Proje karmaşıklığının ölçümlenmesine yönelik bir model önerisi
A proposal for measuring project complexity
Yazar: EZGİ GÜRELER GÖNEN
Danışman: DOÇ. DR. AYBERK SOYER
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Karmaşıklık, etkileşim halinde bulunan çok sayıda ögeye sahip olmak şeklinde ifade
edilmektedir. Proje karmaşıklığı ise proje sisteminde yer alan tüm elemanlar ve bunlar
arasındaki ilişkiler ve bağımlılıklar olarak tanımlanabilir.
Proje yönetimi; proje entegrasyon yönetimi, kapsam yönetimi, zaman yönetimi,
maliyet yönetimi, kalite yönetimi, insan kaynağı yönetimi, iletişim yönetimi, tedarik
yönetimi ve risk yönetimi konularına odaklanmaktadır. Proje karmaşıklığı bu
başlıkların hiçbiri altında değerlendirilemeyen; ancak projelerin başarılı bir şekilde
yönetilmesi ve sonuçlanmasında önemli bir etkiye sahip olan farklı bir konudur.
Dolayısıyla proje karmaşıklığının, farklı birçok açıdan değerlendirilmesi gereken bir
proje yönetim boyutu olarak düşünülmesi ve proje yönetim sürecinde mutlaka dikkate
alınması gerekmektedir.
Proje karmaşıklığının yönetilebilir hale gelmesi için proje sisteminde karmaşıklık
yaratacak her bir faktörün ve etkilerinin net olarak tanımlanması ve ölçümlenmesi
gerekmektedir. Tanımlanan faktörlerin etkin ve kolay bir şekilde ölçümlenebilmesi
ancak faktörlerin sistematik bir şekilde bir araya getirilmesi yolu ile mümkün
olmaktadır. Ayrıca bütünsel açıdan bakıldığında, bu yaklaşım, ilk bakışta tespit
edilemeyen faktörlerin de ortaya çıkarılmasını mümkün hale getirmektedir. Bu sebeple
proje karmaşıklığının ölçümlenmesine yönelik oluşturulmuş çerçeveler ve bu
çerçevelerde yer alan boyutlar, proje karmaşıklığının tanımlanması ve ölçümlenmesi
için kritiktir.
Bir projenin karmaşık olup olmadığına karar vermek başlı başına karmaşık bir
konudur. Proje karmaşıklığı birçok farklı aksiyon ve durumun birbiriyle
etkileşiminden meydana gelir, dolayısıyla etkilerinin değerlendirilmesi oldukça
zordur. Karmaşıklık için sayısal bir ölçek ihtiyacı yok gibi görünse de projenin hangi
kısımlarında karmaşıklığın yer aldığını tanımlamak proje başarısında ciddi bir etki
yaratacaktır.
Karmaşıklığı tanımlarken "karmaşıklık", "belirsizlik", "risk" ve "zorluk" kavramlarını
doğru bir şekilde tanımlamak ve ayırt etmek, gerçek karmaşıklık konularını
belirleyebilmek için önemli bir ihtiyaçtır. Belirsizlik, sahip olunan limitli bilgi
sebebiyle tahmin edilemeyen durumlardır. Risk ise, gerçekleşme olasılığı istatistiksel
olarak belirlenebilen, gerçekleştiği durumda getireceği etkiler tahmin edilebilen
faktörlerdir. Benzer bir diğer kavram ise zorluktur; zorluk anlaşılması, analiz etmesi
ya da başa çıkması kolay olmayan faktörler için kullanılan bir kavramdır. Karmaşıklık
kavramı bu üç faktörle de ilişkili, ancak üçünden de farklı bir kavramdır. Belirsizlik
bilinmeyenlere, risk bilinmeyenlerle ilgili olumsuz sonuçlara odaklanırken, zorluk
proje hedeflerine ulaşmadaki engellere odaklanır. Karmaşıklık ise projede var olan
veya projeyi etkileyen, bilinen veya bilinmeyen durumlar, elemanlar, faktörler ve 
bunlar arasındaki ilişki ve bağımlılıklara odaklanır. Belirsizlik, risk ve zorluk,
karmaşıklık yaratabilecek faktörlerdir.
