Статьи

Пандемия COVID-19 продемонстрировала, как цифровые технологии и инновации обеспечивают предприятиям устойчивость, доход и новые возможности в условиях кризиса. Сегодня, когда мы сталкиваемся с дополнительными глобальными вызовами, с войной, инфляцией, угрозой рецессии и продолжающимися сбоями в цепочках поставок, взаимоотношения предприятий с технологиями приобретают еще более важное значение, чем когда-либо ранее. Аналитики IDC ждут увеличения разрыва между организациями, которые занимаются и не занимаются масштабированием разработки и внедрением цифровых инноваций. Предприятия, внедряющие цифровые инновации, выходят на лидирующие позиции в своих сегментах рынка.

В процессе перехода предприятий от инвестирования в технологии цифровой трансформации к ведению цифрового бизнеса важнейшим фактором становится их способность внедрять инновации путем разработки прорывных технологий. Все более важную роль здесь играют данные и их анализ. По мнению аналитиков, желаемых бизнес-результатов добьются компании, получающие необходимые наборы данных и правильно применяющие аналитические средства для формирования ключевых идей и создания нужных возможностей.

Исследования IDC подтверждают эту точку зрения. Согласно проведенному компанией в августе 2021 года исследованию IDC Future of Intelligence, темпы внедрения инноваций в организациях с высоким уровнем корпоративного интеллекта в среднем в 2,5 раза выше, чем в организациях с низким его уровнем. Но для обеспечения правильного соотношения данных и аналитических средств необходимо укрепление партнерских связей, строгость и эффективность, а также соблюдение этических норм – т.е., активизация усилий во всех тех областях, которым в прогнозах IDC о будущем цифровых инноваций уделяется особое внимание.

«Если пандемия до сих пор и не вынудила организацию осуществить переход к цифровым инновациям, множество нынешних встречных ветров, начиная от инфляции и заканчивая войнами, должны заставить ее сделать это, – подчеркивают в IDC. – Победители и проигравшие в каждом секторе будут определяться способностью масштабного внедрения цифровых инноваций с поддержанием устойчивости, непрерывности и соблюдения этических норм».

Десять основных прогнозов IDC Future of Intelligence 2022 выглядят следующим образом:

1. К 2024 году в ведущую пятерку компаний в каждом секторе войдут те, кто использует технологии для инновационного выхода из глобального кризиса – рецессии или разрушения цепочек поставок.

2. К 2026 году 10% компаний смогут успешно побуждать потребителей делиться конфиденциальными данными для формирования нетрадиционных предложений, сопровождаемых улучшением клиентского восприятия и увеличением их доли на рынке.

3. К 2024 году 35% компаний, разрабатывающих инновационные алгоритмы для извлечения полезной информации из уникальных наборов данных, начнут предлагать успешные новые продукты и модели ценообразования, осваивая новые потребительские сегменты.

4. К 2028 году повышение эффективности позволит разработчикам увеличить долю времени, затрачиваемого на инновации, с 25% до 75%.

5. К 2028 году доля постоянного дохода от интеллектуальных продуктов у компаний, продающих «обычные» и «умные» версии одних и тех же продуктов, составит 65%.

6. К 2026 году 75% лидеров рынка будут иметь системные, структурированные программы цифровых инноваций и инвестировать средства в непрерывные итерационные новаторские решения, обеспечивающие рост, масштабирование, гибкость и устойчивость.

7. К 2026 году компании, обменивающиеся данными с деловыми партнерами и использующие свои коллективные наборы данных для получения новых потенциальных доходов, смогут увеличивать выручку на 10% быстрее тех, кто этого не делает.

8. К 2025 году 85% генеральных директоров компаний, входящих в список Global 2000, потребуют от членов высшего руководства предоставления на основе имеющихся данных информации об итогах инновационной деятельности, в том числе об эффективности разработчиков и достигнутых бизнес-результатах.

9. В 2027 году доля людей, не ориентированных у себя в компаниях на технологии и затрачивающих на внедрение цифровых инноваций 10 и более часов в неделю, вырастет с сегодняшних 5% до 45%.

10. В 2028 году 15 крупных компаний попадут в заголовки газет за использование цифровых технологий для манипулирования клиентским восприятием и стимулирования покупок в целях обновления и модернизации уже имеющихся средств.

В X5 запустили продукт «Управление товарной представленностью», в котором модели машинного обучения определяют нетипичное отсутствие продаж по товару в конкретном магазине и шлют уведомление персоналу. Это позволило повысить доступность товаров на полках и объемы продаж. Для детектирования нежелательных событий в магазинах, таких как отсутствие товара на полке, нарушение выкладки или отсутствие ценника, используется анализ чеков. В результате время обнаружения проблемы не превышает часа.

В рамках еще одной инициативы был осуществлен переход с инструмента расчета объема промо-товаров, реализованного в SAP BW, на собственное решение. При этом точность прогноза относительно старого решения в ряде случаев выросла до 40%, на AB-тестах подтвержден значительной рост товарооборота и маржи, а также сокращение распродаж после промо-акций.

О реализации этих проектов и их результатах рассказала Елена Фатыхова, руководитель направления поддержки и сопровождения платформы прогнозирования X5 и номинант на премию Data Award 2023.

— Какие задачи решает платформа прогнозирования X5, когда создана, на каких технологиях работает?

Платформа прогнозирования Х5 выросла из продукта «Спрос», команда которой была сформирована в 2019 году. В его рамках был реализован прогноз продаж для логистики и коммерции – нам важно знать, какое количество товара, в каком магазине и в какой день будет продано и обеспечить продажи поставками. Так мы понимаем, сколько товара закупать у поставщика под промо и регулярные продажи. По мере развития этого продукта и добавления новых продуктовых инициатив, стали развиваться общие компоненты, которые переиспользуются и помогают быстрее внедрять новые функции, а также запускать новые продукты. Так и появилась платформа прогнозирования. В стек использованных при ее создании технологий входят Hadoop, Airflow, Kubernetes и Spark.

— Какие направления работы стали наиболее актуальными в последнее время?

На текущий момент наиболее актуальным стало направление долгосрочного прогнозирования. Отдельно стоит сказать про развитие управления товарной представленностью: мы обнаруживаем нежелательные события – факты снижения доступности товара для покупателей, а также анализируем факторы, которые к этому привели.

Кроме того, в начале года мы столкнулись с объективной необходимостью ускоренного перехода на собственные решения. Так, например, в торговой сети «Пятерочка» мы за два месяца перешли с инструмента прогноза промо иностранного вендора на собственное платформенное решение на базе машинного обучения. Это, конечно, обеспечило не только поддержку критичных бизнес-процессов, но и повысило качество инструмента, в том числе точность прогнозов.

— С какими именно нежелательными событиями вы боретесь? Почему они происходят?

У нас есть модель, которая в режиме времени, близком к реальному, определяет, что продажи в магазине по конкретной позиции нетипично отсутствуют. Она отмечает высокую вероятность того, что продажа должна была случиться, однако этого не произошло. В этом случае мы говорим, что произошло какое-то событие, которое помешало покупателю приобрести товар: отсутствие товара на полке, нарушение выкладки, отсутствие ценника. Мы не знаем, что именно произошло, но знаем, что возник фактор снижения доступности товара для покупателя.

— Во сколько оцениваются потери от таких событий, наверняка вы это пытались в каком-то виде оценить?

Довольно сложно произвести такую оценку, ведь ее невозможно валидировать. Мы можем оценить с помощью продвинутых математических методов, какие бы продажи случились, если бы «нежелательные события» не произошли, но качество этой оценки невозможно замерить достоверно. Тем не менее, наши оценки доходят до 20% оборота по отдельным категориям товаров, и экспертная аналитика показывает, что на эти цифры можно ориентироваться, чтобы понимать потенциал создаваемых решений.

— Как боролись с этим до сих пор, что получалось хорошо, а что – не очень?

Есть два подхода к решению этой проблемы. Первый из них – жесткий контроль, но он требует большого человеческого ресурса. Второй вариант – автоматическая проверка данных и выставление заданий на этой базе.

В прошлом компания использовала довольно простые эвристики. Например, по наиболее продаваемому ассортименту у магазина должна быть хотя бы одна продажа в день. Если продажи по какой-то позиции не случалось, то персоналу было необходимо проверить, в чем причина, и устранить ее. Проблема заключается в том, что в этот список так или иначе могли попасть позиции, которые не продавались по другим причинам – например, именно в этом магазине на них просто нет спроса. Сотрудникам добавлялось работы по проверке, которая не всегда была оправданной. Поэтому нам было важно максимально точно идентифицировать случаи, где проблема действительно есть, и не нагружать магазин лишней работой, а наоборот – помогать более точечно находить проблемы и наращивать товарооборот.

— Почему это важно для бизнеса, помимо собственно минимизации упущенных продаж?

Здесь очень много факторов. Во-первых, это лояльность наших покупателей и привлекательность торговой сети. Если покупатели не находят то, зачем пришли, то могут и не вернуться. Для нас важно, чтобы гости находили на полке товар, который им нужен, и возвращались снова и снова.

Во-вторых, устранение таких проблем за счет цифровых решений напрямую влияет на рост продаж. Если с товаром на полке проблема – его не покупают.

В-третьих, если продажа не случилась, то мы не понимаем потенциал продаж и в будущем, исходя из заниженной оценки, прогнозируем более скромные показатели и везем меньше товара в магазин.

Наконец, такая система в конечном счете влияет на сокращение трудозатрат персонала. Сотрудникам не нужно проверять все полки и весь ассортимент, они точечно проходятся по нашим заданиям, а остальное время уделяют гостям, приемке и множеству других своих задач. Упростить работу сотрудников магазинов, помочь им достигать свои цели по показателям – для нас это очень важно.

— Какие варианты решения проблемы рассматривались? В чем их плюсы и минусы?

Решение на базе чековых данных, если честно, довольно очевидное. К тому же анализировать чековые данные нам все равно нужно, и восстанавливать продажи – тоже нужно, так что это естественное развитие системы прогнозирования для переиспользования наработок в других функциях. Мы в целом стараемся смотреть на вещи широко и думать, где еще могут быть полезны наши решения, ведь синергия между функциями и бизнесами – в приоритете для X5.

Альтернативный способ решения вопроса – видеоаналитика. Я бы не сказала, что он конкурирующий: если бы видеоаналитика была, мы бы могли использовать их разметку для обучения моделей. Да и в целом решения могли бы дополнять друг друга. Но проблема видеоаналитики в том, что у нас очень много магазинов, а оборудование для аналитики довольно дорогостоящее и оборудовать все магазины было бы просто нецелесообразно. К тому же у нас широкая ассортиментная матрица, и задача по распознаванию товаров на полке тоже становится довольно объемной. Поэтому использование подхода с чековыми данными стало рациональным решением проблемы с точки зрения бюджета, качества и сроков.

— Вероятно, аналитикой чеков в X5 занимаются уже давно. Какие задачи уже удавалось эффективно решить?

