CC BY
16
ЕКОНОМІКА інформаційні технології в економіці
УДК 658.012.32
ВПЛИВ ЯКОСТІ ОБСЛУГОВУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ ПІДПРИЄМСТВ НА ПРОДУКТИВНІСТЬ ЇХ ДІЯЛЬНОСТІ
© 2014
ПРОСКУРНЯ М. Г.
УДК 658.012.32
проскурня М. Г. Вплив якості обслуговування інформаційно-комунікаційних підприємств на продуктивність їх діяльності
Мета статті полягає в дослідженні впливу якості обслуговування інформаційно-комунікаційних підприємств на продуктивність іх діяльності. У роботі проведено аналіз даних 42 проектів, реалізованих підприємствами галузі інформаційно-комунікаційних технологій України. За допомогою статистичних методів розрахунку коефіцієнтів продуктивності та регресійного аналізу проведено дослідження доцільності впровадження методології з поліпшення процесів СММІ на прикладі українських підприємств. Обґрунтовано гіпотезу про наявність кореляції між рівнем якості надання послуг і продуктивністю діяльності інформаційно-комунікаційних підприємств, а також зростання продуктивності при переході підприємства на вищий рівень відповідно до методології СММІ. Перспективами подальших досліджень у даному напрямі є проведення аналізу кореляції між розміром проекту та рівнем зрілості обслуговування підприємства як факторів впливу на його трудовитрати, щоб з'ясувати, чи однаковою мірою вони впливають на порівняно великі та малі проекти, а також дослідження впливу підвищення рівня якості обслуговування завдяки сертифікації вищого рівня на результати операційної діяльності підприємства.
Ключові слова: управління проектами, програмне забезпечення, розвиток підприємства, інформаційно-комунікаційні послуги, якість послуг, модель зрілості обслуговування, методологія СММІ.
Рис.: 3. Табл.: 6. Формул: 9. Бібл.: 12.
Проскурня Марина Григорівна - аспірантка, кафедра економіки підприємств, Київський національний економічний університет ім. (пр. Перемоги, 54/1, Київ, 03068, Україна)
E-mail: marinaproskurnia@gmail.com
. Гетьмана
УДК 658.012.32 Проскурня М. Г. Воздействие качества обслуживания информационно-коммуникационных предприятий на производительность их деятельности
Цель статьи заключается в исследовании влияния качества обслуживания информационно-коммуникационных предприятий на производительность их деятельности. В работе проведен анализ данных 42 проектов, реализованных предприятиями отрасли информационнокоммуникационных технологий Украины. С помощью статистических методов расчета коэффициентов производительности и регрессионного анализа проведено исследование целесообразности внедрения методологии по улучшению процессов CMMI на примере украинских предприятий. Обоснована гипотеза о наличии корреляции между уровнем качества предоставления услуг и производительностью деятельности информационно-коммуникационных предприятий, а также рост производительности при переходе предприятия на более высокий уровень в соответствии с методологией CMMI. Перспективами дальнейших исследований в данном направлении являются проведение анализа корреляции между размером проекта и уровнем зрелости обслуживания предприятия как факторов влияния на его трудозатраты, чтобы выяснить, в равной ли степени они влияют на сравнительно большие и малые проекты, а также исследование влияния повышения уровня качества обслуживания благодаря сертификации высшего уровня на результаты операционной деятельности предприятия.
Ключевые слова: управление проектами, программное обеспечение, развитие предприятия, информационно-коммуникационные услуги, качество услуг, модель зрелости обслуживания, методология CMMI. Рис.: 3. Табл.: 6. Формул: 9. Библ.: 12.
Проскурня Марина Григорьевна - аспирантка, кафедра экономики предприятий, Киевский национальный экономический университет им. В. Гетьмана (пр. Победы, 54/1, Киев, 03068, Украина)
E-mail: marinaproskurnia@gmail.com
UDC 658.012.32
Proskurnya M. H. Impact of Quality of Servicing Information and Communication Enterprises on Their Productivity
The goal of the article lies in the study of influence of quality of servicing information and communication enterprises upon their productivity. The article analyses data of 42 projects that are realised by enterprises of the information and communication technology industry of Ukraine. Using statistical methods of calculation of productivity ratios and regression analysis, the article studies expediency of implementation of the methodology on improvement of CMMI processes using examples of Ukrainian enterprises. The article justifies the hypothesis of availability of correlation between the level of quality of services and productivity of information and communication enterprises, and also productivity growth when an enterprise goes to a higher level pursuant to CMMI methodology. Prospects of further studies in this direction are analysis of correlation between the project size and level of maturity of enterprise servicing as factors of influence upon its efforts, in order to find out whether they equally influence upon relatively big and small projects, and also the study of influence of increase of the level of quality of servicing due to high level certification upon results of enterprise operational activity.
