Г Л А В А 8 МОДЕЛИ ОПРАВДАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ

К оглавлению 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
68 69 70 71 72

Наш опыт показывает, что обоснование отдачи зачастую строит-

ся на внутренних отношениях, а не на реальной заботе о капиталов-

ложениях в новые технологии. В тот момент, когда запрос данных

о производительности приходит из корпоративного офиса, менед-

жеры по ИТ спешат собрать проектную информацию от каждого

подчиненного, чтобы быть готовыми оправдать потребность в пер-

сонале для отдела. В таких случаях «видимость» управления техноло-

гиями так же важна, как и любая объективная отдача.

В угоду фактору «видимости» группы, осуществляющие выбор

потребителей для тематического опроса, могут обеспечить обрат-

ную связь с общественностью в той области, которую они считают

важной. Группы для тематического опроса помогают привести про-

цесс оценки окупаемости ИТ к определению ключевых переменных,

к которым относятся прибыль и расходы. Если клиенты считают

результат использования технологии важным, но не столь сущест-

венным, это должно быть включено в раздел прибылей. Тем не ме-

нее, для эффективного распоряжения ресурсами корпорации

менеджеры должны разработать механизм непрерывного сбора дан-

ных для оценки возврата от инвестиций в ИТ.

Модели, основанные на логике или интуиции, представляют вза-

имосвязь между издержками и прибылью в математическом или гра-

фическом формате и широко применяются для изучения прибыли

на капиталовложения, а также для определения времени окупаемос-

ти инвестиций. Далее мы рассмотрим пример капиталовложения

в ИТ и то, как можно использовать различные модели.

В одной из финансовых консультационных компаний структура

информационных систем и технической поддержки играли важную

роль в удовлетворении запросов клиентов. Несмотря на это, почти

все пользователи компьютеров в компании были недовольны работой отдела автоматизации офиса. Было трудно застать кого-либо из

компьютерного отдела по телефону, отметки на звонки с жалобами

часто были не на своих местах, поэтому получение ответа обычно за-

нимало много времени. Сотрудники службы поддержки давали раз-

ные ответы на один и тот же вопрос.

Сервисную службу реорганизовали. Теперь она состоит из сетево-

го программного обеспечения с поисковой базой данных, а также

подсистемы планирования задач. Также поддерживается возмож-

ность передачи телефонных звонков любому свободному сотруд-

нику. В этом состоит отличие от прошлой системы, когда один

служащий регистрировал проблему и поручал ее персоналу техни-

ческой поддержки. Теперь каждый сотрудник службы поддержки

вводит сигнал о проблеме в систему технического сопровождения.

Используя базу данных службы помощи, группа технической подде-

ржки загружает ряд общих вопросов, которые можно проследить

и поручить соответствующему сотруднику. Система доступна из лю-

бой точки, и специалисты могут переходить от одного клиента к дру-

гому, не возвращаясь в офис, чтобы забрать квитанции на

обслуживание. Пометки о решении проблемы дистанционно вносят-

ся в базу данных, и их мгновенно видят все сотрудники службы под-

держки. Это позволяет давать последовательные ответы на другие

вопросы, а также эффективно устранять неполадки. Через год после

реформирования системы технического сопровождения большин-

ство проблем было решено.

На полугодичном форуме руководителей информационных

служб было объявлено, что количество жалоб снизилось на 40%,

и это стало неоспоримым аргументом. Когда на экране появился

слайд, отображающий снижение количества жалоб, многие в зале за-

кивали в знак одобрения. В количественном плане капиталовложе-

ния в ИТ и последующее снижение числа жалоб были уже

неофициально утверждены. В подобных случаях сложные математи-

ческие модели для демонстрации отдачи не нужны. Достаточно

будет анализа затрат на высшем уровне, отображающего издержки и

последующие прибыли от сокращения звонков, времени на решения

проблем, количества повторных звонков и так далее.

Мы не утверждаем, что интуитивные модели могут заменить точ-

ный математический или статистический анализ. Просто в некоторых случаях нет необходимости убеждать владельцев, что окупае-

мость ИТ имела место.

Кроме того, интуитивная модель не исключает возможности

количественного выражения прибыли, если это необходимо. В при-

веденном примере со службой технического сопровождения сниже-

ние числа жалоб и последующее повышение производительности

можно подсчитать путем умножения сокращения времени на обслу-

живание на средний уровень зарплаты. Так как общая сумма издер-

жек на внедрение службы технического сопровождения вычитается

из прибыли, то рентабельность ИТ вычисляется по следующему

уравнению:

Прибыль от ИТ =

[Экономия времени на решение проблем (в часах) х

Средняя почасовая оплата труда] —

Издержки на внедрение системы технического сопровождения

Выражая это соотношение с помощью математической модели,

мы получаем:

Рисунок 8.1 Анализ затрат.

