• ВИСНОВКИ ПО другий ЧОЛІ
  • ГЛАВА 3. РОЗРОБКА І Апробація МЕТОДИКИ ОЦІНКИ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОЕКТІВ ВПРОВАДЖЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ З викорис Ь тання МЕТОДУ «МАІ»


  • Дата конвертації05.01.2019
    Розмір60.46 Kb.
    Типдипломна робота

    Скачати 60.46 Kb.

    Розробка методики по оцінці економічної ефективності ІТ-проектів з використанням методу аналізу ієрархій

    Труднощі формування ССП полягає в тому, що реалізація стратегії багато в чому залежить від здатності організації перевести свою стратегію в систему показників. Чотири утворюють ССП дають можливість досягти балансу між довгостроковими і короткостроковими цілями, між результатами і факторами їх досягнення. Організаційною одиницею для ССП є стратегічна зона господарювання (СЗГ), тобто ринковий сегмент, який виділяється за певними критеріями [11].

    Згідно з погляду Д. Нортона і Р. Каплана, ССП зобов'язана складатися приблизно з 25 показників. У таблиці наведено зразок ССП за напрямками діяльності організації.

    Таблиця 3 - Збалансована система показників

    Напрямки діяльності

    показники

    1. Клієнти

    Лояльність клієнтів, темп зростання попиту, темп зростання кількості покупців, частота покупок і т.д.

    2. Внутрішні процеси (бізнес-процеси)

    Швидкість і якість виконання замовлень, швидкість і якість проходження інформації і т.д.

    3. Персонал

    Кваліфікація персоналу, ступінь нормування праці, система преміювання і т.д.

    4. Фінанси

    Зростання продажів, рентабельність, фондовіддача тощо

    За останнє десятиліття тисячі менеджерів по всьому світу в тій чи іншій формі взялися за її реалізацію.

    Перевагами є [10]:

    - Допомагає проводити оцінку і приймати до уваги нематеріальні ресурси

    - Збережено фінансові показники і доповнені випереджаючими індикаторами

    - допомагає узгодити інтереси співробітників на різних рівнях всередині організації

    недоліки:

    - Застосовується для оцінки управління компанії, пов'язаної зі знаннями

    - Потрібна адаптація до певних умов. Наприклад, галузеві та культурні відмінності між Північною Америкою і Китаєм не дозволяють просто так перенести ССП, розроблену для нафтової компанії в Х'юстоні, в компанію з експорту / імпорту в Гонконзі.

    - Повинна бути обдумана система документації

    2) BITS, Система показників IT

    Працює формуванням методики BSC в бік більшої застосовності для компаній, ключові бізнес-процеси яких залежать від інформаційних технологій. Практично, єдиною зміною в даній методиці, в порівнянні з BSC, є додаткова формалізація показників ефективності даного процесу. У якості подібних показників методика BITS радить використовувати такі чотири:

    - допомога в розвитку бізнесу компанії;

    - підвищення рівня сервісу, як для внутрішніх, так і для зовнішніх споживачів;

    - підвищення якості прийняття рішень;

    - підвищення продуктивності праці.

    Діапазон використання методики BITS практично збігається з таким для BSC. Може бути, найбільш ефективним чином методика BITS може бути застосована для аналізу діяльності сервісної IT - служби підприємства.

    3) PM, управління портфелем активів [6]

    Під портфелем мається на увазі набір проектів або програм та інших робіт, пов'язаних разом з метою ефективного управління даними роботами для досягнення стратегічних цілей.

    Управління портфелем розглядається так само як централізоване керівництво одним або декількома портфелями, які реалізують наступні функції: ідентифікацію, категоризацію, оцінку, відбір, розстановку по пріоритетам, забезпечення збалансованості портфеля, формування оглядів і періодичної звітності, доручення та контроль, керівництво проектами, програмами та інших питань, пов'язаних роботами (портфельними компонентами) для досягнення ключових індикаторів стратегічного плану організації.

    Значимість і положення методології управління портфелями відповідно до стандарту PMI Standards for Portfolio Management показаний нижче, на малюнку 9.

    Малюнок 9 - Місце методології управління портфелями

    4) IE, Інформаційна економіка

    Спосіб націлений на об'єктивну оцінку проектів і враховує напрямок ресурсів туди, де вони приносять найбільшу вигоду. Ідея полягає в тому, щоб переконати інформаційну службу і бізнес - менеджерів розставити пріоритети і уявити більш об'єктивні висновки про стратегічної цінності окремих проектів для бізнесу для подальшого направлення інвестицій по найважливішим для бізнесу напрямках.

    Главам відділів інформаційних технологій і бізнес - менеджерам в рамках використання даного методу необхідно скласти список з десяти (або більше, залежно від специфіки діяльності Компанії) головних факторів, що впливають на процес прийняття рішення, і оцінити відносну значимість і ризик кожного з них для бізнесу. Таким чином, отримані важливість і ризики будуть, відповідно, плюсами і мінусами проектів. Для кожної окремо взятої Компанії фактори будуть персоніфікованими, до того ж вони можуть додаватися, вилучатися або змінюватися в міру зміни пріоритетів. У підсумку виходить повний відносний рейтинг кожного інвестиційного проекту в портфелі інформаційної служби. Спосіб інформаційна економіка - один з найшвидших способів визначення пріоритетів і зіставлення інвестицій в інформаційні технології з бізнес - стратегією Компанії, що визначає його широку поширеність.

    5) TEI, сукупний економічний ефект

    Метод передбачає як витрати, так і результати від застосування ІТ, гнучкість з урахуванням можливих ризиків. Схематично, метод допускається відобразити на малюнку 10. [6]

    Малюнок 10 - Відображення методу економічного ефекту

    Дослідження вартості як правило здійснюється за методом ТСО. Аналіз переваг має проводитися з точки зору вартості проекту і стратегічних вкладень, що виходять за рамки ІТ. Гнучкість обумовлюється із застосуванням методологій розрахунків ф'ючерсів і опціонів (модель Блека-Шоулза, модель справедливої ​​ціни опціонів - Real Options Valuation і ін.). Даний метод націлений на підтримку прийняття рішень щодо ризиків ІТ, оцінку їх гнучкості і потенційних вигод від використання ІТ, які часто не враховуються в аналізі моделі витрати - результати. Слід давати три оцінки: витрати на ІТ, одержувані результати від їх реалізації, гнучкість ІТ з урахуванням ризиків [21].