Karmaşıklığın ölçümlenmesi için genel yaklaşım, onu meydana getiren faktörlerin
belirlenmesi ve bu faktörlerin göstergelere dayandırılarak ölçümlenmesi yönündedir.
Karmaşıklığın doğru bir şekilde ölçümlenmesi kadar verimli bir şekilde ölçümlenmesi
de önemlidir. Doğru bir ölçüm için kritik olan husus faktörlerin doğru bir şekilde
belirlenmesidir. Verimliliğin sağlanabilmesi için ise belirlenen faktörlerin ilişkili
gruplar altında birleştirilmesi esastır. Literatürde yer alan kaynakların hemen hepsinde
karmaşıklık faktörleri, araştırmacının bakış açısı ve araştırma yapılan sektörlere göre
benzer ancak farklılıklar içerecek şekilde gruplandırılmıştır. Bu yöntemle çalışmaların
daha sistematik ilerlemesi ve faktörlerin daha kolay anlaşılması hedeflenmiştir.
Projelerde karmaşıklığı oluşturan temel boyutlar ve alt boyutlar oluşturulduktan sonra
her bir boyut ve alt boyut ile ilişkili faktörler belirlenir. Bu faktörlerin ölçümlenmesi
genellikle mümkün değildir. Faktörleri ölçümlemek ancak ve ancak faktörlerle
ilişkilendirilebilecek göstergelerin belirlenmesi ile sağlanabilecektir. Göstergelerin
belirlenmesiyle proje karmaşıklığı ölçümlenebilir hale gelir.
Proje karmaşıklığının ölçümlenmesi için literatürde mülakat, çalıştay, karmaşıklık
haritalandırma aracı, CIFTER proje karmaşıklık ölçüm aracı, simülasyon modeli,
Delfi metodu, analitik hiyerarşi prosesi, yapısal eşitlik modellemesi, PCAM - proje
karmaşıklığı değerlendirme ve yönetme aracı, CAT - karmaşıklık değerlendirme aracı,
anket ve istatistiksel analiz gibi yöntem ve araçlar kullanılmıştır. Bu sayede projelerde
daha karmaşık olan faktörler daha az karmaşık olan faktörlerden ayırt edilir.
Tanımlanan ve önem derecesi belirlenen karmaşıklık faktörlerine uygun yönetim
stratejilerinin uygulanması, ilgili değişkenlerin sebep olabileceği düşük proje
performansının gerçekleşme olasılığının azaltılması konusunda organizasyonlara
yardımcı olacaktır.
Bir projedeki karmaşıklığın uygun bir şekilde yönetilebilmesi için mümkün olan en
erken aşamada tanımlanması çok önemlidir. Proje başlamadan önce karmaşıklığın
ölçümlenmesi, kritik karmaşıklık faktörlerinin ve bu faktörlerin olasılık ve etkilerinin
ortaya konmasını sağlar. Proje karmaşıklığını etkileyen faktörler ve olası etkiler
belirlendikten sonra, proaktif bir proje yönetimi yaklaşımı ile uygun proje yönetim
stratejileri geliştirilebilir ve proje karmaşıklığı ile başa çıkılabilir. Bu sayede, projenin
başında, başarılı bir karmaşıklık yönetimi için gerekli önlemlerin alınması sağlanır.
Bunun yanı sıra, proje karmaşıklığının daha iyi anlaşılmasını sağlamak adına proje
gelişim sürecinin tüm evrelerinde karmaşıklığı ölçmek ve karmaşıklığı yönetmek için
stratejiler belirlemek; projelerin etkin ve ekonomik bir şekilde planlanması,
uygulanması ve yönetilmesine olanak sağlayacaktır.
Bu çalışma projelerde karmaşıklığın ölçümlenmesine yönelik yeni bir model
oluşturarak proje yönetim süreçlerine katkı sağlamak amacıyla gerçekleştirilmiştir.
