Оценка эффективности IT-инвестиций в проектах автоматизации

№3(21)2009

Н. В. Ковальчук

Оценка эффективности 1Т-инвестиций в проектах автоматизации

В проектах по автоматизации организаций необходима точная оценка сроков и затрат на создание программного обеспечения. В статье рассматриваются методики анализа эффективности инвестиций, а также требования для корректности их оценки. Автор показывает, что наиболее подходящими в таких ситуациях будут являться подход, реализующий анализ по функциональным точкам, и модель Сосото II.

На современном этапе развития перед отечественными компаниями встает вопрос оценки эффективности 1Т-инвестиций. Актуальность данной проблемы привела к созданию ряда методик анализа инвестиций и оценке возможных проблем [7]. Для большинства предприятий будут предпочтительны методики, использующие количественные и качественные показатели, а также возможность установления соответствия между задачами и процессами 1Т-проекта и стратегией развития всей компании в целом.

Методики анализа эффективности инвестиций

Для наглядного понимания сгруппируем методики оценки эффективности от ^-инвестиций следующим образом:

• традиционные финансовые методики1;

• вероятностные методы2;

• инструменты качественного анализа3.

При использовании классических, общепринятых теорий определения эффективности инвестиций, достоинством финансовых методов будет являться их база, критерии оценки, такие как чистая текущая стоимость, внутренняя норма прибыли и многие другие. Данные методы, кроме широкой теоретической базы, имеют также следующий аспект: позволяют на-

ходить общий язык и проектировать системы финансовым директорам совместно с руководителями 1Т-подразделений.

Экономический эффект от мероприятий по совершенствованию финансовой сферы традиционно выражается в увеличении производительности агентов по продажам и клиент-менеджеров, оптимизации процедур документооборота, решению кадрового вопроса: повышению качества кадров и сокращению количества работников, что позволит снизить затраты. Однако требуется учесть затраты на обучение специалистов, необходимость построения и моделирования типичных моделей и прототипов, немалые затраты на приобретение современного программного обеспечения и систем. Высокие затраты, связанные с техническим оснащением, ростом квалификации персонала, потребности в проектировании и создании физического прототипа документов и форм, приведут к неминуемому удорожанию процессов, конкретных модулей при внедрении современных многофункциональных систем.

Снижение себестоимости продуктов и услуг до сих пор является традиционным направлением экономики, однако повышение качества и/или производительности ведет к повышению себестоимости, наблюдается при внедрении современных 1Т-технологий, что в конечном

1 Total Cost of Ownership, Return on Investment, Economic Value Added.

2 Real Options Valuation, Applied Information Economics.

3 Information Economics, Balanced Scorecard.

44

№3(21)2009

итоге часто является аргументом для отказа от их разработки и внедрения.

Полноценно использовать вероятностные и финансовые методы, где необходимо точно прогнозировать финансовые показатели в меняющемся экономическом рынке, довольно проблематично.

В оценке явных и неявных факторов эффективности 1Т-проектов могут помочь качественные — эвристические методы оценки. Достоинством эвристических методов является дополнение количественных расчетов качественными оценками. Данные методы позволяют разработчикам и специалистам в этой области самостоятельно выбирать наиболее важные характеристики 1Т-систем и проектов, в зависимости от специфики рабочей сферы устанавливать взаимосвязи, соотношения между ними, к примеру, с помощью коэффициентов значимости.

Важным аргументом при использовании качественных методов служит и тот факт, что решения о реорганизации больших промышленных предприятий, проектов, изменении вида деятельности и введении комплексных мер подчиняются стратегическим планам компании по развитию, являются в большей степени политическими и менее способствуют достижению цели по извлечению скорейшей финансовой выгоды, в том числе от разработки ряда новых продуктов.

Безусловным недостатком подобных методов можно считать субъективный фактор (отдельные мнения) выбора системы показателей. Для эффективного применения в организации необходимо детально прорабатывать собственную систему показателей, используя квалифицированных специалистов, к которым предъявляются самые высокие требования; эксперты должны обладать соответствующим опытом в данной сфере, высоким уровнем знаний и квалификации в инновационном менеджменте.

