Цифровая трансформация

В прошлом году Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» обнародовал концепцию проекта Data Culture, направленного на обучение технологиям анализа данных студентов бакалавриатов всех факультетов университета. Одним из инициаторов проекта является вице-президент НИУ ВШЭ Игорь Агамирзян.

Агамирзян имеет очень большой и разноплановый опыт работы в ИТ-индустрии. C 2009 по 2016 год, он, возглавляя Российскую венчурную компанию, внес большой вклад в формирование в России экосистемы инновационного предпринимательства. До перехода в ВШЭ сотрудничал с университетом на протяжении 15 лет, участвуя в создании первых технических специальностей в вузе, а сейчас курирует направления по инженерии и computer science (факультет компьютерных наук – ФКН, МИЭМ). Беседа с Агамирзяном, который 28 марта выступит на форуме BIG DATA 2018, не ограничивалась обсуждением проекта Data Culture. Мы говорили о том, каким в целом должно быть высшее образование, чтобы соответствовать задачам цифровой экономики.

– С чем связано появление проекта Data Culture?

Сейчас молодежи, чтобы успешно развиваться в современной социально-экономической структуре, необходим базовый набор компетенций, сильно отличающихся от тех, которые были нужны моему поколению. Это новая культура в широком смысле. У Юрия Лотмана есть прекрасное определение: «Культура – это совокупность генетически не наследуемой информации в области поведения человека». Это то, что приобретается как результат воспитания, образования, жизни в определенной среде. А среда меняется со временем, и сейчас у общества иные потребности, чем 50-100 лет назад, поскольку другой становится его структура за счет изменения структуры экономики, в основе которой изменения технологического ландшафта.

В результате взрывного развития технологий в последние 50 лет, многое для человечества сейчас происходит впервые: постоянное нахождение в ситуации переизбытка информации, возможность мгновенной коммуникации в планетарном масштабе. Это уже приводит к существенным социальным последствиям, и тенденция будет только нарастать.

Что нужно молодым людям в этих меняющихся условиях? Безусловно, культура работы с данными: сегодня ни в одной специальности невозможно существовать без умения ориентироваться в информации. Одна из принципиальных особенностей современной среды – это общедоступность гаджетов, которые являются нашим персональным шлюзом в информационный мир.

Второй элемент культуры XXI века – предпринимательская культура. Экономика, основанная на знаниях, базируется на гораздо более развитой экосистеме создания ценности. Если в традиционной индустриальной экономике производительной силой и объектом производства были материальные объекты – например, завод и автомобили, то в современной экономике основным центром создания добавленной стоимости является не завод, а его конструкторское бюро. Маржинальность производственной части стремится к нулю, стоимость энергетических и физических ресурсов падает, а потому себестоимость единицы продукции при массовом производстве становится ничтожно малой. Драматическое падение цен на электронику это хорошо иллюстрирует. А ценность создается в развитой экосистеме инжиниринга, для существования в которой необходимы предпринимательские компетенции.

И это необязательно стартапы и технологическое предпринимательство. По сути, любая внутрикорпоративная инициатива – тот же стартап, только внутри существующей оргструктуры. Кроме того, проекты на стыке социальных и креативных задач приобретают все большее значение в условиях снижения востребованности многих традиционных профессий, связанных с низкоэффективным физическим трудом. Высвобождающиеся при этом ресурсы переходят в сферу услуг, связанных, например, с туризмом или ресторанным бизнесом.

Чего уже никогда не будет, так это гарантированной занятости, характерной для больших индустриальных обществ. Мы должны быть готовы в ближайшие десятилетия жить в условиях профицита рабочей силы и сильной дифференциации в востребованности квалификаций. Все процессы, связанные с внедрением цифровой экономики, включая цифровые производства, цифровую энергетику, цифровое ЖКХ, интеллектуальный транспорт и т. д., будут приводить к вымыванию кадров средней квалификации. При этом будет сохраняться и, возможно, расти спрос на низкоквалифицированные ресурсы и будет очень небольшой спрос на суперквалифицированных, элитных специалистов. Предпринимательский дух в экономике, для которой характерен профицит трудового ресурса, будет абсолютно необходим.

Я не хочу сказать, что каждый станет предпринимателем, и не думаю, что можно научить предприимчивости – это свойство характера, но можно научить технологиям ведения предпринимательской деятельности.

Ключевой компетенцией для цифровой экономики также является культура проектной работы, причем с точки зрения как управления проектами, так и участия в них. И наконец, для того чтобы заниматься предпринимательской деятельностью, проектной работой, необходима культура коммуникаций. Этому нас никогда не учили, более того, это противоречит традиционной концепции общего образования, которое всегда было индивидуализировано. Уже сейчас очень трудно проверить, решил ли учащийся задачу сам или нашел решение в Google. А когда в ближайшие годы появится специализированный искусственный интеллект, позволяющий для любой задачи моментально получить ответ в смартфоне, система индивидуальных заданий из закрытого списка окончательно перестанет работать. Поэтому необходимы другие подходы, подразумевающие индивидуализированные образовательные траектории и в то же время коллективную работу, результатом которой может быть, например, некая предпринимательская инициатива. При этом надо уметь пользоваться возможностями и избегать рисков, порождаемых переизбытком информации.

– Все это выглядит как колоссальный вызов для системы образования…

Это вызов не только для системы образования, но и для всего общества. Технологическое развитие в первую очередь влияет на экономику, а через экономические изменения – на социальные явления. У меня есть предположение, что на протяжении этого века должно кардинально измениться понятие государства. Социальные структуры всегда строились на коммуникациях, которые были возможны благодаря территориальной близости. Впервые в истории человечества мы оказались в ситуации глобальной бесплатной связности, когда структура общения не зависит от физического местоположения. И это может привести к кардинальным изменениям на глобальном уровне. Традиционные госструктуры вряд ли будут это приветствовать, и пример тому – попытки регулирования Интернета, но противостоять подобным тенденциям бессмысленно.

– Когда мы общались примерно два года назад (см. «Стратегия прорыва», «Computerworld Россия», 29.02.2016), вы высказали предположение, что наука о данных (Data Science) как отдельное направление не сохранится, но будет Data Science в энергетике, Data Science в транспорте, Data Science в ЖКХ и т. д. Программа Data Culture, по-видимому, отвечает этой вашей идее?

Все самое интересное вокруг нас лежит на пересечении информации и физического мира. Цифровое производство, интеллектуальные транспортные системы – это приложение информации и ИТ к вполне традиционным областям человеческой деятельности. Данные имеют смысл только тогда, когда им придана какая-то интерпретация, которая, в свою очередь, задается предметной областью и алгоритмами работы с этими данными. Алгоритмы являются неотъемлемой частью науки о данных, поэтому в проекте Data Culture надо среди прочего развивать алгоритмическую культуру и понимание того, как работать с данными.

– Могу представить, что алгоритмической культуре можно и нужно учить студентов ФКН. А как быть с остальными факультетами, например гуманитарными? Чему и как учат в рамках проекта Data Culture менеджеров, экономистов, филологов, ну и математиков наконец?

Программа кастомизируется в зависимости от потребностей конкретной специальности, но она действительно нужна всем. Вопрос – в степени глубины. Математикам и студентам ФКН, безусловно, проще. Хотя математику называют матерью всех наук, это не наука, а язык, на котором формулируются задачи любой другой науки. В отличие от естествоиспытательских наук, таких как физика или биология, изучающих явления природы, математика и computer science являются, по сути, фабриками артефактов. Будущим специалистам в этих областях присущ конструктивизм, поэтому прививать им культуру работы с данными несложно.

Во многих других областях человеческой деятельности конструктивный подход, связанный с определением новых сущностей, проявляется гораздо меньше. История, филология, философия – это не конструирование нового, а анализ того, что уже существует. Культура работы с данными тоже связана с анализом, но, для того чтобы анализировать данные в цифровой форме, нужно понимать, как выполняется конструирование артефакта в виде алгоритма, программы и т. д. Одно из достижений последнего времени состоит в том, что появились вполне понятные средства программирования с возможностью интеграции в глобальные среды работы с данными.

В проекте Data Culture для каждого конкретного факультета строится своя учебная траектория и набор уровней, которыми могут овладеть студенты с точки зрения использования данных в приложении к своей специальности. Как все это будет выглядеть, определяют специалисты в данной предметной области. Поэтому важнейшей частью проекта является подготовка и обучение преподавателей.

– Не создаст ли это проблем в продвижении проекта, ведь сложившемуся преподавателю может быть трудно воспринимать новое?

Молодежь это очень легко воспринимает, а в Вышке много молодых преподавателей. Но и среди опытной профессуры на удивление много людей, абсолютно открытых новому. И это тоже результат происходящей технологической, экономической, социальной революции – меняется отношение к возрасту. Модель общества, в котором считают, что в 60 лет наступает старость, уже неактуальна. Те, кто продолжает активно работать, учатся всю жизнь.

– Меняются ли российские вузы в ответ на глобальные изменения экономики и общества, связанные с технологическим развитием?

В Высшей школе экономики это несомненно происходит, и ВШЭ входит в число лидеров изменений среди высших учебных заведений в нашей стране. Но я бы не рискнул сказать, что таких университетов много. Большие изменения происходят, например, в питерском ИТМО, где успешно решается задача формирования университета нового типа. Сколтех с чистого листа создавался как такой университет. Его учебная программа включает только магистратуру, но надо сказать, что в ведущих мировых университетах соотношение бакалавров, магистров и аспирантов иное, чем в наших больших вузах, в них магистры и аспиранты преобладают. Знаменитые Стэнфорд и MТИ ориентированы преимущественно на подготовку специалистов с более высоким уровнем образования.

– В связи с падением востребованности среднего слоя специалистов, о котором вы говорите, не изживет ли себя система бакалавр-магистр?

Я говорил о вымывании среднего уровня, но о сохранении или даже росте спроса на низкую квалификацию, под которой необязательно подразумевать только людей, занимающихся физическим трудом. Это могут быть «пролетарии умственного труда», которые умеют работать по регламенту. Так, технология создания программного продукта – это работа по определенному управленческому регламенту, хотя программирование и содержит в себе элемент креативности.

Хороший пример – инженерное ПО. Специалист, который использует AutoCAD для решения конкретных инженерных задач, и специалист, который разрабатывает алгоритмы моделирования, используемые в системах автоматизации проектирования, имеют разные уровни квалификации. Подавляющее большинство инженеров сегодня – это пролетарии умственного труда, применяющие инструменты для решения конкретных задач, как правило, связанных с системной интеграцией. Поэтому современному инженеру культура работы с данными для поиска информации о лучших компонентах для своего решения необходима гораздо больше, чем, скажем, владение сопроматом, который уже «зашит» в САПР.

ИТ оказались мощнейшим инструментом унификации процессов, потому что в ИТ-системах «зашита» значительная доля регламентной работы. Инструментарий и техника работы в разных отраслях стали гораздо более схожими, чем это было в индустриальном мире.

– Если говорить непосредственно о работе с данными, то такими «сборочными компонентами» будут аналитические решения, инструментарий машинного обучения, которые вендоры стараются сделать все более доступными пользователям, не являющимся учеными по данным?

Совершенно верно, в работе с данными все большую роль играет системная интеграция. Без библиотек, без доступного инструментария сделать ничего невозможно. Такое впечатление, что останется несколько компаний в мире, способных писать компоненты, а вся остальная ИТ-индустрия перейдет в разряд высокоуровневых системных интеграторов, которые пишут программный код на уровне использования библиотек от Microsoft, Google, Apple и др.

– Что тогда подразумевает профессия Data Scientist? Это системный интегратор или создатель библиотек?

Data Scientist – это прежде всего постановщик задачи, пользователь всей этой технологической начинки для решения конкретной проблемы в конкретной предметной области. Все известные мне люди, занимающиеся Data Science, очень хорошо понимают предметную область, к которой прилагается наука о данных, но при этом обладают математическими знаниями. В Высшей школе экономики ведутся проекты с самыми разными приложениями. Есть группа, которая работает с ЦЕРН по анализу данных большого адронного коллайдера, а есть группа, которая занимается анализом данных нейросигналов. Понятно, что они могут применять одни и те же или близкие алгоритмы машинного обучения, но если мы перепутаем нейросигналы с событиями в коллайдере, то вряд ли получим что-либо содержательное.

– Есть ли четкое понимание того, как учить этой профессии?

На ФКН такое понимание есть, подготовка уже успешно ведется, и в ней важное место отводится сотрудничеству с индустриальными партнерами. Вообще, одной из особенностей современного образования является то, что университет все больше зависит от партнеров из бизнеса. В частности, потому, что очень часто новые технологические идеи приходят из индустрии, а не из академической среды. До 80-х годов прошлого века в Computer Science развитие шло преимущественно в университетской среде либо в индустрии, но с активным участием университетов. Затем возникла ситуация, когда разработчики персональных компьютеров оказались оторваны от академической среды и потому на первых порах часто изобретали велосипед – то, что было давно и хорошо известно в науке, в индустрии ПК становилось открытием. А потом развитие пошло настолько быстро, что на протяжении 90-х и нулевых годов скорее университетская среда питалась достижениями индустрии, чем наоборот.

Мне думается, что сейчас если не лидерство, то по крайней мере равноправное участие к академической среде возвращается, но уже на других условиях – коллаборативного партнерства. И это хорошо подтверждается на примере факультета компьютерных наук ВШЭ, который был создан и развивается в тесном сотрудничестве с «Яндексом».

Принимая решения об инвестициях в разработку лекарственных препаратов, производители проводят фармакоэкономический анализ, чтобы определить справедливую цену на препарат и популяцию, которую он может охватить. При этом рассчитываются разнообразные показатели соотношения стоимости препарата с его реальной эффективностью и безопасностью.

«Результаты фармакоэкономического анализа больших данных оказывают огромное влияние на принятие инвестиционных решений», – подчеркивает Илья Ясный, руководитель отдела научной экспертизы фонда Pharmstandard Ventures. Улучшению здравоохранения, по его словам, способствует не только выпуск новых препаратов, но и совершенствование применения уже существующих лекарств, и эту задачу тоже помогает решать фармакоэкономический анализ.

