Таблица 3

Поддержка шины данных

Таблица 4

Поддержка хранилища данных

Согласно приведенным данным ежемесячная стоимость поддержки шины данных составляет 420 000 рублей, а поддержка хранилища будет равна 235 000 рублей. Получается, что ежемесячная экономия компании на поддержке информационных систем составит 185 000 рублей.

2. Стоимость содержания серверов

Сейчас в компании существует свой сервер под каждую из информационных систем, после внедрения изменений восемь из них (по количеству систем, подключенных к хранилищу) будут заменены одним общим сервером. Средняя стоимость одного сервера составляет 200 000 рублей. В связи с усовершенствованием оборудования и необходимостью обеспечивать надежную защиту данных компания обновляет сервера в среднем один раз в три года. Таким образом уменьшения числа серверов на 7 позволит экономить 1 400 000 рублей каждые три года или около 40 000 рублей ежемесячно.

3. Длительность проекта

При текущем устройстве обмена данными между системами необходимо дожидаться выгрузки информации из одной системы в другую, что занимает 24 часа для тех данных, которые необходимы при закрытии проекта. В случае наличия ошибки в данных необходимо дожидаться выгрузки исправленных данных, что занимает еще 24 часа. Благодаря появлению актуальных данных во всех системах одновременно после внедрения хранилища данных, закрытие каждого из проектов будет возможно провести быстрее. В среднем это позволит сократить длительность проекта на 1.1 дня (с учетом ошибок, которые появляются при закрытии 10% проектов). Решение вопросов закрытия проекта в последние его дни занимает 50% рабочего времени у менеджера и 70% рабочего времени администратора проекта. Затраты на заработную плату сотрудникам с расчетом на закрытие проекта приведены в таблице 5.

Таблица 5

Затраты на закрытие проекта

Учитывая, что в месяц в компании закрывается около 15 проектов, то сокращение по каждому из них 1.1 дня для закрытия позволит компании экономить 112 000 рублей ежемесячно.

Суммарный эффект от всех перечисленных аспектов для компании получается в среднем 337 000 рублей каждый месяц.

С учетом первоначальных затрат получаем, что первые 6 недель, в течение которых происходит внедрение хранилища данных, компания терпит убыток, который достигает 706 800 рублей. Затем, когда изменения внедрены и начинают приносить пользу, убыток компании постепенно снижается. На 16-ой неделе внедрения относительная прибыль становится положительной, что означает, что внедрение окупило себя.

График относительной прибыли от внедрения хранилища данных, то есть изменение прибыли компании от внедрения хранилища, по неделям.

3.4 Оценка эффективности предлагаемых изменений

3.4.1 Алгоритм расчета эффективности

В процессе внедрения подобных изменений и по его завершении важно отследить, насколько успешными оказались внедренные изменения. Эффективность можно будет отследить и измерить с помощью совокупности показателей:

· Доля успешно пройденных контрольных точек. Изменения не направлены на улучшение эффективности проектов, поэтому ожидается, что после внедрения предложенных изменений данный показатель будет колебаться около текущего значения.

· Объем памяти, занятой информационными системами. Несмотря на добавление новой информации по проектам, ожидается, что значение данного показатель заметно снизится.

· Максимальное время обновление информации в каждой из систем. В текущей ситуации некоторые данные выгружаются из мастер-системы в систему-приемник раз в день. Предполагается, что после изменений эти данные будут доступны моментально, так как доступ из разных систем будет происходить к одному и тому же хранилищу.

Веса показателей, их текущие, ожидаемые после внедрения предлагаемого внедрения и критические значения, которые являются границей эффективности, представлены в таблице 6. Веса были выбраны, исходя из высокой важности успешности прохождения контрольных точек и относительной легкости увеличения объема памяти, выделенного под информационные системы. Ожидаемые и критические значения могут быть пересмотрены в процессе внедрения изменений.

Таблица 6

Показатели эффективности

Каждый из показателей может быть переведен в численное значение достижения ожидаемых результатов по определенной формуле.

1. Для расчета эффективности по показателю «Доля успешно пройденных контрольных точек» в процентах используется формула (1).

(1)

2. Для расчета эффективности по показателю «Объем памяти, занятой информационными системами» в процентах используется формула (2).

(2)

3. Для расчета эффективности по показателю «Максимальное время обновления информации» в процентах используется формула (3).

(3)

В перечисленных формулах (1), (2), (3) использованы следующие обозначения:

· E [i] - значение эффективности внедрения изменений по i-ому показателя в процентах;

· ev [i] - ожидаемое значение i-ого показателя (см. таблицу 6);

· cr [i] - критическое значение i-ого показателя (см. таблицу 6);

· curr [i] -значение первого i-ого на момент проведения измерения.

Значения эффективности в данных формулах может превышать 100%, что означает о превышении показателя своего ожидаемого значения, а изменения в разрезе конкретного показателя оказались эффективнее, чем предполагалось изначально. Также значения могут быть отрицательными в случае, если текущее значение ниже критического, что говорит о том, что с учетом всех усилий в разрезе данного показателя изменения имели отрицательный эффект.

Для общей оценки эффективности изменений предлагается использовать формулу (4) - средневзвешенное значения эффективностей всех показателей.

(4)

В формуле (4) используются следующие обозначения:

· E - значение эффективности внедренных изменений;

· E [i] - значение эффективности i-ого показателя в процентах (рассчитывается по формулам (1), (2), (3));

· w [i] - вес i-го показателя (см. таблицу 6).

Значение общей оценки эффективности, как и эффективности по отдельным показателям, может превышать 100%, а может иметь отрицательное значение. Такие значения несут тот же смысл - полученный результат оказался лучше ожидаемого или полученный результат не оправдал затраты на него соответственно.

3.4.2 Пример применения предложенного алгоритма

Наиболее наглядным будет продемонстрировать применение алгоритма на конкретном примере. Пусть предлагаемые изменения были внедрены в полном объеме. После замера всех трех оцениваемых показателей были получены следующие значения:

· Доля успешно пройденных контрольных точек: 98.1%;

· Объем памяти, занятой информационными системами: 920 ГБ;

· Максимальное время обновление информации в каждой из систем: 90 секунд.

После получения текущих значений показателей необходимо найти эффективность внедренных изменений по каждому из них.

1. Для расчета эффективности по первому показателю будет применена формула (1):

Значение показателя после внедрения оказалось между ожидаемым и критическим значениями, следовательно, эффективность внедрения изменений в разрезе показателя положительная, но меньше 100%.

2. Для расчета эффективности по второму показателю будет применена формула (2):

Так как после внедрения компании удалось сэкономить больше объема памяти, то есть внедрение оказало больший положительный эффект, чем ожидалось, то и эффективность по этому показателю превысила 100%.

3. Для расчета эффективности по третьему показателю будет применена формула (3):

Так как по данному показателю не удалось достигнуть ожидаемых значений, эффективность внедрения изменений в разрезе показателя отрицательна.

После расчета эффективности по каждому из показателей и их интерпретации можно приступать к расчету общей эффективности внедрения. Для этого необходимо воспользоваться формулой (4):

Таким образом несмотря на то, что по одному из показателей изменения оказались эффективнее, чем ожидалось, слабое влияние на первый показатель и отрицательный эффект по третьему привели к тому, что общий эффект от внедренных изменений оценивается в 42.74%. Это говорит о том, что в данном примере внедрение принесло пользу компании даже с учетом затрат на них, тем не менее достичь ожидаемого результата при достижении указанных значений показателей не удалось.

Заключение

В ходе данной работы был подробно разобран и смоделирован функциональный процесс управления проектами в компании ЗАО «КРОК инкорпорейтед» с указанием применения информационных систем на каждом из шагов. Затем данный процесс был изучен с целью выявить его слабые стороны. Было установлено, что возможность возникновения двух наиболее серьезных причин невыполнения проектов сведена к минимуму. Тем не менее в процессе обмена данными информационных систем нашлись уязвимости. Для их устранения были предложены изменения для внедрения в компанию, реализация которых позволит усовершенствовать внутреннюю инфраструктуру компании и сократить издержки на поддержку проектной деятельности. Для оценки рентабельности таких изменений был составлен план внедрения и произведен расчет сокращения издержек компании. Также был разработан алгоритм оценки эффективности внедренных изменений и проведен его разбор на примере.

Имея полученные результаты, руководство компании может проинвестировать внедрение изменений и добиться повышения эффективности процесса управления проектами, что позволит сократить издержки и положительно повлияет на прибыль компании.

При дальнейшем исследовании возможны детализация процесса до отдельных департаментов и его доработка с учетом специфики работы каждого из них. Такая детализация потребует более тщательного углубления в работу департаментов, но в перспективе возможно получение решения, которое позволит значительно повысить эффективность в отдельном департаменте компании.

Список литературы

1. Budzier, A., Flyvbjerg, B. (2012). Overspend? Late? Failure? What the data say about IT project risk in the public sector (Vol. 13, p. 145-157)."Commonwealth Governance Handbook"

2. Бельских, И.Е. (2014). Кризис региональной экономики 2015-2017 гг. в России: поиск альтернатив развития. Региональная экономика: теория и практика, (26)

3. Bermudez, J.L., Pardo, M.S. (2015). Risk, Uncertainty, and Super-Risk. (29, 471.) Notre Dame Journal of Law, Ethics&Public Policy

4. Flyvbjerg, B. (2006). From Nobel prize to project management: getting risks right (37(3), 5-15). Project Management Journal

5. Фернандес-Араос, К. (2012). Выбор сильнейших: Как лидеру принимать главные решения о людях (Vol. 67). "Манн, Иванов и Фербер"

6. Шматалюк, А., Ферапонтов, М., Громов, А., Каменова, М. (2001). Моделирование бизнеса. Методология ARIS: практическое руководство. М.: Серебряные нити

7. Ляндау, Ю.В. (2013). Концептуальные основы процессного управления. Глобальный научный потенциал, (10), 114-119

8. Долженко, Р.А. (2014). Сущность и оценка эффективности использования оптимизационных технологий «Лин» и «Шесть Сигм». Вестник Омского университета. Серия «Экономика», (1)

9. Chauhan, Y., Belokar, R.M. (2015). Six Sigma in Project Management for Software Companies (Vol. 3, Issue 05, p. 287-292). "International Journal for Scientific Research&Development"

10. Chen, F., Romano, N.C., Nunamaker, J.F. (2006). A collaborative project management approach and a framework for its supporting systems (15(2), 1). "Journal of International Technology and Information Management"

Размещено на Allbest.ru