Данные по чекам используются в разных продуктах – например, в подразделении, занимающемся управлением потребительской ценностью (Customer Value Management, CVM), команды используют их для создания таргетированных маркетинговых акций.

— Чеки появляются, когда клиент уже покинул магазин. Как на основе чеков можно оперативно выявить проблему на полке?

Чек появляется, как только он был пробит. Да, могут быть некоторые временные задержки, но у нас чек оказывается не позднее чем через полчаса после того, как он был сформирован на кассе. Разумеется, мы уже не успеем предложить этому покупателю товар, который он не смог найти, но мы узнаем о проблеме и устраним ее для наших следующих гостей. Мы видим, как после наших сигналов продажи возобновляются, и это отличный эффект. Ведь лучше исправить обнаруженную проблему, чем продолжать упускать продажи.

— В чем суть проекта, что было сделано?

В течение дня мы каждый час формируем сигналы и отправляем их в магазины. Их получают директора и администраторы. На старте проекта для пилота мы разработали телеграм-бота, где зарегистрировался персонал. Сотрудники получали оповещения и шли их отрабатывать. На каждый сигнал по своему магазину они в ответ указывали нам, что действительно есть проблема и называли причину, либо отвечали, что все в порядке и система ошиблась. На основе этой обратной связи мы оценивали качество модели и работали над тем, чтобы повысить точность сигналов. Когда точность показалась достаточной, мы запустили AB-тест. В пилотной группе было 300 магазинов, которые получали сигналы, а в контрольной – 300 магазинов, которые сигналы не получали. По результатам теста мы произвели точечную оценку прироста товарооборота. Мы увидели хороший прирост при том, что уведомления рассылались ограниченно, а не по всем позициям, так как мы не могли перегружать сотрудников. Так мы убедились, что действительно приносим финансовый эффект, а не просто добавили работы сотрудникам.

Далее мы интегрировали нашу платформу со стандартными системами магазина и отказались от телеграм-бота. Теперь сотрудники отрабатывают наши задания в своих привычных инструментах. При этом если задание отработано в одном инструменте, то и в другом оно отмечается как сделанное. Нам очень важно, чтобы решением было удобно пользоваться.

— Что представляет собой созданное решение? Как выглядят его сигналы?

По сути само решение не имеет интерфейса, мы взаимодействуем с существующими в компании системами. Там в стандартной для сотрудников форме появляется задание от нашей системы наряду с другими. Указывается время срабатывания уведомления, наименование и код товара, также есть возможность ответить на сигнал: указать корректный он или нет, а если проблема подтверждается – выбрать причину.

— Сколько времени проходит между появлением проблемы и первыми сигналами о том, что «что-то не так»?

От получаса до часа, не более.

— А сколько времени детектирование проблем занимало раньше? То есть какого сокращения времени устранения проблем удалось достичь?

Это очень хороший вопрос. Конечно, сотрудник мог проходить между полками и заметить, что есть проблема нехватки товара. Но может быть и так, что сотрудник не увидел товар на складе и не выложил его. Или может быть, что в системе на остатке числится товар, а по факту его нет. В этом случае система пополнения думает, что продажи обеспечены, и товар в магазин не везут. Здесь до момента, пока проблему обнаружат, может проходить более суток.

— Как эти результаты оцениваются в деньгах, ведь невозможность взять с полки товар – это прямые потери магазина?

Мы называем это упущенными продажами. Результат мы оцениваем на базе АВ-теста, это самый достоверный способ сказать, что изменение продаж произошло именно за счет воздействия нашего инструмента, а не каких-то других факторов. Кроме того, мы оцениваем потенциал по упущенным продажам на базе восстановленных продаж, эта цифра получается из анализа динамики продаж в определенном временном периоде и на соседних объектах. Условно, если мы в среднем продаем 9 штук, а сегодня продали 2, то 7 штук мы восстановим. Логика модели сложнее и учитывает множество факторов, но в целом можно описать это так.

— Каковы направления развития этого проекта?

Мы продолжаем развивать модель в сторону повышения точности детектирования проблем, а также большой упор делаем на определение их причин. Ведь снижение доступности происходит не только из-за нарушения процессов в магазине. Сотрудник может повлиять на это, если товар числится в остатках. Ровно такая проверка стоит перед отправкой уведомления: нет смысла отдавать задание в магазин, если у них нет остатка.

Но в целом по цепочке может быть много причин: нарушение уровня сервиса поставщика, некорректные параметры в системе и т.п. Мы активно движемся в сторону их идентификации и развиваем инструменты для этих функций.

— В начале года SAP уведомил вас об отключении своего облака. Каков был масштаб проблем: насколько сильным был этот удар и каких систем коснулся?

Да, в марте нас предупредили о том, что мы больше не сможем пользоваться облаком SAP. Штаб импортозамещения нашей компании начал активно прорабатывать вопрос: каких процессов это касается, какие альтернативы есть, что необходимо предпринять. По большей части это коснулось отчетности, так как в SAP BW реализуется именно отчетность. Но также там был реализован функционал прогноза промо-продаж. К этому моменту у нас уже год функционировало собственное решение для торговой сети «Перекресток» на базе платформы прогнозирования и, конечно же, у нас были планы перевести на него и торговую сеть «Пятерочка». Но в «Пятерочке» существенно больше пользователей, и переход планировался в течение года. В новой ситуации не было сомнений, что переезжать нужно именно на наше решение: оно уже было готово, но пришлось ускориться.

— В чем была задача прежнего решения для расчета объема промо? Кто его использовал и какие результаты получал?

Прошлый «промо-калькулятор» имел очень простую логику. Пользователь самостоятельно выбирал аналогичный период промо-акции или товар-аналог и его период промо. Далее на базе прошлых продаж составлялся прогноз будущих продаж.

Инструмент использовали категорийные менеджеры, они получали прогноз продаж на выбранные магазины и позиции по дням. Никакие особенности SAP BW не использовались, просто исторически инструмент реализовали в этой системе, так как в BW содержались все нужные для расчетов данные. Это было задолго до того, как в компании появились другие технологии по работе с данными.

— Почему уже заранее началась разработка замещающего решения? Что не нравилось в старом, что хотелось улучшить?

Как я уже сказала, подходы к прогнозированию были довольно тривиальные и не учитывали ничего, кроме факта продаж в одной исторической точке. Новые подходы позволяли учитывать различные факторы: цену, сезон, расположение товара в каталоге и его предложение на кассе, фактор предпраздничных дней. Кроме того, мы учитываем динамику продаж и историю с 2018 года! Из этих данных можно получить очень много ценной информации для повышения точности прогноза.

— Что собой представляет новое решение, каков принцип его работы?

Новое решение представляет из себя сервис с пользовательским интерфейсом. Пользователь указывает, какие товары в каких магазинах и за какой период он хочет поставить в промо-акцию, а также его параметры – например, цену. Далее сервис готовит расчет по этим параметрам и возвращает пользователю прогнозы объемов продаж. Расчет реализуется с помощью модели машинного обучения, которая уже обучена на исторических данных.

— За счет чего решение дает лучшие результаты по сравнению с предыдущим?

Основной эффект мы получаем за счет более продвинутых математических подходов относительно прошлого решения.

— Какого эффекта удалось достичь в результате перехода?

Точность прогноза сильно выросла – до 40% по сравнению с предыдущим решением, подтвержден значительной рост товарооборота и маржи, сокращено количество распродаж после промо-акций. Что касается финансового эффекта, то мы не раскрываем конкретные цифры, но это значимые показатели.

— Разработанное решение дает синергию с прогнозом регулярных продаж. За счет чего она происходит?

Синергия заключается в том, что при прогнозировании регулярных продаж система знает, какие промо-акции и какие планы по продажам будут реализованы. Таким образом, мы учитываем каннибализацию промо-продажами регулярных позиций и привозим ровно столько товара, сколько нужно. Это приводит к снижению списаний и избыточных товарных запасов.

— Каковы планы по развитию этого решения и его расширению на другие области?

В данном решении мы еще не достигли предела по качеству и планируем развивать подходы к математическому моделированию для повышения эффективности. Кроме того, для нас актуально долгосрочное прогнозирование, и мы будем расширять горизонт прогноза с текущих 16 недель до горизонта планирования со стороны категорийных менеджеров и закупок. Также сервис для прогноза промо позволяет осуществлять анализ what-if – проводить оценку сценариев по прогнозу продаж в зависимости от различных параметров: позиции, цены, наличия рекламы на ТВ и другое. Данный инструмент планируется развивать и для других направлений – например, регулярных продаж и плана поставок.

В 2020-2022 годах Счетная палата Российской Федерации реализовала важный стратегический проект — комплексную программу подготовки специалистов (КППС) по управлению данными для высшего органа внешнего государственного аудита. Сотрудники Счетной палаты прошли обучение современным техническим инструментам дата-аналитики и получили практический опыт их использования. Программа позволила значительно повысить производительность труда инспекторов и выйти на новый качественный уровень представления результатов аудиторской работы. Для реальных задач Счетной палаты сотрудники ведомства за три года разработали более 130 решений, основанных на аналитике данных. О том, как удалось этого добиться, рассказал Михаил Петров, директор Департамента цифровой трансформации Счетной палаты Российской Федерации и номинант на премию Data Award 2023.

— В чем заключались проблемы, какие задачи требовалось решить с помощью программы подготовки?

Проблемы типичны для многих госструктур: отсутствие опыта аналитической работы у имеющихся сотрудников, низкий уровень технологической подготовки, в том числе работы с инструментами аналитики, понимания управления данными и т.п. В то же время наша новая система компетенций требует всего этого, а на рынке отсутствуют программы обучения, нацеленные на подготовку необходимого уровня специалистов. Кроме того, нам нужна не теория, а практика — именно на реальных примерах из жизни специалисты такого рода как наши учатся лучше всего.

— Как появилась эта программа, какова история ее создания?

Программа была разработана и реализована нами в 2020-2022 годах, а ее целью является обеспечение реализации стратегии развития Счетной палаты в 2018-2024 годах. В частности, наша стратегия предусматривает не только цифровую трансформацию процессов операционной деятельности, но и развитие собственных аналитических компетенций и инструментария, основанных на современных подходах к моделированию, развитие дистанционных методов аудита, а также аналитических разработок и прикладных методов для обеспечения функции государственного аудита. Фактически КППС стала одним из важнейших инструментов решения задач стратегии. Ее предназначение – обеспечить наших сотрудников техническими знаниями и навыками, которые необходимы им для совершенствования государственного аудита, с акцентом на самостоятельную подготовку и обработку больших объемов информации и данных.

Утвержденная в 2021 году Модель компетенций описывает требования к знаниям и умениям применительно к ролям в процессах Счетной палаты. Ее особенностью и приоритетом стали специальные профессиональные компетенции, свойственные определенным профессиональным ролям, и универсальные цифровые компетенции, которые могут распространяться на всех сотрудников Счетной палаты.