Для страховых компаний фармакоэкономический анализ является одним из самых важных факторов, влияющих на принятие решений о том, какие страховые планы предлагать пациентам. При этом регуляторы должны следить за тем, чтобы интересы пациентов не нарушались. А для врачебных сообществ доступ к большим данным крайне важен, чтобы принимать правильные клинические решения и давать правильные клинические рекомендации. При выработке клинических рекомендаций и рекомендаций по ценообразованию не упускается из внимания также качество жизни, обеспечиваемое препаратом.

Конечно, метаанализ медицинских и маркетинговых данных проводился и раньше. Но сегодня отрасли нельзя игнорировать вал разнообразных данных, которые стремительно накапливаются, и соответствующий инструментарий.

Большие данные помогают ответить на вопросы о реальной эффективности лекарств и затрат на здравоохранение, о влиянии страхового плана на здоровье популяции, о поведении потребителя в системе здравоохранения, о путях увеличения эффективности системы в целом и о том, как влияет регулирование цен на лекарства на качество здравоохранения.

Эффект и цена: а есть ли связь?

Большие данные в фармацевтике нужны главным образом для принятия правильных решений о том, кому и какие препараты назначать, и о том, как будет формироваться стоимость препарата.

Вопрос о реальной эффективности лекарств после выхода препарата на рынок очень болезненный для производителей, так как в исследованиях принимает участие ограниченный круг специально отобранных пациентов, а при более широком применении эффект зачастую смазывается и оказывается меньше наблюдаемого в клинике. К тому же выявляются разнообразные побочные эффекты, которые не были замечены на ограниченной выборке пациентов.

Исследования, проведенные в США, показывают, что стоимость лекарств против рака не всегда коррелирует с пользой, которую они приносят. В Европе для оценки реальной эффективности лекарств в сфере онкологии был создан специальный консорциум. Выяснилось, что 68% зарегистрированных и уже выпущенных на рынок препаратов не соответствуют строгим критериям этого консорциума, которые учитывают качество жизни пациентов, эффективность и безопасность.

Ситуация катастрофическая, признает Ясный. Однако большие данные облегчают ответ на вопрос, как ее можно изменить. Определенные надежды связаны, в частности, с прояснением того, каким образом влияют на эффективность приема препаратов так называемые омиксные данные (включающие данные метаболомики, протеомики, транскриптомики) и могут ли они помочь в оптимизации здравоохранения в целом.

К определению стоимости лекарств существуют два базовых подхода: на основе цен на подобные препараты и на основе «ощутимой полезности». В большинстве стран, в том числе в России, применяется первый способ, но его нельзя назвать оптимальным, так как не учитываются реальная стоимость и эффективность средства.

Полезность учитывает второй подход, применяемый в Австралии, Швеции, Германии. «Переход от референсного ценообразования к ценообразованию на основе ценности произошел в Германии буквально на наших глазах, в 2010-2011 годах, и это сразу позволило на 15-20% снизить затраты на здравоохранение без ущерба его качеству», – отмечает Ясный.

Доза дегтя

Главным источником больших данных в отрасли служат базы данных страховых случаев, которые фармкомпании покупают у страховщиков. Эти базы содержат чрезвычайно ценную информацию о реальных затратах на оказываемые медицинские услуги. Их необходимо сочетать с электронными медицинскими картами и прочими источниками данных. Пока крупнейшие медицинские организации мира совершают лишь первые шаги на этом пути. К примеру, в американской клинике Mayo пытаются решить проблему излишнего использования опиатов с помощью гигантского набора данных – около 200 млн записей электронных медкарт.

В отличие от рандомизированных клинических исследований, данные электронных медкарт и базы страховых случаев не отличаются такой же строгостью, поскольку они не обладают подобным уровнем стандартизации протоколов ведения записей, да и собираются они для других целей. Поэтому при их анализе серьезной проблемой становится качество данных.

В перечень источников данных, которые следует привлекать для анализа, входят также реестры пациентов, базы нежелательных явлений, данные биомониторинга, результаты крупных опросов, статистика, базы интернет-поисковиков, пулы сведений о поведении в Интернете, генерируемые в огромных объемах геномные и другие омиксные данные.

Однако при всей заманчивости и потенциальной эффективности применения больших данных, на этом пути немало подводных камней.

Во-первых, дополнительные затраты на сбор и интерпретацию данных далеко не всегда окупаются. Во-вторых, используемые при анализе больших данных традиционные статистические и математические методы часто приводят к обнаружению ложных корреляций там, где их нет, или обнаружению корреляций без понимания причинно-следственных связей. Поэтому для работы с такими наборами данных нужны специальные инструменты.

С одной стороны, массивы, включающие структурированные и неструктурированные данные, таблицы и изображения, довольно сложно анализировать. С другой стороны, перекосы в наборе данных одного типа могут компенсироваться данными другого типа, полагает Ясный.

Яркий пример несовершенства существующих алгоритмов и способов работы с данными – попытки Google на основе анализа запросов пользователей предсказать наступление очередной эпидемии гриппа. Несколько лет наблюдений показывают, что Google чаще ошибается, чем дает правильный прогноз. Межсезонную пандемию гриппа он пропустил совсем, а иногда он принимает начало зимы за начало гриппа. В итоге его предсказания иногда оказываются хуже, чем предсказания Центра по контролю и профилактике заболеваний США (Centers for Disease Control and Prevention, CDC), где вручную экстраполируют накопленные данные наблюдений. Однако если их сочетать, то прогнозы CDC можно улучшить.

«Большие данные не панацея, до их широкого применения еще далеко, здесь еще очень много проблем, но если грамотно сочетать большие и малые данные, то можно уже сейчас улучшить и упростить такую работу», – считает Ясный.

Чтобы получить полную картину для фармакоэкономического анализа, необходимы также данные об исходах лечения. В России в страховых компаниях такие данные искать бессмысленно – по мнению Ясного, их можно обнаружить главным образом в медицинских записях пациентов и, возможно, во внутренней статистике клиник. Поскольку такой поиск крайне сложен, то в большие данные эти источники пока не сливаются. Тем не менее с их помощью вполне можно повысить эффективность анализа больших массивов данных.

Публика весьма настороженно относится к сбору медицинских данных, особенно фармацевтическими компаниями, и отнюдь не все готовы ими делиться, несмотря на обещание деперсонализировать эти данные. Ведь риски использования таких данных не в интересах пациента действительно существуют. Например, по данным геномного анализа страховая компания может обнаружить повышение риска какого-либо заболевания и повысить страховой тариф, несмотря на то что человек может и не заболеть.

Не стоит также забывать о рисках потери и кражи данных.

Кроме того, при сборе данных существует явный перекос в их доступности. Данные населения, которое сильнее интегрировано в цифровую среду, обычно более доступны для анализа, самая же незащищенная часть населения зачастую остается вне поля зрения аналитиков. И значит, наименее обеспеченные получают от анализа больших данных наименьшую выгоду.

Обретение ценности

Реальную ценность данные приобретают лишь в ходе анализа. Основные усилия бизнеса по повышению эффекта от использования больших данных сосредоточены не только на таких традиционных методах их обработки, как деревья решений и марковские модели, но и на более современных: динамическое моделирование, искусственный интеллект, машинное обучение и нейронные сети.

Эти методы анализа и моделирования позволяют перекинуть мостик от больших данных к принятию решений, хотя при этом возникает множество проблем с качеством данных, их сочетаемостью и интерпретацией результатов анализа.

Сегодня уже можно смоделировать, как внедрение новых алгоритмов терапии или систем оплаты улучшит фармакоэкономический результат и здравоохранение в целом. Например, сбор эпидемиологических данных поможет прогнозировать результаты лечения и профилактику эпидемий. Многие наборы данных открыты для публичного моделирования, причем точность его результатов можно оценить со стороны.

Ясный также отмечает потенциал персонализации. «Мы можем попробовать соотнести пациента с большим массивом данных и сформировать для него индивидуальные терапевтические рекомендации», – говорит он. Однако до практического применения персонализированных рекомендаций еще очень далеко, так как они все требуют очень тщательной клинической валидации, причем не ретроспективной, а проспективной.

В том числе и для этого фармкомпаниям остро необходимы данные о реальном применении препаратов, уже выпущенных на рынок. Когда есть информация о применении вместе с другими лекарствами, у пациентов с различными сопутствующими заболеваниями, об изменении приверженности пациентов к лечению, тогда можно получить более точную картину ценности препарата.

И все же примеры рационализации терапии с помощью больших данных и применения ее в клинических рекомендациях уже есть. Так, сегодня уже удается рассчитывать индивидуальный риск сердечно-сосудистых заболеваний и на его основе принимать решение о назначении или неназначении статинов (препаратов, понижающих уровень холестерина). Можно надеяться на то, что в перспективе такие методы будут применяться и для ускорения разработки препаратов и прогнозирования их эффективности.

Переход от внедрения информационных технологий к цифровой трансформации процессов в медицинской организации может происходить незаметно и не столь быстро, как хотелось бы, но он неизбежен. Национальный медико-хирургический центр им. Н. И. Пирогова давно держит руку на пульсе как медицинских, так и информационных инноваций. Например, роботизированную хирургическую систему с дистанционным управлением здесь используют уже свыше девяти лет. Но сегодня Пироговский центр стоит на пороге более глубоких и масштабных изменений, которые несет с собой цифровизация. О приоритетах цифровизации и тормозящих ее проблемах рассказал Дмитрий Шишканов, начальник управления развития информационных технологий НМХЦ им. Н. И. Пирогова.

Национальный медико-хирургический центр им. Н. И. Пирогова – крупное многопрофильное медицинское учреждение, включающее стационар на 600 коек, три клинико-диагностических центра и институт усовершенствования врачей. За 2016 год здесь зафиксировано более 450 тыс. амбулаторных посещений, более 35 тыс. госпитализаций и более 25 тыс. оперативных вмешательств, в том числе самых сложных и робот-ассистированных. Повышение квалификации прошли более 4 тыс врачей.

- Сегодня много говорят о цифровом здравоохранении. Что это означает для Пироговского центра?

Под цифровым здравоохранением мы понимаем новый формат отрасли. Эксперты Пироговского центра принимали участие в подготовке материалов для программы «Цифровая экономика Российской Федерации», и мы ожидаем, что уже в ближайшем будущем на государственном уровне появятся соответствующие планы, будет определен центр компетенции и начнется регулярная работа по внедрению сквозных цифровых технологий в здравоохранение.

Но наличие государственных программ и проектов не отменяет, а только усиливает необходимость развивать свои механизмы управления, операционные процессы и информационные системы в каждом медицинском учреждении, чтобы максимально использовать действительно масштабные возможности, которые дает цифровизация. Пилотные проекты Пироговского центра, реализуемые в партнерстве с академическими, образовательными и производственными организациями, обеспечивают научные заделы для цифровой трансформации.

- Можно говорить о начале цифровой трансформации центра или речь по-прежнему идет о внедрении ИТ?

Когда в 2002 году несколько медучреждений были объединены в многопрофильный центр, ИТ-ландшафт состоял из массы разрозненных элементов: в каждом филиале и в большинстве подразделений были свои программные продукты, зачастую разработанные группой энтузиастов. Первому составу айтишников пришлось начинать с инвентаризации имеющихся решений, информационных активов и потребностей в автоматизации.

Основным результатом следующего этапа стало создание комплексной медицинской информационной системы (МИС), включающей лабораторную часть и систему хранения медицинских изображений. Сейчас это решение постоянно используют более тысячи сотрудников, в том числе врачей, медицинских сестер и руководителей. Кроме того, подсистемы административно-хозяйственной деятельности, обеспечивающие работу почти 300 пользователей, были переведены на единую платформу, запущены видеокоммуникационные комплексы. Проектирование структуры коечного фонда, поддержка обслуживания и ремонтов медицинской техники, дистанционное образование в институте усовершенствования врачей – все это работает на повышение эффективности учреждения.

Сегодня информационные технологии – не просто набор автоматизированных рабочих мест, это неотъемлемая часть деятельности центра. В ряде случаев нам потребовалось создать новые решения внутри МИС – например, для повышения загрузки отделений.

На основе новой ИТ-стратегии центр начал переход к «умной» цифровой больнице. Это подразумевает бесшовную интеграцию реализованных и вновь создаваемых систем с медицинским оборудованием (в частности с прикроватными мониторами в отделениях анестезии, реанимации и интенсивной терапии) и, главное, использование информации для проактивной поддержки принятия врачебных решений. К примеру, предполагается встроить в МИС подсказки, помогающие оценить возможный риск по определенной шкале, проверить корректность назначения медикаментов.

- Что является основным двигателем цифровизации в вашей организации?

«На основе новой ИТ-стратегии центр начал переход к «умной» цифровой больнице», Дмитрий Шишканов, начальник управления развития информационных технологий НМХЦ им. Н. И. Пирогова

Основным двигателем является, конечно, стратегия руководства. Его политика требует непрерывного развития центра с учетом множества факторов, что и определяет информационные потребности для создания новых технологических заделов и развития уже существующих решений.

Немаловажное влияние оказывают также развитие нормативной базы и старт государственных проектов и программ. Очевиден фантастический рост технологических возможностей оборудования и программного обеспечения. Медицинская наука постоянно предлагает как новые решения, так и новые задачи. Современный пациент, врач и медсестра зачастую свободно ориентируются в цифровом мире и требуют этого от медучреждения.

- Каковы основные приоритеты цифровизации центра?

Задача повышения результативности и эффективности оказываемой медицинской помощи задает два основных приоритета. Во-первых, это поддержка врачей-клиницистов как в их текущей деятельности, так и путем создания для них новых инструментов. И во-вторых, совершенствование организации работы учреждения, что для Пироговского центра особенно актуально из-за его многопрофильности, размеров и высокого оборота коечного фонда.

Общим принципом является то, что все управленческие, клинические и экономические решения должны быть основаны на научных данных и обеспечивать непрерывность процессов оказания медицинской помощи, прозрачность обоснования ресурсов и затрат, контроль качества и постоянное совершенствование.

Что касается первого приоритета, то в этом плане ведется интенсивный перевод в цифровой формат абсолютно всех операционных процессов. Мы приступили (пока в формате научно-исследовательских работ) к автоматизации отдельных алгоритмов и протоколов лечения, в перспективе – с использованием систем поддержки принятия врачебных решений. Наша цель – автоматизированное проектирование технологических медицинских процессов на основе данных интегрированных электронных медкарт.

Кроме того, большое внимание уделяется взаимодействию с пациентами и телемедицине. С 2018 года применение телемедицинских технологий должно стать массовым, и мы перейдем от экспериментов к практике.

