Чтение онлайн

Для определения значения H(t), соответствующего заданной доле процессов m, выполняемых с одинаковым результатом, можно воспользоваться подходом, известным как «формализм Джейнса»[91]. Он гласит: если нам ничего не известно о величине , кроме того, что она лежит в некотором ограниченном диапазоне, то разумнее всего принять, что вероятности p(i ) распределены таким образом, что они обеспечивают максимум энтропии, которая может рассматриваться как мера нашего незнания.

Опуская несложные математические преобразования для тех, кто всерьез заинтересовался, приведем формулы, связывающие значения H(t) и m:

Эти соотношения позволяют на основании значения H(t) определить долю бизнес-процессов, заканчивающихся с одинаковым результатом. Для этого достаточно вычислить H(t) при различных значениях m. В качестве примера на рис. 5.5 представлены кривые 2, 3, 4, соответствующие значениям m = 0,3; m = 0,5 и m = 0,7.

Из представленных результатов следует, что на момент внедрения ИС менее 30% процессов завершались с одним и тем же результатом. После внедрения системы количество этих процессов увеличилось до 70% во второй месяц квартала и 50% в первый и третий месяцы квартала.

Обсуждение

В заключение заметим, что энтропийный метод оценки эффективности ИТ-систем не требует формулировки бизнес-стратегии или системы показателей работы компании, а значит, может применяться в условиях высокой неопределенности. Кроме того, его использование не требует высокого уровня управления компании в целом, как метрики, основанные на системе показателей. Безусловно, у энтропийного метода оценки эффективности ИТ-систем есть и недостатки:

фактическое сокращение неопределенности процесса, как правило, достигается сочетанием различных мер, лишь одной из которых является внедрение ИТ-системы, однако корректно отделить вклад ИТ в общее повышение эффективности не удается;

отсутствие связи между показателем эффективности (снижения неопределенности) процесса и результатами работы компании в целом;

не подходит для прогнозирования будущего эффекта от внедрения ИТ-системы, измеряет только фактические показатели.

Этот метод позволяет измерить только «степень непредсказуемости» результатов исследуемого бизнес-процесса, не оценивая их соответствие неким целевым значениям. В то же время, как уже было отмечено, в большинстве случаев на ранних стадиях проектов по организационному совершенствованию (включая и проекты по внедрению ИС) определение таких целевых значений вызывает значительные затруднения. Поэтому наиболее разумно использовать предложенный метод на начальных этапах проектов по изменениям для оценки уровня стабильности процесса, а также для определения целевых значений его параметров, которые затем могут контролироваться при помощи методики «шесть сигма».

6. Адаптивность

Рожать ежика – это дело такое: чем раньше начнешь, тем больше шансов.

Олег Дивов. Консультант по дурацким вопросам.

В этой главе мы обсудим, пожалуй, самый важный компонент паттерна стратегического поведения – как обеспечивать высокий уровень адаптивности информационной системы (рис. 6.1).

Адаптивная организация

Существование в изменчивой внешней среде требует способности к адаптации и от самой организации. Адаптивность (agility) чаще всего определяется, как способность организации обнаруживать изменения во внешней среде и эффективно реагировать на эти изменения[92]. Отметим, что устоявшегося русскоязычного термина, соответствующего английскому «agility», еще нет. Здесь и далее используется термин «адаптивность», предложенный в[93], хотя в отечественной литературе также встречается термин «гибкость» который, скорее, является переводом «flexibility». В зарубежной литературе между этими понятиями проводится четкая граница[94]: flexibility – это плановый ответ на изменившуюся ситуацию, agility – изменение фундаментальных принципов организации для обеспечения возможности изменяться в любом направлении.

Идея адаптивной организации вытекает из исследования роли случайности и непредвиденных обстоятельств в организационной теории. Результаты этих исследований[95] показали, что не существует единого универсального способа управления компанией, сам стиль этого управления зависит от ситуационных ограничений среды, в которой осуществляется деятельность. Таким образом, для поддержания эффективности организация должна все время адаптироваться к непредсказуемым изменениям.

