Эффективность информационных технологий

· Сокращение затрат на обработку заказ на закупку достигается за счет сокращения времени обработки заказа и минимизации возможных ошибок при формировании заявки. Использование ИС обеспечивает повышение объема и качества данных по выгодности поставщиков и каналов закупки. Количественный параметр.

· Сокращение отклонения от графика поставки достигается за счет возможности контролировать состояние заказанных продуктов и услуг на любой стадии исполнения заказа. Качественный параметр.

· Исключение недопустимых заказов, то есть заказов, не соответствующих ресурсам предприятия достигается за счет увеличения объема и повышения качества данных по выгодности покупателей и каналов сбыта. Качественный параметр.

3.6 Управление цепочками поставок (SCM)

Управление цепочкой поставок (Supply Chain Management, SCM) обеспечивает контроль материальных и информационных потоков от поставщика к потребителю. Подобные системы необходимы не только для принятия эффективных управленческих решений, но и позволяют интегрировать в единое информационное пространство различные разрозненные компании, обеспечивающие производство и дистрибуцию различных продуктов и услуг [2].

Функциональность SCM систем является дополнением к ERP и CRM и обеспечивает бесшовную интеграцию с внешними организациями. В принципе SCM можно рассматривать, как модификацию CRM системы, объединяющую производителя, продавца и оптового покупателя в единую цепочку поставки.

SCM системы базируются на процессно-ориентированном подходе к оптимизации эффективности цепочки поставок. Они ориентированны на компании с большим количеством региональных подразделений (включая их производственные мощности, распределительные центры и торговые офисы, в том числе за рубежом) и ее партнеров по цепочке поставок (дистрибуторов, оптовиков, розничную торговую сеть, предприятия-потребителей).

Реализованная в IFS концепция управления цепочками поставок (SCM) включает три элемента [7]:

· Планирование цепочки поставок (SCP) охватывает поток спроса и характер процесса взаимодействия компании, организации и отдельных подразделений между собой в ходе поставок.

· Реализацию цепочки поставок (SCE) охватывает движение материалов, товаров и услуг, информационные и финансовые потоки как «вверх», так и «вниз» по всей цепочке.

· Отслеживание эффективности цепочки поставок (CPM) обеспечивает отслеживание текущих поставок, анализ данных, контроль ключевых показателей эффективности, в том числе связанных с поставками, планирование спроса.

Считается, что эффективно выстроенная цепочка может дать существенные стратегические преимущества в конкурентной борьбе. Внедрение SCM призвано принести компании существенные конкурентные преимущества:

· Уменьшение стоимости и времени обработки заказа за счет автоматизации рутинных операций и сокращения количества ошибок в заказе. Количественный параметр.

· Сокращение закупочных издержек происходит при оптимизации логистики в цепочке поставок. Качественный параметр.

· Уменьшение складских запасов и соответственно сокращение производственных затрат возможно за счет точного планирования поставок в будущие периоды времени. Количественный параметр.

· Сокращение времени выхода на рынок. SCM системы позволяют успешно выводить продукты на новые рынки за счет сокращения времени поставок и минимизации издержек. Качественный параметр.

3.7 Системы управления знаниями (Knowledge Management)

Управление знаниями (Knowledge Management) -- это процесс сохранения и эффективного использования знаний и информации в компании, и включает в себя алгоритмы, направленные на своевременное предоставление необходимых знаний в соответствии с запросами пользователей.

В основе управления знаниями заложены технологические решения для выявления хранения, передачи, структуризации, обработки, преобразования, распространения и проведения других операций со знаниями и информацией, если это необходимо для эффективной деятельности предприятия.

Информационные системы, обеспечивающие управление знаниями условно разделяют на две группы: системы поддержки знаний (Knowledge Support), системы анализа информации (Business Intelligence and Data Warehousing).

Системы поддержки знаний (Knowledge Support) обеспечивают создание единого хранилища информации для интеграции данных со всех независимых информационных систем компании или другими словами управлением нормативно-справочной информацией (Master Data Management, MDM). В таблице 3.2 представлено, что происходит с информацией в компании в случае наличия или отсутствия систем поддержки знаний.

Таблица 3.2. Влияние систем поддержки знаний на информационное обеспечение предприятий

Нет системы поддержки знаний.	Есть система поддержки знаний.
Разрозненные справочные данные · Затруднен обмен справочными данными · Многократное ведение справочных данных · Данные заблокированы и не используются · Неконсистентность справочных данных · Разсогласованность справочных данных · Отсутствует распознавание дубликатов · Затруднен общесистемный анализ · Мозаика процессов · Низкая скорость выполнения процессов · Процессы состоят из двухточечных связей · Соответствие SOX требует больших усилий	Общие справочные данные · Центральное хранилище справочных данных · Расширяемые справочные данные · Однократный ввод справочных данных · Консистентные справочные данные · Гармонизированные · Распознавание дубликатов · Синхронизованная аналитика · Объединенные процессы · Ускорение скорости выполнения процессов · Открытость процессов для интеграции · Контроль и соответствие SOX

Системы анализа информации (Business Intelligence and Data Warehousing) ориентированы на обработку информации, которая собрана и структурирована оптимальным для последующего анализа образом. Системы анализа информации можно назвать надстройкой системы, обеспечивающей управление знаниями (Knowledge Support) в компании, если она существует. В противном случае системы анализа информации используют данные, предоставляемые любыми другими корпоративными системами.

