Статьи

Маркетинг стал одним из первых направлений, попавших под влияние цифровой трансформации. Здесь необходимость радикальных изменений стала очевидной в первую очередь, а деятельность оказалась достаточно простой, для того чтобы начать практические изменения. Именно службы маркетинга овладели новыми практиками работы в цифровых условиях. Новые каналы продвижения, новая аудитория со своими специфическими привычками, новые требования к организации маркетинговых активностей... Как очень быстро выяснилось, прежние методы работы оказываются крайне неэффективными – будь то демонстрация рекламного ролика, хорошо работавшего среди совсем другой аудитории, или попытка спрогнозировать реакцию клиента на коммуникацию с ним. На принципиально иной уровень выходит способность компании работать с данными. Разумеется, пионерами здесь становятся крупные компании, работающие в сегменте FMCG. Не случайно выступления представителей L’Oreal и Nestle вызвали наибольший интерес на конференции Digital Transformation, проведенной РАЭК.

Гиганты вынуждены учиться

«Цифровизация – это для нас не просто модное слово, а актуальное направление работы. Несмотря на то что мы продвинулись достаточно сильно по сравнению с другими игроками рынка, есть ощущение, что немного запаздываем», – отмечает Анна Мусихина, директор по цифровому маркетингу L’Oreal в России.

Анна Мусихина, директор по цифровому маркетингу компании L’Oreal в России: «Маркетинг всегда был основан на данных, просто сейчас их стало больше и искать их надо в других местах»

Когда в 2010 году генеральный директор компании Жан-Поль Агон заявил о необходимости цифровой трансформации, его совсем не поняли. Цифровизацию воспринимали как модную фишку и даже в какой-то степени как игру, относясь к таким проектам по остаточному принципу. Диджитал-специалистов не хватало; кроме того, каждый офис компании, включая российский, реализовывал свои проекты, все они были разрозненными. Лишь в 2014 году, с приходом в штаб-квартиру «цифрового директора» Любомиры Роше, проект цифровизации приобрел более управляемую форму. Роше оказалась хорошим стратегом, прекрасно осознающим факторы, которые будут менять индустрию.

Есть несколько примеров, показывающих, что индустрия красоты не меньше остальных подвержена цифровизации. До недавнего времени компании продолжали жить в ощущении 60-х годов, когда рынок поделен и барьер входа на него настолько высок, что отрасль никак невозможно трансформировать. Одним из «нарушителей спокойствия» стал бренд NYX. Без доступа к большим исследовательским лабораториям, медиаресурсам и торговым сетям этот маленький бренд на сверхконкурентном американском рынке начал отбирать долю у гигантов индустрии. Это открыло глаза на то, как надо действовать сейчас.

«В 2014 году L’Oreal купил NYX. И как говорят, не для того чтобы «лореализировать» NYX, а для того чтобы «никсизировать» L’Oreal. Совершенно другая модель бизнеса, продвижения, дистрибуции – это то, чему сейчас бренды со столетней историей вынуждены учиться», – подчеркивает Мусихина.

Другой проект, существующий на уровне прототипов, – 3D-принтер макияжа. Имея такой принтер и расходные материалы, любой желающий может скачать рецепт и напечатать требуемый макияж. Это один из примеров того, в каком направлении будет трансформироваться индустрия красоты. Такое решение было предложено в ходе одного из хакатонов, проводившихся L’Oreal. Однако позже выяснилось, что подобная идея уже есть: похожее изобретение Mink 3D было представлено на прошедшем в Нью-Йорке в 2014 году Tech Crunch Disrupt NY show.

Цифровые каналы изменяют отрасль

«Новая реальность для нас заключена в трех основных пунктах: трансформация медиа и процессов дистрибуции, а также цифровые потребители с новыми ожиданиями и требованиями», – отмечает Мусихина. В последние годы L’Oreal начал напрямую взаимодействовать с потребителями, что стало наиболее радикальным изменением со времен основания компании: традиционно она работала только через партнеров. Сразу же выяснилось, что при взаимодействии с конечными пользователями просто хорошего продукта недостаточно: нужны сервисы, контент, эмоции.

«Мы жили в хорошо понятном, линейном мире с воронкой продаж и трехступенчатой моделью поведения потребителя: он видит рекламу, у него возникает желание пойти в магазин и сделать покупку, а если продукт понравился, появляется желание купить его еще раз», – говорит Мусихина. Сейчас эта модель неактуальна: увидев рекламу, человек пойдет не в магазин, а в Интернет. Где он окажется: в соцсети, у блогера или на сайте отзывов, – неизвестно. Приходится искать свою стратегию коммуникаций на этом хаотичном пути к покупке, который у каждого свой.

Что это означает для компании? Если раньше для телевидения создавался один рекламный ролик, который затем адаптировался для каждой страны, то сейчас приходится постоянно выпускать адаптированный контент для разных форматов. С точки зрения онлайн-маркетинга это очень большая трансформация: приходится работать в замкнутом цикле, который начинается с того, что человек узнает о продукте, покупает и оценивает его, а затем оставляет в Сети свои мнения, становящиеся источником знаний для новых покупателей.

«Как любят у нас говорить, электронная коммерция уже не вишенка на торте, а сам торт. Это единственный источник стабильного роста на ближайшие годы», – уверена Мусихина. Причем роль цифровых каналов заключается не только в новом способе взаимодействия, она действительно меняет отрасль.

До того как появилась электронная коммерция, человек довольствовался тем, что есть у него в городе, а иногда и в магазине рядом с домом. Продавцу в этом случае гораздо проще: закупая продукцию, он выбирает самые популярные позиции.

Сейчас у покупателей появился доступ ко всему ассортименту и, кроме того, ускорилось его обновление: каждые полгода примерно наполовину. Теперь подразумеваются другие требования не только к производству, но и к дистрибуции, а также к построению коммуникаций. Это совсем другая бизнес-модель, и главное ее отличие – ускорение всех процессов.

Потребитель тоже изменился: стал избалованным, его требования стали усложняться, – и это хорошо прослеживается в поисковых запросах. Например, он ищет не просто «красную» помаду, а «стойкую, матовую, жидкую». Потребители требуют персонализации и сами управляют коммуникациями – это совершенно другие правила игры. Кардинальное отличие цифровых каналов заключается в том, что три человека из четырех уйдут с сайта, если им покажут нерелевантную рекламу.

Если раньше разработка маркетинговых коммуникаций начиналась с продукта, то сейчас приходится ставить в центр потребителя, его интересы и потребности. Это усложняет работу, но повышает ее эффективность.

Центр цифрового магнетизма

«Для того чтобы что-то получилось в цифровом маркетинге, нужно, как это ни парадоксально, физическое централизованное место, где люди могут собраться вместе и обсудить свои действия, получить экспертную оценку, поделиться идеями», – подчеркивает Наталья Григорян, старший цифровой менеджер российского офиса Nestle. В компании несколько лет назад было создано подразделение Digital Acceleration Team (DAT), куда съезжались на стажировку и для обмена опытом эксперты из разных стран. Затем аналогичные центры открылись в различных странах присутствия, а год назад – и в России. Разумеется, цифровые проекты в Nestle реализовывались и раньше, однако именно открытие центров DAT сделало их более осмысленными и показало очевидный эффект.

Создаваемые подразделения были призваны стать «центром магнетизма», притягивать к себе все подразделения компании, стимулировать ее цифровую трансформацию – люди должны видеть, как компания ведет себя в цифровом пространстве, какие направления развивает. При этом DAT нельзя рассматривать как центр экспертизы, внутреннее агентство компании. Скорее, это центр, который вбирает в себя все новое из внешней среды, пропускает через свой фильтр и формирует готовые решения. Например, если речь идет об искусственном интеллекте, то его не просто предлагают использовать, а преломляют через призму бизнес-задач и встраивают в свои проекты. Основу команды составляют четыре человека, работающие над одними и теми же задачами и вместе отвечающие за соцсети, креатив, эффективность.

На множестве больших экранов, размещенных в центрах DAT, в реальном времени отображаются все события, происходящие с брендом, а заодно и с конкурентами.

Наталья Григорян, старший цифровой менеджер российского офиса Nestle: «К цифровой трансформации нельзя относиться по остаточному принципу. Она требует серьезного отношения и долгосрочного планирования»

«Когда к нам приходит директор какого-либо направления – как обычно, с утра и неожиданно – и интересуется актуальными новостями, приходится вспоминать последние активности по каждому из нескольких десятков брендов и их показатели. Наши аналитические экраны и решают эту задачу: можно с одного взгляда увидеть общую картину и понять, что происходит с брендом», – говорит Григорян. Ключевую роль играет инструмент мониторинга социальных сетей Social Media Listening (SML), разработанный компанией YouScan. Этот инструмент стал абсолютно незаменимым, с его помощью в реальном времени видны все обсуждения в соцсетях, все посты, которые делают конкуренты, и показатели по ним, появляется возможность отслеживать лучшие практики. Это не отчетность, которую смотрят в конце месяца и анализируют свою работу и действия конкурентов. Данные нужно смотреть в реальном времени, именно тогда они будут полезны. Среди других инструментов визуализации данных можно выделить экран, отображающий Google Analytics и позволяющий отслеживать эффективность множества кампаний, которые в большинстве случаев ведут на сайт. Экраны Google Search и Yandex Search отражают поисковые тенденции, наблюдаемые в каждой категории.

«Просыпаясь утром, многие люди первым делом открывают социальные сети. Точно так же любой сотрудник, любящий свою компанию, должен следить за тем, что происходит с ней в соцсетях», – считает Григорян. Важно знать, что говорят люди, на каких территориях происходят дискуссии, что можно почерпнуть из них, чтобы изменить продукт к лучшему. Это источник знаний, который должен быть всегда на столе.

Еще одна функция DAT – центр знаний: на его площадке проводятся образовательные программы. Сразу было понятно, что зазывать туда никого не придется – люди потянутся сами. Например, разработана программа для маркетологов, которая не является обязательной, но интересует очень многих, так как специалисты осознают, что цифровые технологии – «наше всё». Для проведения лекций приглашаются внешние эксперты из соцсетей и интернет-компаний, а также партнеры, которые рассказывают о происходящем во внешнем мире. Полученные знания затем совместно используются для решения бизнес-задач.

На языке клиента

«Маркетинг требует современных подходов. Свой креатив также приходится трансформировать при помощи инструментов Больших Данных», – говорит Григорян.

Среди проектов, реализованных за прошлый год, можно выделить рекламную кампанию «Nescafe 3 в 1» – бренда, работающего на молодую, преимущественно студенческую аудиторию. На телевидении его нет уже более пяти лет, однако в цифровых каналах его активно продвигают. Бизнес поставил непростую задачу: поддержать кампанией два региона – Юг и Сибирь.

«У нас был старый, хорошо зарекомендовавший себя видеоролик, но мы понимали, что региональная направленность требует учета каких-то особенностей. Кроме того, аудитория ожидалась совершенно точно «цифровая», и показ в соцсетях классического ролика вряд ли нашел бы отклик», – объясняет Григорян. Требовалось сделать больше: персонализировать коммуникацию, достичь суперрелевантности, чтобы окно с роликом не закрыли в первые же секунды.

Изучение регионов показало, что общение в них имеет специфику: свой язык, свои интересы – и думают люди тоже по-другому. Поняв с помощью инструмента SML, что сейчас волнует людей из требуемых регионов, что они обсуждают, создали несколько вариантов роликов динамичного, сетевого формата с использованием специфического сленга и упоминанием актуальных событий. Например, употреблялись фразы и выражения, которые смогут понять лишь жители Ростова или Волгограда. Фразы, отобранные в результате анализа данных, вызывали у экспертов по маркетингу большие сомнения: московским специалистам было непонятно, о чем идет речь. Однако кампания, запущенная в сети «ВКонтакте», имела очень высокий отклик. Нетрудно догадаться почему: она была проведена в нужное время, на нужной платформе и с правильным посланием, релевантным аудитории.

«Разумеется, бизнес интересовался не эмоциями и красотой, а вполне приземленными вещами: выросли ли продажи? Да, заметно выросли», – отмечает Григорян. Стоит сказать, что эта кампания проходила «сама по себе», без поддержки в других каналах, и поэтому стала чуть ли не первой для Nestle, когда удалось измерить ее «чистые» результаты. Так удалось доказать и рынку, и себе, что цифровой маркетинг работает – просто нужно делать его релевантным аудитории.

С лицензией на ошибку

«Маркетинг всегда был основан на данных, просто сейчас их стало больше и искать их надо в других местах», – констатирует Мусихина. Раньше основным поставщиком данных были исследования рынка, проводимые самостоятельно или аналитическими компаниями. Теперь подход совсем другой: если раньше под рынком понималась совокупность игроков, цен и продуктов, то сейчас оценивается рынок потребителей и их потребностей. И все данные о рынке существуют онлайн – традиционные опросы больше не нужны.

Стратегия L’Oreal подразумевает рост быстрее рынка электронной коммерции в индустрии красоты (в России это трехзначная цифра), а также выстраивание с потребителем персонализированных отношений. Персонализированные отношения – это требование рынка, клиенты сами этого хотят. Необходимо собирать данные, систематизировать и использовать их.

«К цифровой трансформации нельзя относиться по остаточному принципу. Она требует серьезного отношения и долгосрочного планирования», – подчеркивает Григорян. Цифровые инициативы имеют прямое влияние на бизнес, а аналитические инструменты могут стать основным источником данных, позволяющим точно понять, что нужно потребителю, и предлагать ему востребованный товар и услугу.

При этом важно понимать, что любые изменения в компании проводит не один человек, а команда единомышленников. Для реализации серьезных культурных изменений в компании должно быть несколько «точек возгорания».

«Кто такой диджитал-менеджер? Это не просто агент трансформации и центр цифровой экспертизы, но и предприниматель, и евангелист», – резюмирует Мусихина. В российском офисе L’Oreal работают 35 таких специалистов. При помощи этих людей происходит цифровизация всех функций. Работа идет постоянно со всеми подразделениями, причем начинается с уровня топ-менеджмента. При этом такая трансформация была бы невозможна без «лицензии на ошибку». Требуется накапливать и анализировать не только хорошие, но и неудачные практики.

Цифровая трансформация воспринимается руководством компании так же, как и любой проект, и проект весьма рискованный. Зачастую это становится чисто предпринимательским решением: инвестируют в технологии, в которые поверили. Возможно, именно поэтому многие проекты, относимые компаниями к цифровым, являются «кусочными», пилотными, им явно не хватает стратегического подхода. Тем не менее их успех – а значит, и будущее – во многом определяется именно запалом, появившимся у руководства компаний.

