CC BY
144Решетневские чтения. 2017
УДК 519.8
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА DATA ENVELOPMENT ANALYSIS ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ
Е. П. Моргунов, О. Н. Моргунова
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: emorgunov@mail.ru
Предлагается использовать метод Data Envelopment Analysis (Анализ среды функционирования) для оценки эффективности IT-специалистов, работающих в авиакосмической отрасли.
Ключевые слова: эффективность IT-специалистов, Data Envelopment Analysis, DEA, анализ среды функционирования, АСФ.
APPLICATION OF THE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS METHOD FOR ASSESSMENT
OF EFFICIENCY OF IT-SPECIALISTS
E. P. Morgunov, O. N. Morgunova
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: emorgunov@mail.ru
The paper suggests applying Data Envelopment Analysis for assessment of efficiency of IT-specialists working in aerospace branch.
Keywords: efficiency of IT-specialists, Data Envelopment Analysis, DEA.
Задача оценки эффективности работы специалистов является актуальной в различных отраслях. Это относится и к авиакосмической отрасли. Для решения указанной задачи, на наш взгляд, целесообразно использовать метод Data Envelopment Analysis (DEA), который в России известен под именем Анализ Среды Функционирования (АСФ).
Метод DEA был предложен в 1978 г. американскими учеными A. Chames, W. W. Cooper, E. Rhodes [1], которые основывались на идеях, изложенных в статье M. J. Farrell [2], опубликованной в 1957 г. Метод уже давно используется на Западе в различных сферах: бизнес, управление, образование, здравоохранения, финансы и т. д. Положение дел с использованием этого метода в России кратко описано в статье [3].
Метод DEA (АСФ) основан на построении так называемой границы эффективности в многомерном пространстве входных и выходных переменных, описывающих объекты, эффективность которых требуется определить. Такими объектами могут быть предприятия, организации, университеты, банки и т. д. Метод требует разделения показателей на входные (inputs), т. е. используемые ресурсы, и выходные (outputs), т. е. полученные результаты. Граница эффективности представляет собой гиперповерхность, огибающую (охватывающую) точки, соответствующие оцениваемым объектам. Степень эффективности конкретного объекта зависит от расстояния между ним и границей эффективности: чем дальше объект находится от границы, тем его эффективность ниже.
Объекты, находящиеся на границе эффективности, считаются эффективными.
х
Граница эффективности
На рисунке представлена граница эффективности для простейшего случая, когда имеется только один вход (ресурс) и один выход (результат, продукт). Объекты В, С, Б и Е будут эффективными, а объект А - неэффективным. Для определения его степени неэффективности точку А проецируют на границу эффективности. Выполняется это аналитическим путем.
Представим формализованное описание метода на примере одной из его моделей. Пусть требуется определить показатель эффективности каждого из п объектов. Для описания каждого объекта о, } = 1, п , служит пара векторов (х,, у). При этом вектор х, = (х;1,...,х„...,хт)Т содержит входные показатели
Эффективность функционирования сложных систем
(входы) для объекта oj, а вектор y} = (yJl,-.,yJr ■■■,yJs)T
содержит выходные показатели (выходы) для объекта o,. Тогда матрица X = (xJ), имеющая размерность m х n, содержит вектор-столбцы с входными данными для всех n объектов, а матрица Y = (y), имеющая размерность s х n, содержит вектор-столбцы с выходными данными для всех n объектов. В основе метода DEA (АСФ) лежит метод линейного программирования, поэтому модель формулируется в таком виде [4, с. 43]:
min 6Л (0)
0 x, - X! > 0, - yj + Y! > 0, ! > 0.
Скаляр 0 и является мерой эффективности J-го объекта, 9 е (0; 1]. Объекты, имеющие значение показателя 0 = 1, считаются эффективными и находятся, как принято говорить, на границе эффективности. Аналогичная задача решается для каждого объекта, т. е. n раз.
Для объектов, имеющих 0 < 1, предлагаются рекомендуемые (целевые) значения показателей, достигнув которых, эти объекты также окажутся на границе эффективности.
Теперь рассмотрим гипотетические ситуации, в которых применение метода DEA (АСФ) было бы, на наш взгляд, оправданным. Предположим, что разработчики проектируют новые базы данных, и необходимо оценить эффективность работы в каждом проекте. Каждый такой проект можно описать следующими показателями: число человеко-часов труда специалиста высокой квалификации; число человеко-часов труда специалиста средней квалификации; число таблиц в базе данных; число внешних ключей; объем базы данных (в гигабайтах) и т. д. Затраты труда мы отнесем к входным показателям, а остальные показатели будут выходными. Конечно, этот набор показателей не является всеобъемлющим, но он в определенной степени отражает уровень сложности проектируемой базы данных. Определение адекватного набора показателей может являться отдельной задачей. В результате проведения вычислений мы получим для каждого проекта один скалярный показатель, который и будет выражать уровень эффективности, достигнутый при выполнении проекта.
В качестве еще одного примера рассмотрим оценку продуктивности работы специалистов. В качестве входного показателя возьмем опыт работы (в годах). В качестве выходных показателей используем следующие: общий объем исходного кода, написанного программистом (число строк кода); число успешно завершенных проектов; число языков программирования, СУБД или каких-то технологий, которыми владеет программист. Возможен выбор и других по-
казателей, которыми описываются достижения специалистов.
Конечно, возникает задача оценки уровня владения технологиями, но ее можно решить с помощью экспертов или на основе ознакомления с исходными кодами программ, написанных программистом. Для учета масштаба проектов, выполненных программистом, также можно ввести соответствующие поправочные коэффициенты.
Невозможно полностью формализовать процедуру оценки эффективности работы IT-специалистов. Тем не менее, применение метода DEA (АСФ) для решения этой задачи в авиакосмической отрасли может способствовать получению более объективной информации для принятия управленческих решений.
Библиографические ссылки
1. Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. P. 429-444.
2. Farrell, M. J. The Measurement of Productive Efficiency! // Journal of The Royal Statistical Society, Series A (General), Part III. 1957. Vol. 120. P. 253-281.
3. Моргунов Е. П., Моргунова О. Н. Продвижение метода оценки эффективности систем Data Envelopment Analysis в России // XX Междунар. науч.-практ. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении», 29 июня - 1 июля 2016 г. : труды : в 2 ч. / Санкт-Петербургский политехн. ун-т Петра Великого. СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2016. Ч. 2. С. 390-398.
4. Cooper W. W., Seiford L. M., Tone K. Data Envelopment Analysis : A Comprehensive Text with Models, Applications, References, and DEA-Solver Software. Boston : Kluwer Academic Publishers, 2000. 318 p.
References
1. Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. P. 429-444.
2. Farrell, M. J. The Measurement of Productive Effi-ciencyl // Journal of The Royal Statistical Society, Series A (General), Part III. 1957. Vol. 120. P. 253-281.
3. Morgunov E. P., Morgunova O. N. Prodvizhenie metoda ocenki jeffektivnosti sistem Data Envelopment Analysis v Rossii // XX Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. «Sistemnyj analiz v proektirovanii i upravlenii», 29 ijunja - 1 ijulja 2016 g. : trudy : v 2 ch. / Sankt-Peterburgskij politehn. un-t Petra Velikogo. SPb. : Izd-vo Politehn. unta, 2016. Ch. 2. S. 390-398.
4. Cooper W. W., Seiford L. M., Tone K. Data Envelopment Analysis : A Comprehensive Text with Models, Applications, References, and DEA-Solver Software. Boston : Kluwer Academic Publishers, 2000. 318 p.
© Моргунов Е. П., Моргунова О. Н., 2017