Требования к методикам

Крупные промышленные предприятия обычно адаптируют методические рекомендации

по оценке инвестиционном деятельности, созданные и утвержденные государственными §

со

органами, что не всегда приводит к адекватно- ¡g му результату в связи с интерпретацией рекомендаций руководителями IT-отделов, исходя- * щими из собственного опыта. Проанализируем основные требования разработчиков и программистов к существующим методикам для проведения анализа инвестиций в IT. Важными аспектами здесь являются:

• строгая обоснованность метода анализа эффективности инвестиций, отсутствие каких-либо противоречий и несоответствий формального и содержательного характера;

• точность поступающей информации для расчета показателей эффективности, исключение любых ситуаций разновременности затрат и доходов, изменения показателей, связанных с техническими и экономическими характеристиками информационной системы во времени;

• однозначное толкование метода для разных классов систем, проектов и отраслей на различных этапах разработки, внедрения, сопровождения и функционирования систем.

Актуальность данных требований прекрасно иллюстрирует метод определения совокупной стоимости владения4. Основная идея метода — в сравнении ключевых частных показателей и характеристик компании с показателями других организаций аналогичного профиля деятельности и отрасли. Отсутствие унифицированных принципов в методике анализа ТСО делает его применение чрезвычайно неэффективным и бессмысленным (к примеру, сравнение изменения состава статей расходов, в ко-торыханализируется содержание инфраструктуры IT). Руководители IT в процессе анализа эффективности инвестиций прибегают к неправомерным сравнениям, в связи с чем методика проведения анализа IT-инвестиций должна носить сравнительный характер [7]:

• для оптимизации процессов в компании внедряемую технологию необходимо сопоставить с ранее действующими на предприятии технологиями и системами;

4 Total Cost of Ownership, TCO.

45

№3(21)2009

а а sr а

3 1 I

5

«о

а £

I

о

6

«о >а а sr

а

§

О!

«о §

а

§

0 а

1

т

I

sr о

• сравнение необходимо проводить с вариантами, аналогичными по отраслевой принадлежности и функциональной схожести, прототипами уже внедренных систем в организациях-конкурентах.

Несмотря на очевидное требование выделять область, связанную с внедрением новой информационной системы, повышающей эффективность бизнеса, многие аналитики делают акцент на принципах сквозного параллельного проектирования. Довольно часто внедрение информационной системы сопровождается реинжинирингом всех бизнес-процессов компании, что заключается не только в установке нового оборудования и программного обеспечения, но и в проектах организационного и культурного изменения стиля и качества работы. Отсюда следует, что методика анализа должна обладать свойством системности и оценивать эффект синергии при реализации мероприятий 1Т-комплекса.

В дальнейшем развитие методов анализа эффективности 1Т-инвестиций будет помогать оценивать и экономию финансовых и материальных ресурсов, и возникновение риска упущенных возможностей.

Методы, наиболее соответствующие приведенным требованиям, разрабатываются в рамках качественного подхода и могут сочетать в себе различные элементы других их классов. Подобные качественные методы имеют возможность описать соответствие 1Т-проекта стратегии бизнеса, позволяют использовать вероятностные методы для определения рисков достижения плановых показателей ^-проектов [7].

Методы оценки затрат и сроков по проекту

Одной из основных целей при создании проекта и его анализе является точная оценка сроков и затрат на создание ПО. Многие организации для реализации данной цели создают собственные подходы, применимые в лучшем случае для той отрасли, к которой относится компания.

Эксперты в области оценки затрат применяют подход, реализующий анализ по функциональным точкам, документально зафикси-

рованный в следующих международных стандартах:

• ISO/IEC 19 761, Common Software Measurement International Consortium-Full Function Points (COSMIC-FFP)-A Functional Size Measurement Method, 2003;

• ISO/IEC 20 926, International Function Point Users Group (IFPUG) 4.1 Unadjusted Functional Size Measurement Method-Counting Practices Manual, 2003;

• ISO/IEC 20 968, Mark II Function Point Analysis Counting Manual, 2002.