Объединяя виртуальное с физическим

Пожалуй, одним из проектов, который сложно упрекнуть в отсутствии четкого видения, можно считать внедрение подходов Индустрии 4.0 на новом заводе в Кашире, создаваемом группой «Черкизово». По словам Владислава Беляева, директора по ИТ «Черкизово», Индустрия 4.0 – это не просто красивый термин, «технологический этап» или «смена парадигмы». У этой концепции есть вполне конкретный признак: она связывает воедино информационные системы и исполнительное оборудование, избавляясь от ненужной прослойки в виде человека.

Владислав Беляев, директор по ИТ «Черкизово»: «Чем меньше рук контактирует с продукцией в процессе производства, тем лучше – и этот путь ведет к безлюдному производству»

«Зачем мы этим занимаемся? Точно не потому, что у нас много денег и мы решили поиграть в красивые технологии», – говорит Беляев. Все, что связано с потребительскими товарами, – и пищевая промышленность особенно – крайне высококонкурентно. Каждый день приходится бороться на сегментированном рынке, испытывая давление как крупных конкурентов, так и мелких фермеров. С другой стороны, приходится оперировать большим количеством наименований продукции. Продукты приходится по-разному упаковывать и доставлять, у них разные уровни свежести и сроки хранения. Поэтому требуется четкое управление.

Как отмечает Беляев, классическая ERP – это система, которая занимается лишь виртуальными сущностями. Для нее складской остаток – всего лишь цифра. Система управления складом уже гораздо ближе к реальному миру. Например, в нее может быть интегрировано оборудование (весы и т. д.), но все равно речь идет об отражении физических процессов в виде виртуальных сущностей. А вот Индустрия 4.0 подразумевает не только полностью автоматизированный, но и роботизированный склад, где виртуальная и физическая сущности предмета объединяются и объект одновременно обрабатывается и в виртуальном, и в физическом мире. Например, если в ERP дать команду на выдачу какой-либо продукции, устройство непосредственно ее исполнит. Это дает гибкость и действительно актуальную информацию о том, что происходит на производстве и как на самом деле работает предприятие.

Уже на протяжении полутора лет «Черкизово» занимается проектом, который будет реализован на новом мясоперерабатывающем заводе. Он будет запущен в опытную эксплуатацию в конце 2017 года и рассчитан на выпуск примерно 100 тонн продукции в день.

В пищевой индустрии все зависит от качества. Как его добиться? В первую очередь с помощью соблюдения стандартов и чистоты: на пищевом производстве крайне жесткие санитарные нормы. Кроме того, в отличие, например, от производителей телефонов, где доверие к какой-либо марке формируется надолго, поставщику продуктов достаточно «проколоться» один раз, чтобы надолго потерять лояльного покупателя.

«Чем меньше рук контактирует с продукцией в процессе производства, тем лучше – и этот путь ведет к безлюдному производству. Это не наше ноу-хау – мы внимательно следим, что делают конкуренты и в России, и в других странах», – говорит Беляев.

Без буферных зон

В соответствии с производственными процессами, реализуемыми на новом заводе, человек выгружает сырье из фуры и в следующий раз появляется в цепочке процессов очень нескоро: уже после окончания производственного цикла.

«Мы интегрировали все, что связано с планированием, прогнозом продаж, планами закупок. Все это сразу же переводится в производственные планы на конкретную смену и графики смен», – подчеркивает Беляев. Это ключевой этап: переход от высокоуровневого планирования к планированию в рамках производственных участков. Главное, чтобы производственные планы автоматически трансформировались в конкретные команды оборудованию. Нужно уходить от «человеческой прослойки» между планом, хранящимся в системе, и настройкой производственных линий.

Сейчас люди на каждом этапе выполняют весьма простые операции: перемещение, взвешивание, загрузка. В Индустрии 4.0 все операции выполняются автоматически. Еще один важный момент – формирование единого ИТ-пространства. На классическом производстве любая операция попадает в ту или иную информационную систему и затем (автоматически или вручную) перемещается между MES, ERP и т. д. При новом же подходе вся информация отражается в единой интегрированной системе.

«Мы уходим от большого количества информационных систем, взаимодействующих между собой и передающих виртуальные сущности, к системе, охватывающей все производственные процессы, – отмечает Беляев. – При этом образуется промежуточный слой, отвечающий за непосредственное управление оборудованием, и его созданию уделяется большое внимание». Этот слой управления оборудованием играет очень важную роль. Когда между линиями любой сложности есть человек, он может исправлять любые ошибки, и в этом его достоинство. Поэтому, сглаживая проблемы, предприятия вынуждены копить буфер между процессами. Не умея планировать спрос, они держат склад готовой продукции. Не понимая потребности в производстве, имеют склад сырья. При несинхронизированных цехах получают склады полуфабрикатов. Все это снижает эффективность. Подходы же Индустрии 4.0 нацелены на устранение этих буферных зон. Если предприятие выстраивает единую цепочку из автоматов, у него уже нет возможности организовывать буферы между ними, чтобы сглаживать нестыковки, и приходится синхронизировать цепочку, которая должна работать в буквальном смысле как часы.

«Несмотря на модность термина «Индустрия 4.0» и его использование всеми производителями, готовых решений уровня предприятия на рынке нет. А этот подход подразумевает именно автоматизацию всего завода, а не отдельного участка», – считает Беляев. Поэтому каждый проект становится индивидуальным и занимает очень много времени. В «Черкизово» на стыковку оборудования ушел почти год. У каждого производителя оборудования существует свой стандарт, и приходится тратить много времени и сил на интеграцию систем нижнего уровня.

К тому же пришлось столкнуться с тем, что в России катастрофически не хватает специалистов, способных работать со сложным производственным оборудованием. Это проблема государственного масштаба.

«Конечно, мы понимаем, что в рамках всей компании один-единственный завод-автомат работать не сможет. Он потянет за собой все процессы холдинга. Когда один элемент начинает работать как часовой механизм, вокруг него приходится выстраивать экосистему. Реализация подобного проекта запускает процесс трансформации всего холдинга», – констатирует Беляев. Более того, наступление индустриальных этапов ускоряется, и уже через 15 лет нас ждет Индустрия 5.0. Как она будет выглядеть? Если нынешний этап заключается в оптимизации отдельных заводов, то дальше речь будет идти об оптимизации всей производственной цепочки и о переходе к распределенному производству. Видимо, крупные заводы постепенно сменятся мелкими производствами, управляемыми из единого центра с помощью искусственного интеллекта.

«Гагарин» в «МегаФоне»

Бизнес мобильного оператора, казалось бы, изначально должен являться цифровым, однако работы, проводимые сейчас в компании «МегаФон», также проводятся под флагом цифровой трансформации. В компании отмечают закостенелость бизнеса, а также то, что ряд процессов вообще не был охвачен автоматизацией. Стартом для проведения серьезных изменений стали приобретение Mail.ru и необходимость интегрировать ее в общий бизнес.

«Теперь наши Большие Данные – самые большие в России. Mail.ru – это не только интернет-сервисы, но и социальные сети. Объединение данных даст нам полное представление о клиентах, их жизни и интересах», – говорит Андрей Кириллов, директор по инвестициям «МегаФона». В компании начат проект «Гагарин», целью которого является трансформация бизнеса – разработка новых бизнес-процессов, упрощение и облегчение существующих. Итогом станет масштабная стандартизация используемых ИТ-систем.

Андрей Кириллов, директор по инвестициям компании «МегаФон»: «Основными целями проекта «Гагарин» являются изменение логики принятия решений и упрощение процессов»

«Наша система SAP на 70% кастомизирована, она очень хороша по функционалу, но абсолютно нестандартна, мы не можем без проблем поставить ни одно обновление, выпускаемое производителем», – признает Кириллов. Компания потратила много сил на разработку новых бизнес-процессов, и все это совпало с выходом решения SAP S4/HANA. Поэтому было решено полностью перевнедрить существующую систему, но сохранить 80% ее стандартного функционала. Система изменит все процессы, которые описывают деятельность компании, причем части из них и вовсе не существовало в электронном виде.

«Я отвечаю за всю инвестиционную программу «МегаФона», и это единственный проект, который защищался не исходя из окупаемости, а по принципу выбора лучшего пути его реализации. Необходимость его реализации не обсуждалась, хотя стоимость довольно высока», – подчеркивает Кириллов. К слову, непосредственно окупается лишь одна часть проекта, связанная с техобслуживанием и ремонтами. Этой работой занимаются 6 тыс. человек, они обслуживают 140 тыс. базовых станций, и управление ими сейчас осуществляется только по электронной почте.

Основные цели проекта – изменение логики принятия решений и упрощение процессов. Например, нынешнюю финансовую систему сравнивают с Федеральным казначейством США. Все денежные средства перемещаются между подразделениями с помощью специальных карточек корректировки бюджета. По словам Кириллова, это адский процесс, приводящий к тому, что сотрудник, потративший деньги в одном из филиалов, должен получить 6-12 согласующих подписей.

Но даже параноидальная система контроллинга, существующая сейчас, не спасла от инцидента, когда сотрудник злонамеренно изменил сумму в договоре аренды площадки с 78 тыс. руб. на 78 тыс. евро и по указанным реквизитам деньги были заплачены несколько раз. Обсуждая тот случай, руководство компании пришло к выводу, что живет с иллюзией защищенности, на поддержание которой тратится очень много сил.

«При реализации новой системы резко возрастает ответственность людей за цифры, за качество планирования и прогнозирования. Но мы понимаем, что ответственность людей – более реальный механизм работы, чем создание барьеров и иллюзий защищенности», – говорит Кириллов.

Огромные усилия в ходе проекта «Гагарин» тратятся на его пропаганду. Причина заключается именно в том, что речь идет не столько о внедрении системы, сколько об изменении бизнес-логики и мышления в компании, которая за 20 лет работы закостенела. У проекта есть свой сайт, газета, значки с логотипом и спонсорство от генерального директора. Проект позиционируется внутри компании не только как тяжелая работа, но и как нужное и красивое изменение.

Машинное обучение против дефектов

Металлургия – весьма консервативная отрасль, цифровые технологии здесь развиваются довольно тяжело. Однако большинство компаний понимают, что из-за высокой конкуренции на рынке им придется оптимизировать бизнес-процессы. Как полагает Игорь Варфоломеев, менеджер центра развития бизнес-систем компании «Северсталь», цифровые технологии, равно как и подходы Индустрии 4.0, – те инструменты, мимо которых пройти невозможно. Одним из проектов, направленных на серьезное повышение эффективности производства, стало использование машинного обучения для прогнозирования брака.

Игорь Варфоломеев, менеджер центра развития бизнес-систем компании «Северсталь»: «Прямой экономический эффект 10,7 млн руб. для крупной металлургической компании – это капля в море. Но важно то, что реализация проекта позволяет заметно снизить количество брака»

Очень важное производство «Северстали» – конвертерное производство, в ходе которого производятся слябы – полуфабрикаты для дальнейшей переработки. Процесс включает около 300 технологических параметров обработки стали, до семи производственных этапов, при обработке используется 18 легирующих элементов, чтобы получить требуемые механические свойства и химический состав. Как и в любом производстве, иногда случается брак: на поверхности слябов возникают трещины. Причины их появления трудно отследить, более того, они не всегда известны.

«Конечно, технологи прекрасно знают, что сталь с определенным химическим составом более подвержена трещинам. Но они не могут оцифровать влияние на появление брака других факторов – например, параметров разливки металла», – рассказывает Варфоломеев.

Разумеется, в дальнейшую переработку дефектные полуфабрикаты отправлять нельзя. Проблемы нужно сразу исправлять, и чем раньше, тем проще и дешевле это сделать. Сложность в том, что для обнаружения дефекта слябы требуется охладить. Качественные же изделия лучше сразу, без охлаждения, отдавать в прокат – это прямая экономия времени и электроэнергии.

Вполне естественным компромиссным решением является отправка на осмотр только тех изделий, где велика вероятность дефекта.

Для определения вероятности брака решили использовать методы машинного обучения. Для этого обработали все существующие технологические параметры и с использованием популярного алгоритма Random Forest получили приемлемые результаты.

«Прямой экономический эффект 10,7 млн руб. для крупной металлургической компании – это капля в море. Но важно то, что реализация проекта позволяет заметно снизить количество брака», – считает Варфоломеев. Попадание бракованных изделий в дальнейшее производство снизилось на 10%. Это напрямую влияет на индекс FTT (First TimeThrough, приемка с первого предъявления) – один из показателей клиентоориентированности, который в условиях высокой конкуренции очень важен. Вторым серьезным эффектом стало снижение объема металла на горячем складе на 7%. А поскольку отпала необходимость в дополнительных осмотрах, то сократилось и время, за которое производится продукция.

Модель уже запущена, но пока до конца не встроена в бизнес-процессы – управлению изменениями на крупном производстве приходится уделять очень серьезное внимание. И хотя влияние человеческого фактора на качество продукции радикально снижается, без технологов обойтись все равно не удастся: разработка новых видов продукции и новых режимов производства в любом случае останется за ними.

***

Участники конференции пришли к единому мнению о том, что трансформация должна представлять собой не революцию, а все-таки эволюцию, пусть и достаточно активную. При этом надо понимать, что даже самая ценная идея ничего не стоит без реализации: необходима хорошая команда, четко понимающая, чего от нее ждут.

Если бы Ахиллес был ИТ-директором, его сгубил бы самообман. Непреложная уверенность в том, что ИТ-служба и бизнес-подразделения действуют согласованно, информационная безопасность пуленепробиваема, а все проекты реализуются вовремя, стала бы его «уязвимой пятой». А между тем, обманывая себя, ИТ- руководители закладывают мину замедленного действия и создают предпосылки для грядущих катастроф.

Обманываем мы себя не потому, что сознательно хотим установить неверные приоритеты, принять неправильные решения и двигаться к неверной цели, а потому, что выдавать желаемое за действительное намного проще, чем реально оценивать все происходящее в мире.

Давайте рассмотрим девять ситуаций, в которых ИТ-директор обманывает не подчиненных или коллег по бизнесу, а самого себя.

Иллюзия № 1. Мы ориентируем ИТ на бизнес.

Добиться соответствия своих действий целям бизнеса. Звучит настолько впечатляюще, что многие ИТ- руководители выстраивают процессы управления ИТ таким образом, чтобы обеспечить эту согласованность.

Жаль, что на практике согласованно работают очень мало предприятий, причем независимо от своей величины. Декларирование соответствия целям бизнеса используется, как правило, для того, чтобы успокоить игроков, имеющих большой политический вес, или выстроить для себя систему расчетов между подразделениями...

Да-да, именно расчетов между подразделениями. В ИТ-службе готовы браться за любые задачи и обещать все что угодно, но лишь до тех пор, пока ее проекты финансируются.

