Современные междисциплинарные проекты в области науки о данных характеризуются высокой сложностью, множеством участников и необходимостью координации организационных и технических процессов. Одной из ключевых проблем в таких проектах является обеспечение воспроизводимости методов и результатов исследований. Целью работы является проведение обзора современных практик и инструментов, направленных на повышение воспроизводимости в проектах науки о данных, и их анализ с точки зрения управления исследовательским процессом. Был проведен систематический обзор из более чем 50 публикаций за 2015-2025 годы, направленный на выявление современных организационных практик и инструментов, применяемых для обеспечения воспроизводимости в проектах науки о данных из научных и прикладных публикаций, документации инструментов в науке о данных и открытых репозиториев. Из них 30 работ легли в основу данного обзора. В работе рассмотрены пять ключевых категорий решений: контроль версий кода, данных и отчетов; управление зависимостями и средами исполнения; автоматизация процессов и оркестрация пайплайнов; стандартизация хранения данных; документирование и обеспечение прозрачности. Особое внимание уделено управленческому эффекту от их применения - снижению издержек, рисков и трудозатрат на коммуникации и выполнение типовых работ. Основными ограничениями внедрения инструментов воспроизводимости в организационные процессы остаются необходимость зрелой инфраструктуры, организационных изменений и обучения персонала. Представленные выводы могут быть использованы при разработке стандартов управления исследовательскими проектами, формировании корпоративной культуры прозрачности и выборе инструментов для применения.