Toward new data for IT and IoT project management method prediction

Abstract

Вибір найкращого методу керування проєктами на робочому місці допомагає надати замовнику високоякісний продукт. Звідси виникає необхідність добре знати методи керування, їх характеристики, переваги і недоліки, щоб мати можливість вибрати найкраще для конкретного проекту. Однак досі не було запропоновано жодного великого набору даних для машинного навчання та моделі прийняття рішень, моделі чи системи, яка б допомогла керівникам проєктів знайти найбільш ефективний метод, адаптований до обмежень їхніх проєктів. Ця стаття розробляє побудову набору даних для гнучкого методу керування проєктами та IoT на основі реального досвіду. Мета цієї статті полягає в тому, щоб запропонувати критеріальну модель, яка дозволяє вибрати найкращий метод керування для такого IT-проєкту або IoT-проекту відповідно до набору критеріїв.

Selecting the best project management method at the workplace helps to deliver a high-quality product to the customer. Hence, the need for good knowledge of management methods, their characteristics, advantages, and disadvantages, is necessary to be able to select the best for the specific project. However, until now, no large dataset for Machine Learning and decision-making model, model or system has been proposed to help project managers to the most efficient method adapted to the constraints of their projects. This work develops the construction of the dataset for agile and IoT project management method based on the real experiences. In this paper, our objective is to propose a criteria-based model that allows the choice of the best management method to adopt for such an IT or IoT project according to a set of criteria.