Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов и инструментов поддержки принятия решений в управлении составом портфеля ИТ-проектов на предприятии 13
1.1. Характеристика задач принятия решений в сфере управления составом портфелей ИТ-проектов 13
1.2. Формализация задачи управления составом портфеля ИТ-проектов в условиях неопределенности 26
1.3. Анализ и обоснование инструментария поддержки принятия решений при управлении составом портфеля ИТ-проектов 33
2. Разработка методов принятия решений на основе моделирования проблемных ситуаций 45
2.1. Методика применения метода аналитических сетей для моделирования проблемных ситуаций с учетом зависимостей условий принятия решений и их реализаций 45
2.2. Модификация метода анализа иерархий для обоснования выбора альтернатив с учетом проблемных ситуаций 66
2.2.1. Анализ и поиск возможностей для развития метода анализа иерархий 66
2.2.2. Модифицированный метод анализа иерархий с включенными проблемными ситуациями при заданных коэффициентах относительной значимости 72
2.2.3. Модифицированный метод анализа иерархий с обработкой экспертных оценок в контексте проблемных ситуаций по принципу Парето 76
2.2.4. Модифицированный метод анализа иерархий с включенными проблемными ситуациями при коэффициентах относительной значимости, вычисляемых по принципу Саати 78
3. Построение системы поддержки принятия решений в сфере управления составом портфеля ИТ-проектов 86
3.1. Архитектура СППР в сфере управления составом портфеля ИТ-проектов 86
3.2. Моделирование процесса формирования портфеля ИТ-проектов на примере проектов бизнес-аналитики банка 100
3.3. Модель оптимизации централизованной схемы распределения ресурсов между проектами портфеля 118
Заключение 127
Список литературы 133
- Формализация задачи управления составом портфеля ИТ-проектов в условиях неопределенности
- Модификация метода анализа иерархий для обоснования выбора альтернатив с учетом проблемных ситуаций
- Модифицированный метод анализа иерархий с включенными проблемными ситуациями при коэффициентах относительной значимости, вычисляемых по принципу Саати
- Моделирование процесса формирования портфеля ИТ-проектов на примере проектов бизнес-аналитики банка
Введение к работе
Актуальность темы исследования
В современном мире применение информационных технологий (ИТ) на предприятии является одним из ключевых факторов его развития. Информационные системы обеспечивают устойчивое функционирование различных компаний, поддерживая все ключевые бизнес-процессы, а также являются источником аналитического обеспечения принятия эффективных управленческих решений. Актуальными вызовами времени становятся требования адаптивности ИТ к изменению среды функционирования предприятия и соответствия информационных технологий корпоративной стратегии развития компании. Ключевой особенностью проблем управления информационными технологиями является высокая динамика изменений условий принятия решений, а именно, высокая скорость обновлений текущих систем и появление новых технологий и решений, меняющих структуру ИТ-рынка и лидеров отрасли; увеличение объема рынка информационных технологий более чем на 6% в год за счет роста рынка ИТ-услуг (по данным Министерства экономического развития Российской Федерации1); высокие риски, связанные с реализацией и последующим использованием ИТ-решений. Кроме того, при принятии управленческих решений нужно учитывать макроэкономические, региональные, отраслевые и внутренние условия, такие как: возможность изменения курса валюты, возможность изменения корпоративной стратегии и перераспределения бюджета между подразделениями предприятия, вероятность появления внешних ограничений, таких как изменение требований законодательства и т.п. Комбинации реализации условий принятия решений определяют сущность проблемных ситуаций, в аспекте которых необходимо исследовать решение задачи отбора и оценки относительной значимости реализуемых ИТ-проектов.
Перечисленные возможные изменения условий принятия решений вызывают потребность в динамическом развитии ИТ-технологий и, соответственно, в непрерывном создании и модернизации ИТ-проектов. Внедрение даже типовых решений требует трудоемкой адаптации под конкретное предприятие, а для реализации индивидуальной разработки привлекаются многие подразделения, при этом существенные ресурсы отводятся на системный анализ, формирование архитектуры комплекса ИТ-систем, интеграцию с уже имеющимися системами. Срок реализации одного крупного проекта в среднем составляет от одного года и дольше, среднего по объёму проекта – три-шесть месяцев. Крупный ИТ-проект часто разбивается на более мелкие составляющие подпроекты, имеющие определенную последовательность, ограниченные сроки и ресурсы. Часто подпроекты объединяются в группы, называемые очередями. На крупных предприятиях проект внедрения информационной системы, автоматизирующей выделенное бизнес-направление, в среднем разбивается на три-четыре очереди. Очередь в среднем состоит из 10 – 40 подпроектов различной сложности и может включать в себя доработки по исправлению ошибок ранее внедренного функционала, доработки по оптимизации системной архитектуры, реализации новых функциональных задач в рамках имеющихся модулей, реализации новых модулей.