Комплексный анализ данных, их динамика, тенденции развития необходимы для правильного принятия решения. Для этого необходимо создание хранилищ данных, и организация сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа

(нередко и для создания аналитических отчетов). Системы анализа информации или другими словами OLAP - системы (On-Line Analytical Processing) являются неотъемлемой частью крупного предприятия. Основные требования к хранилищам данных можно сформулировать следующим образом [13]:

- поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;

- поддержка внутренней непротиворечивости данных;

- возможность получения и сравнения так называемых срезов данных;

- наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;

- полнота и достоверность хранимых данных;

- поддержка качественного процесса пополнения данных.

Концепция OLAP была описана в 1993 году Эдгаром Коддом, известным исследователем баз данных и автором реляционной модели данных. В 1995 году на основе требований, изложенных Коддом, был сформулирован так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) -- быстрый анализ разделяемой многомерной информации, включающий следующие требования к приложениям для многомерного анализа:

- время отклика системы на запрос пользователя (не более 5с.);

- возможность любого логического и статистического анализа;

- многопользовательский доступ к базе данных;

- доступ к любой необходимой информации вне зависимости от объема и физического расположения.

Системы сбора и обработки информации являются неотъемлемой частью многих комплексных (корпоративных) систем. Системы поддержки принятия решений обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных в соответствии с запросом. Как правило, такие агрегатные функции представлены в виде многомерного набора данных (гиперкуб или метакуб), оси которого содержат параметры, а ячейки - агрегатные данные. Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. Такая структура позволяет генерировать отчеты на сложные запросы пользователей.

Экономический эффект от внедрения ИС этой категории оценить достаточно сложно. Это, в первую очередь, связано с тем, что подобные системы призваны лишь облегчать аналитическую работу и принятие решений, а не осуществлять эти процессы вместо ответственных лиц (лиц, принимающих решения - ЛПР) [8].

Таким образом мы можем говорить лишь о косвенных факторах влияния систем управления знаниями на эффективность предприятия, но оценить в количественном выражении эффект от внедрения систем управления знаниями не представляется возможным.

3.8 Отраслевые системы

Большинство современных предприятий имеют множество схожих бизнес-процессов, таких как, управление персоналом (HR), склад, бухгалтерия и т.д. Но, при этом, определенные бизнес-процессы предприятия зависит от отрасли, в которой они функционируют. Ниже перечислены некоторые наиболее известные отраслевые системы.

· Billing systems - биллинговые системы обеспечивают учет потреблённого пользователем трафика, а также движений денежных средств в телекоммуникационной сфере.

· Financial Services Systems - финансовый сектор (банки, страховые компании).

o Банковская деятельность (Banking Systems).

o Страхование (Insurance Systems).

o Казначейство (Treasury Systems).

· Manufacturing Systems - производственные системы.

· Education Industry Systems - образовательные системы.

· Energy and Utilities Systems - обеспечивают автоматизацию энергетического комплекса.

· Government Applications - правительственные системы, обеспечивают автоматизацию управления на государственном уровне.

ИС стали сегодня объективно необходимой составляющей систем управления современных предприятий. Одной из главных задач стратегического управления является обеспечение принципа соответствия между уровнем информационной системы и уровнем производства. Эволюционное развитие ИС должно обеспечиваться постоянным вниманием со стороны руководства предприятий и анализом этого процесса на основе оценок его эффективности.

Сложившаяся к настоящему времени достаточно развитая и повсеместно признаваемая унификация основных функциональных модулей позволяет предположить, что с учетом выявленных тенденций роста качественных показателей информационных технологий, в обозримом периоде сформируется некий банк стандартизированных модулей, принципиально обеспечивающий универсальное конструирование информационных систем, соответствующих масштабам и уровню развития модернизируемых предприятий. Крупные фирмы-разработчики, как правило, уже формируют такие банки, которые будут вынуждены в дальнейшем объективно сочетаться между собой по входным и выходным параметрам модулей для возможного виртуального объединения.

Внедрение ИТ неизбежно приводит к радикальным переменам в структурных, функциональных и кадровых характеристиках экономических объектов всех уровней, путем превращения управления из преимущественно административно-командного осуществления властных полномочий в технологизированный процесс принятия решений. Следовательно, и оценки эффективности подобных преобразований должны опираться на подходы, которые позволяли бы учитывать, в первую очередь, их последствия качественного характера, а не только количественные финансовые результаты.

Лекция 4. Эволюция понятия эффективности ИТ. (Реальные показатели, дискуссионные взгляды, перспективы разработки)

4.1 Принципиальные подходы к проблеме оценке эффективности ИТ

Возникновение феномена новых возможностей предприятия в условиях всепроникающего развития ИТ, новых возможностей воздействия на социально-экономическую и производственную сферы, заставляет по-новому взглянуть на проблемы оценки эффективности вложений в информационные технологии, с учетом влияния информационных технологий на исполнение системных функций предприятия.

Менеджеры, со своими навыками, опытом, профессионализмом, и управленческая информация, представляют собой два важнейших ресурса, от качества которых зависит ожидаемый эффект при автоматизации бизнеса, качество принимаемых решений. Структурно-функциональные преобразования в сочетании с высоким качеством своевременной и содержательной информации, поднимая производственно-технологический потенциал предприятий, обеспечивают менеджерам возможность, изменяя стратегию выводить предприятия на более высокий уровень своего предназначения и миссии. Представленная здесь «стоимость, добавленная управленческим трудом» П. Страссмана, открывает обзор и сравнительный анализ активно используемых в отечественной и зарубежной практике методов (методик) оценки с целью выявления областей и границ рационального использования наиболее популярных и приемлемых из них.

