Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Методологические основы выбора инновационных решений в сфере программного обеспечения 8
1.1. Возникновение и становление проблемы выбора инновационных решений 8
1.2. Анализ научной разработанности проблемы выбора 27
1.3. Принципы выбора инновационных решений 52
ГЛАВА 2. Закономерности и тенденции развития отрасли программного обеспечения 64
2.1. Отличительные особенности инноваций в сфере информационного продукта 64
2.2. Развитие отрасли программного обеспечения 72
2.3. Основные концептуальные инновации в отрасли программного обеспечения 88
ГЛАВА 3. Методика выбора инновационных решений 104
3.1. Формальная модель методики выбора инновационных решений 104
3.2. Практическое использование методики в компании VCODE 115
Заключение 149
Список использованных источников 153
- Анализ научной разработанности проблемы выбора
- Принципы выбора инновационных решений
- Развитие отрасли программного обеспечения
- Практическое использование методики в компании VCODE
Введение к работе
Актуальность темы исследования
Для современной экономики характерны постоянные прогрессивные изменения в средствах, способах и условиях производства, которые описываются популярным ныне термином «инновации».
С уверенностью можно констатировать, что возможности экономического роста на основе экстенсивного хозяйствования исчерпаны. Повышение уровня и темпов экономического роста, особенно для развивающихся стран, включая Россию, во всё большей степени требует достижения высокой производительности труда на основе современного технологического уклада.
В экономической литературе термины «рост» и «развитие» все чаще употребляются в их сочетании, то есть представляются как парная экономическая категория. Основной смысл последней состоит в том, что экономический рост без экономического развития носит преимущественно экстенсивный характер, а при сравнительно высоких темпах роста создает видимость благополучия, чреватую негативными последствиями. И, напротив, экономический рост, в нарастающей степени обусловленный развитием, предполагает непрерывный научно-технический прогресс (НТП), что и предопределило задачу перевода российской экономики на инновационный путь развития.
В последнее десятилетие (в докризисный период) российская экономика характеризовалась достаточно высокими темпами роста, вызванными благоприятной конъюнктурой цен на мировых рынках на экспортируемые страной сырьевые ресурсы, что создавало иллюзию прогресса. Однако осознание опасности следования по пути «сырьевой зависимости» привело к необходимости пересмотра экономической политики с ориентацией на ускоренное и всестороннее инновационное развитие.
К одному из наиболее приоритетных направлений в инновационной деятельности относятся информационные технологии (ИТ). Однако, несмотря на очевидную общую практическую значимость ИТ их роль в современной экономике оценивается по-разному. Ряд исследователей считает, что бурное развитие ИТ знаменует собой фундаментальный сдвиг в структуре общественного производства (переход от индустриальной экономики к экономике знаний) и что сами ИТ (в сочетании с коммуникационными технологиями) формируют ядро новой экономики. Руководство Российской Федерации придерживается позиции, согласно которой «сегодня никакой прогресс и модернизация невозможны без информационных технологий, это касается и научно-технической сферы, и не только научно-технической сферы, но и собственно вопросов управления и даже вопросов укрепления демократии
в стране» (Д. Медведев), и эта особая роль ИТ находит конкретизацию в официальных документах и стратегиях развития.
Существует и иная точка зрения, интерпретирующая неоправданно большой вес новых отраслей в структуре экономики как свидетельство серьезного структурного перекоса, чреватого неизбежными кризисными явлениями.
Такой разброс оценок обусловлен следующими моментами. Во-первых, процессы становления качественно новых отраслей, отличающиеся заметной динамичностью, ещё окончательно не завершены, а накопленные эмпирические данные пока не позволяют дать всестороннюю обобщающую оценку. Следствием этого может быть противоречивость теоретических обобщений, дробность оценок, отсутствие полноты. Во-вторых, продукции новых отраслей присуща многовариантность использования. Такая продукция может рассматриваться и как средство производства, повышающее производительность труда, и как продукт непроизводительного потребления (например, в сфере досуга и развлечений), и как средство создания новых внутренних рынков и стимулирования спроса, и др. Рассмотрение отраслей и их продукта с различных позиций неизбежно будет приводить к разбросу и даже противоречивости оценок. В то же время, трудность оценки и учета интегрального экономического эффекта от применения ИТ вызывает разночтения в толковании степени прогрессивности новых отраслей. Наконец, в-третьих, существенные искажения в оценки вносит возможность непроизводительного использования (в том числе в преступных целях) бизнес-деятельности и ее результатов в рамках новых отраслей: на макроуровне это может выражаться в спекулятивном перераспределении дохода (например, «пузырь доткомов» конца 1990-х гг.), на микроуровне - в оппортунистическом поведении (например, сопротивление внедрению ИТ, расхищение бюджетов под фиктивные проекты). Стратегическая задача эффективного управления развитием в сфере ИТ требует отделения объективного хода развития отраслей ИТ от ситуативных искажений, изучения закономерностей и тенденций такого развития.
Усложнение производственно-экономических процессов, обусловленное НТП, и адекватное этому возрастание интенсивности информационных потоков привели к обособлению отрасли ИТ с последующим подразделением ее на взаимодополняющие подотрасли (сегменты): аппаратного обеспечения (АО), программного обеспечения (ПО) и сопутствующих услуг. Особого внимания заслуживают процессы развития в отрасли ПО как самого молодого и динамичного из сегментов отрасли ИТ.
