|
|
Обзор подготовлен
Главная проблема при составлении рейтингов — оценка достоверности предоставляемых компаниями данных. Верить на слово, увы, часто не приходится — но и прямых доказательств искажения информации нет. Чтобы повысить уровень адекватности рейтингов реалиям рынка, необходимо ввести методику оценки соответствия предоставляемых данных условиям рейтинга, а так же методику нормализации полученной информации. Данные методики должны быть абсолютно открытыми, чтобы и участники исследований, и читатели результатов могли быть уверенными в справедливости (или несправедливости) оценки.
Рынок ИТ-услуг в России — относительно молодой и динамично развивающийся. Потребности в ИТ-услугах различного типа растут год от года, изменяясь при этом качественно, становясь все более сложными и комплексными. Одновременно с этим растут и требования к качеству предоставляемых услуг, к стабильности их поставщика в будущем, к его опыту в конкретном направлении. С другой стороны, как любой быстро развивающийся рынок, где спрос превышает предложение и до насыщения еще далеко, сектор ИТ-услуг является привлекательным для инвесторов.
И клиенты, ищущие надежного партнера на продолжительный срок, и инвесторы, желающие выгодно вложить свои средства, нуждаются в каких-либо инструментах для ориентации. Правильность их выбора необходима и самому рынку — для эволюции в нужном направлении, развития здоровой конкуренции и естественного отбора. Основным таким инструментом традиционно считаются независимые аналитические обзоры и рейтинги. Однако, к сожалению, те, что публикуются, не всегда истинно отражают ситуацию на рынке.
Чтобы составить абсолютно достоверный рейтинг, необходимо покопаться в бухгалтерии каждого игрока. Очевидно, что это невозможно — не столько из-за огромных трудозатрат исседователей, сколько из-за нежелания компаний раскрывать свои коммерчески тайны. В результате аналитические агентства вынуждены опираться на добровольно предоставляемую информацию и открытые источники (СМИ, материалы конференций и т.д.). У подобной информации есть два существенных недостатка — она субъективна и практически нет возможности проверить ее достоверность. При этом речь даже не идет о сознательном искажении предоставляемой информации — если это и так, пусть останется на совести недальновидных сотрудников. Из чего же еще может возникнуть неточность в предоставляемых данных по выручке на рынке ИТ-услуг?
Во-первых, расхождение в понимании области какого-либо направления ИТ-услуг. Представления компаний, выделяющих информацию по какому-либо направлению ИТ-услуг, о составе входящих в это направление сервисов, сильно различаются между собой и не всегда совпадают с мнением аналитического агентства. Типичный пример — учет поставок "железа" в рамках комплексных проектов, с последующим его обслуживанием. С точки зрения компании, расценивается как ИТ-услуга, с точки зрения аналитика — нет.
Во-вторых, невозможность точной оценки прибыли от какого-либо направления ИТ-услуг. Часто нет возможности в рамках одного контракта, охватывающего несколько направлений, выделить прибыль по одному из них.
В-третьих, наличие дополнительных нерыночных затрат. К ним можно отнести пресловутые «откаты». Эти суммы входят в приходящие на счета компаний средства, однако рассматривать их как часть прибыли, разумеется, нельзя.
Таким образом, компании, участвующие в рейтингах, стартуют в неравных условиях. А на выходе заинтересованные в данных клиенты и инвесторы совершают неверный выбор. Чтобы избежать или минимизировать такие ситуации, необходимо ввести методику оценки соответствия предоставляемых данных условиям рейтинга, а так же методику нормализации предоставляемых данных для создания максимально равных условий участия. Данные методики должны быть абсолютно открытыми, чтобы и участники рейтинга, и их читатели могли быть уверенными в справедливости (или несправедливости) оценки.
Существует много методов оценки рынка. Например, по количеству и стоимости проектов в различных вертикальных секторах. Но эти данные в условиях закрытости информации достать крайне сложно. Для сектора ИТ-консалтинга наиболее простая оценка может быть сделана через количество существующих консультантов в компании по формуле:
где, Vi — оборот компании в год;
Xi — средняя стоимость консультанто-часа;
Ni — численность консультантов в компании (здесь мы исходим из предположения, что компании честно предоставляют информацию о количестве консультантов в штате);
n — длительность среднего рабочего дня (по ТК рабочий день не должен превышать 8 часов; в случае нехватки квалифицированных сотрудников и большого количества проектов — что является нормой для российского сектора ИТ — средняя длительность дня консультанта в день составляет 10 часов);
k — коэффициент амортизации сотрудника (больничные, выходные, праздники). Средний коэффициент амортизации сотрудника составляет 0,6, максимальный — 0,7 (в этом коэффициенте не учитывается простой консультанта в отсутствие профильного проекта).
Стоимость консультанто-часа очень сильно варьируется в зависимости от размеров и значимости компании, ее положения на рынке и внедряемых бизнес-приложений. Стоимость консультанто-часа в региональной компании может начинаться с $19 (500 руб.), например, при внедрении российского ПО, и достигать $210 в крупных имиджевых проектах — например, при внедрении SAP, OeBS, проводимых ведущими консалтинговыми компаниями. В целом по рынку, по данным CNews Analytics, если исключить 25% контрактов с самой низкой стоимостью и 25% контрактов с самой высокой стоимостью, цены колеблются от 32$ до 150$ в час, средняя цена — 91$.
В итоге выручка от направления ИТ-консалтинга для небольшой компании или компании, внедряющей ПО, будет составлять:
($)
Максимально возможный оборот топовой компании:
($)
Соответственно, средней оборот консалтингового направления в ИТ-компании будет составлять:
($)
В итоге получаем:
Таким образом, мы можем оценить максимально возможный и усредненный по рынку обороты каждой компании от ИТ-консалтинга за год.
Если оборот компании выше среднего, то степень соответствия рынку оценим по следующей формуле:
Результат показывает, во сколько оборот компании выше возможного среднего, в процентах от максимально возможного превышения.
Если оборот компании ниже среднего, то степень соответствия рынку оценим по следующей формуле:
Результат показывает, во сколько оборот компании ниже возможного среднего, в процентах от возможного среднего оборота.
Кроме того, логично было бы предположить, что данный результат для рынка в целом должен быть равен 0. Поэтому, посчитав его для рынка в целом по той же формуле, можно скорректировать результаты по каждой компании на это значение.
Интерпретировать эти результаты можно следующим образом:
Р<-1 — заявленный компанией оборот значительно ниже среднерыночного (Возможные причины: отсутствие контрактов, оказание недорогих услуг);
-1<P<0 — заявленный оборот соответствует реально возможному обороту компании;
0<P<1 — заявленный компанией оборот выше среднерыночного, но находится в пределах максимально возможного оборота;
P>1% — заявленный компанией оборот превышает максимально возможный.
Галина Полынская / CNews Analytics
Сообщить факт о Windows XP
Почему устарела Windows XP?
Сообщить цифры о Windows XP