Анализ опыта внедрения информационных систем в крупных компаниях показывает, что после приема в эксплуатацию любой очереди обычно открывается проект по сопровождению внедренной системы, в рамках которого регулярно появляются новые задачи. Если система затрагивает ключевые бизнес-процессы и обрабатывает большие объемы данных – сопровождение, помимо исправления ошибок и поддержки пользователей, подразумевает постоянную доработку функционала под возникающие потребности бизнес-пользователей. Это обусловливает непрерывную реализацию большого числа связанных ИТ-проектов, требующих особых механизмов управления, контроля и распределения ресурсов в условиях конкурентной
официальный сайт Министерства экономического развития Российской Федерации
среды, многочисленность и взаимосвязанность которых обусловливает внедрение методов портфельного управления.
В связи с динамичными изменениями во внешней среде ежегодно меняются потребности в реализации проектов, критерии их оценки, условия принятия решения. Лица, принимающие решения (ЛПР), должны учитывать описанные условия окружающей среды, которые определяют сущность возникающих проблемных ситуаций при реализации ИТ-проектов. Для условий принятия решений в силу их взаимосвязанности характерна сложная структура зависимостей, которая математически плохо формализуема. Например, изменение курса валюты может влиять на распределение бюджета между подразделениями, усиление конкурентной среды может обусловливать принятие решения о развитии выделенного бизнес-направления и т.п. Качественное описание аспектов данной структуры производится с помощью привлекаемых экспертов, для обработки оценок которых необходимо использовать развитый математический аппарат, позволяющий моделировать сложные условия решения задач управления портфелем ИТ-проектов.
Таким образом, портфельное управление ИТ-проектами сводится к определению состава
портфеля с учетом условий принятия решений, включающее рациональное распределение
ресурсов между различными проектами, ранжирование которых по степени относительной
значимости представляет собой сложную многокритериальную задачу. Данная задача из-за
широкого применения экспертных качественных оценок относится к классу
слабоструктурированных и обычно решается с помощью методов поддержки принятия решений, однако существующий аппарат теории принятия решений не имеет развитых методов обработки зависимостей условий принятия решений в рамках проблемных ситуаций.
Вследствие перечисленных особенностей математический аппарат, применяемый для решения задач управления составом портфеля ИТ-проектов, должен обеспечивать возможность моделирования проблемных ситуаций на основе развития методов, позволяющих обрабатывать неопределенности проблемных ситуаций в различных условиях функционирования окружающей среды, что обусловливает актуальность выбора темы диссертации.
Степень научной проработанности проблемы
Теория принятия решений в рамках управления составом портфеля ИТ-проектов находится на стыке различных областей науки: экономики, прикладной математики, теории игр, психологии, статистики, классификации и прогнозирования. Для поддержки решений, принимаемых при решении задач управления составом портфеля ИТ-проектов, разработаны разнообразные методы и модели.
Основополагающими работами теории управления портфелем проектов являются труды отечественных ученых Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН: Буркова В.Н., Губко М.В., Заложнева А.Ю., Караваева А.П., Колосовой Е.В., Коновалова Е.Н., Новикова Д.А., Цветкова А.В., а также работы зарубежных ученых: Г. Саймона (Simon H.), Кендалла И., Роллинза К. Международным сводом профессиональных знаний в сфере разработки универсальной методологии управления проектами де факто является коллективная работа института по управлению проектами (Project Management Institute, PMI) - свод знаний PMBoK (Project Management Body of Knowledge). Экономические аспекты проблем управления портфелем проектов и принятия решений отражены в работах Дика В.В., Литвина Ю.В., Мазура И.И., Шапиро В.Д.
Методы обработки нечетких экспертных оценок изложены в работах Андрейчикова А.В., Дьяконова А.Г., Журавлева Ю.И., Ларичева О.И., Миркина Б.Г., Черноруцкого И.Г., Саати Т.Л. (Saaty T.L.). Системы поддержки принятия решений (СППР), основанные на данных методах, впервые появились в конце 60-х годов – системы управленческих решений (Management Decision Systems - MDS), совмещающие теоретические исследования с программной реализацией. Далее Д. Литтлом (J.D.C.Little) было сформулировано определение информационной системы управления (Management Information System) и предложены критерии проектирования СППР в менеджменте. Полное структурированное описание всех аспектов СППР, а также результаты внедрения первой СППР изложены в работах Кина П.
(Keen P.G.W.) и Мортона М. Скотта (Scott Morton M. S.). Описание первого практического опыта создания СППР представлено Спрейгом Р. (R.H. Sprague) и Карлсоном Э. (E.D. Carlson).
Большинство существующих СППР используют какой-либо один математический метод принятия решений, в основном метод анализа иерархий Томаса Л. Саати. В отличие от подобных систем в 2007 году коллективом кафедры Бизнес-аналитики факультета Бизнес-информатики ГУ ВШЭ под руководством Кравченко Т.К. спроектирована ИС «Экспертная система поддержки принятия решений» (ЭСППР). ЭСППР относится к классу информационных систем, сочетающих преимущества экспертных систем и систем поддержки принятия решений. ЭСППР ориентирована на автоматизацию процедуры анализа проблемных ситуаций и выбора эффективных решений.
