Юрий Зеленков - Искусство бега по граблям. Стратегическое управление ИТ в условиях неопределенности

размывание ответственности за эффекты – консультанты не берут на себя ответственности за оценку эффекта, более того, если компания внедрила систему и не почувствовала эффекта, то это просто списывается на ее низкий уровень зрелости.

Фактически эти методы не дают ответ на вопрос оценки бизнес-эффекта от внедрения информационных систем, а уходят от него.

Сравнение финансовых затрат и выгод. Наиболее ранние подходы, основанные на управленческом или бухгалтерском учете, предполагают оценку в виде возврата инвестиций. Это чисто механистический взгляд на мир, опирающийся на причинно-следственную связь, предполагающий, что любое воздействие на систему можно однозначно измерить. Именно следствием этого подхода являются такие широко используемые показатели эффективности, как Return On X (ROX), где X может означать Investment – инвестиции, Assets – основные средства и вообще все, что угодно. Проблема в том, что на систему действует одновременно множество факторов, и часто невозможно однозначно сказать, что переход ее в новое состояние (например, снижение затрат на осуществление процесса) вызвано именно это причиной (например, инвестициями в информационную систему).

Практика также показала, что точное определение сокращения затрат, вызванного внедрением системы, почти всегда является проблемой. Основным инструментом бухгалтерского и управленческого учета затрат, которые невозможно однозначно отнести к той или иной статье, является их распределение на основании какой-либо базы. За базу выбирается распределение затрат, которые поддаются учету по выбранным статьям, при этом предполагается, что распределение первых и вторых затрат прямо пропорционально, что часто не соответствует действительности. Проблема точного определения затрат существует и для более современных методов учета, таких как функционально-стоимостной анализ.

Необходимо также отметить, что согласно современным представлениям[70] деятельность компании охватывает все стороны общественной жизни (политика, экономика, наука этика и эстетика), и использование ИС может приносить не только экономический эффект. Отсюда следует, что использование оценок, ориентированных только на денежные показатели, не всегда оправдано.

Методы на базе показателей для ИТ-систем. Ряд специалистов предложили систему показателей, которая не охватывает все предприятия, а ограничивается только конкретной ИТ-системой. Наиболее известная, достаточно общая модель измерения успешности информационных систем была предложена Вильямом Делоном и Эфраимом Маклином[71]. В первой версии она включала шесть взаимозависимых компонентов успешности ИС: качество системы, качество информации, параметры использования системы, удовлетворенность пользователей, индивидуальное и организационное влияние. Для каждого компонента предполагалось построить отдельную систему измерений применительно к условиям конкретной организации. В более поздней версии[72] описываемая модель была уточнена и теперь включает следующие шесть компонентов (рис. 5.3):

качество системы – общие характеристики системы, такие как простота освоения и использования, время отклика и т.д.;

качество информации – комплексная характеристика выходных данных системы, включая актуальность, своевременность, достоверность и т.д.;

качество сервиса – уровень поддержки системы (техническая компетенция, время реакции и др.);

использование системы – такие показатели, как количество пользователей, число транзакций и т.д.;

удовлетворенность пользователей;

общая полезность – польза, которую использование данной ИС приносит отдельным людям, группам, организации и т.д., например, возрастание производительности или сокращение затрат.

Основная критика модели Делона – Маклина сводится к тому, что фактически это метамодель, которая предлагает лишь возможные способы построения моделей измерения, но не дает конкретных рекомендаций. На практике всегда реализуется измерение лишь нескольких ее компонентов (а наиболее часто – лишь одного), причем почти всегда используются описательные качественные метрики.

Интересно, что в статье[73] авторы модели на основании анализа 90 работ других исследователей изучили степень взаимосвязи между шестью вышеперечисленными компонентами. При этом были получены парадоксальные результаты: выяснилось, что на организационном уровне сильная связь существует только между качеством системы и ее общей полезностью (отметим, что такая прямая связь отсутствует в модели, см. рис. 5.2). Более слабая связь наблюдается между качеством системы и ее использованием, все остальные связи – не имеют существенного значения. Авторы объясняют это недостаточным количеством данных, т.е. исследовательских работ, посвященных изучению этих зависимостей. На индивидуальном уровне, напротив, на общую полезность влияют все компоненты.