Текст книги "Искусство бега по граблям. Стратегическое управление ИТ в условиях неопределенности"
Автор книги: Юрий Зеленков
Жанр:
Деловая литература
сообщить о нарушении
Текущая страница: 4 (всего у книги 8 страниц)
Ответ будет таков – осознанное стратегическое поведение в наших условиях, может быть, даже более важно. Да, большинство предприятий, унаследованных от Советского Союза, влачат жалкое существование, и если и конкурируют, то только за право получения денег из госбюджета на «инновационные программы», которые в большинстве случаев никогда не закончатся созданием коммерчески успешного продукта. Тем не менее, эти предприятия функционируют и обеспечивают занятость миллионов людей. Они выживают, несмотря на непрерывное изменение правил игры, законотворчество, переделы имущества, тотальную коррупцию, неожиданные столкновения с зарубежными конкурентами даже на внутреннем рынке. Недавнее объединение их в мегакорпорации привело к новой напасти – сверху начали сыпаться причудливые управленческие решения и распоряжения, продиктованные, безусловно, исключительно заботой об экономической эффективности. С точки зрения предприятия скорость изменения внешних условий у нас гораздо выше, чем в более стабильных странах. Руководители всех уровней и функциональных направлений на таких предприятиях должны реагировать на все эти изменения. Эта книга для них.
И в то же время у нас еще остались отрасли, не охваченные пристальным вниманием государства. Там действуют законы конкуренции, там растет качество продукции и сервисов, там предприятия приносят прибыль. Для руководителей этих предприятий тоже важны понятные и простые принципы стратегического поведения, поэтому данная книга и для них тоже.
4. Выбор
Если вам когда-нибудь придет в голову, что технология может являться ключом к успеху, вспомните войну во Вьетнаме.
Джим Коллинз. От хорошего к великому.
Модель сложности реализации ИТ-инноваций
Начнем рассмотрение поставленных в предыдущей главе вопросов с модели принятия решений по поводу новых инициатив. Это соответствует левой, входящей стрелке предложенного в предыдущей главе паттерна поведения (рис. 4.1).
Пол Страссман в книге «Разоряющий компьютер»[68] показал, что инвестиции в ИТ основное влияние оказывают на снижение транзакционных расходов организации (как внешних, так и внутренних), к которым относятся административные, маркетинговые и коммерческие расходы, а также затраты на исследования и разработку. Институциональная и эволюционная теория фирмы говорят, что основной причиной следования шаблонам тоже является сокращение транзакционных расходов. Таким образом, будем полагать, что основной задачей ИТ-подразделения в общем случае является снижение не только трансформационных, но и внешних и внутренних транзакционных расходов за счет создания информационных систем в подразделениях организации.
Общие затраты организации включают четыре основных вида:
затраты на трансформацию сырья и материалов в готовые продукты и услуги;
транзакционные затраты на управление процессом трансформации;
транзакционные затраты на согласование действий между подразделениями внутри организации;
транзакционные затраты на достижения согласия с внешними агентами.
Порядок перечисления этих затрат соответствует возрастанию сложности ИТ-проектов по их снижению. Так для сокращения трансформационных затрат отдельно взятого офисного работника, бухгалтера или инженера достаточно предоставить им персональный компьютер с установленным соответствующим программным обеспечением (офисный или бухгалтерский пакет, система подготовки чертежей и т.п.). При этом работники сразу ощущают значительную личную выгоду от внедрения и, как правило, способствуют изменениям, если не возникает проблемы освоения новых инструментов. Проекты, связанные с сокращением транзакционных затрат, реализуются, как правило, с большими трудностями, поскольку необходимо согласовывать интересы все большего количества людей (работников подразделения, организации в целом и даже внешних организаций). Кроме того, надо отметить очевидный факт, что реализация проектов, направленных на сокращение затрат более «высокого» уровня, возможна только в том случае, если все элементы инфраструктуры и управления «нижележащих» уровней уже созданы. Так, система электронного документооборота не может быть создана, если у пользователей отсутствуют ПК, офисные пакеты, сеть и т.д.
