Новости

Главной целью проекта, реализованного НГУЭУ, было организовать в электронном виде весь жизненный цикл документа — от создания до передачи в архив. До цифровизации большинство документов вуза подписывалось вручную и хранилось в бумаге. Согласование между отделами, а также поиск нужных сведений в архиве требовали много времени.

В результате внедрения Directum RX Новосибирский госуниверситет повысил эффективность обработки, хранения и передачи документов на согласование по формализованным регламентам, ускорил принятие решений и подготовку ответов по внутренним вопросам вуза, минимизировал потери документов, усилил контроль исполнительской дисциплины, снизил нагрузку на делопроизводителей и архивистов.

На сегодняшний день в системе Directum RX работают более 1,1 тыс. сотрудников, обрабатывается порядка 3,5 тыс. задач в день, а исполнительская дисциплина составляет 93%.

Реализация проекта занял три месяца и проходила в два основных этапа: автоматизация делопроизводства и создание долговременного электронного архива. Сначала в вузе организовали единую информационную среду работы с документами, оцифровали обработку обращений через электронную приемную, создание и запуск на согласование служебных записок, оптимизировали регламентированные процессы.

На следующем этапе приступили к внедрению модуля «Долговременный архив». Итогом стали перевод в цифру и оптимизация процессов передачи документов на длительное хранение, поиска и управления архивными данными.

Если раньше, чтобы воспользоваться бумагами из архива, нужно было сначала прийти в подразделение, оформить пропуск и затратить время на поиск и копирование информации, то сейчас процедура упростилась до нескольких кликов в корпоративной системе. Пользователь отправляет запрос в систему и в течение установленного регламентом времени ожидает от архивиста затребованные документы или мотивированный отказ. Система фиксирует все действия с оригиналами: например, была подготовлена архивная справка или копия, предоставлен доступ конкретному пользователю и т.д.

Благодаря внедрению экосистемы Directum RX университету удалось выстроить структурированные процессы работы с электронными документами на протяжении всего их жизненного цикла — от создания до передачи на длительное хранение и уничтожение.

В Segezha Group работает более 19 тыс. человек. Часть из них занята в офисах, но большинство составляет рабочий персонал, работающий на производственных площадках. В компании было разработано несколько адаптационных программ, ориентированных на различные категории сотрудников. Например, для рабочих были специально созданы обучающие программы и программы наставничества. Так, новый сотрудник работает на производстве первый месяц под руководством наставника, чтобы получить необходимые навыки и знания.

С учетом расширения бизнеса и увеличения количества предприятий Segezha Group в 2022 году обратилась к провайдеру HR-tech-решений — компании «Поток». Было решено использовать приложение «Поток Адаптация» для быстрого погружения новых сотрудников в работу и создания интерактивной траектории знакомства с компанией и командой. Приложение предоставляет задания, тесты и информацию для адаптации, что способствует быстрому знакомству с компанией. В настоящее время процесс адаптации в мобильном приложении проходят сотрудники из 9 локаций: инженерно-технический персонал и специалисты, работающие на предприятиях.

В ходе проекта HR-специалисты Segezha Group создали уникальные адаптационные треки — этапы, которые проходят новички в приложении. На каждом этапе появляется информация о компании, документах, уставах и правилах, а также мультимедийные файлы, исходя из специфики конкретных заводов и специальностей.

В дальнейшем компания решила сократить количество блоков в треке «Поток Адаптация». Это позволило точнее отразить специфику компании и включить актуальные данные и процессы. Кроме того, холдинг пересмотрел контент трека, включая Tone of voice и сопровождающие картинки и мультимедиа. Для рабочих вакансий создан уникальный трек, где контент подбирается индивидуально для каждого предприятия, учитывая его особенности и историю.

Геймификация в адаптации сотрудников эффективно мотивирует новичков лучше узнать компанию через прохождение уровней в приложении. Также была внедрена функция «Написать HR», где после каждого задания сотрудникам доступна SOS-кнопка для оперативной помощи и поддержки от HR-специалиста.

Работа с адаптацией в компании длится 2 года. Для лучшего эффекта Segezha Group дополняет приложение другими инструментами, такими как welcome-пэк, welcome-тренинги, индивидуальные планы работ, бумажный формат «Гида новичка».

С момента запуска проекта через приложение «Поток Адаптация» прошло 993 сотрудника, из них 77 человек еще проходят адаптацию, поскольку у них не закончился испытательный срок.

