives.
Management Review. 1981. Vol. 70, Issue 11. P. 35–36.
8. Остервальдер А., Піньє І. Побудова бізнес-моделей. Настільна книга стратега
і новатора. Київ: Наш Формат, 2017. 288 с.
9. Хамбл Дж., Фарлі Д. Безперервне розгортання: автоматизація процесів
збірки, тестування та впровадження нового коду. Київ: Фабула, 2021. 420 с.
10. PMBOK Guide. Керівництво з питань знань з управління проєктами
(Керівництво PMBOK). 7-ме вид. Project Management Institute, 2021. 274 с.
11. Про електронну комерцію: Закон України від 03.09.2015 № 675-VIII.
Відомості Верховної Ради України. 2015. № 45. Ст. 410.
12. Бушуєв С. Д., Бушуєва Н. С. Управління проектами: Основи професійних
знань та система оцінки компетентності проектних менеджерів. Київ:
ІРІДІУМ, 2018. 208 с.
98

13. Роббінс С., Коултер М. Менеджмент. 14-те вид. Київ: Наш Формат, 2019. 720
с.
14. Мескон М., Альберт М., Хедоурі Ф. Основи менеджменту. Київ: Діалектика,
2020. 672 с.
15. ISO 21500:2021. Project, programme and portfolio management — Context and
concepts. Geneva: ISO, 2021. 18 p.
16. ДСТУ ISO/IEC 12207:2016 (ISO/IEC 12207:2008, IDT). Інженерія систем і
програмного забезпечення. Процеси життєвого циклу програмного
забезпечення. Київ: ДП «УкрНДНЦ», 2018. 130 с.
17. Cockburn A. Agile Software Development: The Cooperative Game. 2nd ed.
Boston: Addison-Wesley, 2006. 496 p.
18. Сазерленд Д. Scrum. Навчись робити вдвічі більше за менший час. Харків:
Клуб Сімейного Дозвілля, 2016. 280 с.
19. Poppendieck M., Poppendieck T. Lean Software Development: An Agile Toolkit.
Boston: Addison-Wesley, 2003. 240 p.
20. Reinertsen D. G. The Principles of Product Development Flow: Second Generation
Lean Product Development. Redondo Beach: Celeritas Publishing, 2009. 304 p.
21. Cohn M. Agile Estimating and Planning. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2005.
368 p.
22. Grenning J. Planning Poker or How to avoid analysis paralysis while release
planning. Renaissance Software Consulting. 2002. URL: https://wingman-
sw.com/papers/PlanningPoker-v1.1.pdf.
23. Fleming Q. W., Koppelman J. M. Earned Value Project Management. 4th ed.
Newtown Square: PMI, 2010. 232 p.
24. ISO/IEC 25010:2011. Systems and software engineering — Systems and software
Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — System and software quality
models. Geneva: ISO, 2011. 34 p.
25. Куліков С. Тестування програмного забезпечення. Базовий курс. 3-тє вид.
Харків: Епам Сістемз, 2020. 312 с.
99

26. Лайкер Дж. Філософія Toyota: 14 принципів роботи злагодженої команди.
Київ: Наш Формат, 2017. 424 с.
27. ISO 31000:2018. Risk management — Guidelines. Geneva: ISO, 2018. 16 p.
28. NIST SP 800-30 Rev. 1. Guide for Conducting Risk Assessments. Gaithersburg:
National Institute of Standards and Technology, 2012. 95 p.
29. Heldman K. Project Manager's Spotlight on Risk Management. Indianapolis:
Harbor Light Press, 2017. 336 p.
30. Демарко Т., Лістер Т. Вальсуючи з ведмедями. Управління ризиками в
проектах з розробки програмного забезпечення. Київ: Видавництво
"Діалектика", 2019. 240 с.
31. Керцнер Г. Стратегічне планування та управління проєктами. Київ:
Діалектика, 2019. 480 с.
32. Пінк Д. Драйв. Дивовижна правда про те, що нас мотивує. Київ: Наш Формат,
2016. 208 с.
33. ISO/IEC 27001:2013. Information technology — Security techniques —
Information security management systems — Requirements. Geneva: ISO, 2013.
23 p.
34. Шульман-Симаков Г. DevSecOps: Практичний посібник. Впровадження
безпеки у життєвий цикл розробки ПЗ. Харків: Фоліо, 2022. 280 с.
35. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27
April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of
personal data (GDPR). Official Journal of the European Union. 2016. L 119. P. 1–
88.
36. Про захист інформації в інформаційно-комунікаційних системах: Закон
України від 05.07.1994 № 80/94-ВР. Відомості Верховної Ради України. 1994.
№ 31. Ст. 286.
37. Бланк І. О. Управління фінансовою безпекою підприємства. Київ: Ельга,
2013. 784 с.
100