    Дослідження витрат засноване на методології, схожою з методом ТСО. Отримана прибуток (вигода) розцінюється в вигляді комерційної цінності ІТ-проекту і підтримуваної їм бізнес - стратегії. Гнучкість ІТ розраховується за методикою опціонів (Real Options Valuation - реальні опціони, Black -Scholes model - модель призначення ціни опціону) для оцінки майбутніх можливостей [20].

    Так, даний метод дозволить оцінити результативність інвестицій в ІТ з урахуванням ризику доступності, стабільності ІТ - послуг, зрілості архітектурних рішень, рівня корпоративної культури, розмірів інвестицій і терміну виконання ІТ - проекту. Метод TEI дає можливість аналізувати і підбирати варіант ІТ, найбільш ефективний в конкретних умовах.

    6) REJ, швидке економічне обґрунтування

    Цей метод має на увазі проведення аналізу, який включає 5 етапів [8]:

    Малюнок 11 - Схема оцінки методу REJ

    Згідно з погляду експертів, даний метод більшою мірою підходить для управління одиничними проектами, ніж портфелем проектів. І при цьому спостерігають, що, незважаючи на наявність в його назві слова «швидкий», процес аналізу в 5 етапів може зайняти кілька місяців. Крім цього, необхідно враховувати зміну вартості самих грошей з плином часу. Проте метод REJ дозволяє кількісно оцінювати деякі фактори, які не піддаються оцінці за допомогою ROI. Наприклад, забезпечення кращої взаємодії і комунікацій, ефективність командної роботи та ін. [12].

    В результаті розрахунків і їх аналізу набувають наочну картину фінансової спроможності розроблених організаційних, ресурсних, календарних планів впровадження / розвитку корпоративних ІТ. У разі мало найвищої рентабельності необхідно скорегувати основні планові показники ІТ - проекту, в т. Ч. Кошторис витрат коштів бюджету.

    2.1.3 Облікові методи оцінки ефективності ІТ - проектів

    Уявімо облікові методи оцінки економічних проектів на малюнку 12.

    Малюнок 12 - Класифікація облікових методів оцінки ефективності

    Облікові методи оцінки належать до числа найбільш старих і широко використовуваних методів оцінки інвестицій ще до того, як концепція дисконтування грошових потоків придбала загальне визнання в якості методу отримання самої точної оцінки. Так, методами оцінки ефективності проекту, заснованими на облікових оцінках (без дисконтування), є період окупності (payback period, РР), коефіцієнт ефективності інвестицій (average rate of return, ARR) і показник окупності інвестицій (Return on Investment, ROI) [11 ].

    Показник окупності інвестицій (ROI)

    На практиці для оцінки привабливості інноваційного проекту використовують показник окупності інвестицій (ROI - Return on Investment), за допомогою якого можна порівняти економічність різних проектів. Даний показник можна розрахувати шляхом ділення чистого прибутку (Р) за період часу (зазвичай за рік) на загальний обсяг інвестиційних витрат за формулою (7) [15]:

    ROI = P / IC, (7)

    де P - чистий прибуток, IC - загальний обсяг інвестиційних витрат.

    Однак показник окупності інвестицій має ряд істотних недоліків. Точніше, він не бере до уваги вартість грошей у часі і не передбачає дисконтування, отже, не враховує розподілу доходів по роках, таким чином, він буде використовуватися тільки для проектів в короткостроковому періоді. Крім цього, неможливо проаналізувати ймовірні розбіжності проектів в різних періодах [2].

    Простий термін окупності інвестицій (РР)

    Простим терміном окупності інвестицій (payback period) є період від початку реалізації до окупності вкладень, розраховується за формулою (8). Суть методу полягає в обчисленні того періоду, при якому грошові надходження порівнюються з сумою початкових інвестицій [17].

    (8)

    де РР - строк окупності інвестицій (років), Ко - початкові інвестиції, CF - середньорічна вартість чистих грошових надходжень від реалізації інвестиційного проекту.

    Проекти, у яких термін окупності менше, ніж заявлений інвесторами, приймаються; з великим терміном окупності - відкидаються; при порівнянні проектів необхідно приймати проект з найменшим строком окупності.

    Даний показник дозволяє розрахувати за який час буде отримано чистий прибуток, яка за сумою буде дорівнює величині спочатку авансованого капіталу [24].

    Показники простий рентабельності інвестицій (ARR)

    Показник рентабельності інвестицій (Accounting Rate of Return) є зворотним за змістом терміну окупності інвестицій.Розрахунок простий норми рентабельності показує ефективність інвестицій в процентному відношенні грошових надходжень до загального обсягу первинних капіталовкладень [26].

    , (9)

    де ARR - норма рентабельності інвестицій; CF - середньорічні грошові надходження; Ко - вартість первісних інвестицій.

    Загальним недоліком їх є те, що вони не враховують ряд факторів таких як, інфляція, розподіл грошових потоків у часі та ризики. Більш того, дані методи засновані на облікових оцінках прибутку, які умовні і залежать від обраної політики компанії. Тому для оцінки ефективності інноваційних проектів ці методи не завжди застосовні. Однак вони важливі для відбраковування завідомо неефективних проектів. Відрізняються простотою в розрахунках. Як вказується в деяких джерелах, облікові методи застосовують для оцінки проектів невеликих фірм, які не здійснюють великі і довгострокові інноваційні проекти [30].

    2.2 Метод аналізу ієрархій (МАІ)

    У нинішній час є безліч інформаційних технологій, які дозволяють максимально полегшити життя і допомогти у вирішенні проблем, пов'язаних з процесами прийняття рішень в різних предметних областях. У цей період, дуже поширені системи підтримки прийняття рішень на основі Методу Аналізу Ієрархія (МАІ). Аналіз варіантів рішень з використанням МАІ виповнюється як на основі об'єктивної, так і суб'єктивної вихідної інформації.

    У істоке1970 року американський математик Томас Сааті створив процедуру підтримки прийняття рішень, яку назвав "Analityc hierarchy process" (AHP). Творці російського видання перевели цю назву як "Метод аналізу ієрархій" - (Книга "Прийняття рішень. Метод аналізу ієрархій".

    Структура моделі прийняття рішення в методі розбору ієрархій передбачає собою схему (граф), що містить:

    1) набір альтернативних рішень;

    2) головний критерій рейтингування рішень;

    3) набір груп однотипних факторів, що впливають на рейтинг;

    4) безліч спрямованих зв'язків, що вказують на впливу рішень, критерію і факторів один на одного.

    Структура моделі відображає підсумок аналізу ситуації ухвалення рішення.

    Перша категорія понять пов'язана з описом ймовірних структур моделей прийняття рішення.