Теоретические основы построения СППР, а также практические результаты их внедрения отражены в работах отечественных и зарубежных ученых. Среди многих выделим Дорожного П.М., Литвака Б.Г., Петровского А.Б., Рогозина О.В., Тельнова Ю.Ф., Альтера С. (Alter S. L.), Гинзберга М. (Ginzberg M.J.), Кини Р.Л. (R.L. Keeney), Копланда Ж. (Jack Copeland), Пауэра Д. (Power D. J.), Райфа Х. (H. Raiffa), Уинстона Э. (Whinston A.B.), Эдвардса Д. (Edwards J.S.), Эдвардса У. (Edwards W.).
При этом следует отметить, что указанные работы рассматривают отдельные аспекты проблем управления организационными, техническими, технологическими и интеграционными рисками, а также аспекты ранжирования и распределения ресурсов между ИТ-проектами портфеля. Но практически не встречаются исследования, в рамках которых строится комплексная модель системы поддержки принятия решений, позволяющая минимизировать управленческие риски за счет моделирования условий принятия решений и эффективно распределять ресурсы между ИТ-проектами. Недостаточное внимание уделяется разработке методов и инструментов моделирования и анализа проблемных ситуаций, в разрезе которых производится поиск эффективных решений, а алгоритмы распределения ресурсов чаще всего основаны на анализе только финансовых показателей эффективности.
Целью исследования является разработка и адаптация экономико-математических методов и моделей принятия решений по управлению составом портфеля ИТ-проектов, в основе которых лежат модифицированные методы аналитических сетей и метода анализа иерархий, позволяющие существенно повысить качество принимаемых управленческих решений.
В соответствии с целью диссертации поставлены следующие задачи исследования:
-
Проанализировать модели и методы решения задач управления составом портфеля ИТ-проектов, а также обосновать необходимость развития инструментов для их решения.
-
Усовершенствовать метод моделирования проблемных ситуаций для решения задачи управления составом портфеля ИТ-проектов, учитывающий зависимости условий принятия решений.
-
Разработать модификации методов поддержки принятия решений для ранжирования ИТ-проектов портфеля в контексте качественной экспертной оценки проблемных ситуаций.
-
Построить математическую модель распределения ресурсов между проектами портфеля с учетом коэффициентов их относительной значимости.
-
Разработать архитектуру СППР, позволяющую моделировать проблемные ситуации и применять модифицированные методы для решения поставленной задачи.
-
Апробировать предлагаемые модели и методы принятия решений при решении задачи управления составом портфеля ИТ-проектов в банке.
Объектом исследования является ИТ подразделение, реализующее комплекс ИТ проектов.
Предметом исследования являются модели и методы поддержки принятия решений, используемые для управления составом портфеля ИТ-проектов.
Область исследования
Диссертационная работа посвящена исследованию теоретических и практических основ управления составом портфеля ИТ-проектов. Содержание диссертационной работы соответствует п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» и п. 2.3. «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» паспорта специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки).
Теоретической и методологической и информационной базой исследования
являются разработки отечественных и зарубежных авторов, методические материалы, труды ведущих отечественных и зарубежных учёных и научные труды в области управления портфелями ИТ-проектов. В работе применяются принципы комплексного и системного подходов с использованием теории принятия решений, использованы методы обработки нечетких экспертных оценок, аналитических сетей, математического программирования.
В работе использовались отчеты Минэкономразвития, а также данные
исследовательских агентств и консалтинговых компаний (McKinsey & Company, Standish Group, IDC).
Информационной базой практической части исследования являются данные об операционной деятельности, а также данные управленческой отчетности ИТ-службы одного из ведущих российских банков, включая отчетность по планированию и бюджетированию реализации портфеля ИТ-проектов подразделения бизнес-аналитики (Business Intelligence).
Инструментальной базой исследования являются системы поддержки принятия решений, разработанные различными научными коллективам на основе широко распространенных математических методов принятия решений. Разработка модели условий окружающей среды осуществлена в системе SuperDecisions, решение задачи ранжирования альтернатив реализовано в системе ЭСППР, для написания макроса формирования набора проблемных ситуаций использована среда VBA.
Научная новизна исследования заключается в разработке комплексного подхода к решению задач управления составом портфеля ИТ-проектов на основе моделирования проблемных ситуаций принятия экономических решений, а также создания модифицированных методов, позволяющих выбирать эффективное решение в разрезе смоделированных проблемных ситуаций на основе аппарата аналитических сетей.
К основным научным результатам диссертационного исследования, имеющим элементы научной новизны, относятся следующие:
-
Определены ключевые задачи управления составом портфеля ИТ-проектов, характеризующиеся слабой структурированностью. Формализовано определение слабоструктурированной задачи принятия решений в условиях неопределенности, связанной с проблемными ситуациями, которые могут возникнуть в процессе реализации ИТ-проектов портфеля. Обоснована необходимость разработки новых и модификации существующих методов принятия решений, основанных на качественном анализе проблемных ситуаций, с учетом зависимостей условий принятия решений.
