Цифровая трансформация

Недавно ВТБ24 объявил о создании комплексной системы мониторинга критичных бизнес-процессов и ИТ-инфраструктуры. Построенное решение сканирует инфраструктуру банка, обнаруживает узкие места и выявляет точки, которые могут привести к отказу компонентов. Более того, аналитические возможности системы позволяют говорить о реализации в ее рамках подобия искусственного интеллекта.

О том, что обусловило запуск проекта и каких результатов удалось достичь, рассказывает Денис Гузовский, заместитель директора департамента банковских и информационных технологий банка «ВТБ24», один из докладчиков предстоящего форума ITMF-2017, который издательство «Открытые системы» проведет 25 мая.

— Чем интересна созданная система? В чем ее ценность для бизнеса?

С точки зрения бизнеса все очень просто: мы научились осуществлять мониторинг всего, что происходит в ИТ-процессах банка, вплоть до уровня бизнес-процессов, и оценивать, как всё происходящее влияет на бизнес банка. Мы берем каждый отдельный бизнес-процесс — например, выдачу кредитов или размещение депозитов — и отслеживаем его прохождение, начиная с его количественных и качественных показателей и заканчивая инфраструктурным уровнем — серверами и операционными системами, поддерживающими эти процессы.

Мы начали с ключевых бизнес-процессов (сейчас их 18) и организовали их мониторинг в режиме, близком к реальному времени. Если происходит авария — выходит из строя сервер или зависает приложение — мы сразу видим, какое влияние это оказывает на бизнес-процессы, на поток действий в системе. Иногда мы видим проблему еще до того, как бизнес ее почувствует, — в реальном времени наблюдаем падение объема продаж или недоступность клиентского сервиса.

Построенная система позволила нам разрешить извечный спор между ИТ и бизнесом в той ситуации, когда у ИТ «все хорошо» — серверы работают без перегрузок, системы хранения в порядке, сеть свободна, — а бизнес при этом заявляет о наличии проблем. К слову, бывают и противоположные ситуации, когда у бизнеса претензий не возникает, а ИТ видит возникшую проблему, которая должна бы привести к серьезным последствиям. Получается, что «пробоина в трюме» не влияет на ходовые качества корабля. Это не менее тревожная ситуация, свидетельствующая об отсутствии понимания ИТ-департаментом факторов, реально влияющих на бизнес компании. С финансовой точки зрения это приводит к тому, что ИТ-департамент запрашивает средства на расширение сервисов, которые не нужны бизнесу.

Главное — мы стали разговаривать на одном языке с бизнесом, достигнуто доверие и взаимопонимание. Все параметры отслеживаемых процессов и значения показателей согласованы. С точки зрения ИТ это все построено на системе мониторинга, поэтому в случае инцидента можно сразу увидеть, на каком узле возникли проблемы. Кроме того, система умеет накапливать и измерять зависимости. Если некоторое время назад произошла авария, которой предшествовало определенное состояние параметров, то при их повторении система известит заинтересованных сотрудников. Система «живая», с ней приходится постоянно работать и донастраивать. Это не градусник, измеряющий температуру и способный работать автономно, а сложный инструмент, позволяющий достаточно точно анализировать, что происходит в банке — как в области ИТ, так и бизнеса.

— Насколько серьезны разговоры об искусственном интеллекте?

Система самообучаемая и способна анализировать тенденции. Она накапливает знания, анализирует их и сопоставляет наблюдающиеся с ними тенденции. Например, она может отреагировать на появившуюся негативную тенденцию в процессе, даже если критический порог, оговоренный с бизнесом, еще не достигнут.

Аналитические возможности системы интересны и тем, что практически конкурируют с хранилищем данных, сохраняя всю информацию. В данном случае вполне уместно говорить о больших данных, так как речь идет о хранении данных в неструктурированном виде и на очень детальном уровне. Сохраняются логи сетевого трафика, сообщения серверов и даже отдельных процессоров, систем хранения, логи действий пользователей.