Несмотря на отсутствие подтверждающих официальных статистических данных, условность представляемых оценок, их преимущественно экспертный, методически несогласованный и статистически необеспеченный характер, для большинства пользователей и разработчиков результативность информатизации всех сторон жизнедеятельности общества и предприятий представляется очевидной и безусловной. Но подходы к оценке этой результативности у различных авторов существенно различаются, проявляя противоречивые, зачастую, принципиально расходящиеся позиции

Традиционно, все понятия экономической эффективности строились на соотношениях результатов и затрат (продукция и услуги - затраты труда и средств производства, прибыль - авансируемый основной и оборотный капитал, и др.). Понятие эффективности постоянно употребляется в различных областях экономики, но применительно к информационным технологиям оно дискутируется уже в течение нескольких десятилетий. Рассмотрим, для примера, определения эффективности собранные и обобщенные в статье Евгения Зиндера «Что такое эффективность ИТ?» [15].

С точки зрения стандарта ISO:9000 third edition. 2005-09-15. Quality management systems - Fundamentals and vocabulary «эффективность -- это связь между достигнутым результатом и использованными ресурсами» [17].

Международный стандарт МЭК 50 (191)-90, ориентируется на удовлетворении заинтересованного лица: «эффективность услуги -- свойство услуги, заключающееся в том, что потребитель может легко и успешно пользоваться ею» [18].

Наиболее полное определение эффективности представлено в Методические рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов Минэкономики РФ: «Эффективность инвестиционного проекта -- категория, отражающая соответствие инвестиционного проекта целям и интересам его участников» [16].

Как видим, расхождения в видении проблемы очень существенное. Но, ведь это - официальные документы, предназначенные, в первую очередь, для лиц, принимающих решения: быть или не быть, внедрять или не внедрять, тратить или не тратить!

Технический прогресс в области информационных технологий (ИТ) ставит перед руководителями различного уровня задачу получения адекватных оценок экономической эффективности внедрения этих технологий. Изменения финансовых и экономических показателей функционирования предприятий, за редким исключением, не поддаются формализованной увязке с инвестициями в развитие информационных систем (ИС) и отдельных информационных технологий. Традиционные экспертные оценки, зависящие от уровня конъюнктурности, компетентности, информированности, рейтингов, предшествующих оценок и других субъективных факторов, по-прежнему являются основой для принятия решений в этой области.

Руководители компаний различного уровня сегодня, как правило, понимают сложность вопросов эффективности ИС (или хотя бы сроки оценки безубыточности проектов по их внедрению) и неоднозначность ответов на них. Сложность методов и методик оценки экономического эффекта от внедрения и эксплуатации ИС непосредственно зависит от сложности и многообразия современных информационных технологий.

Проблема оценки эффективности внедрения ИТ возникла с появлением автоматизированных систем управления (АСУ). Первые отечественные методические разработки по эффективности применения ЭВМ в управлении появились в 65-69 годах [6][10]. Затем стали разрабатываться методические материалы по оценке экономической эффективности АСУ [1][3][5][7].

В 1975 г. Постановлением Государственного комитета по науке и технике Совета Министров СССР и Президиума академии наук СССР была утверждена «Методика определения экономической эффективности автоматизированных систем управления предприятиями и производственными объединениями». [4]. Поздние методические материалы основывались, как правило, на этом официальном документе.

Первоначально обоснование экономической целесообразности создания автоматизированных система управления предприятием (КИС) происходило по схеме расчета экономической эффективности от внедрения новой техники в производство. Схема строилась на традиционном определении экономической эффективности капитальных вложений. Рассчитывался годовой экономический эффект путем сравнения исходных показателей по себестоимости и затрат на увеличение производственных основных и оборотных фондов с показателями, полученными после внедрения мероприятия по новой технике, и умножения полученных результатов на годовой объем производства.

Практика внедрения КИС потребовала своей методологии и специфических подходов для оценки экономической эффективности. Оказалось недостаточным рассматривать создание АСУ только как внедрение новой техники в производство. Внедрение новой техники подразумевало автоматизацию отдельных технологических операций, отдельных производственных процедур, в то время как функционирование автоматизированной системы управления влияло на качество управления предприятием в целом.

Специфика определения размера эффекта от автоматизации управления свелась к четырем основным отличиям от задачи определения экономической эффективности использования новой техники:

· Трудоемкость определения количественных параметров использования КИС в ряде областей производственно-хозяйственной деятельности предприятия, где возможна только качественная оценка (в ряде случаев эти параметры не подлежат экономической оценке);

· Широкая взаимозаменяемость технических средств и высокая вариантность комплектования технической базы КИС;

· Высокая значимость первоочередности решения проблем и задач на последующее развитие АСУ;

· Комплексность и взаимосвязь всех подсистем АСУ.

При этом выявились факторы экономической эффективности АСУ на базе ЭВМ:

· высокая скорость выполнения операций по сбору, передаче, обработке и выводу информации за счет высокой производительности средств;

· применение современных методов планирования, обеспечивающих рациональное использование производственных ресурсов;

· непрерывный оперативный контроль за ходом выполнения плана на основе своевременной и достоверной информации о состоянии производства;

· повышение качества учета, планирования, контроля и регулирования.