-
Разработан новый метод моделирования проблемных ситуаций задачи управления составом портфеля ИТ-проектов на основе аппарата аналитических сетей. В рамках данного метода формализована процедура нахождения коэффициентов относительной значимости реализаций условий принятия решения. Отличительной особенностью предлагаемого метода является учет зависимостей условий, подусловий и их реализаций, которые могут существовать внутри аналитической сети. Предложенный математический метод с высокой степенью детализации отображает условия окружающей среды, которые необходимо учитывать при формировании портфеля ИТ-проектов.
-
Разработаны модификации математических методов принятия решений, базирующихся на методе анализа иерархий (МАИ), отличительной особенностью которых является совместное использование различных алгоритмических блоков из МАИ и предлагаемого модуля по обработке мнений экспертов. Предложенные модифицированные методы обладают преимуществами по сравнению с базовыми версиями существующих методов за счет учета специфических особенностей проблемных ситуаций.
-
Разработана новая архитектура СППР и модель процесса принятия решений в рамках СППР, позволяющая выделять условия принятия решений, формировать набор проблемных ситуаций, оценивать коэффициенты их относительной значимости и производить выбор модифицированного метода для решения поставленной задачи. Разработанные программные решения позволяют эффективно формировать состав портфеля ИТ-проектов.
-
Разработана модель оптимизации распределения ресурсов между ИТ-проектами портфеля с учётом коэффициентов относительной значимости альтернатив, вычисляемых с помощью модифицированных методов, что позволяет максимизировать ожидаемую прибыль от реализации портфеля ИТ-проектов при заданных ресурсных ограничениях.
-
Решена задача управления составом портфеля ИТ-проектов в ИТ-подразделении крупного банка: с помощью разработанных методов и моделей сформирован набор проблемных ситуаций, произведено ранжирование ИТ-проектов портфеля и сформулированы рекомендации по эффективному распределению ресурсов, что позволяет повысить ожидаемую прибыль от реализации портфеля ИТ-проектов.
Теоретическая значимость. Предложенные в диссертационном исследовании алгоритмы и модели в экономическом смысле обобщают достижения теории принятия решений, учитывают специфику сферы управления составом портфеля ИТ-проектов и вносят вклад в данную область знаний, а также развивают инструментальный аппарат. С математической точки зрения значимостью обладают разработанные в диссертации методы и модели решения задачи управления составом портфеля ИТ-проектов на основе развития и модификации методов аналитических сетей и анализа иерархий, которые могут быть адаптированы для управления портфелями проектов других сфер деятельности. Выводы диссертации развивают теоретические положения и практические результаты, опубликованные в отечественной и зарубежной литературе по данной тематике, и не противоречат им.
Практическая значимость заключается в возможности использования разработанного метода моделирования проблемных ситуаций, а также модифицированных методов анализа иерархий, для решения задач управления составом портфеля ИТ-проектов. Предложенные методы, модели и инструменты позволяют решать задачи формирования состава портфеля ИТ-проектов, что существенно повышает качество управленческих решений.
Разработанная СППР может быть использована ИТ-подразделениями различных организаций для управления составом портфелей ИТ-проектов.
Задача распределения ресурсов ИТ-проектов решена для подразделения бизнес-аналитики в одном из ведущих российских банков, что позволило произвести комплексную оценку ИТ-проектов портфеля с учетом условий принятия решений, а также обеспечить более высокую ожидаемую прибыль от реализации портфеля.
Результаты диссертационного исследования используются в преподавании дисциплины «Системы поддержки принятия решений» в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики».
Апробация результатов
Основные результаты исследования были изложены автором, обсуждались и получили одобрение на:
IХ Международной научно-методической конференции «Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению «Прикладная информатика» для инновационной экономики», МЭСИ, Москва, 2013;
научно-исследовательском семинаре "Системы поддержки принятия решений и управления эффективностью бизнеса" кафедры бизнес-аналитики НИУ ВШЭ, 2010 - 2012 гг.;
научном семинаре «Система управления эффективностью бизнеса» кафедры бизнес-аналитики НИУ ВШЭ, 2010 - 2012 гг.;
ежегодной студенческой научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, бизнесе, управлении», ГУ-ВШЭ, Москва, 2009;
ежегодной студенческой научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, бизнесе, управлении», ГУ-ВШЭ, Москва, 2010.
Практические результаты исследования были апробированы при анализе деятельности крупного российского Банка: выполнена оценка портфеля и произведена оптимизация распределения ресурсов между ИТ-проектами подразделения бизнес-аналитики (Business Intelligence).
Публикации. Основное содержание диссертации и результаты проведенного исследования изложены в 14 опубликованных научных работах общим объемом 5,5 п.л., в том числе в 5 статьях (2,2 п.л.) в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук.
Объем и структура диссертации
Формализация задачи управления составом портфеля ИТ-проектов в условиях неопределенности
Сформулируем строгое определение задачи принятия решений при управлении составом портфеля ИТ-проектов в условиях неопределенности.