Все сказанное позволяет предложить модель сложности ИТ-инноваций (рис. 4.2), которая сопоставляет инновации с архитектурой предприятия. Напомню, что архитектура предприятия, которая рассматривалась во второй главе, – это подход к описанию его структуры. Как правило, выделяются несколько архитектурных доменов:
архитектура бизнес–процессов – процедуры, процессы, функции, оргструктура;
архитектура данных – документы и другие информационные объекты, которые используются в деятельности предприятия;
архитектура приложений, поддерживающих процессы или функции, служащих для создания и обработки данных;
техническая архитектура – сервера, сети и прочая ИТ-инфраструктура предприятия.
Сложность реализации инноваций определяется в соответствии с моделью Г. Хэмела, рассмотренной в предыдущей главе (с одним небольшим изменением – здесь не показаны стратегические инновации, порождающие еретические управленческие модели). Чем выше мы поднимается по уровням этой модели, тем сложнее и дороже реализация инициативы, но тем большее преимущество будет получено в случае положительного результата. Данная модель может быть использована как основа для механизма принятия решений по поводу ИТ-инициатив. Во-первых, она позволяет качественно оценить потенциальную выгоду от инициативы и сложность ее реализации (в зависимости от того, на какой уровень данная инициатива влияет), во-вторых – убедиться, что нет организационно-технических препятствий (все необходимые системы на нижележащих уровнях внедрены).
Представленная модель сложности ИТ-инноваций детализирована для случая идей по повышению операционной эффективности. Уровень сложности накладывает ограничения на использование различных элементов архитектуры предприятия. На рис. 4.2 в качестве примера перечислены некоторые варианты различных организационных и технических решений, относящихся к различным доменам архитектуры предприятия и соответствующие различным уровням зрелости. Аналогичные ограничения в зависимости от достигнутого и планируемого уровней зрелости накладываются и на использование тех или иных методов управления ИТ.
Таким образом, процедура выбора стратегических решений на уровне ИТ-подразделения предполагает следующие шаги:
1. При возникновении очередной инициативы по созданию какого-либо ИТ-сервиса или системы, необходимо определить тип транзакционных затрат, снижению которых будет способствовать данный сервис.
2. Построить модель системы управления до и после внедрения сервиса и провести качественную оценку необходимых и достаточных условий снижения транзакционных затрат.
3. Убедиться, что выполняются следующие условия:
a. все элементы архитектуры предприятия и управления ИТ «нижележащих» уровней уже реализованы;
b. на траектории развития системы управления отсутствуют фазовые ограничения (напомним, что фазовые ограничения это те конфигурации системы, попадание в которые нежелательно).
4. Если указанные условия соблюдаются, а также отсутствуют ресурсные ограничения, реализацию рассматриваемой инициативы можно принимать к исполнению и планировать с помощью одного из методов управления проектами.
Предложенная модель имеет ограничение, она ориентирована только на ИТ-инициативы, касающиеся повышения операционной эффективности. Если речь идет о повышении ключевых компетенций (продуктовых инновациях) и, тем более, создании новых бизнес-моделей с помощью ИТ, то необходимо руководствоваться другими принципами. Как правило, реализация таких идей требует настолько значительных затрат, а сами они появляются так редко, что формирование какого-то формального механизма для их оценки бессмысленно. Обсуждение и принятие таких идей является функцией высшего менеджмента компании, но их инициатором может быть и ИТ-департамент.
И еще раз о сложности. Случай с ERP системой
Информационная система достаточно большого масштаба (ERP, PDM…) обычно рассматривается как некая модель предприятия, которая позволяет повысить качество управления за счет выполнения двух функций:
Оценка текущего состояния организационной системы. Как минимум это автоматизация учетных функций для предоставления обязательной отчетности, но часто это и вычисление неких параметров (ключевых показателей эффективности), позволяющих судить о нахождении на заданной траектории организационного развития.
