Новости

К 2022 году 75% баз данных в мире будет развернуто на облачных платформах или переведено на них, полагают аналитики Gartner. Только для 5% баз будет рассматриваться возможность обратного переноса на собственную инфраструктуру.

Главными причинами переноса баз данных на облачные платформы является их использование для аналитики и распространение модели SaaS. В первую очередь в облако переносят информационные хранилища, озера данных и прочие системы, ориентированные на задачи аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Рост продаж систем для установки на собственной инфраструктуре тоже отмечается, но он больше связан не с новыми установками, а с ростом цен и вынужденными обновлениями.

В 2018 году мировой рынок СУБД вырос на 14,8% до 46 млрд долл. При этом 68% прироста обеспечили облачные СУБД, а 75,5% прироста приходится на долю систем Microsoft и Amazon. Вокруг облачных провайдеров образуются экосистемы. Они интегрируют сервисы внутри провайдера и начинают создавать средства управления данными в нескольких облаках. Этим облачные системы отличаются от традиционных, в которых продукты редко обладают собственными возможностями поддержки интеграции с другими продуктами.

Ключевой задачей проекта являлось построение единой модели данных, полученных из разнородных по своей природе источников. В их число входят данные о посещениях сайта и мобильного приложения из Google Analytics, данные о продажах билетов и бронированиях.

В ходе работ был проведен анализ систем, процессов продажи и выработаны правила объединения данных для оцифровки сквозного процесса продажи билетов. Были настроены отчеты по ключевым показателям, позволяющие осуществлять регулярный мониторинг процессов, оценивать результаты A/B-тестирований, анализировать воронку продаж на сайте и в мобильном приложении. Пользователи могут создавать собственные воронки, сравнивать их между собой, что позволяет оценивать экономический эффект от доработок онлайн-платформ.

Система позволяет преднастраивать отчетность за счет внедрения единой модели данных. В дальнейшем это даст возможность каждому пользователю самостоятельно настраивать нужные отчеты и срезы данных. Подобное решение снизит нагрузку на разработчиков и облегчит доступ пользователей к разнообразным данным сразу из нескольких систем.

В рамках пилотного проекта решение работает в трех точках сети кофеен — в ИТ-парке и Иннополисе. В ближайших планах установка сервиса в кофейне, расположенной в международном аэропорту «Казань».

Для получения скидки или бонусов посетителю не нужно заполнять анкету, предоставлять личные данные или использовать мобильное приложение — достаточно ввести свой никнейм и сфотографировать лицо с помощью планшета на кассе. Регистрация клиента в программе лояльности занимает не более 30 секунд. В дальнейшем камера «распознает» участника программы лояльности на кассе, и система автоматически начислит клиенту бонусные баллы, которыми в дальнейшем можно расплатиться за заказ.

Как отметил Адель Ягудин, совладелец сети кофеен coffee CAVA, клиенты пока привыкают к новому сервису, но уже около 60% зарегистрировавшихся клиентов используют его повторно. За последнюю неделю половина посетителей предпочли Face2Loyalty обычной пластиковой карте.

В компании отмечают, что решающими факторами стали технические характеристики программы и ее аналитические возможности. Систему можно развернуть на ИТ-инфраструктуре большого размера, она позволяет получать исчерпывающую информацию для расследования и предотвращения инцидентов, удобна в работе.

Как отмечает Алексей Борисов, старший специалист по информационной безопасности дирекции по экономике и финансам АО «Управляющая компания Автокомпонент», системы тестировали системы в течение месяца, разворачивали их на большом количестве машин и максимально нагружали, чтобы увидеть, как они показывают себя на ПК разной мощности и с различными операционными системами. Программы показали разный результат, тестирование некоторых DLP-систем пришлось прекратить досрочно, так как они перегружали сервера и рабочие места пользователей, что тормозило бизнес-процессы.

В выборе DLP-системы специалисты «Автокомпонента» исходили из нескольких задач. Главная – защита конфиденциальной информации от утечек: ноу-хау, графиков отгрузки, условий ценообразования и др. На первом этапе компания внедрила модули контроля активности пользователей за компьютерами. Помимо выявления опасных или ошибочных действий сотрудников, применение системы позволит увидеть, как распределяется нагрузка по коллективу, эффективно ли расходуется фонд оплаты труда.

Три четверти организаций, опрошенных аналитиками Gartner, в 2018 году увеличили инвестиции в технологии клиентского опыта (Customer Experience, CX). Аналитика по-прежнему привлекает самые большие вложения — 52% участников опроса намерены в 2019 году увеличить финансирование, уделяя особое внимание анализу процесса взаимодействия с клиентом, потребностей, мнений клиентов и цифровому маркетингу.

Когда технологии CX в организации становятся более зрелыми, инвестиции все чаще ориентируются на улучшение понимания клиентов и точности действий путем анализа данных. В программы CX начинают включать более широкий круг сотрудников, и важность приобретают вложения в инструменты обучения.