    З метою обчислення пріоритетів альтернативних рішень до структури потрібно додати інформацію про силу впливів рішень, критерію і факторів один на одного.

    Друга категорія понять пов'язана з окресленням даних для моделей прийняття рішення.

    Надалі формування структури зібрані всі дані, модель прийняття рішення готова, тобто в ній можуть бути отримані рейтинги пріоритетів рішень і чинників. Розуміння пріоритетів застосовуються для підтримки прийняття рішення.

    Третя категорія понять пов'язана з описом результатів, одержуваних в моделях прийняття рішення.

    Четверта категорія понять пов'язана з поясненням того, як організовані обчислення. Знання даних понять потрібні лише для розуміння математичних обгрунтувань методу. З метою застосування методу знання цих понять необов'язково.

    Метод дослідження ієрархій є найбільш обґрунтованим шляхом вирішення багатокритеріальних задач у складній обстановці з ієрархічними структурами, що включають як відчутні, так і невловимі чинники, ніж підхід, заснований на лінійній логіці. Використовуючи дедуктивну логіку, дослідники проходять важкий шлях побудови ретельно осмислених логічних ланцюгів тільки для того, щоб в результаті, покладаючись на одну лише інтуїцію, об'єднати різні висновки, отримані з цих дедуктивних посилок. Крім цього, підхід, що базується на логічних ланцюгах, може не привести до найкращого вирішення, так як в даному випадку може бути втрачена можливість прийняття компромісів між факторами, що лежать в різних ланцюгах логічного мислення.

    Ієрархія є головним методом, за допомогою якого дослідник може поділити всю сукупність досліджуваних даних на кластери і подкластера. Головним завданням МАІ представляється оцінка вищих рівнів ієрархії, виходячи з взаємодії різних рівнів, а не з безпосередньої залежності від елементів на цих рівнях. Використання МАІ для визначення впливу інноваційних керуючих впливів (автоматизована навчальне середовище; інтерактивне мережеве взаємодія; спрямовується самостійна пізнавальна діяльність; виїзна сесія; автоматизований документообіг) на результат навчальної діяльності та внесок впливу кожного керуючого впливу на підсумковий результат, дає можливість підвищити якість підготовки фахівців. Головним завданням є аналіз значущості розглянутих керуючих впливів.

    Процеси прийняття рішень в різних сферах діяльності багато в чому аналогічні. У слідстві необхідний універсальний метод підтримки прийняття рішень, відповідний природному ходу людського мислення.

    Найчастіше економічні, медичні, політичні, соціальні, управлінські проблеми володіють декількома варіантами рішень. Нерідко, вибираючи одне рішення з безлічі можливих, особа, яка приймає рішення, керується тільки інтуїтивними уявленнями. Через це прийняття рішення має невизначений характер, що позначається на якості прийнятих рішень.

    Прийняття рішень базується на величинах пріоритетів.

    Метод аналізу ієрархій - методологічна основа для вирішення завдань вибору альтернатив за допомогою їх багатокритеріального рейтингування.

    Метод аналізу ієрархій збільшився в нинішній час в обширний міждисциплінарний розділ науки, який має суворі математичні та психологічні обгрунтування і численні програми.

    Основа використання методу - допомога прийняття рішень за допомогою ієрархічної композиції завдання і рейтингування альтернативних рішень.

    Маючи на увазі цю обставину, перерахуємо можливості методу.

    1) Метод дає можливість виконати аналіз проблеми. При цьому проблема прийняття рішення є у вигляді ієрархічно впорядкованих:

    а) основної мети (головного критерію) рейтингування можливих рішень;

    б) декількох груп (рівнів) однотипних факторів, так чи інакше впливають на рейтинг;

    в) групи можливих рішень;

    г) системи зв'язків, що вказують на взаємний вплив чинників і рішень.

    Мається на увазі, так само, що для всіх перерахованих "вузлів" проблеми вказані їх взаємні впливи один на одного (зв'язки один з одним).

    2) Метод дає можливість провести збір даних з проблеми.

    У відповідність з підсумками ієрархічної декомпозиції модель ситуації прийняття рішення володіє кластерної структурою. Набір можливих рішень і всі фактори, які впливають на пріоритети рішень, розбиваються на порівняно невеликі групи - кластери. Створена в методі аналізу ієрархій процедура парних порівнянь дає можливість визначити пріоритети об'єктів, що входять в кожен кластер. Для цього застосовується метод власного вектора. Таким чином, складна проблема збору даних розбивається на ряд більш простих, наважуються для кластерів.

    3) Метод дає можливість суперечливість даних і мінімізувати її.

    З цією метою в методі аналізу ієрархій винайдені процедури узгодження. Зокрема, є ймовірність визначати більш несумісні дані, що дозволяє виявити найменш ясні ділянки проблеми і організувати більш ретельне вибіркове обдумування проблеми.

    4) Метод дає можливість виконати синтез проблеми прийняття рішення.

    Надалі, як проведено аналіз проблеми та підібрані дані по всім кластерам, згідно спеціальним алгоритмом розраховується підсумковий рейтинг - набір пріоритетів альтернативних рішень. Властивості даного рейтингу дають можливість здійснювати підтримку прийняття рішень. Наприклад, приймається рішення з найбільшим пріоритетом. Крім цього, метод дає можливість побудувати рейтинги для груп факторів, що дозволяє здійснювати оцінку значущості кожного чинника.

    5) Метод дає можливість організувати обговорення проблеми, сприяє досягненню консенсусу.

    Точки зору, що виникають при обговоренні проблеми прийняття укладення, самі можуть в даній ситуації розглядатися в якості можливих рішень. Тому, метод аналізу ієрархії допускається використовувати для визначення важливості врахування думки кожного учасника обговорення.

    6) Метод дає можливість дати оцінку значущості обліку кожного рішення і важливість врахування кожного чинника, що впливає на пріоритети рішень.

    У відповідності з формулюванням завдання прийняття рішення величина пріоритету безпосередньо пов'язана з оптимальністю рішення. Тому, рішення з низькими пріоритетами відкидаються як несуттєві. Як зазначено вище, метод дає можливість дати оцінку цінності факторів. Тому, якщо при виключенні деякого фактора пріоритети рішень змінюються незначно, такий фактор можна вважати несуттєвим для даної задачі.

    7) Метод дає можливість дати оцінку стійкості прийнятого рішення.

    Прийняте рішення допускається вважати аргументованим лише за умови, що неточність даних або неточність структури моделі ситуації прийняття рішення не впливають істотно на рейтинг альтернативних рішень.

