Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретические аспекты оценки экономической эффективности информационной технологии SAAS 12
1.1 Концептуальные основы облачных вычислений 12
1.2 Программное обеспечение как услуга в системе сервис-предоставляющих технологий облачных вычислений 22
1.3 Систематизация методов оценки экономической эффективности информационной технологии SaaS 34
Выводы 63
ГЛАВА 2. Научно-методические основы оценки эффективности SA4S-технологии 65
2.1 Формирование набора методов оценки эффективности информационной технологии SaaS 65
2.2 Разработка моделей оценки эффективности SaaS и их анализ 86
2.3 Методика оценки экономической эффективности SaaS в сравнении с альтернативным вариантом покупки программного обеспечения 107
Выводы 113
ГЛАВА 3. Оценкаэффективности использования SAAS в контексте стратегии размещения информационных систем федерального казначейства 115
3.1 Концептуальное описание предметной области задачи принятия решения относительно выбора варианта приобретения программного обеспечения 115
3.2 Оценка эффективности SaaS в проекте Федерального казначейства 131
3.3 Разработка инструментария системы поддержки принятия решения по
выбору варианта приобретения программного обеспечения 145
Выводы 163
Список использованных источников 170
- Программное обеспечение как услуга в системе сервис-предоставляющих технологий облачных вычислений
- Систематизация методов оценки экономической эффективности информационной технологии SaaS
- Методика оценки экономической эффективности SaaS в сравнении с альтернативным вариантом покупки программного обеспечения
- Оценка эффективности SaaS в проекте Федерального казначейства
Программное обеспечение как услуга в системе сервис-предоставляющих технологий облачных вычислений
На современном этапе развития ИТ концепция "облачных" вычислений (Cloud Computing) становится всё более популярной и распространенной. Крупнейшие мировые ИТ-корпорации (Google,Amazon, Oracle, Microsoft, VMware) так или иначе, внедряют "облачные" технологии.
Облачные технологии являются эффективным инструментом повышения доходов независимых разработчиков ПО, операторов связи и УЛЯ-иосреддиков. Cloud Computing расширяет возможности существующих продуктов, позволяет организовать динамическое обслуживание, когда пользователи производят оплату по факту и регулируют объем своих ресурсов в зависимости от потребностей, не связывая себя долгосрочными контрактами.
Благодаря облачным вычислениям компании могут предоставлять конечным пользователям удаленный динамический доступ к вычислительным ресурсам, приложениям и услугам через глобальную сеть. Вычислительные облака состоят из тысяч серверов, которые размещаются в физических и виртуальных центрах обработки данных. Таким образом, обеспечивается работа десятков тысяч приложений, которые одновременно используют миллионы пользователей. Облачные вычисления, в сравнении с традиционными ИТ, позволяют в пределах одного облака обслуживать различные группы пользователей, а также управлять крупными инфраструктурами. Они обеспечивают огромный потенциал роста, но при этом дают возможность добиваться существенной экономии на масштабах.
Индустрия облачных вычислений стремительно развивается, и, по прогнозам аналитиков, к 2017 г. годовой объем облачного трафика вырастет более чем в 12 раз [6, 22].
Облачные вычисления представляют собой результат эволюции множества различных технологий, которые в комбинации изменили организационный подход к построению информационной инфраструктуры предприятия. В облачных вычислениях нет абсолютно ничего фундаментально нового. Большинство технологий, которые в совокупности и формируют облачные вычисления, существовали уже в течение десятков лет. Чтобы появился термин "облачные вычисления", потребовалось, чтобы компания Amazon объединила их и сделала их комбинацию массово доступной.
Понятие «облачных вычислений» стало широко известным лишь в 2007 году, однако, данная технология имеет долгую историю. Большинство технологий, которые на данный момент входят в состав Cloud Computing, существовали и ранее. Тем не менее, на рынке отсутствовали предложения, которые могли бы объединить современные прорывные технологии в единое решение, привлекательное с коммерческой точки зрения. И только в последние несколько лет стали появляться публичные облачные сервисы, которые полностью доступны разработчикам, и в то же время полностью понятны для бизнеса [26].
