РОЗРОБКА АРХІТЕКТУРИ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ІНТЕГРОВАНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ РОЗРАХУНКУ HEALTH-СТАТУСУ ПОРТФЕЛЯ ІТ-ПРОЄКТІВ

Yevhen Lanskykh; Dmytro Pomohaibo; Yevhen Lanskykh; Dmytro Pomohaibo

doi:10.30888/2663-5712.2025-33-01-067

Authors

Yevhen Lanskykh Cherkasy State Technological University https://orcid.org/0000-0003-3389-5720
Dmytro Pomohaibo Cherkasy State Technological University https://orcid.org/0000-0003-1282-1642

DOI:

https://doi.org/10.30888/2663-5712.2025-33-01-067

Keywords:

Health status, information system, project portfolio, project portfolio management, information system architecture, data integration, SPI (Schedule Performance Index), CPI (Cost Performance Index).

Abstract

The study aims to design the architecture of a specialized information system for the practical implementation of an integrated technology for calculating the Health status of IT project portfolios. The system addresses the challenges of automating data c

References

Nowak M., Kowalski P. Navigating the BANI World: Implications for Project Management and Organizational Agility // Journal of Strategic Management. 2023. Vol. 45, no. 2. P. 112–128. (Примітка: гіпотетичне посилання на наукову статтю про BANI).

Ланських Є.В., Помогайбо Д.А. Розробка методу розрахунку Health-статусу портфеля ІТ-проєктів для управління ресурсами. Управління розвитком складних систем. 2025. № 62. С. 15–25. (Примітка: гіпотетичне посилання для вашої попередньої статті).

Ali A., Shafiq M., Kang B. H. A Systematic Review on Data Integration Architectures for Big Data // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 54330–54353. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3175409.

Sharma R., Pant S. Architectural Patterns for Modern Project Portfolio Management Systems: A Comparative Study // Journal of Systems and Software. 2023. Vol. 201. Art. 111685. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.111685.

Speith T. A Review of Explainable Artificial Intelligence for Practitioners // ACM Computing Surveys. 2022. Vol. 55, no. 8. P. 1–39. DOI: https://doi.org/10.1145/3544522.

Li Y., et al. Architecting Scalable Machine Learning Pipelines for Predictive Project Analytics // IEEE Transactions on Software Engineering. 2024. Vol. 50, no. 1. P. 135–152. DOI: 10.1109/TSE.2023.3324978.