Для достижения качественного и согласованного результата при использовании стандартов на функциональные точки требуется дисциплинированный подход к реализации, определенные навыки. При данном анализе предполагается определение набора ключевых параметров программной системы, к примеру, отображаются такие аспекты системы, как число отчетов и количество экранных интерфейсов. Разработчики программного обеспечения пользуются подобными параметрами в формулах оценки временных и денежных затрат на создание системы.

Немаловажен и фактор назначения системы, причем выбор методов разнится в зависимости от решаемых задач. Стандарты оценки функциональности могут стать полезным началом при создании любого проекта, однако пока к подобным стандартам прибегают немногие.

Одним из успешно применяемых методов для предварительной оценки трудозатрат и длительности разработки программного обеспечения является метод функциональных точек.

Способность точно оценивать время, потраченное на создание/реализацию проекта — это ключ к успешному его завершению, однако такая оценка — серьезная проблема для инженеров и проектировщиков программного обеспечения.

При повторяемости четко структурированного и интуитивно воспринимаемого процесса разработки программного обеспечения появляются небезынтересные исторические данные, которые могут использоваться для последующей статистической оценки.

Приведем общий список методов, применяемых при оценке Software Engineering:

46

• Parametric Estimating;

• Cocomo (Cocomo II)5;

• Wideband Delphi;

• SLIM;

• SEER-SEM;

• Function Point Analysis;

• Proxy-based estimating (PROBE);

• Program Evaluation and Review Technique;

• The Planning Game;

• Analysis Effort method.

Рассмотрим наиболее популярные из методов.

Так, первоначальный тип модели Сосомо позволяет учитывать класс проекта:

встроенные проекты — системы, проектирование и внедрение которых происходит с рядом серьезных ограничений по программной, организационной и аппаратной части; полуинтегрированные системы — проекты среднего уровня сложности и объема — разрабатываются проектировщиками различного опыта и квалификации, а также полностью интегрированные системы от небольших групп программистов, знакомых с предметной областью.

Модель содержала пятнадцать поправочных факторов с разбиением на следующие четыре категории (атрибуты):

• требования к надежности и сложности системы;

• ограничения на оперативную память и скорость выполнения;

• реакции на действие;

• атрибуты системы — используемая среда и средства разработки и опыт в области приложения.

Более сложная модель дополнительно рассматривает также разбиение по этапам жизненного цикла системы.

Первоначальный вариант модели Сосомо обладал серьезным недостатком: в модели существовала метрика размера строк кода программного комплекса, основанная на тысяче строк условного программного кода. В качест-

№ 3(21) 2009

ве попытки ухода от подобной проблемы мож- У

но рассматривать метод функциональных то- §

, «о

чек6 с целью предсказания усилий, сопряжен- ¡§ ных с механизмом разработки программных °а средств. Далее, по доработке метода, была * сформирована Международная ассоциация пользователей функциональных точек7, на ее основе была разработана вторичная и наиболее успешная на сегодня модель Сосомо II8.

Модель Сосомо II совершенствует оригинальную версию [8]:

• использованием объектно-ориентированных подходов;

• применением входных данных, полученных на ранних стадиях жизненного цикла для оценки сложности системы (в частности, использование функциональных точек);

• применением методов повторного использования, реинжиниринг процессов, создание приложений;

• созданием новых циклических и обобщенных моделей процессов разработки.

Основными параметрами при сравнении моделей для определения сроков, объемов работ при проектировании и разработке ИС являются следующие:

• определение типа модели. Все модели, указанные в статье, опираются на некую статистику выполнения проектов. Если у пользователей есть возможность сбора подобной статистики модели, специфичной для компании, и ее использования, то будем предполагать, что на этой основе будет получена модель с более точными оценками, и такая модель будет называться открытой. Если же мы не сможем воспользоваться данными, модель будет являться закрытой;

• применимость модели на различных этапах жизненного цикла;

• независимая оценка времени проекта и трудоемкости. Необходима объективная оценка оптимального количества персонала для эффективной реализации проекта;

5 Конструктивная модель стоимости Constructive Cost Model // Barry Boehm.