Моделирование поведения организационной системы (на основании учетных данных) и помощь в принятии как оперативных, так и стратегических управленческих решений.
Исходя из сказанного, при планировании внедрения информационной системы необходимо убедиться, что определение текущего состояния организации будет достаточно точным для поддержки принятия решений.
Согласно закону требуемого разнообразия Ульяма Эшби «управление может быть обеспечено только в том случае, если разнообразие системы управления, по крайней мере, не меньше, чем разнообразие управляемой им ситуации». Применительно к информационной системе это означает, что ее сложность должна быть равной или превосходить сложность объекта управления (т.е. организации, ее подразделения или процесса). Сложность в данном случае можно трактовать как количество возможных состояний системы, количество входящих в нее объектов и связей между ними и т.д.
Такой анализ сложности управляемой системы был сделан для одного машиностроительного российского предприятия, менеджмент которого, посетив зарубежного партнера с аналогичным производством, решил перенять «лучшую практику» и для этого внедрить ERP систему. Предполагалось, что это повысит качество планов, устранит ручное диспетчирование, позволит получать достоверные сведения о фактической ситуации с изготовлением изделий.
Рассмотрим проблему внедрения ERP на основе предложенной выше модели принятия стратегических решений. Во-первых, необходимо определить тип затрат, на который может повлиять внедряемая система. Очевидно, что, если не предусматривается автоматизация отношений с поставщиками и потребителями, внедрение такой системы предполагает сокращение:
трансформационных затрат (за счет повышения эффективности планирования производственных операций),
транзакционных затрат на управление процессом трансформации и на согласование действий подразделений (за счет сокращения усилий на координацию и управление).
Существует обширная практика успешных внедрений ERP систем в зарубежных компаниях, подтверждающих обоснованность этих предположений.
На следующем шаге анализа необходимо провести качественную оценку необходимых и достаточных условий снижения затрат. В данном случае стоит принять во внимание следующие соображения. Единицей производственного планирования и учета является производственная операция, к которой привязывается оборудование, нормы времени и материалов и т.д. Результаты анализа объемов информации, которые необходимо обрабатывать для надежного функционирования производства, приведены в таблице 4.1. Основные отличия между предприятиями заключаются в фундаментальных различиях организации производства. Зарубежное предприятие большую часть изготовления компонента своего продукта отдает на аутсорсинг, кроме того, оно имеет более современное оборудование, позволяющее изготовить деталь за меньшее количество операций.
Из таблицы 4.1 следует парадоксальный вывод – для того, чтобы сложность управляемой системы (в данном случае количество информационных объектов на одного работника) приблизилась к сложности аналога (т.е. производственной системы зарубежного предприятия), необходимо увеличить численность работников, отвечающих за ввод информации в 5 раз (до 2000 человек). В противном случае ERP просто не будет работать – качество исходных данных не позволит. Естественно, ни о каком снижении затрат в данном случае говорить не приходится.
Нет нужды скрывать, что менеджмент российского предприятия ожидал от внедрения совсем другого – в том числе и сокращения непроизводственного персонала. Итогом этого анализа стало не решение о внедрении ERP, а постановка задачи о реструктуризации производства, в том числе и за счет технического перевооружения и аутсорсинга.
5. Эффективность
Решенная проблема порождает две новые, поэтому лучший рецепт счастливой жизни – не решать проблем больше, чем нужно.
Бертран Рассел.
Эта глава посвящена вопросу как измерить эффект от реализации выбранных инициатив? Очень важно понимать, приводят ли выбранные действия действительно к улучшению ситуации. Причем это понимание должно подтверждаться не субъективными качественными оценками, а количественными измеряемыми показателями. Обсуждаемые в этой главе вопросы касаются правой, исходящей стрелки в нашем паттерне стратегического поведения (рис. 5.1).
