Диссертация (Оценка экономической эффективности аналитических информационных систем), страница 7

Однако большинство методов этой группы не только даёт ответ, какая именно альтернатива «лучше», но и предоставляет численную оценку: что одна альтернатива лучше другой в определённое количество раз. Иначе говоря, методы в качестве результата своего применения предоставляют пользователю вектор весов предпочтений (вектор относительной значимости альтернатив), т.е. числа из интервала [0..1], в сумме дающих единицу и определяющих предпочтительность каждой из альтернатив. Несколько методов этой группы будут рассмотрены ниже.

Эти методы уже вполне могут участвовать в численной оценке ИТ-проекта. Так, если экономический показатель является результатом нескольких факторов, то для определения важности каждого из них (в отсутствие возможности применения статистических методов) зачастую применяются именно методы теории принятия решений [70].

1. Классические методы принятия решений

Классическая задача принятия решений [7][11] представляет собой совокупность следующих элементов:

• цели и подцели;

• альтернативы (варианты решения);

• критерии (признаки), разбитые на группы подкритериев;

• предпочтения критериев;

• проблемные ситуации;

• принципы согласования.

Лицо, принимающее решение, определяет предпочтения критериев (путём ранжирования разных вариантов решения в разрезе критерия) и определяет принципы согласования (т.е. какие критерии более важные или какие эксперты заслуживают большего доверия и т.п.). Для критериев могут применять количественные и ранговые шкалы, некоторые методы опираются только на попарные сравнения между элементами.

Основными применяемыми алгоритмами для получения весов альтернатив

(т.е. вероятности, что именно эта альтернатива является наиболее подходящей с точки зрения цели) являются:

• методы, основанные на принципе большинства;

• методы, основанные на принципе Парето;

• методы, основанные на принципе оптимизма или пессимизма;

• методы, основанные на принципе Сэвиджа;

• итерационные методы Брауна;

• методы, основанные на принципе Лапласа;

• методы, основанные на принципе Байеса;

• методы, основанные на принципе Гурвица;

• методы, основанные на однородном Марковском процессе. Также используются разнообразные сочетания данных подходов.

К достоинствам классических методов следует отнести глубокую проработку и широкую практику применения этих методов на реальных задачах. Недостатками является высокая (или подавляющая) зависимость от экспертных оценок, частая зависимость от статистической информации, а также сложность выбора метода (т.к. на одних и тех же исходных данных разные классические методы дают разные результаты).

1. Метод анализа иерархий (Analytic Hierarchy Process, AHP)

Метод анализа иерархий является достаточно простым и при этом весьма эффективным инструментом для быстрой оценки альтернатив на основе экспертного мнения [14, с.22-25][20].

Метод включает в себя следующую последовательность шагов:

1. определить цель принятия решения, альтернативы (варианты решения) и их критерии (признаки, характеризующие альтернативы);

2. определить приоритеты альтернатив на основе их попарных сравнений в разрезе всех признаков;

3. синтезировать общие приоритеты для каждого признака;

4. проверить согласованность полученных экспертных суждений;

5. принять итоговое решение.

Результатом применения метода анализа иерархий является согласованный вектор приоритетов альтернатив. Детальный алгоритм работы метода анализа иерархий будет рассмотрен ниже при построении комбинированного метода дележа совместной прибыли (п.2.3.1.4).

К достоинствам данного метода относятся его простота и независимость от статистики и используемых шкал. К недостаткам следует отнести те же характеристики, что и у других методов этого класса: высокую зависимость от экспертных оценок.

1. Метод прогнозирования Дельфи

Метод Дельфи позволяет провести численную оценку любого показателя. Чаще всего он применяется для прогнозирования характеристик отдельных этапов проекта: их стоимости, продолжительности.

Структурно метод Дельфи является экспертным заочным итеративным групповым анонимным методом прогнозирования. Для его применения необходимо иметь группу экспертов и группу организаторов.

