Тема 5. Стоимость ИС. Экономическая эффективность автоматизации предприятия

 

Стоимость информационной системы

Стоимость создания информационной системы определяется фактическими затратами.

Стоимость владения (эксплуатации) ИС посчитать не так просто.

Однако менеджерам необходимо анализировать и управлять плановыми и внеплановыми затратами, связанными с владением и использованием каждого компонента информационной системы на протяжении всего срока его службы.

Существует ряд подходов к определению такой стоимости (достаточно поискать в Internet информацию на тему «total cost of ownership», чтобы найти с десяток источников).

Одной из наиболее популярных методик является модель ТСО, основное преимущество которой, заключается в возможности учесть влияние фактора времени на привлекаемые для проекта денежные средства (например, с помощью введения дисконтирования). В рамках этой методики существует несколько подходов к расчету ТСО. Наиболее приемлемым на практике представляется вариант, предложенный компанией Interpose совместно с Microsoft. Деление затрат на прямые и косвенные позволяет здесь достаточно точно оценить расходы как на этапе реализации проекта, так и в процессе функционирования созданной ИТ-системы.

Исходные положения при определении стоимости информационной системы:

- решения об инвестициях в ИС принимаются исходя из экономической целесообразности, определяемой выгодой, риском и расходами;

- рост затрат ведет к пропорциональному повышению эффективности работы сотрудников и гибкости;

- чрезмерная экономия ведет к увеличению времени простоев и числа обращений за технической поддержкой;

- обычно оцениваются средние затраты организации для конкретной среды по сравнению со среднеотраслевыми на одного клиента.

 

Модель совокупной стоимости владения ИС (Total Cost of Оwnership)

Во многих моделях совокупной стоимости владения ИС обычно оцениваются средние затраты организации для конкретной среды по сравнению со среднеотраслевыми на одного клиента, а также принимаются средние показатели для однородного состава оборудования и фиксированные соотношения клиентов и серверов, чтобы избежать некоторых сложностей. В этом случае для оценки средней совокупной стоимости владения ИС удельные затраты на одного клиента умножаются на общее количество клиентов. Но такие упрощения зачастую дают слишком большую погрешность.

Подход Microsoft и Interpose предполагает, что расходы на программно-аппаратные средства связаны с другими статьями затрат, например на техническую поддержку, обучение и простои.

Предлагаемая ими модель совокупной стоимости владения ИС позволяет измерять этот показатель и напрямую использовать его для выработки действенных планов улучшения структуры расходов на ИС.

Суть модели:

- анализируются структуры затрат для каждого типа оборудования (серверов, клиентов, принтеров и т.д.);

- осуществляется классификация оборудования (портативные компьютеры/настольные, сервер-файлы и печати/сервер приложения, операционные системы (Windows 3.1/Windows 95);

- учитываются все особенности каждого типа оборудования;

- общие затраты на ИС разделяются на две группы: прямые и косвенные затраты.

Прямые затраты:

- на аппаратно-программные средства (капитальные вложения и отчисления по лицензиям на новые системы, модернизацию и обновления);

- на администрирование (оплата сетевого и системного администрирования, администрирования накопителей, труда аутсорсинга, а также задачи реагирующего и упреждающего управления);

- на поддержку (служба технической поддержки, обучение, материально-техническое снабжение, командировки, договоры на обслуживание и поддержку, а также накладные расходы);

- на разработку (создание приложений и «содержания», тестирование и подготовка документации, в том числе разработка новых проектов, адаптация к требованиям заказчиков и обслуживание);

- на оплату коммуникационных средств (выделенной линии и, доступа к серверам).

Косвенные затраты (конечные пользователи предоставляют поддержку сами себе и своим коллегам):

- связанные с конечными пользователями (самопомощь обращение к коллегам, нерегулярное изучение каких-либо материалов и «бестолковая суета»);

- вызванные простоями (потери из-за плановых и внеплановых перерывов).

 

Рис. Усредненное распределение затрат для Windows

 

При этом капитальные затраты на аппаратно-программные средства составляют всего лишь 26% общей стоимости развертывания и владения компьютерами. Большая часть затрат связана с администрированием и технической поддержкой, которые ведутся специалистами информационной системы, а также со скрытыми расходами на управление и поддержку компьютерных систем самими пользователями.

Модель совокупной стоимости владения ИС позволяет разобраться в структуре этих расходов и открывает широкие перспективы для их сокращения, так как они в основном связаны с трудозатратами на управление процессами, обучение и операции с соответствующими инструментальными средствами.