Согласно принятым определениям, сформулированным ведущими учеными в области теории принятия решений [70], [39], [29],задача принятия решений задается парой X, Q , где X– множество альтернатив (вариантов выбора для достижения желаемого результата) иQ– множество возможных последствий, исходов (результатов оценки качества выбора исходов). Предполагается, что между множествами X и Q существует причинно-следственная связь, приводящая выбор альтернативы хг є X к наступлению исхода 7у eg.
В зависимости от методов принятий решений, выбранных для решения задачи, оценка исходов осуществляется в соответствии с выявленной системой предпочтений ЛПР [70], а именно, существует некоторое отображение q = f(x,c),f :ХхС - б, каждому вещественному числу, являющемуся обобщенной оценкой данного исхода в разрезе проблемной ситуации С, j = (1,...,J) и входных альтернатив, оцененных в соответствии с выделенными критериями, ставящее в соответствие некоторый вариант исхода q. В отличие от [2] в определение включен набор проблемных ситуаций, который позволяет учитывать условия принятия решения.
Определенные в первом параграфе задачи принятия решений в управлении составом портфеля ИТ-проектов являются многокритериальными, поэтому отображение должно строиться с учетом оценки альтернатив по всему множеству выделенных признаков l = (1,...,L). Для каждого признака / существует некоторый критерий оценки , где / = (1,...,Z), в соответствии с которым производится оценка относительной значимости альтернативы в разрезе всех сформированных проблемных ситуаций.
Согласно приведенному выше обоснованию, в задаче управления составом портфеля ИТ-проектов данная связь должна учитывать неопределенность окружающей среды, в условиях которой принимается решение. А именно, результат выбора альтернативы будет приводить к различным исходам, в зависимости от того, какая именно окружающая проблемная ситуация сложится в будущем.
Определим понятие проблемной ситуации через условия принятия решений, подусловия и их реализации. Под условием принятия решения будем понимать аспект функционирования предприятия Un, который может относиться к макроэкономическим, региональным, отраслевым и внутренним характеристикам.
Набор условий принятия решенияU = (U1,...,Um,...,UM), т = (1,...,М)отражает конъюнкцию множества аспектов функционирования предприятия, в разрезе которых необходимо исследовать решение задачи.
Каждое условие Сможет разбиваться на подусловия Uw: ит = (ит1,..., иту,..., um), где у = (1,... ,Y m ), т = (1,... ,М). Соответственно, условие принятия решения представляет собой конъюнкцию всех своих подусловий:
У каждого условия (подусловия) определяются прогнозируемые диапазоны значений рассматриваемых аспектов, или реализации. uwk eUw — это возможные реализации к, сформированные в рамкаху-подусловия т-условия: uw =(иту1,...,итук,...,итуКу) , где k = (1,...,Ky), y = (1,...,Y m ),m = (1,...,M).
Согласно анализу, приведенному в параграфе 1.1, условия принятия решений при управлении составом портфеля ИТ-проектов, их подусловия и реализации могут иметь зависимости. Зависимости будем задавать матрицами попарных сравнений Pm t), Ри итЛ, umtl) , РитЛ (итук,иту) , Рш итЛ(иті1,иті ) , характеризующими сравнение объектов в определенном контексте.
Например, зависимость условия Изменение издержек, которое и реализации Издержки уменьшатся и Издержки увеличатся, от условия Изменение конкурентной среды, которое имеет реализации Конкурентная среда усилится и Конкурентная среда ослабится, будет задаваться двумя матрицами попарных сравнений:
1. Матрица попарных сравнений реализаций Конкурентная среда усилится и Конкурентная среда ослабится относительно их влияния на реализацию Издержки увеличатся.
2. Матрица попарных сравнений реализаций Конкурентная среда усилится и Конкурентная среда ослабится относительно их влияния на реализацию Издержки уменьшатся. Подробное описание возможных типов зависимостей, матриц попарных сравнений, которыми они задаются, и способа вычисления коэффициентов относительной значимости условий, подусловий и их реализаций приведено во второй главе. Под проблемной ситуациейCjJ = (l,...,J). будем понимать совокупность отдельных реализаций всех выделенных подусловий условий принятия решения, между которыми существует логическое отношение «И». При этом одна проблемная ситуация должна содержать ровно по одной реализации из каждого подусловия, то есть входящих в один диапазон. Таким образом, набор проблемных ситуаций задаётся выражением:
Например, внешняя среда характеризуется одним выделенным условием «Экономическое положение» (в реальных задачах набор условий может содержать любое их количество и задаётся экспертно). Данное условие может разбиваться на подусловия «Изменение конкурентной среды» и «Изменение курса валюты». Подусловие «Изменение конкурентной среды» может иметь реализации «Конкурентная среда усилится», «Конкурентная среда не изменится». Подусловие «Изменение курса валюты» может разбиваться на реализации «Курс отклонится 5%» и «Курс отклонится 5%».Соответственно, набор проблемных ситуаций, описывающий окружающую среду, будет такой:
(Конкурентная среда усилится, Курс валюты отклонится 5%)
(Конкурентная среда усилится, Курс отклонится 5%) (Конкурентная среда не изменится, Курс отклонится 5%)
(Конкурентная среда не изменится, Курс отклонится 5%)
В зависимости от количества условий, подусловий и их реализаций, итоговое количество проблемных ситуаций может быть велико. Для последующего анализа из всего множества можно либо отобрать n (обычнее не более восьми) проблемных ситуаций, либо ввести пороговый коэффициент относительной значимости, согласно которому производить отбор (например, отбирать проблемные ситуации, коэффициент относительной значимости которых 0,3).