6 Alan Albrecht Function Point, 1979.

7 International Function Point User Group, IFPUG.

8 Сосомо II, 1999.

^ 47

№3(21)2009

а а sr а

3 1 I

5

«о

а £

I

о

6

«о >а а sr

а

§

О!

«о §

а

§

0 а

1

т

I

sr о

• учет факторов размера системы. Наиболее важным показателем качества модели считается учет в модели нелинейного возрастания сложности разработки системы с ростом ее размера. Причем добавление новых функций не должно предполагать значительного усложнения проекта;

• учет функциональной сложности. При определении функционального размера системы от корректности данной оценки зависит адекватное определение трудоемкости. Необходимо также полно и четко описывать нефункциональные требования, существенно влияющие на качество нашей модели;

• оценка степени новизны модели, возможности разработки типовых элементов приложений, реинжиниринга и конверсии ранее существовавших приложений;

• учет жесткости требований. Модель должна отражать уровень требований по проекту, поскольку заданная степень жесткости повышает трудоемкость разработки.

Полезным представляется также учет в модели организационных факторов, инфраструктуры, управления персоналом, желательно отражение зависимости трудоемкости от средств разработки, а также возрастания уровня трудоемкости от сокращения сроков.

Таким образом, главными факторами при выборе модели должны являться [8]:

• тип модели и доступность репозиториев;

• учет факторов размера системы;

• непрерывная зависимость от сложности проекта;

• учет функциональной сложности;

• учет нефункциональных требований ксис-теме;

• время применения.

Модели, участвующие в рассмотрении, можно применять на разных стадиях жизненного цикла разработки системы, факторы размера системы также учитываются корректно. Причем модели Сосомо II и РРД ^РЫС оценивают функциональную сложность подсчетом функциональных точек, в чем можно усмотреть их схожесть. Рекомендацией по использованию данных моделей может служить то, что условия разработки проекта для заказчика менее важны, нежели для разработчика, что для

программиста Сосомо II являлось бы наиболее приемлемым вариантом. Идея использования подобной модели в том, что при известной трудоемкости задачи в функциональных точках (№) и определенной производительности вашей команды разработчиков (№/£) можно установить (с некоторой степенью погрешности) объем необходимых для проекта ресурсов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. ГОСТ 34.601-90. Автоматизированные системы. Стадии создания.

2. ISO/IEC 19 761, Common Software Measurement International Consortium-Full Function Points (COSMIC-FFP)-A Functional Size Measurement Method, 2003.

3. ISO/IEC 20 926, International Function Point Users Group (IFPUG) 4.1 Unadjusted Functional Size Measurement Method-Counting Practices Manual, 2003.

4. ISO/IEC 20 968, Mark II Function Point Analysis Counting Manual, 2002.

5. БоэмБ.У. Инженерное проектирование программного обеспечения. М.: Радио и связь, 1985.

6. Тиль Д, Маги С. Стандарты на процессы программной инженерии: сегодня и завтра // Открытые системы. 2005. №2. URL: http:Zwww.osp.ru/os/ 2005/02/185 312/_p2.html

7. Красноперое К. Оценка эффективности ИТ-инвестиций/Открытые системы. 2003. № 6. URL: http:// www.citforum.ru/cfin/articles/it_invest/

8. Михайлоеский Н. Э. Сравнение методов оценки стоимости проектов по разработке информационных систем/ООО «Лаборатория «НТР», 2002. URL: http:Zwww.cfin.ru/management/practice/ supremum2002/15.shtml

9. Электронная Энциклопедия Wikipedia [Электронный ресурс]. URL: http:Zen.wikipedia.org/wiki/ Estimation _in_ software _engineering

10. Capers J. Assessment and Control of Software Risks Yourdon Press Computing. Hardcover. Published, 1994.

11. GarmusD., Herron D. Function Point Analysis Measurement Practices for Successful Software Projects Z Addison-Wesley, 2000.

12. SPR Knowledge Plan Version 3.0. User's Guide Copyright (С) / Software Productivity Research, 1998.

48