38. Skok D. SaaS Metrics 2.0 – A Guide to Measuring and Improving what Matters.
For Entrepreneurs. 2023. URL: https://www.forentrepreneurs.com/saas-metrics-2/
(дата звернення: 12.12.2025).
39. Куденко Н. В. Маркетингові стратегії фірми: монографія. Київ: КНЕУ, 2018.
245 с.
40. Мур Д. А. Долаючи прірву. Як вивести технологічний продукт на масовий
ринок. Київ: Наш Формат, 2019. 280 с.
41. Рассел С., Норвіг П. Штучний інтелект: сучасний підхід. 4-те вид. Київ:
Вільямс, 2021. 1152 с.
42. Податковий кодекс України: Закон України від 02.12.2010 № 2755-VI.
Відомості Верховної Ради України. 2011. № 13–17. Ст. 112.
43. Національне положення (стандарт) бухгалтерського обліку 7 «Основні
засоби»: Наказ Міністерства фінансів України від 27.04.2000 № 92.
44. Савчук В. П. Аналіз і розробка інвестиційних проектів: навч. посіб. Київ:
Абсолют-В, 2019. 304 с.
45. Поддєрьогін А. М. Фінансовий менеджмент: підручник. Київ: КНЕУ, 2017.
535 с.
46. Герасимчук В. І. Управління фінансами підприємства. Київ: КНЕУ, 2021. 380
с.
47. Брігхем Є. Ф. Основи фінансового менеджменту. Київ: Молодь, 2018. 488 с.
48. Коваленко Л. О., Ремньова Л. М. Фінансовий менеджмент: навч. посіб. 3-тє
вид. Київ: Знання, 2018. 485 с.
49. Бланк С., Дорф Б. Стартап: Настільна книга засновника. Київ: Наш Формат,
2018. 640 с.
50. Старостіна А. О., Кравченко В. А. Інвестиційний менеджмент: підручник.
Київ: НУХТ, 2019. 364 с.
51. Шим Д. К., Сігел Д. Г. Фінансовий менеджмент. Київ: Альтерпрес, 2019. 480
с.

101

102

103

ДОДАТОК А
Затерджено Постановою
Правління Національного банку України
№ 246 від 28 вересня 1995 р. (із
змінами, внесеними листом № 306
від 10 жовтня 1995р., постановами Правління НБУ від
22 квітня 1996р. №97, 17 лютого 1997р.
№ 35, 4 квітня 1997 р. № 80)'
КРЕДИТНИЙ ДОГОВІР № 15/09-25
м.Черкаси
«15» листопада 2025 р.
Акціонерне товариство Комерційний банк "ПриватБанк" (у подальшому іменується Банк), в особі
начальника Черкаського регіонального управління Коваленка Сергія Петровича, що діє на
підставі Довіреності № 12/34 від 02.01.2025 року, з одного боку, та ПП "NeuroMetrics Solutions"
(у подальшому іменується Позичальник), в особі директора Кривка Даніїла Олександровича, що
діє на підставі Виписки з Єдиного державного реєстру юридичних осіб, фізичних осіб-
підприємців та громадських формувань, з другого боку, уклали цей договір про таке:
1. Предмет договору
1.1 Банк надає Позичальнику кредит на фінансування капітальних вкладень (придбання
серверного обладнання та комп'ютерної техніки) та поповнення обігових коштів для розробки
програмного забезпечення, у сумі 3 150 000 (три мільйони сто п'ятдесят тисяч) гривень, строком
на 48 місяців з 15.09.2025 по 15.09.2029 року із сплатою 25% річних..
2. Умови забезпечення кредиту
2.1. В забезпечення зобов’язань за договором Банком прийняті: застава придбаного обладнання
та майнові права на об'єкт інтелектуальної власності (програмний код системи «NeuroMetrics
Solutions»).
2.2. Кредит, наданий Банком, забезпечується всім належним Позичальнику майном та коштами,
на які може бути звернено стягнення в порядку, встановленому законодавством України.
3. Банк зобов’язується
3.1. Надати кредит Позичальнику у строк не пізніше 5 робочих днів з моменту підписання цього
договору шляхом перерахування коштів на поточний рахунок Позичальника.
3.2. Здійснювати контроль за цільовим використанням кредитних коштів.
3.3. Забезпечити конфіденційність інформації, отриманої від Позичальника (зокрема щодо
комерційної таємниці проєкту)..
4. Позичальник зобов’язується
.1. Використати кредит виключно на цілі, зазначені у п. 1.1 цього договору. 4.2. Забезпечити
повернення кредиту та сплату відсотків згідно з графіком погашення (ануїтетна схема). 4.3.
104