Key words: project management, software, enterprise development, information and communication services, quality of services, service maturity model, CMMI methodology.
Pic.: 3. Tabl.: 6. Formulae: 9. Bibl.: 12.
Proskurnya Maryna H.- Postgraduate Student, Department of Business Economy, Kyiv National Economic University named after. V. Getman (pr. Peremogy, 54/1, Kyiv, 03068, Ukraine)
E-mail: marinaproskurnia@gmail.com
У сучасному ринковому середовищі важливою умовою розвитку підприємств галузі інформаційно-комунікаційних технологій виступає якість послуг, які вони надають. Реалізовані проекти формують репутацію підприємству як серед існуючих, так і потенційних клієнтів, прямо пропорційно впливаючи на розміри майбутніх грошових потоків виконавця. Саме тому з метою поліпшення якості процесів обслуговування підприємства звертаються до впровадження відповідних стандартів і методологій.
Серед існуючих підходів до поліпшення процесу розробки програмного забезпечення можна виділити інструменти, які ґрунтуються на: стандарті ISO 9001:2000 та ITIL [1], технології Six Sigma, моделях зрілості программного забезпечення TickIT, DSDM, CMMI [2] та ін.
Зважаючи на те, що галузь інформаційно-комунікаційних послуг України зорієнтована переважно на зовнішніх замовників [3, с. 59], підприємства змушені виконувати їхні вимоги стосовно наявності сертифікату CMMI: для
виконання проектів у державних організаціях, банках та інших фінансових структурах країн Європейського Союзу [4]. У наукових виданнях проблематиці доцільного впровадження підприємствами методологій з поліпшення якості обслуговування присвячено все ще недостатньо уваги, що створює вихідні передумови для подальших досліджень у даному напрямку.
Завдання стітті - провести аналіз доцільності впровадження інформаційно-комунікаційними підприємствами методології з поліпшення якості обслуговування СММІ
з використанням статистичного інструментарію.
У статті поставлено такі цілі: по-перше, обґрунтувати застосування статистичного інструментарію для визначення продуктивності діяльності підприємства інформаційних технологій; по-друге, підтвердити чи спростувати гіпотезу про наявність кореляції між рівнем якості виконання проектів (за методикою СММІ) та продуктивністю діяльності підприємства; по-третє, окреслити напрямок для подальших досліджень проблематики взаємозв'язку між якістю послуг, які надають підприємства інформаційних технологій, і ключовими показниками їхньої діяльності.
Дослідженню питань вимірювання та аналізу ефективності діяльності та розвитку підприємств сфери інформаційно-комунікаційних послуг присвячено чимало праць як закордонних, так і вітчизняних науковців, серед них:
І. Л. Брагінський, М. Д. Годлевський, Р. Джонстон, В. В. Єв-сєєв, А. К. Макворт, А. С. Наріньяні, І. Б. Туркін, Д. А. Хаффман, В. А. Шеховцов, Ю. В. Шовкопляс та ін.
Стратегія сталого розвитку підприємств сфери послуг передбачає реалізацію дій щодо поліпшення якості процесу обслуговування клієнтів, збільшення частки підприємства на ринку та досягнення збалансованого рівня росту продажів у вигляді цільових програм розвитку підприємства.
Оцінювання ефективності здійснення таких програм допомагає керівництву підприємства: по-перше, відслідку-вати, які етапи процесу обслуговування є критично важливими з точки зору створення вартості для стейкхолдерів підприємства; по-друге, виявити кореляцію між інвестиціями в поліпшення процесу обслуговування та фактичною віддачею у вигляді підвищення продуктивності праці персоналу, покращенні репутації на ринку та зростанні прибутку; по-третє, виокремити процеси обслуговування, які потребують перегляду та поліпшення у майбутньому.
Для проведення дослідження використано емпіричні дані проектів, реалізованих шістнадцятьма підприємствами галузі інформаційно-комунікаційних технологій України. Співставлення показників ефективності програм розвитку відбувалося з урахуванням середовища реалізації проекту: підприємство вже здійснює діяльність відповідно до вимог певного міжнародного стандарту якості; на момент завершення проекту підприємство знаходилося у процесі отримання сертифікату; підприємство не здійснює будь-яких заходів, націлених на отримання сертифікату якості процесу обслуговування.
Для проведення аналізу ефективності реалізації програм цільового розвитку підприємств галузі інформаційно-комунікаційних послуг розраховано показники продуктивності проекту й підприємства до та після впровадження таких програм, скориставшись статистичними методами: коефіцієнтів продуктивності та регресійним аналізом.