Таким образом, для решения задачи отбора и ранжирования ИТ-проектов портфеля предполагается предварительно отобрать наиболее значимые проблемные ситуации, в контексте которых будет осуществляться оценка альтернатив (в нашем случае ИТ-проектов) по признакам и, далее, распределение между ними ресурсов. Постановка задачи делится на три подзадачи:
1. Выделение набора условий, подусловий и их реализаций, оценка их относительной значимости, формирование и отбор проблемных ситуаций.
2. Оценка набора альтернатив (ИТ-проектов) по выделенным признакам в разрезе отобранных проблемных ситуаций.
3. Распределение ресурсов между ИТ-проектами с учетом коэффициентов их относительной значимости.
В качестве основы для решения первой подзадачи предлагается использовать метод аналитических сетей (МАС), так как данный метод позволяет учитывать зависимости условий принятия решений.
Для решения второй подзадачи предлагается использовать метод анализа иерархий в контексте проблемных ситуаций с привлечением нескольких экспертов.
Основой для решения третьей подзадачи является широко используемый метод оптимизации распределения ресурсов по централизованной схеме. Предлагается улучшить данный метод путем добавления коэффициентов относительной значимости альтернатив, рассчитанных в рамках второй подзадачи.
Для улучшения качества обоснования принимаемого решения к задачам часто привлекаются эксперты d = (1,...,D ),оценки которых согласуются в соответствии с правилами согласования [39], [45].
Модификация метода анализа иерархий для обоснования выбора альтернатив с учетом проблемных ситуаций
Метод анализа иерархий, широко используемый в принятии решений, представляет собой теорию, которая базируется на экспертных оценках и суждениях индивидуальных участников или групп [64]. Теоретическое развитие данного метода в рамках уточнения отдельных процедур, нацеленное на его адаптацию к разнообразию реальных ситуаций выбора, представляет собой особый интерес, поскольку позволяет улучшить качество управленческих решений.
В исходном виде МАИ подразумевает использование оригинального подхода Т.Саати для вычисления относительной значимости признаков и формирования оценок относительной значимости альтернатив в разрезе признаков, а также использование принципа большинства для итогового расчета весов альтернатив. Однако метод не предусматривает учет наличия проблемных ситуаций. Кроме того, МАИ не предусматривает математической обработки суждений различных экспертов с учетом коэффициентов их относительной значимости, что является узким местом метода: зачастую в выработке эффективного решения принимают участие несколько экспертов [45].
Таким образом, при анализе метода на предмет поиска возможностей для создания модифицированных алгоритмов, можно сделать следующие выводы:
Существует возможность использования оригинального подхода Т.Саати не только для подсчета весов признаков и коэффициентов альтернатив по отдельным признакам, но также для вычисления коэффициентов относительной значимости проблемных ситуаций и определения относительной компетентности экспертов.
Помимо принципа Большинства, имеет смысл использовать принцип Парето для итогового выбора эффективной альтернативы [37].
Далее в диссертации предложены три модификации Метода анализа иерархий: МАИ с возможностью обработки мнений экспертов в контексте проблемных ситуаций по принципу большинства, при заданных вероятностях появления проблемных ситуаций и коэффициентах значимости экспертов; МАИ с возможностью обработки мнений экспертов в контексте проблемных ситуаций по принципу Парето; МАИ с возможностью обработки мнений экспертов в контексте проблемных ситуаций по принципу большинства, при вероятностях появления проблемных ситуаций и коэффициентах значимости экспертов, вычисляемых по принципу Саати.
Далее приведем адаптацию метода анализа иерархий к ЭСППР, которая позволит учитывать проблемные ситуации. Заметим, что в оригинальной версии МАИ предусматривается несколько уровней иерархии задачи принятия решений для выявления признаков, с позиций которых сравниваются альтернативы. Для возможности создания новых модификаций и их последующей реализации в данной информационной системе будем рассматривать конечный набор признаков, не содержащих дочерних элементов в иерархии [63]. Исходные данные Исходные данные задаются в виде:
- АльтернативыXi=(X1,X2,...,Xi,...,XI),i = (1,...,I).
- Признаки l = (1,...,L).
- Zlm- элементы матриц попарных сравнений относительной значимости признаков в шкале Саати, гдеl,m = (1,...,L).
- FM - элементы матриц попарных сравнений предпочтительности альтернатив по различным признакам в шкале Саати, где i,k = (1,...,I);l = (1,...,L).
Алгоритм решения
1. Формируются исходные данные задачи.
