Статистический метод

К вероятностным методам оценки экономического эффекта от ИТ-проекта близко примыкает статистический метод (некоторые относят его именно к вероятностным, поскольку эффект, который возможен, по статистике совсем не обязателен). Количество внедрений различных ИТ-технологий за рубежом, а также то, что ведется довольно внятная и четкая статистика, позволяет сделать некоторые качественные выводы. Конечно, говорят, что бывает правда, а бывает статистика, однако при обосновании экономического эффекта будущего ИТ-проекта от статистики отталкиваются достаточно часто. В таблице мы привели не все, но наиболее часто встречающиеся и актуальные показатели. (К сожалению, в России сейчас такой статистики нет. Наиболее продвинутые компании пытаются собирать свою статистику, чтобы наработать объем данных, достаточный для создания похожей таблицы. Однако, к сожалению, пока таких таблиц в российских компаниях нет. - Прим. ред.) Надо сказать, что отнюдь не все топ-менеджеры компаний воспринимают обоснования будущего эффекта от ИТ-проектов, базирующиеся на этих данных. Это как средняя температура по больнице. Понятно, что если девять из десяти пациентов выздоравливают, это еще не дает абсолютной уверенности в положительном результате. А ведь рисковать не хочется. Поэтому ИТ-директора вынуждены пользоваться другими методами, о которых мы и рассказали.

Как правило, компании не используют какой-то один конкретный метод оценки экономического эффекта от ИТ-проекта, которому они очень доверяют. Опыт показывает, что в разных ситуациях ближе к истине оказываются разные методы. Часто компании используют сразу четыре метода - два финансовых и два нефинансовых. Именно на основании таких оценок экономической эффективности уже можно принять оптимальное решение, запускать ли Ит-проект или нет и определиться, какой из ИТ-проектов компании более выгоден.