При таких внутренних расчетах ИТ-служба пытается добиться прежде всего согласованности с бюджетом бизнеса. И если это соответствует его целям, то хорошо, а если нет, пусть голова об этом болит у кого-то другого.

Иллюзия № 2. Единственная причина обновления программного обеспечения обусловлена реализацией в новой версии важных ценностей бизнеса.

Это не просто звучит убедительно, а принимается как руководство к действию. Явно, что ИТ-директор, проводящий такую политику, ориентирован на бизнес (и соответствие его целям) и его никак нельзя обвинить в тратах на технологии ради самих технологий.

Более того, при таком раскладе ИТ-бюджет можно сокращать, поскольку нет необходимости в средствах на поддержание актуальных версий.

Однако ИТ-директор, придерживающийся таких взглядов, либо никогда не переживал провальных модернизаций из-за перескакивания через несколько технологических поколений, либо ему успешно удавалось переложить вину за возникший хаос на кого-то другого.

Обновления программного обеспечения требуют профилактического обслуживания. Платить за него в любом случае придется либо сейчас, либо позже. Но откладывание на потом приведет к тому, что все станет значительно сложнее и дороже.

Иллюзия № 3. Реализация большого и важного проекта не укладывается в сроки? Перейдем сразу к следующему этапу и завершим его, как было намечено по графику.

Вот как обычно развиваются события.

Бизнес-сценарий. Здесь все тонко. Непосредственной причиной катастрофы могут стать действия кого угодно. Но, по сути, все менеджеры ведут себя одинаково еще с тех времен, когда об электронных таблицах никто и слыхом не слыхивал: пока окупаемость превышает минимально допустимый уровень, они продолжают убеждать себя в том, что все их предположения так или иначе верны.

Требования и спецификации. Оценка требований и спецификаций обычно и является той стадией, на которой происходят неприятности. Чем масштабней проект, тем больше в нем неизвестных ложных посылов, каждый из которых приводит к дальнейшему усложнению ситуации. Этап разработки требований и спецификаций всегда длится долго, но в этом-то как раз нет ничего страшного. Все понимают, что чем тщательнее выполнялось проектирование, тем меньше времени понадобится для написания программного кода и тестирования. Потратив больше времени сейчас, мы сэкономим его в дальнейшем.

Планирование. После согласования всех вопросов с бизнес-клиентами ИТ-служба приступает к обратному планированию и, начиная с даты завершения проекта, движется назад, намечая для себя приемлемые сроки. Руководитель проекта отчаянно крутит и вертит имеющимися у него ресурсами и параметрами до тех пор, пока расписание не начнет выглядеть правдоподобно. По крайней мере, настолько, чтобы никому не пришло в голову вдаваться в его детали.

Желтый уровень. Это состояние проекта, при котором отставание от сроков становится настолько существенным, что никакого пути к спасению уже нет, но при этом до сдачи остается еще немало времени и отрицание проблем по-прежнему подменяет собой реальность. Когда проект переходит в такую стадию, ловкие менеджеры начинают действовать в двух направлениях. Во-первых, они сокращают продолжительность тестирования. Проект вновь возвращается в зеленый статус (и тот же оттенок приобретают лица людей, работающих над ним).

А во-вторых, начинают подыскивать себе работу, пока проваленный проект еще не погубил их репутацию.

Тестирование первого уровня. Здесь качество, считавшееся отличным, снижается до достаточно хорошего. При отсутствии четких стандартов и наличии определенного политического влияния даже самый плохой код можно пропихнуть в производство.

Тестирование второго уровня. Вы всегда проводите тестирование, и причем весьма тщательно. Единственный вопрос, выполняется ли тщательное тестирование до или после того, как программное обеспечение уйдет в производство.

Схождение с рельсов. Новый ИТ-директор останавливает неминуемое крушение поезда. Его предшественник винит во всем руководителя проекта. А руководитель проекта посещает форумы Института по управлению проектами с той же обреченностью, с какой люди, испытывающие болезненную тягу к спиртному, приходят на собрания общества анонимных алкоголиков.

Иллюзия № 4. Мы придерживаемся методологии ITIL.

Это может показаться придиркой, но «придерживаться» ITIL невозможно. ITIL – это библиотека инфраструктуры ИТ, как терпеливо объясняют ее сторонники всем, кто готов слушать.

В ITIL перечислены направления, в которых применение ИТ целесообразно. Там не описано, как добиться этой целесообразности, равно как нет рекомендаций ITIL на все случаи жизни.

Между тем есть много ИТ-директоров, для которых «соблюдение ITIL» эквивалентно созданию приличной сервисной службы (или, по крайней мере, переименованию службы поддержки в «сервисную службу») и формированию консультативного совета по изменениям, который будет располагаться между разработчиками приложений и обслуживающим персоналом. В этом случае и те и другие будут апеллировать к консультативному совету, а не друг к другу.

Иллюзия № 5. Мы исповедуем agile-разработку.

В мире есть много ИТ-организаций, уже перешедших от разработки приложений методом водопада к одному или нескольким вариантам agile-проектирования либо находящихся в процессе такого перехода.

Но на каждого, кто действительно придерживается методологии agile, приходится с десяток других, отдающих предпочтение «гибко-водопадному» комбинированию, избегающих строгого выполнения формальных правил Scrum и полностью игнорирующих сам дух гибкой трансформации.

Те же, кто избежал гибко-водопадной ловушки, движутся в ином направлении. Их уделом становится не гибкость, а бессистемность, навязываемая зачастую по указке «водопадника», который убежден в том, что усилия по продвижению гибкого проектирования обречены на провал, и делает все для того, чтобы так и случилось.

Иллюзия № 6. Мы придерживаемся DevOps.

Ничего подобного. Вы не придерживаетесь даже agile-проектирования. И удосужились ли прочесть все то, что было написано ранее?

Ну хорошо, соглашусь с тем, что при всей шумихе вокруг DevOps сторонники этого подхода не являются изобретателями взаимодействия. Гибкое проектирование – реальное, а не гибко-водопадное – способствовало реальному взаимодействию задолго до появления DevOps, хотя справедливости ради следует признать, что разработчики не больно-то взаимодействуют с персоналом, занимающимся обслуживанием.

Вот что DevOps добавляет в гибкое проектирование.

Во-первых, в состав команды разработчиков входят и системные администраторы. Никто не хочет ждать окончания построения среды и решений консультативного совета по внесению программных изменений. Во-вторых, автоматизация сегодня присутствует повсюду, и это хорошо. Пытаться управлять программными изменениями вручную при нынешних темпах их развития – просто глупо.

Третий момент связан с DevOps, а не с другими вариантами гибкого проектирования и уж, конечно, не с водопадной методологией. Дело в том, что программное обеспечение находится в состоянии постоянного развертывания (deployable). Нет, нет, не deplorable (в плачевном виде), а deployable. Наряду с многочисленными неудобствами для большинства сторонников гибкой разработки это означает, что DevOps и Scrum не являются полностью совместимыми. Kanban работает лучше.

Иллюзия № 7. У нас есть культура обслуживания клиентов.

Слышите смешок, доносящийся из службы поддержки … ой, простите, сервисной службы. Это сотрудники вашей сервисной службы делятся друг с другом историями про тупых пользователей - никакой культуры обслуживания! Потому что культура начинается с уважения.

Впрочем, это неважно, ведь когда культура есть, ИТ-директор считает, что весь бизнес является его клиентом.

Очень плохая идея. Она ведет к нездоровой концепции платежей между подразделениями – отличной возможности растратить время и энергию на споры о счетах ИТ-службы, а заодно и исчерпать доверие к ней.

Если вам до сих пор непонятно, почему «культура обслуживания клиентов» является плохой идеей, посмотрите, что произойдет, когда вы удалите слово «клиентов».

ИТ-директор должен воспитывать в ИТ-службе культуру обслуживания.

Как узнать, есть ли у вас эта культура или нет? Если вы по-прежнему слышите рассказы об идиотах-пользователях, значит, ее нет.

Иллюзия № 8. Наша информационная безопасность на высоте

Помните о гибких водопадах и наборе галочек? Вместо того, чтобы помогать контролировать процесс, очень часто увлекаются простановкой галочек, и это превращается в самоцель. Сфере информационной безопасности это тоже присуще, особенно если дело касается сертификации выполнения нормативных требований.

На ум здесь сразу приходит стандарт безопасности, касающийся платежных карт. Можно припомнить, что в Target в 2013 году потеряли около 40 млн клиентских записей, несмотря на соответствие всем стандартам отрасли платежных карт. И это далеко не единственный пример потери данных компаниями, прошедшими проверку на соответствие требованиям информационной безопасности.

Если ИТ-директор полагает, что информационная безопасность у него на высоте, он, очевидно, ошибается. Сохранить все в приличном виде удается обычно как раз тем, кто озабочен наличием брешей в своей системе безопасности.

Иллюзия № 9. Наш процесс управления ИТ гарантирует реализацию только тех проектов, которые имеют высокую ценность для бизнеса

Давайте опять вернемся к соответствию целям бизнеса.

Управление ИТ предполагает, что финансирование будет обеспечено лишь проектам, обладающим наибольшей ценностью для бизнеса. Но независимо от того, насколько хорошо продуман проект, реализацией его будут заниматься те же самые люди, действия которых не слишком согласуются друг с другом.

Таким образом окончательные решения становятся еще и предметом торга и выстраивания личных взаимоотношений.

Сюда следует добавить и еще одну неприятную деталь: проекты, цель которых заключается в сокращении расходов, будут приоритетнее, чем проекты, направленные на увеличение доходов. Почему? Сокращение расходов бизнес может контролировать. Если все идет по плану, расходы будут сокращаться.

Увеличение же доходов требует от клиентов того, чего вы хотите. А они зачастую этого не делают. И вы не можете им приказывать, а вынуждены пытаться убеждать.

Какой же вывод можно сделать? Если вы в чем-либо уверены, то почти наверняка ваша уверенность ошибочна. И если, будучи ИТ-директором, вы готовы записать в свой актив девять перечисленных пунктов (или каких-то других), задайте себе простой вопрос: почему? И постарайтесь на него ответить.

– Bob Lewis. 9 lies CIOs tell themselves. CIO. August 21, 2017

Термин «машинное обучение», скорее всего, встречался вам не раз. Хотя его нередко используют как синоним искусственного интеллекта, на самом деле машинное обучение – это один из его элементов. При этом оба понятия родились в Массачусетском технологическом институте в конце 1950-х годов.

Сегодня вы сталкиваетесь с машинным обучением каждый день, хотя, возможно, и не знаете этого. Голосовые помощники Siri и Google, распознавание лиц в Facebook и Windows 10, рекомендации в Amazon, технологии, не позволяющие автомобилям-роботам натыкаться на препятствия, созданы благодаря прогрессу машинного обучения.

До человеческого мозга системам машинного обучения еще очень далеко, но они уже имеют в активе впечатляющие достижения – например, победу над людьми в шахматах, настольной игре го и покере.

В последние несколько лет развитие машинного обучения получило резкий толчок благодаря ряду технологических прорывов, росту доступной вычислительной мощности и изобилию учебных данных.

Самообучающееся программное обеспечение

Так что же такое машинное обучение? Начнем с того, чем оно не является. Это не обычные компьютерные программы, написанные вручную.

В отличие от традиционного ПО, которое прекрасно справляется с выполнением инструкций, но не способно к импровизации, системы машинного обучения по сути программируют сами себя, самостоятельно разрабатывая инструкции путем обобщения известных сведений.

Классический пример – распознавание образов. Покажите системе машинного обучения достаточное количество снимков собак с пометкой «собака», а также кошек, деревьев и других объектов, помеченных «не собака», и она со временем начнет хорошо отличать собак. И для этого ей не нужно будет объяснять, как именно те выглядят.

Спам-фильтр в вашей почтовой программе – хороший пример машинного обучения в действии. После обработки сотен миллионов образцов нежелательных и нужных сообщений система обучается выделять типичные признаки спамерских писем. Она справляется с этим не идеально, но довольно эффективно.

Обучение с учителем и без

Упомянутый вид машинного обучения называется обучением с учителем. Это значит, что кто-то познакомил алгоритм с огромным объемом учебных данных, просматривая результаты и корректируя настройки до тех пор, пока не была достигнута нужная точность классификации данных, которые система еще не «видела». Это то же самое, что нажимать кнопку «не спам» в почтовой программе, когда фильтр случайно перехватывает нужное вам сообщение. Чем чаще вы это делаете, тем точнее становится фильтр.

Типичные задачи обучения с учителем – классификация и прогнозирование (или регрессионный анализ). Распознавание спама и образов – задачи классификации, а прогнозирование котировок акций – классический пример регрессии.

При обучении без учителя система просматривает гигантские объемы данных, запоминая, как выглядят «нормальные» данные, чтобы получить возможность распознавать аномалии и скрытые закономерности. Обучение без учителя полезно, когда вы точно не знаете, что именно ищете, – в этом случае систему можно заставить вам помочь.

Системы обучения без учителя могут обнаруживать закономерности в огромных объемах данных гораздо быстрее, чем люди. Именно поэтому банки используют их для выявления мошеннических операций, маркетологи – для идентификации клиентов со схожими атрибутами, а ПО безопасности – для распознавания вредоносной активности в сети.

Примеры задач обучения без учителя – кластеризация и поиск правил ассоциации. Первая применяется, в частности, для сегментации клиентов, а на поиске правил ассоциации основаны механизмы выдачи рекомендаций.

Ограничения машинного обучения

Каждая система машинного обучения создает собственную схему связей, представляя собой нечто вроде «черного ящика». Вы не сможете путем инженерного анализа выяснить, как именно выполняется классификация, но это и не имеет значения, главное, чтобы работало.

Однако система машинного обучения хороша лишь настолько, насколько точны учебные данные: если подать ей на вход «мусор», то и результат будет соответствующим. При неправильном обучении или слишком малом размере обучающей выборки алгоритм может выдавать неверные результаты.

HP попала в неприятную ситуацию в 2009 году, когда система идентификации лиц для веб-камеры на ноутбуке HP MediaSmart оказалась неспособной распознавать лица афроамериканцев. А в июне 2015 года некачественный алгоритм сервиса Google Photos назвал двух черных американцев «гориллами».

Еще один пример – печально знаменитый Twitter-бот Microsoft Tay, с которым в 2016 году поставили эксперимент: тогда попытались выяснить, сможет ли искусственный интеллект «притвориться» человеком, обучившись на реальных сообщениях от людей. Меньше чем за день тролли в Twitter превратили Tay в отъявленного ксенофоба – вот вам типичный пример испорченных учебных данных.

