Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

Памятуя о своей решимости измерить все, что угодно, повторим здесь еще раз четыре полезные предпосылки измерения, о которых мы говорили в главе 3.

1. Не изобретайте велосипед — это уже сделали до вас.

2. У вас есть доступ к гораздо большему объему информации, чем вам кажется, — требуются только изобретательность и исходные наблюдения.

3. Вам нужно меньше данных, чем вы предполагаете, если придумать, как их проанализировать.

4. Нужный вам метод измерения наверняка проще, чем казалось вначале.

Некоторые очень полезные методы, снижающие неопределенность, технически измерениями не являются, так как не предполагают проведения новых наблюдений. Однако нередко они очень помогают продвинуться в выборе подходящего способа измерения. Порой они позволяют оценщику понять, что на самом деле он знает больше, чем думал, когда давал первоначальную калиброванную оценку. Один из таких методов я называю «разложением на составляющие». Разложение на составляющие позволяет понять, как измерить что-то совершенно неизвестное, предварительно оценив его составляющие с меньшими неопределенностями или, по крайней мере, легче подающиеся измерению.

Многие измерения начинаются с разложения неизвестной величины на составляющие с целью выявления того, что можно наблюдать непосредственно и что легче поддается количественной оценке.

Если вы вспомните начало книги, то поймете, что Эратосфен в свое время осуществил именно разложение. Ведь он не стал измерять длину окружности Земли напрямую. Вместо этого он определил математическое соотношение между длиной окружности и проявляющимся в длине тени углом падения солнечных лучей на разных широтах. Длина тени и стала тем простым наблюдением, на основе которого Эратосфен сумел рассчитать то, что хотел. «Вопросы Ферми» — это тоже всего лишь прием, позволяющий разложить проблему на составляющие. Столкнувшись с трудной задачей по измерению, Ферми не опустил руки, а просто разделил ее на несколько и последовательно решил каждую из них. В то время как его исходную переменную (число настройщиков пианино Чикаго) определить было как будто невозможно, оказалось, что она является функцией других, более легких для оценки величин.

Фактически, большинство измерений в эмпирических науках осуществляются именно таким образом — опосредованно. Например, масса электрона и масса Земли были определены вовсе не по прямым наблюдениям. Были проведены другие исследования, которые и позволили рассчитать эти величины.

Разложение особенно полезно, например, при оценке затрат на реализацию крупного строительного проекта. Основываясь на прошлых затратах на аналогичные проекты, вы можете оценить их в 10–20 млн дол. Но когда разобьете свой конкретный проект на несколько составляющих и определите примерные диапазоны затрат по каждой из них, то получите, в конце концов, такой интервал совокупных затрат, который будет существенно уже первоначального. При этом вы не сделаете никаких новых наблюдений, а просто построите более развернутую модель на основе уже известных данных. Более того, вы можете обнаружить такую статью будущих затрат, о которой не знаете абсолютно ничего (например, затраты на оплату труда рабочих определенной специальности). И одно только это открытие уже сильно приблизит вас к желаемому результату.

Разложение может использоваться и при прогнозировании роста эффективности. Предположим, появился новый процесс или технология, способная повысить производительность труда определенной группы работников. Но, оценивая ее возможный рост, эксперты указали очень широкий интервал (5–40 %), объяснив это незнанием многих факторов, способных повлиять на данный показатель. Например, они не знают, сколько точно человек будет занято на участке, где внедряется данная технология.

Определение численности людей, занятых каким-либо видом деятельности, представляется простым и очевидным этапом этого измерения. Но те, кто уверен в неизмеримости какого-то фактора, обычно возражают и против этого. В подобных случаях большую помощь в преодолении подобных преград оказывают фасилитаторы.

Фасилитатор:Ранее вы сказали, что в случае внедрения новой автоматизированной программы управления документооборотом эффективность труда ваших инженеров увеличится на 5–40 %. Поскольку именно этот показатель несет особую информационную ценность для обоснования инвестиций в новое программное обеспечение, мы должны уточнить вашу оценку.