Но самое важное — система умеет выстраивать реальное прохождение бизнес-процессов и, анализируя их многократное прохождение, видит все отклонения от нормы. Это дает колоссальную почву для анализа как эффективности бизнес-процессов, так и профессионализма отдельных сотрудников. Благодаря такому анализу нам удалось по ряду ключевых бизнес-процессов повысить производительность сотрудников на 12%, а в некоторых регионах — на 20-25%. Мы строим аналитические картинки в разрезе регионов, офисов, анализируем причины возникновения циклов в процессах, время их прохождения, причины возникновения «узких мест». Обнаруженные проблемы решаются всеми возможными способами: изменением процессов, доработками ИТ-систем, выделением дополнительных ресурсов, обучением, уточнением инструкций.

Перечисленные особенности системы и дают нам повод говорить об искусственном интеллекте. Пожалуй, это скорее система мониторинга с продвинутыми аналитическими возможностями. Что касается внедренного у нас решения, то скажу: оно получилось весьма симпатичным, именно поэтому мы готовы о нем рассказывать. Мы такого ни у кого не видели и гордимся им.

— Какие факторы побудили банк начать проект?

Всё проистекает из традиционного недопонимания между бизнесом и ИТ. Например, часто встречается ситуация, когда бизнес испытывает проблемы, а причина их возникновения неясна. От таких ситуаций надо уходить. Кроме того, мы задумались о соответствии стандартам и, обратившись к открытому стандарту IT4IT, провели у себя аудит. Он показал, что необходимо совершенствовать систему мониторинга.

Эти два фактора заставили приступить к созданию более серьезной системы мониторинга, а стандарт IT4IT подсказал, с какой стороны подойти к ее созданию.

— С помощью чего решались задачи мониторинга раньше?

В основном это был лоскутный мониторинг, построенный на средствах, предоставляемых производителями оборудования. У IBM, HPE, Cisco и других производителей есть свои решения, удовлетворяющие простейшие потребности в мониторинге. При этом практически не было мониторинга, связанного с бизнес-приложениями. Отслеживанием сообщений, выдаваемых бизнес-системами, и разбором логов, показывающих их здоровье, занималось много специалистов. Часто вспыхивали конфликты и споры, на чьей стороне возникла ошибка, свалить проблему на смежника было достаточно легко.

— На базе каких инструментов реализовано решение?

Это совокупность нескольких продуктов семейства HPE Business Service Management. Они охватывают всю инфраструктуру и умеют сами ее исследовать и измерять ее состояние, агрегируя данные в представления, понятные специалистам. Разумеется, не обошлось без нашей доработки этих систем — я имею в виду «датчики», которые потребовалось расположить в приложениях по аналогии с системами телеметрии в автомобиле. Над всем этим выстроено зонтичное решение, позволяющее визуализировать информацию и управлять ею. Тем не менее в основном работа построена на нотификациях: фактически система сама вызывает «скорую помощь» — специалистов, способных решить возникшую проблему. Уведомление всегда сопровождается подробной информацией, объясняющей причины обращения. Человек, получающий его, мгновенно понимает причину проблемы и принимает решение. В ряде случаев система умеет даже сама «лечить» инфраструктуру (например, вместо уведомления послать команду перезагрузить сервер), но мы к этому пока подходим осторожно, можно сказать консервативно.

«Красивые» информационные панели разработаны только для руководителей и сотрудников ситуационного центра, чтобы люди, находящиеся на дежурстве, были в общем информационном пространстве. При сбоях и ошибках эти дэшборды очень полезны: помимо того, что мы знаем, в каком именно месте произошел сбой, можно видеть, на что он реально повлиял и какие последствия несет для бизнеса.

— Что стало самым сложным в ходе проекта?

Отсутствие опыта и необходимой экспертизы. Приходилось вести исследовательские работы, много общаться с бизнесом, ища связь между показателями. Понадобилось серьезно модифицировать проектную команду, ввести в нее бизнес-консультантов. Пройти первый этап пути, привязав бизнес-показатели к приложениям и ИТ-инфраструктуре, техническим специалистам было непросто.

Еще одна сложность: прописывая бизнес-процессы в системе мониторинга, попутно пришлось уточнять их. Все-таки, несмотря на все инструкции и описания процессов, выяснилось, что в крупной организации значительная часть процессов незаметно модифицируется, из них исчезают (или, наоборот, добавляются) определенные этапы. На дополнительное исследование процессов требовалось время.

Отдельно следует сказать о скепсисе, обусловленном убежденностью многих специалистов в том, что система мониторинга значительно нагружает инфраструктуру и негативно влияет на окружение. При возникновении любых задержек грешили именно на нее, и даже несколько раз приходилось ее отключать. Однако после нагрузочных испытаний выяснилось, что система нагружает ресурсы не более чем на 5-7%.

Положительной эмоцией можно считать удивление, вызванное тем, что созданное решение оказалось крайне простым с точки зрения интеграции со множеством систем. Мы рассчитывали, что на обеспечение взаимодействия придется потратить гораздо больше времени. Во многом из-за этого удалось вернуть нарушенные сроки проекта в оговоренное русло.

— Чем именно обусловлен выбор решений HPE? На рынке много альтернатив...

Мы достаточно долго выбирали платформу. Да, несомненно, есть системы, более привлекательные и по функционалу, и по стоимости. Но с точки зрения возможности создания всеобъемлющего решения платформа HPE была вне конкуренции. Мы искали партнера, который сможет обеспечить максимально возможный функционал. Интеграция отдельных нишевых решений грозила обернуться крайне длительными работами и последующими проблемами с поддержкой. Ориентация на решения разных производителей означала колоссальные внутренние работы: требовалось создать собственную лабораторию, чтобы «подружить» их между собой.

— Существовал ли с самого начала четкий план развития системы, или аппетит пришел во время еды?

На самом деле существовал очень четкий план развития, без него мы не убедили бы руководство банка, что проект имеет смысл. План включал три стадии: сначала отслеживаем в едином окне всю инфраструктуру, затем — сеть передачи данных. Третий шаг — мониторинг десяти основных бизнес-процессов банка, больше всего влияющих на клиентов и доходность. Он был самым рискованным, потому что далеко не сразу появилось понимание, как его реализовывать.

В дальнейшем речь шла о расширении списка бизнес-процессов, охваченных системой. Всего в банке примерно 250 бизнес-процессов. Мы считаем, что достаточно охватить 50 из них, и это будет сделано к концу года.

— На каком этапе в системе появился искусственный интеллект?

Он появился через полгода, когда система накопила в себе достаточно знаний. Нам было известно о таких возможностях, но мы не ставили перед собой задачу обязательно их использовать. Они не очевидны, их трудно объяснить и «продать» бизнесу. Это был, пусть ожидаемый и заложенный в проект, но все-таки бонус.

Полгода потребовалось не только на то, чтобы накопить в системе знания, но и стабилизировать ее. После этого мы стали получать от нее первые «интеллектуальные зарисовки» — система начала предупреждать о возможности повторения негативных событий, наблюдавшихся в прошлом. А когда накопили информацию за год и показали ее подразделению, занимающемуся оптимизацией бизнес-процессов, специалисты по процессам буквально выхватили эти данные у нас из рук и сразу начали их использовать. Мы планировали применять собранные данные для анализа узких мест в ИТ — перенагруженные серверы, ненадежные приложения и т.п. Но специалисты по процессам пошли дальше и начали использование данных, исходя из бизнес-логики. Фактически они стали первыми использовать интеллектуальные возможности системы и весьма серьезно продвинулись в этом. Сейчас ИТ-подразделение идет их путем, уже руководствуясь имеющимся опытом.

— Не оказалось ли так, что «приятный бонус», о котором шла речь, перевесил основные ожидаемые эффекты?