Экономическая оценка эффективности автоматизированных систем управления предприятиями тесно связана с определением источников экономической эффективности, то есть реальных возможностей улучшения производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия, потенциально существующих на предприятии резервов производства и упущенных выгод, а также возможностей повышения эффективности производства за счет совершенствования системы управления им [11]. Количественной оценке, в принципе, поддаются следующие направления повышения эффективности:

· увеличение выпуска продукции за счет более рационального использования производственных и трудовых ресурсов, оптимизации производственной программы предприятия;

· повышение производительности труда производственных рабочих вследствие сокращения потерь рабочего времени и простоев производственного оборудования;

· установление оптимального уровня запасов материальных ресурсов и объемов незавершенного производства;

· повышение качества выпускаемой продукции (сокращение брака, повышение сортности) и экономия, получаемая потребителями;

· снижение затрат на выпуск продукции за счет возможного сокращения административно-управленческого персонала, оптимизации технико-экономического и оперативно-календарного планирования, улучшения оперативного регулирования производства, экономии условно-постоянных расходов.

Перечисленные источники экономической эффективности автоматизации управления производством обеспечивают снижение себестоимости производимой продукции, и получение соответствующей прибыли на предприятии, внедрившем систему управления. Выбор этих источников во многом определяет достоверность будущих расчетов.

Традиция создания отечественных ИС практически прервалась по причинам кардинальной перестройки структуры собственности и экономического коллапса 1991-1998 гг. С конца 80-х годов в течение более десяти лет в условиях почти полного отсутствия финансирования отечественные разработки в этой области носили случайный, фрагментарный характер. Имевшиеся методики определения экономической эффективности АСУ не удовлетворяли требованиям современного производства в условиях рыночной экономики. Реформы методов управления экономическими объектами в России повлекли за собой распространение новых форм управленческой деятельности, перестройки организации процесса ее автоматизации.

Наряду с рядом других причин, это привело к широкому проникновению на российский рынок не только зарубежных технических средств и информационных систем, но и зарубежных методов и методик оценки их эффективности. Многие отечественные разработчики, по - существу, скатились к внедрению и модернизации применительно к местным условиям наиболее ярко зарекомендовавших себя зарубежных систем. То же самое наблюдается и в области оценки эффективности. Повторение и тиражирование имеет при этом и свои плюсы - отбрасываются заведомо не оправдавшие себя структурно - организационные и технические решения.

В настоящее время пользователи и разработчики ИС оперируют, как правило, совокупностью разнообразных, зачастую не стыкующихся между собой, построенных на разных принципах, методах и методиках, заимствуют там, где это возможно, рациональные зерна, принципы, идеи, элементы расчетов и оценок. В условиях отсутствия единой, общепризнанной, универсальной, всеобъемлющей методики, работа по разработке, внедрению и оценке экономической эффективности ИС превращается, в значительной степени, в исследовательскую, с необходимостью проектной привязки к конкретному объекту.

Отечественный и зарубежный опыт пока не подтверждает возможность создания такой, построенной на универсальных или специализированных методах, методики, которая обеспечивала бы однозначную и достоверную оценку любого проекта внедрения ИТ. Тем не менее среди большинства разработчиков и пользователей коренится убеждение, что средства, вложенные в разработку, внедрение и развитие ИС целесообразно оценивать как инвестиционные затраты, затраты на инвестиционные проекты (ИП).

В настоящее время в качестве эталона выполнения анализа инвестиционных проектов вводится стандартизированный подход к методам оценки инвестиций, разработанный Международным Центром промышленных исследований при ЮНИДО. Этот подход предусматривает общий порядок работы по оценке любого инвестиционного проекта (независимо от отраслевой принадлежности и степени сложности) и общие критерии коммерческой привлекательности: "Финансовая состоятельность" (финансовая оценка) и "Эффективность" (экономическая оценка).

Финансовая оценка включает в себя отчет о движении денежных средств, отчет о прибыли, баланс и соответствующие финансовые оценки. Экономическая оценка эффективности предусматривает использование простых (статистических) методов для расчета простой нормы прибыли и сроков окупаемости, а также методы дисконтирования для расчета текущей отчетности проекта (NPV) и внутренней нормы прибыли (IRR). Изложенный в Рекомендациях ЮНИДО [11] подход, в целом, отражен с учетом российских особенностей в «Методических рекомендаций по оценки эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования» 1994 года [8] и «Методических рекомендаций по оценке инвестиционных проектов». Эти официальные издания утверждены Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, государственным комитетом РФ по строительной, архитектурной и жилищной политике в 1999 году [9] .

Общая схема оценки эффективности состоит из двух этапов.

Первый этап: рассчитываются показатели эффективности проекта в целом. Ставится цель, получения агрегированной экономической оценки проектных решений и создания необходимых условий для поиска инвестиционных ресурсов.

Поскольку ИП, связанные с информационными технологиями на предприятиях, как правило, рассматриваются, как локальные (в отличие от общественно значимых), то оценивается только их коммерческая эффективность (общественная эффективность не оценивается, хотя, по нашему мнению, в связи с масштабным проявлением проблемы институциональности это положение в дальнейшем может быть пересмотрено).

