Оценка экономической эффективности аутсорсинга ИТ-услуг Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

т

Оценка экономической эффективности аутсорсинга ИТ-услуг

Ю.А. ГРУНИЧЕВ,

!Т-директор ООО «Нью Бизнес Текнолоджис», аспирант МТУСИ

Пысокий уровень затрат на содержание собственных ИТ-инфраструктур, жесткие требования к профессиональной подготовке ИТ-менеджеров, необходимость использования при управлении информационными системами специальных дорогостоящих инструментальных средств заставляет искать альтернативные формы организации информационного обслуживания бизнес-процессов предприятия. Одной из таких форм является информационно-технологический аутсорсинг, направленный на снижение эксплуатационных затрат.

ИТ-аутсорсинг определяется как передача предприятием (заказчиком) своих текущих функций по поддержке ИТ-систем во внешнюю ИТ-компанию. При этом аутсорсер (исполнитель) гарантирует выполнение данных функций в соответствии с утвержденным уровнем сервиса в течение определенного времени по оговоренной цене. Предприятие покупает, а аутсорсер продает услуги (выполнение операций), которые могли бы осуществляться предприятием самостоятельно. Аутсорсинг позволяет перевести часть постоянных затрат в переменные, что экономически оправдано при низкой загрузке подразделений предприятия. Кроме того, аутсорсер концентрирует знания и опыт и может выполнять соответствующие ИТ-функ-

Век Качества N° 5

В статье решается задача количественной оценки эффективности аутсорсинга ИТ-услуг коммерческого предприятия оптовой торговли. В рамках типовых моделей предприятий категорий А (малое), В (среднее), С (крупное) при различных сценариях аутсорсинга (1 - нет аутсорсинга, 2 - частичный аутсорсинг, 3 -полный аутсорсинг) рассчитываются экономические и инвестиционные показатели. Затем проводится анализ чувствительности показателей NPV (Net Present Value - Чистая текущая стоимость) и IRR (Internal Rate of Return - Внутренняя норма доходности) к возможным вариациям существенных переменных и расчет методом Монте-Карло рисков неполучения требуемых значений инвестиционных показателей

ции более профессионально, чем они выполняются на предприятии. Модель процесса аутсорсинга представлена на рис. 1.

Произведем количественную оценку экономической целесообразности передачи непрофильных ИТ-

бизнес-процессов предприятия на внешнее управление и соответственно экономической эффективности аутсорсинга ИТ-услуг. Для этого выполним параметрический анализ экономико-математических моделей построения и функционирования

Модель процесса ИТ-аутсорсинга

Рис. 1

Таблица 1| Результаты финансового моделирования экономических показателей предприятий категорий А, В, С, руб.

Сценарий Категория предприятий, показатель

А, NPV B, NPV C, NPV

Сценарий 1 40 944 333 688 2 314 781

Сценарий 2 42 523 341 460 2 330 387

Сценарий 3 41 992 337 035 2 317 853

Изменение NPV на предприятиях в зависимости от сценария аутсорсинга

Сценарий

предприятий оптовой торговли трех категорий - А (малое), В (среднее), С (крупное) - при различных сценариях аутсорсинга. Затем осуществим статистический анализ устойчивости экономических показателей методом Монте-Карло при изменении исходных данных, которые не являются полностью контролируемыми параметрами: объем сбыта, цена продукции, суммы издержек, величина налогов, уровень инфляции и др. Выявим существенные параметры, которые будем рассматривать как случайные факторы, оказывающие влияние на результат проекта. Для существенных параметров произведем статистический анализ методом Монте-Карло, результатом которого станут величины рисков неполучения ожидаемых значений инвестиционных показателей при изменениях случайных факторов. Расчет экономических показателей проводился для каждого из предприятий категорий А, В, С при следующих сценариях аутсорсинга:

Сценарий 1. Предприятие содержит полностью укомплектованный ИТ-отдел.

