Диссертация (1105778), страница 10

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

участии лица, принимающего решение («Системы поддержки принятия решений являются человеко-машинными системами, которые позволяют лицам, принимающим решения, использовать данные …»)[10]. Определение аналогичного понятия в учебнике по экономической информатике не требует участия человека: «Системы поддержки принятия решений (...) - системы управленческого уровня, поддерживающие решение плохо структурированных и неструктурированных задач ...» [14]. Построение единой непротиворечивой системы понятий в области инструментов поддержки принятия решений является предметом отдельных исследований (см., например, [8]).

Диссертация посвящена аналитическим информационным системам, поэтому в ней строго зафиксировано понятие аналитической системы и выделены основные свойства инструментов этого класса. В рамках исследования к классу аналитических информационных систем относятся системы, назначение которых состоит в поддержке принятия решений лицом, принимающим решения, в условиях неопределённости. Под принятием решения понимается выбор одного из нескольких возможных вариантов (альтернатив). Под условиями неопределённости понимаются неопределённость будущего (в т.ч. влияние исполнения того или иного решения на будущее), а также неопределённость интерпретации характеристик альтернатив и их соотношений друг с другом. К классу аналитических систем относятся только те системы, которые опираются на базу данных (или знаний) и модели (обработки данных и принятия решений), а также при эксплуатации которых ключевую роль играет пользователь (ЛПР – лицо, принимающее решение). Иными словами, ключевой характеристикой аналитических информационных систем является способность преобразования данных в информацию для получения новых знаний лицом, принимающим решения.

Примерами аналитических систем являются:

• OLAP-отчётность (система аналитической обработки данных в реальном времени);

• хранилища данных;

• статистические отчёты в учётных системах;

• системы скоринга, предоставляющие информацию ЛПР;

• системы сегментирования клиентов;

• системы анализа подозрительных и мошеннических операций;

• системы управления рисками и прогнозирования;

• системы интеллектуального анализа данных (класса data mining);

• медицинские экспертные системы.

Характерные примеры информационных систем, не являющиеся аналитическими:

• турникеты на входе в общественный транспорт – т.к. отсутствует элемент неопределённости при принятии решения;

• инструмент выбора подходящих цвета и фона в графическом редакторе – т.к. нет ни данных/знаний, ни модели (обработки данных или принятия решений);

• система обработки сигнала с эхолота (результаты многократного промера глубин) и получения карты рельефа дна водоёма – т.к. отсутствует задача принятия решения.

Ещё одним видом аналитических информационных систем являются банки информации (например, справочно-правовые системы или web-порталы с актуальной финансовой информацией). В основе подобных систем, как правило, лежат алгоритмы структурирования и пользовательского поиска, т.е. некоторые модели обработки данных. Это свойство определяет аналитический характер таких систем в случае их применения для целей принятия управленческих решений.

Из всего сказанного можно сделать вывод, что аналитические информационные системы – это один из подвидов систем поддержки принятия решений (в подавляющем большинстве интерпретаций понятия «СППР»).

Обязательными компонентами (критериями) аналитической информационной системы являются:

• задача принятия решения;

• неопределённость будущего и/или интерпретации состояния;

• информационная система, предназначенная для поддержки принятия решений;

• человек, принимающий решение с использованием этой информационной системы;

• наличие базы данных/знаний и моделей их обработки.

Важным свойством аналитических систем является незначительное влияние аналитической системы на бизнес-процессы при её внедрении. В отличие от транзакционной системы внедрение аналитического инструмента само по себе не приводит к значительному изменению структуры затрат, за исключением прямых расходов на внедрение и эксплуатацию системы.

С другой стороны, аналитические информационные системы – это информационные инструменты, позволяющие предпринимателю осуществлять предпринимательскую деятельность – в условиях рынка и неопределённости, свойственной природе, принимать сложные обоснованные решения. Иными словами, аналитические системы – это инструменты, которые помогают предпринимателю бороться с фундаментальной рыночной неопределённостью при принятии решения.