Исторически сложилось так, что, имея серьезный научно-технический потенциал в этой сфере (в виде высококвалифицированных специалистов), Россия в то же время не играет значительной роли в мировой отрасли ПО.
Сегодня Россия заимствует технологии, претендуя при этом на роль поставщика квалифицированной рабочей силы (услуг по производству ПО, оффшорного программирования). Для реализации этой амбициозной цели следует создать условия для нормального воспроизводства рабочей силы, что невозможно сделать без организации необходимого доступа к современным технологиям в области производства и использования ПО; обеспечить рабочую силу эффективными средствами производства, ключевым компонентом которых в этой отрасли является ПО. Поэтому перед российскими специалистами, занимающимися вопросами развития в данной сфере, встают задачи осуществления выбора инновационных решений на основе существующих инновационных возможностей (степень научной разработанности проблемы выбора в контексте инновационного менеджмента подробно освещена в 1.2). К этому же подталкивает объективный ход развития в сфере производства нововведений в целом и в отрасли ПО непосредственно. Все это определяет актуальность выбранной темы.
Степень разработанности проблемы
Общим закономерностям инновационного развития посвящены труды Большакова Б.Е., ДрукераП., Иващенко Н.П., Иноземцева В.Л., Колесова В.П., Кузнецова О.Л., Кузнецова П.Г., Маркса К., Образцовой Р.И., Портера М., Пшеничникова СБ., ТакераР., Тумановой Е.А., Устинова В.А., ФостераР, Шагас Н.Л., Шумпетера Й.А., Янсена Ф. и др.
Экономические особенности и специальные аспекты развития в сфере информации и информационных технологий отражены в работах Артахова А.Б., ВиртаН., ВэрианаХ.Р, Громова Г.Р, Гэлбрейта Дж., ДевераджС, Зарубова Д.Е., Ильина В.Н., Каминского Д.С., Кобякова А.Б., КохлиР, Куликовского Л.Ф., Липаевой В.В., МамыкинаВ.Н., Меркуловой Т.А., МотоваВ.В., Переломовой И.Г., Петровича Н.Т., ПодпругинаС.Д., Поздняева А.С., Тамбовцева В.Л., Хазина М.Л., Царев В.В., Subah A. AL-Zayani, Jonathan Band, Martin Campbell-Kelly, Madeleine de Cock Buning, DevanbuPT., Edward Durney, Lee A. Hollaar, Andrew M. St. Laurent, Alan Story, Stubblebine S., Warmerdam, Marcel и др.
Вопросы прикладного характера, касающиеся методического обеспечения
выбора инновационных и технических решений, находят освещение в трудах
Александрова Л.В., Бандурина А.В., БаранчееваВ.П., Белолипецкого В.Г.,
ГольдштейнаГ.Я., Гохберга Л.М., Гринева В.Ф., ГунинаВ.Н., Ивченко В.В.,
ИльдеменоваС.В., Ильенковой С.Д., Каштан PC, Карповой Н.Н.,
Кузнецова В.И., Ляпиной С.Ю., Медынского В.Г., Нортон Д.П., ПудичаВ.С, Смирновой С.А., Устинова В.А., ЯгудинаСЮ., Jorge M.S. Valente, Rui A.F.S. Alves и др.
Цели и задачи исследования
Главная цель работы состоит в разработке методических основ выбора инновационных решений на предприятиях отрасли программного обеспечения. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
исследовано возникновение и становление проблемы выбора инновационных решений в российской отрасли ПО и в рамках общемировых тенденций в сфере производства нововведений, определены принципы и основные этапы процесса выбора инновационных решений;
определены границы и содержание первого этапа процесса выбора и выделены основные закономерности и тенденции развития отрасли ПО;
выявлены и описаны, в целях конкретизации выбора инновационных решений, присущие текущему этапу развития отрасли ПО основные концептуальные проблемы и риски;
выявлены основные концептуальные инновации, принимаемые за основу при определении инновационных возможностей (производительной комбинации этих инноваций с целью снятия концептуальных проблем или смягчения рисков) как поля выбора инновационных решений;
сформирована методика выбора инновационных решений в рамках второго этапа процесса выбора;
- продемонстрировано использование предлагаемой в диссертации
методики на конкретном примере.
Объект и предмет исследования
Объектом исследования являются предприятия, работающие в отрасли ПО.
Предметом исследования является процесс выбора инноваций и инновационных решений на предприятиях отрасли ПО.
Методологическую и теоретическую основу данного исследования составляют общенаучный метод познания - материалистическая диалектика, методы системного, логического и комплексного анализа, математические и статистические методы, метод сравнения и аналогий, метод обобщений, метод экспертных оценок и др. В качестве источников информации использованы: научные источники в виде данных и сведений из книг, статей, научных докладов и отчетов; статистические исследования и обзоры, взятые из открытых источников; законодательные акты; экспертные мнения и оценки специалистов в области ИТ и ПО; результаты собственных расчетов.