Сценарий 2. Предприятие передает функции по поддержке базовых сервисов на аутсорсинг (частичный аутсорсинг).

Сценарий 3. Предприятие передает все ИТ-функции на аутсорсинг (полный аутсорсинг).

Жизненный цикл (ЖЦ), условно принятый для предприятия категории А, - 3 года, для предприятий категорий В и С - 5 лет.

Кроме того, учтены следующие показатели: ставка дисконтирования

(10% годовых), инфляция (10-11%), ставка рефинансирования (10,5-11%).

с с с.

Финансовое моделирование деятельности предприятий проводилось в системе Project Expert (PE). Финансовые показатели и риски рассчитывались с помощью встроенных модулей системы «Результаты» и «Анализ проекта».

Расчет экономических показателей

Для расчета экономических показателей был разработан критерий оптимального разделения функций и определена оптимальная схема партнерства. Сначала проведен финансовый анализ текущего состояния этих компаний, затем разработана сбалансированная бизнес-модель взаимодействия оператора и сервисной компании при аутсорсинге. В заключение рассчитывались и анализировались их финансовые отчеты и финансовые показатели. В качестве исходных данных использована бухгалтерская отчетность реально действующих предприятий, что позволяет говорить о достоверности полученных результатов. Затратная составляющая расчета эффективности моделей определялась также на основе бухгалтерской отчетности (формы «Отчет о прибылях и убытках», «Кэш-фло» и «Чистый оборотный капитал»). Итоговые результаты приведены в табл. 1.

Результат финансового моделирования по сценарию 2 демонстрирует наилучший показатель чистого приведенного дохода (NPV) у всех категорий предприятий (рис. 2). Это связано с оптимальным и экономически эффективным разделением функций, возложенных на специали-

стов ИТ-отдела и переданных на внешнее управление аутсорсеру. При этом определено количество сервисов, обслуживаемых силами специалистов ИТ-отдела предприятий и аутсорсером. В качестве критерия оптимальности функционирования модели исследуется прежде всего прибыль предприятий.

Финансовый результат модели по сценарию 3 несколько уступает результату модели, созданной по сценарию 2, но, тем не менее, значительно превосходит показатели базовой модели (сценарий 1).

Таким образом, предлагаемый сценарий взаимоотношений «клиент - аутсорсер», созданный для обеспечения непрерывности процесса поддержки функционирования ИТ-инфраструктуры, вполне себя оправдывает, причем, как показывают результаты моделирования, экономическая эффективность не зависит от величины предприятия.

Расчет чувствительности и рисков неполучения ожидаемых значений инвестиционных показателей

Оценим влияние возможной случайности (неопределенности) исходных данных имитационной модели на величину показателей. Риски рассчитывались с помощью встроенных модулей системы Project Expert «Анализ проекта», «Монте Карло». Для количественной оценки риска используется коэффициент вариации показателя. Оценка математического ожидания (среднего значения показателя) и риск (коэффициент вариации) определяются по формулам:

где N - число опытов при различных случайных исходных данных;

£п п=1,...^ - набор значений некоторого показателя.

Коэффициент вариации обычно вычисляют в процентах и рассматривают как оценку риска, связанно-

Риски неполучения ожидаемым показателей инвестиционной деятельности предприятия категории А

Сентябрь-октябрь 2009 г. 55

(L

Рис. 2

Рис. 3

т

Таблица 2

Суммарные постоянные издержки и суммарные налоговые выплаты

Категория Сценарий Суммарные постоянные Налоги, руб.

предприятия издержки, руб.

