Как измерить все, что угодно

Марк Дей получил от прикладной информационной экономики именно то, что ожидал. Он сказал: «Использование программного обеспечения в оценке последствий для окружающей среды и здоровья населения произвело на меня колоссальное впечатление. То, что отдельные факторы, учтенные программными модулями, через цепь событий могут быть отслежены до определенных полезных последствий для населения, допускалось и ранее, но оценить данную связь количественно еще никому не удавалось. Думаю, все были искренне поражены тем, что кто-то сумел это сделать». Он также коснулся значения количественного анализа для процесса принятия решений. «Результат, который очень удивил меня, — уровень согласованности мнений у людей с диаметрально противоположными представлениями о том, что необходимо делать. На мой взгляд, достижение подобного консенсуса, несмотря на все трудности, — великолепный результат». По словам Марка Дея, этот процесс продемонстрировал и преимущества анализа стоимости информации: «Прежде никто не понимал самой концепции стоимости информации и не знал, что надо искать. Приходилось пытаться измерить все, средств на это не было, поэтому проще было ничего не делать. Число переменных быстро превысило возможности их оценить, поскольку непонятно было, какие из них действительно важны».

В отличие от Дея, Джеффу Брайану раньше не приходилось заниматься прикладной информационной экономикой. Он говорит: «Я активно возражал против этой затеи. Мне не хотелось отвлекать людей от того, чем они занимались, ради этого анализа, но результат оказался стоящим». Кроме того, он скептически относился и к калибровке экспертов, но, по словам Джеффа, «пройдя через этот процесс и увидев, что люди реагируют на оценки, я понял его важность». По мнению Брайана, наиболее полезной оказалась визуализация связи между информационной системой и целями программы. «График (см. рис. 14.2) не только показал связь SDWIS с улучшением здоровья населения, но и дал способ расчета стоимости выгод от ее использования. Я не думал, что одно лишь количественное определение проблемы приведет к чему-либо столь выразительному. Мне не удавалось доходчиво донести свою мысль, а метод AIE позволил сформулировать получаемые преимущества намного лучше. Даже не могу вам сказать, сколько раз я пользовался этим графиком». Наконец, что самое важное, Брайан довел это дело до конца. «Мы следовали всем последним рекомендациям, в том числе их содержанию и срокам».

Я привел здесь данный случай по двум причинам. Во-первых, это пример того, как «нематериальный» параметр — здоровье населения — подвергся количественной оценке для ИТ-проекта. Мне доводилось наблюдать, как при анализе многих подобных проектов из расчета ROI исключались намного более легкие для оценки эффекты по причине их «неизмеряемости». Во-вторых, пример демонстрирует, что многое измерять и не следует. Оказалось, что необходимо было снизить неопределенность только в отношении одной величины из 99. Для остальных 98 переменных вполне хватило первоначальных калиброванных оценок. А если бы VIA не проводился, то, как это обычно бывает, наверняка были бы рассчитаны малозначащие показатели (например, затраты и будущий рост производительности труда), а также параметры, связанные с самой большой неопределенностью типа возможного улучшения здоровья населения.

Пример из практики: прогнозирование потребности морской пехоты в топливе

Осенью 2004 г. меня попросили решить с помощью прикладной информационной экономики задачу, сильно отличавшуюся от тех, с которыми я сталкивался раньше, работая с разными компаниями или государственными организациями. Управление научных исследований ВМС США (Office of Naval Research, ONR) и Корпус морской пехоты США (U. S. Marine Corps, USMC) поручили одной многоуважаемой консалтинговой фирме найти способ повысить точность прогнозов потребности в топливе в условиях ведения боевых действий, которые составлялись военными плановиками и логистиками. В ходе операций в Ираке дневное потребление топлива только наземными подразделениями USMC составляло сотни тысяч галлонов (а авиация потребляла его втрое больше). При этом допустить развитие нежелательного сценария, когда неожиданно иссякнут запасы топлива, было никак нельзя, поскольку это ставит под угрозу и успех боевых операций, и безопасность морских пехотинцев на суше.

Для того чтобы иметь достаточно топлива на месте в любой момент, логистики и плановики должны были начинать подготовку за 60 дней. К сожалению, точно предсказать, какой будет потребность морской пехоты в топливе через два месяца, невозможно. С такой высокой неопределенностью и неприемлемым риском, что имеющихся запасов топлива окажется недостаточно, естественной реакцией было планировать поставки в объемах, в три-четыре раза превышающих ожидаемую потребность.