CC BY
54Методы анализа
УДК 330.46
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ
Д.В. ИСАЕВ,
кандидат экономических наук, доцент кафедры бизнес-аналитики E-mail: disaev@hse.ru Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Статья посвящена развитию систем управления эффективностью, обеспечивающих информационную поддержку корпоративного управления и стратегического менеджмента. В настоящее время целостная методология управления развитием таких систем отсутствует, поэтому разработка принципов и подходов к оценке и выбору программ их развития представляется весьма актуальной. Цель исследования состоит в разработке методологического подхода к оценке программ развития систем управления эффективностью. Задачи исследования включают выявление особенностей программ развития таких систем, а также определение методов и моделей, позволяющих оценивать альтернативные программы развития и принимать решения в части выбора одной из них для реализации. Работа основана на анализе существующих методов управления развитием организационно-технических систем. Построение концептуальной модели программы развития системы управления эффективностью выполнено с учетом сущности и особенностей дискретно-событийного имитационного моделирования. Особенностями оценки программ развития систем управления эффективностью являются невозможность финансовой оценки их результатов (следовательно, неприменимость традиционных методов инвестиционного анализа), а также существенное влияние фактора неопределенности. Такие программы рекомендуется оценивать на основе динамики уровня развития систем (в сопоставлении с пороговыми
уровнями зрелости), с применением дискретно-событийного имитационного моделирования. Основными элементами модели являются проекты, события, показатели развития и финансовые показатели. Результаты моделирования служат для оценки программ развития по критериям результативности и экономичности. Эти критерии могут быть дополнены качественными аспектами, оцениваемыми экспертным путем в рамках многокритериального анализа решений. Оценка программ развития систем управления эффективностью должна производиться на основе динамики уровня зрелости таких систем и соответствующих финансовых показателей, с учетом вероятностного характера ряда параметров. Предложена концептуальная имитационная модель развития системы, обоснованы принципы оценки программ развития на основе результатов имитационного моделирования.
Ключевые слова: управление эффективностью, система управления эффективностью, уровень развития, программа развития, имитационное моделирование, дискретно-событийное моделирование
Введение
Одной из актуальных задач, стоящих перед современными предприятиями и организациями, является задача качественной информационной поддержки процессов управления. Это в свою очередь
объясняет важность управленческих концепций, направленных на поддержку принятия решений в условиях нестабильной и труднопредсказуемой внешней среды, а также на обеспечение целостности системы управления на всех уровнях - от стратегического до оперативного. К числу таких концепций относится концепция управления эффективностью, которая в последнее время находит все более широкое практическое применение.
Следует отметить, что такие термины, как «управление эффективностью» (performance management) и «система управления эффективностью» (performance management system, PMS), до сих пор не имеют однозначных определений. Например, в соответствии с определением А. Феррейры и Д. Отли, система управления эффективностью охватывает «формальные и неформальные механизмы, процессы, системы и коммуникации, используемые организациями для достижения ключевых целей, определенных руководством, для поддержки стратегического процесса и текущего управления посредством анализа, планирования, формирования метрик, контроля, стимулирования и управления эффективностью в широком смысле, а также для поддержки и содействия обучению организации и изменениям» [13, с. 264]. Такая трактовка представляется весьма широкой, охватывающей практически все ключевые аспекты стратегического менеджмента.
Вместе с тем системы управления эффективностью часто понимаются в узком смысле, например как один из классов информационных систем управления (такие программные продукты присутствуют в линейках практически всех крупных разработчиков - SAP, Oracle, IBM, SAS и др.), либо как системы оценки персонала.
Тем не менее большинство авторов (см, например, работы [1, 9, 10]) рассматривают системы управления эффективностью как средства информационной поддержки корпоративного управления и стратегического менеджмента. В этом случае система управления эффективностью может быть определена как «комплекс средств, направленных на решение задач сбора, хранения, аналитической обработки и представления информации, являющейся ключевой для обеспечения информационной прозрачности организации и поддержки принятия стратегических управленческих решений внешними и внутренними заинтересованными лицами» [2, с. 103].
Развитие систем управления эффективностью осуществляется посредством проектов, среди кото-
рых ведущую роль играют проекты внедрения соответствующих информационных систем. Кроме того, большое значение имеют проекты управленческого консалтинга (внедрение новых управленческих методик, реорганизация процессов управления), а также образовательные проекты (повышение квалификации и развитие компетенций персонала предприятия).