Методы измерения эффективности бизнеса
Измерению эффективности бизнеса посвящена обширная литература. В целом можно выделить шесть основных подходов к оценке эффекта от внедрения информационных систем и технологий, используемых как для прогнозирования будущего эффекта, так и оценки фактического. На рисунке 5.2 показано их примерное место в пространстве методологической полноты и применимости для оценки эффективности ИТ[69].
Бенчмаркинг, сравнение с лидерами. Этот подход основан на сравнении результатов организации со «средними» эффектами, полученными некими лидирующими (или «зрелыми») компаниями в аналогичных проектах и отраслях. Собственно, это совершенно ненаучный метод и его проблемы очевидны:
вопрос будет ли положительный эффект от внедрения информационной системы не обсуждается, предполагается, что он обязательно будет, так как это якобы подтверждается практикой лидеров, «копируйте практику лидеров – и эффекты придут сами»;
предполагаются совершенно механический взгляд на эффекты – если эффект замечен в одном проекте и в некоторой организации, то он непременно появится и в другом проекте в другой организации, в чем-то с ним похожим (но лишь в чем-то);
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.
Из других методов данной группы отметим работу китайских специалистов[74], где представлены результаты статистического исследования влияния выбора поставщика, консультанта по бизнес-процессам и самой ERP-системы на успешность их внедрения в тайваньских компаниях. В целом методы этой группы имеют следующие недостатки:
определенная произвольность выбора показателей, характеризующих эффективность ИТ-системы, низкая релевантность этих показателей среде, в которой происходит оценка ИТ-системы и целям компании;
отсутствие связи между показателями эффективности ИТ-системы и результатами работы компании в целом;
отсутствие учета влияния других факторов, так как фактический эффект, как правило, достигается сочетанием различных мер, лишь одной из которых является внедрение ИС;
плохо подходят для прогнозирования будущего эффекта, так как не детализируют механизм влияния новой ИТ-системы на показатели, это делается экспертной оценкой.
Система показателей работы компании. Данные методы расширяют базу для оценки по сравнению с учетом финансовых затрат и выгод, это обобщение ROX на все аспекты существования компании. Например, в книге «Измерение эффективности бизнеса» Энди Нили перечислил пять критериев, по которым можно измерять эффективность операций[75]:
качество, т.е. соответствие спецификациям продукта или услуги;
надежность, под которой понимается способность выполнять план;
скорость или время выполнения операций;
адаптивность – соответствует способности быстро изменяться;
стоимость.
Дальнейшее развитие этого подхода привело к появлению таких моделей, как пирамида SMART (strategic measurement and reporting technique)[76], сбалансированная система показателей (Balanced Score Cards, BSC)[77], призма производительности[78] и др. Основная цель этой группы методов – направить все действия фирмы на повышение дохода ее акционеров. Общие недостатки этих методов:
система показателей должна быть сконструирована до начала измерений, причем такая система проектируется «сверху вниз», т.е. параметры какого-либо достаточно локального процесса выводятся в итоге из стратегических показателей работы компании, которые, в свою очередь, весьма сложно определить, как это было показано в части, посвященной эволюционной модели предприятия;
требуют если не четко сформулированной бизнес-стратегии, то как минимум ее общего понимания, по сути, эти методы сначала формируют бизнес-стратегию компании, а значит, этот подход мало поможет нам в ситуации, когда такую стратегию формализовать по тем или иным причинам не удается (например, в ситуации, когда меняется и законодательство, и рыночная среда, и не удается сформировать надежные стратегические показатели работы компании);
предполагают, что если развитие ИТ фокусируется на стратегических целях бизнеса, то эффект от такого развития гарантирован, хотя это не всегда верно;
необходим достаточно высокий уровень управления как компании в целом, так и ИТ-департамента;
плохо подходят для прогнозирования будущего эффекта, так как не детализируют механизм влияния ИТ-системы на показатели деятельности компании, это делается экспертным путем.