По второму направлению нашими ключевыми задачами являются: оптимизация размещения отделений и отдельных кабинетов с учетом их взаимодействия; снижение издержек, связанных с госпитализацией, диагностикой и лечением пациентов; повышение загрузки оборудования и площадей, оборота коечного фонда; оптимизация потоков пациентов. При этом медучреждение не может in vivo («на живую») позволить себе множество экспериментов для проверки управленческих гипотез, а значит, выйти из сложившегося противоречия можно за счет применения методов математического – прежде всего имитационного – моделирования.

Оба направления тесно связаны и требуют интеграции информационных систем и процессов на новом уровне, что должно привести к минимизации бумажного документооборота.

- В решении каких задач клиники наиболее реалистично применение искусственного интеллекта и как скоро это может войти в практику?

Методы искусственного интеллекта будут востребованы в задачах рутинных или массовых, требующих повышенного внимания. Например, в системах поддержки принятия врачебных решений на любой стадии клинического пути, в системах анализа изображений или цифровых показателей инструментальной диагностики, в сервисных системах для подготовки пациента к посещению клиники и дальнейшего информационного сопровождения. Или в телемедицинских системах, которыми пользуются пациенты. По многим из перечисленных направлений уже работают различные компании, и в нашем центре некоторые системы проходят апробацию. К примеру, мы протестировали шесть систем удаленного мониторинга ЭКГ. Скорее всего, тиражные решения таких задач уже не за горами.

- С какими основными проблемами приходится сталкиваться и насколько они типичны для отрасли?

Проблемы цифровой трансформации можно условно разделить на институциональные, психологические и организационно-технические. Первые – наиболее медленно решаемые. Тут мешают и несовершенство нормативной базы, и ориентация внешних требований и решений на запросы регуляторов, трудность организации работы государственного учреждения со стартапами и другими поставщиками инновационных решений. Психологические – это здоровая консервативность медицины как корпорации, ориентация на лидеров мнений, поколенческий разрыв врачей и пациентов в том, что касается цифровых технологий. Все эти проблемы типичны не только для здравоохранения.

Что касается организационно-технических проблем, то больше всего нам мешает неготовность поставщиков оборудования и программного обеспечения к интеграции. Закрытость интерфейсов, нежелание использовать цифровые сервисы сторонних организаций, устаревшая архитектура – все это выливается для нас в задержки и дополнительные затраты. Кроме того, предложения для медицины во всем мире относятся к верхнему ценовому уровню, особенно для инновационных решений, а при наших бюджетах и в условиях российского законодательства, регулирующего закупки, мы лишены возможности апробировать действительно современные решения иностранных производителей.

Отдельно хочу сказать о российских стартапах, которые пытаются предлагать свои разработки – в основном носимые устройства, информационные сервисы и наиболее интересный сегмент – решения в области работы с большими данными и искусственного интеллекта. К сожалению, мало кто из них знает потребности медицины, более того, многие не ориентированы на кропотливую работу с пользователями, а озабочены исключительно поиском инвесторов на модных, «хайповых» темах. Большинство повсеместно рекламируемых гаджетов для самостоятельного мониторирования показателей здоровья не являются медицинскими изделиями и не могут использоваться в клинической практике. И вот это уже чисто отраслевые проблемы!

- Темой 2018 года обещает стать блокчейн. Каждая отрасль пытается найти в этой технологии что-то полезное для себя. Как вы оцениваете ее перспективы в здравоохранении и для каких задач блокчейн может быть целесообразен?

Блокчейн вошел в число сквозных технологий, которые будут форсированно развиваться в рамках программы «Цифровая экономика», и мы ожидаем включения здравоохранения в эту программу. Министр здравоохранения Вероника Скворцова уже неоднократно объявляла, что хранение электронных медицинских карт будет устроено по принципу блокчейна, а сама система будет максимально деперсонализирована. Мы планируем включиться в обмен данными интегрированных электронных медкарт и как поставщик, и как потребитель информации. Внутренних проектов с использованием технологий распределенного реестра мы не планируем, все-таки блокчейн предназначен для обеспечения взаимодействия субъектов, которые не просто не доверяют друг другу, но и не могут найти третье лицо, которому бы они доверяли. А вот при создании кластера цифровой медицины такие технологии будут востребованы.

Внедрение новых инструментов требует и опыта со стороны ИТ, и значительной образованности со стороны бизнеса. Как решить эту проблему, если дело касается инновационных решений, по которым рынок еще не накопил достаточной экспертизы? В «СИБУРе» применяют метод «цифрового краудсорсинга», давая зеленый свет инновационным идеям и пробуя использовать на первом этапе своего пути в Индустрию 4.0 все доступные технологии в самых различных направлениях. Недорогие и быстрые пилотные проекты демонстрируют бизнесу потенциальные возможности технологий, а ИТ-специалистам – их возможные ограничения. Об используемых подходах и первых результатах рассказывает Владимир Чернаткин, куратор проектов больших данных и Интернета вещей холдинга «СИБУР».

Владимир Чернаткин Возраст: 38 лет Послужной список: 2016 – настоящее время «СИБУР», куратор проектов больших данных и Интернета вещей 2015 – 2016 «СИБУР», руководитель проектов бережливого производства 2011 – 2015 «СИБУР», руководитель по планированию, анализу и инвестиционным проектам 2009 – 2011 Brunswick Rail, управление проектами и финансовое прогнозирование 2007 – 2009 финансовый аналитик в различных компаниях Образование: МГУ, физический факультет («теоретическая физика»), Universite de Nantes, Ecole des Mines de Nantes, CNRS, Франция, ученая степень («теоретическая физика и математическое моделирование»)/p> Фото: «Сибур»

В чем заключается цифровая трансформация компании, какой выбран путь?

Цифровые инструменты уже прижились во многих отраслях, мы наблюдаем, как они меняют многие бизнесы, иногда даже драматически. И понимаем, что ни одна компания не сможет остаться в стороне. Как сейчас практически у каждого человека в кармане есть смартфон, так у каждой производственной компании очень скоро будут инструменты Индустрии 4.0. Тех, кто сделает это первыми или хотя бы вторыми, кто сможет лучше приспособить эти инструменты для своего бизнеса, ожидает хорошее будущее.

В изначально цифровых отраслях – например, телекоме и банках – все понятно: ИТ уже давно стали частью бизнеса. А у вас?

Конечно, пока нет очевидных признаков превращения нашего бизнеса в ИТ-бизнес или радикальной смены бизнес-модели. Но мы видим, что многие элементы бизнеса могут измениться довольно сильно. Скажем, есть мнение, что, хотя мы B2B-компания, с появлением цифровых инструментов наши методы маркетинга станут все больше походить на методы сегмента B2C. Вместо традиционной продажи продукта, который мы умеем производить, будет приобретать все возрастающую ценность умение понимать потребности клиентов, осознавать, в чем именно мы создаем для них ценность.

Другие области, в которых применимы новые инструменты, тоже вполне конкретны. Например, логистика. У нас более 20 площадок, много сырья, которое перемещается между ними. Соответствующие расходы составляют существенную часть стоимости изделий, их оптимизацией точно имеет смысл заниматься.

Еще одним немаловажным направлением является производство. Несмотря на то что уже многое сделано, есть огромный простор для работы. Мы понимаем, где теряем и сколько, и долгосрочные цели перед руководителями ставятся именно исходя из этого. Руководство вынуждено смотреть на технологии, способные помочь в улучшении показателей. Техническое обслуживание и ремонты также играют критически важную роль на любом производстве. Наконец, «умное» управление персоналом – это совершенно точно про нас.

Какое место в этой трансформации занимает Индустрия 4.0?

Мы исходим из тех проблем, которые есть у бизнеса, и из тех возможностей, которые он видит. Вместе с тем мы пытаемся показывать бизнесу, что он теперь может делать с помощью новых инструментов. В этом взаимодействии вырабатываются те решения, которые позволяют находить наилучшие применения новых технологий – в нужном месте и в нужных количествах.

Очевидно, что входящие в Индустрию 4.0 технологии – дроны, роботы, 3D-печать и пр. – приносят синергию. Они дают гораздо больше, если применяются вместе в рамках единого решения.

От кого больше приходит идей? Ведь, чтобы бизнес сам что-то увидел, нужна определенная зрелость.

Совершенно верно. Именно поэтому в «СИБУРе» используется достаточно интересный подход. На первом этапе нашей цифровой жизни все заинтересованные менеджеры брали все доступные технологии и применяли их везде, где могли. Этот краудсорсинговый этап, во-первых, дал возможность нам самим познакомиться с новыми инструментами, а во-вторых, позволил показать эти инструменты нашим людям из бизнеса: что они могут, а чего совершенно точно не могут, – это тоже важно понимать. А тем временем со стороны нашего руководства велась пропаганда важности новых инструментов и готовности к их использованию.

Эти три фактора воздействия на бизнес – накопление опыта, демонстрация возможностей и поддержка сверху – и должны привести нас к «образованному» бизнесу, знакомому с инструментами и готовому их использовать. К ним важно добавить четвертый – инфраструктуру, позволяющую применять на практике понравившиеся решения. Тогда мы перейдем к централизованной модели, позволяющей создавать и тиражировать решения.

Сейчас мы находимся на первом этапе и оцениваем, какими могут быть подходы к цифровизации.

«Поиграть» с разными решениями – это хорошо. Но кто готов за такую осведомленность платить?

Новые инструменты хороши тем, что многие из них дешевые. Попробовать продвинутую аналитику – это недорого. Можно нанять системного интегратора или сотрудника в штат (правда, специалистов требуемой квалификации трудно найти). В любом случае труд специалиста, даже очень квалифицированного, несопоставим по затратам со строительством новой производственной установки.

Большинство инструментов Индустрии 4.0 – не капиталоемкие. Дрон стоит дешево, 3D-печать – тоже недорого, датчики – вообще копейки. Эта гибкость, так востребованная бизнесом, глубоко встроена во все новые инструменты. Она позволяет недорого ошибаться, пробовать различные подходы и не бояться того, что конкретный эксперимент окажется неудачным. К сожалению, в нефтехимии такой подход возможен далеко не всегда, но в цифровых технологиях он работает, и надо этим пользоваться.

Что стало точкой отсчета вашего похода в Индустрию 4.0?

Цифровая активность у нас продолжается около двух лет. Разумеется, это всегда решение менеджмента. Если руководитель компании принял идею того, что новые инструменты будут иметь сильное влияние на его бизнес, он транслирует ее на все уровни. У нас, скорее, это идет не в приказном порядке, а как пропаганда и агитация. Это хорошо тем, что стимулирует инициативу на местах, сотрудники начинают думать, а не просто действовать по указке.

Мы находимся в выигрышном положении. Во-первых, мы не первопроходцы. Производство – настолько консервативная отрасль, что по применению новых инструментов идет даже позади госструктур. Однако мы видим, как это приживается в других отраслях, понимаем, что до нас эта волна в любом случае дойдет. У нас есть возможность подсматривать правильные ответы, по многим «граблям» уже прошли предшественники. На рынке появилась экспертиза, и у нас есть возможность обращаться за квалифицированной помощью к системным интеграторам. Во-вторых, наше производство хорошо автоматизировано и по многим важным процессам в производственных системах уже давно накапливаются ценные данные.

Каково ваше место в этой цифровой истории?

Я руковожу несколькими проектами, пробуя продвинутую аналитику для разных задач. Это исследовательская работа, и она в значительной степени направлена на получение опыта, поиск ориентиров в мире цифровых технологий. У нас были проекты, которые явно не удались – были многообещающими, но не сработали. Есть проекты, которые, наоборот, идут хорошо, и мы верим, что они дадут результат. Мы теперь знаем, как отдельные инструменты можно применять, а как – нет.

Моя роль – добыча опыта, связывание технологий с нашим бизнесом. Роль не всегда легкая. Многие люди на производстве к таким вещам не привыкли, они открыты и готовы экспериментировать, но пока не верят в эти инструменты. Полученные результаты будут очень важны, в том числе и с культурной точки зрения. Они дадут хорошую мотивацию для развития.

В рамках какого подразделения проводится инновационная работа? Это ИТ-департамент или создана специальная лаборатория?

Специальное подразделение пока не создано, и я не совсем айтишник. Я долго был финансовым аналитиком, участвовал во внедрении производственной системы. Естественно, с сотрудниками ИТ-службы приходится много контактировать, чтобы новые инструменты заработали. Их роль очень велика, многое из того, что мы делаем, без их участия просто не получится.

У нас есть «плавающий» пул талантов, которых удалось собрать в разных подразделениях и которым дали возможность заниматься инновациями. Дальше при формировании оргструктуры, которая рано или поздно будет создана, используют именно этих специалистов, и у каждого будет своя роль.

Инициативы больших данных и Интернета вещей неразрывно связаны друг с другом?

Интернет вещей – питающий элемент для продвинутой аналитики. Это важнейший источник данных, помогающий создавать новые модели поведения в бизнесе. Верно и обратное: когда мы хотим решить бизнес-задачу и считаем, что большие данные являются для этого хорошим инструментом, это заставляет нас идти в Интернет вещей. Когда данных оказывается недостаточно, мы думаем о том, как добыть их.

Инструменты Интернета вещей больше ориентированы на сокращение расходов или на увеличение доходов? И какую из этих историй проще продать бизнесу?

Я бы не ставил здесь «или». Мы идем от бизнес-задач. Например, если вы научились быстрее реагировать на потребности клиента, возможно, удастся поднять ему цену. А может, этого не получится, но удастся повысить его лояльность.

В производстве то же самое. Конечно, в центре затрат приходится работать с затратами, а в центре прибыли – с прибылью. Продвинутая аналитика хороша тем, что дает сквозной взгляд на цепочки процессов. В некоторых случаях получаются комплексные проекты, которые изменят бизнес-процессы таким образом, что они станут дешевле и при этом более прибыльными.

Мы производственная компания, поэтому нам проще начинать с производства. Если компания учится работать со своим оборудованием, сокращая число простоев, она больше зарабатывает. Если она учится аккуратнее расходовать электроэнергию и пар, она экономит.

Что уже реализовали, каких результатов удалось достичь?

Попробовали мы практически все технологии, которые чаще всего упоминаются в связи с Индустрией 4.0, – дроны, 3D-печать, виртуальную и дополненную реальность и т. п. Ближайшая задача – реализовать на их основе бизнес-сценарии, сделать их прибыльными и добиться того, чтобы они меняли наш бизнес.