Проекты, направленные на развитие системы управления эффективностью, в совокупности образуют программу развития. Такие программы, как правило, формируются на основе предложений, поступающих от разработчиков программного обеспечения и консалтинговых компаний. В связи с этим возникает вопрос об оценке программ развития с точки зрения их полезности для организации и соответствующих затрат. Оценка ожидаемых последствий необходима даже в том случае, если имеется лишь один вариант программы развития. Но все же более типичной является ситуация, когда имеют место взаимоисключающие предложения, поступившие от разных разработчиков и консультантов. В этом случае оценка программ развития необходима для проведения сравнительного анализа.
Для разработки рекомендаций в этой области необходимо решение таких задач, как выявление особенностей программ развития систем управления эффективностью, а также определение методов и моделей, подходящих для оценки альтернативных программ и выбора одной из них для непосредственной реализации.
Особенности программ развития систем управления эффективностью
Реализация программ развития систем управления эффективностью связана со значительными финансовыми вложениями, например на приобретение технического и программного обеспечения, оплату услуг внешних консультантов, повышение квалификации и переподготовку персонала. По сути, такие программы носят характер инвестиционных проектов, предусматривающих получение определенных экономических выгод в долгосрочной перспективе. В то же время проекты, в совокупности составляющие программу развития системы управления эффективностью, имеют две важные особенности, которые отличают их от других инвестиционных проектов.
Первая особенность состоит в том, что долгосрочные выгоды, получаемые организациями в
результате развития систем управления эффективностью, практически невозможно не только измерить, но даже оценить в финансовом выражении. В этом плане системы управления эффективностью отличаются от других систем управления, включая системы управления ресурсами предприятия (ERP-системы). Для ERP-систем тоже существует проблема оценки результатов внедрения и развития, которые, как правило, носят опосредованный характер. Однако можно выделить несколько источников эффективности ERP-систем, к числу которых относятся повышение функциональных характеристик и качества выпускаемой продукции, улучшение обслуживания клиентов, улучшение использования активов (включая оборудование и материально-производственные запасы), а также снижение операционных издержек [4]. Все эти факторы имеют вполне конкретную экономическую интерпретацию, что позволяет хотя бы приблизительно оценить результаты внедрения и развития ERP-систем в финансовом выражении.
Что же касается систем управления эффективностью, то опосредованный характер их результативности выражен еще более ярко. Это объясняется тем, что такие системы ориентированы не на совершенствование конкретных элементов производственно-хозяйственной деятельности, а на более общие задачи поддержки стратегического управления. Разумеется, в конечном счете это оказывает влияние на экономические показатели организации, но все же финансовая оценка таких последствий вряд ли имеет смысл ввиду ее ненадежности.
Тем не менее задача оценки результативности инвестиций в развитие систем управления эффективностью не теряет своей актуальности хотя бы в силу необходимости сравнения альтернативных вариантов программ развития. Однако традиционные методы финансового анализа, основанные на соотношении затрат и выгод, выраженных в финансовых терминах (норма прибыли, период окупаемости, а также методы, основанные на дисконтированных денежных потоках, - чистая приведенная стоимость и внутренняя норма рентабельности), в данном случае представляются неприменимыми. В связи с этим представляет интерес концепция «ценности за деньги» (value for money), получившая достаточно широкое распространение в практике управления в общественном секторе. Смысл этой концепции состоит в повышении эффективности расходования ресурсов путем сопоставления финансовых вложе-
ний с полученным полезным эффектом (результатом), не имеющим стоимостной оценки. Данный подход можно применить для анализа инвестиций в развитие систем управления эффективностью, при этом в качестве результата реализации программы развития может рассматриваться повышение абстрактного уровня зрелости (или уровня развития) системы. Соответственно, оценка инвестиций может базироваться на изменении показателей уровня развития системы в сопоставлении с финансовыми характеристиками затратной части программы развития. Многие из показателей уровня развития являются качественными и не подлежат представлению в метрическом виде. Однако они могут быть квантифицированы, т.е. преобразованы в ранговые (порядковые) переменные, соотнесенные с определенной шкалой - упорядоченными по возрастанию пороговыми уровнями зрелости.
Применение пороговых уровней зрелости получило довольно широкое распространение в области оценки уровня развития организаций, систем управления и информационных систем. Одной из первых методик, разработанных на основе данного подхода, является модель зрелости процессов разработки программного обеспечения (Capability Maturity Model for Software) [6]. Впоследствии аналогичные модели были разработаны для некоторых других предметных областей, например для оценки зрелости процессов [7, 8], систем бизнес-интеллекта [11], систем анализа больших данных [14], управления информационными технологиями [21], архитектуры предприятия [12, 18, 20], соответствия бизнеса и информационных технологий [16], сервисно ориентированных архитектур [19].
