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      不確定性條件下企業(yè)信息系統(tǒng)的云化決策方法

      2016-05-14 17:56:27苗虹宋倩倩孫金生王念新李鵬葛世倫
      軟科學(xué) 2016年8期

      苗虹 宋倩倩 孫金生 王念新 李鵬 葛世倫

      摘要:企業(yè)在決策本地化信息系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為云模式的軟件即服務(wù)時(shí)面臨著技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展、云化收益、決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好等諸多不確定性。針對(duì)該決策,引入前景理論考慮了維持現(xiàn)狀偏好、追求管理時(shí)尚等心理行為,依據(jù)交易成本理論和技術(shù)組織環(huán)境理論提取了決策指標(biāo),以未來不同的軟件即服務(wù)市場(chǎng)成熟度作為前景狀態(tài),計(jì)算各備選信息系統(tǒng)云化遷移的綜合前景值,形成不確定性條件下企業(yè)信息系統(tǒng)的云化決策方法。同時(shí),應(yīng)用該方法實(shí)例分析了一家企業(yè),并與基于期望值的灰色隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法進(jìn)行了比較,說明了該方法的可行性和合理性。

      關(guān)鍵詞:企業(yè)信息系統(tǒng);軟件即服務(wù);云化決策;不確定性條件

      DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2016.08.28

      中圖分類號(hào):C9316 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-8409(2016)08-0129-04

      引言

      企業(yè)將內(nèi)部本地化的信息系統(tǒng)應(yīng)用轉(zhuǎn)換遷移為可動(dòng)態(tài)配置、自助式服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)訪問、按使用量付費(fèi)的軟件即服務(wù)(Software-as-a-Service, SaaS)應(yīng)用已成為必然的趨勢(shì)[1],但現(xiàn)實(shí)中大部分企業(yè)對(duì)SaaS仍在觀望,認(rèn)為存在多方面的不確定性。因此,如何決策哪些企業(yè)信息系統(tǒng)(Enterprise Information System, EIS)優(yōu)先云化對(duì)于穩(wěn)步、漸進(jìn)實(shí)現(xiàn)云化戰(zhàn)略有著重要作用。

      目前云服務(wù)的選擇決策研究有:(1)關(guān)于云服務(wù)(商)的選擇決策,多通過訪談?wù){(diào)查,針對(duì)云服務(wù)(商)的特征采用多屬性決策方法中的層次分析法[2-4]、Delphi法[5]、簡(jiǎn)單加權(quán)法、多屬性效用理論[6]或消去選擇轉(zhuǎn)換法[7]等來進(jìn)行定量的分析。從云化遷移的決策過程看,這些研究跳過了企業(yè)用戶要遷移哪些信息系統(tǒng)應(yīng)用的決策,雖然有文獻(xiàn)[8]通過對(duì)一家企業(yè)深度調(diào)查后評(píng)估了擁有的各信息系統(tǒng)的云化準(zhǔn)備程度,但同類研究較為缺乏。(2)關(guān)于云服務(wù)組合的選擇決策,多通過實(shí)驗(yàn)仿真的模擬數(shù)據(jù)采用優(yōu)化方法中的貪婪算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、矩陣引子分解、馬爾科夫鏈或組合選擇等進(jìn)行決策分析[9],更著重于Web-service粒度上的技術(shù)指標(biāo),以此進(jìn)行服務(wù)計(jì)算、組合、優(yōu)化是可行有效的,但易陷入模型或算法本身,缺乏管理情境。

      上述研究多是針對(duì)廣義的云服務(wù),專門就企業(yè)級(jí)SaaS應(yīng)用的不多,且其決策目標(biāo)多是基于用戶對(duì)各指標(biāo)的期望效用最大。實(shí)際上,IT采納決策研究已經(jīng)解釋并證明了組織采納行為存在有限理性的心理機(jī)制:新興IT市場(chǎng)上,潛在用戶即使對(duì)新技術(shù)的認(rèn)知和體驗(yàn)很有限,也依然會(huì)選擇可能給他們帶來更多益處的創(chuàng)新產(chǎn)品[10];企業(yè)會(huì)基于管理時(shí)尚的制度壓力模仿IT潮流[11];決策者在IT技術(shù)采納中往往并不會(huì)仔細(xì)地評(píng)估所有可用的信息,進(jìn)行精確的比較,而是傾向于堅(jiān)持之前的選擇即維持現(xiàn)狀[12]。

      在云計(jì)算轉(zhuǎn)型企業(yè)IT傳統(tǒng)使用模式的趨勢(shì)下,且在發(fā)展初期之時(shí),因?yàn)槠髽I(yè)通過投入現(xiàn)有EIS已產(chǎn)生了既有利益,管理者決策云化遷移EIS時(shí)也會(huì)形成上述的風(fēng)險(xiǎn)偏好或損失規(guī)避的心理特征;同時(shí)云計(jì)算技術(shù)及其市場(chǎng)又在不斷發(fā)展,決策者應(yīng)該在多個(gè)情境狀態(tài)下發(fā)展地思考各不確定性因素,而這些在現(xiàn)有研究中未曾體現(xiàn),也是期望效用理論無法解釋的。