Тема создания адаптивных организаций стала особенно популярной в последние годы, в настоящее время идет накопление идей и формирование общих подходов. Достаточно общий обзор литературы по этому вопросу представлен в статье[96]. Значительное внимание при этом уделяется поиску инвариантных элементов организации, которые позволяли бы быстро и эффективно строить новые операционные и бизнес-модели, осуществлять другие инновационные действия, формируя при этом неизменное ядро компании. В качестве таких постоянных компонент выделяются экстернализированные метамодели знаний, паттерны ведения бизнеса и люди, как носители знаний[97]. Действия по поддержанию адаптивности бизнеса должны быть проактивными[98], т.е. особую важность приобретают способность предсказывать изменения и повторно использовать существующие компоненты инфраструктуры. На практике очень часто существует противоречие между фактически взаимоисключающими требованиями – обеспечивать адаптивность с одной стороны и выполнять принятые планы с другой[99]. Поэтому необходимость следовать намеченным планам является дополнительным ограничением при обеспечении адаптивности.

Следует отметить, что на сегодняшний день значительный прогресс достигнут в исследованиях адаптивности производственных систем, рассматриваемой как способность регулировать без значительных затрат объемы производства и состав выпускаемой номенклатуры продуктов в соответствии с изменением спроса[100]. Наиболее общая модель адаптивной производственной системы предложена Х. Шарифи и Д. Джангом[101], где выделено четыре важнейших аспекта:

драйверы адаптивности (турбулентность и непредсказуемость внешней среды, в том числе изменения требований потребителей, политических и социальных факторов, технологические инновации, действия конкурентов и регуляторов рынка);

стратегия обеспечения адаптивности;

способности, которыми должна обладать адаптивная организация (быстрота реакции на изменения, гибкость, компетентность);

средства обеспечения адаптивности (организация, технологии, люди, инновации) и их реализация в виде практик, методов и инструментов.

Значительные достижения имеются также в области адаптивных (гибких) методов разработки программного обеспечения[102]. Адаптивность информационных систем обсуждается в книге под редакцией К. Десоузы[103], где, в частности, рассмотрены вопросы влияния новых информационных (прежде всего, коммуникационных) технологий – виртуальные офисы, видеоконференции, мобильные технологии, системы на базе агентов.

Адаптивная информационная система

Внедрение новых ИС, направленное на совершенствование операционных процессов, не должно препятствовать дальнейшему изменению этих процессов. Однако, на практике, с развитием системы повышается ее функциональность, сложность, ценность для бизнеса и снижается адаптивность (см. рис. 6.2). Поэтому очень важно иметь такие ИС, которые позволяют очень легко изменять процессы компании. В идеальном случае это должно происходить за счет переконфигурирования ИС, или, в крайнем случае, при помощи частичной замены некоторых старых модулей на новые. Необходимо избегать ситуации, когда потребуется полная замена ИС из-за ее несовместимости с новыми принципами работы, поскольку это ведет к значительным затратам. Таким образом, надо обеспечивать управляемую эволюцию системы, которая должна комбинировать непрерывное увеличение ее ценности для бизнеса с непрерывным увеличением адаптивности. Этому соответствует движение на рис. 6.2 из точки А в точку B, все модификации при этом должны происходить в рамках определенных границ.

Для решения этой задачи необходимо построить модель адаптивной информационной системы, понять, какие механизмы могут помочь поддерживать высокую адаптивность ИС, разработать метод измерения адаптивности.

До сих пор мы обсуждали вопрос, почему изменяются информационные системы. Ответ очевиден – потому что изменяются внешние условия, а следовательно, и требования, которым должна отвечать ИС. Теперь стоит остановиться на том, как происходят эти изменения. Профессор Лондонской школы экономики Клаудио Чиборра описал подход к развитию ИС[104], названный им bricolage[105] или импровизация – постепенное улучшение уже существующих систем, вовлечение работников операционного уровня в этот процесс, обучение через действие, метод проб и ошибок. В результате создаются уникальные операционные практики, которые не могут быть легко декодированы и воспроизведены конкурентами. Не правда ли, очень похоже на пресловутую «лоскутную автоматизацию»? Данный подход противоречит более традиционному представлению об инновациях, предполагающему радикальную замену существующих компетенций новыми на основе предварительного анализа, проекта и плана. На обширном фактическом материале Чиборра и его последователи показали, что даже, если проект внедрения ИС (например, ERP) планируется в соответствии со вторым способом, реализуется он всегда в соответствии с первым[106]. Т.е. «лоскутная автоматизация» это норма, а не отклонение от «лучших практик».