Analitička sredstva za podršku procesu formulisanja strategije

UVOD

Stvaranje strategije je misaoni proces. Taj proces zahteva upotrebu kolektivne mudrosti teorije i prakse da pomogne strategiji da objedini, analizira, razmišlja, struktuira i formuliše prihvatljivealternative. Zamišljeno je da različiti intelektualni okviri i struktuirani prilazi pruže pomoć ovommisaonom procesu. Mnogo ovoga diskutovano je u poglavlju 9 i 10 . Porter-ovih Pet modela moći, Boston Box, Analiza lanca vrednosti, Portfolio analiza i slični testirani modeli mogli bi se opisati kao intelektualni okviri. Oni su postali prihvatljivikao generički okviri za analiziranje odredjenih specifičnih okolnosti pri odredjivanju strategije. Oviintelektualni okviri su često opremljeni strukturnim pristupima koji pomažu stratezima da sistemskirazmišljaju o strategijskim ishodima. U ovu kategoriju spadaju takve tehnike kao što su:planiranje scenarija, SWOT analiza, PEST analiza, mišljenje anketara, razne kokurentske analize ipristupi benčmarkingu.
Treće, postoje nove vrste sredstava za razmišljanje koji se koriste za razumevanje odnosaizmedju ljudi u organizacijama, kao i izmedju organizacija.
Medju ovim prilazima kartografskih prikaza su 360-stepene revizije, ankete išljenjaorganizacije i uticajne mape. Ove 360-stepene revizije pomažu pojedincima da razumeju kvalitetnjihovih nosa sa onima iznad, ispod i pored njih u organizacionoj hijerarhiji. Ankete mišljenja pokušavaju da objasne šta ljudi osećaju o organizaciji koja se ocenjuje na osnovu predhodno definisanog skupa vrednosti ili ponašanja.
Uticajna mapa pokazuje kako ljudi, nagrade i komunikacioni sistemi u organizaciji utiču na
ponašanje svakog pojedinca.
Tokom proteklih deset godina i više, stvaraoci softvera, detaljno razumeći ove misaone okvire, proizveli su verzije softvera onih intelektualnih okvira i strukturnih pristupa koji olakšavaju izvodjenje analize Pet moći ili SWOT analize. Postoji softver koji omogućava laiku, koji poznaje izvesne prethodne statističke i modularne tehnike, da ih koristi za analiziranje informacija. U ovoj poslednjoj grupi nalazi se statistički softver, softver dobijanja podataka, eksperstki sistemi i softver nervne mreže.
Svrha ovog rada je da uvede predmet strategijskog modeliranja i privuče pažnju stratega na
široku paletu sada dostupnih sofrvera i da navede neke njihove koristi i zamke. Naša težnja bi bila da stratezi moraju napraviti proračunate izbore o tome da li da koriste raspoloživi softver i da to čine vodeći računa o mogućnosti da mogu postati njegovi robovi.
Poput dece i odraslih koji su hipnotisani kompjuterskim igrama i surfovanjem, stratege takodje softver može lako zavesti i može obustaviti njihovo razmišljanje i rasudjivanje i proizvesti takozvane dvojne strategije, koje neće uspeti da razlikuju jednu organizaciju od druge.

MODELI KAO ANALITIČKA SREDSTVA

Dizajner modela vidi model kao predstavu stvarnosti. Model pokušava da identifikuje glavne i sekundarne uticaje u vezi sa jednim pitanjem, a tada da hipotizuje uzročne veze izmedju ovih različitih uticaja, tako da se mogu odrediti mogući budući proizvodi. Kada je dizajner modela zadovoljan njime i uveren da on reflektuje stvarnost, tada model počinje da se koristi kako bi se testirale i ocenile pretpostavke o ponašanju sistema ili o proučavanom problemu. Predskazanja se testiraju u odnosu na prošle i buduće scenarije i model se progresivno proverava da bi se poboljšala njegova prilagodljivost stvarnosti.
Model može pomoći stratezima da ramotre različite opcije i da procene njihov uticaj na rezultate, Čak i ako su oni uvek nesavršene predstave realne situacije koju oni pokušavaju da imitiraju. Medjutim, modeli su dobri samo onoliko koliko stvaraoci modela razumeju situaciju. Oni ne mogu da zamene stručnost stvaraoca modela, što znači da dobar model traži znanje njenog stvaraoca koji naporno proučava pitanja povezana sa područjem modeliranja ili kojme su ona vrlo dobro poznata. U ovom slučaju, rezultati se mogu predvideti sa izvesnim tačnostima. Tehnike kao što su Porter-a Analiza pet moći ili Lanac vrednosti, zbog toga što su njihova logika i vrednosti testirani, ne zahtevaju od korisnika ono isto detaljno znanje koje dizajner mora posedovati. To su prave vrednosti dokazanih modela.
Zato što stvaraoci modela treba da grade svoje modele koristeći poznate odnose, zajedničke podatke i izvore podataka i interpretacije tekućih i budućih aktivnosti, modeli im pomažu da dobiju veće razumevanje problema koji pokušavaju da reše. Oni mogu pomoći u struktuiranju problema za odlučivanje u menadžmentu. Oni takodje mogu obezbediti zajednički jezik kojim ljudi sa različitim pogledima mogu diskutovati o zajedničkim pitanjima. Vrednovanje modela može osvetliti logičke zablude i razviti mišnjenja i uverenja na način koji omogućava bolje informisan razgovor i debatu.
Do nedavno, najveći broj modela koristio je kvantitativne podatke i matematičke odnose. Ovi modeli, često u obliku biznis planova, ekstrapolirali su sadašnjost u budućnost korišćenjem stope rasta, kamatne stope i drugih inkrementalnih faktora, Oni nisu upotrebljavali “meke” kvalitativne podatke i to je ograničavalo mogućnost modela da podržava realnost. Danas neki softverski paketi omogućavaju modeliranje mekih i tvrdih varijabli. Budžeti i biznis planovi su primeri tvrdih podataka. Ankete kupaca, primera radi, njihova mišljenja i pogledi, su primeri mekih podataka.