Хорошим примером является наш совместный проект с компанией Teradata по оптимизации работы линий производства биаксиально-ориентированной полипропиленовой пленки. На каждой линии иногда происходят обрывы полотна пленки. Это штатные ситуации (не аварии), но производственный процесс приходится останавливать, оборудование простаивает. Проект был направлен на минимизацию таких остановок.

Мы совершенно точно знали, что есть резервы улучшения, но не совсем понимали, где. К этому процессу пытались применять традиционные инструменты аналитики, но они не дали результатов. Было решено попробовать использовать инструменты больших данных. Рассматривались две гипотезы – сырьевая (добиться большей прочности пленки) и событийная (выделить посторонние факторы, влияющие на обрывы). Например, было выявлено, что при открытии одной из дверей в цеху пленка начинает рваться чаще. Оказалось, что дело в сквозняке, из-за которого пленка переохлаждается. Этот пример показывает, насколько много факторов влияют на производство. В результате анализа было выделено несколько управляемых параметров производственного процесса, которые необходимо особо контролировать.

Есть ряд менее амбициозных проектов, в которых новые решения логически продолжают существующие инструменты статистического анализа. Результаты этих проектов не столь громкие, но зато проще реализация и очевиднее польза.

Были достаточно интересные проекты по предупредительным ремонтам, в ходе которых мы научились предвидеть аномалии в работе компрессоров; в другом проекте мы предсказывали состояние химического реактора, обнаруживая паразитные процессы, снижающие его эффективность.

А каковы успехи в отношении дополненной реальности?

Уже появились готовые решения на основе очков и шлемов дополненной реальности, некоторые мы протестировали. Честно говоря, технология еще сыровата. Но эти технические проблемы со временем решатся, а сценарии для их применения вполне просматриваются. Самый очевидный – мобильные решения для поддержки процессов техобслуживания и ремонтов. Когда ремонтник придет на объект, у него как минимум появится инструкция по оборудованию, а в более продвинутых сценариях видеоаналитика поможет найти неисправность. Могут использоваться и планшеты с приложениями дополненной реальности; возможно, это даже более близкое решение, поскольку оно уже хорошо работает.

Кроме того, благодаря использованию дополненной реальности можно будет привлекать удаленных экспертов и тем самым оперативнее реагировать на нештатные ситуации на производстве. В случае недоступности высококвалифицированного специалиста на место проблемы вполне может выдвинуться менее опытный инженер, а «гуру» будет ему помогать удаленно. В конечном итоге такой подход повышает надежность и безопасность.

Какие из результатов можно отнести к условно негативным?

Иногда всплывают технические ограничения. По итогам одного из проектов мы знаем, что технологии больших данных в некоторых процессах не срабатывают – по крайней мере, если их применять «в лоб». Кроме того, иногда выясняется, что даже там, где технологии применимы, они не дают заметного финансового эффекта. Но даже при отрицательном исходе эксперимент можно считать состоявшимся и успешным. Ведь в нашем случае главная его цель – быстро и без особых затрат добыть знания о том, как надо и как не надо делать.

Владимир Чернаткин, куратор проектов больших данных и Интернета вещей холдинга «СИБУР»: «Гибкость, так востребованная бизнесом, глубоко встроена во все новые инструменты. Она позволяет недорого ошибаться, пробовать различные подходы и не бояться того, что конкретный эксперимент окажется неудачным»

С помощью каких решений поддерживается работа с большими данными?

Здесь мы тоже пробовали многое. Нам хорошо помогает такое свойство нынешних инструментов, как платформенность. Оно заключается в том, что необязательно покупать по одному решению под каждую задачу, это всегда очень дорого. Инструменты хорошо масштабируются, и они достаточно мощны. Если найден один инструмент для широкого спектра задач, то тогда серьезно сокращаются и выбор, и затраты. Чтобы правильно выбрать, необходимо познакомиться с инструментами в ходе реализации практических задач – это ровно то, что мы делаем. Выбор конкретных решений комментировать не буду.

Какие из внешних данных могут быть полезными для решения производственных задач?

В бизнесе, связанном с продажами, есть широкое поле для работы с внешними данными, в том числе из Интернета. В производстве это тоже имеет смысл. Например, информация о погоде важна для многих химических процессов с точки зрения поддержания нужных температурных режимов. Более того, если вы подстраиваете свою логистику и производство под потребности клиентов, то приходится учитывать при планировании производства внешние факторы. Если даже просто ограничиваетесь логистикой, то, используя ранее не применявшиеся сведения – например, о погоде на море, можно увидеть многое. Скажем, если корабль задерживается из-за шторма, то вагоны в порту простаивают и позже возвращаются на площадку. Раньше диспетчеру приходилось выглядывать в окно, смотреть на пути и констатировать дефицит вагонов. Теперь у него есть возможность прогнозировать недостаток вагонов за неделю или две.

Является ли целью «СИБУРа» безлюдное производство?

У нас опасное производство, и многие процессы, выводимые из-под руководства людьми, становятся безопаснее. Но само производство от этого не становится безлюдным, просто меняются роли людей, они становятся более аналитическими, творческими. Разумеется, процессы, непосредственно приводящие к инциденту, надо стремиться делать безлюдными. Но аналитическая работа требует присутствия человека, и ее можно автоматизировать лишь частично. Другое дело, что иногда это совсем другой человек, ему не всегда необходимо находиться на производстве, он может работать удаленно.

Мы обсуждали сценарий использования людей, которые не ходят на работу, но доступны по телефону. Общаясь с нашим партнером, одной из производственных компаний, мы узнали, что такое возможно. Когда «что-то идет не так», робот звонит инженеру и объясняет суть проблемы. У инженера есть показатель эффективности – он должен реагировать на звонки и быть способным приехать на производство за определенное время. При таком раскладе человек появляется лишь в том случае, если машина встречается с чем-то незнакомым. Думаю, что полностью безлюдным производство, скорее всего, не будет.

Что сложнее на пути к цифровому предприятию – технологии или изменение культуры?

Да, меняться тяжело. Но у нас есть хороший опыт: мы недавно внедрили новую производственную систему. Люди на производстве уже привыкли к тому, что происходят изменения. Они достаточно открыты, хотя, бывает, иногда скептически относятся к отдельным инструментам. Возможно, нам культурные изменения обходятся легче, чем другим, мы чуть лучше готовы к ним. Поэтому у нас есть возможность сосредоточиться на технической составляющей. А проблемы бывают. Да, что-то можно скопировать у других, однако производственные компании не похожи на банки или ИТ-компании, многое приходится изобретать самим, создавать с нуля.

Современное СМИ мультиформатно, сочетает в себе печатные, цифровые, мобильные и онлайн-версии издания, мероприятия, разнообразные спецпроекты. Главный капитал такого проекта, будь то нишевое, профильное специализированное издание, журнал для широкой аудитории, региональный еженедельник, — это глубокие знания о каждом своем читателе, постоянные и персонифицированные коммуникации с ним. Традиционные модели подписки тут не помогут. Чтобы решить эту задачу, вся подписка, образно говоря, должна стать редакционной. Общепринятые инструменты, включая подписку через федеральные каталоги в почтовых отделениях, подписку в альтернативных агентствах, даже использование сайта издания для размещения условий подписки через редакцию с возможностью распечатать квитанцию или оплатить подписку через Интернет, для этого непригодны. Необходимо совсем иные, инновационные инструменты автоматизации всего жизненного цикла работы с подписчиком, основанные на непрерывном персонифицированном взаимодействии издания с ним. Традиционные бизнес-модели и бизнес-процессы изданий при этом меняются на цифровые, проходя коренную трансформацию.

В издательстве «Открытые системы» накоплен значительный опыт автоматизации редакционной подписки, доказывающий исключительно высокую эффективность такого подхода для самых разных изданий — от профессионального медицинского журнала «Лечащий врач» до массового детского еженедельника «Классный журнал». Растет подписная аудитория изданий, создаются новые сервисы для читателей и рекламодателей, сокращаются административные и логистические издержки.

С учетом этого опыта молодая ИТ-компания «Димео», специализирующаяся на создании инструментов для издателей СМИ, при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям, fasie.ru) с 2017 года ведет разработку облачной платформы автоматизации подписки и коммуникаций, которая обеспечивала бы: непрерывное, сквозное, двухстороннее взаимодействие с подписчиком; проблемно-ориентированные средства автоматизации цифровых маркетинговых акций, опирающиеся на развитый аналитический аппарат; простое тиражирование; интеграция с уже используемыми системами автоматизации бизнеса, в том числе средствами электронного документооборота и бухучета.

Задача этого сервиса — предоставить каждому изданию доступный и мощный инструмент автоматизации редакционной подписки.

В настоящее время разработан прототип системы «Димео. Подписка». С его возможностями ознакомились, приняв участие в тестовых испытаниях, сотрудники нескольких издательств, в том числе журнал «Веселые картинки» и издательство «Открытые системы». По итогам испытаний в издательстве «Открытые системы» принято решение наряду с собственными инструментами подписки продолжить использование системы «Димео. Подписка» для проведения и анализа маркетинговых акций для существующих и потенциальных подписчиков, а также для пользователей проектов-партнеров.

По мнению проректора Александра Серикова, проректора «Интернет-университета информационных технологий ИНТУИТ.РУ», инструментарий, создание которого станет возможным по результатам проекта, наряду с другими актуальными задачами, поможет организациям, которые, не являясь издательскими компаниями, выпускают специализированные изданиями по профилю своей деятельности, например, тематические научные журналы: «В силу специфики тематики таких журналов они, как правило, не могут воспользоваться подписными каталогами — для них это дорого и малоэффективно. С другой стороны, такие журналы хорошо знают своих читателей и могли бы работать с ними напрямую. Наличие типового программного решения по организации подписки решит эту задачу».

«Такие решения имеют очевидную социальную значимость и одновременно большой потенциал коммерциализации. В стране существует огромное количество небольших издательств, которым нужны эффективные, простые и недорогие средства привлечения и обслуживания подписчиков печатных, цифровых и мобильных изданий, — утверждает в заключении о выполненных испытаниях директор по распространению издательства 'Открытые системы' Татьяна Коноплева. — Глубокие изменения, происходящие в отрасли СМИ, требует от издателей перехода к постоянным персонифицированным отношениям со своей аудиторией, которые невозможны в рамках прежней модели организации подписки. Наше издательство, как и ряд других потенциальных заказчиков, заинтересованы в этих инструментах, а потому особо поддерживают проект, ставящий своей целью создание типового тиражируемого решения, которое аккумулировало бы лучший опыт издателей периодической прессы. Также следует отметить важность поиска типовых методов интеграции системы подписки с уже используемыми издательствами системами автоматизации документооборота и бухгалтерского учета: решение этой задачи даст предприятиям отрасли значительную экономию».

Павел Христов — генеральный директор ООО «Димео», dimeo2016@yandex.ru

Западные эксперты приходят к выводу, что традиционный подход к выбору вендора требует пересмотра в случае, когда речь идет о поставщике SaaS-решений (см. «Как выбрать провайдера SaaS», «Директор ИС» 09/2017). В какой степени эта точка зрения находит отражение в практике российского бизнеса? И с какими трудностями приходится сталкиваться тем, кто делает выбор в пользу облаков?

Проблема номер один: дефицит доверия

Сергей Папоян, эксперт Союза ИТ-директоров: «Выгода от использования облачных сервисов не всегда очевидна, так что многие компании предпочитают “купить один раз и забыть”»

Несмотря на очень динамичное развитие рынка облачных сервисов в России, модель SaaS пока не имеет такого широкого распространения, как могла бы, полагает Сергей Папоян, эксперт Союза ИТ-директоров. Причем, по его опыту, в пищевой промышленности, металлургии, трубном производстве, в метизной отрасли и в банковской сфере картина примерно одна и та же. «По большей части причины кроются в недоверии компаний к провайдеру сервиса», – объясняет эксперт. Как считают многие компании, существует риск утечки критических данных к конкурентам или проверяющим органам. Кроме того, вопрос соблюдения ограничений, прописанных в законе 152-ФЗ, ставит в тупик ИТ-специалиста, продвигающего соответствующий сервис внутри компании. Каким образом проконтролировать, что данные хранятся только на серверах в пределах РФ? Как обеспечивается ограничение доступа к ним посторонних, особенно если провайдер не имеет собственных ЦОДов, а использует хостинг? Что происходит с данными после расторжения договора с провайдером? Как проследить, что все данные компании удалены, а не остались в архивных копиях вместе с данными других компаний?

Помимо прочего, не всегда можно точно посчитать стоимость владения программным обеспечением и затраты на использование аналогичных лицензий как сервиса. «Поэтому выгода от использования облачных сервисов не всегда очевидна, так что многие компании предпочитают “купить один раз и забыть”», – говорит Папоян.

В то же время в пилотных проектах модель SaaS демонстрирует очень высокий потенциал.

Рынок действительно повзрослел

Тем не менее облачные сервисы набрали уже достаточно популярности на российском рынке, чтобы у клиентов появился выбор. Если раньше заказчики сравнивали облачное решение и систему, развернутую на собственных мощностях, то теперь они, прежде чем сделать выбор, сравнивают разных поставщиков облачных сервисов, причем за последние несколько лет стали более вдумчиво сравнивать рыночные предложения и руководствуются при выборе не только ценой, но и другими характеристиками, заметил Роман Лимбергер, руководитель направления SaaS-решений компании «Крок». Разумеется, в первую очередь рассматривается функциональное наполнение сервиса. «Крупные компании стремятся выбрать решение, инструментарий которого будет максимально близок к функциональности стандартных систем, используемых на собственных мощностях», – сообщил Лимбергер. По его словам, заказчикам также важны комплексный подход к обеспечению информационной безопасности и предлагаемый уровень сервиса.

Дмитрий Пшиченко, директор департамента разработки и внедрения информационных систем компании «ЛокоТех»: «Мы стали более тщательно рассматривать поставщика с точки зрения того, действительно ли он предлагает SaaS-решение и насколько оно комплексное»

Принципы оценки поставщиков SaaS в последние годы, безусловно, изменились, говорит Дмитрий Пшиченко, директор департамента разработки и внедрения информационных систем компании «ЛокоТех». Уже накопилась достаточная статистика работы с конкретными поставщиками облачных сервисов, и это позволяет получить рекомендации и обратную связь от реальных клиентов, отзывы ИТ-специалистов и руководителей в ИТ-сообществе, а также увидеть отток клиентов от того или иного поставщика. Кроме того, появилась возможность в ретроспективе отследить, как поставщик развивает свое облачное решение, какая «дорожная карта» по развитию продукта разрабатывается и как она фактически исполняется. «Теперь можно сравнивать решения разных поставщиков с позиции перспектив развития», – отметил Пшиченко.

