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

Євген Ланських; Дмитро Помогайбо; Євген Ланських; Дмитро Помогайбо

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

Автор(и)

Євген Ланських Черкаський Державний Технологічний Університет https://orcid.org/0000-0003-3389-5720
Дмитро Помогайбо Черкаський Державний Технологічний Університет https://orcid.org/0000-0003-1282-1642

DOI:

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

Ключові слова:

Health-статус, інформаційна система, портфель проєктів, управління портфелем проєктів, архітектура інформаційної системи, інтеграція даних, SPI (Schedule Performance Index), CPI (Cost Performance Index).

Анотація

Метою дослідження є розробка та обґрунтування архітектури спеціалізованої інформаційної системи, що забезпечує практичну реалізацію раніше розробленої інтегрованої інформаційної технології розрахунку Health-статусу портфеля ІТ-проєктів. Необхідність такої

Посилання

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.