При анализе структуры расходов часто упускают из виду тот факт, что рост затрат ведет к пропорциональному повышению эффективности работы сотрудников и гибкости, а чрезмерная экономия (например, на обучении), напротив — к увеличению времени простоев и числа обращений за технической поддержкой.

 

Экономическая эффективность автоматизации предприятий

При решении вопроса о создании на предприятии ИС практически всегда довольно остро встает вопрос об экономической эффективности предлагаемых преобразований.

Что такое экономическая эффективность автоматизации?

О понятии экономической эффективности уже многие годы ведутся теоретические споры. На самом деле не так уж важно, какое определение является наиболее близким к истине. Гораздо важнее другое — насколько методика расчетов и, соответственно, конечные результаты и оценки отражают реальные выгоды или убытки от проведения того или иного мероприятия, реализации того или иного проекта на практике.

 

Под экономической эффективностью автоматизации будем понимать соизмеримую разность результатов на создание (реорганизацию, адаптацию, развитие и т.д.) ИС на предприятии и затрат на проведение этого проекта. Несмотря на внешнюю простоту формулировки, данное определение таит в себе «подводный камень». Находится этот камень в слове «соизмеримая разность».

Казалось бы, нет ничего проще, чем вычесть из доходов (предполагаемых или реальных) расходы (предполагаемые или реальные) и получить конечный результат. Но на практике все сложнее и требуется учитывать, по крайней мере, три фактора:

1. времени,

2. неопределенности и

3. риска.

Если это не сделать, то полученный результат вряд ли будет достаточно адекватен реальному положению дел.

Различают абсолютную и относительную (сравнительную) экономическую эффективность.

При расчете абсолютной эффективности проводится анализ уже выбранного (или даже реализованного) варианта автоматизации без учета возможных альтернатив.

При расчете относительной эффективности альтернативные стратегии автоматизации сравниваются между собой с позиций экономической эффективности. Можно рассчитывать также удельные показатели эффективности (на рубль вложенных затрат, на одного работника и т.д.).

Относительно методики расчета эффективности тоже нет единого мнения. На самом деле не так уж важно, как именно считать, потому что ошибки в расчетах из-за неопределенности и риска как правило больше, чем погрешность той или иной методики. Важно другое — правильно определять совокупность затрат на автоматизацию (в частности, затраты на перестройку управления предприятием, обучение персонала и т.д.) и правильно прогнозировать возможные результаты, включая в них не только локальные, но и синергические (общесистемные) эффекты.

Таким образом, на вербальном (словесном) уровне экономическая эффективность есть ни что иное, как количественная (денежная) оценка эффекта от проведения мероприятий по автоматизации.

Рассмотрим некоторые упрощенные методы оценки экономической эффективности, пригодные для использования специалистами, не имеющими экономического образования.

 

Расчет абсолютной эффективности

С позиций пользователя (конечного потребителя) ИС абсолютная эффективность автоматизации определяется как разность между полученными результатами (или оценкой этих результатов в будущем) и затратами на автоматизацию.

В случае, если до проведения оцениваемых работ предприятие вообще не было автоматизировано, достаточно сравнить результаты деятельности без автоматизации Pl при соответствующих нулевых затратах (З1 = О) с результатами после автоматизации Р2 при соответствующих затратах З2.

Упрощенно эффективность рассчитывается по формуле:

 

Э=Р2-Р1-З2,

 

причем разность Р2 - Рl характеризует полученный эффект от основной деятельности предприятия после проведения автоматизации.

 

Величина совокупных затрат на автоматизацию складывается из стоимости

- приобретаемых компьютеров, принтеров, сетевого оборудования и других устройств,

- программных продуктов или лицензий на их использование,

- затрат на установку, внедрение, адаптацию, изучение и сопровождение программных комплексов,

- оценки потерь ввиду изменения структуры управления, реорганизации кадров и т.д.,

- а также всех текущих затрат (электроэнергия, помещения, связь и т.д.).

Вполне понятно, что если Э>0, то автоматизация эффективна.

 

Насколько это эффективно на самом деле показывает относительный показатель эффективности на рубль совокупных затрат, рассчитываемый как частное от деления Э на З2.

Этот показатель безразмерный, определяемый как количество рублей эффекта на рубль вложенных приведенных (с учетом фактора времени — об этом позже) затрат.

Следует развеять одно распространенное заблуждение, состоящее в том, что правильнее считать в американских долларах. В долларах считать действительно несколько удобнее, но и здесь нужно приводить затраты и результаты к сопоставимому виду, так как доллар тоже неодинаков в разные моменты времени.

 

Успешной автоматизацией можно считать такую, при которой удельный коэффициент эффективности будет не менее 2,0-2,5. Тогда можно говорить о реальном успехе в бизнесе за счет повышения управляемости предприятия на базе новых ИС.