Go Invest за два месяца автоматизировала процессы сервисного обслуживания с помощью системы Naumen Service Desk. Сейчас в системе работает 20 операторов. Пользователи подают заявки через портал самообслуживания, в котором настроен каталог услуг, а также по почте или телефону. Весь жизненный цикл обращения проходит в одном инструменте: начиная от автоматической обработки и распределения по исполнителям, заканчивая решением и сохранением в архив.

Вторым этапом проекта стала автоматизация процессов управления программными активами с помощью продукта Naumen SAM. Сейчас система контролирует 1,5 тыс. лицензий, в том числе специализированный финансовый софт для доступа к торговым площадкам. Решение помогает управлять ПО, установленном на 140 офисных рабочих местах, 100 физических и виртуальных серверах, а также на сетевом и специализированном оборудовании. Все данные в системе стандартизированы, учет активов ведется в едином формате.

Naumen SAM помогает автоматически учитывать закупленные лицензии на ПО и вовремя их продлевать, что позволяет избегать прекращения доступа к критически важным внешним сервисам, учитывать договоры на поставку оборудования, инвентаризировать устройства и ПО. В системе построена база конфигурационных единиц и установлены взаимосвязи между устройствами и программными активами.

С помощью инструментов оперативной отчетности в Naumen Service Desk компания формирует наглядные отчеты и в режиме реального времени отслеживает ключевые метрики, связанные с предоставлением ИТ-услуг и управлением программными активами, анализирует востребованность лицензий и прогнозирует динамику использования.

М.Видео-Эльдорадо активно внедряет передовые практики управления данными и интегрирует их в бизнес-стратегию компании, что делает ретейлера одним из лидеров рынка. По итогам 2023 года М.Видео-Эльдорадо удалось выйти на датацентричный уровень управления данными (3,6 баллов по модели DCAM против 2.5 в 2021 году).

По оценкам экспертов, за несколько лет компании удалось перейти со второго (концептуального) на третий (стратегический) уровень состоятельности системы управления данными. В частности, был создан собственный data-каталог для работы с 600 тыс. объектов из хранилища данных и 700 тыс. объектов из хранилища BI-отчетности. Внедрена централизованная платформа self-serve data platform и повышена скорость поставки данных, а также создан управленческий федеративный орган – Дата Комитет. Все бизнес-блоки компании показали существенный рост вовлеченности, а число пользователей платформы данных выросло до почти 3 тыс. сотрудников.

Как отмечает Данила Наумов, руководитель офиса данных М.Видео-Эльдорадо, до конца года ожидается достижение уже 4 уровня, на котором находятся такие технологические лидеры нашего рынка, как Сбер. Этот успех стал возможным благодаря внедрению ряда стратегических инициатив, включая обновление бизнес-архитектуры и систем контроля данных, что позволило компании оптимизировать операционные процессы и повысить качество обслуживания клиентов. Компания готова к переходу на функциональный уровень и сосредоточена на создании продвинутой и широко распространенной культуры управления данными в компании.

«ABC-рейтинг» позволяет проводить экспресс-оценку товаров в портфеле по показателям товарооборота в рублях (или штуках) на один магазин и проводить сравнение динамики с предыдущим периодом. Данные доступны по сети Х5 в целом, по территории присутствия и по федеральным округам РФ.

Рейтинг позволяет рассмотреть товарный ассортимент в разрезе трех групп: лидеры, приносящие 50% товарооборота в день на один условный магазин; средние продукты, составляющие от 50% до 80% товарооборота; продукты, занимающие оставшиеся 20% товарооборота. На основе полученных данных поставщик может определять приоритетные продукты для поддержки, выявлять источники роста продаж, либо выделять товары для дальнейшей оценки и разработки мер по их развитию или выводу из ассортимента.

Иерархическая визуализация данных «Акрихина» позволяет наглядно отображать корпоративные сценарии, распознавать и анализировать ветвящиеся и дублирующиеся процессы и потоки задач, и способствует оптимизации структуры внутрикорпоративных сообществ. Схема ор-ганизационной структуры наглядно представляет, как выстроен бизнес, помогает в уточне-нии ролей и обязанностей сотрудников, отображает распределение работников по ключе-вым подразделениям и филиальную загрузку персоналом. То есть наглядно показывает, как функционирует компания в реальном времени.