Одна из методик, основанных на пороговых уровнях зрелости, была разработана специально для систем управления эффективностью [5]. В рамках этой модели рассчитывается индекс управления эффективностью (performance management index, PMI), который сопоставляется с пятью пороговыми уровнями зрелости - от начального (initial) до оптимизированного (optimized). Каждый из уровней характеризуется девятью ключевыми компонентами, включая пять основных (каждый из них в свою очередь включает по три субкомпонента) и четыре поддерживающих.
Модели, основанные на пороговых уровнях зрелости, не лишены определенных недостатков. Главным из них является то, что объект оценки рассматривается как единое целое, без анализа его
структуры, что, несомненно, снижает информативность модели. Еще одним ограничением является статичность оценок, в то время как интерес представляет динамика развития оцениваемых систем. Но все же несомненным достоинством моделей, основанных на уровнях зрелости, является то, что они позволяют решить задачу квантификации качественных характеристик объектов оценки с детализацией этих характеристик в разрезе определенных аспектов.
Возвращаясь к задаче анализа программ развития систем управления эффективностью, можно отметить, что сочетание финансовых показателей (характеризующих затратную часть программы) и нефинансовых оценок (характеризующих динамику уровня развития системы) представляется вполне приемлемым для оценки последствий реализации программ и сравнения альтернативных вариантов развития. Однако для этого требуется развитие методики оценки уровня зрелости систем управления эффективностью в двух направлениях: декомпозиции системы на составные элементы и рассмотрении показателей уровней развития в динамике.
Вторая особенность программ развития систем управления эффективностью заключается в существенном влиянии фактора неопределенности. Дело в том, что даже в случае внедрения типовых решений (например, систем бюджетирования или финансовой консолидации) характеристики соответствующих проектов во многом определяются индивидуальными особенностями конкретной организации. Это объясняется тем, что на стадии анализа и выбора программ развития рамки отдельных проектов, как правило, могут быть определены лишь приблизительно, допуская довольно значительные вариации. В свою очередь отклонения по объемам проектных работ влекут отклонения по срокам реализации проектов и объемам затрачиваемых ресурсов. Поэтому сроки реализации проектов, а также объемы сопутствующих затрат представляется целесообразным рассматривать в качестве случайных величин. Отдельная проблема возникает в связи с оценкой параметров этих случайных величин, поскольку в условиях отсутствия публичной информации о практике реализации аналогичных проектов статистические методы оказываются неприменимыми.
Помимо характеристик проектов развития значительная неопределенность имеет место в части оценки влияния проектов на показатели уровня зре-
лости системы. Здесь в качестве случайных величин выступают временные лаги между завершением проектов и достижением элементами системы тех или иных уровней зрелости.
Можно сделать вывод, что траектория развития системы управления эффективностью (динамика уровня зрелости системы в результате реализации программы развития) представляет собой случайный процесс, значениями которого в тот или иной момент времени являются случайные величины с определенными параметрами. Поскольку финансовые показатели программы развития также находятся под влиянием случайных факторов, эти показатели тоже представляют собой случайные величины. Учитывая большое количество параметров программы развития и сложность связей между ними, анализ развития системы и соответствующих финансовых показателей представляется целесообразным осуществлять с применением методов и инструментальных средств имитационного моделирования.
Основные элементы модели развития
систем управления эффективностью
Модель развития системы управления эффективностью, как и другие модели, основывается на определенных элементах, связанных между собой. Рассмотрим подробнее эти элементы и связи, а также их характеристики.
Одним из основных элементов модели является проект, под которым, как это и принято в теории проектного менеджмента, понимается ограниченный во времени комплекс действий, направленных на получение определенных результатов. В нашем случае в качестве результатов проектов могут выступать разработанные управленческие методики, реорганизованные процессы управления, внедренные информационные системы и т.д. Для моделирования в качестве проектов также могут выступать идентифицируемые части крупных комплексных проектов, которые в практике проектного менеджмента обычно называют подпроектами или этапами. Проект характеризуется продолжительностью во времени: период его реализации ограничен двумя моментами времени - началом и завершением. При планировании развития систем управления эффективностью продолжительность проектов в некоторых случаях может быть точно известна (это характерно, например, для образовательных
проектов, имеющих фиксированный учебный план). Однако для большинства проектов продолжительность известна лишь приблизительно и должна рассматриваться в качестве случайной величины.
Проекты, входящие в состав программы развития, связаны между собой отношениями предшествования: каждый из них может стартовать только после завершения всех предшествующих проектов, а все последующие проекты могут быть начаты только после завершения данного проекта. Отношения предшествования могут иметь временной лаг, в этом случае последующий проект может быть начат только через определенное время после завершения предшествующего. Такие временные лаги, как и длительность самих проектов, могут быть как детерминированными, так и случайными величинами.