Итак, несмотря на весь шум вокруг искусственного интеллекта, не будет преувеличением сказать, что машинное обучение и связанные технологии действительно меняют мир вокруг нас, причем настолько быстро, что, того и гляди, машины обретут полное самосознание.

– Dan Tynan. What is machine learning? Software derived from data. InfoWorld. August 9, 2017

«Газпром нефть» будет пользоваться искусственным интеллектом «Яндекса»

«Газпром нефть» и «Яндекс» заключили соглашение о сотрудничестве при реализации перспективных проектов в нефтегазовой сфере. Используя технологии Больших Данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, компании планируют вести бурение скважин, осуществлять моделирование технологических процессов нефтепереработки, оптимизировать другие производственные процессы.

Инструменты дополненной, виртуальной и смешанной реальности уже успели наделать много шуму и причиняют ИТ-службам немало головной боли.

Даже попытка понять, что скрывается за каждым из этих терминов, может привести в замешательство – ведь в их толковании немало противоречий. Термин «смешанная реальность» был предложен исследователями Полом Милгремом и Фумио Кишино в 1994 году для описания среды, которая регистрируется нашими органами чувств и занимает промежуточное положение между чисто физической и чисто виртуальной. Но со временем термин уступил свое место более специфичной «дополненной реальности», которая характеризует цифровую информацию, наложенную на реальный, физический мир, и «виртуальной реальности», применяемой для описания полностью цифровых сред.

В последние несколько лет компания Microsoft возродила «смешанную реальность», используя ее для продвижения на рынке своего продукта HoloLens, и теперь поставщики стараются обращаться к этому термину при описании проецирования на физическое пространство трехмерных виртуальных объектов или голограмм. Под дополненной реальностью понимается цифровое наложение на плоскость перед обозревателем, в то время как смешанная реальность позволяет перемещаться вокруг виртуального объекта, осматривая его со всех сторон.

И еще одно отличие: если сегодняшние приложения виртуальной и голографической смешанной реальности требуют, как правило, специального оборудования (очков или шлемов), то дополненная реальность встраивается в приложения для обычных смартфонов и планшетов. В прошлом году все мы имели возможность наблюдать это в игре Pokémon Go, ставшей повальным увлечением многих пользователей. «Pokémon Go заложила социально-технологическую основу для продвижения дополненной реальности, – указал главный аналитик Gartner Туон Нгуен. – Держа в руках телефон, люди ожидают увидеть некое цифровое наложение на физический мир. И это порождает изменения в их поведении».

Впрочем, какому бы роду реальности вы ни отдавали предпочтение, в любом случае эти технологии представляются весьма многообещающими для бизнеса. «В мире уже есть предприятия, активно инвестирующие в дополненную реальность, – отметил Марк Сейдж, исполнительный директор некоммерческой организации Augmented Reality for Enterprise Alliance, занимающейся продвижением дополненной реальности. – Компании обычно внедряют эту технологию для конкретных сценариев использования и решения определенных задач бизнеса. Речь идет в первую очередь об увеличении производительности и повышении эффективности».

«Оценивая дополненную и виртуальную реальность, рассматривайте их как технологии пользовательского интерфейса, – посоветовал Нгуен. – Для дополненной реальности есть целый ряд горизонтальных приложений, позволяющих детализировать задачи и составить списки товаров и упаковки. Я надеваю свои очки дополненной реальности и слышу: “Привет, Туон, пройди по ряду 13 к отсеку 4 и возьми вот это с полки”. Иногда поверх накладывается еще и небольшая схема. И дополненная реальность, и виртуальная могут оказаться весьма полезными при проектировании и организации взаимодействия, помогая инженерам и строителям лучше представить, как возводимые ими конструкции будут выглядеть на месте».

«Еще одной областью применения этих технологий является выездное обслуживание, – добавил научный директор платформы G2 Crowd Майкл Фосет. – Предположим, что вам нужно выполнить ремонт солнечной электростанции. При наличии приложения дополненной реальности вы видите перед собой заказ-наряд, наблюдаете весь процесс и даже наложенное изображение результатов ремонта – словом, все необходимое для ускорения и упрощения требуемых работ».

Вызовы для ИТ

С ростом возможностей растет и ответственность. «Как и в любой другой области, внедрение новых технологий приводит к увеличению нагрузки на инфраструктуру, – предупреждает Чед Холмс, глава и технический директор компании EY, предлагающей свои клиентам профессиональное обслуживание. – Нужно укреплять инфраструктуру, которой придется поддерживать новые каналы связи».

К сожалению, у многих компаний для поддержки дополненной, смешанной и виртуальной реальности просто не хватает серверных мощностей. В унаследованные системы придется внести массу улучшений. И это требует очень серьезных инвестиций.

Еще одна тема связана с вопросами безопасности, которые неизбежно возникнут при подключении новых удаленных устройств, обменивающихся данными по беспроводным каналам. «Мы пока не знаем всех уязвимых мест этих решений, – указал Холмс. – Нужно подумать о том, как они будут использоваться, как будут выглядеть и какого рода информацию передавать».

«Представьте, что у вас появляется шлем – портативное устройство, оснащенное постоянно включенной камерой, – добавил Нгуен. – Когда телефоны начали оборудовать камерами, ИТ-службам это доставило немало неприятных минут».

Непрерывные информационные потоки поднимают и вопросы конфиденциальности. При включенном у вас устройстве ваш работодатель может обнаружить, что на обслуживание вы потратили 25 минут вместо 15, отводимых по нормам, или вообще отлучились куда-то. Все этим моменты ИТ-службам необходимо учитывать.

Время уходит

Развертывание систем дополненной, виртуальной и смешанной реальности может показаться долгим процессом, но он не будет начинаться задолго до того, как предприятия окажутся к этому готовы. «Я замечаю, что приложения класса бизнес-бизнес развиваются быстрее, чем дополненная реальность, ориентированная на потребителей, – отметил Нгуен. – Что же касается виртуальной реальности, там все наоборот. По моим оценкам, корпоративные технологии дополненной реальности на два-три года опережают потребительские. И на протяжении по крайней мере трех лет положение дел сохранится».

«В ближайшие два-три года дополненная реальность будет осваивать ряд конкретных областей: выездное обслуживание, логистику, складское хранение, ремонт и проектирование, – соглашается Фосет. – Виртуальная же реальность отстает по темпам развития примерно на четверть».

В июне Apple анонсировала среду для разработчиков ARKit, упрощающую создание приложений дополненной реальности. Совершенно ясно, что после выпуска осенью нынешнего года версии iOS 11 компания постарается существенно увеличить популярность таких приложений среди миллионов пользователей iPhone и iPad. Поначалу большинство этих приложений будут иметь потребительскую ориентацию, но со временем они появятся и на рабочих местах, на мобильных устройствах сотрудников, независимо от того, будут ли готовы к этому ИТ-службы или нет.

Компании Boeing и Bosch уже сейчас реализуют экспериментальные программы дополненной, виртуальной и смешанной реальности. Этим же занимаются и образовательные учреждения, такие как Case Western Reserve University. Мы побеседовали с представителями трех этих организаций, чтобы прояснить для себя преимущества и вызовы смешанной реальности, и поинтересовались, какие рекомендации можно было бы дать ИТ-подразделениям.

Boeing: сборка спутников при помощи дополненной реальности

Гигант авиационной промышленности Boeing экспериментирует с дополненной реальностью уже почти тридцать лет. В конце 1980-х исследователи использовали шлемы, на экран которых выводилась двумерная схема сложной кабельной структуры. Реализация же последних проектов началась около шести лет назад на заводе Boeing в Калифорнии.

«Сегодня мы реализуем проекты дополненной реальности, пытаясь понять, как это должно происходить в случае по-настоящему крупного масштаба, – пояснил старший инженер Boeing Пол Дэвис. – Какой должна быть концепция операций? Будут ли работники держать перед собой планшет или же следует отдать предпочтение носимым устройствам? Как подключать соответствующие системы к нашим серверам? Главная же цель – сократить продолжительность производственного цикла (время, уходящее на построение системы) и повысить качество готовой продукции».

Boeing создал свой собственный инструмент дополненной реальности на базе коммерческого набора SDK, добавив туда интерфейс настройки. С помощью этого инструмента технический персонал, собирающий изделия Boeing (в данном случае спутники), может получать техническую информацию о продукте, над которым ведутся работы. В некоторых ситуациях она представляет собой пошаговое руководство по выполнению требуемых действий. Возможна и демонстрация трехмерной модели того или иного компонента, позволяющая понять, как размещать его на спутниковых панелях.

Трехмерная модель формируется на основе файлов, созданных в программе, которая используется для проектирования продуктов. «Мы всего лишь экспортируем их, преобразуя в нужный формат, – пояснил Дэвис. – Для ИТ-службы одна из самых сложных задач связана с подключением новых устройств к сети. У нас очень жесткие требования к безопасности и разрешенным в сети операциям. Поэтому если новые устройства (шлемы или что-то подобное) не поддерживают используемую нами версию Windows, подключить их к сети не удастся. Но даже при наличии такой возможности за ними нужен тщательный контроль. С этой целью в штат ИТ-службы набираются специалисты, которые хорошо знакомы с вопросами управления мобильными и носимыми устройствами».

По словам Дэвиса, в Boeing все находится пока на стадии экспериментов: «Мы еще не пришли к окупаемости и не требуем экономии времени, денег и т. д. Задача заключается в том, чтобы изучить технологию и понять, как ее использовать при крупномасштабных внедрениях».

Университет Кейс Вестерн Резерв: изучение виртуальных тел

Первоначальный опыт использования виртуальной реальности у ИТ-директора Университета Кейс Вестерн Резерв Сью Уоркман был не слишком впечатляющим. «Вы надеваете эти очки – и данные начинают мелькать у вас перед глазами скорее разобщенно, нежели согласованно, – вспоминает она. – Все происходит не слишком реалистично, вызывая головокружение и даже тошноту».

Когда в 2014 году компания Microsoft пригласила сотрудников Клвлендской Клиники и Университета на демонстрацию смешанной реальности HoloLens, Уоркман ожидала увидеть примерно то же самое. К ее удивлению, демонстрация HoloLens произвела гораздо более яркое впечатление.

«Сейчас в Клинике Кливленда строится новый учебный корпус, – пояснила она. – В нем будут располагаться наши медицинские учебные заведения, в том числе школа медсестер, стоматологический вуз и Кливлендская клиника Медицинского колледжа Лернера». Патологоанатомическую лабораторию в новое здание переносить не планируется, и Уоркман ищет способы обучения анатомии без контакта с трупами. Технология смешанной реальности HoloLens поможет проецировать трехмерные анатомические голограммы в учебную аудиторию, где студенты в интерактивном режиме смогут наблюдать их под различными углами.

«Мы присматриваемся и к некоторым другим технологиям, – заметила Уоркман. – Например, нас интересует настольный монитор, ориентированный горизонтально, а не вертикально и предназначенный для демонстрации трехмерных анатомических изображений. Но это все еще трехмерное изображение на двумерном экране. В сравнении с ним технология смешанной реальности HoloLens смотрится выигрышнее и представляется более предпочтительной для нашей кафедры анатомии».

До сих пор казалось, что технология HoloLens не предъявляет каких-то повышенных требований к ИТ-ресурсам медицинской школы. Шлем представляет собой компьютер с операционной системой Windows 10, а для разработки приложений можно использовать Unity. Конечно, в процессе разработки понадобятся какие-то объемы хранения, но при передаче данных на устройства HoloLens можно применять методы сжатия. «В настоящее время для обслуживания наших устройств мы используем Microsoft Azure, – сообщила Уоркман. – Но на самом деле никакой разницы нет. Можно использовать и AWS. Подключение нескольких десятков шлемов до сих пор тоже не вызывало особых затруднений. Основное внимание следует обратить на инфраструктуру. Нагрузка здесь по большей части будет приходиться на оборудование Wi-Fi, и именно над этими вопросами мы сейчас и работаем».

Выяснилось, что устройства подключаются к первой точке доступа, которую они обнаружат, и продолжают поддерживать соединение с ней, даже если обмен данными с другой точкой доступа оказывается более эффективным. Если в комнате находятся тридцать человек, все они могут подключиться к одной и той же беспроводной точке доступа. При размещении в помещении пяти точек доступа задействованы могут быть только две из них. Впрочем, такая проблема не нова – все то же самое происходит с телефонами студентов в библиотеках и общежитиях.

С безопасностью до сих пор также никаких вопросов не возникало, поскольку данные реальных пациентов и прочая идентифицируемая информация в тестах не использовались. « В настоящее время специалисты CWRU формулируют соответствующие требования к HoloLens, – рассказывает Уоркман. – Но опять-таки особых отличий от сотовых телефонов я здесь не вижу. Нужно внедрять лучшие технологии, нужно следовать руководствам, использовать безопасные хранилища и сети, которым можно доверять».

Bosch: унифицированный интерфейс дополненной реальности

Как пояснил директор Bosch Automotive Service Solutions по управлению инновациями и продуктами глобальных технических информационных систем Юрген Люмера, в подразделении Bosch Auto Parts, выпускающем полный набор автокомпонентов, начиная от тормозов и заканчивая аккумуляторными батареями, используются системы дополненной реальности как для пользователей, так и для поставщиков. Люмера работает и с внутренними, и с внешними клиентами, помогая сервисной и ИТ-службе понять, на что следует обратить внимание при внедрении продуктов дополненной реальности. «Большинство наших приложений – предоставляющих служебную информацию, обучающих, а также связанных с выпуском конечной продукции – предназначены для автомобильных предприятий с 20-30 тыс. пользователей», – сообщил он.

В качестве примера можно привести сервис первоначального отклика, разработанный для автомобилей Daimler. Когда транспортное средство попадает в ДТП, спасателям зачастую приходится разрезать автомобиль, чтобы извлечь из него пассажиров. Соответственно, им нужно знать, какие части транспортного средства представляют опасность при разрезании. Компания Bosch разработала для смартфонов и планшетов специальное приложение, в котором указаны соответствующие узлы, при наведении на автомобиль камеры устройства места их расположения подсвечиваются.

Впрочем, дополненная реальность Bosch выходит далеко за пределы экрана смартфона или планшета. «Для нас именно дополненная реальность станет интерфейсом будущего, – пояснил Люмера. – В мастерской у техника имеются только очки дополненной реальности, и всю нужную ему информацию он получает через них. В процессе ремонта вы используете массу подключаемых диагностических систем. Так зачем покидать автомобиль, чтобы узнать, что нужно делать? Аналогичные проблемы есть в любой отрасли, и наша цель состоит в том, чтобы исключить их».