    В рамках методу аналізу ієрархій відсутні єдині правила для формування структури моделі ухвалення рішення. Це представляється відображенням реальної ситуації прийняття рішення, так як завжди для однієї і тієї ж проблеми є цілий спектр думок. Метод дає можливість врахувати цю обставину за допомогою побудови додаткової моделі для узгодження різних думок, за допомогою визначення їх пріоритетів. Подібним способом, метод дає можливість враховувати "людський фактор" при підготовці прийняття рішення. Це одне із значущих переваг даного методу перед іншими методами прийняття рішень.

    Розвиток структури моделі ухвалення рішення в методі аналізу ієрархій досить трудомісткий процес. Проте в результаті вдається придбати детальне уявлення про те, як саме взаємодіють фактори, що впливають на пріоритети альтернативних рішень, і самі рішення. Як саме створюються рейтинги можливих рішень і рейтинги, що відображають значущість чинників. Процедури розрахунків рейтингів в методі аналізу ієрархій досить нескладні (він не схожий на "чорний ящик"), що вигідно відрізняє даний метод від інших методів прийняття рішень.

    Підготовка відомостей для підтримки прийняття рішення здійснюється головним чином за допомогою процедури парних порівнянь. Підсумки парних порівнянь можуть бути несумісними (Метод надає великі можливості для виявлення суперечностей в даних.) При цьому з'являється потреба перегляду даних для мінімізації протиріч. Процедура парних порівнянь і процес перегляду результатів порівнянь для мінімізації протиріч часто є трудомісткими. Проте, в результаті людина, що приймає рішення, набуває впевненість, що використовуються дані є цілком осмисленими.

    2.3 Огляд програмних засобів на основі методу (МАІ)

    Сучасні системи підтримки прийняття рішення (СППР) є інструментом, покликаним надати допомогу особі, що приймає рішення (ОПР). За допомогою СППР може проводитися вибір ефективних варіантів рішень для неструктурованих і погано структурованих задач. Розвиток існуючих СППР являє собою особливий інтерес, оскільки дозволяє поліпшити якість управлінських рішень. Велика частина відомих СППР в якості теоретичної основи використовує метод аналізу ієрархій (МАІ) Т.Л. Саати, широко застосовуваний в практиці прийняття рішень. До їх числа відносяться системи Expert Choice, Super Decisions, Decision Lens (Decision Lens Web), СППР «Експерт», СППР Вибір 5.3 і т.д. оглядову таблицю (див. дод. А1.)

    Виділення ознак класифікації СППР.

    Сформулюємо ознаки, за допомогою яких доцільно описувати / класифікувати СППР, а також пояснимо окремі ознаки на прикладі різних СППР.

    1. Технічні специфікації.

    · Найменування системи.

    · Тип користувача.

    · IT-складова (перелік використовуваних інформаційних технологій).

    · Сумісність з іншими програмними продуктами.

    2. Особливості інтерфейсу.

    · Під особливостями інтерфейсу маються на увазі як застосовуються інформаційні технології (наприклад, наявність веб-інтерфейсу, використання технології AJAX і т.п.), так і архітектурні особливості (наприклад, наявність каталогу вирішуваних завдань, доступність будь-яких сервісів з кожної сторінки і т. п.).

    3. Методи прийняття рішень, які використовуються в СППР. Більшість існуючих СППР використовують будь-якої один математичний метод прийняття рішень, в основному метод аналізу ієрархій Томаса Л. Сааті. Найважливішим преімуществомСППР є різноманіття використовуваних методів прийняття рішень, оскільки в цьому випадку альтернативи оцінюються з позицій різних математичних моделей, що відображають окремі аспекти завдання прийняття рішення.

    4. Особливості введення вихідних даних. Вхідні дані можуть формуватися вручну, довантажуватися із зовнішніх джерел або копіюватися з уже створених в системі завдань. Наприклад, система UTA дозволяє тільки ручне введення даних. Система SuperDecisions допускає не тільки ручне введення даних, але і завантаження з зовнішніх джерел. Система ЕСППР надає можливість не тільки ручного введення даних, але і копіювання даних з уже наявних варіантів вирішення завдання, створених раніше в системі.

    5. Особливості подання результату рішення задачі. Вихідні дані в різних системах формуються з різним ступенем деталізації. Перевагою володіють системи, що формують вихідну інформацію найбільш детально. Часто рішення задачі представляється користувачеві у вигляді звіту, що містить як вихідні дані завдання, так і результат вибору.

    В окремих системах реалізований аналіз чутливості результатів, що дозволяє простежити, як зміна ваг критеріїв впливає на результат рішення задачі.

    6. Наявність бази знань. База знань - це набір правил для вибору відповідних методів прийняття рішень в залежності від умов завдання прийняття рішення. Єдиною системою, яка має базу знань, є ЕСППР.

    7. Наявність бази даних. База даних СППР служить для зберігання даних, опису завдань і методів прийняття рішень.

    8. Оцінка альтернатив.

    · Способи завдання безлічі альтернатив. Безліч альтернатив (варіантів рішень) може бути кінцевим, рахунковим, представлено у вигляді підмножини n-мірного простору або задано іншим способом. У ЕСППР безліч альтернатив може бути кінцевим або представлено у вигляді підмножини n-мірного простору.

    · Способи завдання переваг на множині альтернатив. Істотною перевагою володіють системи, що надають можливість вибору різних шкал для завдання оцінок альтернатив.

    Наприклад, в системі Expert Choice (модуль Comparion ™ Suite) передбачені наступні варіанти:

    - Pairwise - оцінки задаються для кожної пари альтернатив;

    - Rating scale - оцінки задаються в порядкової шкалою;

    - Simple utility curve - оцінки проставляються на заздалегідь побудованої кривої;

    - Advanced utility curve - оцінки проставляються на заздалегідь побудованої кривої з розширеними можливостями;

    - Direct Data input - пряме введення оцінок;

    - Step function - пряме введення оцінок в інтервалі від 0 до 1.

    · Принципи узгодження оцінок альтернатив за різними ознаками. Принципи узгодження оцінок альтернатив за різними ознаками визначаються методами прийняття рішення, використовуваними в СППР. Як приклад можна привести принцип більшості, принцип Парето, принцип послідовного розгляду критеріїв, принцип Саати.

    · Способи завдання відносної значущості ознак (критеріїв). Більшість СППР дозволяють задавати відносну зна-чімость ознак експертно. Крім того, існують системи, в яких передбачається можливість розраховувати вага ознак, наприклад, SuperDecisions і Expert Choice.