При формировании программы развития помимо проектов, рассматриваются события, наступление которых означает факт получения значимых результатов, приводящих (либо сразу, либо с течением времени) к изменению состояния системы. События связаны отношениями предшествования с проектами: каждое событие наступает в результате завершения одного или нескольких проектов. При этом могут иметь место временные лаги между завершением проектов и наступлением событий; эти лаги могут быть как детерминированными, так и случайными.
Чтобы описывать влияние программы развития на систему управления эффективностью, в модели предусматриваются показатели, характеризующие уровень развития системы (показатели развития). Такие показатели могут основываться на концептуальной информационно-логической модели системы, подразумевающей ее описание в терминах внешних информационных объектов, функциональных блоков, функциональных модулей, аналитических функций, а также связывающих их информационных потоков [15]. В этом случае оценка уровня развития может быть организована по восходящему (снизу вверх) принципу: от аналитических функций (нижних элементов иерархии) к функциональным модулям, функциональным блокам и системе в целом. При этом, поскольку многие характеристики системы являются качественными, уровни развития как системы в целом, так и отдельных ее элементов рекомендуется оценивать на основе предварительно определенных уровней зрелости [5].
Таким образом, система показателей развития представляет собой иерархическую структуру, со-
ответствующую иерархии элементов системы: на ее верхнем уровне находится показатель, характеризующий уровень развития системы в целом, на нижних уровнях - показатели, относящиеся к отдельным элементам системы. В этом случае можно считать, что программные события оказывают непосредственное влияние на показатели нижнего уровня (первичные показатели), которые характеризуют самые детальные элементы иерархии системы -аналитические функции. Что касается остальных показателей развития (относящихся к модулям, блокам и системе в целом), то они являются вторичными и изменяются в результате изменения первичных показателей.
Влияние событий на первичные показатели развития может описываться на основе правил следующего типа: «наступление события X по истечении времени Т обеспечивает значение показателя развития У, равное М>. Значения показателей развития изменяются только в большую сторону: если показатель уже достиг уровня, обеспечиваемого влияющим на него событием, то в результате такого влияния его значение не меняется. Важно отметить, что одно событие может оказывать влияние на несколько показателей развития и, наоборот, один показатель развития может находиться под влиянием нескольких событий. Что касается временных лагов между наступлением событий и их влиянием на те или иные показатели развития, то они могут быть как детерминированными, так и случайными.
Изменение первичных показателей развития, относящихся к аналитическим функциям системы управления эффективностью, влечет за собой изменение вышестоящих вторичных показателей, характеризующих функциональные модули системы. Последние вызывают изменения более агрегированных показателей развития функциональных блоков, которые в свою очередь определяют изменение показателя самого верхнего уровня, характеризующего развитие системы в целом. Все эти изменения происходят на основе формул, связывающих вышестоящие показатели с нижестоящими. Например, значение вышестоящего показателя может рассчитываться как средневзвешенная сумма значений нижестоящих показателей (с учетом их относительной значимости), либо определяться как минимальное из значений нижестоящих показателей. В любом случае изменение одних показателей на основе других происходит моментально, без каких-либо временных задержек.
Реализация программы развития требует затрат определенных ресурсов, объемы которых могут быть представлены в финансовом выражении. Признание использования ресурсов происходит в определенные моменты времени, которые привязываются к началу или завершению проектов. Использование ресурсов часто имеет форму денежных потоков (платежи за поставку новой техники, оплата услуг внешних консультантов, доплаты сотрудникам предприятия и т.п.), но может быть и не связанным с денежными потоками (например, в случае использования уже имеющегося оборудования). Тем не менее для моделирования признание использования ресурсов всех видов можно с определенной долей условности называть платежами.
В общем случае можно считать, что момент платежа наступает либо сразу, либо спустя некоторое время после начала или завершения того или иного проекта. При этом как начало, так и завершение одного и того же проекта могут служить основаниями для нескольких платежей разной величины, осуществляемых в разные моменты времени (однако при этом каждый платеж является следствием только одного проекта). Могут иметь место временные лаги между началом и/или завершением проектов и последующими платежами, эти лаги могут быть как детерминированными, так и случайными. Кроме того, размеры платежей (стоимость использованных ресурсов) также могут рассматриваться как случайные величины.
Использование ресурсов (платежи) учитывается в модели в виде первичных финансовых показателей. Значение каждого такого показателя до наступления момента платежа равно нулю, а в момент платежа становится равным размеру платежа, т.е. стоимостной оценке использованных ресурсов.