Такой подход позволяет использовать теоретический базис, сформированный Фрэнком Найтом в основополагающем труде «Риски, неопределённость и прибыль» [18] и его последователями. Тогда аналитические информационные системы – это инструмент для уменьшения неопределённости при ведении предпринимательской деятельности самим предпринимателем либо тем, кому он делегировал полномочия принятия решений в условиях неопределённости (т.е. наемным менеджером). Это подтверждается на практике: пользователями чистых аналитических систем (например, OLAP-средств) в подавляющем большинстве случаев являются менеджеры среднего и высшего звена, а не рядовые сотрудники организации.

Показателем качества предпринимательской деятельности (по Ф.Найту) является предпринимательская прибыль. Соответственно эффективность

аналитической системы определяется через показатели прибыли и их изменения. По Найту, единственным источником предпринимательской прибыли в модели рыночной экономики и свободной конкуренции является успешная борьба с неопределённостью.

Аналитические системы позволяют бороться с неопределённостью (в основном – неопределённостью будущего), а не с измеримым риском. Отличие неопределённости и рисков, сформулированное Ф.Найтом, состоит в том, что неопределённость нельзя измерить или численно оценить. Как только появляется возможность оценки значения неопределённости, это автоматически означает, что неопределённость трансформировалась в риск, а значит, может быть ликвидирована методами страхования и, как следствие, в рыночных условиях не может служить источником для существования предпринимательской прибыли (прибыль в таком случае заменяется на плату за капитал при заданном уровне рисков, что не имеет отношения к сущности предпринимательской деятельности).

Отметим, что в модели, предложенной в диссертации, область измеримого риска - это область деятельности транзакционных систем.

Важно отметить, что для менеджера (и это отмечается Ф.Найтом) принятие решений в условиях неопределённости тоже является операционной (текущей) деятельностью. С другой стороны, транзакционная система всегда является и аналитической системой, так как любая информационная система обеспечивает группировку и структурирование информации, а значит, предоставляет менеджменту структурированную информацию для ведения предпринимательской деятельности.

Поэтому даже в теоретической модели провести жесткую границу между транзакционной и аналитической системой не представляется возможным, однако это и не требуется в условиях полученной модели, т.к. оценки эффективности транзакционной и аналитической составляющих информационной системы строятся раздельно и независимо. Иными словами, разделение на транзакционные и аналитические системы не предполагает проведения фиксированной границы между различными классами информационных систем. При анализе

эффективности любого прикладного программного обеспечения требуется независимое рассмотрение с двух сторон («граней»): с одной стороны, как транзакционной системы, с другой – как аналитической.

На практике любая реальная информационная система в явном виде имеет как аналитическую, так и транзакционную составляющие в различных пропорциях. К «чистым» аналитическим системам можно отнести системы управленческой отчётности (с учётом оговоренного выше), к «чистым» транзакционным системам в предложенной модели можно отнести любые инфраструктурные системы (например, системы внутренней корпоративной электронной почты).

2.1.2 Процессная модель предприятия

В диссертации используется процессный взгляд на предприятие, это значит, что деятельность предприятия рассматривается как совокупность внутренних процессов («бизнес-процессов»). Под процессом понимается определённый порядок рабочих активностей, имеющих начало и конец, распределённых во времени и пространстве и имеющих чётко определённые входы и выходы [40]. Цепочку создания продукции предприятия можно представить в виде совокупности связанных процессов, создающих добавленную стоимость продукта или услуги.

Под бизнесом предприятия в исследовании понимается совокупность бизнес-процессов, для которой известна её совокупная прибыль в исследуемый период времени. Предприятие можно рассматривать как один бизнес, либо как множество бизнесов, если для них известны собственные экономические результаты.

В диссертации не рассматриваются вопросы реинжениринга бизнес- процессов и влияния внедрения информационных технологий на структуру бизнес-процессов. Эти вопросы детально рассматриваются, например, в работах Т.Девенпорта [40] и М.Хаммера [47].

Важным типом активности в составе бизнес-процесса являются работы, состоящие в принятии предпринимательского решения, влияющего на

экономический результат бизнеса. Такая активность в диссертации называется

«актом принятия решений». Отметим, что в некоторых актах принятия решений исполнитель (лицо, принимающее решение) может использовать аналитическую информационную систему.