Інформаційною базою розрахунків слугували дані із звітів, наданих підприємствами: масштаб і вартість послуг, залучені для виконання робіт ресурси, тривалість проекту, співставлення фактичної та узгодженої в договорі із клієнтом кінцевої дати завершення проекту.
Метод коефіцієнтів продуктивності. В економічній літературі під продуктивністю розуміють співвідношення між результатом (як у вартісному, так і натуральному вигляді) та затратою зусиль на його досягнення (грошових коштів, часу, людських ресурсів тощо) [5, с. 661]. Але для підприємств галузі інформаційних послуг поняття продуктивності має більш конкретне визначення: кількість рядків коду, створених одним програмістом за певний період часу [6]. Таким чином, формула розрахунку продуктивності проекту має такий вигляд:
Р
Ппр = Р3, (1)
В лм
де Ппр - продуктивність усього проекту;
Рпз - розмір програмного продукту, виміряний у рядках коду;
Влм - витрати на розробку у людино-місяцях.
Том де Марко запропонував розглядати поняття продуктивності для підприємств інформаційної сфери у ракурсі окремих «простих задач«, які можуть бути виконані за один день [7]. Таким чином, продуктивність можна обраховувати на різних рівнях: для окремих учасників процесу обслуговування, для ролі чи конкретного професійного профілю, для фази проекту чи для усього проекту вцілому.
Проте Том де Марко не дає чіткого розуміння, що слід розуміти під поняттям «проста задача», лишаючи простір для дискусій з цього приводу. Так, К. Сіріас [8], враховуючи практичний досвід ведення проектів, запропонував розуміти під простою задачею «час, необхідний для того, щоб створити та впровадити щось тривалістю в п'ять годин» [8]. Якщо прийняти таке визначення результату, то формула продуктивності проекту за кількістю простих задач, реалізованих за восьмигодинний робочий день, буде мати такий вигляд:
Ч /5
Ппр = чЧт1 -8 (2)
Чфпз
де Ппр - продуктивність усього проекту;
Чзпз - число запланованих простих задач у рамках проекту;
Чфпз - кількість фактично реалізованих простих задач у рамках проекту.
Визначимо показник поточної продуктивності підприємства через середнє арифметичне продуктивності усіх його проектів, реалізованих за певний проміжок часу:
1 Ппр
Пп =------2ппрі, (3)
Ппр і=1
де Пп - продуктивність діяльності усього підприємства;
Ппр, - продуктивність проекту і;
ппр - кількість проектів, виконаних в організації.
Продуктивність діяльності усього підприємства можна визначити також і як середньозважений індекс Ппсеряз., однак на відміну від попереднього визначення, у даному випадку вплив окремо взятого проекту на кінцевий показник є прямо пропорційним від його розміру, тобто проект із найвищою вартістю відіграє ключову роль:
ЕКОНОМІКА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ в Економіці
ЕКОНОМІКА інформаційні технології в економіці
Псер.зв. _
f«np \ \
У р
n
i_\
ХУ (nnpt -pns )■
(4)
Оскільки при проведенні дослідження кожний проект аналізувався лише один раз, у роботі було застосовано незва-жені коефіцієнти продуктивності діяльності підприємства.
Формулу продуктивності ІТ персоналу (програмістів) було розписано методом бальної функціональної оцінки, де трудовитрати ІТ персоналу підприємства включають працю програмістів, конструкторів, технічних дизайнерів, архітекторів, тестувальників і прожект-менеджерів:
\ А вг.
ПІТ __
п г_\ Prnt
(5)
де ПІТ - продуктивність діяльності усього підприємства; Вгод- - трудовитрати проекту і, виміряні у годинах; Рпз- - розмір проекту і, виміряний у балах; п - кількість проектів, виконаних в організації.
Для проведення дослідження рівня та динаміки продуктивності проектів шістнадцяти досліджуваних підприємств було використано в першу чергу звіти про реалізовані проекти даних підприємств, технічні завдання та договори про рівень обслуговування. Відповідальні представники з боку підприємств надали загалом 56 звітів, з яких для дослідження було відібрано 42, оскільки не всі звіти містили повну інформацію щодо проекту (табл. 1). У роботі представлені результати опрацювання документів, які керівництво деяких підприємств розцінює як конфіденційної інформації, тому далі назви підприємств замінено шифром -буквами англійського алфавіту.
Таблиця 1
Розподіл підприємств за ознакою відповідності вимогам методології СММІ
Кількість підприємств Рівень зрілості Рівень CMMI
4 Низький 1
З Нижче серед- 2
нього
З Середній З
1 Вище середнього 4
1 Високий 5
4 - Відсутній
проекту, так і за кількістю «простих» задач, реалізованих у рамках одного досліджуваного проекту. Під простою задачею мається на увазі така, що вимагає не більше, ніж 40 годин робочого часу.
