студент
Статья рассматривает переход ИТ-организаций от проектной логики к продуктовой как экономически выгодную конфигурацию. Долгоживущие кросс-функциональные команды уменьшают транзакционные издержки, удерживают знания домена и превращают скорость поставки в управляемый параметр через лимиты незавершёнки, «стоимость задержки» и короткие инкременты. Постоянное финансирование потоков ценности, платформенный слой как внутренний продукт с «внутренними ценами» и целевые уровни сервиса (SLO) делают себестоимость прозрачной, а маржу — предсказуемой. Связка DORA-метрик с денежными рядами позволяет оценивать «цену дня» и обосновывать ускорение. Приоритизация по WSJF вытесняет статусные споры, «двойной трек» discovery/delivery снижает риск крупных промахов, а error-бюджеты заменяют ритуальные «ворота» на измеримые поручни качества. В результате растёт вкладная маржа, сокращается вариативность ввода релизов и повышается устойчивость портфеля.
продуктовые команды, фичепоток, стоимость задержки, незавершёнка (WIP), DORA-метрики, SLO, OKR, платформенный слой, финансирование потоков ценности, WSJF, error-бюджет, lead time, вкладная маржа
1. Федоров, А. О. Информационные технологии и их роль в современной экономике / А. О. Федоров, Т. И. Галиев // Инновационные подходы в решении научных проблем : Сборник трудов по материалам Международного конкурса научно-исследовательских работ, Уфа, 30 апреля 2020 года. – Уфа: Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр «Вестник науки», 2020. – С. 492-500
2. Подстречный, А. В. Практическое применение концепций инновационного менеджмента в сфере it / А. В. Подстречный // Экономика: актуальные вопросы теории и практики : Сборник статей IV Международной научно-практической конференции, Пенза, 05 июля 2023 года. – Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г.Ю.), 2023. – С. 7-10
3. Alavi M., Leidner D.F., Knowledge Management and Knowledge Management Systems and Processes: Conceptual Foundations and Research Issues // MIS Quarterly (Management Information Systems Research Center. University Of Minnesota). Vol. 25, No. 2. Pp. 107 – 136
4. Соколова И.С., Гальдин А.А. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - - №2 (26). – С. 71-79
5. Хван, В. П. Devops: эволюция методологии и её влияние на современные ИТ-процессы / В. П. Хван // Новая наука: от идеи к результату. – 2024. – № 10. – С. 110-114
6. Jagalur, Ju. DevOps Deciphered: A Comparative Analysis of Tools Powering the DevOps Revolution / Ju. Jagalur // International Journal of Computer Trends and Technology. – 2024. – Vol. 72, No. 8. – P. 7-12
7. DevOps Main Area and Core Capabilities Adopting DevOps in the Last Decade: A Systematic Literature Review / J. Zulkarnain, R. F. Mulya, T. Pratiwi [et al.] // International Journal of Research and Applied Technology. – 2022. – Vol. 2, No. 2. – P. 184-197
8. Серегин, К. С. Практики devops для ускорения разработки и внедрения современных приложений и оптимизации процессов доставки программного обеспечения / К. С. Серегин // Вестник науки. – 2025. – Т. 3, № 1(82). – С. 1012-1016