Все-таки основная задача системы мониторинга — отслеживать всё происходящее в инфраструктуре, реагировать на это, и помогать нам правильно выстраивать бизнес-процессы и устранять узкие места. Такая задача всегда будет на первом месте: банки развиваются, их системы модернизируются, появляются новые процессы. Это все равно большая часть необходимых любому банку усилий, около 70% пользы системы приходится именно на мониторинг, обеспечивающий стабильность работы систем. По процессам, охваченным системой мониторинга, мы на 20 минут раньше реагируем на любой сбой. Это означает резкое сокращение времени устранения инцидентов.

«Бонусы» же во многом зависят от изначального качества процессов. Могу сказать, что явным позитивным эффектом стала возможность взглянуть на бизнес в целом: оценить выполнимость поставленных планов, увидеть, кто и почему мешает их выполнению. Это позволяет избежать долгих споров о выполнимости планов.

— В каком направлении развивается система?

Для нас сейчас актуально не столько развивать систему, сколько оптимизировать свою работу, используя получаемые данные. Во-первых, надо поставить на мониторинг запланированные 50 процессов и увидеть, что происходит в них. Далее мы будем оптимизировать узкие места, обеспечивая стабильность и, если нужно, реорганизовать работу банка.

Однако через год мы совершенно точно займемся анализом онлайн-потоков, чтобы их в реальном времени переключать с загруженных каналов на незагруженные. Это не только возможно, но и соответствует стратегии омниканальности, которую мы строим.

— Планируется ли тиражирование решения?

Эта система, созданная в ВТБ24, признана целевой в «большом» ВТБ. И сейчас, еще до слияния этих структур, мы начали развертывание системы мониторинга, которая станет единой для объединенного банка.

— О чем вы собираетесь рассказать нашим слушателям на форуме?

О том, что устранение такой извечной проблемы, как недоверие бизнеса к ИТ, возможно путем создания инструмента мониторинга, несущего в себе еще и огромную дополнительную пользу. Я абсолютно уверен: непрозрачность ИТ, недоверие к тому, что творится в стенах ИТ-департамента, актуальна для многих. Созданная система переводит проблему в область, где возможно ее комфортное решение, к тому же попутно упрощается работа ИТ-подразделения.

Компании, специализирующиеся в области искусственного интеллекта, в 2016 году получили выручку в размере около 8 млрд долл., а в ближайшие три года эта сумма, по прогнозам, увеличится впятеро. Корпорации все активнее инвестируют в искусственный интеллект, чтобы снижать затраты, улучшать обслуживание клиентов и условия работы сотрудников.

Согласно результатам опроса Technology Vision 2017, проведенного Accenture среди более 5,4 тыс. ИТ- и бизнес-руководителей, 79% из них уверены в том, что искусственный интеллект ускорит освоение новых технологий в организациях. Взрывной рост темпов применения искусственного интеллекта – реальность, но последствия для работников предприятий сформулировать и проконтролировать непросто. Ясно одно: руководителям всех подразделений уже следует оценивать, какая роль в организациях будет отведена взаимодействию людей и машин.

Особенно сильно искусственный интеллект будет влиять на работу ИТ-сотрудников. ИТ-директорам уже приходится иметь дело с масштабными переменами, обусловленными внедрением различных новшеств, от аналитики до облаков, а искусственный интеллект создаст новые трудности и возможности для дальнейших перемен и поддержки бизнеса. Чтобы отдел ИТ смог воспользоваться этими возможностями, руководителям необходимо решительно менять круг компетенций и навыков сотрудников своей организации и готовиться к эпохе искусственного интеллекта. Перечислим пять основных групп навыков, которые понадобятся ИТ-специалистам и помогут извлекать максимальную пользу из машинного обучения и искусственного интеллекта.

1. Машинное обучение

Руководители и рядовые сотрудники сегодня опасаются, что машины заменят людей. Но при этом нередко упускается из виду тот факт, что ИТ-специалистам придется разрабатывать и сопровождать программные средства автоматизации, а также осуществлять техническое обслуживание разумных машин. Применение искусственного интеллекта в организациях только начинается, и зачастую соответствующие проекты разрозненны, а процессы планирования неразвиты и децентрализованы. Но у ИТ-специалистов сегодня есть возможность подготовить технические архитектуры и системы, которые станут залогом устойчивого развития разумных машин для корпоративного мира. ИТ-руководителям для этого необходимо внести изменения в программы обучения и повышения квалификации, отказаться от традиционного акцента на поддержании работоспособности систем и перейти на иную парадигму, исходя из того, что искусственный интеллект станет доминировать практически во всех отраслях.