Значения удельного коэффициента эффективности в диапазоне от 1,0 до 2,0 могут свидетельствовать о неплохой локальной автоматизации и расшивке узких мест, а значения от 0 до 1,0 должны уже вызывать тревогу.

Естественно, что при отрицательном эффекте проект по автоматизации просто нерационален.

 

В случае, если на предприятии уже существует какая-то система автоматизации, необходимо учитывать текущие затраты на ее эксплуатацию З1 и формула преобразуется к виду:

 

Э = (Р2 - Рl) - (З2 - З1),

 

где Р2 - Рl — разность результатов, а З2 - З1 — разность затрат при новом и старом вариантах автоматизации предприятия.

 

Учет фактора времени

Как уже отмечалось, разновременные затраты и результаты следует приводить к сопоставимому виду.

Для повышения степени адекватности оценок эффективности реальной ситуации нужно перейти к так называемым приведенным оценкам.

Это означает, что выбирается какая-то точка отсчета (начало, конец, середина рассматриваемого периода), и пересчитываются все затраты и результаты по проекту автоматизации именно на этот момент времени.

В качестве примера рассмотрим, как можно получить сопоставимые показатели на начало периода, т.е. на момент принятия решения о начале автоматизации.

Очевидно, что единовременные затраты, которые будут произведены в этот момент времени, корректировать не нужно. Все остальные затраты и результаты корректируются при помощи так называемых дисконтных коэффициентов.

Почему это нужно делать?

Во-первых, учитываются процессы инфляции.

Во-вторых, даже при стабильной экономике деньги, полученные раньше по времени, стоят условно больше, чем те же деньги, полученные позже. Даже такая простая схема, как вложение свободных средств в банк под процент вместо проведения автоматизации, уже дает определенные дополнительные средства, которые можно расценивать как некий доход.

Допустим, что норма дисконтирования постоянна в течение, всего срока действия нашего проекта.

 

 

Обозначим ежемесячный, коэффициент дисконтирования k.

Тогда приведенные затраты и результаты по проекту будут рассчитываться как номинальные затраты и результаты, поделенные на поправочный коэффициент, определяемый как (1+k) в степени t, где t — число полных месяцев, прошедших от начала проекта до проведения рассматриваемых затрат или получения рассматриваемых результатов.

 

Пример.

Допустим, что проект начинается с 1 января и он займет по времени один год. Единовременные затраты на автоматизацию составляют 100000 руб., далее ежемесячно расходуется по 10000 руб., и еще в июне нужно будет дополнительно затратить 20000 руб.. Ожидаемые результаты от автоматизации (Р2- P1) до июля отсутствуют и составляют начиная с июля 50000 руб. в месяц. Коэффициент дисконтирования k=0,05.

Если не учитывать фактор времени, то можно просто сложить все результаты и вычесть все затраты.

Получим: 50000*6 -100000 -120000 - 20000 = 60000руб.

 

В случае проведения дисконтирования получится совершенно другой эффект.

Результаты после приведения составят:

35714+34013+32467+30864+29411+27932 = 190401 руб.

Единовременные затраты останутся без изменений, а ежемесячные также будут скорректированы:

10000+ 9523+ 9090+ 8620+ 8264+ 7874+ 7518+ 7142+ 6802+ 6493 + 6172+ 5882 = 93380 руб.

 

Приведенные дополнительные затраты июня составят 15748 руб.

Всего приведенные затраты составят 100000+93380+15748=209128 руб. Таким образом, эффект, определяемый как разность приведенных результатов и затрат окажется уже отрицательным:

190401-209128 = -18727 руб. (убыток).

 

Учет фактора неопределенности

При прогнозных оценках затрат и результатов никогда нельзя быть до конца уверенным в их точности. В связи с этим целесообразно учитывать неопределенность ситуации.

Существует достаточное количество сложных математических методов учета неопределенности, связанных с применением теории вероятностей, теории нечетких множеств и других средств.

Ограничимся простейшей моделью, которую может на практике применить каждый человек, не обладающий специальным математическим образованием.

Суть метода состоит в переходе от точечных оценок затрат и результатов к интервальным.

Грубо говоря, вместо точной количественной оценки зададим некий диапазон, в который с большой степенью вероятности должна попасть прогнозируемая величина результатов или затрат.

Далее используется принцип минимакса, т.е. определяем экономическую эффективность автоматизации при минимальных результатах и максимальных затратах.

Если даже в этом случае эффект положительный, то вполне очевидно, что проект рентабельный (если, разумеется, правильно определены диапазоны показателей).