1. Специализированная модель оценки эффективности АИС

1. Общее описание модели

В данном разделе рассматривается задача оценки экономической эффективности аналитической информационной системы в рамках некоторого бизнеса в заданный период времени.

Как было указано выше, причиной появления прибыли в предпринимательской деятельности в условиях рынка является вынесение суждений в условиях неопределённости. Иными словами, именно принимаемые решения, в условиях неопределённости результата этого решения, являются причиной возникновения предпринимательской прибыли. Таким образом, наличие положительного экономического результата (прибыли) является следствием только лишь актов принятия решений. Независимо от сложности бизнеса предприятия, положительный результат этого бизнеса (предпринимательская прибыль) является следствием только лишь актов принятия решений, входящих в составляющие бизнес бизнес-процессы.

Поэтому под экономическим эффектом от использования аналитической системы в диссертации понимается вклад аналитической системы в экономический результат принятия решений в заданном бизнесе предприятия, а общий результат бизнеса предприятия является суммой эффектов от принятия решений в этом бизнесе (с учётом поправки на потери бизнеса от недостаточно качественной организации внутренних процессов). В общем виде построенная модель оценки экономической эффективности аналитической информационной системы представлена на Рис.2.1.

В рамках предложенной модели экономическая эффективность (E)

аналитической информационной системы может быть условно представлена

следующим образом:

E G D (W ) / C , (2.1)

где G – оператор дележа между участниками принятия решения;

D – оператор дележа между актами принятия решения;

W – значение предпринимательской прибыли бизнеса предприятия;

ε – потери от неоптимальной организации деятельности;

C – значение прямых и косвенных расходов на аналитическую систему. Числитель дроби показывает экономический результат (эффект)

использования аналитической информационной системы. В следующих разделах каждый из элементов рассматривается более детально.

- 70 -

Рис.2.1. Модель оценки экономической эффективности аналитической системы в формате IDEF-0

1. Экономическая эффективность

Под экономической эффективностью в диссертации понимается результат на единицу затрат, т.е. отношение экономического эффекта к затратам на внедрение и эксплуатацию информационной системы, выраженное в процентах. Такое понимание соответствует классическому определению экономической эффективности [13], однако зачастую экономическую эффективность для ИТ- систем трактуют значительно более многогранно [23], такой более широкий взгляд тесно связан с пониманием выгод от ИТ, рассмотренных выше (см.п. 1.1).

Оценка затратной части при вычислении эффективности обычно не составляет значительных трудностей: затраты на внедрение и текущую поддержку системы достаточно чётко прослеживаются в финансовой отчётности, для их измерения используются методы оценки полной стоимости владения. Ситуация с оценкой экономического эффекта от использования информационной системы противоположна: задача оценки выгод от внедрения информационной системы является крайне сложной и не имеет универсального решения.

Под экономической эффективностью могут пониматься как способность системы в процессе ее функционирования производить экономический эффект (потенциальная эффективность), так и действительное создание такого эффекта (фактическая эффективность). Эта двойственность учитывается в модели при расчёте экономического результата.

Пороговое значение экономической эффективности (т.е. значение фактической эффективности, при достижении которого проект внедрения и эксплуатации системы следует считать эффективным) может варьироваться в зависимости от цели оценки, рассматриваемого периода, включения или не включения в оценку разовых затрат на проект. В большинстве случаев в качестве порогового значения рационально использовать значение средневзвешенной стоимости капитала (WACC) для данной компании в анализируемый период.

1. Экономический результат бизнеса

Экономический результат (эффект) бизнеса предприятия - это вычисленное

значение предпринимательской прибыли. Расчёт экономического результата бизнеса предприятия в рамках данной модели ничем не отличается от стандартных подходов, поэтому он не будет рассматриваться в данной работе. При этом эти подходы существенно различаются в зависимости от типа бизнеса.

Под потенциальным экономическим результатом в рамках модели понимается действительный экономический результат бизнеса, увеличенный на величину потерь («упущенной выгоды») от недостаточной эффективности бизнес- процессов. Эта величина рассматривается более детально ниже в п.2.2.7.

1. Распределение экономического результата между актами принятия решений

Оператор распределения экономического результата между актами

Характеристики

Список файлов диссертации