Для этого ИТ-службе придется решить целый ряд различных задач. Подготовка контента дополненной реальности для систем Bosch потребует доступа к данным корпоративной САПР, однако извлечь эти данные зачастую не так просто. «При поиске подтверждения своей догадки мы первым делом обнаруживаем, что данные не структурированы, и получить нужную информацию довольно затруднительно. ИТ-службе необходимо упрощать процедуру извлечения нужных сведений из данных САПР».

Следующая проблема — обеспечить безопасность передачи данных и получение каждым пользователем только тех данных, которые ему действительно нужны. «Я должен добиться того, чтобы в трехмерных данных содержалось достаточно информации для демонстрации различных вариантов, но при этом отображались лишь те данные, которые соответствуют запросам пользователя», – продолжил Люмера.

Необходимо уделять должное внимание вопросам безопасности и конфиденциальности и понимать, что очки дополненной реальности отличаются от сотовых телефонов. В шлеме дополненной реальности имеется встроенная камера, поэтому характер отображаемых данных известен, пользователь может поворачивать голову в любом направлении, убирая из поля зрения камеры продукт, с которым он работает.

Точно так же, как в Boeing и Университет Кейс Вестерн Резерв, серьезное внимание уделяется сетевым вопросам. «Спросите у системного администратора, как шлем HoloLens получает данные из сети, – предложил Люмера. – Я совершенно уверен в том, что 95% из них не имеют об этом никакого понятия. При этом с технической реализацией Microsoft особых сложностей не возникает. Речь идет в основном о правах доступа, порядке работы с камерой и определением пользовательских профилей. Все это не так просто, как может показаться».

На старт, внимание, марш!

Что должна предпринять ИТ-служба в процессе подготовки к внедрению новых технологий?

– Включите в штат нужных специалистов. «Когда компании начинают задумываться о внедрении приложений дополненной и виртуальной реальности, выясняется, что у них имеется масса серьезных пробелов, – указал Фосет. – Например, дефицит необходимых знаний и специалистов. Многие приложения дополненной и виртуальной реальности представляют собой адаптируемые настройки и расширения. Стандартный набор требований, представляемый в большинстве ИТ-служб, не позволяет решать такие задачи».

Для разработки подобных инструментов подумайте о привлечении людей из игровой отрасли. Можно заняться поиском специалистов, обладающих навыками управления мобильными устройствами.

– Обратитесь за помощью к экспертам. В качестве одного из таких полезных ресурсов можно порекомендовать объединение Augmented Reality for Enterprise Alliance (AREA), созданное в 2015 году для оказания организациям помощи в принятии решений относительно новых технологий. (Bosch и Boeing уже являются его членами.) Недавно в этой организации при содействии UI Labs, Lockheed Martin, Caterpillar и Procter & Gamble был разработан набор требований к оборудованию и программному обеспечению дополненной реальности для глобальных компаний.

В силу необходимости настройки и адаптации Фосет и Нгуен обращают внимание на ценность партнерства. «Здесь есть масса специальных задач, требующих решения, и работ по интеграции, – подчеркнул Нгуен. – Нужно искать партнеров, которые помогут вам справиться с этим. Можно попытаться получить более высокую отдачу от тех ресурсов, которые у вас уже имеются».

«Компания Accenture сумела накопить опыт внедрения технологий подобного рода, – добавил Фосет. – Главную проблему, побуждающую обратиться за помощью к системному интегратору, я бы сформулировал так: “Нужно построить нечто важное, интегрировать это с другими системами и создать соответствующий контент”».

– Начните с экспериментального проекта. По мнению Сейджа, предприятиям следует начать с инкубатора, занимающегося генерацией и проверкой различных идей. Выполнение небольших тестовых программ поможет компаниям гарантировать доступность и структурированность исходных данных; выявить узкие места в сети, системе хранения и инфраструктуре безопасности; проработать насущные вопросы с системными интеграторами и обеспечить необходимую конфиденциальность данных и управление устройствами.

Налаживанием партнерских отношений, вступлением в переговоры с интеграторами, созданием исследовательского инкубатора с высокой степенью автономии, включением в штат специалистов требуемой квалификации заняться никогда не поздно, но лучше приступить к этому прямо сейчас. Вспомните, ведь с тех пор как концепция BYOD была признана новым трендом, прошло не более 3-5 лет. Что же касается ИТ-подразделений, с реальностью в любой ее форме им придется столкнуться уже очень скоро.

- Jake Widman. How IT can prepare for VR, AR and MR in the enterprise. Computerworld. August 14, 2017

Дальневосточный университет подготовит магистров по дополненной и виртуальной реальности

Дальневосточный федеральный университет и проект Агентства стратегических инициатив «Кибер Россия» договорились о запуске на базе вуза программы магистратуры Game development & VR с 1 сентября 2017 года по шести направлениям.

Пройдя эту программу, студенты научатся разрабатывать и внедрять перспективные виды программного обеспечения, основанного на технологиях виртуальной и дополненной реальности.

К 2020 году предполагается выпустить более 100 специалистов, а также получить экспертов-преподавателей, способных обучать детей и помогать им ориентироваться в ИТ-сфере. Проектная деятельность студентов будет строиться на прикладном программном обеспечении с использованием технологий VR/AR, а также программно-аппаратных комплексах Microsoft HoloLens, HTC Vive, Oculus Rift, Samsung GEAR VR и средах разработки Unity, Unreal Engine.

Декларации о переходе к цифровой экономике звучат сегодня в России на самом высоком уровне. В ряде отраслей, таких как финансы, телекоммуникации или ретейл, для этого уже сложились определенные предпосылки, в первую очередь технологические и инфраструктурные. Но путь к цифре лежит через трансформацию моделей бизнеса, корпоративной культуры и традиционных схем управления. Увы, прозрачных и доказавших свою эффективность отраслевых сценариев такой трансформации пока мало, а те, что имеются, уникальны, и их сложно распространить на другие сегменты рынка. Ключ к решению этой проблемы эксперты видят в формировании цифровых платформ, построении корпоративных архитектур, соответствующих стратегии трансформации, и переходе предприятий к ресурсно-сервисной модели. Роль ИТ-директоров и набор их компетенций при этом, очевидно, возрастут, и им придется взять на себя часть ответственности за реализацию подобных сценариев.

Детально вопросы построения цифровых платформ, формирования архитектуры цифровых предприятий и перехода к новым методам управления на основе сервисного подхода обсуждались в ходе специальной дискуссии на форуме ITMF-2017, организованном издательством «Открытые системы».

От моделей – к платформам

Понятие цифровой экономики пока не имеет единого для всех определения, но это не повод отказаться от участия в ее формировании российским предприятиям, считает председатель совета директоров itSMF России Илья Хает. Действовать можно поэтапно. Для начала следует оцифровать информационные материалы компании, а затем приступить к собственно цифровизации, суть которой, по мнению Хаета, в применении цифровых технологий для работы с уже оцифрованными информационными активами. На этой стадии задействуются различные инструменты: Большие Данные, машинное обучение, облака и др. А трансформация – это следующая стадия, на которой происходит качественный скачок в применении цифровых технологий и использовании ресурсов. Все три стадии имеют разное значение для перехода к новому экономическому укладу, но ни в коем случае нельзя принижать значение каждой из них, хотя самое существенное влияние оказывает цифровая трансформация.

Илья Хает, председатель совета директоров itSMF России: «Необходимо сделать следующий шаг по пути цифровой трансформации: в экономике совместного потребления должны появиться станки, оборудование, здания и сооружения, патенты, гибкие финансовые инструменты и ИТ-ресурсы»

«Аналитики Gartner утверждают, что цифровая экономика и трансформация обусловлены переходом к принципиально новым бизнес-моделям, объединяющим цифровой и физический миры. Ключевые слова здесь – “новая бизнес-модель”. Если мы внедрили пусть даже самые современные технологии, это хорошо. Но если они не привели к появлению новых бизнес-моделей, это значит, что предприятие еще не вышло на стадию цифровой трансформации», – подчеркивает Хает.

Он полагает, что одним из атрибутов трансформации станут цифровые платформы, объединяющие множество полезных для бизнеса прикладных решений: сайтов, площадок для торговли онлайн и др. Набор этих решений сейчас быстро расширяется, но их нужно интегрировать, чтобы добиться синергетического эффекта и перехода бизнеса в другое качественное состояние. Цифровая платформа в этом ключе рассматривается прежде всего как способ начать строить бизнес на инновационной основе, при этом она одинаково полезна и поставщикам товаров и услуг, и их потребителям. Все они начинают формировать экосистему цифровой экономики, в рамках которой партнерство организаций, граждан и государства переходит в плотное интерактивное взаимодействие. Результатом этого взаимодействия станут принципиально новые продукты, услуги, сервисы и экономические формы совместного потребления.

Как утверждает Хает, в этих новых формах у поставщиков появляется возможность отказаться от владения средствами производства, а вместо этого использовать сторонние производственные ресурсы, причем именно тогда, когда это требуется для запуска нового продукта, и в том объеме, который необходим. Примеров реализации экономических форм совместного потребления уже немало. Сейчас субъекты экономической деятельности могут взять на рынке необходимые финансовые и человеческие ресурсы для запуска новых бизнес-моделей. Однако состав ресурсов, циркулирующих сейчас в экономике совместного потребления, ориентирован на потребительский рынок и почти не захватывает реальный сектор экономики.

Хает считает, что необходим следующий шаг на пути цифровой трансформации: в экономике совместного потребления должны появиться станки, оборудование, здания и сооружения, патенты, гибкие финансовые инструменты и ИТ-ресурсы. Это позволит через цифровые платформы обеспечить требуемую эластичность реальному сектору экономики.

Также необходимо включить в цифровые экосистемы производственные виртуальные корпорации.

«Главная идея в том, чтобы создать цифровые платформы и устоявшиеся экосистемы, через которые организации смогут динамично использовать имеющиеся на рынке ресурсы. Это принципиально новый и очень экономичный метод использования ресурсов, основанный на сервисном подходе, – замечает Хает. – При этом возникает слой сервисов, позволяющих в режиме онлайн найти и приобрести нужные ресурсы. А если собственные ресурсы простаивают, их можно продать другим участникам экосистемы. Таким образом, благодаря решению оптимизационных задач, на уже имеющихся производственных мощностях можно добиться общего роста экономики страны».

Но эксперты замечают, что реализовать эту красивую идею на практике непросто. В частности, нужно классифицировать востребованные ресурсы, разработать методики, описывающие ресурсно-сервисные модели, и с учетом этого разработать платформы производственных виртуальных корпораций со своей сложной структурой и идеологией.

Независимый эксперт, автор и преподаватель курсов по ИТ-архитектуре Максим Смирнов, ссылаясь на мнение аналитиков Gartner, приводит три возможные модели цифровых платформ для бизнеса. Во-первых, это может быть внутренняя платформа цифрового бизнеса, обеспечивающая взаимодействие сотрудников с цифровыми сервисами и устройствами Интернета вещей. Прогнозируется, что к 2020 году она будет внедрена в большинстве организаций. Цифровая платформа может быть и частной, охватывающей клиентов и партнеров самого предприятия. Такие платформы вскоре появятся у многих организаций. И только немногим предприятиям понадобится публичная платформа цифрового бизнеса, полагают в Gartner.

Особенности инноваций

Запуск цифровых платформ во многом обусловлен появлением прорывных инноваций, но, как отметил Смирнов, между их появлением и проникновением на рынок обычно существует временной разрыв.

Максим Смирнов, независимый эксперт, автор и преподаватель курсов по ИТ-архитектуре: «В архитектуре цифрового предприятия пока сохранятся унаследованные приложения – они будут составлять большую часть ИТ-ландшафта организации»

Дело в том, что компании, имеющие отлаженные процессы и занимающие заметное место на рынке, не заинтересованы в прорывных инновациях, поэтому в перспективных нишах их обычно опережают стартапы. Кроме того, инновации затрагивают только отдельные фрагменты бизнес-процессов, а не всю цепочку создания ценности, и это также препятствует трансформации. Основным барьером, мешающим внедрению инноваций, Смирнов назвал действующие бизнес-процессы в организациях. То есть от инноваций отказываются не по причине технологической неготовности, а из-за трудоемкости изменения бизнес-процессов: в них очень сложно вычленить ту или иную функцию и заменить ее качественно новой составляющей.

«Сегодня большинство организаций трактуют термин “цифровая трансформация” очень упрощенно. Как правило, говорят о замене машинами живых сотрудников в интерфейсе взаимодействия с клиентами, о внедрении каналов самообслуживания. Но дело в том, что ресурсы подобного изменения бизнес-моделей практически исчерпаны. Те организации, которые хотели сделать подобные вещи, уже сделали их и теперь не очень понимают, что и как им делать дальше», – говорит Смирнов.

Хает также считает, что технологически многие предприятия созрели для цифровой трансформации и могли бы попытаться влиться в экосистему цифровой экономики. Уже можно получить на рынке любой ресурс, по крайней мере в ручном режиме, и перейти к ресурсно-сервисной модели. Однако сперва требуется оптимизировать инфраструктуру и систему управления. А это уже вопрос планирования внутренней архитектуры предприятия.

Определяющая архитектура и сервис-менеджмент

Главный архитектор банка «Открытие» Алексей Лебедев обратил внимание на то, что в списке самых высокооплачиваемых профессий в США на шестом месте сейчас находится корпоративный архитектор, а ИТ-архитектор занимает двенадцатую строчку. Такое положение во многом объясняется сложностью задачи строительства корпоративной архитектуры.

Существует огромное количество фреймворков, описывающих процесс построения корпоративной архитектуры, и множество способов сравнения их между собой по разным показателям. Но нет единого определения корпоративной архитектуры. Имеющиеся у разных экспертных компаний (FEA, Gartner, TOGAF) определения, хотя и объемные, но не дают однозначного толкования этого термина и стандартных методов разработки архитектуры, считает Лебедев.

Алексей Лебедев, главный архитектор банка «Открытие»: «Несогласованность и возможность каждого из менеджеров распоряжаться бюджетом исходя из своих приоритетов приводят к тому, что цели стратегии размываются, а ответственные за ее реализацию фактически движутся в разные стороны»

По его мнению, корпоративная архитектура дает любому предприятию понятный для всех тех, кто причастен к формированию стратегии, единый язык общения. Он позволяет декомпозировать цели и задачи организации и систематизировать мнения управленцев о том, как их достигать и выполнять.

«Корпоративная архитектура – это как общий язык для строителей Вавилонской башни. В настоящее время все стейкхолдеры (лица, уполномоченные принимать стратегические управленческие решения) говорят по-своему, у каждого свои целевые показатели. Они все амбициозны и делают то, что считают нужным в рамках вроде бы своей компетенции. При этом они зачастую не понимают, как влияют на движение других менеджеров к намеченным целям. Главная цель работы архитектора состоит в том, чтобы выровнять модель принятия решений стейхолдерами, показать им, как они, принимая те или иные решения, влияют друг на друга», – поясняет Лебедев.