Второй этап: определяется финансовая реализуемость и эффективность участия предприятия в проекте. Определяется организационно - экономический механизм реализации проекта и состав его участников. Вырабатываются схемы финансирования, обеспечивающие финансовую реализуемость ИП для предприятия. Оценивается эффективность проекта для предприятия.

Оценка эффективности ИП должна осуществляться на стадиях [8][9]:

· разработки инвестиционного предложения и декларации о намерениях (экспресс-оценка инвестиционного предложения);

· разработки «Обоснования инвестиций»;

· разработки технико-экономического обоснования (ТЭО) или бизнес-плана проекта;

· осуществление ИП (экономического мониторинга).

«Классические» показатели, рекомендуемые для использования в расчетах экономической эффективности ИП:

· чистый доход (ЧД, Net Value, NV);

· чистый дисконтированный доход (ЧДД, интегральный эффект, Net Present Value, NPV);

· внутренняя норма доходности (ВНД, внутренняя норма дисконта, внутренняя норма рентабельности, Internal Rate of Return, IRR);

· потребность в дополнительном финансировании (ПФ - проектное финансирование, стоимость проекта, капитал риска);

· индексы доходности затрат и инвестиций (простые - не дисконтированные, дисконтированные, ИД, ИДД);

· срок окупаемости;

· группа показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия - участника проекта.

В большинстве современных методов и методик оценки эффективности ИС в той или иной степени присутствуют представленные выше этапы, стадии, показатели. Отраслевые корпоративные методики и методические рекомендации, в основном, повторяют эти стандартные подходы. Общность методических подходов здесь очевидна, но конкретные фирмы - разработчики ИС, фирмы, внедряющие ИС, в каждом конкретном случае, на каждом объекте используют собственные методы, привязывая их непосредственно к объекту.

Показатели эффективности инвестиционных проектов рассчитываются на разных этапах инвестиционного цикла (времени жизни проекта) - от разработки инвестиционного предложения до мониторинга хода реализации проекта, различаясь требованиями по составу и степени детализации исходных данных.

Эти данные являются, как правило, многовариантными, то есть предполагают варьирование состава и численных значений, но в рамках представленных выше «рекомендаций» структура этих данных является инвариантной.

Проведение на практике расчетов эффективности ИТ - проектов, в соответствии с приведенными Рекомендациями, носит ограниченный характер из-за ряда не поддающихся учету, косвенных эффектов.

Такие расчеты применимы, как правило, только к отдельным разделам проектов, к отдельным задачам, подразделениям или видам производств, лишь иногда к целым предприятиям, специфика которых позволяет вести адекватный и объективный учет затрат и доходов (например, транспортные предприятия).

При этом у заказчика или разработчика проблема полного упорядочения альтернатив выбора остается неразрешенной. Формирование целевой функции как количественного показателя качества заданных альтернатив выбора представляется абстрактной, труднореализуемой задачей. Для множества типов конкретных организаций и предприятий трудно получить достаточно адекватное описание цели в одной общепринятой шкале экономических измерений.

Многообразие современных информационных технологий требует уточнения и корректировки используемого методического материала по конкретному проекту. Сложность заключается в правильном выборе источников эффективности, которых на практике может оказаться значительно больше, чем обозначено выше. Поэтому, как правило, требуется специализированное обследование.

В настоящее время довольно активно формируется распространенное мнение об общей принципиальной убыточности автоматизации: «Автоматизация предприятия в большинстве случаев была, и зачастую остается, как ни парадоксально это звучит, убыточной». «Применение вычислительной техники лишь добавляет новое качество (управления - авт.), но не меняет суть. Происходит просто смена поколений инструментов работы с информацией» [20].

На первый план выдвигается задача сделать управление с помощью компьютера значительно эффективнее за счет модернизации бизнес-процессов, совершенствования структуры и наполнения ИС, обеспечивающих в совокупности новое качество их функционирования.

Тратить время и деньги на расчет «экономического эффекта внедрения корпоративных (комплексных - авт.) информационных систем - значит еще больше увеличить убытки, связанные с этим внедрением». Выразители такой позиции, как правило, считают, что для обоснования автоматизации достаточно факта глобальной смены поколений инструментов работы с информацией, что само по себе является сущностью происходящих революционных изменений.

Признавая право конкретных практиков - разработчиков больших информационных систем на подобные заявления, мы, вместе с тем, будем исходить из необходимости делать предварительные выводы для каждого конкретного объекта, проводить для каждой внедряемой системы на начальном этапе подробный анализ затрат и выгод от ее внедрения, и, по возможности, давать количественные сопоставления (таблица 4.1). При этом основными свойствами системы можно считать: полноту, функциональность, гибкость, производительность, надежность, ресурсоемкость.

Анализ такого рода существенно упрощается при одновременном достаточно высоком уровне верификации результатов в случае широкого использования нормативной базы предприятия.

В доперестроечной России система нормирования охватывала практически весь спектр экономических, финансовых и производственных показателей на всех уровнях. От внутризаводского (внутрифирменного) до уровня государственных программ.

Таблица 4.1. Принципиальная схема анализа затрат и выгод от внедрения ИС на начальном этапе.