Таблиця 2
Розподіл проектів за ознакою відповідності вимогам методології CMMI
Шифр підпри- ємства Кількість проектів Рівень CMMI
Відсут- ній 1 2 в 4 Б
A З 1 2
B 2 2
C 2 2
D 1 1
E 2 2
F 4 1 З
G 4 2 2
H З З
I З З
J 2 2
K 2 2
L З 2 1
M 2 2
N 2 1 1
O 4 З 1
P З З
Загалом 42 1З 9 4 б 5 5
Таблиця 3
Розподіл підприємств за підходом до розробки програмного забезпечення
Кількість підприємств Документально засвідчений підхід до розробки програмного забезпечення
11 Waterfall
4 Agile
1 Інші
Але водночас відібрані проекти повністю відповідають ключовим характеристикам процесу обслуговування підприємств галузі інформаційно-комунікаційних технологій. У даному випадку мається на увазі поділ підприємств за двома основними критеріями, від яких залежить не тільки продуктивність окремого проекту, але й розвиток підприємства у майбутньому:
+ використання набору моделей (методологій) поліпшення процесів надання послуг клієнтам (табл. 2); + метод (підхід) до розробки програмного забезпечення та загалом виконання замовлення (табл. 3).
Для розрахунку продуктивності діяльності підприємства було визначено розмір проекту за допомогою функціональних оцінок (балів): вище вже зазначено, що розмір проекту можна оцінити як за допомогою вирахування кількості рядків коду, написаних розробниками спеціально для
Огляд інформаційних джерел, наданих підприємствами, показав, що 14 із 16 підприємств здійснюють аналіз на основі реалізованих задач. У свою чергу, вони відрізняються за мірою складності та тривалості виконання: відносно складні проекти (охоплюють більше, ніж 4 прості задачі) зазвичай тривають більше, аніж один календарний місяць.
Як бачимо, з табл. 4 деякі підприємства (А, Б, Ь, N підвищили свій рівень обслуговування, отримавши сертифікат СММІ, а деякі (С, О) вперше пройшли сертифікацію, отримавши перший рівень відповідності вимогам методології СММІ.
У табл. 5 представлені узагальнені результати розрахунку показників продуктивності проектів у розподілі за рівнем СММІ підприємства. Як бачимо, найвищий показник має підприємство Б - його середні трудовитрати складають 33,92 год. на виконання однієї простої задачі у той час, коли підприємство К витрачає 140,12 год. Якщо розпо-
ділити підприємства за рівнем трудовитрат, то побачимо характерну тенденцію: найвищі показники продуктивності діяльності мають підприємства з вищим рівнем СММІ. Таким чином, можна зробити висновок про існування кореляції між досягнутим рівнем обслуговування клієнтів підприємством і продуктивністю його діяльності.
Регресійний аналіз. Співвідношення між отриманим програмним продуктом і трудовитратами на його створення показує сталу величину на момент розрахунку, але щоб відслідкувати динаміку показника та причину таких змін, використовується метод лінійної регресії.
Продуктивність діяльності підприємства може бути виражена у вигляді лінійно-регресійної моделі - функції тру-довитрат, що залежить від розміру проекту. Під час застосування методу лінійної регресії обрано просту лінійно-регресійну модель, яка задовольняє таким допущенням: сталості дисперсії помилок; нормальності розподілу; структури (лінійність відношення); незалежності спостережень [9, с. 36].