На основе первичных финансовых показателей рассчитываются вторичные финансовые показатели, которые имеют отношение ко всей программе развития, т.е. ко всем проектам и, соответственно, ко всем связанным с ними платежам. Вторичных показателей может быть несколько. Это, например, может быть как простая сумма платежей (исполнение бюджета программы развития), так и сумма дисконтированных денежных потоков.
Таким образом, можно выделить четыре типа элементов модели развития системы управления эффективностью: проект, событие, показатель развития и финансовый показатель. Связи между
этими элементами относятся к одному из шести типов: отношения предшествования между проектами, наступление событий в результате завершения проектов, влияние событий на показатели развития, влияние показателей развития друг на друга, влияние проектов на финансовые показатели и влияние финансовых показателей друг на друга.
В качестве иллюстрации приведем программу развития, схематично изображенную на рисунке. Программа включает пять проектов, обозначенных прямоугольниками, и два события, обозначенные ромбами. Событие X наступает после завершения проектов А и D, событие У - после завершения проекта Е. Система показателей развития представлена семью элементами, из них показатели с номерами от 4 до 7 находятся на нижнем уровне иерархии (первичные показатели), а показатели 1, 2 и 3 рассчитываются на их основе (вторичные показатели). Оба события оказывают влияние на первичные показатели развития: событие X влияет на показатели 4, 5 и 6, а событие У - на показатели 4, 5 и 7.
В модели также присутствуют девять финансовых показателей, из которых показатели с номерами с 3 по 9 являются первичными, а показатели с номерами 1 и 2 - вторичными. Проекты влияют на первичные финансовые показатели: например, завершение проекта А влечет изменение показателя 4, а начало проекта Е влияет на показатель 8.
Можно заметить, что все изменения в рассматриваемой модели происходят в дискретные моменты времени. Это относится как к самой программе развития (начало и завершение проектов, наступление событий), так и к системе управления эффективностью (изменение значений первичных и вторичных показателей развития). Особый интерес представляет показатель развития верхнего уровня, характеризующий систему в целом. Динамика его изменения (траектория развития системы) представляет собой неубывающую ступенчатую функцию, значения которой изменяются в дискретные моменты времени. Учитывая то, что продолжительность проектов и различные временные лаги в общем случае являются случайными величинами, траектория развития системы также имеет вероятностный характер.
Что касается финансовых метрик, то они также изменяются дискретно, как следствие признания фактов расходования ресурсов (платежей), необходимых для реализации программы развития. Как и траектория развития системы, динамика вторичных
Элементы модели развития системы управления эффективностью и связи между ними
финансовых метрик описывается неубывающими ступенчатыми функциями, которые в силу вероятностного характера размеров платежей и временных лагов между проектами и платежами тоже имеют вероятностный характер.
Оценка и выбор программ развития
Дискретный характер модели развития систем управления эффективностью означает, что ее практическая реализация может быть осуществлена с применением методов и информационных систем дискретно-событийного моделирования. Отличительной особенностью дискретно-событийного моделирования (по сравнению с другими типами имитационных моделей) является то, что моделируемые процессы рассматриваются как хронологическая последовательность событий, которые наступают в определенные моменты времени и влекут изменение состояния системы. Это в полной мере соответствует рассмотренной ранее модели развития систем управления эффективностью: все показатели (как показатели развития, так и финансовые показатели) изменяются в дискретные моменты времени, связанные с началом и заверше-
нием проектов, а также с наступлением проектных событий. Методы, применяемые в дискретно-событийном моделировании, весьма разнообразны. К ним, например, относятся временные сети Петри, а также нотации, применяемые в специализированных информационных системах - Arena, AnyLogic и некоторых других.
Применение дискретно-событийного моделирования для оценки потенциальных программ развития систем управления эффективностью подразумевает многократное воспроизведение той или иной программы развития с последующим анализом специальных метрик, характеризующих эффективность этой программы. Основой построения таких метрик является принцип соотнесения результатов и затрат, связанных с программой развития. В рассматриваемом случае результат характеризуется траекторией развития системы управления эффективностью, а затратная часть - динамикой финансовых показателей (при этом, как уже было отмечено, и траектория развития системы, и динамика финансовых показателей рассматриваются как случайные процессы - функции времени, значения которых в фиксированные моменты времени представляют собой случайные величины).