Научная новизна
Наиболее важные результаты, полученные лично автором и характеризующие научную новизну исследования, состоят в следующем:
определен рациональный подход к поиску и выбору инноваций, определены этапы процесса выбора инновационных решений, их содержание и границы, сформулированы принципы реализации для каждого из этапов. Осуществление процесса выбора продемонстрировано на примере отрасли ПО;
обобщены различные подходы к вопросам развития и управления в сфере инноваций, и, в целях выбора подхода к анализу развития отрасли ПО, выделена общая трехзвенная схема инновационного процесса, а в его рамках два пути инновационного развития - экстенсивный и интенсивный, которые наглядно продемонстрированы на примере развития отрасли ПО;
предложена схема эволюционного развития производства нововведений, выделены основные этапы, закономерности и тенденции, показана связь этого развития с развитием производственных отношений в отрасли ПО;
выполнен системный анализ развития отрасли ПО, на основе чего предложена схема эволюционного развития данной отрасли, выделены основные этапы, закономерности и тенденции, определяемые ими концептуальные проблемы и концептуальные инновации;
предложена методика выбора инноваций и инновационных решений и продемонстрировано ее применение на примере предприятия из сферы ПО и услуг
Практическая значимость полученных результатов
Полученные в ходе данного исследования результаты могут быть использованы на предприятиях для решения задач в сфере стратегического управления: методика выбора инноваций и инновационных решений может быть применена совместно со сбалансированной системой показателей (ССП). Другим направлением использования результатов данного исследования может являться научная и учебная деятельность.
Структура диссертационной работы
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и имеет следующую структуру:
Введение.
Анализ научной разработанности проблемы выбора
В мировом масштабе сохраняется неравномерность распределения производства ПО. В мировой отрасли ПО США занимают доминирующее положение. Далее следуют развитые страны Европы и Япония, экономики которых близки американской. Условно можно говорить о том, что страны делятся на поставщиков ПО и пользователей ПО (подробнее см. гл. 2). Специфические особенности, такие как отсутствие языкового барьера, дешевая и квалифицированная рабочая сила и проч., позволяют некоторым странам (например, Индии) принять участие в мировом производстве ПО, сосредоточившись на аутсорсинге производственных функций.
СССР и страны соц. лагеря успешно развивали собственное производство аппаратного и программного обеспечения (см., напр.: [26; 66]). Но, по объективным причинам, наряду с др. европейскими странами, находились в позиции догоняющего и, где это представлялось целесообразным, заимствовали готовые технологии: компьютерные системы, созданные в отраслях соц. лагеря, были зачастую программно совместимы с западными аналогами. В начале 1990-х гг. единые технологические цепочки были разрушены, Россия и др. бывшие социалистические страны отказались от собственного производства компьютерной техники и полностью перешли на использование зарубежных технологий. Благодаря практике заимствования западных программных технологий в соц. странах, российские специалисты смогли легко овладеть новыми вычислительными средствами и идеально вписались в новые для них производственные процессы.
Что же касается оценки собственных российских рынков ИТ и ПО, то сведения об объемах, указанные в различных источниках, сильно разнятся. Так, по оценкам С. Шляхтиной объем российского рынка ИТ в 2005 г. (рассчитанный на основе данных за 2004 год и оценочных темпов прироста) составил 11,6 млрд долл. [49]. Аналитики консалтинговой компании J&P оценивали российский рынок ИТ 2005 г. в 13 млрд долл. [83, с. 5]. В качестве наиболее достоверной можно считать оценку, которую дал Д. Милованцев, определив объем российского ИТ-рынка за 2005 г. в 10,7 млрд долл. [59]. По данным аналитического центра REAL-IT ЛИНЭКС совокупный объем ИТ-рынка на 2007 г. оценивался уже в 15,96 млрд долл. [50].
Показатель веса отрасли в структуре национального производства для России (1,44 %) не только находился в 2005 г. ниже среднемирового уровня (3,47 %), но также являлся одним из худших показателей среди европейских стран (см. прил. 1). С учетом того, что в объем российского рынка ИТ традиционно включается сегмент телекоммуникаций, что не принято в других странах, разрыв становится еще более очевидным. При этом, темпы прироста российского рынка ИТ (24,5 %) в 2005 г. были сопоставимы с индийскими (22,9 %) и значительно превышали среднемировой уровень (6 %) [59] (по др. данным темп прироста в 2005 г. составил 27 % [50]). Несмотря на то, что российский рынок ИТ по-прежнему относится к числу наиболее быстро развивающихся в мире, согласно отчету аналитического центра REAL-IT ЛИНЭКС, имелась выраженная тенденция к снижению темпов прироста: в 2001 г. рынок ИТ вырос на 60,6 %, в 2006 — на 19,7 %, в 2007 — на 15,3 % [50].
