Известны также статистические методы измерения фактического качества процессов предприятия, и прежде всего, подход «шесть сигма» (six sigma)[81]. Статистическая модель уже отказывается от попыток определить реакцию на конкретные воздействия и акцентируется на динамике показателей, описывающих общее состояние организации. Это подход к управлению производством (а позже и бизнес-процессами), фокусирующийся на улучшении качества выходов каждого из процессов, минимизации дефектов и статистических отклонений в операционной деятельности. Зрелость производственного процесса в этой концепции описывается как количество отклонений выхода процесса от заранее заданного результата, или процентом бездефектных результатов процесса (например, наиболее распространен уровень качества 3σ, который соответствует 93-процентному уровню качества, то есть 66 807 дефектов на миллион выходов процесса).
Если известно целевое значение некого параметра процесса
где n – количество процессов, выполненных за период времени t,
xi – результат выполнения конкретного экземпляра процесса,
c - постоянный коэффициент.
Использование функции потерь базируется на идее Г. Тагучи, что качество не может рассматриваться только как мера соответствия требованиям проектной документации, поэтому соблюдения качества в терминах границ допусков недостаточно. Необходимо постоянно стремиться к номиналу, к уменьшению разброса даже внутри границ, установленных проектом.
Все процессы предприятия можно разделить на производственные и транзакционные или управленческие процессы (в работе Аластера Мюера[82] проведен анализ различий между ними). И недостатки похода «шесть сигма» связаны с его происхождением из производственной среды (исходной целью методологии было сокращение дефектных продуктов):
1. Подход «шесть сигма» требует, чтобы результаты каждого проекта по повышению эффективности процессов выражались в количественном отношении и были измеряемыми. Однако для транзакционных (управленческих) процессов очень сложно однозначно определить понятия «дефект», «запасы», «незавершенное производство» и в итоге вычислить их экономические характеристики. Для производственных процессов эти значения задаются и измеряются значительно легче.
2. Для использования методологии «шесть сигма» целевое значение контролируемого параметра и допустимые отклонения также должны быть заданы заранее, что не всегда возможно в проектах организационных изменений.
3. Решения о повышении эффективности процессов принимается только на основе поддающейся проверке информации, без допущений, предположений и факторов неопределенности. Подход неявно предполагает, что мы исключаем из рассмотрения все сложные факторы, которые не можем выразить в количественных показателях.
4. Методология «шесть сигма» сосредоточена на жестком исполнении процесса, его соответствию установленным нормам. Но это противоречит инновациям, которые, по существу, являются отклонением от нормы. Инновационный подход означает отклонения в производственном процессе, избыточность, необычные решения, недостаточную проработку – то есть все то, с чем борется «шесть сигма».
5. Методологию «шесть сигма» нельзя использовать для прогнозирования будущего эффекта от внедрения ИТ-системы.
Энтропийный метод оценки эффективности информационной системы
Наиболее актуальную количественную метрику для оценки эффективности ИТ-системы можно предложить на основании теории сложности. Сегодня существует значительное количество методов измерения сложности, но ни одно из них не является общепринятым (подробнее это рассмотрено в книге Мелани Митчел[83]). Это связано с тем, что теория сложности до сих пор находится в весьма ранней стадии своего становления.
Тем не менее, применительно к поставленной задаче теория сложности дает возможность построить систему измерения эффективности. Воспользуемся следующим определением:
Система является сложной, если в ней не хватает информации для эффективного описания текущего и прогнозирования будущего состояний.