Другие недостатки подходов на основе финансовых и нефинансовых показателей описаны в книге Маршала Мейера[79].
Отметим, что к этой группе методов относятся и достаточно известные методики оценки эффективности инвестиций в ИТ TVO (Gartner) и REJ (Microsoft). Обе они предполагают наличие показателей работы компании, методика TVO (Total Value Of Opportunity) – в виде полноценной сбалансированной системы показателей работы компании[80], а REJ (Rapid Economic Justification)– в виде более ограниченного набора критических факторов успеха организации. И хотя после формулировки показателей работы компании, логика этих методик весьма существенно отличается, тем не менее, в рамках нашей классификации они относятся именно к этой группе.
Известны также статистические методы измерения фактического качества процессов предприятия, и прежде всего, подход «шесть сигма» (six sigma)[81]. Статистическая модель уже отказывается от попыток определить реакцию на конкретные воздействия и акцентируется на динамике показателей, описывающих общее состояние организации. Это подход к управлению производством (а позже и бизнес-процессами), фокусирующийся на улучшении качества выходов каждого из процессов, минимизации дефектов и статистических отклонений в операционной деятельности. Зрелость производственного процесса в этой концепции описывается как количество отклонений выхода процесса от заранее заданного результата, или процентом бездефектных результатов процесса (например, наиболее распространен уровень качества 3σ, который соответствует 93-процентному уровню качества, то есть 66 807 дефектов на миллион выходов процесса).
Если известно целевое значение некого параметра процесса 
, то для оценки качества его можно использовать, например, функцию потерь:
где n – количество процессов, выполненных за период времени t,
xi – результат выполнения конкретного экземпляра процесса,
c – постоянный коэффициент.
Использование функции потерь базируется на идее Г. Тагучи, что качество не может рассматриваться только как мера соответствия требованиям проектной документации, поэтому соблюдения качества в терминах границ допусков недостаточно. Необходимо постоянно стремиться к номиналу, к уменьшению разброса даже внутри границ, установленных проектом.
Все процессы предприятия можно разделить на производственные и транзакционные или управленческие процессы (в работе Аластера Мюера[82] проведен анализ различий между ними). И недостатки похода «шесть сигма» связаны с его происхождением из производственной среды (исходной целью методологии было сокращение дефектных продуктов):
1. Подход «шесть сигма» требует, чтобы результаты каждого проекта по повышению эффективности процессов выражались в количественном отношении и были измеряемыми. Однако для транзакционных (управленческих) процессов очень сложно однозначно определить понятия «дефект», «запасы», «незавершенное производство» и в итоге вычислить их экономические характеристики. Для производственных процессов эти значения задаются и измеряются значительно легче.
2. Для использования методологии «шесть сигма» целевое значение контролируемого параметра и допустимые отклонения также должны быть заданы заранее, что не всегда возможно в проектах организационных изменений.
3. Решения о повышении эффективности процессов принимается только на основе поддающейся проверке информации, без допущений, предположений и факторов неопределенности. Подход неявно предполагает, что мы исключаем из рассмотрения все сложные факторы, которые не можем выразить в количественных показателях.
4. Методология «шесть сигма» сосредоточена на жестком исполнении процесса, его соответствию установленным нормам. Но это противоречит инновациям, которые, по существу, являются отклонением от нормы. Инновационный подход означает отклонения в производственном процессе, избыточность, необычные решения, недостаточную проработку – то есть все то, с чем борется «шесть сигма».
5. Методологию «шесть сигма» нельзя использовать для прогнозирования будущего эффекта от внедрения ИТ-системы.
Энтропийный метод оценки эффективности информационной системы
Наиболее актуальную количественную метрику для оценки эффективности ИТ-системы можно предложить на основании теории сложности. Сегодня существует значительное количество методов измерения сложности, но ни одно из них не является общепринятым (подробнее это рассмотрено в книге Мелани Митчел[83]). Это связано с тем, что теория сложности до сих пор находится в весьма ранней стадии своего становления.