2. Для нахождения оценок относительной значимости признаков формируются матрицы попарных сравнений относительной значимости признаков с элементами Z/m, в которых оценивается относительная значимость / ип- признаков, где/,ш = (1,...,1). Оценки задаются в девятибалльной шкале предпочтений (или, как её часто называют, «шкала Саати») - шкала, состоящей из следующих возможных оценок: {1/9, 1/8, 1/7, 1/6, 1/5, , 1/3, , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}. Содержательная трактовка оценок для попарного сравнения признаков приведена в таблице 8.
Связь оценок Zlmи Zml выражается отношением: Zml =1/Zlm. Фактически это означает, что если Zlm = 7, то признак / «сильно важнее» в сравнении с признаком т. При этом значение Zml будет равняться 1/7, а это означает, что признак т «сильно менее важен» относительно признака /.
3. Формируются матрицы предпочтений альтернатив, которые задаются в виде матриц попарных сравнений с элементами FlU, в которых сопоставляется качество / и к- альтернатив по различным признакам по девятибалльной шкале Саати (табл. 8). Связь оценок Fiklи Fka выражается отношением: Fhl =1/FM.
4. Для матрицы попарных сравнений признаков вычисляется собственный вектор zag, соответствующий максимальному собственному значению. Общий вид формулы для вычисления собственного вектора (из определения собственного вектора):
Модифицированный метод анализа иерархий с включенными проблемными ситуациями при коэффициентах относительной значимости, вычисляемых по принципу Саати
Третья модификация представляет собой МАИ с включенными экспертами и проблемными ситуациями, согласуемыми по принципу большинства, при вероятностях появления проблемных ситуаций и коэффициентах значимости экспертов, вычисляемых по принципу Саати (Комб. МАИ 3).
Продемонстрируем алгоритм данного модифицированного метода на схеме (рис. 8). Для данного модифицированного метода шаги алгоритма аналогичны пункту 2.2.2, начиная с 0 по 0пункт 8. Соответственно, пункт 9 и далее алгоритма решения выглядит так:
9. Для матрицы попарных сравнений относительной значимости экспертов вычисляется собственный вектор , соответствующий максимальному собственному значению матрицы [21]. Общий вид для вычисления собственного вектора (из определения собственного вектора): fe,=max a, (2.25) 10. Элементы полученного вектора преобразуются согласно следующему условию:
11. Для матрицы попарных сравнений относительной вероятностей появления проблемных ситуаций вычисляется собственный вектору, соответствующий максимальному собственному значению матрицы [21]. Общий вид для вычисления собственного вектора (из определения собственного вектора):
В случае если для решения задачи необходим механизм более точного вычисления коэффициентов относительной значимости проблемных ситуаций, предлагается использовать подход, разработанный в параграфе 2.1. В результате применения описанного подхода, искомые коэффициенты Р] рассчитываются с учетом возможных зависимостей и взаимосвязей между условиями принятия решений.
14. Варианты решения упорядочиваются в соответствии с величиной коэффициентов Ег: вариант решения, получивший наибольший коэффициент Ег является самым предпочтительным. Сравнительный анализ предложенных модифицированных методов на основе МАИ
При анализе эффективности и актуальности трех предложенных модификаций можно выделить следующие преимущества. В первую очередь, предложенные модифицированные алгоритмы сохраняют все достоинства Метода анализа иерархий, такие, как интуитивность, сочетание развитого математического аппарата и психологического подхода к решению задач принятия решений, а также возможность численной обработки неисчислимых признаков и критериев [64].
Но, помимо перечисленных, предложенные комбинированные модификации обладают рядом дополнительных преимуществ, а именно, все три метода подразумевают учет наличия проблемных ситуаций и обработку мнений привлеченных экспертов.
В таблице 10 приведём сравнительный анализ предложенных модифицированных методов. Сравнительный анализ показывает, что с помощью предложенных модификаций можно решать задачи принятия решений в компаниях различного размера. Итоговый выбор метода зависимости от масштаба бизнеса и возможности применять алгоритмы вычисления коэффициентов относительной значимости экспертов и условий принятия решений.
Моделирование процесса формирования портфеля ИТ-проектов на примере проектов бизнес-аналитики банка
В данном разделе предложено решение практической задачи распределения ресурсов при формировании портфеля проектов дирекции BI (Business Intelligence) одного из крупнейших российских банков.
Описание задачи В дирекции информационных технологий одного из крупнейших российских банков (далее будем называть Банком) для всесторонней аналитической поддержки и развития бизнеса создана дирекция BI (Business Intelligence).В функции этого подразделения входят: обеспечение формирования управленческой отчетности; интеллектуальный анализ данных; формирование регламентированной и нерегламентированной отчетности; многомерный анализ данных; интеграция и преобразование данных из различных источников.
Запуск новых проектов по внедрению новых модулей или доработке существующих систем инициируется различными заказчиками. Заказчиками данного подразделения являются все ключевые подразделения банка, а именно, дирекция по юридическим лицам (ДЮЛ), розничная дирекция (РД), операционная дирекция (ОД), финансовая дирекция (ФД) и т.д. Статистика количества крупных проектов (без учета «групповых проектов», см.ниже) с 2010 по 2013 год с разбивкой по ключевым заказчикам приведена в Таблице 13.