Çalışma kapsamında proje karmaşıklığı ile ilgili literatürde yer alan araştırmalar
incelenmiş, proje karmaşıklığına yönelik yapılan tanımlar, proje karmaşıklığını
etkileyen faktörler ve bu faktörlere yönelik yapılan sınıflandırmalar, oluşturulan
boyutlar, karmaşıklık ölçüm araçları ve proje karmaşıklığı ölçümlenmesine yönelik
uygulamalar araştırılmış ve proje karmaşıklığının ölçümlenmesine yönelik yeni bir
model önerisi sunulmuştur. Sunulan model, dijital bankacılık projelerinde
karmaşıklığın ölçümlenmesine yönelik bir uygulamada kullanılmıştır. Uygulama ile
ele alınan projelerin karmaşıklaşmasına en çok katkı sağlayan temel faktörler ve alt
faktörler belirlenmiş ve projelerin karmaşıklık seviyeleri kıyaslanmıştır. Projeyi 
yönetmeyi karmaşık hale getiren unsurların ne olduğunu anlamak ve proje yönetimi
için ortak bir anlayış sağlamak, hem akademik çalışmalara hem de proje
uygulayıcılarına projeleri yönetmeyi karmaşıklaştıran unsurların nasıl yönetileceği
konusunda yardımcı olacaktır.

Abstract:
Complexity is defined as the state of having a lot of items that interact with each other.
Project complexity, on the other hand, can be defined as the sum of all elements in a
project ecosystem and their relations and dependencies with each other.
Project management is primarily focused on project integration management, scope
management, time management, cost management, quality management, human
resources management, communication management, supply management, and finally
risk management subjects. Project complexity, however, does not belong to any of the
aforementioned subjects, but has a crucial role in managing and finalizing the projects.
Therefore, project complexity should be evaluated based on many different
dimensions and it must be considered in the project management process.
In order to manage project complexity, each and every factor, and their direct or
indirect effects that could cause a complication, needs to be clearly defined and
measured. Only by gathering the defined factors systematically one can measure them
effectively and easily. Furthermore, by looking at the big picture, some factors that
cannot be recognized at first sight can be revealed. For this reason, frameworks that
are created to measure project complexity and the dimensions in these frameworks are
of great importance in defining and measuring the project complexity.
Deciding whether a project is complex or not is a complex task on its own. Project
complexity is caused by many different actions and states that interact with each other,
which results in a difficult evaluation process. Even though it seems like there is no
need for a quantitative scale for project complexity, describing where complexity is in
a project is very critical for a project to succeed.
When describing complexity, an important requirement in finding the true complexity
subjects, is the ability to identify "complexity", "ambiguity", "risk" and "difficulty" in
a correct manner. Ambiguity is defined as unpredictable situations and consequences
due to limited knowledge. Risk, on the other hand, is a factor, whose probability of
occurrence can be statistically defined and the consequences that come along can be
predicted. A similar concept is difficulty, which can be defined as factors that are hard
to understand, analyze or deal with. Complexity is related to all three of these factors,
but it is as well different from these factors. Ambiguity focuses on uncertainties, risk
focuses on negative consequences of these uncertainties and difficulty focuses on the
obstacles while reaching to the goal of the project. Complexity focuses on the known
or unknown elements that are in the project and known and unknown factors that
affects the project and their relations with as well as dependencies to each other.
General approach to measure complexity is identifying the factors that generate
complexity and measuring these based on indicators. Measuring complexity
effectively is just as important as measuring it correctly. The key to correct measuring
is the identification of the factors correctly. Unifying the factors under the related 
groups are necessary to provide effectiveness. Almost in every resource in the
literature, complexity factors are grouped differently based on the researcher's
perspective and the related sector. Making the factors easy to understand and carrying
out the research systematically is the main goal of this approach.
After identifying the main dimensions and sub-dimensions that generate complexity
in projects, factors related to main and sub-dimensions are defined.
Measuring these factors is not possible generally. Only by determining the indicators
that are related to these factors, one can measure these factors. By only determining
the indicators, project complexity becomes a measurable value.