В банке «Открытие» с этой целью была разработана детальная карта компетенций. Взглянув на такую карту, можно дать четкие ответы на следующие вопросы: как каждая компетенция способствует достижению целей компании; насколько каждая компетенция проработана, чтобы компания могла достичь стратегических целей; как хорошо каждая компетенция поддерживается автоматизированными системами; насколько проработаны SLA исполнения процессов в каждой из компетенций и др.

Например, в банке есть компетенция работы с набором продуктов для клиентов. По мнению Лебедева, чем больше стейкхолдеров заняты развитием и продажами таких продуктов, тем хуже это с точки зрения внутренних коммуникаций. Каждый менеджер термин «продукт» трактует по-своему. Эта несогласованность и возможность каждого из менеджеров распоряжаться бюджетом исходя из своих приоритетов приводят к тому, что цели стратегии размываются и ответственные за ее реализацию фактически движутся в разные стороны.

Проблема формирования корпоративной архитектуры заключается в том, что карту компетенции построить можно, но ее нужно все время адаптировать к постоянно изменяющейся модели бизнеса. Нужно уметь перестраивать ее фактически в режиме онлайн и одновременно обеспечивать обновление ее поддержки со стороны ИТ. Лишь тогда она будет давать качественно новые возможности для достижения стратегических целей компании. Этот интерактивный процесс долгий и очень сложный. Управление корпоративной архитектурой похоже на движение по спирали, заявил Лебедев.

По мнению Смирнова, в архитектуре цифрового предприятия пока сохранятся унаследованные приложения – они будут составлять большую часть ИТ-ландшафта. А повышение эффективности текущей деятельности обеспечат системы самообслуживания. Место же организации в новой экосистеме определят внешние программные интерфейсы, при этом эффективность ИТ-операций будет зависеть от уровня цифровизации процессов эксплуатации имеющихся ресурсов.

Смирнов также отметил, что при переходе к цифровой экономике станет особо востребован сервис-менеджмент, но не традиционный – акцент будет сделан на корпоративном сервис-менеджменте.

«Сейчас идет перезагрузка сервисного подхода, и нужно говорить об Enterprise Service Integration and Management (SIAM)», – заявил Смирнов. По его мнению, в ближайшем будущем нас ожидает следующая волна цифровой трансформации: клиентов заменят принадлежащие им устройства. Это связано с распространением Интернета вещей.

«Не мы будем нажимать на телефоне кнопки, чтобы купить товар или получить услугу. Это будут делать умные датчики. А взаимодействие с партнерами перейдет от бумажного документооборота к автоматизированным формам. В этой модели возникает необходимость в SIAM, и в первую очередь в структурировании деятельности компании, в ее адаптации к той или иной модели, в частности к модели сервис-менеджмента», – отметил Смирнов.

Эксперты убеждены: цифровая трансформация пойдет по пути совершенствования корпоративной архитектуры, внедрения ресурсно-сервисной модели и строительства платформ для виртуальных корпораций. ИТ-директорам придется принять в этом процессе самое активное участие, взаимодействуя со специалистами по архитектуре и управленцами высшего уровня.

Продолжает ли еще существовать такое понятие, как провал ИТ-проекта, в эпоху Agile-разработки, DevOps и новых методов управления? Увы, да.

В прошлом провалы ИТ-инициатив выражались в сильном перерасходе средств, когда реализация крупномасштабных программных систем длилась гораздо дольше, чем было запланировано. Такого рода провалы могут происходить и происходят по-прежнему. Конкретный пример — проект IBM, предусматривавший модернизацию системы учета пособий по безработице в Пенсильвании, обошедшийся в 110 млн долл. и так и не завершенный.

Но сегодня провалы ИТ-инициатив отличаются от провалов прежних времен, так как Agile-методы, DevOps, непрерывная доставка и принцип мгновенной регистрации сбоя (fail-fast) изменили способы осуществления проектов. Современные итеративные методики управления призваны свести к минимуму шансы масштабных провалов, однако провалы по-прежнему происходят, причем по-новому и иногда даже с еще более неприятными последствиями.

Вот что думают эксперты о современном положении дел с провалами ИТ-инициатив.

История-предостережение

В одной компании в течение полутора лет внедряли SaaS-систему управления взаимоотношениями с клиентами, при этом сотрудники ИТ-службы поддерживали контакт с руководством отдела продаж, чтобы разобраться в потребностях бизнеса и определиться с требованиями.

В отделе ИТ были уверены, что добились необходимой степени участия заинтересованных лиц и поняли, какой результат желателен, однако, когда проект был завершен, специалисты по продажам его не приняли и наотрез отказались работать с системой. В итоге облачную CRM объявили неудачной и отказались от нее. Вывод: даже когда проекты укладываются в график и бюджет, они независимо от широты предоставленного функционала могут окончиться провалом, если не дадут тех результатов, на которые рассчитывают конечные пользователи.

По мнению участников проекта, успех был бы более вероятен, если бы в службе ИТ, теснее объединив усилия с бизнесом, больше сосредоточились на пропаганде преимуществ новой системы, чем на ее реализации.

Этот провал – далеко не единственный. Согласно отчету Project Management Institute от 2017 года, подготовленному по результатам опроса 3 тыс. специалистов по управлению проектами, 28% стратегических инициатив, которыми они руководили, оказались абсолютно провальными. Примерно 37% опрошенных причинами провала назвали отсутствие четко определенных и достижимых вех и задач, используемых в качестве оценки степени завершения проекта. Далее в ряду причин шли нехватка информационного обмена (19%), отсутствие откликов от высшего руководства (18%), сопротивление сотрудников (14%) и недостаточное финансирование (9%).

Исследование также выявило, что из-за неудач потери в организациях на каждый вложенный в проекты миллиард долларов сейчас составляют в среднем 97 млн долл., а годом раньше – 122 млн долл.

Факторы, ведущие к провалу

Несмотря на новые методологии, призванные предотвратить неудачи, многие факторы, традиционно ставившие проекты под угрозу, по-прежнему присутствуют на предприятиях. К провалу проекта могут привести недостаток ресурсов, чересчур сжатые сроки, недооценка затрат, упущенные из виду требования, непредвиденные осложнения, непрофессиональное руководство и ошибки человека, в том числе в коде.

В рамках исследования Global Digital IQ Survey, проведенного компанией PwC в 2017 году, были опрошены более 2 тыс. бизнес- и ИТ-руководителей, вопросы касались факторов, сдерживающих цифровую трансформацию. Около 64% опрошенных указали на отсутствие взаимодействия между службой ИТ и бизнесом, 58% – на негибкость и медлительность процессов, 41% – на отсутствие интеграции между новыми и существующими технологиями, 38% – на устаревшие технологии, а 37% – на недостаточную квалификацию проектных команд.

Между тем критерии оценки успеха или провала проекта расширяются, отражая значимость современных технологических инициатив. Так, в отчете PMI говорится: «Определение успеха сегодня меняется: большое значение приобретает то, удалось ли в результате осуществления проекта получить ожидаемые преимущества». К числу лидеров по уровню успеха авторы отнесли организации, которым удается 80% проектов завершать вовремя, в рамках бюджета и с выполнением первоначальных целей и задач бизнеса. В отчете также отмечается, что в таких организациях инвестируют в определенные области, такие как наем специалистов по управлению проектом с высокими лидерскими качествами, управление реализацией преимуществ, создание центров управления проектами и внедрение agile-методов.

По оценке аналитика IDC Стивена Эллиота, сегодня 30-35% ИТ-проектов можно считать провальными, и многие неудачи связаны с изменениями целей и приоритетов бизнеса. Это значит, что сама технология работает нормально, но не обеспечивает результатов, которых на момент завершения проекта ожидает бизнес. В таких случаях причина потопления ИТ-проектов связана с отсутствием эффективного обмена информацией и взаимодействия – «когда бизнес-решения принимаются, но не передаются».

В современном клиентоориентированном мире провал можно определить как потерю репутации или выручки компании, добавляет аналитик: «Провалы по-прежнему могут случаться, но связаны больше с бизнес-процессами, чем с техническими ошибками, когда, например, кто-то не проверил настройки главного маршрутизатора».

В других случаях проект может уложиться в срок и бюджет, но это не имеет значения, если он не дает результатов, ожидаемых клиентами или пользователями.

Спасение – в Agile и автоматизации?

Некоторые тенденции, особенно переход на Agile и DevOps, помогают уменьшить вероятность глобальных провалов в современных ИТ-отделах.

«Теоретически новый способ написания кода небольшими фрагментами, автоматизация тестирования и повторение циклов, пока не будет достигнуто нужное качество, обеспечивают определенную страховку, – говорит Эллиот. – Вы чаще выполняете проверку на ошибки, поэтому результат должен быть лучше. Можно быстрее разрабатывать новые функции и уменьшать вероятность неудач».

Этому же способствует рост автоматизации разработки и тестирования. Как отмечает аналитик, большинство провалов сегодня по-прежнему обусловлены ошибками человека: неудачным кодом, неверными настройками сети, плохой балансировкой нагрузки. С учетом уровня сложности современных систем, ошибки неизбежны. Но по мере роста степени автоматизации число ошибок человека должно уменьшаться, особенно в скриптах для развертывания приложений и конфигурирования сетей.

Снизить риск помогут также изменения организационной иерархии. Руководители различных отделений должны работать в партнерстве, действовать быстро и вносить изменения «на лету»; по свидетельству аналитиков, в лидирующих компаниях, чтобы добиться такой слаженности, проектным командам предоставляют больше свободы в корректировке курса. Существенное отличие от проектов 20-летней давности заключается в том, что сегодня требования могут переопределяться в ходе проекта.

Ограничить риск провала можно, фокусируясь на ожидаемых от проекта результатах. Согласно принципам DevOps, работа разбивается на небольшие этапы, в рамках которых проблемы могут быть обнаружены быстрее; проводятся пилотные внедрения, позволяющие безопасно выявлять недостатки новых идей и осуществлять инновацию без большого влияния на бизнес. Кроме того, ИТ- и бизнес-руководители должны более четко разъяснять цели проекта и то, к чему он не должен привести.

Польза от неудач

Тенденция изменения самого отношения к провалам помогает менять и отношение к рискам. «Сегодня провал – это норма, если вы извлекаете из него урок, – подчеркивает Эллиот. – Есть компании, в которых провалы ценят, если благодаря им происходят улучшения за счет того, что исполнители учатся на ошибках».

Разумеется, в таких организациях также активно работают над тем, чтобы снизить риск масштабных провалов, пользуясь средами-«песочницами», пилотными внедрениями и методами итеративной разработки для ограничения ущерба, возможного в случае упущений.

Это дает положительные результаты, но нужно понимать, в каких случаях провалы допустимы, а в каких – нет. Когда, к примеру, в колледже Westmont внедряли новую платформу управления процессом приема абитуриентов, провал, выразившийся в невыполнении требований пользователей или в срыве сроков сдачи, был бы недопустим. В итоге систему успешно запустили летом 2015 года. Другой проект предусматривал развертывание социальной сети для выпускников. Попытка создать защищенную и удобную для пользователей платформу провалилась: были проблемы с аутентификацией пользователей и заполнением профилей. Но руководители проекта признают, что в провале были свои плюсы, поскольку за два года, пока шел проект, было извлечено немало уроков, в частности, связанных с обеспечением баланса безопасности и удобства использования. Новые знания были задействованы при сотрудничестве с внешним исполнителем, который в итоге блестяще справился с созданием системы.

Многие рассматривают готовность к провалам как ключевой фактор, подстегивающий инновации и способствующий сохранению конкурентоспособности. Постоянное обучение и совершенствование неизбежны без неудач, поэтому нужно отходить от разработки по методу водопада и осуществлять проект небольшими группами, обеспечивающими непрерывный выпуск мелких новшеств, чтобы масштабы провалов, когда они происходят, не были катастрофическими.

Риск провала сохраняется

Новые тенденции организации разработки, разумеется, не гарантируют успеха и не защищают от провала. Более того, некоторые особенности современных отделов ИТ способны даже усугубить вероятность проблем, могущих потопить проект.

Взять, к примеру, Agile и DevOps: вы решаете небольшие задачи, а затем строите крупные интегрированные системы, в которых глобальные проблемы не видны, пока не будет достигнут определенный масштаб. Может оказаться, что новые функции ПО по отдельности действуют, но когда приложение развернуто целиком, в комплексе оно не работоспособно.

Риск провала проекта может возрасти также из-за размывания границ между бизнес-подразделениями и ИТ-службой, поскольку бизнес-руководители начинают осваивать технологии и стараются пользоваться возможностями самых новых, не всегда хорошо разбираясь в них и не проводя анализа альтернатив.

Как подчеркивают в PwC, в последнее время затраты бизнес-подразделений на ИТ растут быстрее, чем в самих отделах ИТ. Согласно исследованию PwC Global Digital IQ за 2015 год, 68% расходов на ИТ поступают не из бюджета ИТ-служб.

Сегодня бизнес-руководители, стремясь действовать быстрее и более целенаправленно, самостоятельно заключают договоры с провайдерами SaaS и операторами облаков. Облачные сервисы ускорили доступ к новым технологиям, но они же становятся причинами провалов. Приобретая облачные продукты самостоятельно, бизнес-руководители затем выясняют, что им нужен доступ к корпоративным данным или каким-то элементам инфраструктуры ИТ, вследствие чего проект затормаживается, отменяется или подвергается перепланированию.

Судя по аналогичным исследованиям PwC за последние три года, главная причина провала проектов – «негибкие или медленные процессы». Среди других распространенных причин – отсутствие квалифицированной команды и проблемы с третьими сторонами.

И хотя усовершенствование инфраструктуры ИТ, особенно оборудования, помогает уменьшить риск катастрофических неудач, по-прежнему существуют унаследованные системы, технический долг и ручные процессы, в которых ошибки различных масштабов могут привести к провалу проекта уже после ввода в эксплуатацию.

«Риск все еще есть, – напоминает Эллиот. – Даже если новое приложение нормально работает, когда его вводят в общую среду со сложной паутиной новых и старых технологий, могут возникнуть проблемы. Из-за того что приложения глобального масштаба работают на оборудовании третьих сторон, сбои возможны где угодно».

Следует также соблюдать предельную осмотрительность, поскольку в конечном счете в случае провала проекта, независимо от реальной причины, виновником неудачи будут считать службу ИТ.

– Mary K. Pratt. Why IT projects still fail. CIO. August 1, 2017

Большие Данные и средства их анализа способны изменить сложившиеся условия игры, предоставив информацию, которая поможет отбросить конкурентов, сгенерировать дополнительные доходы из новых источников и улучшить обслуживание клиентов.