    · Перевірка узгодженості оцінок альтернатив за окремими ознаками. Перевірка узгодженості вхідних даних дозволяє уникнути формування суджень на основі суперечливих оцінок. Наприклад, в СППР, заснованих на методі аналізу ієрархій, розраховується коефіцієнт узгодженості для всіх матриць попарних порівнянь. Значення даного коефіцієнта не повинно перевищувати деякого встановленого рівня. В разі його перевищення експерту рекомендується переглянути сформовані оцінки.

    9. Можливість узгодження оцінок альтернатив в різних проблемних ситуаціях. Облік умов зовнішнього середовища, можливі реалізації яких в сукупності задають проблемні ситуації прийняття рішень, істотно підвищує якість аналітичного обґрунтування альтернатив. Єдиною СППР, що включає в себе методи прийняття рішень в умовах ризику і невизначеності, є ЕСППР. При цьому виділяють:

    · Принципи узгодження оцінок альтернатив в різних проблемних ситуаціях в умовах невизначеності (принципи Парето, песимізму, оптимізму, Гурвіца, антагоністичного гравця, Севіджа, Лапласа);

    · Принципи узгодження оцінок альтернатив в різних проблемних ситуаціях з урахуванням ймовірності їх появи (принцип більшості або принцип Байєса).

    10. Організація роботи з експертами.

    · Можливість залучення експертів. Сучасні СППР мають можливість збору і обробки групових суджень експертів. Деякі системи дозволяють привласнювати різні ролі експертів, які залучаються для вирішення завдання. Наприклад, система Expert Choice (модуль Comparion ™ Suite) передбачає ролі адміністраторів і простих експертів. Прості експерти мають можливість задавати оцінки, адміністратори - редагувати вихідні дані завдання.

    · Облік коефіцієнтів компетентності експертів. У більшості випадків передбачається ручне введення коефіцієнтів компетентності експертів.

    · Принципи узгодження оцінок експертів. Серед таких принципів можна виділити принцип більшості, принцип Парето, розрахунок середнього геометричного окремих оцінок.

    · Оцінка узгодженості думок експертів. Для оцінки узгодженості думок експертів, які висловлюють свої переваги в порядкової шкалою, може використовуватися коефіцієнт приватної рангової кореляції Кенделла і зважене відстань між уподобаннями експертів (модифікація коефіцієнта приватної рангової кореляції Спірмена).

    ВИСНОВКИ ПО другий ЧОЛІ

    У цьому розділі були розглянуті види сучасних методів оцінки економічної ефективності проектів. Виділена класифікація:

    5) Фінансові (кількісні) методи оцінки ефективності ІТ-проектів: чистий приведений дохід, індекс рентабельності інвестицій, внутрішня норма прибутковості, термін окупності проекту, економічна додана вартість, повна вартість володіння,

    6) Якісні методи: збалансована система показників ІТ, система показників IT, інформаційна економіка, управління портфелем активів, сукупний економічний ефект, швидке економічне обґрунтування

    7) Облікові (статистичні): ARR, PP, ROI

    Крім аналізу існуючих методів оцінки економічної ефективності, було розглянуто метод аналізу ієрархій і проведено огляд програмних засобів на його основі.

    ГЛАВА 3. РОЗРОБКА І Апробація МЕТОДИКИ ОЦІНКИ ЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОЕКТІВ ВПРОВАДЖЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ З викорис Ь тання МЕТОДУ «МАІ»

    3.1 Методика оцінки ефективності ІТ проектів з використанням методу аналізу ієрархій

    У нинішній період для оцінки ефективності інноваційних проектів (далі - ІНП) в економічній літературі [6; 4; 7] рекомендовано використовувати Методичні рекомендації (далі - «Рекомендації») для оцінки ефективності інвестиційних проектів [5]. У тексті Рекомендацій [5] будь-які інструкції щодо специфічних властивостей їх застосування щодо ІНП відсутні. Виняток є єдина вказівка ​​[5] про найвищі ризики інвестицій в інновації. Очевидно розбіжність між необхідністю застосування Рекомендацій для оцінки привабливості інвестицій в інновації та відсутністю в цих Рекомендаціях будь-яких вказівок про специфіку експертизи та оцінки ефективності ІНП. Крім цього, в самих рекомендаціях вказується, що «рекомендації повинні бути прийняті в якості основи для створення нормативно-методичних документів з розробки та оцінки ефективності окремих видів інвестиційних проектів, які враховують їх специфіку» [5], а «практичне рішення задач, що виникають в інвестиційній сфері, природно, повинно спиратися на дані «Рекомендації», але втілюватися у відповідних алгоритмах, які враховують унікальність кожного інвестиційного проекту »[5].

    Тим часом особливістю, унікальністю інноваційних проектів представляється їх багатоцільова сутність і висока невизначеність при їх реалізації.

    Багатоцільова оптимізація представляється одним з універсальних і результативних шляхів вирішення природних суперечностей між застосовуваними в моделях інноваційних завдань критеріями. Діалектика складається з того, що в більшості випадків недоцільно направляти зусилля лише на досягнення однієї мети, однак слід прагнути до отримання досить хорошого бажаного результату, що забезпечує досягнення певної сукупності найбільш важливих цілей. Такого роду думки в вирішення проблеми знаходиться в повній відповідності з вимогою використання принципів системного підходу.

    Багатоцільовий підхід є необхідною методичною основою для подолання встановленому ступеню неточності і неповноти вихідних даних, використовуваних для вирішення оптимізаційних планово-економічних інноваційних завдань.

    Практичне здійснення багатоцільового підходу до вирішення завдань в інноваційному плануванні забезпечить [15]:

    8) Підвищення ступеня наукової обгрунтованості одержуваних рішень по впроваджуються завданням згідно обліку порівняно більшого числа найбільш важливих зовнішніх і внутрішніх факторів, організаційно-економічних і фінансових особливостей, а також комплексу вимог, обумовлених ринковою економікою;

    9) Отримання щодо найбільшого економічного ефекту від впровадження в практичну діяльність інноваційних за рахунок реалізації принципу синергізму.

    Інший найважливішою характерною рисою інноваційного процесу представляється його спрямованість в майбутнє. Майбутнє незрозуміло, і управління протікає в умовах невизначеності порівняно майбутнього стану як самої інновації, так і її економічного оточення. Неясність - неминуча умова господарювання. Ймовірно, що чим вище новизна, тим вище невизначеність. Неясність породжує ризик того, що намічені цілі не будуть досягнуті. Тому завдання мінімізації ризику неефективного управління інноваційною діяльністю замикається на завдання всілякої боротьби з невизначеністю.