Многие компании столкнулись с проблемами при реализации программ CX. 53% опрошенных говорят об экономических или финансовых сложностях, у 60% программы остановились из-за отсутствия поддержки руководства, а 59% опрошенных не удалось продемонстрировать рентабельность программы. Подобные проблемы могут привести к снижению качества взаимодействия с клиентами, ослаблению финансового положения компании и снижению конкурентоспособности, предупреждают аналитики.

Задачи лаборатории – выявлять и оцифровывать те «аналоговые» процессы, где роботизация за короткий срок может принести максимальный экономический эффект, вплоть до их полной автоматизации на следующих, более масштабных этапах проектов.

В 2019 году лаборатория сфокусируется на процессах в области коммерции, финансов, HR, ИТ-поддержки, в транспорте и логистике, а также в других специфичных для ритейла бизнес-процессах. Экономия трудозатрат в роботизируемых бизнес-процессах по итогам этих проектов, по предварительным оценкам, составит от 20% до 70%.

В 2017-2018 годах Х5 провела пилоты в области Robotic Process Automation. Например, роботы участвовали в финансовых процессах, подборе персонала, запуске акций и спецпредложений. Также был запущен один из процессов, сочетающий технологии RPA и machine learning.

В результате пилотов было принято решение о выделении лаборатории в отдельный инновационный проект Х5. На основе системного анализа рутинных процессов были сформированы пайплайны для запуска роботов и методология скрининга, которая будет применяться и в последующих циклах.

С помощью роботов подразделения Х5 рассчитывают сэкономить около 400 тыс. человеко-часов за год. Экономический эффект за два года может составить более 150 млн руб.

Уже в этом году новые технологии будут применяться, в частности, для ускорения внесения данных в корпоративные системы, контроля товародвижения, обработки типовых запросов пользователей в техподдержку, учета больничных листов, коммуникации с поставщиками товаров.

Информационная система на платформе Oracle EBS появилась у «Мосводоканала» еще в 2008 году. В ходе проекта возникла необходимость в значительном увеличении серверных мощностей, так как было решено консолидировать ряд бизнес-процессов, которые прежде выполнялись в 15 подразделениях компании. Это потребовало формирования нормативно-справочной информации и консолидации баз данных.

В результате в 2012 году было принято решение приобрести два комплекса Oracle Exadata. Один был установлен в основном ЦОДе, второй – в резервном. Переход на Exadata позволил увеличить производительность инфраструктуры до 3-4 раз и закрыть потребности компании в мощностях вплоть до 2019 года.

В нынешнем году с ростом количества пользователей и объема данных в несколько раз возникла необходимость в новых серверных мощностях. В начале 2019 года были приобретены два программно-аппаратных комплекса нового поколения. Среди первых результатов модернизации – увеличение производительности инфраструктуры для Oracle EBS до 2-3 раз.

Сегодня на Exadata функционируют системы Oracle E-Business Suite и Oracle BI Suite, что помогает решать каждодневные задачи бизнес-пользователей.

Технологии искусственного интеллекта уже осваиваются в 59% компаний, сотрудники которых приняли участие в опросе Gartner. В течение ближайшего года компании собираются запустить в среднем еще по шесть проектов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а в течение следующих трех лет — еще 25.

В 40% компаний главным мотивом внедрения технологий искусственного интеллекта называют улучшение взаимодействия с клиентами. При этом речь идет не столько о чат-ботах и виртуальных помощниках, сколько об использовании искусственного интеллекта для поддержки внутренних процессов принятия решений — об этом говорят 56% опрошенных. Второй по важности задачей является автоматизация труда — выставление счетов, проверка контрактов, автоматизированные интервью при приеме на работы и так далее. Основными проблемами опрошенные считают дефицит квалифицированных специалистов (56%), понимание сценариев использования искусственного интеллекта (42%) и качество и охват данных (34%). Результаты проектов чаще всего оценивают по повышению эффективности работы.

Искусственный интеллект в режиме реального времени анализирует количество покупателей в очереди, активность касс и загрузку кассиров. За счет использования современных аналитических алгоритмов и выбора оптимальных мест расположения камер система позволяет структурировать данные и исключать ошибки в расчетах. В частности, она не учитывает покупателей, которые уже оплатили покупку, и группирует посетителей, которые совершают одну покупку.

С помощью видеоанализа на основе трехмерного изображения система отслеживает подвижность и длину очереди, позволяет рассчитать время ожидания и время обслуживания каждого покупателя, что снижает вероятность ухода посетителя из магазина без покупок. Автоматическое оповещение происходит при превышении заданных параметров: времени ожидания, количества человек в очереди и т.д. Таким образом, видеоаналитика помогает улучшить качество и повысить скорость обслуживания на кассах.

В результате тестирования технологии на 56 магазинах торговой сети «Перекресток» объем жалоб покупателей снизился в 1,5-2 раза (по сравнению с данными в сопоставимых магазинах без системы видеоконтроля), а число чеков на одну кассу выросло на 9%. Технологии видеоаналитики и компьютерного зрения, работающие на основе нейронных сетей и искусственного интеллекта, сокращают на 10% число людей, уходящих без покупок. Анализ проводился в период работы системы с 1 по 26 неделю 2019 года, данные соотносились с аналогичным периодом работы магазинов в 2018 году (до внедрения системы видеоконтроля).