Предиктивный метод определения результативности команды IT-проекта

Актуальность исследования обусловлена тем, что результативность команды имеет высокое значение, при этом закладывается на этапе ее формирования. Правительство США потеряло 32 миллиарда долларов из-за неудачных ИТ-проектов в 2017 году [10]. Слаженность и автономность в командной работе возникает при соблюдении основных принципов и организационных аспектов формирования IT-команды с учетом структуры ее иерархии, учете аспектов принятия решений отдельными членами команды, оценке роли каждого члена команды и формировании IT команд на основе личностных характеристик их членов. Деятельность членов команды зависит от понимания создателя команды проектных задач, его умения выбрать способ формирования команды с оптимальными интегральными характеристиками, грамотного управления деятельностью команды за счет синергетического эффекта, который позволяет добиться высоких результатов [6,7].

Первые методологии управления проектами берут начало в 1910, когда Генри Гант разработал технику календарного планирования, широко применяемую и поныне и положенную в основу ПО Microsoft Project. Подход к планированию работ по проекту был развит в методике критического пути, апробированной при создании ракеты Polaris и принадлежащей корпорации DuPont и тандему корпорации «Локхид» и ВМС США (1958). Впервые методику управления проектами обобщил Л. Гэддис в 1959 г. [3]

«Далее в 1970–1990-е годы создавались профессиональные организации и развивалась практика и методы стандартизации в управлении отдельными проектами. В 1990-е годы возникла концепция управления при помощи проектов (management by projects), и управление проектами пришло непосредственно в компании. Возникли методологии управления портфелями проектов и программами, на многих предприятиях и в организациях стали создаваться корпоративные системы управления проектами (КСУП). Появилась необходимость разработки способов измерения зрелости управления проектами в компаниях, и такие приемы были разработаны и стандартизированы. В последние годы набирают популярность так называемые гибкие методологии управления проектами, происходит их обобщение, осмысление и активная популяризация». [5]

Проблемы формирования и функционирования команд исследуются в социологии - в работах К. Левина, А.И. Пригожина; психологии - в работах Ю.В. Синягина, К. Фоппеля, Р. Чалдини, S. Tannenbaum, R.Beard, E.Salas. Характеристики эффективных команд в разное время исследовали К. Арджи-рис, Р. Блейк, Дж. Катценбах, Р. Лайкерт, Дж. Моутон и др.

Специальные научные исследования групповой сплоченности начались в конце 40-х годов XX века с работ американского исследователя Л. Фестингера. Рэймонд Мередит Белбин является одним из ведущих авторитетов в области ролевого поведения людей и их взаимодействия с командой. Разработанная им теория стала научным подтверждением предположений Дугласа Макгрегора, Абрахама Маслоу, Питера Друкера [1]. Командному взаимодействию уделяли внимание и отечественные ученые, например, Галкина Т.П. [2], Десеев Л. [4]. Вопросам компетентностного похода к управлению человеческими ресурсами

Электронный экономический вестник Татарстана №2 (апрель-июнь) 2020 года посвящены работы российских и зарубежных ученых В.И. Байденко, Е.В. Вяловой, И.А. Зимней, С.А. Маруева, Л.М. Спенсера, С.М. Спенсера, С. Уиддета, С. Холлифорд.

Результаты исследования математических моделей формирования и функционирования команд отражены в работах Д.А. Новикова, А.Г. Чхартишвили, В. Holmstrom, J. Marshak, R. Radner. На планирование разработки ПО с учетом межличностных отношений обратили внимание Том Демарко и Ти-моти Листер. [8]

Тем не менее, формальных моделей, позволяющих разрабатывать и внедрять методы формирования и управления функционированием именно управленческих команд в проектах с учетом компетенций участников таких команд, на сегодняшний день не имеется, что и послужило основанием для проведения исследования.

Поиск факторов, от которых ощутимо будет зависеть эффективность работы команды вызывает неизменный интерес. Например, компанией Google был реализован «Проект Аристотель» по оценке качества работы и жизни сотрудников в сопоставлении с их эффективностью. Среди использованных переменных — особенности характера, групповая динамика, стаж, квалификация, эмоциональный интеллект и т.д. [11]. Ю. Розовская пишет, что: «успех команды в большей степени зависит от того, как её члены общаются между собой, чем от состава. В результате исследователи выделили пять ключевых характеристик эффективной команды: психологическая безопасность, надёжность, организация/структура, значимость и влияние» [11]. Как пишет в своей книге Красностанова М.В.: «Р. Лайкерт в 60-х годах XX в. установил, что эффективная команда имеет следующие характеристики: члены группы обладают навыками исполнения всех ролей и функций в группе (как лидерских, так и рядовых), необходимых для взаимодействия в группе; группа существует достаточно долго, выстраивая и развивая спокойные рабочие отношения всех членов группы; группа привлекательна для ее членов, они лояльны по отношению друг к другу; отношения членов группы и руководителей имеют высокую степень конфиденциальности, они доверяют друг другу; ценности и цели группы удовлетворяют требованиям интеграции» [4].

Предлагаемый нами предиктивный метод определения результативности команды IT-проекта реализуется с применением регрессионного анализа, в рамках которого мы определим, какие именно характеристики команды коррелируют с ее результативностью. В качестве результата деятельности мы выбрали показатель юзабилити сайта, а точнее юзабилити в понимании «User Experience» (UX).

