Обработка собранной информации
Данные, собранные из различных источников, представляют собой массив неструктурированной информации. Прежде чем использовать такую информацию в бизнес-планировании, ее необходимо обработать.
Цели и методы обработки исходной информации
Обработка собранной информации производится в следующих целях:
Приведение собранных данных к единой размерности
Часто данные об одном и том же явлении (например, об общих объемах продаж на исследуемом рынке) удается получить из разных источников. Источники могут использовать самые разные единицы измерения. Для усреднения таких данных или взаимного дополнения ими друг друга необходимо привести их к одинаковым единицам измерения (например, к долларам в месяц или штукам в неделю).
Усреднение данных полученных из разных источников
Исследования рынка, аудитории Интернета и т. п., проводимые разными компаниями, обычно дают несколько отличающиеся результаты. Отличия могут быть вызваны методикой проведения исследования, размером опрашиваемой выборки потребителей, наконец, просто случайностью. Если у составителя бизнес-плана нет оснований доверять одному из исследований больше, чем другому, целесообразно усреднить их результаты.
Построение прогнозов на основе собранных данных
Бизнес-план оперирует будущими периодами времени, в то время как доступная информация обычно содержит данные об уже прошедших периодах. Для применения таких данных в бизнес-планировании необходимо построить на их основе прогноз на период, охватываемый бизнес-планом. Для этого используется экстраполяция данных (например, графическим методом или при помощи метода наименьших квадратов) и другие приемы трендового анализа.
Часто собранные данные являются отрывочными и недостаточно конкретными
Например, информацию о том, что за последние три месяца объем продаж на таком-то рынке вырос на 25% трудно применить для бизнес-планирования, если не известна абсолютная величина объема продаж на начало или конец описываемого периода. Еще более абстрактной является информация о "значительном увеличении объема продаж" и т. п. Тем не менее, такие данные могут быть обработаны, если их достаточно много. Комбинируя отрывочные сведения из разных источников, можно сделать выводы (в том числе и количественные) о тенденциях и темпах изменения изучаемых показателей.
Преобразование собранных данных к виду, приемлемому для математического моделирования
Многие современные методы анализа и прогнозирования (например, имитационное моделирование или анализ сценариев) дают наилучшие результаты при совершении расчетов с применением компьютеров. В этом случае данные должны иметь форму не таблиц, графиков и диаграмм, а представляться в виде функциональных зависимостей (линейных или нелинейных функций одной или нескольких переменных). Для переработки собранных данных в такие зависимости наилучшим образом подходит метод наименьших квадратов.
Переработка одних данных в другие
Часто возникают ситуации, в которых собрать необходимые данные по какому-либо из направлений бизнес-планирования достаточно сложно, но вполне доступна информация, при обработке которой такие данные можно получить расчетным путем.
Вот простой пример. Необходимо знать объемы продаж каждого конкурента. Источники прямой информации найти не удается. Тем не менее, существуют статистические данные о полном объеме потребления данного товара (фактической емкости рынка) и данные независимого исследования, содержащие информацию о долях рынка, принадлежащих основным конкурентам. При помощи элементарных вычислений можно получить искомую информацию. Данная ситуация очевидна и приведена только для иллюстрации метода. В практике встречаются значительно более сложные случаи, когда для получения необходимых данных приходится обрабатывать информацию из большого числа источников.
Представление исходных данных в бизнес-плане
В процессе ознакомления с бизнес-планом потенциальный инвестор не только оценивает ожидаемую доходность, срок возврата инвестиций и другие финансовые параметры, но и задается вопросом, насколько достоверными являются прогнозы и ожидания, на основе которых составлен бизнес-план. Очевидно, что риск, связанный с проектом, самым непосредственным образом зависит от точности исходных данных, правильности их интерпретации и корректности построения прогнозов.
В каждом разделе бизнес-плана, использующем внешние данные, необходимо указать их источники, способы обработки и методы построения прогнозов. В приложениях к бизнес-плану следует привести математические расчеты, при помощи которых строились прогнозы и обрабатывались данные.
Желательно, чтобы выводы, к которым пришли составители бизнес-плана, анализируя исходные данные, были очевидны инвестору. В этом случае у него сложится представление о том, что в данном инвестиционном проекте для него не осталось неясных моментов, вызывающих опасения. Для достижения такого эффекта необходимо представлять исходные данные и сделанные на их основе прогнозы в виде как можно более наглядных графиков, диаграмм, в крайнем случае, таблиц.
Чем меньше экспертных оценок (особенно в ключевых параметрах) содержится в исходных данных, тем больше вероятность того, что инвестор будет доверять сделанным выводам.
Немалую роль играет авторитетность источников информации, известность применявшихся методов ее обработки и прогнозирования. Анализируя источники информации, инвестор делает выводы о серьезности подхода авторов бизнес-плана к предлагаемому ими проекту, и, в конечном счете, об их добросовестности по отношению к нему самому (ведь риск убытков в большой степени лежит на инвесторе).