С учетом специфики работы с аналитическими инструментами, а также процессами внедряемой системы управления данными, нами было выделено несколько ключевых ролей сотрудников: инспектор-«дата-стюард», инспектор-«дата-аналитик», дата-инженер и инспектор, обладающий универсальными цифровыми компетенциями. Для каждой из этих ролей в модель компетенций были включены соответствующие профили по трем уровням: начальный, средний, продвинутый. И конечно, сотрудников нужно обучать в соответствии с ними.

— Приведите пример таких профилей.

Например, рассмотрим роль дата-стюарда. На базовом уровне он должен понимать простые структуры и типы данных, обладать теоретическими знаниями о возможностях использования инструментов и принципах функционирования системы управления данными Счетной палаты, уметь работать с ГИС и иметь представление о базовых принципах управления данными. На высоком уровне всё гораздо серьезнее. Такой сотрудник обладает базовыми знаниями SQL, умеет работать с СУБД PostgreSQL, обладает навыками работы в PolyAnalyst, умеет разрабатывать правила надежности и качества данных. Он способен сформулировать рекомендации по составу и порядку формирования данных при создании и модернизации ГИС, умеет формировать задание на загрузку данных дата-инженеру из любого источника данных, имеет углубленные знания в области работы с данными, подтвержденные дипломами.

— Каковы вообще потребности Счетной палаты в экспертах по управлению данными и работе с ними? Должен ли в итоге каждый инспектор стать кем-то из дата-специалистов?

Конечно же, далеко не каждый инспектор должен стать продвинутым специалистом по управлению данными. На один профильный аудиторский департамент, которых у нас 15, из 40-50 человек вполне хватит двух-трех дата-стюардов – специалистов, отвечающих за предметное изучение данных и постановку задач на их «интеграцию»: определение и описание необходимых источников, дата-сетов и т.п. Остальные же инспекторы вполне могут обладать только базовым пониманием того, как устроены базы данных и информационные системы на уровне квалифицированных пользователей.

— Почему пришлось создавать собственную программу обучения?

Каждый из разработанных профилей ролей требовал подбора адекватных программ обучения. Выяснилось, что на образовательном рынке отсутствовали, да и до сих пор отсутствуют предложения по подготовке специалистов по работе с данными, набор компетенций которых соответствовал бы нашим специфическим требованиям. А «затачивать» под нас программу обучения никто из поставщиков не был готов.

Поэтому было принято решение разработать и реализовать КППС – собственную комплексную программу по подготовке специалистов по управлению данными для высшего органа внешнего государственного аудита. Ее преподавателями стали как сотрудники нашего Департамента цифровой трансформации, так и подведомственного Центра экспертно-аналитических и информационных технологий Счетной палаты Российской Федерации (ФКУ «ЦЭАИТ СП»).

— Какие направления охвачены программой?

Программа включает три постоянно действующих курса обучения для разных аудиторий. Это курс для инспекторов-«дата-аналитиков» — «Практика цифровой трансформации», курс для инспекторов-«дата-стюардов» — «Образовательный трек по работе с данными», и курс для инспекторов – «Работа с аналитическим инструментом PolyAnalyst». Занятия по каждому из курсов проводились дважды в неделю и представляли собой как традиционные лекции, так и практические работы на основе актуальных кейсов из практики инспекторов Счетной палаты. Практическому применению полученных знаний уделялось повышенное внимание: на решение кейсов по внешнему государственному аудиту в программах курсов отводилось до половины учебного времени.

По итогам обучения мы получили еще и набор электронных материалов, по которым новые сотрудники смогут самостоятельно пройти подготовку в полном объеме. Записи лекций и материалы для самостоятельного изучения выкладываются в нашей системе управления развитием персонала и системе управления знаниями.

— Расскажите немного про каждый из курсов. Например, что изучают дата-аналитики?

На этом курсе инспекторы, ориентированные на мероприятия по стратегическому и комплексному аудиту, осваивают методы и инструменты аудита, основанного на больших данных. Курс был разделен на несколько уровней (начальный, средний, продвинутый и расширенный) исходя из решаемых задач, сложности обрабатываемых данных и применяемых инструментов.

На начальном уровне инспекторы изучали возможности BI применительно к структурированным данным – агрегирование и визуализация первичных данных из государственных информационных систем. В результате они научились строить и использовать в отчетах несложную инфографику: дашборды, графики, диаграммы и т.п. На среднем уровне уже охватываются методы обработки текстовых данных из первичных документов – извлечение с помощью лингвистических правил и словарей сущностей и концептов из договоров, платежных поручений, актов, протоколов, доверенностей и др.

На продвинутом уровне сотрудники познакомились с программной библиотекой pandas на языке Python, которую называют «Excel XXI века». По итогу этих уровней слушатели умеют проводить несложную текстовую аналитику по большим массивам документов. На расширенном уровне осваиваются новейшие методы искусственного интеллекта – модели-трансформеры и трансферное обучение в обработке естественного языка.

По итогам обучения на всех уровнях инспекторы готовили индивидуальные и групповые учебные проекты, непосредственно связанные с их рабочими задачами. Результаты многих проектов вошли в отчеты Счетной палаты о проведенных контрольных и экспертно-аналитических мероприятиях. Например, группой из трех инспекторов была обучена нейронная сеть-трансформер на нормативно-правовых актах и применена в ходе антикоррупционной экспертизы планов федеральных органов исполнительной власти. Новый подход существенно снизил сроки проведения экспертно-аналитического мероприятия – с 90 до трех дней.

— Если говорить о следующем курсе, то роль дата-стюардов пока еще является экзотикой.

Действительно, внедрение роли дата-стюардов в деятельность Счетной палаты стало уникальным опытом в организации работы с данными в деятельности государственных органов аудита, да и остальных государственных органов. Наши дата-стюарды – сотрудники направлений аудита, ответственные за поиск, сбор, обработку и использование данных. Они определяют источники получения данных и необходимость доступа к ним, необходимые виды данных, содержащиеся в источниках данных. Они же формируют в системе управления данными паспорта объектов данных, карты данных и требования к загрузке исходных данных, требования к витринам данных, определяют периодичность сбора, загрузки и обработки обновлений исходных данных.

Образовательный трек для дата-стюардов разработан на период 2021-2022 годы в соответствии с профилем роли. Курс разделен на триместры, занятия проходят еженедельно. Его особенность – последовательное погружение инспекторов в разные области знаний, связанных с управлением данными.

Дата-стюарды овладели знаниями по поиску, сбору, систематизации данных из различных источников, научились поддерживать наборы данных в актуальном состоянии. Спецификой курса является также система получения практических навыков: выполняя домашние задания в рамках курса, дата-стюарды постепенно наполняют наше озеро данных «живыми» кросс-функциональными наборами данных, а систему управления данными – описанием востребованных в проверках источников данных и наборов данных.

— Вероятно, третий курс – «Работа с аналитическим инструментом PolyAnalyst» – самый «легкий» с точки зрения длительности обучения.

Потребность в таком курсе возникла в связи с высокой загрузкой инспекторского состава, а также сложностью с привлечением на работу в госорган дорогостоящих технических специалистов и дата-сайентистов. Сотрудники, задействованные в проверках, не располагают временем на продолжительную учебу и программирование, да и набор аналитических задач для таких проверок – в целом типичный. Требуются инструменты, позволяющие решать текущие задачи по обработке больших наборов данных «здесь и сейчас». Поэтому нами была выбрана стратегия использования low-code/no-code инструментария, позволяющего решать большинство аналитических задач без программирования, тем самым снижая «порог входа» в аналитику данных для обычных сотрудников, не имеющих специализированной технической подготовки. Некоторые инструменты осваиваются инспекторами самостоятельно по специально разработанным руководствам по работе с ними. Но для наиболее сложного из таких инструментов – аналитической платформы PolyAnalyst – был разработан специальный курс.

Эта платформа принята у нас в качестве базового универсального инструмента для анализа всех видов данных и визуализации результатов работы с данными, поэтому навыки работы с ней необходимы и инспекторам из направлений аудита, и дата-стюардам, и другим сотрудникам. В рамках программы подготовки был разработан специальный курс обучения PolyAnalyst для всех заинтересованных специалистов, включающий три уровня: начальный, средний и продвинутый. Он позволяет приобрести такие навыки, как импорт данных и операции с данными, основы анализа и классификации данных, регрессионный анализ и кластеризация, основы обработки текстовых данных. Кроме того, изучается язык поисковых запросов Pattern Definition Language (PDL), классификация и кластеризация текстов, таксономия, а также язык, предназначенный для описания определений и реализаций процессов eXtended Pattern Definition Language (xPDL).

Так, выпускники начального уровня приобретали навыки по объединению в PolyAnalyst данных из нескольких источников, агрегированию и визуализации данных. На среднем уровне слушатели осваивали более сложную аналитику, — в частности, статистический и текстовый анализ. На продвинутом уровне сотрудники Счетной палаты получили профессиональную специализацию «лингвист-аналитик», изучив углубленные и сложные правила xPDL и PDL для обработки аудиторских документов.

— С какими источниками данных и инструментами (кроме PolyAnalyst) приходится иметь дело специалистам Счетной палаты?

Источников данных очень много. Исходя из специфики нашей работы, главным образом, это различные ГИС – системы в сфере управления общественными финансами, системы типовой деятельности федеральных органов исполнительной власти, системы документарной деятельности, системы в сфере управления материальными и нематериальными активами.

Помимо платформы PolyAnalyst, используем инструменты BI и data science из числа свободного программного обеспечения – Metabase, Python и дополнительные библиотеки по работе с данными, RStudio, JupyterLab, LabelStudio, streamlit, а также инструменты анализа баз данных pgAdmin, DBeaver, Arenadata DB, Arenadata Hadoop.

— Как и по каким критериям осуществляется отбор инспекторов для обучения? Как мотивируете повышать квалификацию?

Мы не ставим барьеров. На «начальный» уровень подготовки может прийти любой желающий. На следующие уровни также могут приходить все желающие, но там уже чисто объективно не все могут с ними справиться. Условно можно сказать, что происходит «естественный отбор» –например, на самом высоком четвертом уровне необходимы знания математики, достаточные для понимания того, как работают нейронные сети, а это не каждому под силу. Но, как я говорил раньше, далеко не всем инспекторам необходим максимальный уровень, – наверное, таких лишь 5% от всей численности.

Специальной мотивации для повышения квалификации нет: как показывает практика, этого и не нужно. Сотрудники и сами прекрасно понимают, что данное обучение повышает их ценность как специалиста, дает уверенность в будущем, что в наше время очень важно. Ну а того, кто этого не понимает, мотивировать бесполезно и бессмысленно.

— Скольких специалистов удалось подготовить?

Курс «Практика цифровой трансформации» прошли 370 специалистов, это 65% сотрудников аудита. 85 из них обучены по расширенному курсу. Систему PolyAnalyst изучили 210 сотрудников. В рамках образовательного трека для дата-стюардов обучено 60 дата-стюардов и 10 инспекторов.

— Какие достигнуты результаты? Что из этого вы считаете наиболее важным?

