Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]
- Название:Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Олимп-Бизнес
- Год:2009
- Город:Москва
- ISBN:978-5-9693-0163-4
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе] краткое содержание
Дуглас Хаббард пытается развеять это вредное заблуждение, предлагая свой подход к оценке «неизмеряемого», названный им «прикладная информационная экономика». Он знакомит читателей с понятием «калиброванная оценка», оценкой риска (метод Монте-Карло), способами выборочного исследования, другими необычными инструментами измерений (Интернет, экспертные оценки, рынки предсказаний и др.), а также с оценкой стоимости информации. Свой подход автор применяет в разных областях и приводит ряд примеров успешного решения задач по количественному измерению. В книге содержатся ценные инструкции и рекомендации, которые без труда может использовать любой человек, принимающий решения, а также приложения, позволяющие проверить способность читателя давать калиброванные оценки.
Книга предназначена широкому кругу читателей, интересующихся процессами обоснования и принятия решений. Она будет полезна руководителям, менеджерам, преподавателям и студентам.
Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе] - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
В результате мы получили более подробную разбивку отдельных эффектов от введения каждой нормы контроля качества воды. Затем был указан калиброванный 90-процентный CI для того, какими оказались бы реальные выгоды от принятия самого бесполезного из введенных ранее правил, будь в нем учтены все благотворные последствия других норм EPA. Стало очевидно: вероятность отрицательного экономического эффекта от введения новой нормы контроля качества воды практически равна нулю. Мы скорректировали свою модель, чтобы отразить эти данные. Проведенный затем анализ стоимости информации показал, что экономическое обоснование любого направления модернизации SDWIS не требует проведения дополнительных измерений.
На этапе 3 мы прогнали окончательную моделирующую программу Монте-Карло для каждого направления инвестирования. Когда неопределенность экономического эффекта от введения новых норм контроля качества питьевой воды снизилась, оказалось, что реализация всех трех инвестиционных проектов крайне желательна. При этом возникла возможность улучшить намеченный ранее график их осуществления. Потенциальная доходность проекта модернизации отражения нарушений в отчетности была очень высокой (среднее соотношение «выгоды/затраты» составляло в данном случае 3:1), однако имелась высокая (12 %) вероятность отрицательной доходности. Вероятность отрицательной доходности двух других проектов составляла менее 1 %.
Кроме того, мы выявили необходимость постоянного отслеживания ряда показателей. Самыми неопределенными переменными были темпы перехода пользователей в штатах на новую систему и скорость ее внедрения. В связи с этим данные переменные имели «остаточную стоимость информации» (то есть они представляли определенную, хотя и небольшую, ценность для людей, производивших оценку). Мы рекомендовали ЕРА быстрее реализовать два первых инвестиционных проекта и отложить модернизацию системы отражения нарушений в отчетности. Причем, прежде чем приступить к реализации третьего проекта, следовало учесть темпы перехода пользователей в штатах на новую систему в ходе реализации двух первых проектов. Если эти темпы окажутся достаточно низкими, то реализация проекта модернизации системы отчетности станет нецелесообразной (случай маловероятный, но возможный).
Марк Дей получил от прикладной информационной экономики именно то, что ожидал. Он сказал: «Использование программного обеспечения в оценке последствий для окружающей среды и здоровья населения произвело на меня колоссальное впечатление. То, что отдельные факторы, учтенные программными модулями, через цепь событий могут быть отслежены до определенных полезных последствий для населения, допускалось и ранее, но оценить данную связь количественно еще никому не удавалось. Думаю, все были искренне поражены тем, что кто-то сумел это сделать». Он также коснулся значения количественного анализа для процесса принятия решений. «Результат, который очень удивил меня, — уровень согласованности мнений у людей с диаметрально противоположными представлениями о том, что необходимо делать. На мой взгляд, достижение подобного консенсуса, несмотря на все трудности, — великолепный результат». По словам Марка Дея, этот процесс продемонстрировал и преимущества анализа стоимости информации: «Прежде никто не понимал самой концепции стоимости информации и не знал, что надо искать. Приходилось пытаться измерить все, средств на это не было, поэтому проще было ничего не делать. Число переменных быстро превысило возможности их оценить, поскольку непонятно было, какие из них действительно важны».
В отличие от Дея, Джеффу Брайану раньше не приходилось заниматься прикладной информационной экономикой. Он говорит: «Я активно возражал против этой затеи. Мне не хотелось отвлекать людей от того, чем они занимались, ради этого анализа, но результат оказался стоящим». Кроме того, он скептически относился и к калибровке экспертов, но, по словам Джеффа, «пройдя через этот процесс и увидев, что люди реагируют на оценки, я понял его важность». По мнению Брайана, наиболее полезной оказалась визуализация связи между информационной системой и целями программы. «График (см. рис. 14.2) не только показал связь SDWIS с улучшением здоровья населения, но и дал способ расчета стоимости выгод от ее использования. Я не думал, что одно лишь количественное определение проблемы приведет к чему-либо столь выразительному. Мне не удавалось доходчиво донести свою мысль, а метод AIE позволил сформулировать получаемые преимущества намного лучше. Даже не могу вам сказать, сколько раз я пользовался этим графиком». Наконец, что самое важное, Брайан довел это дело до конца. «Мы следовали всем последним рекомендациям, в том числе их содержанию и срокам».
Я привел здесь данный случай по двум причинам. Во-первых, это пример того, как «нематериальный» параметр — здоровье населения — подвергся количественной оценке для ИТ-проекта. Мне доводилось наблюдать, как при анализе многих подобных проектов из расчета ROI исключались намного более легкие для оценки эффекты по причине их «неизмеряемости». Во-вторых, пример демонстрирует, что многое измерять и не следует. Оказалось, что необходимо было снизить неопределенность только в отношении одной величины из 99. Для остальных 98 переменных вполне хватило первоначальных калиброванных оценок. А если бы VIA не проводился, то, как это обычно бывает, наверняка были бы рассчитаны малозначащие показатели (например, затраты и будущий рост производительности труда), а также параметры, связанные с самой большой неопределенностью типа возможного улучшения здоровья населения.
Пример из практики: прогнозирование потребности морской пехоты в топливе
Осенью 2004 г. меня попросили решить с помощью прикладной информационной экономики задачу, сильно отличавшуюся от тех, с которыми я сталкивался раньше, работая с разными компаниями или государственными организациями. Управление научных исследований ВМС США (Office of Naval Research, ONR) и Корпус морской пехоты США (U. S. Marine Corps, USMC) поручили одной многоуважаемой консалтинговой фирме найти способ повысить точность прогнозов потребности в топливе в условиях ведения боевых действий, которые составлялись военными плановиками и логистиками. В ходе операций в Ираке дневное потребление топлива только наземными подразделениями USMC составляло сотни тысяч галлонов (а авиация потребляла его втрое больше). При этом допустить развитие нежелательного сценария, когда неожиданно иссякнут запасы топлива, было никак нельзя, поскольку это ставит под угрозу и успех боевых операций, и безопасность морских пехотинцев на суше.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: