Страница 16

2. Для использования методологии «шесть сигма» целевое значение контролируемого параметра и допустимые отклонения также должны быть заданы заранее, что не всегда возможно в проектах организационных изменений.

3. Решения о повышении эффективности процессов принимается только на основе поддающейся проверке информации, без допущений, предположений и факторов неопределенности. Подход неявно предполагает, что мы исключаем из рассмотрения все сложные факторы, которые не можем выразить в количественных показателях.

4. Методология «шесть сигма» сосредоточена на жестком исполнении процесса, его соответствию установленным нормам. Но это противоречит инновациям, которые, по существу, являются отклонением от нормы. Инновационный подход означает отклонения в производственном процессе, избыточность, необычные решения, недостаточную проработку – то есть все то, с чем борется «шесть сигма».

5. Методологию «шесть сигма» нельзя использовать для прогнозирования будущего эффекта от внедрения ИТ-системы.

Энтропийный метод оценки эффективности информационной системы

Наиболее актуальную количественную метрику для оценки эффективности ИТ-системы можно предложить на основании теории сложности. Сегодня существует значительное количество методов измерения сложности, но ни одно из них не является общепринятым (подробнее это рассмотрено в книге Мелани Митчел[83]). Это связано с тем, что теория сложности до сих пор находится в весьма ранней стадии своего становления.

Тем не менее, применительно к поставленной задаче теория сложности дает возможность построить систему измерения эффективности. Воспользуемся следующим определением:

Система является сложной, если в ней не хватает информации для эффективного описания текущего и прогнозирования будущего состояний.

Это означает, что законы функционирования системы и управления ею неизвестны. Соответственно, в таких системах всегда должна быть подсистема принятия решения на основе неполной информации.

Согласно определению ISO/ГОСТ[84], ИС – это система обработки информации, работающая совместно с организационными ресурсами, такими как люди, технические средства и финансы, которые обеспечивают и распределяют информацию. При этом обычно основной мотивацией к внедрению ИС, поддерживающей операционные процессы, является сокращение затрат на их выполнение. Согласно подходу, сформулированному во второй и третьей главах, основная цель организации, ведущей деятельность в непредсказуемой среде, – снижение неопределенности, что в конечном итоге и должно приводить к снижению затрат. Это коррелирует с точкой зрения новой институциональной теории, согласно которой взаимодействие агентов внутри фирмы эффективнее, чем взаимодействие на рынке, так как фирмы стремятся снизить неопределенность и, соответственно, транзакционные издержки[85]. Поскольку корпоративная ИС, по-прежнему понимаемая как сочетание технических и организационных ресурсов, является инструментом обеспечения такого внутрифирменного (а в современных условиях и межфирменного) взаимодействия, можно считать, что цель ее создания и развития – снижение неопределенности, которое, в свою очередь, ведет к снижению операционных затрат.

Неопределенность состояния системы характеризуется информационной энтропией.

Информационная энтропия — это мера неопределенности или непредсказуемости информации о системе.

Пусть система реагирует на некоторое воздействие событием x, которое может иметь n возможных состояний xi , (i=1,…,n), а p(i) – вероятность конкретного состояния xi . Тогда, согласно классической формуле, информационная энтропия этой системы будет равна:

Использование энтропийных методов при проектировании новых моделей бизнес-процессов получило уже достаточно широкое распространение. Исследована информационная энтропия типовых моделей бизнес-процессов (последовательный, параллельный, цикл)[86], предложен метод сравнительной оценки существующей и проектируемой моделей бизнес-процесса на основе энтропии результатов их имитационного моделирования[87]. В книге Ивери Прангишвили рассмотрены некоторые энтропийные модели бизнес-процессов предприятий[88]. В работе[89] исследована адаптивность сетевых организационных структур на базе энтропии сети. Все эти методы опираются на свойства информационной энтропии:

1. Неотрицательность H(x)≥0.