Первоначальные затраты. Оборудование Системное ПО Прикладное ПО Затраты на повышение квалификации.	Первичные выгоды. Информированность руководства. Снижение трудозатрат на учет. Уменьшение потерь от погрешности учета. Повышение точности и оперативности текущих управленческих процедур.
Текущие затраты. Рабочее время по вводу данных. Текущее сопровождение аппаратных средств. Текущее сопровождение программных средств. Текущее сопровождение.	Вторичные выгоды. Повышение управляемости. Повышение выживаемости на рынке, конкурентоспособности. Снижение издержек от ошибок управления. Улучшение взаимодействия с партнерами.

На предприятиях существовали, развивались, обновлялись и пополнялись огромные массивы формируемых расчетным путем, и по аналогии, норм и нормативов по трудоемкости работ, по запасам, затратам ресурсов (нормы расхода сырья и материалов, электроэнергии, энергоносителей и пр.) по видам

деятельности. Этим во многом объяснялась приемлемость и дееспособность названных выше методик оценки эффективности АСУ

Потребность в восстановлении значительной части прежней нормативной базы и в формировании баз данных с современными нормативами, в том числе с нормативами по внедрению и использованию ИС, сегодня ощущают большинство руководителей не только производственных, но и иных предприятий. При принятии решения о приобретении и использовании информационной системы, база нормативов по элементам систем - аналогов могла бы существенно облегчить положение руководителей этих предприятий. При этом возрастает роль нормативного прогнозирования в управлении, достоверность которого с использованием ИТ существенно увеличивается или, по крайней мере, сопровождается достаточно обоснованными оценками.

В противоположность тем, кто заявляет об отсутствии необходимости вообще заниматься определением экономической эффективности вложений в ИТ, распространение получили еще две «экстремальные» точки зрения. Выразители одной из них, как правило, представители консалтинговых подразделений фирм-разработчиков обещают заказчикам уже в ходе предпроектного обследования просчитать эффективность предлагаемых к внедрению систем, заранее обозначая этот эффект, как положительный [21]. После детального изучения этого вопроса заказчики, по мнению автора, должны увидеть здесь элементы маркетинга или безответственной рекламы.

Вместе с тем, абстрагируясь от конъюнктурных соображений, предпроектное обследование представляется необходимым для всех типов предприятий и задач по внедрению ИТ. На крупных предприятиях также представляется целесообразным проводить пилотное проектирование для демонстрации основных возможностей внедряемой системы и выявления возможных сложностей внедрения. Такой подход хорошо зарекомендовал себя на ряде крупных отечественных предприятий (например, НПО им. Хруничева).

В рамках предпроектного обследования могут, в принципе, получить развитие инфологические модели, позволяющие обеспечить вполне адекватное, доступное по ясности и последовательности изложения, описание объекта. Понятие инфологической модели, введенное в теории баз данных, начинает распространяться на информационные системы.

Другая позиция, которой придерживается ряд теоретиков-разработчиков: еще немного средств и, опираясь на лавинообразный рост возможностей технического и программного обеспечения, будут, наконец, реализованы супермодели, достаточно адекватные реальным объектам исследования, в том числе, большим организационно-экономическим системам, аналогам большинства современных предприятий. Схема таких построений обычно единообразна: задается принадлежность состояния системы некоторому заданному множеству возможных состояний при всех возможных (описываемых) изменениях окружающей среды.

Изменения обычно носят стохастический характер, следовательно, возникает задача максимизации вероятности выживания объекта моделирования. Содержательный анализ системы, в принципе, позволяет с требуемой степенью адекватности выделить существенные факторы, определяющие выживание, и по ним построить векторную задачу оптимизации.

При оценке эффективности ИС сегодня, ввиду отсутствия надлежащего методического обеспечения и соответствующей нормативной базы, нет возможности говорить об интегральном эффекте, то есть эффекте как суммы эффектов различных подсистем, эффекте свертывания (по аналогии со свертыванием критериев). Можно говорить только о синергическом эффекте, эффекте функционирования системы как единого целого. Но он, хотя и способен в ряде случаев увязывать, рассматривавшиеся ранее прямые и косвенные эффекты [22][23], по определению, не поддается формальным оценкам, поскольку консолидирует множество различных невзаимосвязанных, зачастую и противоречивых эффектов (технических, технологических, социальных, временных и др.).

Формирование адекватных динамических моделей, использующих интегрированные критерии, позволяющих, в принципе, не только количественно оценивать эффективность, но и связывать вместе все основные временные параметры жизненного цикла рассматриваемых систем, что давало бы возможность выбирать оптимальные, с точки зрения оценки функционирования всей системы, в целом, параметры жизненных циклов составляющих элементов, в частности, время их развития и деградации, сегодня не представляется осуществимым, как в методическом, так и в техническом плане.

Для решения задачи оценки эффективности инвестиций в такой строгой постановке в перспективе понадобятся экспертные системы на основе мощной базы данных интерфейсов с высокой производительностью, использующих статистику наработок по аналогичным системам, нормативную базу рассматриваемых предприятий и альтернативы по элементам дерева целей, формируемым на основе системного анализа этих предприятий.

Вместе с тем продолжаются попытки формализации объектов инвестирования поэтапно, помодульно, по группам, подразделениям, по функциональному разделению. Инвестиционная привлекательность ИТ в этих случаях оценивается по сопоставлению расчетного дисконтированного и нормативного (условно-нормативного, заданного) сроков окупаемости, с выделением точки финансового равновесия. При этом может использоваться гибкая системная методология "Организационного развития" для получения достаточно обоснованных и согласованных схем процесса организационного развития. Но проблема субоптимизации остается нерешенной.

