Искусство бега по граблям. Стратегическое управление ИТ в условиях неопределенности - страница 29

где p(μi ) – доля процессов с исходом μi в общем числе процессов, выполненных за указанный период времени.

Известно, что максимальным значением энтропии H(x)=ln n обладает равномерно распределенная случайная величина, а минимальным H(x)=0 величина, которая всегда принимает одно и то же значение (т.е. постоянная). Соответственно, состоянию наименьшей информированности о бизнес-процессе, когда все его возможные результаты равновероятны, соответствует значение H(t)=1, состоянию полной определенности, когда возможен только один результат, значение H(t)=0. Тем самым фиксируя изменение значения H(t) до, во время и после внедрения ИС можно судить о степени ее эффективности.

Отметим, что введение нормирующего множителя

в формулу делает метрику универсальной и позволяет использовать ее как для общей оценки зрелости исследуемого бизнес-процесса (чем ближе его метрика к 0, тем более предсказуемы его исходы), так и даже для сравнения эффективности различных процессов. Для лучшего понимания введенной метрики рассмотрим таблицу 5.1, в строках которой приведено количество исходов с результатом μi для различных опытов.

Для равномерно распределенной величины значение введенной метрики равно 1 независимо от количества испытаний (опыты 1 и 2). Из опытов 2–9 очевидно, что с уменьшением количества возможных вариантов, которые может принимать величина n, значение предложенной метрики также уменьшается, что соответствует сокращению неопределенности, связанной с возможными результатами процесса. Также отметим, что предложенная метрика одинакова для смещенных результатов (см. опыты 5 и 10). Это означает, что данная метрика не оценивает «качество» процесса с точки зрения соответствия его результатов некому целевому значению (в отличие от метода «шесть сигма»), а только его неопределенность.

Третье и четвертое свойства энтропии позволяют обобщить предложенную метрику на случай, когда ИС поддерживает одновременно несколько независимых или зависимых бизнес-процессов.

Пример использования энтропийного метода

В качестве примера использования предложенной метрики рассмотрим измерение эффективности бизнес-процесса (и соответствующей ИС) оплаты поставщикам, реализованного на НПО «Сатурн». Как следует из рис. 5.4, данный бизнес-процесс является одним из группы асинхронных процессов планирования и осуществления финансовых операций, взаимодействующих через план движения денежных средств. Информационная система в момент исследования поддерживала только те действия, которые на рисунке закрашены серым цветом.

При создании заявки на оплату заинтересованная служба указывает желаемую дату платежа δ, поэтому в качестве характерного параметра процесса логично выбрать отклонение от этой даты µ= ε- δ, измеряемое в днях, где ε – фактическая дата выполнения платежа. Метрика H(t) по данному параметру µ вычислялась ежемесячно. Полученные результаты представлены кривой 1 на рис. 5.5 (T – момент запуска системы, T+i, i=00…18 – месяц с момента запуска системы). Как следует из графика, степень непредсказуемости процесса в результате внедрения информационной системы за 9 месяцев снизилась более чем в 1,5 раза.

Для более ясного понимания причины снижения непредсказуемости на рис. 5.6 показаны распределения параметра µ в месяцы T+05 и T+09. Из этого рисунка видно, что с течением времени разброс отклонений от целевого значения сокращался, все большее количество процессов выполнялось с заданным результатом (в данном случае в заданный срок).

Из рисунка 5.5. видно, что через 8 месяцев после начала эксплуатации системы произошла некая стабилизация бизнес-процесса, и в рамках установившегося процесса значение H(t) совершает колебания с периодом равным кварталу. Дальнейший анализ показал, что минимальное значение всегда достигается во второй месяц квартала. Это связано с отсутствием в данном месяце регулярных платежей (налоги и т.п.), нарушение сроков выполнения которых приводит к обязательным штрафам.

Таким образом, предложенная метрика позволяет не только убедиться в общей эффективности ИС, но и позволяет определить направление дальнейшего совершенствования операций. В рассмотренном конкретном случае это совершенствование процедур управления финансами за счет автоматизации процесса планирования и учета поступлений.