Вместе с тем инициативы, связанные с анализом Больших Данных, могут обернуться грандиозными провалами, которые приведут к растратам денег и времени, не говоря уже о потере талантливых технических специалистов, оказавшихся жертвами просчетов руководства.

Как избежать провалов, связанных с Большими Данными? Некоторые рекомендации очевидны и касаются основ управления: заручитесь поддержкой людей из числа высшего руководства, обеспечьте достаточное финансирование всех необходимых технологических нововведений, привлеките экспертов и организуйте качественное обучение на местах. Если не решить эти основополагающие вопросы, все остальное уже не имеет значения.

Но предположим, что все основные условия соблюдены. В этом случае успех будет зависеть от того, насколько качественно решаются технические задачи анализа Больших Данных. Перечислим, что можно сделать для успешного завершения таких проектов.

1. Тщательно выбирайте инструменты анализа Больших Данных

Многие технологические провалы объясняются тем, что компании покупают и внедряют продукты, не слишком подходящие для тех задач, которые они пытаются решить. При описании своих продуктов все поставщики с удовольствием оперируют терминами «Большие Данные» и «передовые аналитические средства», пытаясь извлечь выгоду из модных словечек.

Однако продукты существенно различаются не только по качеству и эффективности, но и по своему предназначению. Поэтому, даже если вы выбираете неплохой с технической точки зрения продукт, он может не вписаться в те задачи, которые вам необходимо решить.

Есть базовые моменты, которые присущи почти всем инициативам, связанным с анализом Больших Данных. Они касаются, например, преобразования данных и архитектуры хранения (Hadoop и Apache Spark). Вместе с тем в направлении анализа Больших Данных существует множество различных ниш, и конкретные продукты следует подбирать для ниш, соответствующих вашей технологической стратегии. К этим нишам относятся процессный анализ, прогнозная аналитика, решения, работающие в реальном времени, искусственный интеллект и инструментальные панели для бизнес-анализа.

Прежде чем принять решение о покупке любых продуктов для анализа Больших Данных или платформ хранения, необходимо оценить, какие конкретные задачи стоят перед бизнесом, и выбирать продукты, позволяющие эффективно решать именно эти конкретные вопросы.

«Можно, скажем, выбрать когнитивные продукты Больших Данных – например, средства искусственного интеллекта, – для анализа неструктурированной информации, поскольку обрабатывать большие объемы данных в этом случае очень сложно, – указал руководитель направления Больших Данных в телекоммуникационной компании Vodafone Исраэль Экспозито. – Но не использовать когнитивные инструменты для структурированных и стандартизированных данных. Лучше внедрить какой-нибудь из продуктов, выполняющих качественный анализ и стоящих дешевле. Перед выбором окончательного варианта для рабочей среды имеет смысл проверить принятую концепцию по крайней мере на двух продуктах. А выбранный продукт должен быть интегрирован с вашей корпоративной платформой».

Любой аналитический инструмент для Больших Данных требует разработки модели данных в базовой системе управления предприятием. Это самая важная часть проекта. Здесь необходимо обеспечить тесное взаимодействие системных интеграторов и экспертов основных подразделений. Выделите необходимое время и решите соответствующие вопросы в первую очередь.

Важно помнить, что данные должны быть постоянно доступны и переведены на язык бизнеса, с тем чтобы пользователи четко понимали выходную информацию и могли использовать ее для реализации новых возможностей и улучшения процессов.

2. Убедитесь в том, что инструменты просты в использовании

Большие Данные и современные аналитические средства очень сложны. Продукты же, с помощью которых бизнес-клиенты осуществляют доступ к данным и их анализ, напротив, должны быть простыми в использовании.

Выберите простые и эффективные инструменты для групп Data Discovery, а также для проведения анализа и визуализации.

«Для регистратора доменов GoDaddy поиск правильного сочетания инструментов вылился в очень сложную задачу, поскольку они должны были обеспечивать быструю визуализацию и вместе с тем глубокий анализ, – отметила идеолог направления инструментов бизнес-анализа корпоративных данных компании Шерон Грейвс. – В итоге GoDaddy все же удалось найти продукты, которые помогали бизнес-пользователям легко находить нужные им данные и создавать их визуальное представление. Благодаря этому удалось высвободить ресурсы аналитиков для решения более сложных задач».

Нельзя предоставлять инструменты уровня программиста бизнес-пользователям, не имеющим технической подготовки. Они вызывают у них отторжение и желание вернуться к своим предыдущим инструментам, которые уже не подходят для решения стоящих перед ними задач.

3. Согласуйте проект – и данные – с актуальными потребностями бизнеса

«Еще одна причина провала усилий аналитиков Больших Данных заключается в том, что они начинают искать решение проблемы, которой на самом деле не существует, – указал главный научный сотрудник Лаборатории глобальных данных поставщика информационных услуг Experian Шанджи Сюн. – Вот почему прежде всего нужно очертить круг проблем и потребностей бизнеса, с тем чтобы правильно сформулировать аналитические задачи».

Ключевым условием здесь является привлечение к проекту, уже на начальном этапе, экспертов в предметной области, имеющих хорошую аналитическую подготовку. Совместно с исследователями данных они должны определить существующие проблемы.

Вот пример из собственной практики Experian. При разработке аналитических решений для борьбы с мошенничеством и подменой личности задача, с одной стороны, заключалась в оценке легитимности сочетания персональной идентификационной информации – ПИИ (имен, адресов и т. д.) с номерами социального страхования. А с другой – в оценке того, действительно ли клиент, обратившийся с заявкой на получение кредита, является тем, за кого себя выдает. Возможно, требовалось решить обе эти задачи.

«Первая задача связана с проблемой искусственной, синтезированной личности и требует построения аналитической модели, оценивающей риски создания искусственной личности на потребительском или ПИИ-уровне, – пояснил Сюн. – Вторая задача ­– это выявление мошенничества с приложениями, поэтому критерии оценки рисков необходимо закладывать на уровне приложений. В Experian должны были понять, что это разные проблемы (хотя изначально и могло показаться, что проблема одна, только сформулирована по-разному), и создать правильные модели и аналитические средства для их решения.

Когда набор ПИИ с заявкой на получение кредита представляется в две финансовые организации, обычным требованием является сводная оценка рисков, а для оценки мошенничества в приложении этого обычно не требуется.

Для проведения бизнес-анализа и выдачи точных прогнозов нужно, чтобы правильные алгоритмы применялись к правильным данным. Сбор и включение релевантных наборов данных в процесс моделирования почти всегда важнее тонкой настройки алгоритмов машинного обучения, поэтому главным приоритетом должно стать повышение качества данных.

4. Выстраивайте озера данных и не экономьте на пропускной способности

Большие Данные, как следует из названия этого термина, подразумевают наличие огромных объемов информации. В прошлом лишь очень немногие организации могли позволить себе хранить такие объемы, а возможности для их анализа имелись у еще меньшего числа. Но сегодня высокопроизводительные технологии хранения и крупномасштабная параллельная обработка данных получили повсеместное распространение как в облаке, так и в системах, развертываемых непосредственно на территории предприятий.

Однако одного лишь хранения еще недостаточно. Нужны средства управления различными типами данных, вписывающиеся в вашу концепцию анализа Больших Данных. Гениальное изобретение Apache Hadoop позволило хранить и получать представления огромных наборов разнотипных данных. Такие хранилища часто называют озерами данных. В озере данных находятся данные множества различных типов, поступающие из разных источников.

«Однако озеро данных не должно превращаться в свалку, – указал руководитель направления исследования компьютерных технологий Университета штата Аризона Джей Этчингс. – Необходимо найти разумные способы агрегирования данных и расширения их атрибутов. Данные могут быть разобщенными, но преобразование их для последующего анализа с помощью MapReduce и Apache Spark следует выполнять только с надежно выстроенной архитектурой».

При создании озера данных процессы поглощения, индексации и нормализации должны быть хорошо спланированными компонентами стратегии Больших Данных. Без четкого понимания и выраженной концепции большинство инициатив, требующих интенсивной обработки данных, обречено на провал.

Жизненно важное значение имеет и наличие достаточной пропускной способности. В противном случае данные из различных источников просто не попадут в озеро данных достаточно быстро, для того чтобы быть полезными бизнес-пользователям. Чтобы эффективно оперировать масштабными ресурсами данных, требуются не только быстрые диски, которые способны выполнять миллионы операций ввода-вывода в секунду, но и взаимосвязанные узлы и модули обработки, получающие доступ к данным по мере их генерирования.

Скорость особенно важна для выполнения анализа в реальном времени. И в этом смысле системы Больших Данных унаследовали тенденции маршрутизации трафика от социальных сетей. Так что выстраивайте свои озера данных на базе самых быстрых соединений.

5. Обеспечьте безопасность всех аспектов Больших Данных

Высокий уровень гетерогенности компонентов вычислительной инфраструктуры существенно увеличил возможности организации в части быстрого извлечения из данных полезной информации. Но здесь есть и обратная сторона. Системы стали слишком сложными с точки зрения управления и обеспечения безопасности. Огромные объемы информации и важность большинства систем анализа Больших Данных не позволяют заранее принимать меры к обеспечению их безопасности, что впоследствии может привести к серьезным неприятностям.

Большая часть собираемых, хранимых, анализируемых и используемых компаниями данных представляет собой информацию их клиентов, в том числе персональную и идентификационную. Если такие данные попадут в чужие руки, результаты будут вполне предсказуемы: судебные иски и возможные штрафы со стороны регуляторов приведут к финансовым потерям, повредят бренду и деловой репутации, а также вызовут недовольство клиентов.

Меры безопасности должны предусматривать развертывание основных корпоративных инструментов, обеспечивающих шифрование, когда это возможно, управление идентификацией и доступом, а также сетевую безопасность. Кроме того, они должны включать применение политик и обучение правильному доступу к данным и их использованию.

6. Сделайте управление данными и их качеством своим главным приоритетом

Обеспечение хорошего управления данными и их качеством должно стать неотъемлемой составляющей всех проектов анализа Больших Данных – в противном случае вероятность неудачи сильно возрастет.

Необходимо гарантировать актуальность, точность и своевременность доставки данных. В рамках инициативы Больших Данных компания GoDaddy организовала рассылку менеджерам уведомлений о задержках или аварийном завершении процедур обновления данных. В GoDaddy реализована также проверка ключевых показателей качества данных с рассылкой предупреждений в том случае, если эти показатели не соответствуют ожидаемым.

Эффективность управления данными и их качеством во многом зависит от подбора опытных профессионалов, в том числе директора по управлению данными и других руководителей, которые будут курировать эту область. С учетом стратегической важности соответствующих инициатив предприятия испытывают сегодня реальную потребность в выстраивании эффективных политик и процедур управления принадлежащими им данными.

– Bob Violino. How to avoid big data analytics failures. InfoWorld. August 7, 2017

На постсоветском пространстве Россия не одинока в своем стремлении построить цифровую экономику – многие ближайшие соседи также провозгласили курс на цифровизацию предприятий и институтов власти. Серьезные успехи в этой сфере демонстрирует Казахстан, где переход к новому индустриальному укладу осуществляется как в рамках республиканских программ, так и в рамках самостоятельных проектов крупных компаний. Там, как и у нас, пытаются построить «цифровые месторождения» и «цифровые банки». Этот опыт можно и нужно учитывать российским ИТ-директорам, поскольку экономики наших государств тесно связаны исторически и масштабы экономической кооперации и интеграции между нашими предприятиями будут только нарастать в процессе цифровизации бизнеса.

В Казахстане реализуется государственная программа трансформации предприятий ключевых экономических отраслей, опирающаяся на цифровые технологии. В рамках этой инициативы компания «КазМунайГаз» запланировала ряд проектов, базирующихся на идеологии «быстрых побед», то есть способных за счет небольших инвестиций принести в сжатые сроки ощутимый экономический эффект. Опыт ближайших соседей, близких нам по менталитету, выросших в некогда общей индустриальной среде, может помочь российским компаниям в выборе собственной тактики цифровой трансформации.

Преобразования для всех

Программа преобразований стартовала в Казахстане примерно полтора года назад и охватила все системообразующие отрасли экономики республики: ТЭК, атомную промышленность, транспорт, банки и др. Отчетность по ней предоставляется непосредственно президенту Нурсултану Назарбаеву. В периметр программы вошли шесть ведущих корпораций и холдингов ТЭК, включая крупнейшую квазигосударственную компанию по разведке и добыче углеводородов «КазМунайГаз», на долю которой приходится примерно треть всей добываемой в республике нефти.

Максим Чикулин, старший архитектор ИТ-решений компании «КазМунайГаз»: «Трансформация у нас идет по пути так называемых быстрых побед. Это некапиталоемкие и быстро окупаемые проекты. Можно реализовать их в короткие сроки и сразу же показать эффект от них»

В рамках программы трансформации в «КазМунайГазе» на ближайшие два года запланировано более 30 различных проектов. В том числе важный проект внедрения концепции интеллектуального месторождения, проект по оптимизации основных процессов планирования ресурсов и поставок материально-технического обеспечения. Еще одно направление трансформации связано с обновлением специализированных производственных систем (инженерия, моделирование и др.), а также учетных систем.

О первых результатах этой работы рассказал старший архитектор ИТ-решений компании «КазМунайГаз» Максим Чикулин, он выступил на семинаре «Индустрия 4.0. Эволюция управления производством», организованном компаниями ITPS, OSIsoft и SAP.

«Трансформация у нас идет по пути так называемых быстрых побед. Это некапиталоемкие и быстро окупаемые проекты. Можно реализовать их в короткие сроки и сразу же показать эффект от них. При этом ставится задача максимально вовлечь в проекты производственный персонал как наиболее консервативную часть кадрового состава предприятий. Очень важно наглядно продемонстрировать производственникам эффект от проектов и стимулировать их к участию в дальнейшей трансформации», – рассказывает Чикулин.

Предварительная оценка

Запуску программы предшествовали обследования и анализ текущего состояния ИТ в структурных подразделениях «КазМунайГаза». Подготовительные работы позволили сделать вывод о том, что без фундаментальных крупномасштабных изменений на предприятии вряд ли удастся провести задуманную трансформацию.

По словам докладчика, текущее состояние дел было типичным для многих компаний, начинающих масштабную реорганизацию с целью повышения эффективности бизнеса. Многие ИТ-проекты были инициированы ранее из различных точек управления: где-то их заказчиком являлись бизнес-подразделения, а где-то – ИТ-службы. Были и проекты, которые выполнялись по команде сверху. Единого центра ответственности за проекты не было. ИТ-ресурсы, которые соорудили себе отдельные подразделения, существовали обособленно, требовали уникальных компетенций по продуктам вендоров или решениям, созданным собственными силами.