По мнению Антона Нагова, руководителя направления развития бизнеса департамента облачных технологий группы компаний Softline, изменение подхода к оценке поставщиков обусловлено взрослением рынка. Во-первых, сокращается цикл сделки: заказчики теперь значительно быстрее стали принимать решение о работе с конкретным поставщиком сервисов. Во-вторых, большинство заказчиков уже не хотят, чтобы на них экспериментировали: они желают получить готовый и полностью функциональный сервис через час после подписания договора или после перечисления денег на счет провайдера. Это возможно только при условии, что сервис у провайдера уже развернут в продуктивную эксплуатацию и технически поддерживается. И в-третьих, конкуренция за заказчика между провайдерами находит прямое отражение в соглашении об уровне обслуживания (service level agreement, SLA). Заказчик желает видеть понятный ему документ, который регламентирует, кто и за что отвечает в рамках договорных отношений между провайдером и клиентом, уточняет Нагов.

Совет: уделите внимание деталям

Какие же факторы анализируют отечественные компании после отсева предложений, не подходящих по функционалу? На что они обращают внимание, принимая решение о выборе поставщика облачных сервисов?

Вадим Горбунов, заместитель гендиректора по ИТ аптечной сети «Ригла»: «Мы всегда оговариваем права собственности на информацию – они должны быть нашими»

По словам Вадима Горбунова, заместителя генерального директора по информационным технологиям аптечной сети «Ригла», подход компании к оценке поставщиков практически не претерпел изменений, разве что острее ставится вопрос об интеграции, возникающий, когда арендуемая система работает с массивными данными. Это особенно важно, если она производит или собирает большой объем информации из внешних источников. «Очень часто для управления нужен значительный объем информации как из нашего хранилища данных, так и из SaaS-решения. Вот тут и встает проблема интеграции», – рассказывает он. Кроме того, в аптечной сети по-прежнему учитывают состояние SaaS-провайдера (объем и динамику клиентской базы, доходность, офис), стабильность цен на услуги и особенности защиты информации, а также рассматривают возможность локального развертывания системы на случай ухода SaaS-провайдера из бизнеса. «Мы всегда обсуждаем права собственности на информацию – они должны быть нашими», – подчеркнул Горбунов.

Как рассказал Пшиченко, прежде всего он проверяет, является ли облачный сервис по-настоящему готовым сервисом, не требующим затрат на оборудование и специалистов, а также самостоятельной установки и конфигурации приложений. Не секрет, что многие поставщики облачных сервисов перепродают «чужие» сервисы в составе своей комплексной услуги – например, арендуют ЦОД у другого провайдера. И при аварии в ЦОДе клиенты могут оказаться «заложниками» сразу двух поставщиков, один из которых не может ничего сделать, так как это не его оборудование, а второй будет исправлять ситуацию, руководствуясь своими внутренними SLA, в которых приоритеты и нормативы могут быть ниже, чем у заказчика.

«Мы более тщательно изучаем, действительно ли поставщик предлагает SaaS-решение и насколько оно комплексное, – объясняет Пшиченко. – Дело в том, что появилось много облачных решений, состоящих из нескольких продуктов (систем), которые слабо интегрированы между собой, иногда имеют разные архитектуры и даже разные команды поддержки, из-за этого у заказчика возникают дополнительные риски, касающиеся соблюдения SLA и непрерывности ИТ-сервиса».

Также в «ЛокоТех» обращают внимание на то, как поставщик гарантирует работоспособность сервиса, обеспечивает сохранность данных и отвечает за актуальность версии приложений.

Помимо SLA, важно оговаривать характеристики и даже марки оборудования, на котором будет установлено облачное решение, подчеркнул Пшиченко, так как для снижения затрат поставщик может поставить, например, СХД более низкой стоимости и надежности, иногда даже не промышленного исполнения.

В вопросе сохранности данных, по его мнению, важны не только регламент резервного копирования, система охраны и пропускного режима, но еще и то, в каком месте физически хранятся резервные копии, кто имеет к ним доступ, как регламентирован процесс восстановления данных и какова квалификация специалистов, которые обслуживают данный экземпляр облачного решения. «В моей практике были случаи, когда из-за ошибки технического персонала поставщика сервисов были удалены несколько баз данных, критичных для бизнеса, и их восстановление заняло около полутора суток, – делится опытом Пшиченко. – Инцидент завершился штрафными санкциями в отношении поставщика, но простой бизнеса это, безусловно, не компенсировало».

И наконец, в обеспечении актуальности программного обеспечения важны регламент обновления как облачных бизнес-приложений, так и платформ, на которых работает облачное решение, а также обновление серверных операционных систем и пользовательских приложений.

Эти нелегкие облака

Говоря о сложностях бизнеса при работе с облаками, Пшиченко привел в пример SaaS-систему Help Desk, которая в «ЛокоТех» функционирует в настоящее время: «У нас встал вопрос создания дополнительных отчетов по соблюдению SLA, но, из-за того что решение облачное и в нем, кроме нас, работают другие клиенты, мы фактически лишены возможности самостоятельно создавать отчеты или определять метрики по конкретным KPI. В итоге нам несколько недель пришлось ждать технического перерыва в работе SaaS-системы, чтобы внедрить в продуктивную систему Help Desk нужные нам виды отчетов».

Поскольку для доступа к облачному приложению требуется постоянный Интернет, необходимо позаботиться о резервировании каналов. Общая рекомендация при расчете перехода на SaaS – включить в TCO стоимость резервирования канала связи и, при необходимости, стоимость расширения основного канала связи. Так как в «ЛокоТех» распределенная ИТ-инфраструктура, для доступа к централизованным SaaS-системам пришлось расширить основные каналы и сформировать резервные.

Отдельный вопрос – уникальность систем, которые позиционируются и предоставляются как облачные. Иногда в качестве облачных сервисов продаются ИТ-решения, изначально разработанные для конкретного заказчика. В этом случае, предостерегает Пшиченко, уникальная архитектура, принцип построения облачной ИТ-системы или неполная поддержка миграции данных могут привести к тому, что заказчик попадет в зависимость от провайдера SaaS и не сможет сменить поставщика.

Кроме того, переходя на облачную модель, заказчик перестает контролировать параметры работы и настройки ПО, весь сервис предоставляется под ключ, что иногда требует дробления сервисов на более мелкие, с выделением, например, инсталляции серверного ПО для более детального контроля уровня оказания ИТ-сервиса в целом.

Таким образом, делая выбор в пользу облаков, следует быть готовым к работе в иных условиях и учитывать множество нюансов.

До недавнего времени Пушкинский музей, Третьяковская галерея и Эрмитаж совсем не ассоциировались с цифровыми сервисами. Но сегодня музеи встали на путь трансформации: собирают данные для принятия решений и формируют цифровую стратегию, оцифровывают свои сокровища и берут на хранение первые цифровые экспонаты. А по активности экспериментов с разнообразными технологиями они способны дать фору даже некоторым коммерческим организациям.

«Мы не можем не учитывать, что живем в эпоху цифровой трансформации, и должны изменить логику своих действий на основе новых возможностей и инструментов, связанных с применением ИТ», – отметил Владимир Определенов, заместитель директора ГМИИ им. А. С. Пушкина по ИТ, в ходе своего выступления на конференции Smart Industry&City, организованной издательством «Открытые системы».

Именно музеи начали раньше других накапливать опыт применения самых многообещающих технологий: машинного зрения и дополненной реальности.

Умный музей в умном городе

Ежегодно в Музей изобразительных искусств им. А. С. Пушкина приходят около 1,3 млн человек, музей хранит примерно 670 тыс. предметов, 350 тыс. томов в библиотеке и 800 тыс. архивных материалов – их точное количество еще предстоит определить в процессе оцифровки.

Сейчас музей, включающий 27 зданий и строений в центре Москвы, находится в активной стадии реконструкции и реализации новой концепции развития. Эта концепция, предусматривающая создание целого музейного квартала, является логическим продолжением концепции Smart City и предполагает, что само пространство формирует человека, а музей должен быть максимально открытым, доступным, изменчивым и обладать качественной обратной связью. «В умном городе воспитание умного горожанина – во многом наша ответственность», – говорит Определенов.

В Пушкинском намерены повышать свой уровень обслуживания на основе новой инфраструктуры, Интернета вещей и разнообразных технологий, которые сегодня тестируются.

Площадь музея к 2025 году увеличится почти в два раза по сравнению с текущей и составит 102 тыс. кв. м, при этом общественные пространства вырастут почти в десять раз. Благодаря cистеме архитектурного и экспозиционного 3D-проектирования, можно уже сегодня расставить экспонаты и оценить, как будет выглядеть музейный квартал в 2025 году. Проблема в том, что ИТ-интеграторов, понимающих, как работать с памятниками архитектуры при выстраивании такого пространства, практически нет, сожалеет Определенов.

В дальнейшем 3D-модель музея планируется использовать в единой системе диспетчеризации. Благодаря средствам видеоаналитики появятся совершенно другие возможности: видеонаблюдение позволяет видеть весь комплекс целиком, а искусственный интеллект покажет оператору именно то место, где происходит что-то неладное.

В музее намерены не только считать посещаемость, но и отслеживать внутренний трекинг посетителей, чтобы понять, что им нравится, а что нет, где экспонаты расположены удачно, а где – не очень. При этом CRM-система, которая работает с программой лояльности, должна понимать, кто именно приходит в музей. «Это очень важные данные, и их нужно серьезно защищать», – подчеркивает Определенов.

Трансмедийность – поле для эксперимента

Владимир Определенов, замдиректора по ИТ ГМИИ им. А. С. Пушкина: «Музей – это уникальная площадка, на которой надо попробовать все, что может помочь улучшению коммуникации с посетителем»

Цифровизация кардинально меняет взаимодействие с аудиторией музеев, которую скоро перестанут делить на реальную и виртуальную. Стремясь повысить качество коммуникаций, в Пушкинском изучают всевозможные варианты быстрой передачи данных посетителю. «Надо понять, как быстрее доставить в гаджеты ту информацию, которую нам бы хотелось», – указывает Определенов. С этой целью в музее сравнивают возможности QR-кодов, NFC-меток, Bluetooth-маячков, технологий машинного зрения, а также экспериментируют с системой светового кодирования (LinkRay), планируя модулировать обычное освещение таким образом, чтобы любой источник света стал источником кода для смартфона. В залах музея установлены светодиодные светильники на трековой шине, куда монтируются модуляторы системы LinkRay, таким образом само освещенное пространство превращается в носителя информации.

В отличие от QR-кода, cветовой код можно считать с расстояния до нескольких метров и в толпе, к тому же система LinkRay четко распознает данные даже о близко расположенных экспонатах, поэтому на стадии приема мобильными гаджетами информационные потоки не пересекаются.

Кроме того, система LinkRay способна собирать статистические данные о посетителях, обеспечивать навигацию и выстраивание маршрута от экспоната к экспонату. В перспективе в Пушкинском надеются дополнить навигационные элементы технологиями со световым кодом. «В идеале хотелось бы, чтобы в будущем все упомянутые технологии сошлись и мы получили точно те данные, которые хотим», – говорит Определенов. Но трансмедийность (передача информации посредством различных медиа), по его словам, возможна уже сейчас.

Идее трансмедийности отвечают комплексные проекты музея – например, по тематической коллекции живописи. Проект предусматривает создание архива высокоточных изображений и тематического сайта, выпуск электронного издания с виртуальными прогулками по залам музея и видеофильма, посвященного шедеврам коллекции, в разрешении Full HD, а также интернет-версии виртуальных залов на портале музея.

В настоящее время для виртуальных экскурсий открыты пять филиалов Пушкинского, от главного здания до мемориальной квартиры Святослава Рихтера. Предлагаются два варианта прогулки по музейным залам: фотопанорама с интерактивным вызовом экспонатов, снабженная текстовыми пояснениями и аудиогидом, а также 3D-версия для просмотра с помощью очков виртуальной реальности и аудиогида.

Важной частью трансмедийных коммуникаций является дополненная реальность (augmented reality, AR). В Пушкинском активно используют AR-приложение «Артефакт» и видят за ним будущее в плане повышения качества музейных коммуникаций. Пока же, по словам Определенова, дополненной реальностью интересуются 1-3% посетителей. Но это не повод от нее отказаться. «Музей – это уникальная площадка, на которой надо попробовать все, что может помочь улучшению коммуникации с посетителем», – полагает он.

Широкое поле для применения цифровых технологий видят и в Эрмитаже. Здесь их используют, помимо прочего, при реализации программы энергосбережения. В фондохранилище окупаемость системы автоматического управления средствами компенсации реактивной мощности составляет 3-4 года, а в случае роста тарифа – и того меньше. Как рассказал Алексей Богданов, заместитель директора Государственного Эрмитажа, некоторые идеи по эффективному применению цифровых технологий в музее удается почерпнуть на хакатонах. Так, по итогам одного из них сейчас разрабатывается приложение для борьбы с очередями.

В начале цифровой эры

Интенсивное насыщение музейных залов медиа и авторскими трехмерными моделями создает научно-вспомогательный цифровой фонд, который тоже пора брать на хранение. Будущее музейного дела связано, помимо прочего, с хранением цифровых объектов.

В августе 2017 года Пушкинский взял на хранение и поставил на учет первые два предмета, не имеющие материальных носителей, – произведения медиаискусства. На очереди еще несколько десятков произведений. Как будет организовано их хранение, еще предстоит понять: стандартов пока нет, каждый музей вырабатывает собственный регламент.

Между тем вопрос сохранения культурного наследия в цифровую эпоху стоит весьма остро. «С точки зрения судеб и переживаний конкретных людей о первой чеченской войне мы знаем очень много, поскольку тогда еще писали письма, о второй – крайне мало, так как появились SMS, – говорит Определенов. – Целых 20 лет жизни в наш цифровой век мы во многом потеряли». Утверждать, что все сегодня доступно в Интернете, еще рано. По словам Определенова, в сети есть не более 2% накопленного человечеством знания, остальное находится в институтах памяти, которые пока еще только начали свой путь цифровой трансформации.