Метрики оценки программ развития могут основываться на результативности программы развития (повышении уровня развития системы), финансовых характеристиках программы, а также времени, необходимом для достижения определенных результатов. В любом случае для построения метрик принимается во внимание вероятностный характер ряда параметров программы развития. Поэтому для построения метрик могут применяться средние значения или процентили, рассчитанные на основе смоделированных значений показателя развития системы или финансовых показателей по состоянию на определенный момент времени. В качестве метрики также может рассматриваться время, необходимое для достижения некоторого уровня развития системы, также выраженного в терминах среднего или процентилей.
Метрики программ развития позволяют сравнивать альтернативные программы между собой. Примерами критериев сравнения являются:
- достижение более высокого уровня развития системы в результате полной реализации программы развития при условии соблюдения бюджета программы;
- более экономное финансирование программы развития (минимум общего объема платежей или суммы дисконтированных денежных потоков) при условии достижения заданного уровня развития системы;
- минимум времени, необходимого для достижения заданного уровня развития системы, при условии соблюдения бюджета программы. Еще одним подходом, который может применяться для оценки программ развития систем управления эффективностью, является многокритериальный анализ решений на основе экспертных оценок (multiple criteria decision analysis, MCDA) [17]. Этот подход предусматривает оценку объекта исследования привлеченными экспертами по нескольким критериям, при этом экспертные оценки, как правило, представляются в количественной или порядковой шкалах. Некоторые методы согласования экспертных оценок позволяют учитывать относительную важность критериев и уровень компетентности экспертов [3]. Для оценки программы развития системы управления эффективностью в качестве критериев прежде всего выступают рассмотренные ранее результативность и экономичность. Экспертные оценки по данным критериям строятся с учетом метрик результативности и финансовых метрик программы,
рассчитанных на основе результатов имитационного моделирования. В то же время каждый из экспертов имеет возможность выразить свое личное мнение относительно результатов моделирования. Например если две программы незначительно различаются по какой-либо из метрик, эксперт может признать эти различия несущественными и оценить обе программы в соответствующей шкале одинаково.
Кроме того, подход, основанный на экспертных оценках, позволяет рассматривать дополнительные критерии качественного характера, например прогрессивность технологических решений, перспективность взаимоотношений с привлекаемыми внешними консультантами, влияние результатов программы на стиль работы организации и т.п. В результате оценка программы развития становится более полной и всесторонней, хотя и требует дополнительных усилий по организации опроса экспертов и обобщению их мнений.
Заключение
Таким образом, оценка программ развития систем управления эффективностью требует особого подхода, отличающегося от традиционных методов анализа инвестиционных проектов. Это является следствием особенностей программ развития систем управления эффективностью, к числу которых относятся невозможность финансовой оценки выгод, получаемых в результате внедрения и развития таких систем, а также вероятностный характер ряда параметров программ развития. В то же время основная парадигма инвестиционного анализа - соотнесение результатов и затрат - сохраняется, но при этом результат характеризуется траекторией развития системы, основанной на оценке ее перспективного состояния относительно упорядоченных по возрастанию пороговых уровней зрелости. Что касается затратной части программы развития, то она, как и при традиционном финансовом анализе, выражается в виде финансовых метрик. Учитывая вероятностный характер параметров программ развития, и траектория развития системы, и динамика финансовых показателей представляют собой случайные процессы, которые определяются множеством функций времени (реализаций случайного процесса) и заданной на этом множестве вероятностной мерой.
Ввиду сложности программ развития и их влияния на показатели развития системы и финансовые показатели, а также того, что все изменения про-
исходят в дискретные моменты времени, наиболее приемлемым способом анализа программ развития представляется дискретно-событийное имитационное моделирование. Концептуальная модель программы развития предусматривает четыре типа элементов (проект, событие, показатель развития, финансовый показатель) и шесть типов связей между элементами (отношения предшествования между проектами, связи между проектами и событиями, влияние событий на показатели развития, влияние одних показателей развития на другие, влияние проектов на финансовые показатели, влияние финансовых показателей друг на друга).
Многократная реализация (прогон) имитационной модели позволяет определить метрики программы развития, которые могут основываться на результативности программы, ее финансовых характеристиках, а также времени достижения тех или иных результатов. На основе этих метрик потенциальные программы развития могут сравниваться между собой в целях выбора одной из них для реализации. Для сравнения и выбора также могут применяться методы многокритериального анализа решений на основе экспертных оценок, которые помимо критериев результативности и экономичности программ развития позволяют принять во внимание дополнительные критерии качественного характера.
В качестве возможных направлений дальнейших исследований можно выделить разработку подхода к оценке вероятностных параметров программ развития, построение моделей развития с применением конкретных методик и информационных систем дискретно-событийного имитационного моделирования, а также формирование рекомендаций в области сравнительного анализа и выбора программ развития.