По итогам реализации КППС в Счетной палате в четыре раза выросло количество аналитических решений с использованием новых методов и инструментов анализа данных. Если в 2020 году их было 16, а в 2021 году – 31, то в 2022 году их число достигло 80. Кроме того, значительно увеличилась – до 70% – доля самостоятельных решений, созданных инспекторами аудиторских направлений без менторской поддержки Департамента цифровой трансформации. При этом по 11 цифровым решениям достигнута их повторяемость и масштабируемость в различных бюджетных циклах и аудиторских направлениях. Появились и первые решения с использованием методов искусственного интеллекта.

Например, в ходе проверки выплат адвокатам по назначению инспектор разработал лингвистическое правило, позволившее извлечь информацию из поля «Назначение платежа» в платежном поручении. После обработки почти 1 млн платежных поручений были обнаружены транши 424 адвокатам с признаками нарушений на общую сумму 20,7 млн руб. Увеличилось количество объектов контроля в 10 раз, а сам процесс анализа первичных документов по выплатам адвокатам сократился по времени в 7 раз.

В 2021 году Счетная палата выиграла конкурс на проведение внешнего аудита Организации Объединенных Наций по промышленному развитию (ЮНИДО). В ходе этой проверки слушатели программы обучения применили свои знания на практике, проведя анализ Journal Entry Testing для выявления мошенничества с финансовой отчетностью. С его помощью удалось отобрать аномальные бухгалтерские транзакции в зоне повышенного аудиторского риска.

Образовательный контент, созданный и апробированный в ходе реализации КППС, начал использоваться в международных образовательных программах – в Университете высших органов аудита при сообществе ИНТОСАИ.

Важно, что для подготовки аналитических решений инспекторы и дата-стюарды самостоятельно находят в Системе управления данными и описывают нужные для работы данные, формируют структуры кросс-функциональных витрин данных и ставят задачи на их загрузку данных в озеро данных.

— Какие наиболее масштабные цифровые решения удалось построить?

В общей сложности нашим сотрудникам удалось реализовать более 120 кейсов по анализу данных.

Ярким проектом стал автоматизированный анализ статистической отчетности ФНС России. В его рамках сотрудниками департамента аудита доходов организовано автоматическое извлечение показателей статистической отчетности ФНС и построение временного ряда за пять лет. Более 2 тыс. показателей сведены в единую аналитическую таблицу, в том числе при помощи лингвистического анализа. Это позволило примерно в 10 раз снизить трудозатраты на проведение анализа статистической отчетности ФНС.

Еще один пример – мониторинг федерального недвижимого имущества. Новые знания и умения позволили сотрудникам реализовать геопространственную и визуальную аналитику объектов федерального недвижимого имущества, арендованного и сданного в аренду, по уровню арендной ставки. В результате, в частности, были выявлены существенные аномалии в распределении уровня арендной ставки.

Наконец, стоит отметить разработку цифрового решения «Государственный долг субъектов Российской Федерации». Используя навыки работы с PolyAnalyst, сотрудники департамента аудита финансовых рынков и государственного долга создали интерактивный инструмент мониторинга и анализа данных о госдолге регионов. Он включает в себя виджеты с табличным и графическим представлением аналитической информации об объеме, структуре и динамике совокупного государственного долга субъектов РФ и муниципальных образований, об объеме и структуре долговых обязательств регионов.

— В чем роль запущенного образовательного проекта для Счетной палаты?

Для нас было крайне важно внедрить практику непрерывного обучения и профессионального развития сотрудников в соответствии с принятыми моделями и профилями компетенций. Этот результат является основой для системной реализации ключевых направлений развития Счетной палаты и достижения стратегической цели по повышению качества государственного управления.

Еще раз подчеркну, что введение роли дата-стюардов, а также формирование модели компетенций и программ обучения инспекторов и дата-стюардов является уникальным опытом в организации работы с данными в деятельности не только государственных органов аудита, но и остальных государственных органов в России.

Наличие у сотрудников Счетной палаты знаний и умений, приобретенных в ходе реализации КППС, позволило значительно повысить производительность и качество их труда. Повысились компетенции инспекторов аудиторских направлений по сбору и анализу данных, по оценке государственных программ и политик, развитию доказательных методов аудита. Расширилось применение новейших методов и инструментов анализа данных, что улучшило качество и актуальность рекомендаций по результатам аудита, минимизировало время сбора аудиторских доказательств, довело на некоторых мероприятиях количество проверяемых объектов до 100%.

— Пытаетесь ли оценить финансовую эффективность работы программ обучения?

Конечно. В нашем случае напрямую в деньгах эффект оценить вряд ли получится, но о том, что подготовленные инспекторы экономят огромное количество времени за счет применения нового аналитического инструментария, говорить можно — и речь идет о тысячах человеко-часов за год. Эффект заключается также, например, в том, что вместо десятков документов или транзакций сотрудник может анализировать тысячи и десятки тысяч, или находить какие-то закономерности, аномалии, которые невооруженным взглядом выявить невозможно. Также инспектор может вывести результаты в виде наглядной инфографики, необходимой для подготовки качественных выводов по итогам работы. То есть можно говорить о принципиально другом качестве результата, который сложно оценить в деньгах.

— Есть ли планы развития программы – например, охват каких-то других направлений подготовки?

Реализация основных запланированных этапов программы завершается, дальше мы будем говорить о ее «тюнинге» — большей ориентации на следующих этапах на решение каких-то частных вопросов применения инструментов и технологий, возникающих уже по итогам практического применения уже освоенного материала.

Оценивая свои перспективы в 2023 году и далее, предприятия сталкиваются с дополнительными факторами риска – экономической неопределенностью, региональными конфликтами, ограничениями цепочек поставок и нехваткой нужных специалистов. И хотя все это, несомненно, окажет определенное влияние, по оценкам IDC, 81% организаций по-прежнему считают реализацию программ в области подключенности своей первоочередной задачей. Ожидается, что компании продолжат инвестировать средства в автоматизацию ключевых процессов, трансформацию рабочих мест, улучшение клиентского восприятия и повышение корпоративной отказоустойчивости.

Программы в области подключенности будут охватывать инфраструктуру и сервисы 5G граничного и облачного сегмента, обеспечивая бесперебойную передачу данных. Эти программы по-прежнему нацелены на повышение эффективности и использование данных для бизнес-анализа в реальном времени. По мере развития сетей и бизнес-требований корпоративным сетевым подразделениям и ИТ-службам необходимо согласовывать свои системы и процессы, обеспечивая непрерывность выполнения бизнес-процессов, повышение производительности труда сотрудников и адаптацию организаций к изменению условий и требований к ведению бизнеса.

«Последствия гибридной работы, инфляции, глобальной экономики и неопределенности в ведении бизнеса вынуждают предприятия адаптировать свои операции для противодействия разрушительным рыночным силам, – указал директор исследовательского направления IDC Future of Connectedness Пол Хьюз. – Организации, которые повсеместно внедряют и интегрируют у себя интеллектуальную, масштабируемую и гибкую стратегию подключения, ориентированную на облако, обеспечат тем самым повышение гибкости, производительности труда и устойчивости операций».

Ведущая десятка прогнозов IDC в отношении подключенности организаций выглядит следующим образом:

1. К 2024 году 75% предприятий будут использовать облачные API для создания приложений взаимодействия с клиентами, предусматривающих интеграцию платформ UCaaS/CPaaS с многоканальными опциями для улучшения качества обслуживания клиентов.

2. К 2025 году 50% цифровых организаций дополнят концепцию cloud first подходом wireless first - беспроводным множественным доступом к сети для выполнения критически важных задач и обеспечения непрерывности ведения бизнеса.

3. К 2025 году только 30% организаций смогут эффективно использовать технологии 5G из-за фрагментации и отсутствия лидеров среди поставщиков вариантов подключения, технологий и управляемых услуг.

4. К 2026 году 40% предприятий удвоят инвестиции в гиперподключенные цифровые пространства в целях повышения производительности, улучшения взаимодействия и повышения эффективности энергопотребления.

5. К 2024 году 50% крупных предприятий прямо или косвенно будут использовать в своей сети глобальные облачные сервисы гиперскейлеров, что дополнительно подтолкнет телекоммуникационные компании к принятию на себя роли интеграторов услуг.

6. К 2027 году на метавселенную будет приходиться 70% ежегодного прироста медиа-трафика в Интернете. Увеличению спроса на него будут способствовать как потребительские, так и корпоративные варианты использования.

7. К 2023 году 40% предприятий смогут оптимизировать операционную эффективность, повысить безопасность и снизить сетевые издержки за счет использования программно-конфигурируемых территориально-распределенных сетей и укрепления безопасности облачных сетей.

8. К 2024 году 30% предприятий усилят со стороны всех основных ИТ-направлений (SecOps, DevOps и AIOps) внимание к сети в части расширения навыков, требований к проверке и взаимодействия с NetOps.

9. К 2026 году 40% компаний начнут отставать от намеченных сроков реализации стратегии устойчивого подключения из-за нехватки бюджета. Трансформация рабочих мест становится сегодня новой нормой для клиентов, работодателей и партнеров.

10. К 2027 году 80% предприятий из списка G2000 будут испытывать потребность в спутниках на низкой околоземной орбите для ликвидации пробелов в зоне покрытия своей сети в отдаленных и сельских района, а также в международных локациях, сопряженных с высоким уровнем риска.

Можно ли эффективно использовать low-code для реализации процессов в крупном бизнесе? Эту тему обсуждали на круглом столе «Игра в low-code: зачем это нужно enterprise», прошедшем в рамках конференции LOW-CODE 2022, организованной издательством «Открытые системы» (см. также «LOW-CODE 2022: Польза неоспорима, но не панацея» и «LOW-CODE 2022: Актуальность платформ для 'гражданских' разработчиков растет»).

Как признал Всеволод Шадрин, руководитель развития продуктов Naumen Platform, выступавший модератором дискуссии, при внедрении low-code часто приходится пресекать саботаж пользователей. Несмотря на, казалось бы, очевидную пользу такого подхода, сотрудники все равно сопротивляются насаждению новых инструментов. Еще чаще приходится сталкиваться с тем, что внедрение таких платформ саботируют внутренние разработчики, создающие «правильные» решения. Кроме того, в ходе дискуссии обсудили еще несколько актуальных вопросов. Как проще и правильнее проверить бизнес-гипотезу: по-быстрому «накодировать» или реализовать процесс в low-code? И уж если в компании случился low-code, то кто должен играть главенствующую роль для успеха работы: аналитики или разработчики?

Гражданские разработчики и ИТ-партизаны

«Low-code — это не только инструмент, но и средство изменения сознания. У айтишников и бизнеса головы работают принципиально по-разному: одни живут в пространстве векторов, объектов и свойств, а другие — в пространстве денег», — отметил Владимир Анисимов, директор по данным «Интер РАО-Онлайн». Перевод с одного языка на другой — наболевшая проблема, с которой сталкиваются почти все компании. Начиная жить в новом мире сложных конструкций, гражданские разработчики быстро приходят к пониманию того, что появление одной новой галочки в приложении может повлечь написание километров кода, то есть огромные доработки в унаследованных системах. Осознание принципов работы ИТ — очень важный результат усилий гражданского разработчика. До сих пор таких возможностей у бизнеса было мало.