Тем не менее, применительно к поставленной задаче теория сложности дает возможность построить систему измерения эффективности. Воспользуемся следующим определением:
Система является сложной, если в ней не хватает информации для эффективного описания текущего и прогнозирования будущего состояний.
Это означает, что законы функционирования системы и управления ею неизвестны. Соответственно, в таких системах всегда должна быть подсистема принятия решения на основе неполной информации.
Согласно определению ISO/ГОСТ[84], ИС – это система обработки информации, работающая совместно с организационными ресурсами, такими как люди, технические средства и финансы, которые обеспечивают и распределяют информацию. При этом обычно основной мотивацией к внедрению ИС, поддерживающей операционные процессы, является сокращение затрат на их выполнение. Согласно подходу, сформулированному во второй и третьей главах, основная цель организации, ведущей деятельность в непредсказуемой среде, – снижение неопределенности, что в конечном итоге и должно приводить к снижению затрат. Это коррелирует с точкой зрения новой институциональной теории, согласно которой взаимодействие агентов внутри фирмы эффективнее, чем взаимодействие на рынке, так как фирмы стремятся снизить неопределенность и, соответственно, транзакционные издержки[85]. Поскольку корпоративная ИС, по-прежнему понимаемая как сочетание технических и организационных ресурсов, является инструментом обеспечения такого внутрифирменного (а в современных условиях и межфирменного) взаимодействия, можно считать, что цель ее создания и развития – снижение неопределенности, которое, в свою очередь, ведет к снижению операционных затрат.
Неопределенность состояния системы характеризуется информационной энтропией.
Информационная энтропия – это мера неопределенности или непредсказуемости информации о системе.
Пусть система реагирует на некоторое воздействие событием x, которое может иметь n возможных состояний xi , (i=1,…,n), а p(i) – вероятность конкретного состояния xi . Тогда, согласно классической формуле, информационная энтропия этой системы будет равна:
Использование энтропийных методов при проектировании новых моделей бизнес-процессов получило уже достаточно широкое распространение. Исследована информационная энтропия типовых моделей бизнес-процессов (последовательный, параллельный, цикл)[86], предложен метод сравнительной оценки существующей и проектируемой моделей бизнес-процесса на основе энтропии результатов их имитационного моделирования[87]. В книге Ивери Прангишвили рассмотрены некоторые энтропийные модели бизнес-процессов предприятий[88]. В работе[89] исследована адаптивность сетевых организационных структур на базе энтропии сети. Все эти методы опираются на свойства информационной энтропии:
1. Неотрицательность H(x)≥0.
2. Ограниченность H(x)≤ln n, где n – количество возможных состояний системы.
3. Если x, y независимы, то H(xy)=H(x)+H(y).
4. Если x, y зависимы, то H(xy)=H(x)+H(y|x)=H(y)+H(x|y).
Первое и второе из перечисленных свойств позволяют построить метрику эффективности транзакционного (управленческого) процесса на основе энтропии его параметра. Пусть µ – некий характерный параметр процесса (например, время выполнения) и в зависимости от различных случайных факторов этот параметр может принимать значения μi, i=1, … , n, где n – количество возможных результатов процесса. Если за период времени t процесс выполнялся N раз, предлагаемая метрика будет иметь вид:
где p(μi ) – доля процессов с исходом μi в общем числе процессов, выполненных за указанный период времени.
Известно, что максимальным значением энтропии H(x)=ln n обладает равномерно распределенная случайная величина, а минимальным H(x)=0 величина, которая всегда принимает одно и то же значение (т.е. постоянная). Соответственно, состоянию наименьшей информированности о бизнес-процессе, когда все его возможные результаты равновероятны, соответствует значение H(t)=1, состоянию полной определенности, когда возможен только один результат, значение H(t)=0. Тем самым фиксируя изменение значения H(t) до, во время и после внедрения ИС можно судить о степени ее эффективности.
