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

Одним правилам меня научили эксперты, другие я сформулировал сам, проанализировав их оценки. Например, если специалист, анализирующий вероятность существенного расширения содержания разрабатываемого программного обеспечения, говорит мне, что не проводит грань между проектами, продолжительность которых составит менее года, то я просто не использую в качестве переменной исходную «продолжительность проекта». Взамен я так изменяю эту функцию, чтобы любое значение продолжительности до 12 месяцев было равно 1, 13 месяцев — 2, 14 месяцев — 3 и т. д. Но если эксперт мне этого и не скажет, то я догадаюсь обо всем по его оценкам. Предположим, что мы нанесли экспертные оценки на график зависимости вероятности значительного (требующего, скажем, увеличения объема работ более чем на 25 %) изменения спецификаций от продолжительности реализации проекта (в месяцах). Получим следующую картину (см. рис. 12.4).

Если вам кажется, что геометрическим местом этих точек служит, скорее, пунктир, то вы не одиноки в своем мнении. Оценивая проект, на реализацию которого уйдет больше года, придется учесть другой набор факторов. Возможно, с точки зрения эксперта, одни переменные больше или меньше зависят от продолжительности проекта. Модель линзы, учитывающая эти нелинейные зависимости, не только лучше соответствует мнениям специалистов; еще важнее, что она лучше коррелирует с фактическими результатами.

Бывает также, что удачный выбор переменной требует использования еще более сложных правил. Иногда существует тесная корреляция зависимой переменной не с самой независимой функцией, а с ее логарифмом, с обратной к ней величиной или с ее отношением к произведению других независимых переменных. Эксперименты в этой области только приветствуются. Как правило, я пробую несколько вариантов линейных переменных для одних и тех же исходных данных и обычно обнаруживаю, что один из них явно выигрывает на фоне других.

Оказывается, что вы можете пользоваться моделями взвешенных оценок разной степени сложности. Если не боитесь экспериментировать с нелинейными методами, то вам подойдут именно они. Если это для вас слишком сложно, но вы разбираетесь в линейной регрессии, то применяйте ее. Если вы не знакомы с регрессионным анализом, то в вашем распоряжении z-показатели Доуза с одинаковыми весами. Каждый из этих методов эффективнее другого, более простого, и все они эффективнее, чем обычная оценка эксперта.

Самое главное — никогда не используйте метод, способный увеличить ошибку первоначальной оценки.

Кое-кто из читателей может подумать: до сих пор автор пытался снизить планку требований к измерениям настолько, что одно только это сделает измеримым любой объект или явление. Ведь я с самого начала заявил: измерением может считаться все, что снижает неопределенность. Разнообразные ошибки наблюдения — вовсе не препятствие, если только неопределенность после измерения ниже, чем до него. Даже методы анализа того, что обычно считается «субъективным» (например, модель Раша и модель линзы), — тоже измерение, если есть убедительные доказательства, что они действительно позволяют получать более точные оценки. Вместе с тем существуют такие способы, которые я не могу считать измерением даже при этих отнюдь не жестких критериях. Поэтому сейчас, прежде чем перейти к описанию новых методов количественной оценки, я хочу благоразумно притормозить и сделать ряд оговорок.

Раз не нужно больше заботиться о точности измерения, наше определение его как «снижение неопределенности», безусловно, делает выполнимой оценку чуть ли не всего, что угодно. Но это определение предполагает и строгое ограничение. Если какой-то метод на самом деле не уменьшает неопределенность или, более того, ее увеличивает, то это нельзя считать измерением и его ценность для принимающих решение равна нулю. В подобном духе запоздалого измеренческого скепсиса мы должны обсудить два весьма распространенных метода измерения: анализ «затраты/выгоды» и метод субъективных взвешенных показателей.

Только приступив к написанию этой книги, я попросил своих многочисленных знакомых сообщать мне об интересных решениях в области измерений, которые я смог бы использовать в качестве примеров из практики. Я сказал, что ищу «интересные примеры удачного решения трудных или даже казавшихся неразрешимыми задач измерения, при этом желательно, чтобы результаты оказались поразительными и заставили изменить первоначальное решение». Недостатка в предложениях не было, и я обсудил по телефону намного больше практических примеров, чем в конце концов включил в свою книгу. Однако я заметил, что многие аналитики, консультанты и бизнесмены, похоже, ставят знак равенства между проведением измерений и обоснованием проекта. Они не приводили примеров интересного использования результатов наблюдений для снижения неопределенности в связи с каким-то неизвестным показателем. Вместо этого они объясняли мне, как готовили обоснование своего любимого проекта.

Справедливости ради скажу, что анализ «затраты/выгоды» вполне может считаться разновидностью разложения на составляющие, о котором мы говорили в главе 8, и сам по себе способен снизить неопределенность без дальнейших измерений. В процессе обоснования проекта проблему разлагают на составляющие точно так же, как в свое время Ферми это делал своими вопросами. При этом не являясь сам по себе измерением, основанным на наблюдениях, процесс все же позволяет узнать что-то новое о том, с чем мы уже были знакомы. Но, как я отмечал ранее, согласно моему многолетнему опыту, при высокой стоимости информации об изучаемых переменных одно только разложение на составляющие достаточно снижает неопределенность всего в 25 % случаев. А чаще всего, если стоимость информации оправдывает усилия по снижению неопределенности, все равно требуются определенные эмпирические наблюдения.

Между тем, похоже, что единственный прием измерения, которым пользуются многие компании, — это разложение на составляющие (например, при обосновании проекта); применять эмпирические методы они даже не пытаются. Каждая переменная при этом представляет собой просто первоначальную оценку (одного эксперта либо целой рабочей группы) и всегда выражается конкретным значением, а не диапазоном, свидетельствующим о том, что точная ее величина неизвестна. Никакие опросы и эксперименты не проводятся; не применяются и методы, позволяющие уточнить субъективные суждения. Те, кто с таким энтузиазмом рассказывал мне об обосновании проекта как о примере проведения измерений, не смогли, сколько я ни просил об этом, назвать хотя бы один показатель, который использовался ими при анализе «затрат/выгод» и который был бы рассчитан в результате наблюдений реального мира.