Владимир Анисимов: «Осознание принципов работы ИТ — очень важный результат усилий гражданского разработчика. До сих пор таких возможностей у бизнеса было мало»

Разумеется, есть и обратная сторона медали. Когда бизнес приходит с запросами к ИТ, то часто слышит, что сделать это невозможно, долго или дорого. Однако уже реализованное low-code-решение перевести в продуктив гораздо проще. Именно поэтому роль low-code в современном бизнесе будет только расти.

«Без сомнения, low-code очень хорош для быстрого решения проблем, когда требуется буквально за несколько дней из подручных средств собрать и запустить какой-либо продукт. И по мере своего взросления low-code будет занимать все большее место в создании приложений», — уверен Дмитрий Калаев, директор акселератора ФРИИ. Популярность low-code растет — это бесспорно, причем в крупном бизнесе гораздо больше возможностей для его использования. Конечно, он не подойдет для решения всех корпоративных задач, но его применение может стать полезным для значительного числа перспективных направлений.

«У любого сотрудника есть поток задач. И чтобы с ними справиться, ему нужны компетенции и доступный инструментарий. Человек всегда зажат между скоростью потока задач и интенсивностью его обработки», — считает Станислав Фридкин, руководитель управления товародвижения и планирования компании Sunlight. Low-code — один из инструментов, с помощью которых люди могут выстроить свой рабочий процесс. У специалистов появляется выбор: либо по-прежнему абсолютно непрозрачно работать в электронных таблицах, либо выстроить процесс и добиться его прозрачности, попутно сняв с себя часть рутины и сократив трудозатраты. Не менее важен и другой аспект: когда визуально выстроена последовательность из квадратиков со стрелочками, всегда можно без труда точно повторить процесс.

«Low-code был и раньше. Лет пятьдесят назад могло бы быть точно такое же обсуждение: айтишники, писавшие программы для больших ЭВМ на ассемблере, презирали Фортран, который являлся языком высокого уровня (то есть был low-code по сравнению с ассемблером) и давал ученым возможность быстро делать расчеты», — напомнил Леонид Головин, советник генерального директора по цифровой трансформации «Газпромтранса».

Леонид Головин: «Low-code был и раньше. Лет пятьдесят назад могло бы быть точно такое же обсуждение: айтишники, писавшие программы для больших ЭВМ на ассемблере, презирали Фортран, который являлся языком высокого уровня (то есть был low-code по сравнению с ассемблером) и давал ученым возможность быстро делать расчеты»

По мнению Головина, для успешного развития подходов low-code компаниям нужен прогрессивный ИТ-директор, который правильно оценит место и роль такой платформы, выделит для нее песочницу в своей компании, договорится с «безопасниками», предоставит необходимые инструменты и мощности, проведет обучение и привлечет «партизан» — гражданских разработчиков, которые будут резвиться в песочнице. Лучшее из созданного ими может стать техническим заданием, на базе которого можно разрабатывать серьезные решения.

Возможно, ИТ-директор должен действовать в тандеме с директором по развитию или инновациям. Именно так можно обеспечить правильную работу с гражданскими разработчиками.

Впрочем, как предположил Фридкин, ИТ-директор может и не знать, над какими проблемами бьются эти партизаны и какими средствами пытаются их решить. Аналогия с партизанами возникает не случайно: зачастую пользователи вынуждены скрывать свои разработки, чтобы не получить по рукам. «Мне приходилось видеть такие ситуации не только в наших, но и в зарубежных компаниях. Попытки делать собственные инструменты воспринимаются как проявление агрессии по отношению к корпоративным системам и могут иметь дисциплинарные последствия», — рассказал Фридкин.

Между жадностью и страхом

Почему внутренние разработчики противостоят внедрению low-code? Они ведут себя как снобы или просто больше знают и поэтому настроены скептически?

«Low-code по идеологии ближе к микросервисной архитектуре. Но в большинстве компаний до сих пор используются монолиты. Встраивать в них доработанные кусочки всегда долго, дорого и трудно, потому что после доработки систему приходится тестировать полностью», — пояснил Анисимов. Именно это и вызывает основное сопротивление: как только создан работающий прототип и встает речь о его внедрении, у разработчиков появляется очередная головная боль. В компании с микросервисной архитектурой это воспринимается гораздо проще. Однако, по мнению Анисимова, другого пути нет. Low-code на данный момент является единственным способом быстрой проверки бизнес-гипотез.

Как считает Калаев, реакция некоторых программистов объяснима: они действительно боятся остаться без работы. Вторая причина — психологическая: автоматически сгенерированный код вполне может быть неоптимальным, в нем нет красоты и изящества. И даже если забыть про потребляемые ресурсы, профессионала это может бесить. Однако на бизнес такой аргумент совершенно не действует: человеко-час дороже, чем потребленные гигабайты.

Станислав Фридкин: «Рынок — это всегда баланс между жадностью и страхом. Неизвестность и страх потерять что-то, давшееся большим трудом, всегда будут создавать много проблем»

Фридкин напомнил, что рынок — это всегда баланс между жадностью и страхом. Если экстраполировать такой подход на внутренний рынок компаний, где продаются и покупаются проекты, то неизвестность и страх потерять что-то, давшееся большим трудом, всегда будут создавать много проблем.

«Поспорю с тем, что настоящие программисты должны бояться лоукодеров. Скорее, лоукодеры должны бояться за себя», — заявил Головин. Еще два года назад нейросеть DALL-E, рисующая изображения по их текстовому описанию, казалась чем-то фантастическим. А сейчас таких систем уже много, и в результате дизайнеры начинают терять работу. Вполне вероятно, что через несколько лет введенной фразы с описанием желаемого результата будет достаточно для того, чтобы искусственный интеллект предложил готовый прототип системы. Бизнес-руководители будут аплодировать, и никакие гражданские разработчики уже не потребуются. Самым ценным сотрудником станет тот, кто знает, что ему нужно, и способен это сформулировать нормальным языком.

Обойтись без low-code?

«Сейчас почти все выпускники вузов и даже школьники знают Python и не горят желанием изучать другие варианты. У этого языка достаточно большие возможности, и проверить с его помощью гипотезу вполне возможно, даже если код не выдерживает критики», — утверждает Анисимов. Сторонники других языков относятся к Python практически как к low-code. По мнению Анисимова, сейчас сложилась неоднозначная ситуация. С одной стороны, подрастает поколение, владеющее настоящим языком программирования, и им инструменты low-code не слишком нужны. С другой стороны, для разработки на Python все равно требуется довольно большое время. Предлагая пользователям какой-либо инструмент, важно четко понимать их потребности.

«В скорости low-code точно выигрывает, но мы платим за это ограничением возможностей. По моим ощущениям, экономия времени составляет около 20–30%», — оценил Анисимов.

Дмитрий Калаев: «Исходя из моей практики, вручную можно проверить 80% гипотез. Еще 15% имеет смысл проверять с помощью low-code, а еще 5% — лишь полноценным программированием»

Калаев уверен, что с точки зрения проверки бизнес-гипотез идеальный вариант — не программировать вовсе. Некоторые из гипотез можно проверить в буквальном смысле вручную: с ручкой и бумагой. «Исходя из моей практики, вручную можно проверить 80% гипотез. Еще 15% имеет смысл проверять с помощью low-code, а еще 5% — лишь полноценным программированием», — отметил Калаев. Конечно, проще всего пользоваться привычным инструментом, а подумать и понять, как решить задачу проще, — отдельный навык изобретателя.

Как утверждает Калаев, команда, проверяющая гипотезы, обходится в 15–20 млн руб. в год. В зависимости от ее навыков и вида гипотез, она может проверять одну гипотезу в год, квартал или даже неделю.

Фридкин также призывает осмотрительно подходить к выбору инструментов и не бросаться в гонку за модой. Люди как-то работали и до появления программирования как массового явления в нашей культуре и бизнес-практике. Если появилось много современных инструментов, это не означает, что задачи нужно решать именно с их помощью. Есть масса компаний, способных решать многие задачи с помощью «мозгового штурма» — почему бы им не пользоваться, особенно на начальных этапах проектов.

Каждому свой инструмент

«Применять low-code или нет, должен решать бизнес, который больше всего в нем заинтересован. У аналитиков все и так неплохо, у разработчиков — еще лучше. А вот у бизнеса голова болит всегда», — объяснил Анисимов. Именно бизнес диктует требования к проверке гипотез на цифрах, и у него нет времени вставать в очередь на проверку, чтобы узнать, работает очередная идея или нет. А прототип, разработанный на low-code, позволяет не только оценить эффективность, но и «пощупать» созданное решение — это главный плюс такого подхода.

«Когда приходят бизнес-заказчики и требуют реализовать какую-то функцию, разработчики и аналитики испытывают лишь психологический дискомфорт. У них есть свои задачи, а главное — они все равно получат свои деньги», — иронизирует Калаев. А для бизнеса разработка новых приложений — это вопрос выполнения годовых показателей эффективности и получения премий.

Головин согласился с тем, что low-code как инструмент прототипирования более востребован у людей, работающих в бизнес-подразделениях, чем у системных аналитиков и разработчиков. Более того, он уверен, что low-code для ИТ-служб — очевидное зло. «Это все равно что предложить компании, которая строит здание, использовать алебастровую замазку. У нее есть свои инструменты и свои регламенты. А замазка — это скорее для тех, кто создает рядом киоск быстрого питания, чтобы быстро решить проблему с едой для строителей», — сказал Головин.

В итоге дискуссии эксперты сошлись во мнении, что каждому необходим свой инструмент: бизнесу — платформы low-code, а айтишникам — «нормальные» средства разработки. На данном этапе подход low-code, так же как некоторое время назад Agile, позволяет небольшими шагами прийти к тому, чего хотят бизнес-пользователи. Именно поэтому он стал так популярен.

В условиях роста числа и изощренности киберугроз осведомленность и чувствительность потребителей к утечкам данных увеличивается. По мере того, как клиенты становятся все более пытливыми и осторожными в части использования их личной информации, принципы Privacy by Design пересматриваются. В правила и предписания, регламентирующие порядок хранения и передачи данных, вносятся необходимые изменения. При этом предприятия признают, что клиенты не желают мириться со сбоями в работе цифровой инфраструктуры, используемой ими в своей работе и повседневной жизни. А существующая неопределенность порождает у организаций потребность в «достоверности данных».

По мнению аналитиков IDC, взаимосвязь между пониманием, основанным на данных, и доверием носит циклический характер. Клиенты готовы доверять организациям, которые прозрачно делятся информацией, основанной на данных. При этом доверие является необходимым условием для преодоления нежелания потребителей предоставлять личные данные, которые необходимы для получения высококачественной информации.

В своих прогнозах Future of Trust компания IDC пропускает будущее анализа данных через призму конфиденциальности, безопасности, соответствия нормативным требованиям, рисков, а также экологических, социальных и управленческих аспектов (environmental, social, and governance – ESG) – т.е., через все элементы, формирующие основу доверия (Framework of Trust).