Список литературы
1. Духонин Е.Ю., Исаев Д.В., Мостовой Е.Л., Бойко А.Г., Горянский П.С., Духонина О.В., Нахам-кина Е. С., Родионов А. С., Слепов Ю. В., Хомаза Д. В. Управление эффективностью бизнеса: Концепция Business Performance Management / под ред. Г.В. Генса. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 269 с.
2. ИсаевД.В. Корпоративное управление и стратегический менеджмент: информационный аспект. М.: ГУ ВШЭ, 2010. 219 с.
3. Кравченко Т.К. Экспертная система поддержки принятия решений // Открытое образование. 2010. № 6. С. 147-156.
4. Питеркин С.В., Оладов Н.А., Исаев Д.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. 368 с.
5. Aho M. What is your PMI? A model for assessing the maturity of performance management in organizations // Proceedings of "Performance Management: From Strategy to Delivery" (PMA 2012) conference. University of Cambridge, UK. July 11-13, 2012.
6. Capability maturity model for software: Version 1.1. Technical report. CMU/SEI-93-TR-024; ESC-TR-93-177. February 1993. Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University, 1993.
7. COBIT 4.1.: Framework. Control Objectives. Management Guidelines. Maturity Models. Rolling Meadows, IL: IT Governance Institute, 2007.
8. COBIT 5: A Business Framework for the Governance and Management of Enterprise. Rolling Meadows, IL: ISACA, 2012.
9. Cokins G. Performance Management: Finding the Missing Pieces (to Close the Intelligence Gap). John Wiley & Sons, 2004.
10. Coveney M., Ganster D., Hartlen B., King D. The Strategy Gap: Leveraging Technology to Execute Winning Strategies. John Wiley & Sons, 2003.
11. Eckerson W.W. Beyond the Basics: Accelerating BI Maturity. Renton, WA: TDWI, 2007.
12. Extended Enterprise Architecture Maturity Model Support Guide: Version 2.0 / Editorial writer: J. Schekkerman. Amersfoort: Institute for Enterprise Architecture Developments (IFEAD), 2006.
13. Ferreira A., Otley D. The Design and Use of Performance Management Systems: An Extended Framework for Analysis // Management Accounting Research. 2009. № 20. P. 263-282.
14. Halper F., Krishnan K. TDWI Big Data Maturity Model Guide: Interpreting your Assessment Score. Renton, WA: TDWI, 2013.
15. IsaevD. Performance Management Information Support System: A Conceptual Model // European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences. 2012. Iss. 52. P. 6-20.
16. Luftman J., Kempaiah R. An Update on Business-IT Alignment: A Line has been drawn // MIS Quarterly Executive. 2007. Vol. 6. № 3. P. 165-177.
17. Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. / Edited by J. Figueira, S. Greco, M. Ehrgott. Boston: Springer, 2005.
18. NASCIO Enterprise Architecture Maturity Model: Version 1.3. December 2003. Lexington,
KY: National Association of State Chief Information Officers (NASCIO), 2003.
19. Perko J. IT Governance and Enterprise Architecture as Prerequisites for Assimilation of Service-oriented Architecture: An Empirical Study of Large Finnish Companies. Tampere, Tampere University of Technology, 2008.
20. Ross J., Weill P., Robertson D. Enterprise Architecture as Strategy: Creating a Foundation for Business Execution. Boston, Harvard School Press, 2006.
21. Weill P., Ross J. IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results. Boston, Harvard School Press, 2004.
Economic analysis: theory and practice Methods of analysis
ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)
SIMULATION AND EVALUATION OF PROGRAMS FOR PERFORMANCE MANAGEMENT SYSTEM DEVELOPMENT
Dmitrii V. ISAEV
Abstract
Importance The paper focuses on the development of performance management systems that provide information support to corporate governance and strategic management. At present, the integral methodology of managing such systems' development is not available; therefore, establishing principles and approaches to evaluation and selection of programs for performance management assumes its relevance Objectives The research aims to develop a methodological approach to evaluating programs for performance management systems development The research tasks include elicitation of the features of programs for such systems development, as well as definition of methods and models allowing evaluation of alternative development programs and selection of one of them for implementation Methods The paper is based on the analysis of existing methods of managing the development of organizational and technical systems. The conceptual model of a program for performance management system development has been built taking into account the essence and specifics of discrete-event simulation modeling The specific features of evaluation of programs for performance management systems development include impossibility of financial estimation of their results (consequently, inapplicability of traditional investment analysis methods), as well as significant influence of uncertainty factor Such programs should be evaluated relying on dynamics of the systems' maturity (in comparison with certain threshold maturity levels), with application of discrete-
event simulation modeling The main elements of the model include projects, events, development indicators and financial indicators
Results The results of the simulation serve for evaluation of development programs under effectiveness and efficiency criteria These criteria may be supplemented by qualitative aspects estimated by experts within the framework of multiple criteria analysis of decisions. Conclusions and Relevance Evaluation of programs for performance management systems development should rely on the dynamics of such systems' maturity levels and appropriate financial indicators, taking into consideration stochastic nature of some parameters. I propose a conceptual simulation model of the system's development and substantiate the evaluation principles of development programs based on simulation modeling results
Keywords: performance management system, development, level, program, simulation modeling, discrete event simulation
References
1. Dukhonin E.Yu., Isaev D.V., Mostovoi E.L., Boiko A.G., Goryanskii P.S., Dukhonina O.V., Nakham-kina E.S., Rodionov A.S., Slepov Yu.V., Khomaza D.V.