Альтернативой здесь представляется применение теории сложности к оценке инвестиций в ИТ по аналогии с инвестициями в интеллектуальную собственность на предприятиях, относящихся к разряду больших организационно-экономических систем. Внедрение любых информационных технологий и их элементов приводит к росту сложности, как самого предприятия, так и его продукции. Предлагаемые методы основаны на получении оценок изменения единицы сложности и стоимости единицы сложности в рассматриваемых областях ИТ с соответствующим расчетом функций влияния изменений. Для оценки стоимости единицы сложности возможно применение любых сопоставимых оценок для аналогов и прототипов. Стоимость при этом рассматривается, как результат торга продавца и покупателя, определяется на основе доступной информации, а также спецификой покупателя [24].

Это положение обуславливает необходимость построения логической цепи рассуждений и на ее основе модели расчета стоимости, связывающей технические решения с параметрами, для которых известны рыночные стоимостные эквиваленты. При этом субъективизм полученных оценок будет определяться субъективизмом значений рыночных стоимостей подобных решений.

В перспективе могут оказаться приемлемыми подходы с использованием теории чувствительности, нетрадиционного факторного анализа с применением ограниченной статистики, и других средств анализа больших организационно-экономических и технических систем.

Во многих случаях, к решению обозначенной проблемы можно также подходить с позиций оценки эффективности разных институциональных устройств взаимодействия между экономическими агентами. Вопрос количественной оценки эффективности ИТ, напрямую связан с измерением общественно необходимого уровня трансакционных издержек. Минимизация этих издержек - обязательная цель любого предприятия.

Развитая ИС способствует проявлению независимости от услуг посредников с оппортунистическим поведением, которые нередко достаточно изощренно искусственно формируют завышенный объем своих услуг на рынке, монополизируя или навязывая отдельные виды услуг, стремясь к управлению взаимодействием контрагентов. На рынке, где от имени агентов выступают элементы информационных систем, происходит обязательное перераспределение трансакцонных издержек, выгод и рисков контрактации между агентами. Выгоды и риски становятся «прозрачнее», что влияет на скорость принятия решений.

Перераспределение трансакционных издержек, в свою очередь, создает новые возможности контрактации, появляются новые трансакционные и трансформационные возможности, новые предприятия, новые производства, меняются институциональные условия взаимодействия, меняются относительные цены, существенно снижается проблема асимметрии информации между контрагентами - субъектами рынка [25][26].

Имеющие место сегодня десятки методов, методик, принципов и подходов к задачам оценки эффективности инвестиций в информационные технологии и, прежде всего, в информационные системы, выросли из практических решений этих задач, уровень их разработки, обоснованности и адекватности отражает, в целом, уровень знаний в данной области. Ниже рассматриваются наиболее отработанные и популярные, апробированные зарубежными и отечественными фирмами методы и методики оценки эффективности ИТ. По нашему мнению не должна иметь место идеализация рассматриваемых методов, но положительные моменты, рациональные подходы и решения, вместе с тем, присутствуют в каждом из них. В условиях имеющегося «методического голода» в данной области даже детальное рассмотрение и сопоставимый анализ приводимых методов представляется конструктивным.

4.2 Стоимость, добавленная управленческим трудом (П. Страссман)

Оценка финансового результата проекта является необходимой, но не единственной, возможностью определения экономической эффективности проекта внедрения информационной системы. В качестве методов нефинансовой оценки эффекта от внедрения системы представляется обязательным и целесообразным рассмотреть методы изменения производительности труда и «модель капитала знаний» П. Страссмана [27].

Признавая наличие в настоящее время множества различных, зачастую, никак не сопрягаемых, методик экономической оценки эффективности инвестиций, подчеркивая право на существование практически каждой из них, П. Страссман пришел к своему оригинальному, нашедшему множество последователей и сторонников, видению проблемы. Классический подход к подобным методикам, позволяющий оценить в количественном выражении эффективности инвестиций, можно, по его мнению, представить в виде следующей последовательности шагов [28]:

1. «Измерьте все, что можно измерить без труда (что будет измерено, то и хорошо).

2. Отбросьте все, чего измерить нельзя, или присвойте этому условное количественное значение (это хоть и вводит в заблуждение, но впечатление все-таки производит).

3. Исходите из предпосылки; то, что не измеряется, по существу не имеет большого значения (это - не что иное, как слепота).

4. Сделайте вывод: что не измеряется, того и не существует».

Подобный подход позволяет оценить эффективность инвестиций в количественном выражении. Но, к сожалению, он "работает" только в тех случаях, когда обработка информации приближается к фабричным операциям. В большинстве случаев производятся горы ненужных данных.

«Нельзя измерить то, чему не дано определение. Нельзя также сказать, что вы что-то улучшили, если это нельзя измерить» [28]. Если подходить к оценке эффективности и информационных систем с точки зрения этого тезиса, то можно оказаться в ситуации, когда содержание и внедрение большинства информационных систем ориентированных в первую очередь на автоматизацию управленческого аппарата окажутся убыточными.

Считается, что термины «производительность информации» и «капитал знаний» были введены П. Страссманом для оценки эффективности внедрения информационной системы. Это связано с тем, что проведя оценку 468 крупнейших фирм США и Канады,П. Страссман приходит к выводу об отсутствии связи между затратами на информационные технологии и прибылью компаний [29].