Все поступающие заявки собираются в единый пул. Далее на управляющем комитете, в который входят руководители всех дирекций заказчиков, формируется портфель проектов на следующий год. Проекты объединяются в группы по своему типу, и далее, в зависимости от важности, по выделенным группам распределяются ресурсы (человеко-дни), и составляется план-график работ.
Команда специалистов, работающих над реализацией портфеля ИТ-проектов дирекции Business Intelligence, включает в себя 30 системных аналитиков (технологов по разработке программного обеспечения), 20 программистов, 45 сотрудников сопровождения, 15 сотрудников отдела тестирования и 40 технических специалистов, решающих вопросы аппаратного сопровождения и системного администрирования. С 2010 года количество сотрудников дирекции Business Intelligence возросло на 45%, при этом, как видно из таблицы 13, количество реализуемых проектов возросло на 71%, а бюджет, выделяемый на данные проекты, вырос на 88%.
Срок реализации одного крупного проекта в среднем составляет один год, среднего по объёму проекта – три месяца. Эффективность работы данного подразделения по итогам 2011 года, в зависимости от методики оценки, составила 188% (учитывая только операционные расходы), либо 52% (учитывая все расходы).
Ключевой управленческой задачей подразделения Business Intelligence является повышение эффективности за счет оптимального управления составом портфеля ИТ-проектов. Следовательно, необходимо произвести ранжирование портфеля по степени важности проектов, в соответствии с которым осуществить максимально эффективное распределение ресурсов. Для решения данной управленческой задачи предлагается использовать математический аппарат, разработанный в рамках диссертационного исследования. В соответствии с разработанной моделью процесса принятия решений предложим следующую методику:
1. Сформировать входные данные задачи. Выделить условия принятия решения, подусловия и их реализации. Выделить набор признаков, по которым будут оцениваться альтернативы. Привлечь экспертов для решения задачи.
2. Детально смоделировать окружение задачи, а именно, смоделировать сетевую структуру условий принятия решений, учитывающую возможные зависимости.
3. С помощью математического аппарата, предложенного в параграфе 2.1. диссертации, сформировать набор проблемных ситуаций. Выделить наиболее значимые проблемные ситуации, по которым далее будет оцениваться важность проектов портфеля.
4. Собрать экспертные оценки в разрезе всех выделенных проблемных ситуаций в соответствии с требованиями модифицированных методов.
5. В соответствии с рекомендациями по использованию разработанных модифицированных методов, изложенных в параграфе 2.2.2, решить задачу двумя методами: Комб. МАИ 2 и Комб. МАИ 3. Произвести анализ результатов. 6. Произвести расчет эффективного распределения ресурсов в соответствии с оптимизированной централизованной схемой. Оценить результат предложенного распределения.
Сформируем входные данные поставленной задачи.
Для задания набора альтернатив задачи принятия решения воспользуемся портфелем проектов на 2013 год, сформированным для утверждения на управляющем комитете. Портфель представляет собой список проектов, параметризованный по следующим признакам: дирекция заказчика; тип проекта; название проекта; эффект от внедрения проекта; риски, возникающие в случае невыполнения проекта; требуемый бюджет; планируемые дата начала и дата окончания проекта; требуемые ресурсы (человеко-дни). Подробная структурированная информация о портфеле проектов представлена в Приложение 3. Портфель проектов.
Приложение 3 включает в себя наиболее крупные выделенные проекты. Для небольших доработок (таких, как исправление некритичных ошибок и простые доработки существующего функционала) введено техническое понятие «групповой проект». На счет групповых проектов относятся такие небольшие доработки, которые нецелесообразно выделять в отдельные проекты. Бюджет и ресурсы групповых проектов рассчитываются как сумма бюджетов и ресурсов составляющих проектов. Кроме того, состав групповых проектов может меняться (расширяться) в течение года, поэтому на реализацию таких проектов при планировании закладывается некоторый запас средств и ресурсов для того, чтобы иметь возможность реализовывать незапланированные некрупные задачи, возникающие по ходу работы в течение года.
Поскольку проекты портфеля чаще всего реализуются наборами (по типу) в один промежуток времени, над каждым набором проектов работает одна команда разработчиков и аналитиков, а также прием одного набора осуществляется одним заказчиком (заказчиками), - целесообразно принять разбиение пула проектов по типу. Таким образом, набор проектов, объединенных по типу, можно рассматривать как интегрированный проект, имеющий общие части. А значит, выделим альтернативы (наборы проектов), которые необходимо проранжировать по степени относительной значимости [Приложение 3. Портфель проектов]:
1. «Разработка ИТ-сервисов» Проекты, повышающие удобство использования существующих сервисов, а также разработка и внедрение новых сервисных функций для подразделений Банка.
2. «Законодательство» Корректировка (модернизация) существующих приложенийс учетом новых требований законодательства.
3. «Новая аналитика» Разработка новых аналитических приложений.