Проста лінійно-регресійна модель - це функція, всім факторам якої властивий ефект сумування похибок тру-довитрат, а всі змінні враховані як є. Усі інші регресійні моделі можуть включати масштабні змінні або взаємодію
Таблиця 4
Показники продуктивності проектів за рівнем СММІ підприємства
Шифр підприємства Продуктивність підприємства, задач/год. Трудовитрати підприємства на одну просту задачу, год. Рівень СММІ Підхід до розробки програмного забезпечення проекту
Waterfall Адіїе Інший
Р 0,029 33,92 4 ^ 5 +
Н 0,027 36,76 4 +
А 0,027 37,24 2 ^ 3 +
М 0,026 38,83 5 +
й 0,026 39,17 4 +
0,025 39,79 2 ^ 3 +
J 0,025 40,32 3 +
N 0,024 40,89 2 ^ 3 +
Р 0,024 40,98 1 +
I 0,023 43,18 1 +
в 0,017 57,23 відсутній ^ 1 +
С 0,017 57,33 відсутній +
Е 0,016 62,46 відсутній +
0 0,015 67,88 відсутній ^ 1 +
В 0,014 72,00 відсутній +
К 0,007 140,12 відсутній +
Таблиця 5
Узагальнені результати досліджуваних проектів у розподілі за рівнем СММІ підприємства
Показники Рівень СММІ відсутній Перший рівень СММІ Другий рівень СММІ Третій рівень СММІ Четвертий рівень СММІ П'ятий рівень СММІ
Кількість проектів, од. 13 9 4 6 5 5
Тривалість проекту, міс. 1,4 - 18,0 3,4 - 9,8 2,5 - 20,0 1,0 - 24,0 3,0 - 16,0 3,1 - 14,0
Кількість виконаних задач в рамках проекту 3 - 40 11 - 36 9 - 80 4 - 96 12 - 52 15 - 56
Частка проектів із просрочкою термінів виконання, % 92,31 88,89 75,00 50,00 20,00 0,00
Трудовитрати проекту, осіб 2 - 23 4 - 11 6 - 20 4 - 32 5 - 8 2 - 6
Кількість виконаних задач у розрахунку на одного працівника 0,7 - 2,7 2,0 - 5,5 1,5 - 4,0 1,0 - 3,1 2,4 - 7,8 5,8 - 9,3
Кількість виконаних задач у розрахунку на одну годину часу 0,006 - 0,025 0,023 - 0,025 0,024 - 0,026 0,024 - 0,028 0,026 - 0,029 0,025 - 0,036
Витрачено часу на виконання однієї задачі, год. 40,00 - 156,82 39,67 - 43,75 38,33 - 41,38 35,38 - 41,83 34,81 - 39,17 27,74 - 39,83
ЕКОНОМІКА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ в Економіці
ЕКОНОМІКА інформаційні технології в економіці
між ними. Рівняння простої лінійно-регресійної моделі має такий вигляд:
Вгоді = Ро +Рі 'Рпзі + Єі> (6)
де Вгод. - трудовитрати проекту і, виміряний у годинах;
Рпз• - розмір проекту і, виміряний у балах;
є. - нез'ясована нормально розподілена залишкова дисперсія.
На жаль, у більшості підприємств вихідні дані для розрахунку показників продуктивності проекту не задовольняють припущенням простої лінійно-регресійної моделі, оскільки великі проекти зазвичай є менш передбачуваними і доволі часто для них характерне перевищення запланованого бюджету та відхилення у графіку виконання. Отже, змінна величина - розмір проекту -може призводити до ймовірних помилок (відмінностей між спостереженнями та результатами регресійного аналізу), що порушує допущення про сталість дисперсії помилок і в результаті може стати причиною необгрунтованих висновків.
Якщо зв’язок між трудовитратами та розміром проекту порушує хоча б одне із допущень простої лінійно-регресійної моделі, то варто змінити залежну (Вгод) та/чи незалежну (Рпз) змінну перед їх використанням у регресій-ному рівнянні.
Перетворення залежної змінної може змінити розподіл дисперсії помилок на такий, що можна назвати нормальним, і поліпшити сталість дисперсії помилок. Перетворення незалежної змінної, у свою чергу, може поліпшити адаптацію обраної моделі до вимог дослідження.
Побудова лінійної моделі множинної регресії. Для побудови лінійної моделі множинної регресії методом найменших квадратів використаємо програмне забезпечення MS Office Excel [10] та економетричний пакет EViews [11, 12].
Результати оцінювання параметрів лінійної моделі множинної регресії представлені на рис. 1, а саме: залежна змінна, застосовуваний метод, число спостережень, набір екзогенних змінних, оцінки параметрів рівняння регресії, стандартні помилки, значення £-статистик і відповідні їх ймовірності, оцінка коефіцієнта детермінації R2 і деякі інші показники.
Результати свідчать про те, що на рівні а = 0,05 обидва коефіцієнти є значимими = 0,0000, px2 = 0,0001). Проведемо порівняння, який із коефіцієнтів відіграє ключове значення. Для цього перевіримо гіпотезу H0 / р2 = р3 через застосування тесту Вальда. Результати перевірки гіпотези про рівність коефіцієнтів регресії р2 і р3 методом комп'ютерного моделювання БУіеш8 представлені на рис. 2. З даних рис. 2 видно, що нульова гіпотеза про рівність коефіцієнтів не заперечується, тобто розмір проект та рівень СММІ впливають на зміну показника загальних трудовитрат проекту. Але отримана оцінка рівняння регресії свідчить про те, що коефіцієнти мають різний ступінь впливу: змінна Х1 (розмір проекту) має вагоміше значення (р = 0,0326), аніж рівень обслуговування (р = 0,267).
Відповідно до результатів регресійного аналізу, представленим на рис. 1, оцінка лінійної моделі множинної регресії має такий вигляд:
у = 241,97 + 43,76ж1 - 121,82*2, (7)
де у - модельне значення загальних трудовитрат проекту.