Десять главных прогнозов IDC Future of Trust 2022 выглядят следующим образом:

1. К 2026 году 30% крупных предприятий создадут у себя автономные операционные центры безопасности. Распределенные команды будут обращаться к ним для более быстрого устранения неполадок, управления инцидентами и реагирования.

2. К 2024 году у 35% организаций появится инженер по вопросам конфиденциальности, который будет реализовывать принципы Privacy by Design в ИТ-системах, процессах и стратегии разработки продуктов.

3. К 2024 году 30% организаций с жестким регулированием будут внедрять технологии конфиденциальных вычислений для объединения и улучшения данных, имеющих критически важное значение для вычислительных приложений коллективного пользования, с сохранением их конфиденциальности.

4. К концу 2024 года 65% крупных предприятий в целях соблюдения норм защиты данных и их конфиденциальности начнут требовать от поставщиков облачных сервисов контроля за суверенитетом данных.

5. К 2026 году 40% организаций будут инвестировать в средства обеспечения соответствия нормативным требованиям, предоставляемые в качестве сервиса. Это объясняется резким усилением регулирования, нехваткой нужных специалистов и необходимостью повышения эффективности капиталовложений.

6. К 2027 году 60% компаний, входящих в список G2000, начнут проводить непрерывную оценку рисков в рамках ежегодных аудитов безопасности, привлекая поставщиков услуг для снижения бремени, обусловленного существующими политиками, нормами и техническим долгом.

7. К 2025 году Комиссия по ценным бумагам и биржам США опубликует стандарты оценки киберрисков, а публичные компании обязаны будут обновлять соответствующие показатели, сообщая о них на ежегодной основе.

8. К 2024 году 30% организаций расширят свои показатели ESG и выведут управление данными за рамки отчетности в целях обеспечения устойчивости управления затратами и получения конкурентных преимуществ.

9. К 2024 году 75% крупных предприятий внедрят специализированное программное обеспечение для управления данными ESG и формирования отчетности, соответствующей новым требованиям законодательства и возросшим ожиданиям акционеров.

10. К 2025 году 45% руководителей компаний, уставших тратить деньги на безопасность без какой-либо предсказуемой окупаемости инвестиций, для оценки и аудита средств, которые были вложены в программу безопасности, потребуют ввести показатели эффективности, характеризующие текущий уровень безопасности и достигнутые результаты.

По сути, системы планирования ресурсов предприятия (enterprise resource planning, ERP) являются мозгом ИТ-инфраструктуры организации. И это не преувеличение. Ведь именно система ERP упрощает, стандартизирует и интегрирует широкий спектр жизненно важных бизнес-процессов в рамках выполнения предприятием своих функций.

Внедрение ERP-решения относится к числу наиболее капиталоемких проектов ИТ-службы. Помимо значительных инвестиций нужно помнить о том, что система ERP оказывает влияние на все стратегические бизнес-подразделения компании. Поэтому ИТ-директору крайне важно придерживаться лучших практик развертывания ERP-решения и внимательно следить за тенденциями, которые будут формироваться в перспективе.

По словам аналитиков исследовательской компании Everest Group, влияние складывающихся тенденций на ИТ-лидеров и развитие системы ERP в качестве решения, охватывающего всю организацию, рисуют нам следующую картину.

Адаптация уступает место стандартизации

Традиционные практики настройки ERP-решения в соответствии с конкретными потребностями предприятия или бизнеса уступают место внедрению готового решения. Ключевым фактором здесь является высокая стоимость ресурсов, необходимых для быстрого внедрения новейших функций – затрат, от которых многие ИТ-директора вынуждены отказываться, рискуя отстать от конкурентов.

Системы ERP регулярно обновляются, при этом возможно динамичное внедрение новых функций в живую среду. При высоком уровне кастомизации ИТ-директору придется настраивать обновление в контексте ранее внесенных изменений. Это весьма обременительно и приводит к дополнительным затратам. Переходя на стандартизированное ERP-решение, руководители ИТ-служб могут избежать возникновения лишних проблем, и большинство из них стремятся придерживаться именно такого курса.

Последствия для ИТ-директоров. Помимо снижения затрат и уменьшения сложности, внедрение готового ERP-решения способствует ускорению выхода на рынок и повышению гибкости бизнеса. Ранее из-за необходимости кастомизации процесс внедрения занимал обычно от четырех до пяти лет. Благодаря использованию готового решения на внедрение уходит от полугода до года. У руководителей ИТ-служб, использующих готовые решения, остается больше свободного времени для модернизации процессов.

Лучшие в своем классе решения приходят на смену внедрениям в масштабах всего предприятия

Ранее ИТ-директора внедряли ERP-решение, постепенно распространяя сферу его действия в различных стратегических бизнес-подразделениях по всему предприятию. Однако стремительный переход на цифровые технологии и революция SaaS подталкивают лиц, принимающих решения в области ИТ, к другой тактике.

Как отмечают аналитики Everest Group, сегодня руководители корпоративных технических подразделений активно внедряют на предприятиях цифровые инициативы, связанные с автоматизацией маркетинга, повышением качества обслуживания клиентов, организацией маркетинга в социальных сетях и трансформацией персонала. Однако функционал облачных ERP-решений в этих областях все еще отстает от их локальных версий. Поэтому для основных функций, например, организации финансового учета, ИТ-директора выбирают облачное ERP-решение ведущего поставщика, в полной мере отвечающее предъявляемым к нему требованиям, а в других областях используются лучшие в своем классе точечные решения.

Последствия для ИТ-директоров. Для использования лучших в своем классе решений SaaS с максимальной эффективностью руководителям ИТ-служб необходимо сместить акцент с внедрения на интеграцию. Чтобы получить лучшее из обоих миров – систем ERP для основных функций и множества целевых решений для жизненно важных бизнес-потребностей – ИТ-директора должны проводить модернизацию процессов и брать на себя обязанности организатора.

Интеграции отводится основополагающая роль

С появлением технологий следующего поколения (Интернета вещей, бизнес-анализа и искусственного интеллекта) предприятия стремятся извлечь из них выгоду для бизнеса. Этой тенденции придерживаются и ведущие поставщики ERP-систем, интегрирующие свои решения с появляющимися новыми технологиями, а руководители ИТ-служб следуют их примеру.

Благодаря доступности веб-сервисов и JSON, ERP-решения легко интегрируются с другими сопровождающими приложениями.

На заводах установлены тысячи датчиков, через каждые 15 секунд передающих соответствующие сведения. Благодаря переносу ERP-систем в облако и их интеграции с технологиями анализа в реальном времени огромные объемы данных можно обрабатывать на лету.

Последствия для ИТ-директоров. Интеграция ERP с другими технологиями в значительной степени облегчает работу ИТ-директоров. Финансовый модуль, к примеру, является ключевым компонентом ERP-решения. В условиях отсутствия данных в режиме реального времени, по завершении каждого месяца несколько дней уходит на обработку полученных результатов и составление управленческой отчетности. Теперь же, благодаря тиражированию данных практически в реальном времени, месяц можно закрывать уже на следующий день, что существенно повышает эффективность всего процесса. Аналогичным образом электронные медицинские карты в отрасли здравоохранения интегрируются с ERP-решением, и практикующие врачи могут своевременно получать необходимую им информацию.

Наступление отраслевых решений

С учетом разнообразия потребностей каждой из вертикалей универсальный подход не оправдывает ожидания руководства бизнеса и технологических подразделений. Это приводит к появлению ERP-платформ, которые предлагают функциональные возможности, соответствующие особенностям конкретных бизнес-вертикалей.

Отраслевые ERP-решения пользуются все большей популярностью у ИТ-директоров. Некоторые поставщики уже нашли для себя вертикальные ниши.

Последствия для ИТ-директоров. Отраслевые облачные ERP-решения позволяют ИТ-директорам получать информацию о лучших методах, которых придерживаются их коллеги. Наличие широкой клиентской базы повышает вероятность инвестиций поставщиков решений в разработку инновационных продуктов.

Переход в облако

Руководители технических подразделений предприятий заменяют устаревшие локальные ERP-решения облачными. Преимущества облачных технологий, позволяющие сотрудникам работать из любого места, стали еще заметнее в период пандемии.

По оценкам Strategic Market Research, в настоящее время от 60% до 65% ERP-систем на развивающихся рынках все еще остаются локальными. Однако в течение следующих трех-четырех лет ситуация изменится: олачные технологии по своим объемам превзойдут локальные. Примерно 50-55% развертываний будут осуществляться в облаке. Соответствующая тенденция быстро набирает обороты.

Облачные ERP-системы в Gartner относят к категории прикладных решений. По оценкам аналитиков компании, в 2025 году корпоративные ИТ-расходы на облачные сервисы в ряде рыночных сегментов превысят расходы на традиционные ИТ. Прогнозируется, что почти две трети расходов на прикладное программное обеспечение в 2025 году будут направлены на облачные технологии, тогда как в 2022 году их доля составляла 58%.

Последствия для ИТ-директоров. Перенося свои ERP-решения в облако, ИТ-директора могут извлечь дополнительную выгоду из снижения затрат, новой функциональности, мобильности, упрощения развертывания, эластичности, уменьшения потребности во внутренних ИТ-ресурсах и возможности легко добавлять пользователей и новый функционал для обеспечения роста бизнеса.

Компания Gartner представила главные стратегические прогнозы на 2023 год и последующий период. Аналитики изложили свой взгляд на то, каким образом лидеры бизнеса и руководители ИТ-служб могли бы переосмыслить ранее сделанные предположения и воспользоваться моментом, превратив неопределенность в уверенность.

По мнению Gartner, неопределенность несет в себе не меньше возможностей, чем рисков. Ключом к раскрытию этих возможностей является переосмысление предположений (особенно тех, что исходят из доцифрового прошлого) о характере выполнения работы, выстраивании отношений между клиентами и поставщиками и развитии текущих тенденций. Постоянство удобно, но оно наносит ущерб росту любой компании, которая стремится занять лидирующие позиции в современном цифровом мире, наполненном неизвестностью. Прогнозы Gartner свидетельствуют о создании условий для того, чтобы руководители могли воспользоваться неопределенностью, бросить вызов традиционному мышлению и изменить ожидания, сохранив при этом темпы поступательного движения.

На симпозиуме Gartner IT Symposium/Xpo аналитики Gartner представили 10 основных стратегических прогнозов.

1. К 2027 году на полностью виртуальные рабочие пространства будет приходиться 30% роста инвестиций предприятий в технологии метавселенной, а офисный опыт будет переосмыслен. Поскольку сотрудники продолжают стремиться к более гибким сценариям работы, в метавселенных появятся виртуальные рабочие пространства для поддержки нового иммерсивного опыта. Под полностью виртуальными рабочими пространствами понимаются созданные компьютером среды, в которых группы сотрудников могут собираться вместе, используя персональные аватары или голограммы.