P = [( (HB — HA) W)] — [Ch + Cs + Cl]

Прибыль Издержки

где

P = Отдача

HB = часы до внедрения

HA = часы после внедрения

W = средняя зарплата

Ch = издержки на аппаратное обеспечение

CS = издержки на программное обеспечение

Cl = издержки на рабочую силу

Формула на Рисунке 8.1 отображает анализ затрат, который

представляет собой простое сложение общих затрат на внедрение

из бухгалтерского регистра и суммирование общей материальной

прибыли. Сюда могут быть прибавлены дополнительные выгоды от

быстрого устранения неполадок, сокращения случаев простоя и, как

результат, более качественного обслуживания клиентов, что повы-

шает их приверженность вашей фирме. С другой стороны, обучение

сотрудников службы поддержки, модернизация системы и обслужи-

вание программного обеспечения могут быть отнесены к издерж-

кам. Новаторское использование исторических данных может

принести дополнительную отдачу, если компания изучает общие ти-

пы проблем в области аппаратного обеспечения и меняет поставщи-

ков или находит альтернативное аппаратное обеспечение.

Нужно отметить, что можно потратить много времени на опреде-

ление и обобщение издержек и прибылей от внедрения. Необходи-

мо определить момент, в который расходы на оценку начинают

сокращать оцениваемую отдачу.

Анализ затрат является практичным подходом в большинстве

случаев, однако глубина исследования зависит от необходимости

оправдания ИТ и других факторов, влияющих на окупаемость техно-

логии. Если не существует политической или экономической необ-

ходимости представлять детальную демонстрацию отдачи, нет

необходимости тратить на это ресурсы.

Точка безубыточности (ТБ) обычно применяется для определения

момента, в котором инвестиция в систему окупает себя. Она может

использоваться в ситуациях, когда компании должны инвестировать

в систему, которая, по их мнению, не приведет к значительному

увеличению стоимости компании, но является издержкой осуще-

ствления бизнеса. Например, когда производитель автомобилей в

качестве условия продолжения сотрудничества требует от своих пос-

тавщиков внедрения системы электронного обмена данными (EDI),

поставщики должны решить, следует ли им вкладывать средства

в EDI или прекратить сотрудничество с потребителем. В подобных

случаях точка безубыточности сигнализирует о моменте в деловых

взаимоотношениях, когда инвестиция начинает окупать себя.

Точка безубыточности не отличается от анализа затрат, когда

издержки равны прибыли. Период окупаемости — отрезок времени, в который система окупает себя. Другими словами, это время, в тече-

ние которого достигается ТБ. Отсюда точка безубыточности может

выражаться в единицах услуг или частей, а период окупаемости оп-

ределяется в единицах времени, таких как количество недель, меся-

цев или лет.

Среди прочих факторов, упомянутых нами ранее, присутствует

время. Существуют отличия между капиталовложениями, сделанны-

ми сегодня и год назад. Есть также разница между долларами, вло-

женными в разное время. Причина в том, что, помимо развития

стратегии, настоящая стоимость доллара выше из-за процентов, ко-

торые приносит этот доллар, или возможности возврата инвести-

ций, которую он предоставляет. Следовательно, инвестиция должна

приносить положительный возврат по сравнению с точкой безубы-

точности. Эта «временная ценность денег» представлена в концеп-

ции оценки окупаемости ИТ под названием «чистая прибыль

к настоящему времени» (ЧПНВ). Временная ценность денег опреде-

ляется с помощью коэффициента дисконтирования (КД). КД — это

курс, при котором компания накопила бы больше денег, если бы не

вкладывала их в информационные технологии. Это основано на

ставках процента и доходах от торгов на бирже. Подсчет коэффици-

ента дисконтирования обычно вызывает особые затруднения, пото-

му что он требует опыта и обоснованных прогнозов развития рынка

(см. Рисунок 8.2).

Как ЧПНВ может помочь в оценке отдачи от ИТ? Вспомним наш

разговор о том, что капиталовложения в технологии конкурируют

с другими инвестициями, например, в производственное оборудова-

ние, дополнительные центры распределения и рекламу. Руководители

Год Инвестиция Формула Подсчет КД Текущая прибыль могут сравнить ЧПНВ продолженных капиталовложений

в информационные технологии с другими инвестициями относительно

ожидаемой отдачи, а затем решить, какие именно вложения сделать.

В нашем примере с инвестированием службы технического соп-

ровождения финансовая консультационная компания может срав-

нить ЧПНВ от ИТ с ценностью усиления рекламы для расширения

бизнеса. Предположим, что компания будет тратить 2,5 миллиона

долларов в год в течение четырех лет, то есть 10 миллионов долла-

ров на внедрение системы во всех своих отделениях. Компания мо-

жет ожидать получения 15% возврата, выбрав инвестирование

рекламы. Следовательно, коэффициент дисконтирования составля-

ет 0,15. На Рисунке 8.3 приводится расчет ЧПНВ.