Если же эффект отрицательный, то возможно два пути: либо считать автоматизацию нерациональной, либо пересмотреть границы диапазонов и попробовать оценить эффективность еще раз.

 

Пример.

Допустим, что были получены следующие прогнозные оценки приведенных результатов и затрат на автоматизацию:

- результаты за год составят 2 мил. руб.,

- а затраты — 1,5 миллиона рублей.

Пусть из-за неопределенности можно ошибиться в прогнозе на 20% в обе стороны и по затратам, и по результатам.

Тогда наихудший (минимальный) результат можно оценить в 1,6 мил. руб., а наихудшие (максимальные) затраты в 1,8 мил. руб.

Очевидно, что при большой степени неопределенности при проведении автоматизации можно получить убыток до 200 тыс. руб.

Если же неопределенность меньше (например, по 10% в обе стороны и по затратам, и по результатам), то даже при наихудшем сценарии развития событий эффективность останется положительной: наименьший результат составит 1,8 мил. руб., а наибольшие затраты только 1,65 мил. руб. В этом случае даже с учетом неопределенности автоматизацию можно считать эффективной (с позиций возможного риска).

 

Сравнение вариантов автоматизации

Сравнительная оценка экономической эффективности различных вариантов автоматизации предполагает наличие ряда альтернативных стратегий, принципиально различных между собой (разные поставщики компьютеров, оборудования и программ, различное число рабочих мест, разные сроки и этапы автоматизации и т.д.).

 

 

Как и при оценке абсолютной эффективности, основными параметрами оценки здесь выступают сопоставимые затраты и результаты (или их прогноз).

Рассмотрим простейшие подходы к оценке эффективности по вариантам.

Допустим сначала, что сумма затрат на автоматизацию фиксирована (мы ограничены неким бюджетом). Тогда можно считать, что по всем альтернативам затраты просто одинаковы (это не совсем так, но неполное исполнение бюджета на автоматизацию будем условно считать недостатком, а оставшиеся неизрасходованными деньги условно списывать как штраф) и их можно не рассматривать. Тогда наиболее эффективный вариант автоматизации выбирается из множества альтернатив по наилучшему результату из совокупности обоснованных прогнозов результатов с учетом неопределенности и риска. Иными словами, лучший вариант тот, который дает максимальный эффект при самом неблагоприятном прогнозе (используем принцип максимина).

 

Пример.

Пусть имеется три варианта автоматизации.

1. ожидаемый эффект составит 3 мил. руб., неопределенность составляет 30%, наихудшие прогнозы результатов по варианту составит 2,1 мил. руб.

2. ожидаемый эффект составит 2,5 мил. руб., неопределенность составляет 10%, наихудшие прогнозы результатов по варианту составит 2,25 мил. руб.

3. ожидаемый эффект составит 2,8 мил. руб., неопределенность составляет 20%, наихудшие прогнозы результатов по варианту составит 2,24 мил. руб.

Из исходных данных следует, что второй вариант с позиций наших рассуждений наилучший.

Допустим теперь обратную ситуацию, при которой результаты автоматизации по всем вариантам одинаковы. Тогда критерием выбора наиболее эффективного варианта будет минимум затрат при самом наихудшем прогнозе (используем принцип минимакса).

 

Пример.

Пусть имеется три варианта автоматизации.

1. ожидаемые затраты составят 3 мил. руб., неопределенность составляет 10%, наихудшие прогнозы результатов по варианту составит 3,3 мил. руб.

2. ожидаемые затраты составят 2,8 мил. руб., неопределенность составляет 20%, наихудшие прогнозы результатов по варианту составит 3,36 мил. руб.

3. ожидаемые затраты составят 2,7 мил. руб., неопределенность составляет 30%, наихудшие прогнозы результатов по варианту составит 3,51 мил. руб.

Из исходных данных следует, что первый вариант с позиций наших рассуждений наилучший.

 

Рассмотрим теперь общий случай, когда и затраты, и результаты по вариантам неодинаковы. Здесь возможно два принципиально разных пути сравнения, можно выбирать оптимальный вариант автоматизации

1. либо по лучшей разнице результатов и затрат (при этом каждая альтернатива анализируется сначала отдельно),

2. либо по лучшему отношению результатов к затратам.

Вообще говоря, расчеты экономической эффективности для альтернативных вариантов автоматизации с учетом множества разнообразных параметров являются весьма непростой задачей, с которой довольно трудно справиться, не имея достаточной квалификации. Поэтому мы ограничимся кратким изложением подходов к решению этих задач и иллюстрацией этих подходов на простейших примерах.

Тем не менее, считается полезным поставить проблему оценки эффективности автоматизации предприятий и предостеречь от самых грубых и самых распространенных ошибок.