По данным аналитиков J&P отрасль ИТ России в 2005 г. имела следующую структуру: отрасль АО — 50 %; отрасль ПО — 6 %; отрасль услуг — 44 % [83, с. 6]. Из чего видно, что услуги превалируют над ПО. Здесь находит выражение общемировая тенденция, однако, в отличие от структуры мирового рынка ИТ или рынка ИТ развитых стран, в России доминирует сектор аппаратного обеспечения. С. Шляхтина считает, что на приобретение оборудования в России затрачивается более 64 % средств ИТ-бюджетов, в то время как в странах со зрелым ИТ-рынком объемы рынков ПО и аппаратных средств сопоставимы [50]. Л. Коник считает, что на российском рынке ИТ превалируют дистрибуция и сборка [19]. В подтверждение своих слов он приводит мнение президента группы компаний SPIRIT А. Свириденко: «ИТ в России - это не высокие технологии. Фирмы, на которые приходится львиная доля оборота российского ИТ, — это дистрибьюторы и сборщики техники, весь бизнес которых состоит из логистики и таможни. К высоким технологиям они имеют довольно малое отношение». Такого же мнения придерживается и старший аналитик по телекоммуникациям «Тройки Диалог» А. Богданов. По его мнению, именно сбыт оборудования является сейчас основой российского ИТ-рынка [19].
Относительно оценок объема рынка ПО также существуют расхождения. Так, по мнению С. Шляхтиной, на долю ПО в структуре рьшка ИТ в 2005 г. приходилось порядка 1/8 (т.е. 12,5 %) объема рынка ИТ [49]. Даже исходя из такой оптимистичной оценки доля российского сегмента ПО в структуре глобального рынка ПО в 2005 г. не превышала 1 %: объем российского рынка ПО — 1,45 млрд долл. (исходя из ее же оценки рынка ИТ [49]). В 2007 г. С. Шляхтина оценивает долю ПО в общем объеме ИТ-рынка России в 11,7 % и констатирует, что «согласно REAL-IT, общий объем российского рьшка ПО в прошедшем году оценивался всего в 1,87 млрд долл. ..., а доля российских разработок в глобальном объеме рынка программного обеспечения по-прежнему оставалась менее 1 %, что невероятно мало» [50]. По данным Datamonitor объем российского рынка ПО в 2005 г. составлял 1,7 млрд долл. (при темпах прироста в 20,4 %), в 2007 — 2,3 млрд долл. (при темпах прироста в 13,4 %) [95, с. 9], доля российского рынка ПО в объеме глобального рынка ПО все равно остается меньше 1 % (по данным Datamonitor объем глобального рынка ПО оценивался в 2005 г. в 217,9 млрд долл.; в 2007 — 251,5 млрд долл. [75, с. 9]). Такие расхождения объяснимы, ибо, помимо недостатка информации, путаницу вносит разноголосица в понятиях (нечеткое разделение сегментов ПО и связанных с ПО услуг). Так, например, Л. Рейман, подразумевая экспорт ПО и услуг (1 млрд долл.), говорит об «экспорте программных продуктов»[28], но в экспорте львиную долю составляет офшорное программирование, которое является ни чем иным, как услугой (как это и принято понимать в англоязычной литературе). К примеру, в исследовании рынка экспорта ПО от 2005 года буквально говорится «В соответствии с исследованием, проведенным RUSSOFT и порталом Outsourcing-Russia.com, общий экспорт ПО (в части аутсорсинга -услуги и продукты) достиг в 2004 г. 750 млн долл.» [96, с. 2]. Это именно та величина, которая в 2005 г. выросла до 1 млрд долл. А. Богданов отмечает, что до 90 % выручки в сегменте разработки ПО приходится именно на офшорное программирование [19]. Услугами российских программистов пользовались такие известные компании как Alcatel, Elcoteq, Motorola, Intel, Sun Microsystems, Siemens, LG, Google, Oracle, Boeing, IBM, Dell, Citibank. Среднегодовой темп прироста на рынке аутсорсинга оценивался в 2005 г. на уровне порядка 30 % [49], что превышает темпы прироста отрасли ИТ в целом. Схожие оценки дает С. Шляхтина, по ее данным общий объем российского рынка ИТ-аутсорсинга в 2006 году оценивался в 5 млрд долл., а объем рьшка офшорного программирования России (по данным ассоциации производителей ПО НП «РУССОФТ») — в 1,5 млрд долл., что на 54 % больше, чем в 2005 г. (в 2004 и 2005 гг. темпы роста составили 39 % и 28 % соответственно); в 2007 г. объем экспорта достиг 2,1 млрд долл., что соответствует темпам роста в 40,5 % [50]. Основные экспортные направления российского аутсорсинга в 2005 г. представлены нарис. 1.1 [96, с. 5]. По аналогичным данным за 2006 видно, что показатель, отражающий ориентацию на данные страны как на основной рынок, для США, Канады и германоговорящих стран (указанных на диаграмме) растет быстрее, чем для остальных участников (при возрастании этого показателя по всем группам). Структура российского экспорта ПО и услуг отражает распределение весов различных стран в мировой отрасли ПО (подробнее см. гл. 2).
Принципы выбора инновационных решений
К этой группе областей выбора, условно относятся те средства и ресурсы, которые необходимо применить для достижения целей и осуществления мероприятий.
Задачей стратегического уровня является определение и выбор инновационной позиции [11, с. 123]. Оценка инновационной позиции осуществляется с использованием матричных методик, широкое распространение получил метод SWOT-анализа [8, с. 102; 11, с. 123, 274]. Достоинство метода: простота и ограниченность выбора; недостатки: экспертные оценки и решения; высокая степень абстракции и упрощения.