В основе облачных вычислений лежат различные технологические инновации. Одной из них является технология виртуализации, впервые предложенная в мейнфреймах IBM в середине 1960-х годов. Однако, после изменения курса развития ИТ в сторону недорогих персональных компьютеров и серверов, о виртуализации на долгое время забыли.
И только с середины 2000-х гг. ситуация стала стремительно меняться. До этого момента монополистом на рынке виртуализации являлась компания VMware. Но со временем на рынке стали появляться как коммерческие проекты (Virtual PC, Parallels), так и разработки с открытым программным кодом (QEMU и др.). Следуя рыночным тенденциям, VMware в 2005г. выпустила бесплатную настольную версию своего программного продукта для запуска виртуальных машин. И уже в следующем году Microsoft выпускает бесплатный Microsoft Virtual PC для Windows. С этого момента началась эпоха массового использования технологий виртуализации [103].
Компания Amazon стала первой компанией, которая в полной мере осознала перспективы общедоступных технологий виртуализации. До 2006г. виртуализация понималась в основном как возможность развернуть необходимое количество виртуальных серверов на собственном оборудовании, однако благодаря появлению Amazon Elastic Compute Cloud популярной стала идея аренды виртуальных серверов на чужом оборудовании. Подобный подход отражает суть облачных решений класса «Инфраструктура как сервис» (Infrastructure as a Service).Преимущества таких решений очевидны: отсутствует необходимость покупать физическое оборудование, обслуживать его - после оплаты услуги пользователь моментально получает полнофункциональный виртуальный сервер, по функциональным возможностям ничем не уступающий физическому.
В то же время, технология виртуализации является важной, но не единственной технологией, лежащей в основе облачного подхода. Также развитию облачных вычислений послужили: сервис-ориентированная архитектура (Service-Oriented Architecture), ITIL/ITSM, предоставление приложений в режиме услуг (Application Service Provider) и другие технологические тенденции. Некоторые концепции употреблялись преимущественно в маркетинговых целях, в то время как другие заключали в себе вполне конкретные технологические подходы[103].
Интенсивный обмен данными между компьютерами, находящимися в «облаке», стал возможен благодаря повсеместному распространению высокоскоростных каналов Интернет. Появление технологий Web 2.0 позволило работать с веб-приложениями в окне веб-браузера, а не запускать их на локальном компьютере. Кроме того, в некоторой степени успех облачных вычислений был обусловлен развитием интернет-сервисов, предоставляющих доступ к своим данным через специальные программные интерфейсы API.
Систематизация методов оценки экономической эффективности информационной технологии SaaS
Управление затратами на ИТ в условиях реинжиниринга бизнес-процессов предприятия осуществляется посредством воздействия на денежные потоки, характеризующие затраты на развитие ИТ и преобразование бизнес-процессов и обусловленные этими преобразованиями результаты. Методологической основой оценки денежных потоков являются три ключевых подхода: - совокупная стоимость владения, рассматриваемая в зависимости от целей исследования для ИТ в целом, для отдельных бизнес-процессов, сервисов ИТ или рабочих мест; - функционально-стоимостной анализ, являющийся ключевым при оценке сервисов ИТ, поскольку позволяет рассматривать затраты с учетом структуры сервисов; - ключевые показатели деятельности, предназначенные для отображения деятельности предприятия посредством ряда индикаторов, характеризующих его основные процессы [16, 64]. Управление затратами на развитие ИТ является одним из условий успешного развития информационной технологии. Эффективность ИТ обусловлена ее организацией. Стандартами эффективности ИТ принято считать наиболее успешные модели ее реализации, однако на каждом предприятии необходим индивидуальный подход.