Upravlenie effektivnost'yu biznesa: Kontseptsiya Business Performance Management [The Concept of Business Performance Management]. Moscow, Al'pina Biznes Buks Publ., 2005, 269 p.
2. Isaev D.V. Korporativnoe upravlenie i strategicheskii menedzhment: informatsionnyi aspect
[Corporate governance and strategic management: information aspect]. Moscow, SU HSE Publ., 2010, 219 p .
3. Kravchenko T.K. Ekspertnaya sistema podderzhki prinyatiya reshenii [Expert system for decision-making support]. Otkrytoe obrazovanie = Open education, 2010, no. 6, pp. 147-156.
4. Piterkin S.V., Oladov N.A., Isaev D.V. Tochno vovremya dlya Rossii. Praktika primeneniya ERP sistem [Just-in-time for Russia. Practice of ERP systems application].
5. Aho M. What is your PMI? A model for assessing the maturity of performance management in organizations. Proceedings of "Performance Management: From Strategy to Delivery" (PMA 2012) conference. University of Cambridge, UK, July 11-13, 2012 .
6. Capability maturity model for software: Version 1.1. Technical report. CMU/SEI-93-TR-024; ESC-TR-93-177. February 1993. Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University, 1993.
7. COBIT 4.1.: Framework. Control Objectives. Management Guidelines. Maturity Models. Rolling Meadows, IL, IT Governance Institute, 2007.
8. COBIT 5: A Business Framework for the Governance and Management of Enterprise. Rolling Meadows, IL, ISACA, 2012.
9. Cokins G. Performance Management: Finding the Missing Pieces (to Close the Intelligence Gap). John Wiley & Sons, 2004.
10. Coveney M., Ganster D., Hartlen B., King D. The Strategy Gap: Leveraging Technology to Execute Winning Strategies. John Wiley & Sons, 2003.
11. Eckerson W.W. Beyond the Basics: Accelerating BI Maturity. Renton, WA: TDWI, 2007.
12. Extended Enterprise Architecture Maturity Model Support Guide: Version 2.0. Amersfoort, Institute for Enterprise Architecture Developments (IFEAD), 2006.
13. Ferreira A., Otley D. The Design and Use of Performance Management Systems: An Extended Framework for Analysis. Management Accounting Research, 2009, no. 20, pp. 263-282.
14. Halper F., Krishnan K. TDWI Big Data Maturity Model Guide: Interpreting your Assessment Score. Renton, WA, TDWI, 2013.
15. Isaev D. Performance Management Information Support System: A Conceptual Model. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, iss. 52, pp. 6-20.
16. Luftman J., Kempaiah R. An Update on Business-IT Alignment: A Line has been Drawn. MIS Quarterly Executive, 2007, vol. 6, no. 3, pp. 165-177.
17. Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. Ed. by J. Figueira, S. Greco, M. Ehrgott. Boston, Springer, 2005.
18. NASCIO Enterprise Architecture Maturity Model: Version 1.3. December 2003. Lexington, KY, National Association of State Chief Information Officers (NASCIO), 2003.
19. Perko J. IT Governance and Enterprise Architecture as Prerequisites for Assimilation of Service-oriented Architecture: An Empirical Study of Large Finnish Companies. Tampere, Tampere University of Technology, 2008.
20. Ross J., Weill P., Robertson D. Enterprise Architecture as Strategy: Creating a Foundation for Business Execution. Boston, Harvard School Press, 2006.
21. Weill P., Ross J. IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results. Boston, Harvard School Press, 2004.
Dmitrii V. ISAEV
National Research University - Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation disaev@hse.ru