Конкретные примеры компетенций: управление роботизированными системами автоматизации процессов (robotic process automation, RPA – программные роботы для взаимодействия с пользовательскими интерфейсами систем, рассчитанных на людей) – например, Blue Prism, Verint; знание типов искусственного интеллекта, конкретных областей и результатов применения.

2. Консалтинг в области процессов

Традиционно ИТ-службы не принимали большого участия в оптимизации корпоративных процессов для повышения выручки и прибылей. Но в новую эпоху ИТ-специалистам необходимо будет приобретать глубокие познания в области бизнеса и понимание того, как можно улучшить процессы и результаты с помощью машинного обучения. Так, системы борьбы с отмыванием денег можно значительно усовершенствовать благодаря тому, что искусственный интеллект, в отличие от человека, способен параллельно обрабатывать множество потоков информации. Машина может дополнить процессы принятия решения, коррелируя данные и принимая простые решения самостоятельно, а более сложные – доверяя людям. Это значит, что людям придется изменить существующие схемы процессов и круг своих компетенций, обеспечив поддержку комплексных подходов и принятие более сложных решений. Искусственный интеллект уже меняет клиентоориентированные и внутренние процессы в компаниях. Сегодня происходит слияние предметных областей традиционного управления бизнес-процессами и RPA, свидетельство этому – недавнее приобретение компании OpenSpan, разработчика средств RPA, компанией Pega. Но, помимо RPA, есть и множество других приложений на основе искусственного интеллекта, улучшающих взаимодействие с заказчиками в ряде отраслей, – в частности, системы голосовой аутентификации клиентов.

Конкретные примеры компетенций: знания в области бизнес-процессов, узкоспециальные отраслевые знания.

3. Платформы и обеспечение качества данных

ИТ-специалистам необходимо приобрести обширные навыки в области управления информацией и технологических платформ (в частности, платформ Больших Данных). Качество прогнозных моделей, основанных на методах машинного обучения, напрямую зависит от качества данных. Проблемы, порождаемые организационной разрозненностью и низким качеством данных, существуют на предприятиях уже давно. Но при отсутствии навыков поддержки моделей и платформ сотрудники рискуют стать узким местом процессов, происходящих с участием искусственного интеллекта. Сегодня, когда ИТ-служба превращается в корпоративного провайдера облачных сервисов и в связи с этим появляются новые технологии и архитектурные концепции, ИТ-специалистам необходимо брать на себя ответственность за качество данных и в конечном счете избавлять организацию от разобщенности, чтобы поставить на службу бизнеса всю мощь машинного обучения.

Конкретные примеры компетенций: управление системами работы с данными, разработка интерфейсов программирования и управление ими, информационная стратегия.

4. Знания в области алгоритмов

Не все обязаны быть учеными по данным, но ИТ-специалистам важно иметь базовые знания в области методов статистики и понимать принципы создания и оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта, а также основы их работы. Компаниям это дает два важных преимущества. Во-первых, в ИТ-службе могут разъяснить возможности искусственного интеллекта бизнесу и в партнерстве с ним непрерывно совершенствовать модели. Во-вторых, понимание фундаментальных математических концепций в основе машинного обучения является важным залогом результативной работы в соответствующей области, помогающей ИТ-службе приносить реальные результаты бизнесу по мере освоения искусственного интеллекта. К примеру, в Accenture в рамках партнерства с Технологическим институтом Стивенса проводят углубленное обучение ИТ-специалистов аналитическим методам.

Конкретные примеры компетений: отбор и формирование подмножеств данных, основы регрессии и классификации, оценка точности модели, методы регуляризации и стабилизации моделей.

