• Nie Znaleziono Wyników

Analiza i kalkulacja zwrotu (wartości i/lub stopy) z inwestycji

(zgodnie z przyjętą formułą ROI)

wskaźników efektywności (KPI), charakteryzujących wspomagane procesy biz-nesowe. Modelowanie oczekiwanych wartości KPI na podstawie danych porów-nawczych pozwala w sposób pośredni wiarygodnie estymować możliwe do osiągnięcia przyrosty produktywności (redukcje kosztów i zmiany wskaźników wydajności), co dla systemów klasy FSM/FFA pokazano dalej. Jeżeli dodatkowo podczas wdrożenia, a następnie nadzoru powdrożeniowego, ma się dostęp do rzeczywistych danych produkcyjnych implementowanych rozwiązań, to można przyjąć założenie, że zmiana monitorowanych KPI odzwierciedla jakość i efek-tywność wdrożonych systemów. Współczynniki zmiany KPI względnie łatwo jest następnie przełożyć na konkretne wielkości finansowe, gdyż każdy z nich jest skojarzony z określonymi obiektami kosztowymi i/lub przychodami. W celu poprawy jakości wyników modelowania KPI można uzupełnić ten proces o ana-lizy wrażliwości i scenariuszową, które pozwalają uwzględnić czynniki zmien-ności oraz ryzyka. Wszystkie wymienione elementy stanowią podstawowe źró-dła wiedzy o stronie efektów i/lub utraconych korzyści przedsięwzięć IT.

W przypadku systemów klasy FSM/FFA obszerne i wiarygodne analizy w dziedzinie zarządzania usługami udostępniają Association for Services Mana-gement International (AFSMI) i Technology Services Industry Association (TSIA). Wprawdzie zbierane przez nie dane tylko w ograniczonym zakresie od-noszą się do interesującego nas obszaru usług publicznych, ale – zgodnie ze wskazanymi wcześniej tendencjami do ich ekonomizacji – mogą stanowić jedno ze źródeł wiedzy na ten temat. Najważniejsze KPI, na których według tych or-ganizacji powinno się opierać pomiar efektywności procesów zarządzania usłu-gami „w terenie”, a więc które można użyć dla porównania korzyści, jakie można osiągnąć wdrażając systemy FSM/FFA różnych dostawców, przedstawia tab. 1.

Tabela 1 Średnie wartości wskaźników efektywności (KPI) według badania AFSMI/TSIA

Opis wskaźnika efektywności (KPI) Wartość KPI Liczba techników przypadająca na jednego dyspozytora 15,1

Średnia dzienna liczba zleceń pracownika 4,1

Liczba zleceń zakończonych w ramach umów SLA (Service Level Agreement) 90%

Liczba zleceń zakończonych sukcesem za pierwszym razem 85%

Średni roczny koszt technika $128 000

Średni roczny koszt dyspozytora $75 100

Źródło: M. Israel, 2010 TSIA Field Service Benchmark, July 2010, www.tsia.com/field_services/

fs_benchmarking.html, 6-06-2011.

Zawarto w niej również średnie wartości KPI, jakie AFSMI/TSIA otrzyma-ły w 2010 r. podczas badania na grupie ponad pięciuset swoich członków, z któ-rych praktycznie wszyscy korzystali z różnych systemów FSM/FFA. Uzyskane przez AFSMI/TSIA wartości mogą więc stanowić uogólnione dane referencyjne do szacowania oczekiwanego wzrostu produktywności, wynikającego z wdroże-nia takich rozwiązań.

W związku z tym, że poszczególne systemy FSM/FFA różnią się między sobą, badając efektywność rozwiązań określonego producenta, należy uzupełnić uśrednione wartości KPI o dane pochodzące z wdrożeń jego produktów (zob.

tab. 2). W niektórych przypadkach konieczne może być również zebranie da-nych o KPI i ich zmianach w przekroju wielkości i/lub formy własności obiek-tów, regionów ich działalności itp. charakterystyk, gdyż mogą one wpływać na uzyskane wyniki.

Tabela 2 Wzrost wartości wskaźników efektywności po wdrożeniu systemu Comarch FSM

Opis wskaźnika efektywności (KPI) Wersje systemu Comarch FSM podstawowa rozszerzona pełna Liczba techników przypadająca na jednego dyspozytora 52% 68% 73%

Średnia dzienna liczba zleceń pracownika 11% 21% 28%

Liczba zleceń zakończonych w ramach umów SLA 15% 25% 29%

Liczba zleceń zakończonych sukcesem za pierwszym razem 10% 15% 25%

Źródło: Na podstawie: T. Sinkiewicz, Efektywność wdrożeń systemu Comarch FSM, praca dyplomowa, Stu-dium Podyplomowe „Efektywne Zarządzanie IT w Przedsiębiorstwie”, IX edycja, SGH, Warszawa 2010 (maszynopis), s. 41.

Po trzecie, mając niezbędne dane, można próbować automatyzować proces analityczny, tworząc odpowiednie narzędzia wspomagające, których przykładem są kalkulatory ROI/TCO. Idea ich działania jest zgodna ze schematem pokaza-nym na rys. 1. Przykład takiego kalkulatora – zaimplementowanego w wersji prototypowej w arkuszu kalkulacyjnym Excel, a następnie przeniesionego do środowiska WWW – przedstawiono w pracy dyplomowej przygotowanej przez T. Sinkiewicza19. Jego interaktywna wersja jest dostępna na stronie produktu i pozwala klientom oszacować oszczędności, jakie można uzyskać dzięki im-plementacji systemu20. Korzysta ona m.in. ze wskazanych w opracowaniu źródeł wiedzy.

19 T. Sinkiewicz, op. cit.

20 Comarch Field Service Management. ROI Calculator, www.comarch.com/telecommunications/

our-offer/operations-support-systems-oss-suite/field-service-management, 1-07-2011.

Podsumowanie

Przedstawione w opracowaniu podejście do oceny efektywności ekono-micznej systemów klasy FSM/FFA oraz analiza niezbędnych w takiej ocenie źródeł wiedzy pokazują, że rachunek taki jest możliwy i powinien być po-wszechnie stosowany w przedsięwzięciach informatycznych, w tym realizowa-nych w obszarze zarządzania publicznego. Autor ma nadzieję, że rozważania stanowiące treść artykułu przyczynią się do stworzenia repozytoriów wiedzy o ponoszonych nakładach i kosztach, kluczowych wskaźnikach efektywności oraz uzyskiwanych efektach i/lub utraconych korzyściach związanych z zastoso-waniem takich systemów w sferze usług publicznych. Umożliwiają tym samym skuteczniejsze zarządzanie ich efektywnością, co jest szczególnie ważne w czasie ograniczania nakładów na informatyzację wskutek kryzysu gospodarczego.

KNOWLEDGE SOURCES USED TO SUPPORT THE PROCESS OF EFFICIENCY MANAGEMENT FOR APPLICATION OF FSM/FFA

CLASS SYSTEMS IN THE AREA OF PUBLIC MANAGEMENT Summary

The paper presents selected problems in assessing economic effectiveness of FSM/FFA (Field Service Management/Field Force Automation) systems implemented in public sector. FSM/FFA attempts to optimize processes and information needed by or-ganizations which send staff out of the office. In most cases the economic effectiveness of such systems is examined with TCO and ROI methods. The author presented the idea of applying these methods in IT domain and discussed knowledge sources used to sup-port effectiveness assessment for FSM/FFA systems.

Krzysztof Kania