Качество управления

Оптимальные стратегии управления бизнесом сегодня становятся основным фактором создания длительного конкурентного преимущества и роста инвестиционной привлекательности. Быстрая реакция на постоянно меняющуюся рыночную конъюнктуру, контроль над всеми сторонами деятельности компании, оперативное выявление и устранение производственных проблем – всё это эффективное управление. В этом смысле это ресурс, причём более важный, чем деньги или товарно-материальные ценности.

Российские компании в конкурентной борьбе зачастую проигрывают западным не только из-за технологической отсталости и плохого качества продукции и услуг. Главная проблема – это неэффективное управление, основанное не на доказательствах, а на умозрительных предположениях и «личном опыте».

Следовательно, повышение эффективности управленческой деятельности становится одним из направлений совершенствования бизнеса. Наиболее очевидным способом повышения эффективности формализованного бизнес-процесса является его статистическое моделирование. В результате наблюдается более глубокое проникновение в изучаемые процессы, в саму природу явлений. Анализ статистических данных позволяет быстро выявить и оценить все необходимые характеристики процесса. Затем можно провести крупномасштабное компьютерное моделирование как нормально протекающего процесса, так и выходящего из-под контроля с целью сравнения разнообразных улучшающих вмешательств и выбора оптимального из них. Можно также отметить применение статистического моделирования в оценке эффективности инвестиций, прогнозировании сбыта и так далее. Поэтому путь математического моделирования процессов и последовательного установления логических причинно-следственных связей для обеспечения возможности наблюдения, контроля и управления ими – это эффективное средство при решении различных проблем.

Но для такой изящной сферы, как управление необходимость использования статистических методов совсем не очевидна. Остаются огромные малоиспользуемые резервы вследствие неглубокого понимания теории вероятностей и математической статистики. Аналитики добились выдающихся успехов по применению компьютерных методов многомерного анализа, кластерного анализа, исследования временных рядов и других методов. Но эти методы слабо используются в стратегическом управлении российских компаний. Ещё остается громадная область применения универсальных статистических пакетов для решения задач, математически простых, но имеющих большое практическое значение.

Книг по теории вероятностей и математической статистике издано немало. Большинство руководителей не станет по доброй воле вдумчиво читать эту литературу в силу явного отсутствия связи между реальным производством и задачами с бросанием «чёрных и белых шаров в урну» (с прахом). Немало книг создано по компьютерной обработке данных с помощью статистических пакетов. Но они в основном являются описанием программного интерфейса, а изложение статистических задач и методов их решения сделано весьма неполно.

Современная конкурентная среда продуцирует огромный информационный поток, лишая правильного восприятия действительности. Без современных технологий интеллектуального анализа данных долговременное управление реальными процессами и принятие правильных решений невозможно. Статистическое управление позволяет грамотно собрать данные, описать их структуру, понять и увидеть закономерности в массиве вероятностных явлений. Статистические методы – это удивительно мощный инструмент управления. Даже простейшие методы визуального анализа позволяют прояснить сложную ситуацию, тщательно скрытую за нагромождением информации, исследовать её и принять доказательное решение.

Каждая управленческая задача может быть исследована самыми различными методами. Их совместное использование позволяет не только построить адекватную модель процесса, но и получить дополнительную информацию, которая непосредственно не вытекает из статистических данных с точки зрения «интуитивного» руководителя. На реальных примерах из практики показано, как можно использовать пакет Statistica для выполнения статистических расчётов, провести анализ результатов и сделать выводы.  Научная статистика предоставляет в распоряжение методы, полезные для проведения углубленной исследовательской работы. Но использование этих методов не освобождает от необходимости думать.