5. Руководство и оценка решений

Машины рано или поздно начнут работать бок о бок с людьми, выполнять повседневные административные обязанности, которые сегодня отнимают у человека немало времени. Сотрудникам предприятий придется не только принять новый мир, где машины ежедневно принимают решения, связанные с операционной деятельностью, но и взять на себя обязанности по оценке более сложных решений. Подобные перемены потребуют навыков по решению задач и формулированию вопросов таким образом, чтобы машины понимали их и выдавали ответы, позволяющие принимать верные решения.

Конкретные примеры компетенций: коммуникационные навыки, эмоциональный интеллект, принятие решений на основе результатов анализа, командная работа и знания на стыке различных предметных областей.

***

Чтобы развивать нужные навыки и компетенции, руководителям необходимо уже сейчас начинать организовывать внутрикорпоративную программу обучения, направленную на подготовку сотрудников к внедрению искусственного интеллекта, преподавание основ соответствующих предметов, освещение преимуществ и снижение страхов по поводу машин. Просвещение относительно возможностей искусственного интеллекта можно организовать с помощью онлайн- и обычных курсов обучения. Их количество можно варьировать в зависимости от должностей и уровней навыков сотрудников, позволив им повышать квалификацию постепенно.

Также нужно продемонстрировать, что искусственный интеллект повышает эффективность работы людей, беря на себя выполнение их отдельных задач, а не все функции в рамках должностных обязанностей. В программах обучения можно использовать соответствующие прототипы и демонстрационные версии технологий. В конце курсов обучения нужны практические семинары, способствующие перемене отношения к искусственному интеллекту и робототехнике и более творческому подходу к их использованию, особенно для руководителей.

Машины придут в коммерческие компании и государственные учреждения во всем мире и останутся в них. Причины, по которым руководителям предстоит осваивать технологии автоматизации и дополнения возможностей человека, многочисленны. У ИТ-руководителей сейчас есть возможность переобучить своих подчиненных, добавить навыки, которые понадобятся, чтобы обеспечивать поддержку искусственного интеллекта в дальнейшем. Фокусируясь на эффективном управлении машинами и используемыми ими данными и алгоритмами, а в конечном итоге – на руководстве и оценке решений, ИТ-специалисты смогут подготовиться к внедрению и развитию искусственного интеллекта в своих организациях.

– How to build IT competencies for the AI era. Diana Bersohn and McCree Lake. CIO. APR 11, 2017

Как выяснилось, концепция BYOD в Россию по-настоящему так и не пришла. Еще несколько лет назад крупные производители были уверены, что она совершит революцию, и направляли свои усилия на разработку целых инфраструктурных решений. Но уже становится ясно: этот рынок не сформировался. Тем не менее перспективы носимых устройств в бизнесе заслуживают отдельного рассмотрения. Сейчас они вызывают те же вопросы, что и планшеты в начале появления на рынке. Однако мобильные решения массово приобретаются компаниями для обеспечения оперативного доступа сотрудников к информации. Носимым устройствам придется пройти подобный путь до момента, когда их роль будет определена более четко.

Растущая популярность носимых электронных устройств подсказывает возможность их применения как для оптимизации внутренних процессов, так и для взаимодействия с клиентами. Очки, часы, браслеты – какую ценность они несут бизнесу и какие проблемы порождают?

Корпоративный сегмент перспективнее

В течение пары последних лет носимые устройства позиционировались в первую очередь как потребительские гаджеты, их реальная бизнес-ценность была под большим вопросом. Однако скепсис постепенно уходит, и, как ожидается, наиболее значимый эффект от использования ранних носимых устройств будет наблюдаться именно в корпоративном секторе. Например, Deloitte чуть больше двух лет назад организовала консалтинговую практику Wearables Division, направленную на помощь компаниям в развертывании инфраструктуры носимых устройств, особо фокусируясь на «умных» очках, и заключила альянс с APX Labs – разработчиком интеграционных решений для встраивания носимых устройств в традиционную корпоративную инфраструктуру.