Целью доработки визуализации штатного расписания было формирование в вектор-но-графическом редакторе диаграмм и блок-схем, встроенных в систему «БОСС», которые отображают состав персонала по штатному расписанию, а также иерархическую и управ-ленческую структуры. Органограмму теперь можно строить как по всему предприятию, так и по определенному подразделению, независимо от его уровня или структуры: визуализировать штатную структуру с указанием внутренних кодов отделов и табельных номеров со-трудников. Иными словами, оргструктуру можно просматривать в зависимости от целей – по штату, по задачам или процессам.

Кроме этого, появилась опция формировать выгрузку данных управленческой струк-туры по специалистам с отображением информации на русском и английском языках и с учетом дополнительных атрибутов. Также в доработанной функциональности есть возмож-ность ограничивать выгрузку данных – формировать отчет не по всем сотрудникам, а только по непосредственной подчиненности.

Исследование кибератак на российские компании в январе-марте 2024 года подготовлено Solar JSOC на основе анализа данных по мониторингу инфраструктур около 300 организаций из разных отраслей экономики. Согласно его данным, увеличилось количество подтвержденных инцидентов (то есть тех, на которые ответила ИБ-служба заказчика), связанных с несанкционированным доступом.

Всего в отчетном периоде эксперты зафиксировали 294 тыс. киберинцидентов. Это почти на треть меньше показателей предыдущего квартала (473 тыс.). При этом доля инцидентов высокой степени критичности в I квартале достигла 9%. В среднем доля таких атак в общем объеме составляет 2–3% (исключение составил II квартал 2022 года, когда их доля составила 11% на фоне рекордной волны киберударов на российскую инфраструктуру). Поэтому показатель I квартала можно назвать аномально высоким.

Помимо несанкционированного доступа, большая часть (41%) высококритичных инцидентов была связана с применением вредоносного ПО, которое традиционно является основным инструментом в арсенале злоумышленников. Также в два раза выросла доля веб-атак (с 4% до 8%). А использование нелегитимного ПО, которое в предыдущем квартале находилось на втором месте, практически сошло на нет. Нелегитимным считается такой софт, как средства удаленного администрирования, хакерские утилиты, исследовательский софт пентестеров. Чаще всего подобные критические инциденты встречались в госсекторе и организациях, относящихся к критической инфраструктуре. Очевидно, что в преддверии выборов в этих отраслях провели масштабные работы по минимизации киберрисков.

Если говорить про распределение инцидентов с разным уровнем критичности, то в I квартале лидирует заражение ВПО, составляющее практически треть всех инцидентов. На срабатывания специализированных сенсоров – EDR, NTA и AntiAPT – приходится 16% инцидентов. Доля подобных инцидентов снизилась, но, тем не менее, они занимают второе место в рейтинге инцидентов. А это значит, что ключевую роль в выявлении атак играют специализированные сенсоры SOC, включая защиту конечных точек (EDR) и анализ сетевого трафика (NTA).

Как отмечают аналитики, на рынок влияют несколько факторов. Во-первых, это импортозамещение: динамичный рост спроса на отечественные решения продолжился. В части аппаратных решений рост затрат на отечественные устройства составил 59%, на программные решения – 41%. Основным фактором роста стали регуляторные требования в части импортозамещения, активно в отечественные ИТ-продукты инвестировали государственные органы различных уровней и коммерческие организации с госучастием.

Второй важный фактор – это параллельный импорт. Спрос на зарубежные решения в 2023 году, как и в предыдущем, оставался высоким. Почти 50% затрат шли на иностранные аппаратные решения, как западного, так и китайского производства. Доля иностранных программных продуктов составила 25%, однако пользователи, как частные, так и корпоративные, активно использовали зарубежный софт также и в пиратском («трофейном») формате. Иностранное ПО и устройства использовали не только крупные и средние предприятия, не подпадающие под требования импортозамещения, но также и организации с госучастием, которые не смогли найти отечественные альтернативы для обеспечения работы ключевых бизнес-процессов.

Рост затрат на аппаратное и программное обеспечение в 2023 году составил 24% и 14% соответственно. На фоне активного использования как отечественных, так и зарубежных решений, затраты на ИТ-услуги выросли на 26%. Заказчикам, особенно в сегменте крупного бизнеса, было критически важно обеспечить надлежащую интеграцию отечественных решений с унаследованной ИТ-инфраструктурой. Также значительно вырос спрос на услуги ИТ-консалтинга, особенно в части сопровождения внедрения отечественных бизнес-приложений.