Дальше всех успели продвинуться по этому пути музеи с мировой известностью. Так, в Эрмитаже решили за три года оцифровать все экспонаты, делая по четыре изображения (не художественных) на предмет, в 2018 году работа должна завершиться. Почти 37 тыс. картин оцифровано в высоком разрешении и порядка 40 тыс. экспонатов – в супервысоком. По словам Богданова, программа перекачки изображений на сайт работает круглосуточно, и через два года там можно будет найти любой экспонат Эрмитажа.

В оцифровке культурного наследия очень важно выбрать правильный подход. Представьте, какой виток совершат технологии в ближайшие пять лет. Если не уделять должное внимание качеству и методам оцифровки, то существенная часть работы будет выполнена зря. «Многие файлы потом невозможно будет использовать в системах с искусственным интеллектом, а это означает, что труд множества людей, включая грузчиков, осветителей, фотографов, был во многом бесполезным с точки зрения смысла оцифровки для публичного представления и введения предметов в мировой научный оборот», – говорит Определенов.

Примером правильного подхода к такой работе в Пушкинском музее считают оцифровку коллекции клинописных табличек, каждая из которых снимается в 16 режимах динамического освещения под тремя разными углами. Затем, после математической обработки, получаются два изображения, которые можно распознавать с помощью машинного зрения и применять для обучения системы искусственного интеллекта. «Когда мы научим машину хорошо читать клинопись, это изменит весь ландшафт цифровых музейных коммуникаций и научных исследований», – уверен Определенов. Но нейронным сетям для анализа нужны качественные изображения, настойчиво напоминает он.

Пока же смысл древних символов музеи раскрывают другими средствами.

Интерактивный «проявитель»

В экспозиции Государственного историко-архитектурного и художественного музея-заповедника «Казанский Кремль» для этой цели используются интерактивные технологии: проекционные инсталляции, сенсорные киоски, аудиоточки. К примеру, интерактивный Коран в музее исламской культуры позволяет слушать суры по выбору посетителя. Как рассказала Ольга Макарова, руководитель Музея естественной истории Татарстана, некоторые экспонаты, такие как дорожка следов, возраст которых составляет несколько миллионов лет, оставались практически невидимыми, пока не появилось интерактивное сопровождение. В тесном сотрудничестве с палеонтологами в этом музее выполнили анимацию экспонатов дополненной реальности «Ледниковый период». А мобильный палеонтологический AR-тур выполняет роль «ожившей афиши»: его показывают, выезжая в районы республики, чтобы рассказать о музее. Благодаря AR-технологиям о себе рассказывают даже памятники, находящиеся за сотни километров от музеев. Коснувшись палочкой-«писалом» резных тюркских рун на изображении каменной стелы Кюль-тегина в Монголии, можно прочитать их перевод на трех языках. «Этот экспонат точно никто бы не увидел, если бы не интерактивное сопровождение», – подчеркнула Макарова.

AR-гид своими руками

Большая часть аудитории музеев сегодня делает селфи и отправляет их в социальные сети. Мобильные устройства конкурируют с музеем за внимание аудитории, но ими же можно воспользоваться и для привлечения ее внимания.

Источник: ГИВЦ Министерства культуры РФ

В Министерстве культуры разработали платформу дополненной реальности «Артефакт» с мобильным приложением. На ее основе сотрудники музеев могут самостоятельно создавать AR-гидов и виртуальные выставочные проекты.

При наведении камеры гаджета на экспонат, «Артефакт» идентифицирует его и выводит поверх его изображения интерактивные точки с пояснениями к ключевым деталям, интересными фактами биографии автора или истории создания произведения, в том числе и в форме длинных текстов, насыщенных мультимедиа. Кроме того, если музей провел соответствующую подготовительную работу, то при помощи «Артефакта» можно посмотреть эскизы картины или ее другие вариации, разглядеть скульптуру со всех сторон или вид до реставрации, cопоставить графику и живописные полотна, в том числе хранящиеся в разных музеях.

Таким образом, гаджет не отвлекает от взаимодействия с музеем, а используется как еще один канал коммуникации, повышающий вовлеченность. «В этой ситуации, когда для коммуникации используется устройство, которое посетитель принес с собой, музей выигрывает», – подчеркнул Тимур Алейников, заместитель директора ГИВЦ Министерства культуры России, выступая на конференции «Digital музей. Инновационные технологии для музеев и выставочных пространств». По его словам, дополненная реальность дает музеям возможность соответствовать ожиданиям и привычкам, которые у людей уже успели сформироваться. «Записать интересный факт и пойти искать информацию в каталоге или энциклопедии – это ушедшая модель, – говорит Алейников. – Посетитель музея хочет узнать ответ на свой вопрос здесь и сейчас».

Платформа, работающая под iOS и Android, а также имеющая веб-версию, музеям предоставляется бесплатно. Проекты на основе «Артефакта», охватывающие постоянную экспозицию или временные выставки, уже сделали 20 музеев, в том числе Тульский музей оружия, музеи-заповедники «Кижи», «Петергоф», музей-усадьба «Кусково», Вологодский государственный музей-заповедник, Русский музей.

Подключившись к системе, музеи создают выставки, загружают фото экспонатов, тестируют их распознавание смартфоном, размечают активные точки и верстают статьи. При желании можно также загрузить дополнительные слои или перевести все материалы на английский язык. После того как AR-гид подготовлен, нужно сообщить об этом оператору платформы, провести финальное тестирование и сверстать баннер-инструкцию для посетителей, не забыв разместить AR-метки рядом с экспонатами и обучить сотрудников. Так как быстро обеспечить полное Wi-Fi-покрытие на обширных музейных территориях зачастую проблематично, планируется добавить в «Артефакт» поддержку офлайн-режима, сообщил Алейников. Кроме того, в ближайшее время намечена интеграция с сервисом izi.travel, и тогда можно будет добавлять на платформу аудиогиды. Предполагается, что в 2018 году платформу научат распознавать и объемные изображения. Но поскольку 3D-сканеры еще дороги и их обладателей пока можно пересчитать по пальцам, для работы с «Артефактом» планируется использовать псевдообъемные изображения на основе многоракурсной фотосъемки.

Расширяя пространство

Цифровая стратегия Третьяковской галереи, основанная на общей концепции музея и на анализе всего предшествующего опыта работы с аудиторией, нацелена прежде всего вовне, призвана привлечь внимание как можно более широкой аудитории c помощью Интернета, мобильных технологий, включая мультимедиа и даже игры. «Наши посетители живут в цифровом мире, и в этом мире мы с ними работаем», – рассказывает Татьяна Николаева, начальник отдела мультимедиа- и интернет-проектов Государственной Третьяковской галереи.

В мае 2017 года был запущен новый сайт галереи с изображениями хорошего качества, панорамами залов, виртуальными выставками, в том числе существующими только в электронном виде. Здесь можно «полистать» альбомы живописи, каталоги, научные сборники, а также опробовать арт-конструктор – игровые мобильные приложения «Пейзаж» и «Натюрморт». Впрочем, панораму основных экспозиций Третьяковки теперь можно увидеть даже на «Яндекс.Картах».

«Виртуальный, цифровой мир расширяет наши границы», – говорит Николаева. Для работы в этом пространстве галерея намерена активно использовать не только сайт, но и социальные сети, другие платформы и онлайн-сообщества. Предполагается задействовать электронные устройства для развития диалога о коллекции и о художниках, создавать новые формы виртуального погружения и инсталляций, собирать и представлять публике цифровые формы искусства, привлекать денежные средства через Интернет или с помощью SMS, налаживать онлайн-продажи сувенирной и книжной продукции, а также разрабатывать конкурентоспособные электронные продукты – например, виртуальные образовательные курсы.

Эмоции неандертальцев

3D-копии бюстов неандертальцев «оживляют» с помощью датчика Kinect Источник: Государственный Дарвиновский музей

Насколько интенсивно музеям следует вкладываться в развитие технологий виртуальной и дополненной реальности? У ИТ-директоров нет единодушия по данному вопросу. Одни считают, что делать это вектором развития преждевременно, особенно региональным музеям, чьи ресурсы ограниченны. Другие, напротив, полагают, что эти направления уже стали массовыми. Если стремиться к экономии и делать все своими силами, то получается слишком долго и технология успевает уйти на другой уровень. Следующим этапом станет работа с нейроинтерфейсами, в экспозиции Политехнического музея они уже появились, сообщил Михаил Яковенко, заместитель генерального директора по ИТ Политехнического музея.

Доступность для современной аудитории стоит недешево: необходимо не только привлечь средства и оборудование, измениться должны и сами сотрудники. К примеру, на сканирование в очень высоком разрешении одного зала Юпитера в Эрмитаже потребовалось три дня и почти 3 млн руб. Трехмерное виртуальное изображение было создано методом онлайн-фотограмметрии. Зато теперь возможность побывать в зале Юпитера и даже взглянуть на него сверху появилась в регионах, где устраиваются Дни Эрмитажа. «Мы смотрим на реакцию, – отметил Богданов. – И по итогам эксперимента видим, что потребность в VR очень большая».

«VR-технологии однозначно нужны, вопрос только в том, когда будет создан адекватный качественный контент, расширяющий возможности музея и комфортный для пользователя. Пока его очень мало», – считает Татьяна Кубасова, заместитель директора по научно-исследовательской работе Дарвиновского музея.

Тем не менее к настоящему времени уже почти 500 музеев мира загрузили порядка 13 тыс. оцифрованных предметов в сервис SketchFab – аналог YouTube для 3D-моделей.

Дарвиновский является одним из немногих музеев – обладателей 3D-сканера и 3D-принтера, на котором можно печатать гипсовые объекты для экспозиции. В музее была создана витрина с художественными реконструкциями животных, живших 420 млн лет назад, и черепом давнего предка человека – проконсула. Трехмерную копию, в отличие от самого экспоната, можно повертеть в руках. Правда, изготовленные на 3D-принтере копии дороги, поэтому такая возможность предоставляется только посетителям с ограниченными возможностями. И вместо печати целой коллекции 3D-моделей, в музее решили создавать мультимедийные объемные модели, которые будут изображены в движении и расскажут о себе сами, без экскурсовода.

Уже сегодня цифровые копии бюстов неандертальцев анимируют с помощью датчика Kinect, который распознает 42 эмоции посетителей и в реальном времени накладывает их на трехмерные интерактивные аватары.

Данные есть, дело за решениями

Большая часть музеев субсидируется, им не приходится бороться за выживание. Если же посмотреть на выживающих на рынке самостоятельно, то можно увидеть, что лидируют те, кто максимально использует технологии сбора и анализа данных, указывает Яковенко.

Он предлагает рассматривать департаменты культуры и платформы, которые они предоставляют, в качестве элементов цифровой музейной экосистемы. В этой экосистеме уже появились крупные источники открытых данных о коллекциях, о статистике посещений. Формально существуют стандарты хранения и передачи данных, протоколы обмена. Технологии дают возможность автоматизировать сбор данных с сайтов с привязкой профилей из соцсетей, из билетно-кассовых систем, со счетчиков посетителей на входе. Большая часть музеев накапливают данные просмотра экспозиции видеокамерами, и эта информация хранится продолжительное время. «Необходимо акцентироваться на стандартизации, защите накопленных данных и резервном копировании, – подчеркивает Яковенко. – Иначе есть риск потерять информацию».

В таких музеях, как Пушкинский и Эрмитаж, где потоки посетителей измеряются миллионами в год, решения уже принимают на основании данных. Однако многие другие музеи, несмотря на многолетний рост числа мобильных пользователей, продолжают делать сайты для десктопов, а выбор соцсети для присутствия и планирование ассортимента сувенирных магазинов нередко определяются исходя из предпочтений сотрудников, а не аудитории. Зачастую музеи даже не считают конверсию, хотя проанализировать аудиторию по полу и возрасту сейчас не так уж сложно – такие решения есть. А в перспективе собранные данные можно будет обрабатывать с помощью искусственного интеллекта.

«Данных уже достаточно, и получить дополнительные – недорого, – говорит Яковенко. – В отличие от коммерции, мы не конкурируем так жестко между собой, поэтому в своей экосистеме можем свободно обмениваться данными и массово использовать чужой опыт и исследования». По его мнению, если добавить немного давления со стороны учредителя (Минкультуры), то можно в музеях добиться такой же активности применения данных, как, допустим, в ретейле.

Межмузейное дело

Ожидается, что по мере развития ИТ-инфраструктуры откроются новые возможности для межмузейного взаимодействия – от виртуальных кросс-музейных экспозиций до сети «виртуальной памяти», объединяющей музейные фонды. Об этом задумываются и в Музее истории ГУЛАГа, и в Государственном музейно-выставочном центре Росфото.

В центре единого информационного пространства молодого Музея Росфото, вся коллекция которого существует в цифровом виде, находится репозиторий с документами и фотографиями. Эта общая система хранения данных о фондах музея не только объединяет хранителей, исследователей и кураторов различных проектов, но и облегчает публикацию информации о предметах в машиночитаемом виде. Репозиторий обрел статус доверительного источника информации для всех сотрудников, причем доступ к нему может быть предоставлен сторонним исследователям и кураторам, а также посетителям музея. «Мы можем построить «новый Интернет», где данные будут верифицированы музеями», – считает Алексей Тихонов, заведующий отделом фототехнологической работы Центра Росфото.

Если музеи способны заимствовать интересные технологические подходы в далеких от сферы культуры отраслях, наверное, и коммерческие компании смогут почерпнуть ценные с точки зрения цифровизации идеи у музеев...

Некоторые привычки очень живучи. Писать письма – одна из таких привычек, которую пока не смогли истребить ни мессенджеры, ни самые эргономичные приложения. В некоторых организациях борются с приверженцами почты радикальными методами – просто не принимают обращения, поступающие по этому каналу.

Но в банке «Открытие» решили проблему нестандартным способом – сотни тысяч заявок, поступающих в службу технической поддержки банка по электронной почте, проходят через лингвистический модуль, который определяет требуемый вид услуги. Таким образом, освобождение от рутинных операций сотрудников первой линии поддержки заметно повышает качество ИТ-сервисов в банке.

Клиент всегда прав

Реализуя этот проект, в «Открытии» фокусировались на повышении качества ИТ-сервисов путем освобождения от рутины сотрудников первой линии поддержки. Заявки от пользователей поступают в службу технической поддержки по трем каналам: через портал самообслуживания, по телефону и по электронной почте.