    У розрахунках Рекомендацій ніяк не врахована облік чинника неточності використовуваних вихідних даних. Встановлено, що будь-які інвестиційні розрахунки відрізняються значним рівнем похибки використовуваних вихідних даних і проміжної інформації. Інноваційні проекти володіють ще більшою невизначеністю, тому що абсолютно невідома реакція ринку на інновацію. Царьов В.В. в роботі [15] зазначає: «Досить успішним інструментальним засобом, здатним врахувати неточність вихідних даних, необхідно визнати математичний апарат нечітких множин. Проте, це вимагає проведення додаткових наукових досліджень ».

    Крім обліку невизначеності, математичний апарат теорії нечітких множин дає можливість формалізувати і оперувати якісними критеріями, такими як, до напримеру, соціальна ефективність.У тих же Рекомендаціях декларується в складі ефективності проекту в цілому такий компоненти, як соціальна ефективність (в загальноприйнятому розумінні це відношення результату до витрат). Проте, ні авторами Рекомендацій, ні іншими вченими-економістами такої системи розрахунків поки що не розроблено. Найбільш правильно говорити про можливість визначення деякого соціального ефекту, що забезпечується інноваційним проектом. Проте, отримання на розрахунковій основі його числової оцінки в Рекомендаціях також не наводиться. Математичний апарат теорії нечітких множин дозволяє це зробити.

    У вітчизняній і зарубіжній літературі є методики, які дозволяють проводити оцінку ефективності інвестицій в інновації, що враховують багатоцільову природу і невизначеність при оцінці інновацій. Однак всі вони з того чи іншого ознакою не годяться для застосування в ЦИД республіки [1].

    Загалом, розділимо всі існуючі методики на наступні два класи: 1) методики, що враховують многокритериальную сутність інновацій, але слабо враховують невизначеність, або взагалі не враховують її; 2) методики, що враховують як многокритериальную сутність інновацій, так і невизначеність з використанням теорії нечітких множин, але в силу деяких інших причин, які буду розглянуті нижче, не підходять для ЦИД республіки.

    До першої групи можна віднести методику, запропоновану в роботі К.Тишкевіч [2] [14], методику STAR [3], методику закріплених шкал IRI [4] [2] і т.д. У методиках даної групи будуються різні системи критеріїв, за ним проводиться оцінка інновацій, потім отримані результати різними методами згортаються в єдиний результат. Для обліку невизначеності в даних методиках використовуються стохастичні методи, інтервальні методи і ін. Саме в силу недостатньої опрацювання питання з обліку невизначеності, дані методики не підходять для застосування в ЦИД.

    До другої групи можна віднести методику, засновану на лінгвістичній апроксимації, запропоновану в роботі [12]. Ідея, що лежить в основі даної методики, полягає в формалізації причинно-наслідкових зв'язків між змінними <вхід-вихід », в описі цих зв'язків на природній мові із застосуванням теорії нечітких множин і лінгвістичних змінних. Але для побудови нечітких баз знань, які використовуються в подібних методиках, потрібно великий статистичний матеріал, який не завжди є.

    Запропоноване поділ методик є умовним і розглянуто для розуміння проблеми та пропозиції нової методики, заснованої на методі аналізу ієрархій і теорії нечітких множин.

    Запропонована методика складається з трьох етапів.

    На першому етапі необхідно провести попередню експертизу (ПЕ) проектів. Метою ПЕ є відсів явно безперспективних проектів, для того щоб на наступному, оціночному етапі, експертам не довелося оцінювати безперспективні інновації. Як приклад можна привести критерії, розроблені для ВАТ "Інноваційно-виробничий технопарк« Ідея »[5]:

    10) можливість захисту інтелектуальних прав;

    11) простий термін окупності проекту не повинен перевищувати три роки;

    12) рівень новизни проекту;

    13) технічна можливість реалізації проекту;

    14) можливість ефективної комерційної реалізації проекту.

    За першим критерієм пропонується оцінювати проекти на можливість захисту прав на інтелектуальну власність відповідно до [8, 9, 10]. Якщо інновація не підпадає під визначення «винахід», «корисна модель», «промисловий зразок» відповідно до зазначених нормативних актів, то від подальшого розгляду такий проект відхиляється.

    За другим критерієм - якщо простий термін окупності проекту перевищує три роки, то проект відхиляється.

    По третьому критерію - рівень новизни проекту, запропоновано скористатися класифікацією Г. Менша [16]: базисні інновації, що поліпшують інновації та псевдоінновації. Псевдоінновацій від подальшого розгляду відхиляються.

    По четвертому критерієм - технічна можливість реалізації проекту, необхідно оцінити, чи існують технології для реалізації проекту та чи доступні вони. У разі негативної відповіді проект підлягає відхиленню.

    По п'ятому критерії - можливість ефективної реалізації проекту, необхідно розрахувати чистий дисконтований дохід (NPV) проекту. У разі якщо NPV проекту виходить негативним, то проект необхідно відхилити. Можливо, що проект має соціальну або екологічну спрямованість, то тоді необхідно розглянути можливість отримання державної підтримки і розрахувати NPV з урахуванням підтримки.

    У разі, якщо за допомогою одного з критеріїв, в ході проведення попередньої експертизи отримано негативний результат, то проект відхиляється від подальшого розгляду.

    Таким чином, на наступний, другий етап, не надходять явно безперспективні інновації.

    На другому етапі експерти мають вирішити наступне завдання:

    Є - безліч проектів, які підлягають Багатокритеріальний аналізу;

    - безліч кількісних і якісних критеріїв, якими оцінюються варіанти інноваційних проектів.

    Завдання полягає в тому, щоб упорядкувати елементи множини V за критеріями з безлічі C.

    Для вирішення цього завдання пропонується використовувати наступні принципи:

    Принцип 1. Розгляд критеріїв як нечітких множин, які задані на універсальних множинах варіантів за допомогою нечітких трикутних або трапецієподібних чисел;

    Принцип 2. Визначення рангів критеріїв на основі експертної інформації про парних порівняннях варіантів за допомогою 9-тибальною шкали Сааті [13].

    Принцип 3. Ранжування варіантів на основі перетину нечітких множин - критеріїв, які відповідають відомої в теорії прийняття рішень схемою Беллмана - Заде [1].