Використаємо просту лінійно-регресійну модель для визначення впливу програм із поліпшення процесу створення та обслуговування програмного забезпечення на продуктивність діяльності підприємств, що займаються наданням інформаційно-комунікаційних послуг. Спочатку оберемо відповідне перетворення для регресійної моделі між трудовитратами та розміром проекту.
L~J Equation: UNTITLED Workfile: UNTITLED::Untitled\
View Proc Object Print Name Freeze Estimate Forecast Stats Resids |
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/03/13 Time: 00:20 Sample: 142
Included observations: 42
П X
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 241.9650 88.06918 2.747442 0.0090
X1 43.76324 2.373990 18.43447 0.0000
X2 -121.8204 28.92141 -4.212116 0.0001
R-squared 0.897435 Mean depended var 1240.507
Adjusted R-squared 0.892175 S.D. depended var 966.9490
S.E. of regression 317.5137 Akaike info criterion 14.42767
Sum squared resid 393.1783 Schwarz criterion 14.55179
Log likelihood -299.9810 Hannan-Quinn criterion 14.47316
F-statistic Prob (F-statistic) 170.6236 0.000000 Durbin-Watson stat. 1.990554
Рис. 1. Результати оцінювання параметрів лінійної моделі множинної регресії в економетричному пакеті ЕМешз
[=J Equation: UNTITLED Workfile: UNTITLED::Untitled\ Я її
View Proc Object) Print Name Freeze Estimate Forecast Stats Resids
Wald Test
Equation: Untitled
Test Statistic Value df Probability
t-statistic F-statistic Chi-square 2.215570 4.908751 4.908751 393 (1, 39) 1 0.0326 0.0326 0.0267
Null Hypothesis: C(1) = C(2) Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.
C(1) - C(2) 198.2017 89.45857
Restrictions are linear in coefficients
Рис. 2. Результати перевірки гіпотези про рівність коефіцієнтів регресії Р2 і Р3 методом комп'ютерного
моделювання Е\Ле«\ге
Проведемо порівняння шести перетворень ДЛЯ ре-гресійної моделі залежності фактичних трудовитрат проекту від його розміру (кількості виконуваних простих задач). Для перевірки нормальності розподілу було обрано тест Харке - Бера, а для перевірки сталості дисперсії залишків тест Бреуша - Пагана.
Відповідно до тесту Харке - Бера, якщо помилки розподілені нормально, то оцінки методу найменших квадратів будуть кращими (мати найменшу дисперсію у класі лінійних незміщених оцінок), а коефіцієнти регресії будуть розподілені асимптотично нормально.
Jarque — Вега = — 2 + (—-—— (8)
де £ - асиметрія розподілу; К - ексцес розподілу.
Значення ймовірності для коефіцієнтів Харке - Бера означає, що з такою ймовірністю дані показники перевищують (в абсолютному вимірі) спостережувані значення з нульовою гіпотезою Н0 / £ = 0: невелике значення ймовірності призводить до спростування нульової гіпотези нормального розподілу даних.
У табл. 6 представлені результати аналізу за коефіцієнтом Харке - Бера, Бреуша - Пагана та методом найменших квадратів.
Аналіз за коефіцієнтом Харке - Бера показав, що для перших п’яти перетворень характерні значення ймовірності, які прямують до нуля, а це означає, що ми спростовуємо для них нульову гіпотезу нормального розподілу на рівні
0,01 (за таблицею квантилів розподілу лг-квадрат). Натомість у шостому перетворенні нульову гіпотезу нормального розподілу підтверджуємо на рівні 0,4.
Визначивши за таблицею розподілу х2 критичне значення статистики для кожного перетворення, виявлено, що лише у другому варіанті перетворення спостережуване значення статистики, визначене за методом Бреуша-Пагана менше, ніж критичне, а тому нульову гіпотезу для даного варіанту не спростовуємо та робимо висновок про наявність гетероскедастичності для першого, третього, четвертого, п'ятого та шостого перетворень.
З табл. 6 бачимо, що для моделі 1о£Вгой. = р0 + р1 х 1о&РяЗ. + є. характерне найвище значення ймовірності: 89,9% коливань залежної величини (трудовитрат проекту) може бути пояснене; відхилення величини розподілені за нормальним законом розподілу, зміна відхилень має лише незначну кореляцію із змінною величиною (розміром проекту).
