Количественные методы выбора инструментального средства для управления проектами в финансовой сфере

Актуальность исследования обусловлена трудностями, характерными для выбора инструментальных средств, предназначенных для эффективного управления проектами в финансовой сфере, а также обостряющейся конкуренцией на рынке финансовых услуг. В рамках данной статьи раскрыты особенности выбора инструментального средства управления проектами в финансовой сфере на основе применения количественных методов, позволяющих сделать процесс принятия решений существенно более осмысленным и эффективным.
Целью исследования является разработка элементов методики количественного анализа альтернативных инструментальных средств, включающей рекомендации по выбору альтернатив и критериев их анализа, а также комплексному использованию различных методов для обоснования окончательного выбора инструментального средства.
Материалы и методы исследования, отраженные в методике количественного анализа альтернативных инструментальных средств управления проектами в финансовой сфере, и реализованные в процессе исследования, основаны на дополнении результатов, получаемых благодаря использованию классического метода базового уровня – метода средних геометрических величин методами теории принятия решений продвинутого уровня – метода собственных чисел и векторов, а также метода идеальной точки. С целью всестороннего анализа представленных на рынке систем поддержки реализации проектов и их инструментальных возможностей в процессе исследования предложена двухэтапная методика, включающая как качественную, так и количественную оценку имеющихся альтернатив. Выполненная формализованная оценка функциональных возможностей предварительно отобранных инструментальных средств позволила обосновать выбор наиболее предпочтительной альтернативы. Особое внимание уделяется вопросам привлечения дополнительной информации для снижения неопределенности в рассматриваемой ситуации выбора.
Результаты. Основным результатом проведенного исследования стала схема обоснования оптимального выбора инструментального средства включает в себя построение множества альтернатив – инструментальных средств отечественной и зарубежной разработки, построение множества критериев и привлечение дополнительной информации для формирования иерархии критериев, а также последовательную количественную оценку каждой выбранной альтернативы по всем рассматриваемым критериям. Построенное множество альтернатив включает в себя инструментальные средства Jira Software, Asana, Битрикс24, Мегаплан, GanttPro, YouGile и Planfix. Множество критериев ограничено шестью наиболее значимыми критериями: «Удобство коммуникации в рамках инструментального средства»; «Цена инструментального средства»; «Уровень сложности инструментального средства»; «Интеграция с внешними сервисами»; «Функционал инструментального средства»; «Удобство и простота интерфейса инструментального средства». Представленная система критериев учитывает основные функциональные и инструментальные характеристики, необходимые для систем поддержки реализации проектов в финансовой сфере на уровне малого и среднего бизнеса.
Заключение. Содержание статьи может быть полезно для совершенствования процессов принятия решений при технологическом обновлении и цифровизации проектов в финансовой сфере малого и среднего бизнеса в условиях реализации программ импортозамещения, развития механизмов оптимального выбора в условиях нескольких критериев. Описанная структура прикладной задачи многокритериального выбора может быть использована для обновления содержания таких профессионально значимых для высшей экономической школы учебных дисциплин, как «Теория принятия решений» и «Инструментальные методы в экономике».

1. Власов Д.А. Методика количественного анализа при принятии решений в различных информационных условиях // Системные технологии. 2018. № 4(29). С. 18–29.

2. Власов Д.А. Особенности комплексного использования метода собственных чисел и сценарного метода в практике принятия решений // Системные технологии. 2021. № 4(41). С. 137–147.

3. Гнедых В.А. Что такое корпоративная система управления проектами и зачем она нужна компании // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 4–4(48). С. 57–61.

4. Грибов А.Ф. Проектный анализ. М.: КноРус, 2020. 352 с.

5. Егорова Е.С., Попова Н.А. Применение многофакторного анализа для оценки функциональности систем управления проектами // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. Т. 7. № 2(25). С. 351–364.

6. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.

7. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М. Теория риска. М.: Юнити-Дана, 2020. 308 с.

8. Тихонов А.И., Сазонов А.А. Особенности трансформации систем управления проектами в среде цифрового бизнеса // Вестник Академии знаний. 2020. № 37(2). С. 331–336.

9. Фомин Г.П., Сухорукова И.В., Максимов Д.А., Алёшина И.Ф. Формирование индикаторов, критериев, мер и шкал оценки рисков // Мягкие измерения и вычисления. 2022. Т. 52. № 3. С. 5–10.

10. Чекмарев А.В. Управление ИТ-проектами и процессами. М.: ЮРАЙТ, 2023. 228 с.

11. Юсуфова О.М., Неврединов А.Р. Интеллектуальные системы на основе нечётких вычислений и нейронных сетей в управлении проектами // Экономика и предпринимательство. 2019. № 8(109). С. 828–833.

12. Чистякова К.А., Юдин В.В. Практические методы управления реализацией инновационных проектов на основе использования программного обеспечения «Jira» // Наука и искусство управления. 2023. № 1. С. 80–93.

13. Меметова Ф.С. Формирование задач на этапе проектирования в системе управления проектами Jira // Наука и бизнес: пути развития. 2020. № 8(110). С. 69–72.

14. Киямутдинова Д.Д., Баянова А.А., Трапезникова К.И., Кузяшев А.Н. Диаграмма Ганта и ее актуальность // Научный электронный журнал Меридиан. 2020. № 4(38). С. 96–98.

15. Ахмадуллин Д.Ф. Системы управления проектами: Анализ существующих Программных решений // StudNet. 2020. Т. 3. № 9. С. 894–901.

16. Варламов С.В., Скородумов П.В. Система управления проектами организации: анализ подходов и существующих программных решений // Вопросы территориального развития. 2015. № 5(25). С. 5.

17. Ставцев Н.О. Сравнительная характеристика CRM-систем как инструмента взаимодействия с клиентами // Colloquium-Journal. 2019. № 11–1(35). С. 134–135.

18. Бурмистров П.Р. Исследование и практическое освоение системы «Битрикс 24» для управления инновационными проектами // Евразийское Научное Объединение. 2021. № 2–4(72). С. 231–233.

19. Беляев А.А., Баженов Р.И. Онлайн управление проектами с помощью Мегаплан // Постулат. 2019. № 1–1(39). С. 38.

20. Блинов А.О., Якимец Ю.В. Оценка эффективности внедрения CRM-системы «Мегаплан» // Вестник науки и образования. 2018. № 17–1(53). С. 57–60.

21. Стрельцова М.Н. Управление проектом в онлайн-системе GanttPRO // Постулат. 2020. № 6(56). С. 10.

22. Брумштейн Ю.М., Дюдиков И.А. Сравнительный анализ функциональности программных средств управлений проектами, распространяемых по модели SAAS // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2014. № 4(28). С. 34–51.

23. Журавлев В.А. Применение метода «идеальной точки» и учет рисков при выборе лучших проектов // Интерактивная наука. 2019. № 1(35). С. 34–37.

24. Сафронов В. В. Применение метода идеальной точки в пространстве критериев для решения задачи гипервекторного ранжирования // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2010. Т. 1. С. 12–14.

25. Лубенцова Е. В., Ожогова Е. В., Лубенцов В. Ф. и др. Метод согласованности матриц парных сравнений на основе компонент их максимальных собственных чисел // Современные наукоемкие технологии. 2020. № 7. С. 78–83.

26. Тихомирова А.Н., Сидоренко Е.В. Модификация метода анализа иерархий Т. Саати для расчета весов критериев при оценке инновационных проектов // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 2. С. 261.

27. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети. Пер. с англ. О. Н. Андрейчиковой ; науч. ред.: А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. Изд. 2-е. М.: ЛИБРОКОМ, 2009. 357 с.