      Kahneman等在1979年提出了前景理論,描述、解釋了不確定性條件下有限理性人的判斷或決策行為,較好地解釋了一些期望效用理論難以解釋的行為模式。由此,管理研究中逐漸引入了該決策方法,應(yīng)用到了行為演化博弈[13]、應(yīng)急決策[14]、方案選擇[15]、償債意愿評(píng)估[16]等問題領(lǐng)域中。

      因此,本文提出了一種不確定條件下基于前景理論對(duì)EIS云化遷移進(jìn)行決策的方法,在未來SaaS市場(chǎng)成熟程度的多個(gè)可能前景狀態(tài)下,考慮IT決策中普遍存在的維持

      現(xiàn)狀或追求管理時(shí)尚等心理因素,得到企業(yè)對(duì)現(xiàn)有EIS遷移意愿的綜合前景值,為其做出合理、正確的云化遷移決策提供參考依據(jù)。

      3實(shí)例調(diào)查與分析

      本文設(shè)未來五年內(nèi),SaaS市場(chǎng)發(fā)展成熟程度存在三種可能:(Z1, Z2, Z3)=(與當(dāng)前水平相當(dāng),一般成熟,非常成熟),根據(jù)表1設(shè)計(jì)了調(diào)查問卷,選取了一家中型的設(shè)計(jì)技術(shù)服務(wù)公司進(jìn)行了調(diào)查,該公司的備選EIS有:郵件系統(tǒng)(Mail System, MS)、辦公自動(dòng)化(Office Automation, OA)、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(Computer Aided Design, CAD)、人力資源管理系統(tǒng)(Human Resources Management, HRM)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(Customer Relation Management, CRM)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)(Finance Management, FM)。經(jīng)專家評(píng)估,SaaS市場(chǎng)發(fā)展成熟程度的三種前景狀態(tài)的概率分別為(P1, P2, P3)=(05,04,01),經(jīng)計(jì)算各備選EIS云化遷移的綜合前景值如表2中本文方法所示。

      31實(shí)例分析

      CAD以0303的高值適合優(yōu)先云化,是因?yàn)镃AD直接對(duì)接客戶的核心服務(wù),遷移至云端的開放性可帶來與客戶的更多交互,方便服務(wù)流程,并能隨著客戶量的增加不僅使得該系統(tǒng)相關(guān)的運(yùn)維成本節(jié)約顯著,還能帶來公司業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)成本顯著下降,符合目前業(yè)界的“具有外部連接作用的應(yīng)用應(yīng)優(yōu)先上云”的觀點(diǎn)。

      其次FM、MS、OA、HRM和CRM都不適合云化遷移。FM的結(jié)果值為-015,相對(duì)較好,主要是其在三種狀態(tài)下成本節(jié)約為“高”、系統(tǒng)的可標(biāo)準(zhǔn)化都為“高”;MS因成本節(jié)約為“低”,同時(shí)“可操作性”為“很低”和“一般”,調(diào)查發(fā)現(xiàn)郵件系統(tǒng)使用有限,尤其在與客戶溝通展示設(shè)計(jì)結(jié)果時(shí)并不便捷;另外,HRM和CRM在三種預(yù)期下,成本節(jié)約指標(biāo)都為“低”,業(yè)務(wù)的“可模塊化”“可優(yōu)化”主要都為“低”和“一般”,CRM系統(tǒng)的可標(biāo)準(zhǔn)化相對(duì)于HRM還表現(xiàn)為“低”,經(jīng)調(diào)查,該公司自身管理流程非標(biāo)準(zhǔn)化嚴(yán)重,人員管理松散,有非正式兼職人員,CRM的使用更是在少數(shù)客戶強(qiáng)制下而使用的。

      32方法有效性

      為說明該方法的有效性,采用基于期望值的灰色隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法[24]對(duì)實(shí)例重新進(jìn)行了計(jì)算,對(duì)比如表2所示。企業(yè)各備選EIS的相對(duì)優(yōu)先次序一致,但由對(duì)比方法得到的結(jié)果值都為正值,而本文方法得到的結(jié)果值大多為負(fù)值,明顯地區(qū)分出了決策者對(duì)不同EIS云化的基本態(tài)度,體現(xiàn)了決策者在面臨“獲益”與“損失”時(shí)的不同風(fēng)險(xiǎn)偏好,尤其是對(duì)“損失”更為敏感的心理機(jī)制;另外,由本文方法得到的結(jié)果值的區(qū)分度相對(duì)要略優(yōu)于對(duì)比方法得到的結(jié)果值。

      4結(jié)論

      本文就企業(yè)EIS云化決策過程中面臨的技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展、云化收益、決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好等多個(gè)方面的不確定性問題情境,引入前景理論考慮決策者復(fù)雜的心理行為,從交易成本理論與TOE框架提出了指標(biāo)框架,給出了完整的決策方法與過程,并通過實(shí)例分析與方法對(duì)比說明了本文方法的有效性,為企業(yè)在系統(tǒng)級(jí)別的EIS分步云化決策提供了方法指導(dǎo)。

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      (責(zé)任編輯:秦穎)

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