Арсен Благов, директор направления по контролю и управлению качеством ИТ-услуг банка «Открытие»: «Обучение модуля потребовало крайне скрупулезной работы»

В основе автоматизации службы поддержки лежит открытая система обработки заявок (open ticket request system, OTRS). На базе этой открытой платформы разработчики банка создают разнообразные функциональные модули, включая информационные панели управления (дашборды) для построения отчетности, портал самообслуживания и телеграм-бот. Теперь в систему встроили еще один компонент – лингвистический модуль.

Всего в «Открытии» насчитывается 1700 ИТ-сервисов, для каждого прописаны свои cоглашения об уровне обслуживания (service level agreement, SLA). Выбрать нужный сервис из такой номенклатуры – задача для пользователя практически нереальная. Поэтому на портале HelpMe – едином для сотрудников «окне» обращения в ИТ-службу – был создан механизм умного поиска, который позволяет найти необходимую услугу по ее описанию в свободной форме. Поиск услуги на портале занимает в среднем 12 секунд, и еще 30 уходит на заполнение шаблона.

Именно портал с формализованными списками и шаблонами, куда пользователь вносит конкретную информацию, необходимую для решения его проблемы, является самым предпочтительным для ИТ-службы каналом приема заявок. «Для ИТ это очень удобно, потому что мы сразу включаемся в работу и быстро выполняем заявку», – говорит Арсен Благов, директор направления по контролю и управлению качеством ИТ-услуг банка «Открытие».

Принимая заявки по телефону, нужного результата добиваются благодаря наводящим вопросам оператора. Однако у этого канала существенно выше как трудоемкость, так и уровень ошибок.

Но самый неудачный способ принятия заявок – почта. Письма содержат неструктурированный текст, зачастую с неполной, недостаточной информацией. Если для уточнения информации требуется перезвонить сотруднику, а его не оказывается на месте, маршрутизация одной заявки занимает у оператора до 10-15 минут. Лишь потом можно назначить исполнителя. Кроме того, сотрудники первой линии, отвечающие на звонки и маршрутизирующие заявки, имеют лишь базовые знания ИТ, поэтому возможны ошибки и неверные назначения исполнителей.

Тем не менее самый плохой способ приема заявок, по статистике, является самым популярным. Так, порталом, функционирующим уже три года, пользуются 33% пользователей, оператору звонят 18%, письма же пишут 49%.

Робот-чтец

Что же делать с сотнями тысяч почтовых заявок, чтобы не допустить ухудшения качества обслуживания? В банке решили пойти по пути роботизации и выбрали лингвистический модуль «Преферентум». Это самообучающаяся программа, способная распознавать поток произвольной информации из текстов и скриншотов, с автоматической категоризацией.

Целью внедрения стало снижение доли заявок, поступающих по почте, чтобы за счет исключения ручной маршрутизации повысить скорость их исполнения и уменьшить число ошибочных маршрутизаций. Робот должен был сократить трудозатраты на 25%, освободить время работников первой линии, чтобы они могли дольше общаться с сотрудниками и «решать» заявки на месте.

Модуль читает неструктурированный текст, присваивает словам, словосочетаниям и предложениям определенные веса и далее действует в соответствии с этими весами. Кроме того, он умеет анализировать изображения: определять по логотипу информационной системы место возникновения проблемы и переводить информацию об ошибке со скриншота в текст. Это сильно упростило работу с письмами, содержащими только скриншоты, отметил Благов.

Теперь робот читает заявку вместо сотрудника и решает, что с ней делать.

Шаг за шагом

«Мы очень воодушевленно занимались этим проектом, – рассказывает Благов. – Обучение модуля потребовало крайне скрупулезной работы». На обучение ушло пять месяцев.

Источник: банк «Открытие»

На первом этапе обучения робот проштудировал 400 тыс. закрытых почтовых заявок, результат выполнения которых (назначенный сервис и исполнитель) был заведомо известен. Потом в модуль загрузили только заявки без результатов, чтобы оценить, насколько хорошо он работает. Выяснилось, что он обработал правильно каждую вторую заявку. При следующей итерации из писем убрали неинформативный текст приветствий и подписей, который только запутывал робота, и качество подросло до 68%.

Затем заметили, что модуль плохо обучается как на корреспонденции с очень маленьким количеством текста, так и с очень большим, и отсекли заявки, содержащие менее 50 и более 750 символов. Прогнав оставшиеся через программу, получили уже 73% правильных назначений.

И на последнем этапе обучения специалисты банка вручную произвели «тюнинг» лингвистического модуля. В частности, выставили более высокие веса важным фразам вроде названия автоматизированной банковской системы и, наоборот, убрали неоправданно высокий вес у малозначимых словосочетаний.

Теперь модуль обучается самостоятельно, в процессе работы. Почтовые заявки обрабатываются сервером и отдаются лингвистическому модулю, который определяет требуемый вид услуги и передает заявки со своими комментариями в OTRS, а там каждой из них автоматически назначается группа исполнителей. Если над подобными заявками работают несколько групп, к ним привязываются также потоки работ (workflow).

Подсказки-ускорители

В итоге доля правильно определяемых роботом почтовых заявок достигла 85%, а число ошибочных маршрутизаций сократилось с 6 до 2,5%. Оставшиеся 12,5% обращений отправляются на ручной разбор. Они уже содержат подсказанные системой варианты маршрутизации. Таким образом, сотруднику первой линии поддержки остается лишь выбрать из них правильный. «Даже там, где лингвистический модуль не смог решить проблему, он все равно сильно облегчает работу человека, – подчеркнул Благов. – Дальнейшие шаги по выбору сервиса и связи с группой исполнителей совершаются автоматически».

Благодаря внедрению модуля высвободилось время шести операторов в смене из 25 – на одного человека больше, чем планировалось изначально. Формально продолжительность разговора с клиентом и раньше не ограничивали, но фактически она все равно была лимитирована из-за необходимости успеть обработать весь входящий поток. Сейчас у оператора есть возможность говорить с пользователем столько, сколько требуется для решения его вопроса.

«Сегодня мы главным образом смотрим, сколько заявок закрыто с первого обращения, и этот показатель постоянно растет», – отметил Благов.

Омниканальная поддержка

В скором будущем в «Открытии» планируют полностью автоматизировать прием заявок по телефону: будет запущена роботизированная система с распознаванием голоса. Если все операторы заняты, система IVR предложит пользователю надиктовать свою заявку. При этом ему будут задавать максимум два вопроса, чтобы узнать, какая система сбоит, и получить описание случившегося. Затем система переведет заявку в текстовый формат и отдаст ее лингвистическому модулю. Программное обеспечение для этой задачи еще не выбрано, но Благов настроен оптимистично и полагает, что проект удастся реализовать месяца за три.

До недавнего времени мы не освещали деятельность клубов ИТ-директоров. Обещаем в будущем году исправиться и уделять больше внимания профессиональным сообществам. Начать решили с клуба ИТ-директоров «я-ИТ-ы». Поводом посетить одно из его заседаний стала дата: в декабре этому клубу исполнилось шесть лет. Изначально основанный как локальный клуб Ярославской области, он открыл филиалы почти во всех областях Центрального федерального округа.

Формат выездных заседаний в клубе пользуется заметным успехом: бесплатное мероприятие, на котором можно пообщаться с коллегами, – неплохая альтернатива отраслевым конференциям на модные темы. Надо отметить, что ряд обсуждений носили весьма приземленный характер: например, выстраивание работы службы поддержки или противодействие не слишком корректному поведению вендоров при проведении лицензионных аудитов. Тем не менее два интересных выступления были посвящены вопросам цифровой трансформации и управления знаниями. Любопытно, что и в том и в другом выступлении выделена роль социальных сетей как катализатора происходящих изменений.

«Кто не успел, тот опоздал»

«Почему тема цифровой революции вызывает такой хайп и является одной из широко обсуждаемых? Всё довольно просто: происходит цифровизация экономики – меняется сама экономика, а не только технологии производства или средства взаимодействия людей», – убежден Андрей Николаев, главный архитектор компании «НИПИгаз». По его мнению, суть нынешней революции заключается в том, что все изменения в технологиях – причем не обязательно в информационных – имеют тенденцию к постоянному ускорению. При этом основные прорывы связаны с общением специалистов. Первый был обусловлен появлением Интернета, позволившего взаимодействовать людям из разных стран и ускорившего коммуникации. Нынешний рывок связан с развитием соцсетей, которые помогают гибко формировать команды, занимающиеся связанными задачами. Как подчеркнул Николаев, креативный посыл в развитии технологий поднялся на порядок. Раньше крупные компании держали свои разработки внутри и не выпускали их наружу, ограничивая скорость своего развития возможностями команд и используемых технологий. Теперь стимулов для открытости стало больше: благодаря изменившимся коммуникациям можно запараллеливать многие процессы развития и радикально ускорять их.

«На уровне производства развитие технологий приводит к тому, что самым значимым в продукте становится не его стабильность, а скорость изменений в нем», Андрей Николаев, главный архитектор компании «НИПИгаз»

Цифровизация несет массу позитивных изменений – это и сокращение трудозатрат, и оптимизация издержек, и дополнительные социальные эффекты. Но так как речь идет об экономике в целом, цифровизация проходит под знаком того, что меняется рынок, и девиз «кто не успел, тот опоздал» стал ключевой идеей цифровой революции: в случае промедления кто-то придет и заберет твой бизнес. Первыми жертвами стали классические каналы дистрибуции музыки и видео. Несмотря на то что обычные магазины не закрылись с появлением интернет-торговли, торговые сети несут большие убытки. На данный момент развитие цифровой дистрибуции ограничено лишь отношением человека к приобретаемому предмету – возможностью «пощупать» его перед приобретением. Вторая волна цифровизации захватила рынки посреднических услуг: агрегаторы услуг поглощают бизнес туристических компаний, сервисов такси и бронирования билетов.

«Аналогичное движение начинается и в остальной экономике. На уровне производства развитие технологий приводит к тому, что главным преимуществом становится не стабильность выпускаемого продукта, а скорость изменений в нем», – констатирует Николаев. Промышленные предприятия, неспособные быстро менять свою продуктовую линейку, затачивать ее под конкретных заказчиков, сталкиваются с проблемами.

С началом 2017 года тема цифровизации промышленности поставлена на государственный уровень. Это означает, что, запустив ситуацию достаточно далеко, правительство готово потратить много денег, чтобы оперативно создать поле, на котором появятся «цифровые всходы». И такие всходы уже есть. Большое число компаний из сколковских резидентов продают свои продукты и услуги на международном рынке.

Как знания превратить в капитал

Цифровая экономика во многом является экономикой знаний. С развитием новых технологий возможностей для оказания новых услуг становится все больше. В значительной степени они опираются на ИТ и знания, которые, в свою очередь, также могут продаваться в качестве услуги. В результате все больше растут сегменты рынка, где услугами являются продукты.

Как отметил Юрий Зеленков, профессор Высшей школы экономики, 80% знаний человека не формализованы: любой опытный сотрудник имеет массу ценных знаний, но сложность в том, что подавляющее большинство не могут внятно изложить их. Очень часто, например, специалисты не могут написать инструкцию, распространяя свои знания, и поэтому обучение может происходить только на практике, при непосредственном общении с экспертом. И это справедливо не только для людей физического труда, но и для многих управленцев. Именно поэтому важной задачей является извлечение такой неосознанной информации и ее преобразование в стандартизованные корпоративные знания – в интеллектуальный капитал компании.

Как признает Зеленков, зрелость корпоративных систем управления знаниями в большинстве российских компаний находится на нулевом уровне. «Главное в управлении знаниями – не надо стараться, чтобы «все знали всё», не нужно пытаться каждого сотрудника набить знаниями. Надо просто знать, кто какой информацией обладает», – рекомендует он. Главный смысл управления знаниями – создать систему, которая быстро поможет найти эксперта, способного решить конкретную задачу. Хранилищами знаний способны быть не только люди или книги, но и информационные системы, они могут выступать полноценными участниками бизнес-процессов. Лучший инструмент управления корпоративными знаниями – это социальная сеть, именно она пронизывает всю организацию и ориентирована на взаимодействие людей.

«Главное в управлении знаниями – не надо стараться, чтобы «все знали всё», не нужно пытаться каждого сотрудника набить знаниями. Надо просто знать, кто какой информацией обладает», Юрий Зеленков, профессор ВШЭ

Когда в 2014 году на предприятии НПО «Сатурн», где Зеленков завершал карьеру ИТ-руководителя, начинался проект по управлению знаниями, задача была поставлена вполне конкретно – удержать ценные знания, не допустить их ухода из компании вместе с ветеранами. Что же уносили с собой сотрудники? Ведь современных систем они не знали, современных материалов и конструкций – тоже. Выяснилось, что в первую очередь с людьми утекали способы взаимодействия с заказчиком, правила принятия решений и т. п. – те ключевые вещи, без которых конструирование двигателей и других продуктов невозможно. Осознание такого положения дел позволило по-новому взглянуть на систему управления знаниями, и в 2016 году на предприятии была запущена корпоративная социальная сеть.

«Именно этот проект находит максимальную поддержку пользователей. Оказалось, что люди, получив комфортную для этого среду, на самом деле стремятся к обмену знаниями», – резюмирует Зеленков. Механизм передачи знаний заработал, сейчас проект вышел за рамки «Сатурна» и вырос до масштабов Объединенной двигателестроительной корпорации.

***

Как заметил Зеленков, ИТ-департаменты внезапно стали самым большим тормозом в любых проектах, связанных с организационными изменениями. Десять лет назад они были носителями инноваций, а сейчас – все наоборот, и движение предприятий в облака продиктовано еще и этим обстоятельством. Актуализация своих взглядов и формирование «правильного», обновленного имиджа ИТ становится одной из главных задач CIO.

Съемка сельхозугодий с дронов, анализ агрохимического состава почв по спутниковым снимкам, программируемая сельхозтехника, связанная с сенсорами в почве, – сегодня уже реальность отрасли. Главные цели инноваций для аграриев – рост производительности и сокращение потерь.

