Організація обліково-аналітичного забезпечення управління невизначеністю IT-проєктів

Abstract

У статті обґрунтовано теоретичні та методичні засади організації обліково-аналітичного забезпечення управління невизначеністю ІТ-проєктів. Показано, що сучасні інформаційно технологічні проєкти характеризуються високою динамічністю середовища, змінністю вимог, технологічною складністю та зростанням ролі людського фактору, що посилює вплив когнітивних викривлень на управлінські рішення. Це зумовлює необхідність формування спеціалізованої, адаптивної аналітичної системи, здатної підтримувати прийняття рішень в умовах інформаційної неповноти та структурної нестабільності. Уточнено зміст поняття обліково-аналітичного забезпечення невизначеності як цілісної системи методів, інструментів і процедур, спрямованих на ідентифікацію, класифікацію, оцінювання й інтерпретацію даних про технологічну, вимогову, контекстуальну та поведінкову невизначеність. Методологічною платформою моделі визначено інтеграцію системного, ситуаційного та поведінкового підходів, що забезпечує комплексне охоплення джерел невизначеності, адаптивність аналітичних процедур, корекцію рішень і мінімізацію впливу спотворень управлінського судження. На основі проведеного аналізу розроблено концептуальну адаптивну модель організації обліково-аналітичного забезпечення, що включає чотири взаємопов’язані підсистеми: збирання даних про невизначеність, структуризацію та оцінювання інформації, аналітичну підтримку прийняття рішень та адаптивне управління. Визначено логіку руху інформаційних потоків, механізми формування аналітичних сигналів і зворотного зв’язку, які забезпечують безперервне уточнення параметрів невизначеності та динамічну корекцію управлінських дій. Доведено, що запропонована модель дозволяє підвищити якість управлінських рішень за рахунок інтеграції слабких сигналів, врахування поведінкових факторів, своєчасного оновлення аналітичної інформації та узгодженості сценаріїв реагування з типом невизначеності. Практичне значення результатів полягає у можливості застосування моделі в системах внутрішнього контролю, ризик-менеджменту, CPM/Agile-моніторингу та управлінні якістю, що сприяє підвищенню стійкості, гнучкості та ефективності реалізації ІТ-проєктів у динамічному бізнес-середовищі.

The article substantiates the theoretical and methodological foundations for organizing accounting and analytical support for managing uncertainty in IT projects. It is demonstrated that modern information technology projects are characterized by a highly dynamic environment, evolving requirements, technological complexity, and an increasing role of human factors, which amplify the impact of cognitive biases on managerial decision-making. These conditions necessitate the development of a specialized adaptive analytical system capable of supporting decisions under informational incompleteness and structural instability. The study clarifies the concept of accounting and analytical support for uncertainty as an integrated system of methods, tools, and procedures aimed at identifying, classifying, evaluating, and interpreting data related to technological, requirements-related, contextual, and behavioral uncertainty. The methodological platform of the proposed model integrates systemic, situational, and behavioral approaches, ensuring comprehensive coverage of uncertainty sources, adaptability of analytical procedures, correction of decisions, and minimization of judgment distortions. Based on the conducted analysis, a conceptual adaptive model for organizing accounting and analytical support is developed, comprising four interrelated subsystems: data collection on uncertainty, structuring and evaluation of information, analytical decision support, and adaptive management. The study defines the logic of information flows, mechanisms for forming analytical signals, and feedback processes that enable continuous refinement of uncertainty parameters and dynamic adjustment of managerial actions. The proposed model is shown to enhance the quality of managerial decisions by integrating weak signals, accounting for behavioral factors, ensuring timely updates of analytical information, and aligning response strategies with the type of uncertainty. The practical significance of the results lies in the applicability of the model to internal control systems, risk management, CPM/Agile monitoring, and quality management processes, thereby strengthening the resilience, flexibility, and effectiveness of IT project implementation in a dynamic business environment.