Как утверждает Франк Гуо: «Некоторые, заблуждаясь, считают «User Experience» (UX) и «юзабилити» синонимами. Однако «юзабилити» все чаще используется в более узком смысле как обозначение того, насколько пользователям удобно выполнять требуемые задачи, и ассоциируется с понятием «юзабилити-тестирование». Таким образом, юзабилити воспринимается многими как тактический аспект процесса разработки программных продуктов. User experience, напротив, используется UX-специалистами в гораздо более широком смысле и вбирает в себя самые разнообразные аспекты: удобство в использовании, вовлеченность пользователя, визуальная привлекательность продукта и т. д. Этот термин лучшим образом отражает психологические и поведенческие аспекты взаимодействия пользователей с программными продуктами» [12]. Выделяют четыре составляющие User experience : полезность, юзабилити, доступность и привлекательность. По ним и будет оцениваться результат работы команды по созданию сайта.

Франк Гуо утверждает, что: «Ключевым преимуществом данного подхода нам представляется то, что достижения в области user experience рассматриваются через призму их влияния на бизнес. Например, раньше UX-специалисты уделяли большое внимание юзабилити, не слишком задумываясь при этом о доступности - аспекте, с точки зрения коммерческого успеха еще более важном, чем юзабилити. В сравнении с остальными тремя составляющими пользовательского опыта юзабилити оказывает наименьшее влияние на бизнес, так как она связана с постоянным использованием продукта, в то время как остальные аспекты - с предоставлением доступа к продукту и тем, как побудить пользователей использовать продукт» [12] .

Регрессионный анализ позволит нам из всех упоминаемых в литературе характеристик команд выбрать те, которые коррелируют с результатом работы, а именно «юзабилити» созданного командой в рамках проекта сайта.

Мы рассуждали так, что если сайт имеет хорошую юзабелность, значит проект оказался успешным. Если сайт успешный, то команда - удачная.

Свою гипотезу мы проверили на примере 20 проектов, т.к. выборка должны превышать количество факторов. А для первоначального анализа нами было отобрано 16 факторов.

Для оценки условного математического ожидания зависимой переменной (Y) - «юзабилити сайта», при заданном наборе значений объясняющих переменных (Х) - факторов, оцениваемых при расчете интегральной характеристики IT-команды (Знание цели членами команды, скорость решения проблем, наличие конфликтов, частота совещаний, характер контроля, общение членов команды, стаж работы членов команды, лояльность членов команды, взаимоподдержка в команде, размер команды, конкуренция в команде, обмен информацией и возможность критики, благоприятные условия, креативность, демократия) и изучения формы этих отношений мы применили регрессионный анализ. Для оценки юзабилити сайта мы использовали электронный ресурс Анализ сайта , который позволяет оценить качество сайта в процентах по показателям функционирования в поисковых системах (основные параметры, индексация, каталоги, санкции, проверка на вирусы, трафик и ссылки, посещаемость, ссылки на сайт, социальные сети), дизайну, содержательности, скорости загрузки, адаптивности для мобильных и т.п.

Для сбора данных по значению факторов мы провели опрос по разработанной нами анкете с использованием Google-Формы среди участников IT – команд, имеющих опыт проектной деятельности, попросив их указать, какой сайт они разрабатывали, мы сопоставили результаты анкетирования с итогом их работы – юзабилити разработанного сайта.

Сравниваемые данные, выраженные различными единицами измерения, были нами нормализованы путем взятия натуральных логарифмов для всех переменных, мы их прологарифмировали и с помощью Excel получили модель 1 : lnY = 0,2lnx 1 + 0,16lnx 2 + 0,1lnx 3 + 0,08lnx 4 + 0,14lnx 5

(р=0,013)    (р=0,01)         (р=0,008)    (р=0,025)      (р=0,03)

+0,07lnx 6 +0,12lnx 7 +0,11lnx 8 +0,14lnx 9 +0,04lnx 10 +0,216          (1)

(р=0,027)        (р=0,019)    (р=0,012)         (р=0,038)    (р=0,025)

где x 1 - знание цели членами команды; x 2 - скорость решения проблем; x 3 -наличие конфликтов; x 4 -частота совещаний; x 5 - стаж работы членов команды; x 6 -лояльность членов команды, x 7 - взаимоподдержка в команде; x 8 - обмен информацией; x 9 - благоприятные условия; x 10 - креативность.

Коэффициенты представляют собой коэффициенты эластичности результата юзабилити сайта по отношению к факторам – характеристикам IT-команды. При этом в уравнении не накладывается никаких ограничений на отдачу от масштаба. Таким образом, сумма коэффициентов может принимать любые значения, при этом значение коэффициента показывает сравнительную степень влияния отдельно взятой характеристики командной деятельности на результат работы команды. При проверке статистической значимости коэффициентов регрессии нулевая гипотеза была отклонена по следующим факторам - характер контроля, общение членов команды, размер команды, конкуренция в команде, возможность критики, демократия, остальные факторы оказались статистически значимыми и были включены в регрессионное уравнение.

• 1    исходные данные и результаты моделирования могут быть представлены по запросу

Как результат, функция регрессии влияния интегральных характеристик IT команды на юзабилити сайта (у) имеет вид (1) с заданной надежностью

(доверительной вероятностью) R2 = 98%. На основе обработки выборочных данных  в  редакторе  Анализ  данных Excel  нами были получены стандартизованные коэффициенты регрессии β. Модель является достоверной по уровню значимости критерия Фишера (Значимость F). В модели мы указали β коэффициенты, прошедшие проверку значимости (отличия от 0) по его P-значению.

Подобная модель позволяет посредством анализа микроклимата в команде, характеристик ее участников и подходов к организации ее работы предсказать результативность деятельности команды.