Вместо стихийно образовавшегося множества неитегрированных систем требовалось построить единую устойчивую централизованную архитектуру ИТ. Однако само понятие «архитектура» было неприменимо к тому набору продуктов и систем, которые функционировали в «КазМунайГазе», и сложившееся положение порождало высокие риски для компании. Не гарантировалась надежность при эксплуатации этих систем, а стоимость владения ими зачастую завышалась.

«В некоторых структурных подразделениях продолжали использоваться “самописные” программные решения, авторы которых давно уволились. И никакой адекватной поддержки этим решениям или их развития не было. При этом на системы были возложены очень серьезные функции по контролю производства, учету добычи и в отдельных случаях даже по планированию ресурсов. Все это выглядело как структура с высокими рисками», – подчеркнул старший архитектор компании.

К новой архитектуре

Начать трансформацию ненадежной разрозненной ИТ-среды было решено с концептуального проектирования процессов и логической архитектуры. Интегратором по реализации проектов трансформации выступила дочерняя структура – «КазМунайГаз Глобал Солюшенс». Ее специалисты постарались «взглянуть на поляну целиком» и определить максимальный набор логических компонентов, значение которых потребуется переосмыслить, а затем модернизировать или внедрить заново. Была разработана кросс-функциональная матрица, где пересечению каждого из процессов и функций соответствовал логический компонент системы, который должен быть реализован.

Всего в матрице было прописано шесть основных классов систем и порядка 20 подклассов систем. Архитекторы четко обозначили функциональность каждого компонента, чтобы исключить в зонах ответственности конкуренцию между различными информационными системами. Были четко определены интеграционные схемы взаимодействия систем и границы функционирования каждого компонента, чтобы в любой из логических областей можно было выбрать решение на конкурентной основе.

Интегратор взял на себя функцию архитектурного комитета, ответственного за выработку стандартов и функциональности компонентов, правил выбора продуктов для построения всей системы. Внутренняя инициатива подразделений предприятия не ограничивалась – им было оставлено право самостоятельно выбирать ИТ-продукты, не включенные в корпоративный стандарт, лишь бы эти продукты соответствовали разработанным централизованным архитектурным требованиям и обеспечивали не худшую функциональность по сравнению с установленными стандартами.

Одним из первых шагов на пути построения цельной системы логических компонентов стало создание комплексной системы учета и распределения добычи углеводородов на одном из предприятий компании – «ОзенМунайГаз». Это крупнейший по объемам добычи и важнейший по сложности технологического процесса актив нефтедобывающей отрасли Казахстана. Именно поэтому он был выбран в качестве площадки для реализации первого проекта трансформации. Обновление ИТ здесь началось в прошлом году, и это был один из проектов, отвечавших заявленной тактике «быстрых побед».

О главной проблеме

Основным мотивом для выполнения проекта также явились значительные расхождения в показателях так называемой замерной и парковой добычи нефти. Вообще, дисбаланс между показателями оперативной добычи нефти, определенной по скважинам, и фактически добытой нефти, зафиксированной в пунктах ее подготовки, – обычное явление в отрасли добычи углеводородов. Но чем точнее учет конечной продукции, тем меньше дисбаланс, оцениваемый по «парковому коэффициенту» (отношению фактического объема добытой нефти к объему добычи, полученному по групповой замерной установке). Повышение паркового коэффициента прямо увязано с уменьшением операционных расходов, поскольку позволяет точнее планировать поставки материально-технических ресурсов для добывающих предприятий.

«Главная проблема была в отсутствии единой достоверной, наглядной централизованной системы учета извлеченной нефти и сопутствующей продукции, которая охватывала бы весь процесс добычи – от цехов и АСУТП самого низкого уровня до аппарата управления», – поясняет Чикулин.

Производственная инфраструктура «ОзенМунайГаза» включает более 5 тыс. скважин, около 70 групповых установок, 14 цехов, очень сложную и часто перестраиваемую технологическую систему сбора и подготовки нефти. Исторически сложилось так, что системы бухгалтерского учета и системы для ведения счетов-фактур и договоров были внедрены на предприятии довольно давно, а основной продукт при этом учитывался «на коленке» – при помощи электронных таблиц и форм. На некоторых стадиях процесса обработки информации о добыче учет был вовсе не автоматизирован. А если где и автоматизирован, то примитивно – путем интеграции АСУТП с Excel-таблицами, не слишком приспособленными для этих задач.

Поэтому в компании выбрали данный процесс как пилотный, но основной для трансформации, чтобы потом на основе полученного опыта сформировать корпоративный стандарт системы учета конечной продукции.

В качестве платформенного решения для обновления учета был выбран продукт Tieto Energy Components «как лидирующее на рынке решение, активно поддерживаемое вендором».

Проект был выполнен в сжатые сроки, по всем правилам проектного управления, с документированием основных этапов. Вместе с тем внедрение не было автономным – новую систему учета привязали к архитектуре планируемых и существующих ИТ-компонентов компании. Работу по интеграции в существующий ландшафт проделали очень серьезную: элементы учетной системы были привязаны к 23 серверам АСУТП, объединенным в единую интеграционную шину PI System компании OSIsoft. Одновременно была создана единая производственно-аналитическая система, на базе которой планируется реализовать отчетность, утвержден план по дальнейшей интеграции различных систем.

«Что изменилось после выполнения проекта с точки зрения процессов? Пока нельзя сказать, что все настроено так, как планировалось. Еще не преодолено дублирование на определенных уровнях при подготовке отчетности. Но, по крайней мере, уже нет того хаоса, когда между некоторыми уровнями управления информация передавалась по телефону, хотя она уже была оцифрована. Такое положение дел вело к потерям информации, к тому же она оставалась неконсистентной и на ее основе было очень сложно оперативно принять верные управленческие решения», – отметил Чикулин.

Сейчас в «ОзенМунайГазе» готовят пятилетнюю программу дооснащения системами АСУТП узлов учета, ориентируясь как раз на результаты анализа узких мест

Полезный опыт – для всей страны

Выполненный проект позволил автоматизировать процесс учета добычи нефти в «ОзенМунайГазе». Теперь этот учет полностью формализован, закреплен корпоративным стандартом, а предложенные правила стали законом для любого подразделения компании. В результате повысились достоверность и качество данных учета.

Одновременно была создана система поддержки и принятия решений по инфраструктурным изменениям производственной схемы. Хотя на отдельных узлах учет был организован и за балансом нефтедобычи пытались как-то следить, но анализ, а тем более факторный анализ причин дисбаланса произвести было невозможно. А он очень важен, особенно на таких предприятиях, где эксплуатируется много возрастного оборудования и существует потребность в инфраструктурной модернизации. Из-за ограничений по росту капитальных затрат такие предприятия не в состоянии оснастить системами АСУТП всё и сразу. А аналитические возможности новой системы позволяют выявить узкие места, в которых возникают ошибки, наиболее значимые для учета продукции, чтобы потом сфокусировать на них инвестиции для модернизации. Сейчас в «ОзенМунайГазе» готовят пятилетнюю программу дооснащения системами АСУТП узлов учета, ориентируясь как раз на результаты анализа узких мест.

Еще один эффект проявился уже после внедрения системы: проектом заинтересовались в Министерстве энергетики Казахстана и подконтрольных организациях, занимающихся проектированием и созданием государственных систем учета нефти. И они совместно со специалистами «КазМунайГаза» приступают к разработке стандартов для единой централизованной системы учета нефти, добываемой в республике. Необходимость такой системы во многом обусловлена выявленными злоупотреблениями при учете добытых углеводородов предприятиями ТЭК. Опыт, полученный при трансформации ИТ-активов «КазМунайГаза», может лечь в основу такой системы и формирования общего материального баланса по нефтепродуктам для всей Республики Казахстан.

Миллениалы – люди в возрасте от 20 до 35 лет – занимают все больше рабочих мест по всему миру. По результатам исследования, проведенного в 2015 году американским Исследовательским центром Пью (Pew Research Center), к числу миллениалов относится по крайней мере один из трех работников. По данным PwC, к 2020 году половина мировой рабочей силы будет состоять из представителей этой демографической группы.

Термин «миллениалы» служит для обозначения группы людей с определенными особенностями. Перечислим некоторые из них. Миллениалы любят общение в социальных сетях. Они ценят хорошие впечатления от использования приложений. Они гибко подходят к выполнению рабочих задач. Если ожидания миллениалов не оправдываются, они предпочитают не оставаться на месте, а идти дальше. В будущем эти особенности будут определяющими для сферы труда. Существующим стратегиям сетевой безопасности многих организаций предстоит пройти серьезное испытание.

Рассмотрим три ключевых фактора, влияющих на корпоративную безопасность и имеющих непосредственное отношение к поведению миллениалов.

Социальные сети

Блокировать или не блокировать? Этим вопросом задаются многие руководители, когда речь заходит об использовании сотрудниками социальных сетей на рабочем месте.

Поставщик программного обеспечения для управления кадрами CareerBuilder провел исследование, в ходе которого были опрошены работодатели на территории Северной Америки. 37% из них полагают, что социальные сети являются одним из основных факторов, снижающих производительность работы. Социальные сети занимает четвертое место после мобильных телефонов и обмена сообщениями (55%), Интернета (41%) и разговоров на рабочем месте (39%). Три из четырех работодателей заявили, что из-за отвлекающих факторов в день теряется два часа и более.

С точки зрения сетевой безопасности социальные сети являются одним из каналов передачи вредоносных программ и атак с применением социальной инженерии. Какое количество ссылок, которыми делятся пользователи, понятия не имея об их содержании, ведет на зараженные веб-сайты? Даже если сотрудники используют социальные сети профессиональным образом, их друзья и члены списка контактов не обязательно делают то же самое.

Запретить или ограничить доступ к социальным сетям на уровне сети достаточно легко. Статические фильтры URL-адресов в составе программного обеспечения Web Filtering могут блокировать или отслеживать определенные URL-адреса. С помощью фильтрации по категориям можно заблокировать целую группу веб-сайтов. Однако это не означает, что ИТ-директора должны немедленно заняться блокировкой социальных сетей на рабочем месте.

Более эффективен комплексный подход к обеспечению сетевой безопасности. Для начала необходимо сформировать четкую программу работы с социальными сетями и обучения персонала. Например, сотрудники отдела сбыта должны иметь представление об угрозах безопасности и деловых рисках, связанных с входом в учетные записи социальных сетей во время нахождения на рабочем месте.

Наиболее важным элементом стратегии безопасности является надежная многоуровневая инфраструктура безопасности. Не следует всецело рассчитывать на то, что сотрудники не сделают ни одного неверного движения после входа в свои учетные записи в социальных сетях.

Многоуровневая система безопасности – лучшая защита

В настоящее время широко распространены системы безопасности, состоящие из нескольких уровней, направленных на обеспечение безопасности данных, устройств и пользователей. Такие многоуровневые системы позволяют обнаружить атаки, источниками которых являются разные уровни: сети, приложения, устройства или пользователи, – и остановить их распространение. Также эти системы эффективно справляются с защитой от угроз разных типов.

Приток сотрудников, принадлежащих к поколению миллениалов, способствует изменению рабочих процессов. В этих условиях перед ИТ-директорами стоит задача пересмотра способов настройки каждого уровня защиты.

Возьмем, к примеру, вопрос использования личных устройств на рабочем месте. Согласно исследованию, проведенному McKinsey, примерно в 80% организаций сотрудникам разрешено использовать личные устройства для подключения к корпоративным сетям. ИТ-отделам приходится реагировать на растущие требования сотрудников, касающиеся поддержки личных устройств с доступом к таким корпоративным приложениям, как электронная почта и календарь. Эта тенденция, получившая название концепции использования сотрудниками собственных устройств (Bring Your Own Device, BYOD), приводит к появлению новых угроз безопасности.

В частности, в обязанности директоров по ИТ входит обеспечение безопасности на уровне устройств. Первый шаг на этом пути – защита самих устройств посредством разработки определенной структуры межсетевых экранов, средств защиты от вредоносного ПО, решений для управления мобильными устройствами (Mobile Device Management, MDM) и путем обеспечения непрерывного внесения исправлений. Кроме того, с культурой BYOD связана такая угроза безопасности корпоративной сети, как взлом принадлежащих сотрудникам интеллектуальных устройств со слабой защитой паролем. В организации необходимо внедрить правила, требующие использования надежных паролей.

Также можно задействовать функцию идентификации типов устройств, которая будет ограничивать доступ к некоторым областям сети через хуже защищенные устройства, например через мобильные телефоны. Кроме того, следует принять меры по обеспечению безопасности сеансов – например, путем запрета на посещение пользователями небезопасных веб-сайтов.

Аналогичным образом следует обеспечить защиту пользовательского уровня в целях устранения набирающих силу рисков, связанных с внутренними угрозами. Как правило, необходимость соблюдать баланс между безопасностью и удобством делает этот уровень наиболее сложным в управлении. Существует множество способов проверки подлинности, предназначенных для идентификации пользователей сети и развертывания разных уровней доступа. Важными мерами являются обучение персонала и повышение грамотности сотрудников.

Контроль теневых ИТ-ресурсов

Термин «теневые ИТ-ресурсы» обозначает использование приложений и служб, нередко облачных, которые не одобрены организацией. Неподконтрольность таких ресурсов представляет собой угрозу безопасности и усложняет управление.

Рассмотрим следующий случай. Сотрудник открывает файл с помощью смартфона. Существует вероятность того, что телефон сделает копию этого файла и эта копия впоследствии в ходе регулярно выполняемого автоматического резервного копирования поступит в несанкционированное интернет-хранилище. Что мы видим? Защищенные корпоративные данные были перемещены в небезопасное расположение. К переносу конфиденциальных корпоративных данных в небезопасное расположение могут также привести многие приложения для совместного использования, которым отдают предпочтение миллениалы.

Маловероятно, что запрет на использование персоналом несанкционированных устройств и приложений остановит людей. В силу повсеместного распространения смартфонов сотрудники будут пользоваться социальными сетями и личными облачными приложениями независимо от требований корпоративной политики. Для решения этой проблемы могут оказаться более эффективными другие меры: обучение пользователей и развертывание таких технологий, как шифрование данных, контроль доступа и отслеживание трафика.

В целом можно сказать, что к появлению теневых ИТ-ресурсов приводит неудовлетворенность сотрудников решениями, одобренными организацией. Директора по ИТ могут не справиться с тем, чтобы предотвратить использование сотрудниками альтернативных приложений, например, для совместной работы. Однако они могут держать ситуацию под контролем, учитывая потребности сотрудников.

— Александр Мормуш, менеджер по работе с клиентами, Fortinet