Питер Друкер выдвинул тезис о том, что основным капиталом компаний в информационный век становятся не основные фонды, а интеллектуальный капитал. П. Страссман иллюстрирует это на простом примере: «По моим подсчетам, в конце прошлого года (1998-го) общая стоимость акций 6153 американских компаний составляла 13,7 трлн. долл. Поскольку стоимость основного капитала (то есть стоимость основных средств в бухгалтерском балансе) у 25% наиболее успешных корпораций в среднем составляет всего 14% их рыночной стоимости, происхождение оставшихся 86% должны получить какое-либо рациональное объяснение. Самое удобное - объявить разницу в 86% стоимостью знаний, накопленных компанией» [28]. Работник умственного труда («работник знаний»), который является носителем этого капитала, от остальных участников трудового процесса отличается тем, что сам безраздельно владеет своими собственными «средствами производства»: интеллектом, памятью, знаниями, инициативой, опытом, что в совокупности обычно характеризуют как «скрытые знания». Руководство страстно желало бы найти способ отчуждать эти знания и превращать их в «явные», подобно тому, как это происходит, когда ученый публикует свои результаты в виде статьи или монографии. Информационная система с ее жесткой структурой бизнес - процессов и архивом данных начинает выполнять функцию «аккумулятора информации», «аккумулятора знаний».

В качестве основного способа оценки эффективности информационной системы предлагается использовать «отдачу от менеджмента». Этот показатель измеряется как отношение стоимости, добавленной управлением, и затрат на управление. Соответственно, под стоимостью, добавленной управлением, понимается остаток от всех расходов, то есть разность между прибылью после уплаты налогов и стоимостью капитала. Таким образом, «отдача от менеджмента» отражает эффективность использования информации на предприятии.

«Капитал знаний» - стоимость, добавленная управлением, деленная на средневзвешенную стоимость капитала. Капитал знаний представляет собой оценку капитализации факторов, приводящих к получению стоимости, добавленной управлением и приближенно описываемой показателем производительности информации. Можно сказать, что капитал знаний описывает результат приобретения знаний работниками компаний и выражается в денежной форме.

У П. Страссмана проявляется специфическая идеализация капитала знаний, построенная на распространенном представлении, что информационная система - это интеллектуальная собственность. Капитализация предприятий - вопрос, достаточно изученный сегодня и в теоретической и в практической плоскостях. Процесс капитализации в значительной степени обуславливается внешней средой и совпадением условий, субъективными качествами персонала и искусственными приемами, лежащими не только в сфере чисто биржевых манипуляций, маркетинга и рекламы, но и в области финансовых манипуляций «пирамидального» характера на грани афер.

Одним из критериев успешной деятельности организации является оценка производительности труда. В ней отражены результаты практически всех видов деятельности предприятия. В сфере производства - это критерий рентабельности предприятия, а применительно к управленческой деятельности - это эффективность организации. Для оценки производительности труда в данной работе используется методика «измерения производительности труда методом добавленной стоимости» описанная в книге П. Страссмана «INFORMATION PAYOFF The Transformation of Work in the Electronic Age THE FREE PRESS» [28].

Основные положения и выводы монографии сводят изменения в содержании, организации и технике управления под влиянием автоматизации рабочих мест и системы, в целом, к следующим направлениям:

Во-первых, в корне меняется организация и техника информационного обеспечения руководителя, а, соответственно, и характер принятия решений.

Во-вторых, осуществляется определенная автоматизация отдельных функций руководителя, меняя функциональные обязанности, перераспределяя время и усилия, а также области принятия решений, поднимая общий уровень руководства.

В-третьих, существенно изменились средства коммуникации, скорость обмена информацией. Соответственно меняются методы и техника коммуникационных отношений руководителей с подчиненными и с вышестоящими органами.

С точки зрения П. Страссмана в организационной единице суммарный объем добавленной стоимости представляет собой валовую продукцию за вычетом стоимости комплектующих изделий, услуг, сырья и энергии. Считается, что именно этот критерий определяется управленческой деятельностью предприятия. Если один из видов управления, как, например, материально-техническое снабжение, особенно эффективен, это увеличивает суммарный объем добавленной стоимости, так как улучшает условия приобретения результатов труда других предприятий. Если реклама способствует выбору выгодных заказов, это не только снижает расходы на рекламу, но вместе с ростом валового дохода способствует увеличению добавленной стоимости.

Суммарную добавленную стоимость можно подразделить на две части, из которых одна - производная от затрат капитала, а другая обусловлена вложенным трудом. В свою очередь часть, созданную вложенным трудом, тоже можно подразделить на составляющие элементы: созданную непосредственно производственным трудом и трудом в управлении производством, Следует четко различать эти два компонента, так как производительность труда в них определяется по-разному. В качестве первого этапа анализа производительности труда необходимо вычесть затраченный капитал из суммарной добавленной стоимости. Как видно на рисунке 4.1, суммарную добавочную стоимость составляют три компонента. Это стоимость, добавленная: управленческим трудом, в производстве, затраченным капиталом.



Рисунок. 4.1. Структура доходов компании.

Как было отмечено в предыдущих лекциях, информационные технологии воздействуют, в первую очередь, на структуру управления, переводя управление предприятием на качественно новый уровень. Это означает, что внедрение информационной системы должно непосредственно влиять на добавочную стоимость, возникшую в результате управленческого труда, и на производительность управленческого труда.