По мнению аналитиков Gartner, поставщики существующих решений для совещаний должны предлагать клиентам технологии метавселенной и виртуального рабочего пространства, иначе они рискуют утратить свои позиции на рынке. Виртуальные рабочие пространства обеспечивают такую же экономию финансовых ресурсов и времени, что и видеоконференции, но при этом улучшают вовлеченность и повышают качество связи и взаимодействия.

2. К 2025 году при отсутствии экологически чистых технологий искусственный интеллект будет потреблять больше энергии, чем вся человеческая рабочая сила, вместе взятая. Это в значительной степени подрывает смысл стратегии нулевого выброса углерода. В условиях, когда искусственный интеллект получает все более широкое распространение и требует более сложных моделей машинного обучения, он потребляет больше данных, вычислительных ресурсов и мощностей. Если нынешние способы использования искусственного интеллекта останутся неизменными, энергетические ресурсы, необходимые для машинного обучения и связанных с ним процессов хранения и обработки данных, могут составить к 2030 году до 3,5% от общего объема энергопотребления.

По мере осознания защитниками искусственного интеллекта масштабов порождаемых им выбросов, предпочтение все чаще отдается экологически чистым методам, включающим в себя применение специализированного оборудования, снижающего энергопотребление, эффективное написание программного кода, трансферное обучение, методы работы с небольшими объемами данных, федеративное обучение и многое другое.

По оценкам Gartner, искусственный интеллект открывает огромные перспективы для дальнейшего повышения операционной эффективности, намного перевешивающие его собственное негативное влияние. Если искусственный интеллект начнет применяться более широко и эффективно, глобальные выбросы углекислого газа удастся сократить еще на пять-десять процентов.

3. К 2026 году атаки, направленные на отказ в обслуживании и проводимые гражданами с использованием виртуальных помощников (citizen-led denial of service, cDOS) в целях прекращения операций, станут самой быстрорастущей формой протеста. Протесты против бизнеса и правительственных организаций все активнее перемещаются в цифровую сферу. За атаками cDOS стоят не хакеры, а обычные люди, обращающиеся к помощи виртуальных помощников.

Согласно прогнозам Gartner, к 2025 году 37% клиентов при взаимодействии со службой поддержки начнут использовать виртуальных помощников для связывания ее ресурсов. Такое вполне легитимное с виду взаимодействие станет выражением протеста. К 2024 году граждане смогут парализовывать контакт-центры компаний, входящих в список Fortune 500, инициируя атаки, направленные на отказ в обслуживании, при помощи виртуальных помощников.

4. К 2025 году мощные облачные экосистемы консолидируют 30% поставщиков, уменьшив выбор и контроль клиентов над своим программным обеспечением. Крупнейшие поставщики облачных сервисов (cloud service providers, CSP) создают экосистемы, в рамках которых наряду с избранными независимыми поставщиками программного обеспечения (independent software vendors, ISV) предлагают заранее интегрированные и скомпонованные сервисы. Экосистемы CSP обладают достаточным для существенного повышения производительности потенциалом, который формируется за счет упрощения выбора, интеграции и компоновки программных компонентов. По мере развития экосистем CSP потребность в инструментах независимых поставщиков программного обеспечения будет уменьшаться, поскольку CSP регулярно предлагают новые функции и оперативно внедряют инновации благодаря быстроте и гибкости облачной разработки.

5. К 2024 году совместные суверенные партнерства, санкционированные регулирующими органами, сумеют повысить доверие заинтересованных сторон к глобальным облачным брендам и будут способствовать дальнейшей глобализации ИТ. По мере роста глобальных взаимосвязей сообществ и их зависимости от цифровой информации появляется все больше нормативных и законодательных актов, направленных на осуществление контроля за гражданами и их защиту, а также обеспечение постоянной доступности важнейших услуг. Правительства и коммерческие регуляторы ужесточают политику в части использования ресурсов облачных провайдеров, не имеющих отношения к данному региону, для критически важных или чувствительных рабочих нагрузок.

В связи с последними геополитическими событиями и санкциями, направленными против конкретных платформ, спрос на суверенные облачные решения растет. Санкционирование правительствами и регулирующими органами конкретных совместных инициатив облачных провайдеров и их партнеров на местах соответствует ужесточению требований к суверенности и при этом способствует продолжению технической глобализации.

6. К 2025 году «нестабильность рабочей силы» приведет к тому, что 40% организаций столкнутся с существенными потерями в бизнесе, а это в свою очередь будет способствовать смене стратегии в отношении персонала с привлечения на сохранение. Проблемы Великой отставки (Great Resignation), начавшейся в 2021 году, эмоционального выгорания и тихого ухода ставят перед руководством бизнеса новые задачи в части поиска, привлечения, найма и удержания талантов. В своих корпоративных заявлениях и финансовых отчетах организации все чаще будут акцентировать внимание на существенных стратегических сдвигах вследствие неспособности поддерживать существующие продукты или услуги и предлагать новые возможности из-за проблем с персоналом.

По мнению аналитиков Gartner, волатильность рабочей силы напрямую коррелирует с корпоративными моделями управления и эффективностью процессов, что оказывает влияние на финансовые показатели. Обсуждение вопросов устойчивости должно вестись на уровне генерального директора и членов совета директоров, не оставаясь исключительной прерогативой отдела кадров.

7. К 2025 году доля акционеров, лояльно относящихся к инвестициям в прорывные технологии, удвоится, что сделает их жизнеспособной альтернативой традиционным расходам на НИОКР, направленным на увеличение темпов роста. Пытаясь найти для себя конкурентные преимущества в условиях неопределенности и волатильности, лидеры отрасли все чаще соглашаются на высокорискованные инвестиции в технологии с неизвестной доходностью и потенциальным риском провала.

Успешные предприятия понимают, что на самом деле главный риск, с которым они сталкиваются, заключается в том, что ими делается слишком мало и слишком поздно. Внедрение революционных подходов позволяет предприятиям добиться максимальной выгоды от прорыва, регулируя склонность к риску и повышая толерантность к неудачам.

8. К 2027 году модели платформ социальных сетей начнут сдвигаться от «клиента в качестве продукта» в сторону «платформы в качестве клиента» – к децентрализованной личности пользователей, продаваемой через рынки данных. Нынешняя парадигма, при которой пользователям приходится многократно подтверждать свою личность в онлайн-сервисах, вызывает вопросы с точки зрения эффективности, масштабируемости и безопасности. Web3 позволяет внедрять новые децентрализованные стандарты идентификации, которые обладают рядом серьезных преимуществ – усиливается контроль над данными, которыми делятся пользователи, исключается необходимость повторной проверки подлинности в разных службах, поддерживаются общие службы аутентификации.

9. К 2025 году устранение рядом организаций задокументированных гендерных различий в оплате труда приведет к уменьшению дискриминации женщин на 30%, что должно способствовать снижению кадрового дефицита.

Опросы Gartner неизменно показывают, что уровень компенсации является главным фактором привлечения и удержания талантов, однако только 34% сотрудников считают, что их заработная плата справедлива. Общепринятой методологии оценки равенства в оплате труда не существует, что ставит перед организациями задачу выявления и учета гендерных различий при расчете зарплаты. Формируется зарождающийся рынок программных средств, предназначенных для оценки справедливости оплаты труда, а поставщики предоставляют дополнительные способы анализа и моделирования данных, связанных со справедливой оплатой.

10. К 2025 году треть удачных инвестиционых решений будет основываться не на рентабельности инвестиций, а на таких показателях, как благополучие сотрудников, их эмоциональное выгорание и удовлетворенность брендом. Инвестиции в благополучие сотрудников и обслуживание клиентов начнут приносить прямую финансовую отдачу за счет роста выручки и снижения затрат. Еще более значительное влияние они оказывают на ценность бренда и репутацию компании, а также на привлечение и удержание сотрудников и клиентов. Такие показатели с трудом поддаются количественной оценке с точки зрения краткосрочных финансовых выгод, но влияют на долгосрочные финансовые результаты, определяющие стоимость предприятия.

Использование традиционных моделей ROI при принятии инвестиционных решений может снизить или полностью нивелировать нефинансовые преимущества. По мнению аналитиков Gartner, организации, которые используют более широкие подходы к оценке, начнут переключать свое инвестиционное внимание на долгосрочный рост, прорывные инициативы и инновации.

В течение следующих нескольких лет предприятия по всему миру будут страдать от волн взаимосвязанных экономических, политических и социальных потрясений, разрушающих бизнес-планы и проверяющих на прочность их способность адаптироваться и выживать. Отраслевым лидерам предстоит преодолевать эти штормы сбоев, преобразуя свои организации в устойчивые цифровые предприятия, в которых создание ценностей основано на эффективном использовании быстроразвивающихся и инновационных технологий.

«Чтобы добиться успеха, руководителям ИТ-служб и бизнес-лидерам необходимо переходить от цифровой трансформации к управлению организацией, ориентированной на цифровые технологии и увязывающей их с бизнес-результатами, – поясняет вице-президент группы IDC Worldwide Research Рик Вилларс. – Телекоммуникационная и ИТ-отрасли становятся одними из наиболее трансформированных, поскольку именно здесь организации внедряют модели услуг и операций, предлагаемых в качестве сервиса и сталкиваются с радикальными изменениями в экосистемах и цепочках создания добавленной стоимости. Они признают, что их основная задача заключается в том, чтобы помочь ИТ-директорам и предприятиям организовать совместный доступ к данным, их эффективное использование, управление ими и добиться повышения их ценности».

Исследование IDC FutureScape 2023 фокусируется на внешних факторах, которые должны изменить глобальную бизнес-экосистему в течение ближайших одного-двух лет, и на проблемах, с которыми столкнутся технологические и ИТ-команды в процессе определения, создания и управления технологиями, призванными обеспечить процветание в ориентированном на цифровые технологии мире.

Ведущая десятка прогнозов IDC в отношении дальнейшего развития мировой ИТ-индустрии выглядит следующим образом:

1. Процессы и интеллектуальные продукты, предлагаемые в качестве сервисов, будут активно развиваться. В IDC полагают, что в ближайшие пять лет число организаций, входящих в список G500 и ориентированных на технологии, удвоится. Акцентирование внимания на добавление элементов as-a-Service (aaS), предполагающих улучшение обслуживания клиентов и интеллектуальную автоматизацию процессов, к расширенным в цифровом плане физическим и виртуальным продуктам начнет доминировать в будущих ИТ-бюджетах.

2. Бизнес-модели с предложениями в качестве сервиса будут стимулировать развитие концепции tech-by-wire. Одним из наиболее заметных событий в ИТ-отрасли в ближайшие несколько лет станет расширение поставок tech-by-wire (автономных систем, программно-конфигурируемых функций, облачных систем управления на основе искусственного интеллекта, систем принятия решений на основе анализа данных). Основным фактором внедрения tech-by-wire является стоимость. Кроме того, такой подход способствует повышению отказоустойчивости цифровых технологий, ускорению массового доступа к инновационным технологиям, упрощению систем и сокращению технической задолженности.