Организация информационной службы на предприятии в значительной степени определяет экономическую эффективность ИТ. Типизация бизнес-процессов информационной службы дает возможность использовать стандарты эффективности, основанные на современных моделях управления. Вместе с тем, сбор данных для оценки эффективности ИТ требует взаимодействия различных служб между собой и с бизнес-подразделениями. В этой области типовая модель бизнес-процессов обеспечивает единую модель взаимодействия служб, а также единую терминологию. Использование типовых моделей бизнес-процессов - один из основных признаков зрелости функциональной области управления предприятием.
Далее перейдем к существующим методикам оценки эффективности ИТ. Начнем с моделей оценки инвестиций в ИТ.
Экономическая эффективность инвестиций в ИТ может быть оценена с использованием следующих моделей [112]: - стандартные методы оценки экономической эффективности ИТ; - оценка единовременных затрат на внедрение и закупку программно-аппаратных комплексов (ПАК); - оценка совокупной стоимости владения ИТ (Total Cost of Ownership, TQ6); - оценка возврата инвестиций в ИТ (Return on Investment, ROI); - отдача активов; - акционерная стоимость. В конце 80-х годов компания Gartner Group предложила концепцию совокупной стоимости владения. Тсо является одним из ключевых показателей ИТ и информационных систем на предприятии, так как дает возможность оценить и управлять совокупными затратами на ИТ. В целом, совокупная стоимость владения позволяет дать экономическое обоснование целесообразности внедрения ИТ на предприятии [111].
Основная цель подсчета данного показателя состоит в том, чтобы оценить возможность возврата средств, вложенных в ИТ. Прямой экономический эффект от внедрения ИТ часто не столь очевиден, и потому возникают трудности с его оценкой. Доказать эффективность ИТ-проекта руководству предприятия можно посредством сравнения совокупной стоимости владения информационной системой своего предприятия и конкурента. Также показатель Тсо может использоваться как затратная часть в классических формулах эффективности (отношение результата к затратам). В основе модели Тсо лежат две категории затрат: прямые (бюджетные) и косвенные. Прямые затраты возникают на: - верхнем корпоративном уровне (центральный ИТ-отдел); - местном уровне (группы по поддержке и развитию ИТ, которые входят в состав производственных и административных подразделений предприятия); - уровне рабочих мест (группы специалистов, обеспечивающих специализированные виды услуг) [16].
Прямые затраты включают в себя затраты на: ПАК (капитальные); управление в сфере ИТ; техническую поддержку аппаратного и программного обеспечения (АО и ПО); разработку ПО собственными силами предприятия; аутсорсинг; командировки; связь и др. По данным элементам затрат рассчитывают структурные составляющие. Каждая из них обладает своей спецификой расчетов. Наиболее трудоемкая для расчетов группа - расходы на управление, к которой в том числе относят расходы на управление проектами, администрирование внутренних сетей, ликвидацию последствий чрезвычайных ситуаций, управление контрактами на закупку и управление поставками и др. [67].
Возвращаясь к косвенным расходам, следует отметить, что выделяют две группы источников их возникновения, связанных с использованием ИТ [67].
Первая вызвана тем, что если ИТ спроектирована плохо, то это приводит к перерывам в работе пользователей, и в результате, к снижению производительности. Не смотря на то, что косвенные расходы трудно определить, они обязательно должны быть учтены при проектировании ИТ.
Вторая группа косвенных расходов связана с организационной стороной ИТ. Часто пользователи вынуждены самостоятельно заниматься вопросами восстановления работоспособности системы, самообучением и т.д., что, как правило, вызвано плохой организацией технической поддержки со стороны ИТ-отдела. В конечном итоге это приводит к сокращению производительного времени работы.
Методика оценки экономической эффективности SaaS в сравнении с альтернативным вариантом покупки программного обеспечения
Для выбора наиболее эффективных методов оценки ИТ необходимо сформировать комплекс требований, на основании которых можно провести их ранжирование. К.М. Красноперов в своей статье [52] выделяет следующие требования к методам анализа инвестиций в ИТ: - метод должен учитывать основные свойства исходной информации, необходимой для расчета показателей эффективности. Иными словами -учитывать специфику исходных данных; - метод оценки эффективности должен быть строго обоснован, не иметь противоречий как содержательного, так и формального характера. Это требование назовем обоснованностью; - метод должен допускать только однозначное толкование и позволять с единых принципиальных позиций подходить к разным классам систем управления, в разных отраслях народного хозяйства и на разных этапах разработки, внедрения и функционирования систем. Имеется в виду, однозначность результатов.
Правомерность последнего требования иллюстрирует метод определения совокупной стоимости владения (Тсо)- Ключевым моментом при использовании этого метода является сравнение частных показателей Тсо предприятия с показателями Тсо других компаний аналогичного профиля. Отсутствие единых принципиальных позиций в методике определения и анализа Тсо на различных предприятиях (например, изменение состава анализируемых статей расходов на содержание ИТ-инфраструктуры) делает его применение бессмысленным [52, 113].
Данные требования для более качественного анализа нами были дополнены следующими: 1) Информативность - одно из наиболее важных требований, по которому можно делать вывод о качестве метода. Малоинформативные методы оценки эффективности ИТ не должны быть основой для принятия решения. 2) Точность. Это требование тесно связано с доступностью информации на входе. Точный расчет - залог принятия правильного решения относительно ИТ. 3) Cложность. Необходимо определить, насколько трудоёмким будет расчет, при этом простота оценки желательна, но не обязательна. 4) Доступность информации. Основная проблема при оценке эффективности ИТ - это недостаток информации или сложность её получения. Речь идет в первую очередь об эффекте (доходной части) инвестиций в ИТ. Точно определить его практически невозможно, в то время как он необходим для расчета почти всех показателей. Однако, чем больше информации в нашем распоряжении, тем точнее на выходе будет значение показателя эффективности. 5) Стоимость реализации. Затраты времени и финансовых средств на исследование, связанные с возможностью применения разных методов исследования при различной информационной базе исследования. Итак, мы определили значимые критерии для оценки методов эффективности ИТ. Это: учет специфики исходных данных, обоснованность, однозначность результатов, информативность, точность, сложность, доступность информации и стоимость реализации. Итого 8 критериев.
По данным критериям будут оцениваться объекты исследования, которыми являются методы оценки эффективности ИТ. Ранее нами были выделены следующие основные методы оценки эффективности ИТ: единовременные затраты на приобретение и внедрение ПАК, совокупная стоимость владения ИТ, стандартные методы оценки экономической эффективности инвестиций, оценка возврата инвестиций, цена акционера, отдача активов, экономическая добавленная стоимость, дерево «проблемы-цели-задачи», метод использования преимуществ информации, потребительский индекс, оценка источников экономической стоимости и оценка реальной возможности. Итого 12 объектов исследования.
По предложенным критериям и объектам проводился опрос экспертов, в качестве которых в ходе анализа выступали специалисты в области оценки эффективности ИТ на предприятии. А именно, преподаватели четырех высших учебных заведений Украины и РФ: 2 доктора технических наук, 12 кандидатов экономических наук, читающие такие курсы, как «Эффективность информационных систем», «Информационные системы и технологии на предприятии», «Информационные системы в управлении», «Корпоративные системы», «Информационные системы и технологии в экономике», «Электронная коммерция» и др. Также в опросе принимали участие IT-менеджеры четырех отечественных предприятий торговли. Всего было опрошено 20 человек (минимально допустимый размер выборки [138]).
Результаты проведенного опроса экспертов представлены в табл. 2.1. При анализе мнений экспертов можно применять самые разнообразные статистические методы, описание которых выходит за рамки исследования. Вместе с тем, можно выделить основные методы математической обработки экспертных оценок - это проверка согласованности мнений экспертов и усреднение мнений экспертов внутри согласованной группы.
Так как в нашем случае ответы экспертов, по сути, не числа, а такие объекты нечисловой природы, как градации качественных признаков, ранжировки, результаты парных сравнений и т.д., то для их анализа возможно использовать методы статистики объектов нечисловой природы [94, 137].
Оценка эффективности SaaS в проекте Федерального казначейства
В основе методологии концептуального анализа и проектирования лежит идея анализа и проектирования конструкции моделей предметной области и баз знаний в виде системы инвариантных конструктов - моделей и задания метода их интеграции в некоторую единую понятийную структуру [8, 66]. Модель предметной области можно представить в виде взаимосвязанных конструктов и описанных отношений между ними. В логике «конструктами» называют готовые интеллектуальные единицы, который в данном случае используются при работе с экспертом в процессе принятия управленческого решения. Данный подход позволяет как сравнивать конструкты между собой, так и строить сложные конструкты из простых посредством формальной логики.
В целом, «конструкт - это особое средство, полученное самим человеком (разработчиком или экспертом), проверенное им на практике, позволяющее ему воспринимать и понимать окружающую действительность, оценивать и прогнозировать события» [66]. Можно выделить личностные (субъективные) и модельные конструкты. Личностные конструкты становятся «эталоном» после того, как они проверены на инвариантность у других экспертов. Модельные конструкты проектируются исходя из поставленных целей, методов и способов их достижения.
В итоге, результатом концептуального анализа является концептуальная модель предметной области, дающая исчерпывающее описание предметной области в контексте субъектных интересов.
Для реализации концептуального анализа и проектирования создается соответствующая инструментальная поддержка процессов: - концептуального анализа и проектирования предметной области; - интерпретации и исследования ситуационного пространства предметной области и вывода решений; - представления результатов принятия решений [11, 95, 149]. В целом, можно выделить следующие основные достоинства используемой нами методологии концептуального анализа и проектирования. Во-первых, данная методология позволяет постепенно формировать понятийный каркас того информационного пространства, в рамках которого будут осуществляться все основные процессы по обработке информации и выводу решений. Во-вторых, методология концептуального анализа и проектирования оказывает помощь экспертам в представлении своих знаний в конструктивном виде, которым они перед началом работы не обладали.
Как показывает практика, для большинства систем вопрос о числе возможных решений и их соотношении с числом возможных ситуаций является открытым. Поэтому можно говорить о двух случаях: 1) число возможных ситуаций соизмеримо с числом решений: s и , (3.1) где S -число возможных ситуаций в системе; U - число возможных решений; 2) число возможных решений достаточно велико и открыто, чтобы перечислить их все [12, 13, 14]: S « U . (3.2) 117 Для построения модели предметной области задачи принятия решения относительно выбора варианта приобретения ПО воспользуемся методикой, предложенной Болотовой Л.С. [66]. Исходное решение {decision - d) рассматривается как действие, имеющее следующую структуру: субъект действия - действие - объект действия -компоненты действия, необходимые для реализации решения. В нашем случае, при выборе варианта приобретения ПО, данная структура примет следующий вид: - субъект действия -аналитик (эксперт); - действие- принять решение; - объект действия - вариант приобретения ПО; - компоненты действия, влияющие на решение (наличие информации: прямые и косвенные затраты на ПО, ожидаемый экономический эффект от внедрения, цена инвестированного капитала и др.; выбранный метод оценки эффективности ИТ: стандартные методы оценки экономической эффективности инвестиций в ИТ, метод расчета экономической добавленной стоимости, метод «Отдача активов», модель совокупной стоимости владения, метод расчета рентабельности инвестиций и др.).
Итак, первоначальное решение может быть представлено в виде дерева решений. На каждом уровне полученного дерева требуются определенные знания. Иными словами, для рассматриваемого решения была сформирована метаструктура (рис. 3.1). Связи между субъектом, объектом, всеми компонентами действия и самим действием могут быть бинарными структурными отношениями Rstr трех типов: 1) ras{Xas,Xa) - отношение между субъектом действия и самим действием; 2) гао(Ха,Хао) - отношение между самим действием и его объектом; 3) гасі\Ха,Хас1),гаЛ{Ха,Хас2) - отношения между самим действием и его компонентами.