    При оцінюванні показників експерти задають нижні - песимістичні оцінки c1 (i), верхні - оптимістичні оцінки c4 (i) і інтервали найбільш очікуваних (можливих) значень досліджуваних параметрів (c2 (i), c3 (i)), i = 1, ... k , де k - число експертів. Потім, для виконання операцій, пов'язаних з визначенням узагальненого думки експертів, використовуються операції додавання і множення нечітко-інтервальних чисел [17]:

    . (10)

    Подальша обробка нечітко сформульованих думок експертів може здійснюватися двома шляхами:

    15) Шляхом дефазифікації отриманих нечітких приватних оцінок і подальшої їх обробки в дефазіфіцірованном вигляді;

    16) Шляхом обробки (підсумовування, множення і т.д.) імєємих нечітких оцінок в фазіфіцірованном вигляді з подальшою дефазифікації результатів.

    Обидва варіанти дають абсолютно однакові результати.

    Дефазифікації результатів експертної оцінки, представленої у вигляді нечіткого трапецієподібного числа, пропонується проводити за формулою:

    (11)

    Далі експерти визначають ранги критеріїв.

    Нехай - коефіцієнти відносної важливості (або ранги) критеріїв, такі що. Для визначення коефіцієнтів, пропонується скористатися методом аналізу ієрархій Т. Сааті. Для цього будується матриця попарних порівнянь Al (3) критеріїв по 9-ти бальною шкалою Сааті. Далі Т. Сааті запропонував отримувати рішення для вектора рангів W з рівняння виду АW = лmaxW, де лmax - максимальне власне значення матриці попарних порівнянь критеріїв Al. Т. Сааті запропонував знаходити власне значення як середньогеометричні величини кожного рядка матриці. Отримані таким чином середньогеометричні значення власного вектора нормалізуються розподілом на суму середніх геометричних.

    , (12)

    де елемент оцінюється експертом по 9-ти бальній шкалі Сааті:

    Таблиця 4 - Лінгвістичні оцінки відносної важливості

    ступінь важливості

    визначення

    Коментарі

    1

    однакова важливість

    Два об'єкти вносять однаковий внесок у досягнення мети

    3

    слабка значимість

    Досвід і судження дають легке перевагу одному об'єкту перед іншим

    5

    Істотна або сильна значимість

    Досвід і судження дають сильне перевагу одному об'єкту перед іншим

    7

    Дуже сильна і очевидна значущість

    Перевага одного об'єкта перед іншим дуже сильно. Його перевага практично явно

    9

    абсолютна значимість

    Свідчення на користь переваги одного об'єкта надзвичайно переконливі

    2, 4, 6, 8

    Проміжні значення між сусідніми значеннями шкали

    Ситуації, коли необхідні компромісні рішення

    Зворотні величини наведених вище значень

    Якщо при порівнянні об'єкта A з об'єктом B ми отримаємо одне з наведених вище значень, то, відповідно, результат порівняння об'єкта B з об'єктом A є зворотна величина

    -

    Для забезпечення узгодженості матриця (12) має такі властивості:

    - вона діагональна, тобто ;

    - елементи, симетричні відносно головної діагоналі пов'язані залежністю

    .

    Після отримання функцій приналежності і рангів критеріїв проводиться їх згортка. Базуючись на принципі Беллмана - Заде [1], найкращою системою будемо вважати ту, яка одночасно найкраща за критеріями. Тому нечітка множина, яке необхідно для рейтингового аналізу, визначається у вигляді перетину (інтегральний критерій оцінки систем):

    (13)

    Вираз (4) використовується для рівнозначні критеріїв. Конструктивним, досить повно відображає якісний характер завдання переваг в многокритериальной задачі є підхід, запропонований Р.Егером, заснований на узагальненні понять концентрування і розтягування [18].

    Узагальнений критерій Р.Егер пропонується формувати у вигляді:

    , (14)

    де - коефіцієнти відносної важливості (або ранги) критеріїв, такі що.

    В [18] показано, що зведення в ступінь, велику одиниці, посилює вимоги до виконання критерію, тобто робить його більш важливим. Піднесення до степеня, меншу одиниці, навпаки, знижує вимоги до задоволення критерію. При цьому зберігаються нормування функцій приналежності все критеріїв і обмежень. З одного боку підхід Р.Егера дозволяє проводити ранжування приватних цілей і обмежень відповідно до інтуїтивними уявленнями про завдання тієї чи іншої жорсткості вимог до досягнення цілей. З іншого боку, цей підхід дозволяє природним чином використовувати операцію перетину для формування сукупності критеріїв [3].

    Таким чином, ми маємо рейтинг проектів, побудований кожним експертом окремо.

    Наступний етап - третій, визначення компетентності оцінок експертів і з урахуванням їх компетентності формування єдиного (загального) рейтингу проектів.

    Для цього, керівник ЦИД [6] будує матрицю попарних порівнянь компетентності оцінок експертів аналогічну (3) і потім визначається власний вектор даної матриці. Далі проводиться мультипликативная згортка результатів, отриманих на другому етапі, помножених на компетентність оцінок експертів.

    Найкращою системою (проект) слід вважати той варіант, для якого узагальнений результат, з урахуванням важливості критеріїв і рангів оцінок експертів, є найбільшою.

    3.2 Апробація методики вибору методу для оцінки ефективності проекту

    У цьому параграфі викладено алгоритм вибору методу оцінки економічної ефективності проекту. З урахуванням усього вищесказаного в пункті 3.1 було вирішено використовувати метод аналізу ієрархій Сааті.

    Опис методу виконаємо на прикладі вибору методів для оцінки проекту.

    1. Визначимо альтернативи:

    - облікові методи

    - динамічні

    - якісні

    2. Виберемо критерії:

    - Складність розрахунків

    - Повнота оцінки «проекту»

    - Аналіз ризиків

    В основі АНР все та ж лінійна згортка, але оцінки альтернатив і ваги критеріїв виходять особливим чином. Його ми зараз і розглянемо.

    3. Уявімо ієрархію.

    У моделі АНР замість критеріальною таблиці прийнята ієрархія. Уявімо її в такий спосіб:

    Рівень 0: Мета - вибрати методи для оцінки проекту

    Рівень 1.Крітеріі:

    - Складність розрахунків

    - Повнота оцінки «проекту»

    - Аналіз ризиків

    4. Отримаємо оцінки альтернативи для кожного критерію.