Проблема выбора возникает на самых ранних этапах, когда осуществляется управление идеями [8, с. 53-54, 57-58, 205; 14, с. 9]. В качестве методики выбора здесь также применяется ТЭО, рассмотренное выше (см., также, [8, с. 56; 14, с. 9]). Еще одной методикой являются бальные оценки по фильтрующим перечням [8, с. 56]. Достоинства: формальный подход (ранжирование, взвешивание); многокритериальность; учет нефинансовых перспектив. Недостаток: экспертные оценки.
Проблема выбора в инвестиционной деятельности очевидна, в инновационном менеджменте выбор в области инвестиций отличается только инновационной спецификой. «Выбор объекта инвестирования представляет собой одну из проблем в предпринимательской деятельности инноватора», причем «инвестиционная привлекательность проектов определяется не только высокими финансово-экономическими показателями их практической реализации, но и многими внеэкономическими факторами» [11, с. 19]. При этом, в зависимости от целей оценки, установка может быть как на чисто финансовую эффективность [8, с. 107-113], так и, в ряде случаев, на неэкономическую результативность [11, с. 184]. Возможность учета нефинансовых перспектив можно считать требованием, желательным для методик. В качестве другого требования можно указать на возможность сравнения различных проектов. Выбор здесь строится на стандартных подходах к оценка инвестиционной привлекательности [8, с. 107-113; 11, с. 21; 43, с. 274, 275], таких как вычисление чистого дисконтированного дохода, внутренней нормы доходности, срока окупаемости и др. Их достоинствами являются: формальные оценки; простота вычислений (в большинстве случаев). Недостатками: учитываются только количественные показатели; учитывается только финансовая перспектива; однокритериальность (из множества показателей выбирается тот по которому будет осуществляться сравнение).
Проблема выбора возникает и при управлении инновационными проектами [8, с. 205; 9, с. 107, ПО; 43, с. 250, 257-258, 264]. В целом, к методикам выбора инновационных проектов применяются следующие требования: комплексность, требование учета всей совокупности мероприятий, которые необходимо осуществить при реализации данного варианта решения [9, с. 111; 43, с. 258]; сравнимость различных проектов [43, с. 257-258]; учет нефинансовых перспектив [43, с. 252]; учет качественных и количественных показателей [43, с. 252]; учет эмерджентности [43, с. 258]; учет фактора времени [9, с. 111]. Применяются следующие методики.
Описательный метод — широко распространен. Заключается в том, что рассматривается потенциальное воздействие результатов осуществляемых проектов на ситуацию на определенном рынке товаров и услуг (дается описание предполагаемого совокупного эффекта) [9, с. 107-108; 43, с. 251]. Достоинства: гибкость (дается свободное описание); учет нефинансовых перспектив. Недостатки: экспертные оценки; формальная методика выбора не представлена; не позволяет сопоставить два или более альтернативных варианта (в общем случае).
Метод сравнения «до» и «после» по своей сути схож с сопоставительной экспертизой. Суть метода очевидна из названия, этот метод «позволяет принимать во внимание не только количественные, но и качественные показатели различных проектов. Однако этому методу присуща высокая вероятность субъективной интерпретации информации и прогнозов» [43, с. 251]. Сопоставительная экспертиза состоит в сравнении положения предприятий и организаций, реализующих проект и не реализующих его [9, с. 108; 43, с. 251]. В основе обоих методов лежит экспертная оценка, в России она строится по трёхуровневой схеме: 1) предварительное рассмотрение и отбор; 2) рейтинги (формализация результатов); 3) заключение по проектам, принятие решения о финансировании [9, с. 108-109; 43, с. 253-255]. Для отбора эффективного варианта используют показатели сравнительной экономической эффективности: приведенные затраты; срок окупаемости дополнительных инвестиций в инновации и т.п. [9, с. 115; 43, с. 266, 268, 270-271]. Достоинства: учет нефинансовых перспектив; формализация (взвешивание, рейтинг); учет количественных и качественных показателей. Недостатки: экспертные оценки; требование сопоставимости показателей; не учитьтается эмерджентность; однокритериалыюсть.
Также описывается конкурсный отбор проектов, который представляет собой простейший метод, с численными оценками (по одному критерию — экономической эффективности) [11, с. 218, 288]. Достоинства: формальные оценки; простота вычислений. Недостатки: учитываются только количественные показатели; учитывается только финансовая перспектива; однокритериалыюсть.