Сплачувати відсотки за користування кредитом щомісяця до 25 числа. 4.4. Надавати Банку
щоквартальну фінансову звітність (декларацію платника єдиного податку) для моніторингу
фінансового стану..
5. Банк має право
5.1. Дозволяти за клопотанням Позичальника в окремих випадках у разі наявності вільних
кредитних ресурсів перенесення строків повернення кредиту зі встановленням підвищеної
відсоткової ставки в розмірі 18% річних.
5.2. Проводити перевірку на місці забезпечення банківських позичок, а у разі потреби – і
попередню перевірку заставних можливостей Позичальника та третіх осіб, які гарантують
повернення кредиту.
5.3. Проводити перевірку цільового використання кредитів на місці у позичальника. У разі
виявлення нецільового використання кредиту стягувати з позичальника штраф у розмірі 2% від
суми виявленого нецільового використання кредиту.
5.4. У разі непогашення Позичальником умов кредитного договору розривати договори та
стягувати відсотки за сплатою штрафу у розмірі 2% від заборгованої суми.
5.5. У разі недостатнього забезпечення кредиту стягувати майно Позичальника та продавати його
на аукціоні.
6. Позичальник має право
6.1. Отримувати у Банку інформацію щодо стану виконання кредитного договору, залишку
заборгованості та нарахованих відсотків.
6.2. За погодженням з Банком достроково погашати кредит або його частину без нарахування
додаткових відсотків та штрафів.
6.3. Звертатися до Банку з клопотанням про зміну умов кредитного договору у разі виникнення
обставин, що впливають на фінансовий стан Позичальника.
6.4. Вимагати від Банку виконання зобов’язань, передбачених цим договором, у встановлені
строки та в повному обсязі.
7. Особливі умови
7.1. Усі спори, що виникають за цим договором або в зв'язку з ним, вирішуються шляхом
переговорів між сторонами. У разі недосягнення згоди спір підлягає розгляду в суді відповідно
до чинного законодавства України.
7.2. Будь-які зміни та доповнення до цього договору дійсні лише в тому випадку, якщо вони
здійснені в письмовій формі та підписані уповноваженими представниками обох сторін.
7.3. У разі зміни реквізитів будь-якої із сторін, така сторона зобов'язана письмово повідомити
іншу сторону про такі зміни в термін не пізніше 5 робочих днів з моменту їх настання.
8. Юридична адреса та реквізити
105

Банк: АТ КБ "ПриватБанк"
Адреса: вул. Гоголя, 225, м. Черкаси, 18000
Код ЄДРПОУ: 14360570
МФО: 305299
Телефон: (044) 123-45-67
Директор: Коваленко Сергій Петрович
Позичальник: ПП "NeuroMetrics Solutions"
Адреса: бул. Шевченка, 460, м. Черкаси, 18000
Код ЄДРПОУ: 87654321
Р/р: UA987654321098765432109876543
МФО: 654321
Телефон: (044) 765-43-21
Директор: Кривко Данило Олександрович
Підписи сторін:
Коваленко Сергій Петрович Кривко Данило Олександрович
Директор Банку Директор Позичальника
Дата: 15.11.2025

ChSTU repository

ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets