Комментарии по теме

«5 ра­спро­стра­не­нных за­блу­жде­ний при внедрении SAP»
Тимур Баймульдин:
Спасибо за ваши комментарии! Я ни разу не сомневался, что затронутая мною тема, уже поднималась и не раз. И тут я полностью согласен с Олегом Кашуба: Каждый раз одни и те же грабли. :) Про...
«5 ра­спро­стра­не­нных за­блу­жде­ний при внедрении SAP»
Олег Точенюк:
Опыт штука хорошая, но иногда бывает полезнее прочитать, написанное кем-то, причем уже давно :-) А потом уже изобретать вИлосИпеду... кстати там как раз чистый запад, но грабли и мысли у автора те...
«5 ра­спро­стра­не­нных за­блу­жде­ний при внедрении SAP»
Антон Муханин:
+1 Суть та же самая... Т.е. «А вот на Западе…» то же самое))   Вот еще в копилку из моего опыта - 1. Моя жена, которая до недавнего времени к SAP не имела никакого отношения (кроме...

База знаний

Вы можете подписаться на эту колонки этого автора, если авторизируетесь или зарегистрируетесь

Эффект от внедрения SAP: причина и следствие

15 апреля 2019, 13:35

Вот уже более 10 назад мы с коллегой занимаемся решением задачи: “Как определить экономический эффект для бизнеса от каких-то изменений?”. Начинали мы еще с задачи “Определение экономического эффекта от внедрения SAP ERP” - результат - методика приведена в нашей статье  “Расчёт экономической выгоды внедрения ERP”.

После поиска “черной кошки в темной комнате, в которой её нет”, мы изменили расширили и “зону поиска”, и методы поиска.

Одним из вопросов, на который мы и сами изменили свой взгляд и вам рекомендуем задуматься - это вопрос о причинно-следственных связей. Задуматься в правильном направлении по этому вопросу вам поможем книга книги Саманты Клейберг “Почему. Руководство по поиску причин и принятию решений”.
    Ниже мой первый пост - Записки на полях этой книги. Буду ли публиковать продолжение (следующие посты по этой книге - не знаю), но настоятельно рекомендую эту книгу всем руководителям и консультантам. Оно (=потраченное время на её внимательное чтение) того (=улучшение качества принимаемых решений) стоит.

Кто виноват и что делать?

Довольно большая часть проблем как в бизнесе, так и в личной жизни, по моему мнению, является следствием нашего неумения правильно устанавливать причинно-следственные связи.

В чем это выражается:

  • мы что-то делаем предполагая получить одни последствия, а получаем “как всегда”;

  • мы приравниваем шанс события к вероятности вины или невиновности («заблуждение прокурора»);

Расчет вероятностей чреват неточностями, но самые серьезные ошибки возникают, когда выводы основываются на одной лишь вероятности какого-либо события («Уж слишком много совпадений»). Некорректна обывательская “логика”: некое событие слишком невероятно, чтобы случиться, а значит, единственное разумное объяснение – это причинно-следственная связь. Следует всегда помнить, что вероятность того, что какое-то событие произойдет с отдельным человеком, может быть низка, однако в принципе данное событие возможно.

  • мы неправильно оцениваем действия или бездействия и так далее.

Спросим себя: “Почему мы не умеем это делать?”

В “моей мифологии” (=картине мира) причиной этого является то, что мало кого из нас этому учили, мало кто изучал Матчасть (теорию) по этому вопрос. Главный вызов для нас: как отличить при анализе каузальные и некаузальные паттерны осуществления событий?

Термины и понятия

Каузальность (лат. causalis) — причинность; причинная взаимообусловленность событий во времени. Детерминация, при которой при воздействии одного объекта (причина) происходит соответствующее ожидаемое изменение другого объекта (следствие).

Казуальность (от лат. casus — случай, случайность) — учение о случайности; теория о том, что в мире господствует случайность, не поддающаяся обобщению.

Причина – это нечто, повышающее вероятность следствия, без чего следствие могло произойти, а могло и не произойти, и способное при должных обстоятельствах это следствие произвести.

Знание реальных причинно-следственных связей помогает нам предсказывать будущее, объяснять прошлое и успешно, то есть с получением желаемого результата, вмешиваться в ход событий. Однако вместо тщательно выверенных баз данных, собираемых исключительно в рамках научных исследований, мы имеем дело с громадным массивом неопределенных сведений, полученных в результате простых наблюдений.

Как следствие мы сталкиваемся с массой проблем при формулировании выводов о причинных зависимостях. Самые важные проблемы заключаются в поиске причин на основе:

  • неточных данных или данных, в которых отсутствуют необходимые переменные и результаты наблюдений (если мы не фиксируем фактов курения, не начнем ли выискивать другие условия, вызывающие рак легких?),

  • сложных взаимосвязей (что происходит, когда для наступления следствия требуется целая последовательность событий?),

  • причин и следствий нерегулярных ситуаций (что вызвало резкий обвал фондового рынка в 2010 году?).

Основная проблема в сфере экономики – определить, поможет ли реализация той или иной программы достичь поставленной цели. Это очень похоже на проблемы общественного здравоохранения, например попытки определить, поспособствует ли ограничение продаж газированных напитков борьбе с ожирением. Эта задача – одна из самых сложных, так как во многих случаях сам факт реализации программы инициирует изменения в системе.

В сфере управления персоналом и юридической одна из главных проблем – выявление взаимосвязи между каузальными и моральными суждениями.

Невозможно устранить все источники ошибок и смещений. Но реально эффективнее выявлять случаи, когда вмешательство этих факторов возможно, и учитывать последствия.

А был ли мальчик?

В некоторых случаях мы считаем поиск причин настолько трудным , что оставляем это дело как безнадежное. Это удивительно, особенно если учесть, насколько важна в нашей жизни идея каузальности.

Дело просто-напросто состоит в том, что нет как единой философской теории о том, что такое причины, так и единого полностью доказанного расчетного метода их выявления с абсолютной достоверностью. Кроме того (и это куда серьезней), мы можем идентифицировать различные факторы как причины одного и того же события, в зависимости от того, какое определение используем. При этом неясно, в чем же истина.

Но ведь сама идея попытки выделить единственную причину может быть недальновидной. Вероятно, сердечный приступ и ограбление совместно привели к смертельному исходу, поэтому их воздействие нельзя разделять.

В конечном счете, хотя поиск причин и труден, главная проблема заключается в безусловном нахождении причин с абсолютной достоверностью. Если же допустить возможность ошибок и поставить цель точно сформулировать, что именно мы можем выяснить и когда, то можно расширить диапазон сценариев, реализуемых с помощью доступных методов, и суметь адекватно описать и подходы, и результаты.

Если, к примеру, каузальные взаимосвязи не единообразны, вероятно, понадобятся разные методы, чтобы их выявить и описать, а также многочисленные эксперименты, чтобы проверить интуитивные взгляды на причинность. Существенная доля нашей работы – просто выяснить, к какому подходу прибегнуть и когда. Что возможно, когда нам есть, из чего выбрать, то есть когда мы обладаем хорошей базой методов.

Почему мы ошибаемся при поиске причин?

Согласно Юму, отыскивая причины, мы чаще всего хотим знать, почему произошло одно событие, а не другое.  Рассуждая, как нечто становится причиной, мы делим вопрос на две части: «Что такое причина?» и «Как мы можем отыскать причины?»

    Что еще важнее, вместо поисков неких особых свойств, отличающих причины от не-причин, мы сводим взаимосвязи к закономерностям их наступления. Иными словами, мы изучаем причинно-следственные взаимосвязи путем регулярного наблюдения паттернов их осуществления и учиться причинности можем только на основе опыта регулярности их осуществления.

Однако нам следует помнить, что с помощью одних только наблюдений мы не увидим разницы между регулярностью наступления события и необходимым его условием. Лишь при наличии контрпримера мы способны убедиться, что что-то не есть необходимое условие какого то события.

    Для нашего “успеха” необходимо, чтобы причина не только предшествовала следствию по времени, но и причина и следствие были близки и граничить как во временном, так и в пространственном отношении. Нам достаточно сложно изучать каузальные взаимосвязи, которые обнаруживаются с большой задержкой, или если причина пространственно удалена от следствия. Дело в том, что в отношения между двумя событиями могут вмешиваться иные множественные факторы, которые влияют на исходный результат.

    Проблема с требованием сопряженности причины и следствия в том, что некоторые каузальные взаимосвязи не удовлетворяют этому паттерну, ограничивая как диапазон случаев, к которым применима эта теория, так и нашу возможность делать верные заключения.

Например, условие смежности не выполняется, когда результат возникает из-за отсутствия некоего фактора (недостаток витамина С вызывает цингу). Если допустить, что причиной события оказывается психологическое состояние (например, убеждение или намерение), мы получим еще один случай истинного каузального отношения при отсутствии физической связи между причиной и следствием. Ученик может делать домашнюю работу потому, что хочет получить высший балл. Таким образом, причиной выполнения задания будет желание заслужить хорошую оценку, но между стремлением и действиями ученика нет физической связи.

Нам следует различать: (1) когда между необходимостью причины для наступления следствия и простым наблюдением того, что за причиной регулярно наступает конкретное следствие, и (2) когда между сутью взаимосвязи, лежащей в основе происходящего, и того, что мы видим на основе наблюдения.

    Кант, открыто декларировал несогласие с самой идеей сведения причинности к закономерностям, утверждая, что необходимость есть существенное свойство каузальной взаимосвязи, а поскольку необходимость невозможно вывести эмпирическим путем, нельзя делать и утверждения о причинах на основе наблюдений. По мнению Канта, для каузальной интерпретации наблюдений мы пользуемся априорными знаниями.

    Вопрос поиска причины часто сводится к тому, следует ли рассматривать причины как основные кирпичики или силы, созидающие этот мир (и которые нельзя будет свести к другим его законам), или же эта структура – то, что задаем мы сами.

Три прыщика на причинном месте

В 60–70-х годах XX века появились три основных метода, построенные на трудах Юма. Следствие редко проистекает от воздействия единственной причины, поэтому Джон Мэки разработал теорию, представляющую собой набор условий, которые совместно производят следствия. Эта теория позволяет лучше исключить некаузальные взаимосвязи, исходя из сложности причин. Точно так же многие каузальные взаимосвязи включают в себя элемент случайности, когда причины просто с большей вероятностью вызывают соответствующие следствия. Причем необязательно, что подобное будет происходить каждый раз (согласно вероятностным подходам Патрика Суппеса).

Юм также заложил основы контрфактуального подхода, задача которого – дать определение причины, исходя из того, насколько иными могли бы стать следствия, если бы причина не имела места. Например, благодаря кому-то была достигнута победа в игре, поскольку без усилий этого конкретного игрока победить не удалось бы ни за что.

Есть три основополагающие вещи, которые могут выполняться либо только по определенным причинам, либо лучше всего по определенным причинам:

  1. прогнозирование,

  2. объяснение,

  3. вмешательство.

Но модели – всего лишь модели. Можно обнаружить неограниченное количество общих свойств у группы лиц, когда-либо побеждавших на выборах, но это не объяснит, почему победил тот или иной кандидат.

    Причины дают более строгие методы предсказания событий, чем корреляции.

Возможно, вы прочли научный доклад о том, что потребление красного мяса повышает смертность. Не зная, однако, почему это так, вы не извлечете из этих сведений практическую пользу. Возможно, любители мяса больше пьют спиртного или избегают физических упражнений. Аналогично, даже если рост смертности не коррелирует с другими факторами риска, но как-то связан с потреблением этого продукта,

На самом деле мы должны не просто осознать взаимосвязь между красным мясом и смертью, а обнаружить причину, действительно вызывающую летальный исход.

Почему это важно для нас?    

В других случаях наша цель – объяснить отдельные события. Почему вы опоздали на работу?  Докопаться до коренных причин событий важно, во-первых, чтобы построить планы на будущее (Джейн больше не будет ходить в ресторан, где ей подали несвежую пищу, при этом необязательно вообще исключать из рациона конкретные продукты) и, во-вторых, чтобы оценить ответственность (кого Джейн должна винить за свое недомогание).

Самая важная потенциальная область приложения каузального знания – вмешательство. Мы не просто хотим знать, почему случаются те или иные вещи, – есть потребность воспользоваться этой информацией, чтобы предотвратить или вызвать определенные результаты. Вероятно, вам нужно понять, как изменить диетические привычки, чтобы улучшить здоровье.

Мы должны быть уверены, что меняем причины, которые реально повлияют на результат. Если же нацелить их на нечто, так или иначе связанное со следствием (к примеру, запретить спички, чтобы снизить риск рака легких из-за курения), воздействия окажутся неэффективными.

Дело наше еще больше усложняется, если вмешательства имеют побочные эффекты. Итак, требуется узнать не только причины конкретного результата, но и его следствия. Например, увеличение физической активности ведет к потере веса, но «компенсационный эффект» может вынудить людей потреблять больше калорий, чем они сожгли (в результате вес набирается). Вместо того чтобы отыскивать изолированные связи между отдельными переменными, следует понять более масштабную картину взаимосвязей.

Чем дальше, тем больше миром правят данные и алгоритмы, поэтому умение мыслить в категориях причинности больше нельзя рассматривать как необязательную опцию. Нам нужен этот навык, чтобы извлекать из массивов данных полезную информацию и уверенно прокладывать курс в океане повседневных решений.

Чтобы достоверно выявлять и применять причины, нужно разбираться в психологии каузальности (то есть как мы воспринимаем причины и как о них мыслим), знать, как оценивать доказательства (полученные путем наблюдений или экспериментов) и как применять это знание, чтобы принимать решения. В частности, как сведения, которые мы собираем, – и то, как мы ими манипулируем, – влияют на сделанные нами заключения.

Копия. Оригинал расположен по ссылке