Проблема выбора возникает и в сфере заимствования нововведений. Это та сфера, которая заслуживает особого внимания в контексте предмета нашего исследования. Хозяйствующие субъекты вьшуждены внедрять одно из альтернативных нововведений под угрозой вытеснения с рынка. Но на ранних стадиях диффузии нововведений никто из хозяйствующих субъектов не имеет достаточной информации об относительных преимуществах конкурирующих вариантов [43, с. 13]. В то же время, здесь имеют место динамические отношения и взаимосвязи, сам выбор влияет на условия задачи. Диффузия нововведения зависит как от стратегии имитаторов, так и от количества пионерских реципиентов (организаций, первыми использовавшими новшество в реальной бизнес-практике). Вероятность доминирования на рынке будет большей для технологии, применяемой большим числом пионерских организаций. Влияние выбора более ранних реципиентов на распространенность технологии более значительное, чем последующих [43, с. 13-14]. «После накопления достаточного опыта, когда уже многими хозяйствующими субъектами освоены альтернативные технологии и их относительные преимущества известны с высокой достоверностью, последующие реципиенты принимают решения, основываясь на ожидаемой прибыльности альтернативных технологий. В результате конечное разделение рынка новыми альтернативными технологиями определяется стратегиями имитаторов» [43, с. 14]. Непосредственно отсюда следует сравнительный метод: оценка эффективности чужих внедрений. Достоинство: снижение неопределенности (относительные преимущества уже известны); недостатки: формальная методика выбора не представлена; недостаток информации (блокирующий фактор).
Поднимается проблема выбора и в сфере управления проектами НИОКР [8, с. 49, 85, 89, 90, 97]. Общие требования к методикам выбора здесь формулируются следующим образом: формальность [8, с. 97]; учет синергетических эффектов [8, с. 102]; учет групповых интересов [8, с. 103].
Для решения задачи выбора в данной сфере используется методика на основе перечня критериев [8, с. 97-104]. Происходит опрос экспертов по заданным перечням критериев. Кроме оценок по частным критериям, устанавливаются рейтинговые веса групп факторов и отдельных факторов, далее осуществляется «свертывание» оценок в одну (интегральный показатель) по выбранной методике (например, аддитивным или мультипликативным образом) [8, с. 105]. Достоинства: формальность подхода (рейтингование, взвешивание, интегральная оценка); многокритериальность; учет нефинансовых перспектив. Недостатки: присутствуют экспертные оценки; требование шаблонности (заданные наборы критериев); конкретная формальная методика выбора не представлена (декларируются лишь принципы, которым она должна соответствовать [8, с. 105-106]).
Проблема выбора возникает и в сфере управления портфелями проектов НИОКР, где ее сложность значительно возрастает [8, с. 92-93, 188]. Для решения этой задачи, предлагается использовать методы математического программирования. Суть их заключается в оптимизации решения по заданному критерию, с учетом заданных бюджетных ограничений [8, с. 188-189]. Достоинство: формализация; недостатки: предполагается существование явно заданных целевых функций; предполагается линейность целевых функций и ограничений [8, с. 190]; не учитывается ограничения, налагаемые планированием на сочетаемость проектов (напр., несовместимость отобранных проектов) [8, с. 189-191; 93].
Развитие отрасли программного обеспечения
Сервис-ориентированная архитектура (Service-Oriented Architecture, SOA) — концепция создания информационных систем, где бизнес-процессы представляются в виде ряда связанных сервисов — стандартных бизнес-задач, которые можно при необходимости вызывать через сеть [94]. Сервисы представляют собой законченные функциональные элементы со стандартизированным интерфейсом, полностью инкапсулирующие («скрывающие за интерфейсом») любые особенности реализации. Это позволяет добиться необходимой абстракции бизнес-функций и значительно ослабить их зависимость от конкретных технологий, языков программирования, платформ, вендоров. Такой подход позволяет унифицировать типовые процессы, обеспечивает функциональную организацию вычислительной системы на основе промышленной платформы интеграции (сборка приложений из «стандартных комплектующих», как это делается, напр., в автомобильной промышленности).
SO А является реализацией следующих тенденций: стандартизация ПО и качественное сближение продуктов различных производителей; ориентация на потребителя и удобство работы; свободное распространение технологий (возникает множество предложений программных продуктов сравнимого класса и качества, это требует снятия искусственных ограничений и устранения привязки к конкретной (закрытой) технологии или вендору).
Преимуществом SOA является достижение большей гибкости информационных решений. С изменением бизнес-процессов и бизнес-функций нет необходимости полного редизайна построенной системы. Модульный подход к архитектуре позволяет на уровне сервисов менять одни решения на другие, без внесения изменений в систему в целом. Таким образом, обеспечивается большая стратегическая устойчивость бизнеса, снижается зависимость от политики поставщика технических решений, снижаются операционные и стратегические риски. В виду того, что реализация решений скрыта за стандартизированными интерфейсами, предоставляется возможность бесконфликтного объединения в одной системе гетерогенных платформ и технологий, что повышает степень свободы при выборе и замене используемых информационных инструментов и позволяет интегрировать в общую систему уже существующие, исторически сложившиеся решения.
Концептуальная инновация SOA непосредственно смыкается с инструментами концептуальных инноваций SaaS и виртуализации. Открытость кода и стандартов делают продукты и технологии Open Source подходящими инструментами для реализации внутренней логики сервисов в концепции SOA. Программное обеспечение как услуга (SaaS) Программное обеспечение как услуга (Software as a Service, SaaS) — это концепция, в которой приложение представляется как услуга предоставляемая пользователю через сеть. SaaS является реализацией следующих тенденций: дальнейшего разделения труда — отделения формы реализации программного обеспечения от его функций; стандартизации ПО и качественного сближения продуктов различных производителей; ориентации на потребителя и удобство работы (делается акцент на качестве программных инструментов, а не на том, как они реализованы — для пользователя эта вторая сторона должна быть совершенно прозрачна); универсализации (возможность создавать на базе одного и того же инструмента множество различных бизнес-логик); смещения от продажи товара к услуге, от взимания ренты к оплате по фактическим трудозатратам.