    Для цього, особа, яка приймає рішення (ОПР), має порівняти альтернативи. Порівняння можливо по 2 параметрам з використанням парних порівнянь або з використанням бути краще в N раз. Розглянь 2 дані альтернативи. При парних порівняннях Предалгаем використання шкали з таблиці 5. На практиці часто виникають ситуації, коли одночасно справедливі наступні 2 твердження: а) «альтернатива А1 дуже сильно перевершує альтернативу А2» і б) «альтернатива А2 дуже сильно перевершує альтернативу А3». Що можна сказати про перевагу альтернативи А1 над альтернативою А3? Логічно було б зробити висновок, що альтернатива А1 перевершує альтернативу А3 в 49 разів (7 помножити на 7). Але цей висновок явно не вкладається в рамки заданої шкали. Як же бути? Процедура АНР не дає відповіді на це каверзне питання. Швидше за все, доведеться задовольнитися свідоцтвом: «альтернатива А1 має вищу перевагу над альтернативою А3» та в подальшому використовувати градацію шкали «9».

    Система використанням бути краще в N раз позбавлена ​​даного недоліку. Використовуємо саме її.

    Використовуємо поняття «бути краще в N раз». Суть: виставлення дробів (1/2, ј, 4/1 і т.д) в якості оцінок. Наприклад, на перетині рядка «Динамічний метод» і шпальти «Обліковий» записана дріб 4/1. Це висловлює думку ОПР про те, що значення критерію динамічного методу в 4 рази вище, ніж у облікового.

    Складемо дані таблиці для кожного з критеріїв (см.табл. 5,6,7).

    Таблиця 5 - Порівняння альтернатив за критерієм «Складність розрахунків»

    динамічні

    якісні

    облікові

    динамічні

    1

    1/4

    1 1/2

    якісні

    1/5

    1

    4

    облікові

    2/3

    1/4

    1

    Таблиця 6 - Порівняння альтернатив за критерієм «Повнота оцінки проекту»

    динамічні

    якісні

    облікові

    динамічні

    1

    4

    2

    якісні

    1/4

    1

    4

    облікові

    1/2

    1/4

    1

    Таблиця 7 - порівняння альтернатив за критерієм «Аналіз ризиків»

    динамічні

    якісні

    облікові

    динамічні

    1

    2

    3

    якісні

    1/3

    1

    1/2

    облікові

    1/3

    1/2

    1

    5. Переведемо отримані дробу в десяткові і нормуємо їх. Для цього розділимо суму кожного рядка на суму останнього стовпчика, тобто сума самих малих сум. Результати представимо в таблицях 8, 9, 10.

    Таблиця 8 - Результати нормування за критерієм «Складність розрахунків»

    динамічні

    якісні

    облікові

    Сума по рядку

    динамічні

    0,10

    0,03

    0,15

    0,28

    якісні

    0,02

    0,10

    0,41

    0,53

    облікові

    0,07

    0,03

    0,10

    0,19

    РАЗОМ

    1,00

    Таблиця 9 - Результати нормування за критерієм «Повнота оцінки проекту»

    динамічні

    якісні

    облікові

    сума по рядку

    динамічні

    0,07

    0,29

    0,14

    0,50

    якісні

    0,02

    0,07

    0,29

    0,38

    облікові

    0,04

    0,02

    0,07

    0,13

    РАЗОМ

    1,00

    Таблиця 10 - Результати нормування за критерієм «« Аналіз ризиків »

    динамічні

    якісні

    облікові

    Сума по рядку

    динамічні

    0,10

    0,21

    0,31

    0,62

    якісні

    0,03

    0,10

    0,05

    0,19

    облікові

    0,03

    0,05

    0,10

    0,19

    РАЗОМ

    1,00

    У методі Сааті отримані таким чином нормовані суми приймаються в якості оцінок альтернатив за критерієм. Відзначимо, що отримані оцінки відображають виключно точку зору конкретного ОПР. а насправді, замість малих сум Саати рекомендує використовувати власний вектор матриці парних порівнянь, вважаючи його більш точним аналізом. Ми ж для простоти обмежимося малими сумами, які допустимі, але, з точки зору Саати, менш точні.

    6. Отримаємо вага критеріїв.

    Аналогічним чином виходять ваги критеріїв. Припустимо, конкретне ЛПР порівняло попарно критерії з точки зору їх порівняльної важливості. Запишемо результати порівнянь у вигляді таблиці.

    Таблиця 11 - Питома вага кріетеріев

    Сложнсть розрахунків

    повнота оцінки проекту

    аналіз ризиків

    складність розрахунків

    1

    2

    3

    повнота оцінки проекту

    1/2

    1

    3

    аналіз ризиків

    1/3

    1/3

    1

    Застосовуючи до таблиці описану вище процедуру нормування отримаємо:

    w1 = 0,49 (Динамічні), w2 = 0,37 (Якісні), w3 = 0,14 (Облікові).

    7. Співвіднесемо методи з оцінкою ваг кожного з них в критеріях оцінки

    Таким чином, ми можемо отримати як ваги критеріїв, так і оцінки альтернатив за критеріями:

    Таблиця 12 - Оцінки альтернатив за критеріями

    складність розрахунків

    Повнота оцінки проекту

    аналіз ризиків

    динамічні

    0,28

    0,50

    0,62

    якісні

    0,53

    0,38

    0,19

    облікові

    0,19

    0,13

    0,19

    8.Далі, застосовуючи лінійну згортку (зважену суму), отримаємо наступні інтегральні оцінки альтернатив (функція корисності):

    Динамічні - 0,41

    Якісні - 0,42

    Облікові - 0,17

    Зробимо аналіз відносини тимчасові витрати / ефективність. Використовується відношення отриманої інтегральної оцінки до нормованої вартості. Найкращою вважається альтернатива, для якої вказане відношення максимально.

    В рамках нашого прикладу, зведемо всі необхідні дані в наступну таблицю 13.

    Таблиця 13 - Результуючі дані.

    часові витрати, годинник

    нормування витрат часу

    функція корисності

    ставлення

    динамічні

    6

    0,375

    0,41

    1,086418

    якісні

    8

    0,5

    0,42

    0,849165

    облікові

    2

    0,125

    0,17

    1,344087

    16

    1

    1

    Таким чином, з огляду на переваги даного конкретного ОПР, процедура АНР рекомендує йому вибрати облікові методи для оцінки проектів.

    Той же самий результат можна отримати скориставшись представленої автоматизованою інформаційною системою, заснованої на методі Сааті. Як приклад була обрана «Expert choice», тріальна версія якої розташована за адресою: http://trial.expertchoice.com.


    Головна сторінка


        Головна сторінка



    Розробка методики по оцінці економічної ефективності ІТ-проектів з використанням методу аналізу ієрархій

    Скачати 60.46 Kb.