А Сценарий 1 48 283 115 43 933 923

Сценарий 2 47 206 740 43 911 611

Сценарий 3 46 514 785 43 644 260

В Сценарий 1 116 256 323 140 854 550

Сценарий 2 113 735 447 140 807 840

Сценарий 3 111 621 163 139 827 875

С Сценарий 1 461 568 098 679 187 390

Сценарий 2 456 201 070 678 982 202

Сценарий 3 451 647 229 676 074 827

Риски неполучения ожидаемых показателей инвестиционной деятельности предприятия категории В

МРУ - Монте-Карло ІРЯ - Монте-Карло

□ Сценарий 1 ■ Сценарий 2

□ Сценарий 3

о.а

0,5

0.4

0,3

02

0,1

О

л: Й

•3% ±5% ±10% +15% *20% ±30%

Риски неполучения ожидаемым показателей инвестиционной деятельности предприятия категории С

N£4/ - Монте Карло

ІИ* - Монте Карло

□ Сценарий 1 ■ Сценарий 2

□ Сценарий 3

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

±3% ±5% ±10% ±15% ±20%

го с тем, что значение показателя f отклонится от своего математического ожидания - (доля отклонения в среднем). Для интерпретации полученного значения риска используется следующая шкала: малая степень риска - 10%; средняя степень риска - 10%; высокая степень риска - 25%.

Случайным изменениям будем подвергать те переменные, которые в наибольшей степени влияют на результирующий показатель. Поэтому сначала проведем анализ чувствительности показателей к изменениям переменных. Анализ чувствительности - стандартный прием количественного анализа, который заключается в изменении перемен-

Век Качества N° 5

+3%

±5% ±10% ±15% ±20%

ных и выделении существенных факторов (параметров, переменных), которые в наибольшей степени влияют на показатель. В работе проводится анализ чувствительности показателей инвестиций NPV и 1ЯЯ как наиболее значимых показателей оценки инвестиционной деятельности предприятия. Изменение факторных переменных принимается в диапазоне от -50% до +50% от расчетного значения показателя с шагом 10% и с последующим выявлением процентного изменения показателя эффективности. Расчеты выполнены с помощью встроенных модулей системы РЕ «Анализ проекта», «Анализ чувствительности».

Построение графиков зависимости показателей NPV и ШЯ от вариации переменных позволяет получить представлением о том, что на чувствительность показателей NPV и 1ЯЯ оказывают существенное влияние цена сбыта и прямые издержки. Это обуславливает их выбор в качестве стохастических переменных для проведения имитации.

Выводы

Основные результаты проведенного исследования:

1 Наилучшие показатели финансовой деятельности в ходе проекта продемонстрировали модели предприятия, в сценариях которых использована аутсорсинговая схема, то есть сценарии 2 и 3. Причина заключается в том, что в случае сокращения штата персонала ИТ-отдела и передачи функций на внешнее управление снижаются постоянные издержки предприятия. Экономия на налогообложении в данном случае также играет решающую роль. В сводной таблице (табл. 2) отражены основные результаты расчетов суммарных постоянных издержек и суммарных налоговых выплат по состоянию на последний год инвестиционных проектов.

2 Аутсорсинг обеспечивает устойчивость предприятия к случайным изменениям следующих факторов:

^ объем продаж;

^ цена сбыта;

^ общие издержки;

^ затраты на персонал;

^ инфляция.

3 Наименьшие риски по результатам расчетов показал сценарий 2, то есть бизнес-модель так называемого частичного аутсорсинга.

Литература

1. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. М.: РИА «Стандарты и качество», 2004. 408 с. (Серия «Практический менеджмент»).

2. Распределенные информационные системы в телекоммуникационной отрасли //Под ред. проф. М.Н. Петрова. Красноярск, 2006. 345 с.

3. Разработка методики количественной оценки экономической эффективности аутсорсинга ИТ-инфраструктуры предприятия: Тезисы доклада на Международном форуме информатизации (МФИ-2008). М., 2008. С. 297-298.

4. Управление персоналом в малом и среднем бизнесе. М.: АКАЛИС, 1996.

5. Исследования аналитического центра компании Репшетх. Опрос 472 организаций РФ.

6. Успешный ИТ-аутсорсинг. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004.

7. ИТ-аутсорсинг: построение взаимовыгодного сотрудничества. М.: «Альпина Бизнес Букс», 2007.

Рис. 4