Преимущества SaaS для пользователей заключаются в следующем: устраняются издержки настройки и обслуживания ПО, включая такие как установка и запуск программ на собственном аппаратном обеспечении, контроль обновления версий, зарплаты компьютерным специалистам, физическое пространство помещений или арендные платежи, затраты на материальное обеспечение техники и расходы на энергию; платежи за пользование услугами распределяются во времени и осуществляются по факту получения соответствующих услуг по их действительной стоимости (объему выполненных работ, вместо рентных выплат за право пользования).
Для поставщиков услуг: снимается проблема защиты интеллектуальных прав (т.к. для пользователя услуги ее техническая реализация прозрачна), формируется постоянный поток дохода, основанный на прямом удовлетворении потребностей по фактической стоимости работ, более тесное взаимодействие с бизнес-процессами клиентов и их потребностями, ослабление зависимости от вендоров ПО.
Прослеживается связь концептуальной инновации SaaS с другими концептуальными инновациями. Например требование абстрагирования функций инструмента от способа их реализации напрямую смыкается с концепцией виртуализации [44]. Положительное влияние на развитие SaaS оказывает таюке парадигма Open Source, за счет распространения открытых стандартов, увеличением предложения продуктов, созданных на принципах этой парадигмы, и увеличения их разнообразия.
Экологически приемлемые информационные технологии (Green IT)
Экологически приемлемые технологии (Green IT, Green Computing) — концепция создания и использования энергосберегающих, безопасных, пригодных к полной переработке или безопасной утилизации продуктов и технологий. Комплексность проблемы предопределяет комплексность решений, касаясь не только технического и технологического проектирования, но и систем менеджмента, планирования, образования и обучения [69]. В этом контексте, при описании бизнес процессов, вводят понятия эко-эффективность (IT Eco-Efficiency) и эко-инновации (IT Eco-Innovation).
Green IT является проявлением следующих тенденций: все большего «очеловечивания», окультуривания технологий; универсализации аппаратной части продукта (к универсализации стремится не только функция (настройка инструмента с помощью ПО), но и форма (повторное использование материалов)); усовершенствования, рационализации и оптимизации продукта.
Потребность в экологически приемлемых технологиях для пользователя прямо коррелирует с его культурным уровнем и текущими жизненными приоритетами [63, с. 206]. В развитых странах, где уровень жизни выше, на первый план выходят вопросы здоровья, перспективы и т.д., проблема экологии волнует население, которое понимает зависимость своего уровня жизни и здоровья от состояния окружающей среды. Поэтому, там подобная инициатива в сфере ИТ находит спрос.
Для производителя концепция Green IT представляет прямой экономический интерес. В странах с развитыми системами экологического контроля экологически неприемлемые технологии — загрязняющие среду, использующие опасные материалы, нерационально использующие дорожающие ресурсы и энергию — превращаются в операционные издержки и стратегические угрозы.
Концептуальная инновация Green IT смыкается с реализацией других концептуальных инноваций. Технологии виртуализации являются инструментом обеспечения энергосбережения, снижения затрат ресурсов и материалов (за счет повышения интенсивности использования единиц техники, устранения холостой работы и, как следствие, уменьшения аппаратного парка и расходов на обслуживание) [102, 44]. Аналогичные эффекты обеспечивает использование технологий концепции SaaS: вычислительные мощности сосредотачиваются на стороне поставщика услуг и разделяются множеством пользователей (в том числе и с использованием технологий виртуализации), на стороне клиента достаточным становится использование «тонкого клиента» и минимальных аппаратных мощностей.
Облачные вычисления (Cloud Computing) Облачные вычисления (Cloud Computing) — это концепция, определяющая объединение вычислительных ресурсов в «облако» (образ сложной инфраструктуры, скрывающий все технические детали, — относящийся к сети эквивалент «черного ящика») для создания единого источника вычислительной мощности и предоставления его в пользование множеству пользователей [117, с. 1]. Облачные вычисления являются проявлением следующих тенденций: дальнейшего разделения аппаратного и программного обеспечения, ПО становится все более независимым от АО; ориентации на потребителя и удобство работы; универсализации (в идеале любое ПО должно иметь возможность выполняться на любом АО; ПО, обслуживающее «облако», позволяет оперативно («на лету») производить управление и перераспределение вычислительных ресурсов, менять нагрузку и состав виртуальных услуг); смещения от продажи товара к услуге, от взимания ренты к оплате по фактическим трудозатратам.
Облачные вычисления сочетают в себе ряд преимуществ, обозначенных для концептуальных инноваций виртуальизации, SaaS, SOA. Снимается (по крайней мере на стороне поставщика услуг) проблема замыкания на поставщика; обеспечивается снижение издержек на ПО и большая гибкость программных решений (простота изменений и обновлений); возможной становится объединение гетерогенных платформ и технологий (возможность интеграции исторически сложившихся мощностей и решений с современными); оптимизируются расходы на содержание информационных систем (включая аппаратную часть), становится доступным аутсорсинг создания и обслуживания ИТ-инфраструктуры.