Простейшая вариация метода представляет собой итеративную последовательность шагов:

1. рассылка экспертам опросного листа;

2. ответ экспертов на вопросы опросного листа и обоснование мнения;

3. сбор информации от экспертов;

4. рассылка экспертам ответов и обоснований всех экспертов, без указания авторства;

5. возврат на п.1, если нет консенсуса.

Такая технология, при заинтересованности экспертов, позволяет, как правило, прийти к консенсусу, исключив открытые столкновения, факторы авторитета, присущие очным групповым обсуждениям.

Существует множество более сложных модификаций метода [16], включающих более сложную процедуру формирования опросного листа, очные этапы обсуждений и другие усовершенствования.

1. Критика «неосязаемых» выгод от ИТ

Многие авторы в своих исследованиях эффективности ИТ основное внимание уделяют неосязаемым выгодам, предполагая, что они обеспечивают основную ценность при использовании инструментов (частью которых являются ИТ), ориентированных на стратегические преимущества.

Классические финансовые модели, такие как NPV и ROI, невозможно напрямую применить к инвестициям в неосязаемые выгоды, из-за сложности вычисления отдачи от таких затрат. Основным элементом учёта в рамках классической экономической теории являются материальные ценности. А информационные ценности, лежащие в неосязаемой плоскости, остаются вне области анализа традиционных моделей [73].

По результатам опроса руководителей западных предприятий, в которых успешно используются инструменты бизнес-аналитики (business intellligence), проведенного в 2002-ом году институтом хранилищ данных (TDWI), выявлено, что большинство потребителей отмечают в основном именно такие качественные (а не количественные) преимущества, которые обычно относят к неосязаемым: единая «версия правды», улучшение стратегического планирования и качества принятия решений и т.п. [41]. Результаты опроса представлены на Рисунке 1.6.

Осязаемые и неосязаемые выгоды BI

Экономия времени Единая версия "правды"

Улучшение планирования и стратегии Улучшение качества принятия…

Повышение эффективности процессов

Уменьшение издержек Повышение удовлетворённости… Повышение удовлетворённости…

ROI

Новые доходы Уменьшение совокупной стоимости… Повышение акционерной стоимости

15%

23%

21%

37%

36%

35%

33%

59%

57%

56%

55%

0% 20% 40% 60%

Осязаемые Неосязаемые

Рис.1.6. Результаты опроса мнения заказчиков об основных выгодах BI

Многие исследователи (например, [74]) отмечают, что поставщики аналитических решений часто фокусируют внимание заказчиков на разнообразные выгоды, которые затруднительно измерить. Типовыми преимуществами данного класса, регулярно используемыми в публикуемых материалах производителей, являются гибкость, маневренность, реактивность, информированность и т.п.

Неосязаемые выгоды

Внутреннее развитие

Процессы Технологии Экспертиза

Отношения с клиентами

Качество сервисов Логистика Поддержка бренда и торговых марок

Перспективы

Улучшение рыночных позиций Партнерство

Готовность к изменениям

Управляемость продуктами Аналитика в реальном времени Скорость внедрения изменений

Возрастание степени неопределённости и сложности измерения

Рис.1.7. Структура неосязаемых выгод от внедрения ERP

Взгляды на неосязаемые выгоды весьма разнообразны и применимы не только к аналитическим системам. Например, К.Мёрфи и С.Симона анализируют неосязаемые преимущества при использовании ERP-систем [59], их классификация представлена на Рис.1.7. Многие исследователи (например, [22][28][63]) отмечают особый характер неосязаемых выгод, невозможность их прямого измерения и запоздалое отражение в финансовых показателях. Работы А.Куннигана [35] являются примером работ, в которых явным образом отмечается невозможность измерения выгод от эксплуатации хранилищ данных и выстраивается сложная схема многосторонних «качественных» преимуществ на разных этапах жизненного цикла информационного решения.

Несмотря на многообразие и сложность измерения неосязаемых выгод уже на ранних этапах исследования экономики ИТ, некоторыми научными группами были предприняты попытки выстраивания методик численной оценки неосязаемых преимуществ. Одним из первых был Кин [53], который в своих работах по системам поддержки принятия решений предложил циклический