На Рисунке 8.2 в колонке «Год» указаны инвестиции за каждый из

четырех лет. Для удобства мы берем 2,5 миллиона долларов за каж-

дый год. В колонках «Формула» и «Подсчет» представлен расчет КД

за каждый год. Например, при скидке 0,15 за первый год формула бу-

дет иметь вид 1/1,15. Во второй год она будет иметь вид 1/(1,15

х1,15) или (1,15)2, в третий — 1/(1,15х1,15х1,15) и так далее.

Рисунок 8.3 Подсчет ЧПНВ инвестирования службы технического сопровождения в Microsoft Excel.

Инвестиция

Величина скидок

ЧПНВ

Так мы получим коэффициент дисконтирования за каждый год.

Умножив КД на инвестицию за год, то есть на 2,5 миллионов долла-

ров, получим текущую прибыль за год. Сумма текущих прибылей да-

ет ЧПНВ от капиталовложения в 10 миллионов долларов. Другими

словами, если отдача от службы технического сопровождения будет

меньше, чем 2 862 554 доллара (10 000 000 долларов — 7 137 445 дол-

ларов), то компании лучше вложить капитал в рекламу.

Как изображено на Рисунке 8.3, подсчет ЧПНВ можно эффектив-

но выполнить с помощью Microsoft Excel® или другой программы

табличных расчетов, используя финансовую функцию «ЧПНВ».

ПОДХОД РЕАЛЬНОГО ВЫБОРА

Модель ЧПВН не учитывает риск возможностей прекращения,

снижения или повышения капиталовложений в будущем. Реальные

сценарии бизнеса намного сложнее, чем просто принятие принци-

пиального решения об осуществлении инвестиции. Вспомним Рису-

нок 8.2: капиталовложения составляли 2,5 миллиона долларов за

второй, третий и четвертый годы. С учетом дополнительной инфор-

мации о том, как воспринимается служба технического сопровожде-

ния, руководство имеет выбор — увеличить или уменьшить затраты

на технологии в любое время после первого года.

Часто стоит рискнуть продолжить инвестирование ИТ-инициа-

тив из-за перспективы получить прибыль в будущем. Обычно

с такими ситуациями сталкиваются при вложении финансов в иссле-

дование и разработку или в начинания с повышенной степенью

риска, такие как добыча нефти. В контексте ИТ отказ от инвестиро-

вания сетевой инфраструктуры, например прокладки кабеля, может

сильно ограничить конкурентоспособность компании в области до-

бавления новых компьютерных приложений или предоставления

новых услуг. Даже если будет возможность модифицировать инфра-

структуру для внедрения новых приложений, на модернизацию

уйдет ценное время, и компания может оказаться в невыгодном

положении. Для решения подобной проблемы применяется подход

реального выбора.

Хотя математические производные и формулы развития реаль-

ных опций находятся за рамками темы данной книги, мы проиллюстрируем эту концепцию в упрощенном виде. На Рисунке 8.4 (а)

изображена концепция ЧПНВ. Кривая отображает прогнозируемую

стоимость на период инвестирования (четыре года). Как видно из

Рисунка 8.4 (а), кривая предполагает, что было принято решение

осуществлять капиталовложения, которые будут продолжаться в том

же темпе на протяжении последующих четырех лет. Заштрихован-

ная область отображает вероятность ожидаемой отдачи. Мы уже упо-

минали, что в мире бизнеса сценарии более сложны. Компании

могут изменить размер инвестиций, сменить направление усилий по

поддержке капиталовложений или вообще прекратить инвестирова-

ние. Именно это отображено на Рисунке 8.4(b). Каждый год, начи-

ная со второго, руководство может оценивать рентабельность

капиталовложений в ИТ и выбирать будущее направление, подтал-

кивая кривую таким образом, чтобы появлялись новые возможности

и смягчался риск.

На Рисунке 8.4(с) отображена измененная заштрихованная зона

при использовании подхода реального выбора. Очевидно, что смещение кривой вправо приводит к повышению вероятности достиже-

ния ожидаемой отдачи.1 Ключевым преимуществом подхода реаль-

ного выбора является его способность извлекать выгоду из

неожиданных или непредсказуемых возможностей. В упрощенном

виде ЧПНВ напоминает 30-летнюю аренду дома, когда рост инфля-

ции или спроса на жилье не приводит к повышению арендной

платы. В таком случае подход реального выбора можно сравнить

с 30-летней арендой дома, при которой можно пересмотреть усло-

вия, сдать собственность в субаренду, прекратить аренду или выку-

пить собственность.