Обравши відповідну регресійну модель, продовжимо аналіз, а саме: здійснимо перевірку гіпотези про те, що рівень зрілості обслуговування підприємства впливає на
Таблиця 6
Результати аналізу за коефіцієнтом Харке - Бера, Бреуша - Пагана та методом найменших квадратів
Формула перетворення R2 Спостережуване значення статистики (Scalar) X2 Коефіцієнт Харке - Бера Ймовірність (р)
Вгод, = Pc + в1 X РПЗі + Є, 85,08 0,0787 0,0642 145,67 0,000000
Вгод, = в0 + в1 Х РІПЗі + Є, 74,23 0,0119 6,6349 29,14 0,000000
Вгод, = в0 + в1 Х log РПЗ; + Є, 72,78 1,5014 0,0158 16,30 0,000289
^год, = в0 + в1 Х РПЗ, + Є, 72,89 717,5928 0,0158 27,37 0,000001
logВгод = 00 + в1 Х Р2ПЬ1 + Є, 48,97 0,1457 0,0158 169,33 0,000000
log Вгод, = в0 + в1 Х logpra,. + є, 89,90 0,9956 0,4549 1,46 0,483057
ЕКОНОМІКА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ в Економіці
ЕКОНОМІКА інформаційні технології в Економіці
показник продуктивності. Для цього використаємо метод дисперсійного аналізу стосовно логарифмічної формули розрахунку трудовитрат проекту:
1°&Вгоді = в0 + в1 Х 1°?РПЗІ + в2 Х С + в3 Х 1°8РПЗІ Х С, (9)
де Вгод. - трудовитрати проекту і, виміряні в годинах;
Р - розмір проекту і, виміряний у балах;
С - рівень зрілості обслуговування підприємства.
З представлених даних на рис. 3 робимо висновок про наявність залежності між змінною (трудовитрати проекту) та коливанням незалежної змінної (рівня зрілості обслуговування підприємства).
Таким чином, обидва фактори - як розмір проекту (1°&РПЗ.), так і рівень зрілості обслуговування підприємства (С) маю ть визначальний вплив на показник трудовитрат проекту (1°§Вгод.) підприємств, які займаються наданням інформаційних п ослуг.
ВИСНОВКИ
З проведеного дослідження зроблено висновок про наявність кореляції між рівнем якості обслуговування та продуктивністю діяльності підприємств інформаційно-кому-
нікаційної галузі. Аналіз сорока двох проектів, виконаних шістнадцятьма українськими підприємствами, що надають інформаційні послуги, підтвердив гіпотезу про зростання продуктивності діяльності після отримання сертифікату якості процесів СММІ, зокрема СММІ-ББУ (з англ. мови -розробка програмного забезпечення) та СММІ-8УС (з англ. мови - надання професійних послуг).
Для виконання дослідження застосовано статистичний інструментарій, зокрема, метод порівняння коефіцієнтів продуктивності та лінійно-регресійний аналіз. У той час, коли співставлення коефіцієнтів продуктивності проектів є найлегшим методом у застосуванні, він дає значну похибку, оскільки не враховує критерії складності проекту, його розміру та строку виконання. На противагу лінійно-регресійний аналіз дозволяє виключити вплив вище зазначених факторів, а дослідження навіть незначної вибірки дозволяє отримати результати з досить високим ступенем статистичної значимості коливань продуктивності.
Враховуючи, що трудовитрати на виконання проекту підприємствами, які займаються наданням інформаційних послуг, значним чином корелюють як із розміром проекту (кількістю простих задач, поставлених у рамках виконання
S3 Series: Y Workfile: MARINA::2013\ _ П X
View Proc Object Properties Print Name Freeze Sample Genr Sheet j, Graph Stats Ident
Test for Equality of Means of Y Categorized by values of X2 Date: 10/13/13 Time: 16:16 Sample: 1. 42 Included observations: 42
Method
df
Value Probability
Anova F-test Welch F-test*
(5, 36) (5, 11.7706)
0.527913
0.329157
*Test allows for unequal cell variances Analysis of Variance
Source of Variation
df Sum of Sq.
Between
Within
5 2618734
36 35715869
Total
41
38334603
Category Statistics
0.7536
0.8856
Mean Sq.
523746.8
992107.5
934990.3
X2 Count Mean Std. Dev. Std. Err. of Mean
0 13 1111.462 957.6070 265.5924
1 9 1056.722 426.1349 142.0450
2 4 1835.968 1476.789 738.3945
3 1482.013 1550.079 632.8171
4 5 1365.252 823.1518 368.1247
5 5 1015.916 705.7355 315.6145
All 42 124.507 966.9490 149.2035
Рис. 3. Перевірка рівності середніх величин в економетричному пакеті EViews
визначеного проекту), так і рівнем зрілості обслуговування підприємства, підтвердженого сертифікатом CMMI), потребують подальшого дослідження питання кореляції між самими чинниками для того, щоб з'ясувати, чи однаковою мірою вони впливають на порівняно великі та малі проекти, а також дослідити результати підвищення рівня якості обслуговування внаслідок проведення сертифікації вищого рівня на результати операційної діяльності підприємства. ■
ЛІТЕРАТУРА
1. Schlickman J. ISO 9001:2000 Quality Management System Design I Jay J. Schlickman. - Artech House. - 2003. - 377 с.
2. Mutafelija B. Process Improvement with CMMI v1.2 and ISO StandardsI Mutafelija, B., Stromberg, H. - Boca Raton, USA: Auerbach Publications, 2009. - 405 с.
3. Мазнюк В. Exploring Ukraine. IT Outsourcing Industry 2012 I В. Мазнюк, І. Сергійчук II Огляд 2012 року - 2013. - С. 79 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http:IIhi-tech.org.uaIexploring-ukraine-it-outsourcing-industry-the-volume-of-it-outsourcing-services-provided-in-ukraine-has-grown-by-a-factor-tenI
4. Как наша компания получила 3 уровень CMMI. Опыт внедрения и получение сертификата II Електронний ресурс спільноти програмістів. - 2010 [Электронный ресурс]. - Режим доступу : http:IIhabrahabr.ruIpostI104739I
5. Швиданенко Г. О. Економіка підприємства : підручник I За заг. ред. Г. О. Швиданенко. - К. : КНЕУ, 2009. - 816 с.
6. Conte, S. D. A Software Metrics Survey II Conte S. D., Dun-smoreand H. E., Shen V. Y., Zage W. M. - Purdue University, Purdue e-Pubs, USA. - 1987 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http:IIdocs.lib.purdue.eduIcgiIviewcontent.cgi?article=1620&con text=cstech
7. DeMarco T. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation I Tom DeMarco. - NY : Prentice Hall. USA, 1986. - 296 с.
S. Sirias, C. Project Metrics for Software Development I Carlos Sirias, 2009 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http:IIwww.infoq.comIarticlesIproject-metrics
9. Schalken, Joost. Empirical Investigations of Software Process Improvement: the thesis for PhD degree II Prom.Icoprom.: prof. dr J. C. van Vliet & S. Brinkkemp - Amsterdam, VU University, 2007. - 180 с.
1D. Регресійний аналіз в Excel II «Аналітика і статистика». -2012. - № 5 (19) [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http:H analytics.at.uaInewsIregresijnij_analiz_v_excelI2012-05-19-74
11. Бравичева О. С. Экономическое моделирование в пакете Eviews: Методические указания к лабораторному практикуму и самостоятельной работе студентов I О. С. Бравичева, О. И. Стебунова. - Оренбург : ГОУ ОГУ, 2005. - 33 с.
12. Магнус Я. Р. Эконометрика : начальный курс I Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. - М. : Дело, 2004. - 576 с.
«Kak nasha kompanyia poluchyla 3 uroven CMMI. Opyt vne-drenyia y poluchenye sertyfykata» [As our company has received Level 3 CMMI. Practices, and a certificate]. http://habrahabr.ru/ post/104739/
Mutafelija, B., and Stromberg, H. Process Improvement with CMMI v1.2 and ISO StandardsBoca Raton; USA: Auerbach Publications, 2009.
Mazniuk, V., and Serhiichuk, I. «Exploring Ukraine. IT Outsourcing Industry 2012». http://hi-tech.org.ua/exploring-ukraine-it-outsourcing-industry-the-volume-of-it-outsourcing-services-provided-in-ukraine-has-grown-by-a-factor-ten/
Magnus, Ya. R., Katyshev, P. K., and Peresetskiy, A. A. Ekono-metrika [Econometrics]. Moscow: Delo, 2004.
«Rehresiinyi analiz v Excel» [Regression analysis in Excel]. http://analytics.at.ua/news/regresijnij_analiz_v_excel/2012-05-19-74
Schalken, J. Empirical Investigations of Software Process Improvement: the thesis for PhD degree. Amsterdam: VU University, 2007.
Sirias, C. «Project Metrics for Software Development». http:// www.infoq.com/articles/project-metrics
Schlickman, J. Jay ISO 9001:2000 Quality Management System Design: Artech House, 2003.
Shvydanenko, H. O. Ekonomikapidpryiemstva [Business Economics]. Kyiv: KNEU, 2009.
Науковий керівник - Федонін О. С., кандидат економічних наук, професор кафедри економіки підприємств ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»
REFERENCES
Bravicheva, O. S., and Stebunova, O. I. Ekonomicheskoe mod-elirovanie v pakete Eviews [Economic modeling package Eviews].
Orenburg: GOU OGU, 2005.
Conte, S. D., Dunsmoreand, H. E., and Shen, V. Y. «Software Metrics Survey« http://docs.lib.purdue.edu/cgi/viewcon-tent.cgi?article=1620&context=cstech
DeMarco, T. Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation. NY: Prentice Hall; USA, 1986.
ЕКОНОМІКА інформаційні технології в Економіці