In the literature, different tools and methods were used for measuring the project
complexity, such as, interviews, workshops, Mapping Complexity Tool, CIFTER
Project Complexity Measurement Tool, System Dynamics Simulation Model,
ProjectSim Simulation Software, Delphi Method, Analytic Hierarchy Process,
Analytic Network Process, Structural Equation Modelling, PCAM – Project
Complexity Assessment and Management Tool, CAT – Complexity Assessment Tool,
Survey and Statistical Analysis. Thanks to measuring complexity, more complex
factors can be differentiated from less complex ones. Applying the correct
management strategies to the factors whose definitions and importance are known,
helps the organizations to reduce the possibility of realization the low project
performance caused by the complex factors.
In order to manage project complexity adequately, defining it on the early stages is of
high importance. Measuring project complexity before the project begins provides the
critical factors, their probabilities, and effects. After the factors that generate project
and their possible effects is determined, a suitable strategy could be provided by a
proactive project management approach and project complexity could be dealt with.
Through this, necessary precautions are taken to successfully manage the complexity.
Measuring project complexity and establishing strategies to manage project
complexity ensures us to plan, manage, and apply projects effectively and
economically, not just at the beginning but in every stage of the project development
process.
This study aims to contribute to the complexity measurement by proposing a new
model. In the scope of work, studies in the literature are explored, the definitions which
were made for the project complexity, the factors which effect the project complexity
and classifications which were done for these factors, created dimensions, complexity
measurement tools and applications were investigated. After that, a new model for
measuring project complexity was provided. According to this new model, main
dimensions that affect project complexity are decided as operational complexity,
managerial complexity, organizational complexity and environmental complexity.
Operational complexity includes the work based complexity factors such as the
difficulty of achieving goals or priorities between work pieces. Managerial complexity
includes human related factors of projects such as relations between team members or
dependencies between tasks. Organizational complexity uses organizational factor as
base, such as organization's strategy, technologies which the organization have,
organizational structure, etc. On the other hand, environmental complexity effects
projects from outside of the project's organization. It includes the micro environment
factors from the perspective of stakeholders, customers, partners, suppliers such as
number of stakeholders, emergent technologies, competition, etc. and macro
environment factors such as of governmental issues, laws, climate, economic
conditions of the country or the world. Number of sources, interactions between 
sources, unpredictable weather conditions, uncertainty, etc. are the examples for
environmental complexity factors. This model was used to measure complexity in
digital banking projects. Factors and sub factors of model are dependent variables and
affect each other. So, ANP is used to mark the dependencies between variables of
model. After collecting data, thanks to Super Decisions Software Program, the data is
evaluated. Due to the application, the main factors and sub-factors which contribute to
the complexity of projects were determined and complication levels of the projects are
compared. The most important main complexity dimension is managerial complexity
according to results. It represents the human related complexity such as personal
calendars, convergent tasks, human relations, etc. Environmental complexity,
operational complexity and organizational complexity dimensions follow managerial
complexity, respectively. Results also show the importance of sub factors for each
main dimension. So; operational newness, variability and uncertainty is the most
important complexity factor for the operational complexity, which refers to
uncertainties in scope, uncertainties in objectives of the project, uncertainties in
methods, procedures, lack of know-how, scope changes, demand changes, new
technologies, new technics, etc. Operational variety and size follows it. Managerial
risks are the most important complexity factor for the managerial complexity, which
refer to the human related things that could affect project negatively. Managerial
newness, variability and uncertainty follows it. Organizational newness, variability
and uncertainty is the most important complexity factor for the organizational
complexity, which refers to the uncertainties in vision, mission, organizational
objectives, performance measurement, change in technologies, processes or new
organizational structure. Organizational variety and size follows it. Environmental
risks are the most important complexity factor for the environmental complexity,
which refer to the environment related things that could affect project negatively.
Environmental variety and size, environmental relationships and interactions,
environmental changeability and uncertainty follow environmental risks with the same
points.
Complexity is important for not only the project execution process, but also the
strategic choices, process choices, decision of required managerial capacity, decision
of required managerial ability, problem definition, etc. To discover and understand the
things that make complex to manage projects' complexity and ensuring a common
language for it, will help both academicians and project practitioners to get how to
manage the complex projects.