Практическое использование методики в компании VCODE
В данном варианте предложено расширить поле деятельности компании, сместив фокус усилий с изготовления и поддержки веб-сайтов к автоматизации бизнес-процессов заказчика (включая веб-сайт как частное решение частной задачи). При этом созданные на базе ECMS под потребности компаний-заказчиков системы предлагается разместить и поддерживать на базе самостоятельно развернутого вычислительного облака (Cloud), что позволит заказчику полностью снять с себя издержки по содержанию актуального аппаратного и программного обеспечения, по оплате труда обслуживающего ИТ-персонала, и заменить их значительно меньшим ежемесячным платежом в точном соответствии с объемом фактически использованных ресурсов.
Предполагается участие, совместно с более крупной дружественной компанией, в создании провайдера услуг публичного облака. Вновь созданная компания-провайдер будет предоставлять услуги компании VCODE на платной основе, но на более выгодных условиях чем прочим клиентам компании-провайдера. Потребность в стартовых инвестициях оценивается в сумму порядка 9 млн руб. Инвестиции компании VCODE должны составить треть от указанной суммы: 3 млн руб.
Основными направлениями деятельности компании станут следующие:
1. Автоматизация бизнес-процессов на базе популярных ECMS (Средняя стоимость проекта предположительно составит 250 тыс. руб., в год предполагается выполнять в среднем 18 проектов).
2. Услуги по полному обслуживанию (поддержка, модернизация и т.д.) созданных информационных систем на базе облака (прогнозируется устойчивый рост числа клиентов, прирост оценивается в среднем в 15 новых клиентов в год; среднее значение в перспективе на ближайшие 5 лет составит 37 клиентов28;
Описание решений по переходу на СПО и использованию CMS (в целом соответствует ECMS в плане закрытия проблем) было дано в описании варианта 1. Что же касается предоставления услуг на основе облака, то такое решение должно исключить несовместимость с ПО других вендоров (іе5) (в данном случае для поддержания ECMS
бизнес-процессов на базе ECMS в последнем месяце и выразивший желание пользоваться услугами поддержки, начинает обслуживаться только в следующем году), среднегодовое значение новых клиентов в каждом году составит 7, среднегодовое значение старых клиентов в каждом году составит 15 (i-l), где і — порядковый номе текущего года от момента старта программы. Отсюда среднегодовое значение новых и старых клиентов составит 37 за пятилетний промежуток.
Сумма недостаточная для найма даже посредственного администратора (что само по себе неприемлемо в такой критичной сфере, как автоматизация бизнес-процессов, где на первый план выходят бесперебойность и производительность), не говоря уж о расходах на аппаратное и программное обеспечение. может быт реализован самый широкий спектр платформ и при необходимости осуществлена беспроблемная миграция), обеспечить гибкость (іеб) и функциональную масштабируемость (іе7) в широких пределах (в части облака речь прежде всего идет о базовых параметрах хостинга, как то: выделяемые аппаратные мощности, ограничения, возможность расширения функционала за счет дополнительных приложений или смены платформ). В виду ожидаемого повышения доли плановых работ (если доля услуг поддержки в совокупной выручке на третий год проекта оценивается в 35 %, то на пятый год она должна составить уже 49 %) и их большей однотипности (возможно клонирование типовых решений), снижается вероятность отказов в обслуживании (іе4), работа, стартовавшая с поступлением заказа, сменяется равномерной плановой работой по поддержанию готового и действующего инструментария в работоспособном и актуальном состоянии, т.е. уменьшается проявление негативного эффекта неравномерности потока заказов (ееО) и число фактических простоев (іеЗ), а как следствие снижаются издержки простоев (f2). В силу этого (отсутствие расхолаживающего влияния простоев) устраняется эффект снижения квалификации (р2), что приводит к устранению скрытых издержек на ее поддержание (f6). Гибкость и масштабируемость решений под конкретные задачи средствами облака позволяют удовлетворить самые специфические запросы на конфигурации в весьма широких пределах, тем самым нивелируется риск несоответствия запросам (eel). С другой стороны, снимаются проблемы издержек монопольной ренты на стороне клиента (ее2) (оплата, в части, приходящейся на услуги поддержки и обслуживания, производится исходя из интенсивности пользования ресурсами облака, т.е. по фактическим издержкам) и зависимости от поставщика на стороне клиента (ееЗ) (заказчик в любой момент может отказаться от услуг данного провайдера услуг облака и мигрировать либо к другому провайдеру, либо на частное облако). Все это выражается в устранении возможного снижения выручки (f7), за счет исключения данных проблем, а так же и за счет повышения цены предложения и увеличения доли услуг по поддержанию инструмента в структуре выручки компании. Следствием достаточной функциональности становится снижение или исключение расходов на вынужденные исследования и разработки (f5). Теоретически системы обеспечения облачных вычислений стандартизируются и возможна миграция. Поэтому можно предположить снижение издержек зависимости от поставщика (f4). Практически, на данном этапе развития технологий облачных вычислений, в виду неразработанности стандартов, могут возникнуть трудности. Карта покрытия проблем для данного варианта представлена в табл. 3.17.