Как подчеркивают аналитики, в ближайшие годы заказчики будут ожидать повышения качества российских программных и аппаратных решений. Им важно обеспечить не только высокий уровень автоматизации ключевых бизнес-процессов, но и надлежащий уровень безопасности, в том числе корпоративной информации и данных. Этого невозможно будет достичь без отечественных продуктов, способных конкурировать с западными аналогами.

Ожидается, что российский ИТ-рынок будет расти среднегодовыми темпами в 12%, его объем по итогам 2028 года составит 4,4 трлн руб.

ИНК запускает новые месторождения, увеличивает объемы добычи и переработки сырья, ведет крупные проекты капитального строительства. Эффективность работы данных направлений напрямую зависит от качества материально-технического обеспечения. ИНК потребовалось повысить качество управления МТО на всех этапах: формирование потребности, планирование обеспечения, выбор поставщиков и контрактация, поставка и хранение МТР на складах, передача и потребление в подразделениях.

В то же время в компании назрела потребность в обновлении ERP-системы, и уже был запланирован переход на «1С:ERP Управление холдингом». Эти факторы побудили предприятие начать проект разработки методологии управления МТО, которая в последующем станет основой автоматизации компании. Для проектирования целевых процессов ИНК пригласила команду «Корус Консалтинг».

Проектирование целевых процессов ИНК затрагивает большое количество основных и вспомогательных функциональных направлений: управление запасами, закупки, складские операции, управление договорами, строительством, производством, ТОиР, транспортом, а также регламентированный учет, бюджетирование и казначейство. На старте проекта была организована фасилитационная сессия, которая помогла синхронизировать ожидания между всеми участниками проектных команд, определить цели проекта и ключевые риски, а также выработать принципы эффективного взаимодействия. В разработке методологии принимали участие более 100 специалистов ИНК.

Цели внедрения новой методологии — сократить объемы неликвидов и невостребованной продукции, повысить оборачиваемость запасов и внутренний уровень сервиса за счет оптимизации текущих процессов и разработки новых. Для каждой из этих целей эксперты компаний сформировали ключевые показатели эффективности и бизнес-требования. Затем специалисты спроектировали целевые схемы бизнес-процессов материально-технического обеспечения, которые включают планирование поставок, выбор поставщиков, движение запасов, заключение договоров и другую работу. Для различных номенклатур, в зависимости от их операционных свойств, применяются разные стратегии обеспечения, которые позволяют эффективно использовать оборотный капитал компании.

С 2022 года клиентов оператора «Триколор» и в голосовом, и в текстовом каналах успешно обслуживает виртуальный ассистент, созданный при помощи BSS. Для повышения качества обслуживания в сценариях, где предполагается множество вариантов ответов, а стандартные механизмы и линейные скрипты не дают клиентам необходимого уровня комфорта, эксперты применили нейробота. В некоторых сценариях ассистенту требуется учитывать множество факторов: настройки оборудования и спутниковой антенны, статусы каналов, уже произведенные действия и даже погодные условия. В ответах клиента может быть очень много комбинаций, что подразумевает достаточно большое количество возможных ответвлений в диалоге с роботом. В этом случае нейробот понимает речь и контекст диалога и предлагает ответы исходя из этих данных.

Нейробот состоит из 4 модулей, в которых происходят обработка человеческой речи и формализация полученной информации, актуализация текущего состояния и определение следующего шага диалога (следующий вопрос или завершение беседы), формирование и выдача пользователю ответа. Поскольку нейробот состоит из нескольких отдельных модулей, есть возможность комбинировать решения в зависимости от требований и ожиданий заказчика.

Модель обработки речи нейробота учитывает как реплику пользователя, так и вопрос ассистента. Это позволяет точнее понимать пользователя и более эффективно определять дальнейшие шаги обслуживания.

При этом виртуального ассистента можно настраивать, обеспечивая большую контролируемость, если важно следовать скрипту. Когда дается большая свобода действий, виртуальный ассистент реализуется с помощью нейросетевых технологий: бот принимает решения на основе кейсов из обучающего набора. Даже если бот столкнется с ситуацией, которой не было в примерах, он выстроит дальнейшее обслуживание на основании модели обучения. Это позволяет избежать ручного выстраивания сценария: не нужно тратить ресурсы на внесение разных комбинаций вопросов и диалогов в скрипт.