3. Нехватка критически важных навыков ограничит выгоды от инвестиций в ИТ. Большинству компаний трудно находить и удерживать специалистов с нужными компетенциями, а это в свою очередь приводит к усилению давления на оставшихся сотрудников, от которых ждут соответствия растущим требованиям цифрового бизнеса. Предприятиям и поставщикам ИТ-услуг необходимо инвестировать в развитие востребованных технических навыков, навыков совместной работы и критического мышления.

«Бизнес-стратегия и стратегия обучения должны рука об руку идти с технологической стратегией, с тем чтобы упростить поиск специалистов и навыков, необходимых для цифрового бизнеса», – подчеркивает Вилларс.

4. Цифровой суверенитет окажет влияние на персонал, бюджеты и операционные процессы. Облачные предложения и предложения в качестве сервиса станут основой развития цифрового суверенитета. Вопросы гарантий и местоположения будут способствовать переносу рабочих нагрузок IaaS/PaaS к местным облачным провайдерам, а стремление к обеспечению устойчивости операций усилит в среде глобальных облачных провайдеров интерес к суверенным предложениям (с участием местных партнеров).

5. Быстрый рост расходов на модели aaS потребует дополнительного внимания. Хотя для большинства предприятий главным является вопрос стоимости, важнейшее преимущество эффективного использования aaS заключается в значительном и устойчивом снижении операционной нагрузки, а также в существенном ускорении доступа к инновациям. Усилия по сдерживанию расходов следует направить на поиск услуг, обеспечивающих обещанные эксплуатационные и инновационные ценности.

6. Поставщики услуг смогут лучше предоставлять экспертные знания. С переходом на более стандартизированные предложения aaS с упором на управление и широкое использование искусственного интеллекта и средств автоматизации поставщики средств безопасности, данных и критически важных отраслевых знаний и процессов смогут экономично распределять стоимость и знания наиболее ценных экспертов между клиентами достаточно простым для них способом.

7. Цепочки поставок технологий по-прежнему будут вызывать серьезную озабоченность. Согласно прогнозам IDC, в 2025 году выпуск ряда заметных цифровых продуктов столкнется с серьезными задержками из-за глобальных и региональных проблем с цепочками поставок оборудования и программного обеспечения. Чтобы избежать задержек, лица, принимающие решения, будут требовать от облачных провайдеров результатов, поддающихся количественной оценке, инвестировать в анализ цепочек поставок и внедрять стратегии использования нескольких источников.

«Обеспечение надежности цепочек поставок технологий уже не будет прерогативой ИТ–директора, – добавляет Вилларс. – Технологии должны стать главной заботой высшего руководства предприятия».

8. Консолидация управляющих систем будет непростой. Одной из самых сложных задач, стоящих перед ИТ-командами в ближайшие несколько лет, станет постепенная консолидация систем управления на нескольких стандартных платформах. В IDC ожидают, что более половины предприятий, пытающихся использовать предложения tech-by-wire, столкнутся с проблемой изолированных систем.

9. Рост доверия к автоматизации станет решающим фактором успеха. Обеспечение доверия к автоматизации потребует большего внимания к динамике поведения людей и организаций при реализации инициатив, где автоматизация играет важную роль. И, хотя существенные риски, связанные с отсутствием доверия, могут показаться маловероятными, их влияние с точки зрения брендинга и необходимости выстраивания доверительных отношений будет весьма существенным.

10. Машинное зрение позволит значительно улучшить работу в физическом пространстве. Организации, сумевшие зарекомендовать себя в качестве лидеров в области внедрения машинного зрения в оптимизированные с помощью цифровых технологий рабочие/игровые/оздоровительные пространства, получат долгосрочное преимущество с точки зрения завоевания и удержания лояльности клиентов, а также улучшения бизнес-результатов на основе интеллектуального использования данных.

Для обеспечения устойчивого роста в период экономической неопределенности ИТ-директорам и руководителям ИТ-служб следует обратиться к инвестициям в цифровые технологии, стимулирующим эффективный и устойчивый рост финансовых и производственных результатов. В своих выступлениях на открытии Gartner IT Symposium/Xpo аналитики заявили, что ИТ–директора могут использовать ИТ для устойчивого роста, делая ставку на три стратегии: революцию в работе, ответственные инвестиции и надежную кибербезопасность.

ИТ-директорам нужна технологическая революция, которая позволила бы добиться устойчивого роста производительности труда. Организациям следует ответственно подойти к инвестициям, способствующим как достижению желаемых финансовых результатов, так и устойчивому развитию. Все заинтересованные стороны требуют продуктов, которые, как минимум, не наносят вреда и предоставляют предприятиям конкурентные преимущества, гарантирующие ответственный подход и устойчивость. Надежная система кибербезопасности обеспечивает устойчивую защиту для достижения намеченных бизнес-целей без каких-либо ограничений.

Революционизировать работу

Сегодня это имеет как никогда важное значение для набора, удержания и вовлечения сотрудников, а также обеспечения высокой производительности труда на всем предприятии, а не только в рамках ИТ-службы. Согласно результатам опроса Gartner, однако, только у 31% сотрудников имеются необходимые им технологии. Но у ИТ-директоров есть возможность изменить все к лучшему. Работодатели, которые революционизируют работу и расширяют возможности своих сотрудников с помощью новых технологий, выглядят в глазах персонала привлекательнее.

В Gartner выделяют три момента, на которых ИТ-директорам следует сосредоточиться, чтобы набрать дополнительные очки в глазах сотрудников и обеспечить должную эффективность предприятия.

— Исключение помех. Существующие трения делают работу слишком тяжелой. Чем больше в организации помех, тем хуже производительность и тем труднее удерживать сотрудников. Устраняя трения и инвестируя в цифровые навыки, организации повышают уровень вовлеченности своих работников и оснащают их дополнительными средствами, способствующими росту производительности труда.

— Инвестиции в развитие искусственного интеллекта. Для обеспечения устойчивой эффективности организациям следует сосредоточиться на влиянии на бизнес, а не на производительности. Сотрудникам нужны инструменты и технологии, которые открывают новые возможности и повышают отдачу от их труда. Искусственный интеллект способствует усилению влияния сотрудников, расширяя их диапазон, возможности и достижения. Предполагается, что в перспективе у работников появится поддержка со стороны искусственного интеллекта.

— Эксперименты с наиболее заметным и находящимся в тренде. Организации, внедряющие инновационные решения в трудные экономические времена, обходят своих конкурентов. Технологии превращаются в новый эпицентр корпоративной культуры, а одной из инновационных сфер становятся цифровые пространства и опыт. Возьмем, к примеру, внутреннюю среду (intraverse). Она представляет собой виртуальный офис с новейшими технологиями метавселенной, в рамках которого сотрудники объединяются на иммерсивных встречах для взаимодействия, поддержания связи и внедрения инноваций. Согласно прогнозам Gartner, в ближайшие 5-10 лет интерес к иммерсивным встречам будет постоянно расти. Организации, экспериментирующие с технологиями на ранних стадиях их развития, смогут привлечь нужные им таланты и всех желающих находиться в авангарде поступательного движения.

Ответственные инвестиции

Как утверждают в Gartner, ответственные инвестиции – это стратегия "два в одном", позволяющая достигать устойчивого роста и требуемой отдачи. Она обеспечивает как финансовые результаты, так и результаты с точки зрения устойчивого развития. Под устойчивостью здесь понимаются экологические, социальные и управленческие факторы. Ответственные инвестиции имеют важное значение для людей, которые в свою очередь важны для предприятия. Сотрудники получают возможность изменить ситуацию к лучшему. Клиенты получают решения, отражающие их ценности. А инвесторы получают рост привлекательности инвестиций.

Аналитики выделяют три условия повышения эффективности, которые должны обеспечить как финансовую отдачу, так и отдачу от устойчивого развития:

— Интеллектуальная подключенная инфраструктура (intelligent connected infrastructure, ICI). ICI подобна системе управления движением для портов, мостов, дорог и аэропортов. Она объединяет ячеистую структуру, искусственный интеллект, Интернет вещей, облако, аналитику и пограничные вычисления для совместной обработки данных. Ранее инфраструктура была молчаливой, но ICI дала ей голос. Инвестиции в ICI – это мультипликатор силы, поскольку они способствуют росту городов и предприятий и улучшению жизни граждан.

— Опора на автономные источники. Автономные источники используют искусственный интеллект, машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для обеспечения доступа организаций к более широкому кругу поставщиков. Автономный поиск поставщиков – это мультипликатор силы, одновременно повышающий эффективность и устойчивость поставщиков.

— Цифровое сокращение энергопотребления. ИТ-директорам следует использовать облако, данные и аналитику для определения так называемой «базовой нагрузки». Базовая нагрузка дает информацию о том, сколько энергии потребило предприятие. Внедрение системы энергосбережения и оптимизации (EMOS) поможет снизить энергопотребление за счет принятия упреждающих решений на основе анализа данных практически в режиме реального времени. EMOS позволяет уменьшить потребление энергии на 4-15%. Использование микросети в сочетании с искусственным интеллектом и машинным обучением способствует дальнейшему снижению затрат на электроэнергию и создает условия для зарабатывания денег путем продажи электроэнергии обратно в сеть.

Устойчивая кибербезопасность

Опрос членов советов директоров, проведенный Gartner в 2022 году, показал, что в 88% организаций вопросы безопасности относят к рискам бизнеса, а не к техническим рискам. Это означает, что устойчивую кибербезопасность нужно воспринимать в качестве бизнес-рисков, требующих новых инвестиций. Защита бренда повышает уровень вашей привлекательности как работодателя и поставщика для клиентов. Безопасность нормального функционирования способствует устойчивому росту.

Аланитики выделяют три фактора, усиливающих конкурентные преимущества организаций в долгосрочной перспективе:

— Управляйте поверхностью атаки. Для обнаружения уязвимых объектов используйте технологию EASM (external attack surface management). Чтобы получить представление об уязвимостях программного обеспечения, внедряйте у себя средства анализа его состава. Путем анализа угроз определите приоритетные уязвимости и добейтесь их устранения.

— Защита бизнес-результатов и клиентов. Организации следует определить приоритеты наиболее важных бизнес-результатов, выявляя технологические зависимости, которые имеют прямое отношение к результатам их бизнеса и миссии. При таком подходе к оценке бизнес-результатов становится понятной приоритетность систем, поддерживающих устойчивый рост (производственной, системы продаж и системы вовлечения граждан).

— Использование показателей, ориентированных на результат (outcome-driven metrics, ODM), и соглашений об уровне защиты (protection-level agreements, PLA). PLA помогают организациям определить уровень безопасности, который им нужен, и объемы средств, которые они готовы потратить. Gartner приводит сравнительный анализ 16 показателей ODM, которые могут использоваться организациями для сопоставления своих уровней защиты с уровнями защиты аналогичных систем. Таким образом формируются приоритеты и планы инвестиций, ориентированных на конечный результат. При этом организациям нужно инвестировать не в инструменты, а в достижение результатов, которые обеспечили бы безопасность на требуемом уровне.