Сельское хозяйство не относится к самым инновационным отраслям, тем не менее агросектор трансформируется под влиянием био- и нанотехнологий, сорта и породы улучшают методами геномики, производители переходят от продуктовой к сервисной модели, интегрируют цепочки производства-сбыта и адаптируют свою продукцию под запросы конкретного потребителя. И в каждой из этих тенденций немаловажную роль играют цифровые технологии. Не случайно цифровизацию агропрома обсуждали на осенних конференциях: Smart Industry & City, «Открытые инновации», SAS Forum и SAP Retail & Consumer Industries Forum.

«Проникновение технологий на село очень низкое. Очень печально, что учредители, хозяева, собственники уделяют мало внимания ИТ, – заметил Игорь Козубенко, директор департамента развития и управления государственными информационными ресурсами АПК Министерства сельского хозяйства РФ, в докладе на SAS Forum 2017. – Если мы сегодня не ринемся перестраиваться на цифровые технологии, то не будем конкурентоспособными».

По уровню проникновения ИТ в сельское хозяйство Россия занимает 45-е место в мире. Сегодня порядка 13-15% российских агрохозяйств в состоянии заниматься цифровизацией и коммерциализацией научно-технических разработок, отметил на «Открытых инновациях» Александр Никитин, глава администрации Тамбовской области. Руководство этого региона совместно со «Сколково» и МГУ планирует создать центр компетенции по цифровизации сельхозкомплексов и развивать акселерационные программы по растениеводству.

«Цифровая революция в сельском хозяйстве России обречена на успех, – заявил Вадим Мошкович, председатель совета директоров ГК «Русагро», на форуме «Открытые инновации». – Cотни компаний от мала до велика на этом фокусируются и начинают конкурировать между собой».

Потери, потери...

Два главных аспекта использования цифровых технологий в сельском хозяйстве – повышение производительности и снижение потерь. Неэффективность агропроизводства по-прежнему зашкаливает: около 40% продукции теряется на этапе от выращивания до переработки, еще 40% – при переработке, хранении и транспортировке, сообщила Таня Милек, менеджер по методологии и унификации «Русагро», на конференции Smart Industry & City 2017 издательства «Открытые системы». Значительная часть потерь обусловлена природными условиями, но далеко не все. Считается, что в сельхозпроизводстве от человека зависит лишь 25-30% результата.

«Многое определяет погода, но те 30%, которые определяет человек, надо использовать полностью. И цифровое сельское хозяйство позволяет это сделать», – уверен Виктор Еременко, директор сельскохозяйственного направления компании BDO. По его словам, агрономы пока еще не готовы работать с ИТ, а результат цифровизации в значительной степени зависит от той информации, которая вводится на полях. И чтобы обеспечить прозрачность хозяйства, приходится разрабатывать методики, «затягивающие» пользователей в работу в информационной системе, а также добиваться того, чтобы автоматически собираемые и вводимые человеком данные пересекались. Нереализованный потенциал растениеводческих холдингов в России, как сообщил Еременко, составляет в среднем 20-25% EBITDA.

Интернет-ускоритель

Акселератором цифровой трансформации отрасли стал Интернет вещей, благодаря которому в управляющие компании агрохолдингов начали стекаться автоматически генерируемые данные со спутников, дронов и различных датчиков.

Благодаря анализу больших данных, собираемых с датчиков, которыми оборудована сельхозтехника, производители уже сегодня способны удваивать выработку. Подобные примеры эффективного использования данных в российском агропроме приводит Андрей Колесников, директор Ассоциации Интернета вещей. Так, по опыту применения системы «АгроСигнал», контролирующей логистику сельхозтехники c помощью датчиков в 150 хозяйствах общей площадью более 2 млн га, производительность может быть увеличена на 100%, экономия материальных ценностей благодаря сокращению их потерь достигает 50%, а урожайность в ряде случаев повышается на 10-15%.

«Умение зарабатывать на данных ускорит развитие агросектора», – считает Виталий Шеремет, руководитель практики по работе с компаниями сельскохозяйственного сектора KPMG в России и СНГ.

С увеличением объема данных растет потребность в их качественной обработке и обоснованных выводах, на которые можно полагаться, принимая решения. По словам Милек, 40% топ-менеджеров сельхозпредприятий сегодня озабочены аналитикой больших данных. «К сожалению, у нас в стране не накоплена база достоверных статистических данных, на основании которой можно принимать решения», – заметил Мошкович.

Тем не менее специалисты сервиса AgroNote, к примеру, строят свои решения на основе ретроспективного мониторинга: по накопленным с 1984 года данным дистанционного зондирования выделяют устойчивые внутриполевые зоны плодородия и готовят карты-задания на дифференцированное внесение удобрений для «умной» сельхозтехники. Это позволяет экономить 10-15% химикатов, повышает урожайность зерновых и качество продукции, а также сокращает пестицидную нагрузку на окружающую среду.

Наметилось движение к решениям на основе данных и на уровне отраслевого регулятора.

Аналитика как господдержка

В начале 2017 года в Минсельхозе РФ был создан аналитический центр, где намерены «разложить» всю отрасль на типовые проекты, определить параметры наиболее эффективных из них и затем продвигать самые эффективные модели ведения хозяйства. Для этого в ведомстве строят информационную платформу, агрегирующую порядка 13 тыс. показателей по сельхозпредприятиям. К настоящему времени Минсельхоз отработал взаимодействие федеральной системы с ИТ-системами 16 регионов.

Данные министерства пока не отличаются полнотой, так как информацию готовы предоставлять далеко не все производители. Однако, по словам Козубенко, на первом этапе достаточно знать, кто и что выращивает на данном поле. Соединяя эти сведения с данными агрообследований и спутникового мониторинга, центр готов отдавать обратно аграриям «серьезную аналитику». Прямых мер господдержки ИТ на селе не предусмотрено, поэтому в ведомстве намерены развивать сервисы и предоставлять производителям данные, которых им не хватает, и, таким образом, косвенно снижать их затраты на ИТ.

В этом году Минсельхоз запустил государственную информационную систему прослеживаемости семенного материала, которая должна сократить серый рынок, достигающий сегодня 40%, и за счет усиления контроля повысить качество семян.

Кроме того, в министерстве намерены оценить используемые сельхозпроизводителями ИТ-продукты и составить из них «реестр почета».

Обреченные на успех

В авангарде цифровой трансформации находятся такие крупные предприятия АПК, как агрохолдинг «Русагро», обрабатывающий почти 1% всех сельхозземель страны. Цифровизация компании началась с внедрения системы управления ресурсами – сегодня 1,5 тыс. сотрудников выходят в поле с заданиями, сформированными в SAP ERP.

Поскольку в экономике сельского хозяйства многое зависит от природных условий, следует правильно реагировать на них. Для этого в «Русагро» агрегируются большие данные о развитии всех культур, детальные сведения о работе техники, о свойствах гибридов и характеристиках полей, о состоянии почв, о применяемых технологиях и погодных условиях. Данные поступают как с собственных метеостанций, так и с погодных сервисов, спутникового мониторинга и GPS-трекинга, с контрольно-измерительных датчиков в полях.

Анализируя все собранные данные, компания корректирует свои производственные программы.

В «Русагро» также активно внедряют решения, связанные с построением прогнозных моделей на основе метеоданных и данных о вегетации, и оптимизируют применяемые технологии. Гигантскими резервами, по словам Мошковича, обладает качественная почва, поэтому в холдинге работают над алгоритмом получения идеальной почвы.

Конечный потребитель меняется, для него важны экологичность и безопасность. Ужесточается и конкуренция производителей. «Просто пшеница никому не нужна, – отметил Александр Следь, ИТ-директор «Русагро инвест», в докладе на SAP Retail & Consumer Industries Forum 2017. – Нужна пшеница с определенным содержанием питательных веществ и с низким содержанием пестицидов».

Поэтому компания стремится восстанавливать плодородие без применения агрессивных технологий и применять только самые инновационные разработки: технику, не нарушающую аэрацию почвы, системы точного земледелия, которые не приводят к накоплению пестицидов в конечной продукции. «Как только пробился первый листочек лебеды, его надо уничтожить в этот момент минимальной дозой химиката», – подчеркнул Следь.

Программируемая сельхозтехника, cпособная по отмеченным на карте точкам положить в нужное место требуемое количество химикатов или удобрений, идет на автопилоте с заданными характеристиками, автоматически подстраиваясь к условиям среды. «Умные машины – это тот «космос», в котором мы уже работаем», – говорит Следь.

Дальнейшие задачи агрохолдинга связаны с моделированием, реинжинирингом и цифровизацией процессов, вплоть до автоматического управления машинами.

Влияние человеческого фактора в «Русагро» планомерно минимизируют. В частности, компания тестирует технологии машинного зрения для оценки качества сахарной свеклы при принятии решения об отправке ее на переработку или на длительное хранение. Технологии позволяют заметно сократить потери.

До самых до окраин

Молодая компания «Окраина», основным активом которой является мясоперерабатывающий завод «Богородский», изначально выбрала для себя модель высокотехнологичного предприятия, обеспечивающего стабильное качество продукции. «Высокий уровень автоматизации мы положили в основу нашего бизнеса», – сообщил Александр Андросов, экспертный аналитик МПЗ «Богородский».

В информационную систему компании заложены два основных принципа: уникальное кодирование каждой единицы продукции и прослеживаемость продукта до партий сырья и полуфабрикатов. Каждый батон колбасы или пачка сосисок получают идентификатор – Product Individual Code, который является точкой входа в систему контроля качества и управления претензиями при обратной связи с покупателями.

Производитель открыл собственный интернет-магазин, через который проходит около 1,5 тыс. заказов в сутки. «Поскольку мы вышли на прямое общение с клиентами, то ответственность за качество продукции возросла в разы», – подчеркнул Андросов. Если у потребителей появятся нарекания, то по оставленному на сайте отзыву с указанием PIC можно отследить весь путь продукта от сырья до прилавка (или до онлайн-покупателя). А затем выяснить причины, приведшие к претензиям, раскрутив цепочку до точного места возникновения ошибки и фамилии ответственного технолога.

Регистрация производственных операций выполняется на месте их совершения с помощью мобильных устройств. А для того чтобы выяснить причину возникновения отклонений в технологическом процессе и избежать ошибок в дальнейшем, в ИТ-систему включена система видеонаблюдения.

Аналитика показывает руководству наиболее важные отклонения с целью предупреждения ошибок. Обилие собираемых данных позволяет строить прогнозные модели, отметил Андросов. Сейчас «Окраина» углубляет интеграцию информационных систем, чтобы прослеживать поставки до уровня семян и скота.

Гигантский потенциал

В структуре расходов российских домохозяйств доля затрат на продукты питания достигает 50%, поэтому уровень потребления сельхозпродукции довольно ограничен. В сочетании с дорогими кредитами и тем, что закупочная цена сельхозпродукта составляет менее 20% от розничной, это лимитирует возможности оснащения современными средствами механизации и автоматизации той массы небольших хозяйств, которые производят до половины валового продукта отрасли. Отсюда низкая производительность и высокая стоимость единицы продукта. В решении этих проблем аналитики видят гигантский потенциал цифровизации.

Александр Герасимов, директор по анализу рынков облачных и ИТ-услуг J’son&Partners Consulting: «Рост производительности труда в три-пять раз – это абсолютно реалистичные цифры»

Разорвать замкнутый круг низкой производительности и недоступности эффективных технологий способна облачная модель, полагает Александр Герасимов, директор по анализу рынков облачных и ИТ-услуг J’son&Partners Consulting. По его словам, в мире набирает популярность «уберизация» – использование сложной сельхозтехники из общего пула с оплатой только фактически потребленной мощности. Резкий рост уровня загрузки оборудования обеспечивает сокращение стоимости в расчете на единицу времени и произведенной продукции.

Еще одна боль агропрома: до 95% маржинальности съедается кредитами и длинными цепочками поставок. Из-за высоких логистических издержек и затрат, связанных с некорректным определением спроса, маржа каждого из звеньев перепродажи не превышает 5%, но торговая наценка «на круг» достигает 85%. Cквозная автоматизация сбыта, когда производители связаны с продавцами напрямую и ретейлеры реализуют продукцию без расходов на склад, дает возможность в несколько раз уменьшить транзакционные издержки и упростить цепочку поставок, сохранив посредникам ту же маржу, но при этом снизив общую наценку до 25-35%. А предиктивное управление всей цепочкой создания добавленной стоимости, когда все ее участники смогут предсказывать спрос на свою продукцию с точностью до 85%, существенно снизит риски кредитования сельхозпроизводителей и ставки по кредитам.

Потенциальный экономический эффект цифровизации АПК – увеличение объема потребления сельхозпродукции в России в денежном выражении в полтора раза, что соответствует приросту рынка на 4 трлн руб., и рост производительности труда в три-пять раз. «Это абсолютно реалистичные цифры», – утверждает Герасимов. Следствием станет возможность кратного снижения себестоимости единицы продукции и повышения маржинальности сельскохозяйственного бизнеса.

Мясные токены

Другой вариант интеграции сбытовых цепочек реализует международный потребительский кооператив «Аграриум», намеренный построить экосистему для развития сельского хозяйства на основе платформы с применением блокчейна. Ожидается, что блокчейн-платформа объединит инвесторов, фермеров, переработчиков, продавцов и логистические сервисы. Привлекать средства в агросектор поможет биржа продуктовых токенов. Первыми планируется выпустить «мясные» токены, «привязанные» к выращиваемым животным. Как сообщил Динар Шакирзянов, генеральный директор «Аграриума», к чипу одного животного будет привязано 16 токенов. Позже появятся также «растительные» и «зерновые» токены. Свою платформу «Аграриум» представляет в Китае, Иране и Турции, приглашая производителей сельхозпродукции вступать в «цифровую артель».

В мире уже есть успешные примеры выстраивания технологической экосистемы в агросекторе. В Бразилии для объединения всех участников цепочки агропроизводства, включая финансовые и страховые институты, использовали платформенный подход и систему искусственного интеллекта. А применение технологий блокчейна для контроля семян и идентификации производителей в этой стране позволило повысить не только качество, но и доверие в экосистеме.

Ключевая проблема российских аграриев – в том, что хоть какие-то технологии становятся доступными лишь крупному и среднему бизнесу. Пока далеко не все фермеры могут использовать передовые решения. Однако инструменты цифровизаци будут дешеветь, а облака призваны сделать их применение массовым.

Хочется надеяться, что в ближайшем будущем многие российские аграрии тоже сумеют использовать потенциал цифровизации для достижения поставленных целей, как это делают сегодня «первые ласточки».