Чтение онлайн

Зная денежную стоимость результатов измерения, мы можем по-новому подойти к вопросу о том, что «измеряемо», а что нет. Когда кто-нибудь заявляет, что измерение стоит слишком дорого, мы должны спросить его: «По сравнению с чем?» Если измерение, которое снизит неопределенность вдвое, обойдется в 50 000 дол., но EVPI — 500 000 дол., то его, безусловно, нельзя назвать слишком дорогим. Но если стоимость информации равна нулю, затраты на любое измерение будут чрезмерными. Стоимость реализации результатов некоторых измерений может быть недостаточной (скажем, несколько тысяч долларов), чтобы экономически оправдать их осуществление, но все же не такой, чтобы эти результаты можно было проигнорировать. В таких случаях я стараюсь придумать приемы, которые позволят быстро снизить неопределенность. Один из них — просто позвонить другим экспертам.

Кривая EVI также показывает значение итеративных измерений. С приближением к обычно недостижимому состоянию полной определенности стоимость информации, как показывает эта кривая, стабилизируется, но кривая затрат на ее получение резко идет вверх. Это говорит о том, что к измерению нужно относиться как к итеративному процессу. Не пытайтесь попасть в десятку с первой же попытки. Каждый следующий этап измерения может сказать вам что-то новое о том, как следует провести очередной этап и стоит ли вообще его проводить.

«Уравнение прозрения»: стоимость информации меняет все

В своей практике консультанта я применяю чуть более сложный вариант описанной выше процедуры.

К 1999 г. я проверил свой метод количественного анализа на базе прикладной информационной экономики примерно на 20 крупных проектах инвестиций в ИТ. В каждом случае нужно было оценить от 40 до 80 величин, таких как первоначальные затраты на разработку, темп восприятия нововведений, рост производительности труда, рост доходов и т. д. При анализе каждого проекта я запускал макрос на основе Excel, который рассчитывал стоимость информации о каждой переменной. Это позволяло мне решить, какие величины необходимо определить в первую очередь.

Работая с этой программой, я стал замечать следующие закономерности.

• Стоимость информации о подавляющем большинстве переменных равна нулю, то есть существующий уровень неопределенности для них вполне приемлем и дальнейшие измерения были бы (это уже упоминалось в главе 3) экономически нецелесообразными.

• Особенно высока стоимость информации о тех переменных, которые клиенты обычно не оценивают. При обосновании предыдущих проектов эти важные величины ни разу не определялись.

• Стоимость информации о переменных, на определение которых обычно тратится больше всего времени и средств, очень невелика или просто равна нулю (то есть крайне маловероятно, чтобы их уточнение влияло на принимаемые решения).

Анализ всей проведенной мной работы по исследованию указанных проектов и расчету стоимости полученной информации позволил подтвердить выявленную закономерность. Я написал на эту тему статью под названием «The IT Measurement Inversion» («Инверсия ИТ-измерений»), которая была опубликована в «CIO Magazine» в 1999 г.[24]

Полученные впоследствии данные продолжали подтверждать мои первоначальные наблюдения. Однако я заметил, что данная тенденция характерна для проектов, касающихся не только ИТ, но и военной логистики, защиты окружающей среды, венчурного капитала и расширения производственных мощностей. Клиенты почти всегда удивляются тому, какая информация оказывается для них самой ценной. Снова и снова я убеждался: люди тратят массу времени, сил и денег на измерение того, что не имеет большой информационной стоимости, и игнорируют величины, действительно важные для принятия решений. В конце концов, я отказался от прежнего названия «Инверсия ИТ-измерений» и переименовал этот феномен в инверсию измерений. Ведь тенденция к оценке незначащих вещей и игнорированию важных факторов наблюдается в самых разных областях.

Более того, я часто вижу: начав измерять что-то совершенно иное (осознав его информационную ценность), клиенты рассматривают результат как настоящее открытие. Иными словами, если вы жаждете прозрения, обратите внимание на переменную, которую прежде игнорировали. Все эти мои наблюдения суммированы в рисунке 7.4.

ИНВЕРСИЯ ИЗМЕРЕНИЙ

При обосновании проекта экономическая стоимость результатов измерения переменной обычно обратно пропорциональна тому, какое значение придается ее оценке.

Поскольку организации в большинстве своем незнакомы с методами оценки стоимости проведения измерений, они измеряют совершенно не то, что им нужно. И дело вовсе не в том, что затраты на реализацию проекта не следует измерять, а в том, что им уделяется основное внимание, хотя неопределенность в других вопросах намного выше.

Яркой иллюстрацией инверсии измерений может служить пример моего клиента — крупной британской страховой компании, активно применявшей метод определения сложности и трудоемкости программного обеспечения, называемый балльной функциональной оценкой. Он был популярен в 1980–1990-е годы и использовался для расчета затрат труда на крупные программные разработки. Компания проделала большую работу и собрала первоначальные оценки, балльные функциональные оценки и данные о фактических затратах труда на реализацию более чем 300 проектов в области информационных технологий. Три-четыре штатных сотрудника занимались исключительно подсчетом баллов. Ранее компании еще не приходилось тратить столько сил на анализ отдельных аспектов планируемых проектов по созданию нового программного обеспечения.

Когда я сравнил балльные функциональные оценки с первоначальными, сделанными менеджерами проектов, и с окончательными затратами, рассчитанными автоматической системой учета рабочего времени, выявилась очень интересная закономерность. Дорогостоящий, занимающий много времени подсчет баллов дал результаты, чуть более точные, чем первоначальные расчеты, но в среднем довольно сильно отличающиеся от фактических затрат. Иными словами, балльная функциональная оценка была иногда ближе, а иногда дальше первоначальной от фактических затрат, определенных по завершении проекта.

Таким образом, компания не только тратила на измерения необычно много времени, но и делала это напрасно, поскольку никакого снижения неопределенности практически не происходило.

Инверсия измерений возникает по нескольким причинам. Во-первых, люди измеряют то, что умеют, или то, что, по их мнению, измерить легче. Наверное, вы знаете старый анекдот о пьяном, который ищет часы на хорошо освещенной улице, хотя знает, что потерял их в темном переулке. Он объясняет это тем, что на улице светлее. Если в компании принято пользоваться для анализа результатами опросов, то все, что определяется другими методами, чаще всего вообще не оценивается. Когда в организации умело пользуются методом анализа баз данных, значит, измеряется только то, что поддается оценке именно этим способом.

На последнем курсе университета мой преподаватель по количественным методам анализа часто говорил студентам: «Если ваш единственный инструмент — молоток, то каждая проблема — это гвоздь». Похоже, сказанное относится и ко многим компаниям и государственным учреждениям. У них есть излюбленные методы измерения. Хотя в некоторых фирмах существуют прекрасно отлаженные способы оценки, например влияния удовлетворенности потребителя на доходы, другие предприятия ими не пользуются и занимаются взамен теми малозначащими измерениями, которые привыкли проводить.