Как утверждают в Deloitte, потребительский рынок этих устройств очень интересен, но есть серьезные проблемы в отношении массовости их использования. В корпоративном же секторе уже появился первый положительный опыт их применения. Именно предприятия будут внедрять такие технологии первыми. Главное преимущество при этом – работа со свободными руками и поднятой головой, в целях безопасности перемещения или соблюдения правил этикета, что делает носимые устройства действительно прорывной технологией в корпоративном сегменте. Есть задачи, которые по-другому просто не решить.

В Juniper Research также полагают, что наиболее эффективные технологии для носимых устройств будут разработаны в расчете на корпоративный сектор и здравоохранение. Только затем похожие приложения появятся в потребительском сегменте.

Поставщики устройств также заинтересованы в продвижении своих технологий в корпоративном сегменте: это поможет им остаться на плаву, пока потребительский рынок разогревается. Они будут помогать заказчикам создавать оптимальные практики использования устройств. Дело в том, что на рабочем месте эффективность важнее моды. Даже один-единственный удачный пример, демонстрирующий очевидный эффект и реальную бизнес-ценность, может обосновать инвестиции многих компаний в носимые устройства.

Первыми проектами становятся внедрения отраслевых приложений на базе носимых устройств – специфичные, с четким предназначением, ясными целями и показателями эффективности. Однако самостоятельное использование носимых устройств работниками умственного труда дает примеры более общего характера. Как уверены аналитики, устройства, которые в итоге победят в корпоративном секторе, будут многофункциональными. Именно в многофункциональности сейчас заключается ценность смартфона для сотрудников, работающих с информацией, и его преемник не должен уступать по функционалу.

Однако сказанное не означает, что взрывное использование носимых устройств на предприятиях произойдет уже завтра. Предстоит решить большое количество технических проблем: надежность связи, длительность работы, яркость экрана и т. п.

Как утверждает Аарон Салоу, глава компании XOEye, занимающейся «умными» очками для бизнес-сегмента, эти устройства дают пользователю иной опыт по сравнению с другими технологиями. Ношение на своем лице приборов – процесс довольно-таки интимный, поэтому требуется соответствие множеству требований, как технических, так и этических. Как минимум надо убедить пользователей в том, что задача – повышение их эффективности, а не шпионаж. Многие выражают озабоченность относительно безопасности использования носимых устройств, а также считают что компании могут таким образом собирать персональную информацию о них.

ИТ-департаменты должны быть готовы к проблемам

Несмотря на обилие устройств, направленных на спорт и здоровье в целом (различные браслеты), внимание аналитиков фокусируется на очках и, в определенной степени, на часах. В этой области наблюдаются общие проблемы – например, безопасность корпоративных данных. Во многом дело упирается в вопрос доверия бизнеса поставщикам решений.

ИТ-департаменты должны быть готовы к возникающим проблемам. Во-первых, это новые требования к качеству решений для носимых устройств. Они более чувствительны к ошибкам. Во-вторых, требуется готовность инфраструктуры: невозможно управлять тем, к чему нет доступа.

Наконец, истинная ценность «умных» устройств будет зависеть от их интеграции с корпоративными системами. Эффективность работы будет достигаться только при мгновенном обмене информацией между ними. Если пользователям придется ждать, они предпочтут выполнять работу по-старому. Кроме того, у носимых устройств обычно нет клавиатуры. Поэтому необходимо эффективное средство ввода данных – голосовое или какое-либо еще. Это означает принципиально иную схему взаимодействия с корпоративными системами.

Обычно большее разнообразие устройств подразумевает большую нагрузку на ИТ-департамент по управлению ими. В данном случае не должно возникнуть большой проблемы, поскольку уже существует множество платформ для управления корпоративной мобильностью, и с этой точки зрения носимые устройства принципиально не отличаются от смартфонов и планшетов. И скорее всего, «умные» очки заменят многие из использующихся сейчас мобильных устройств.

Заказчикам нужно время

«Предприятиям нужно время: технологию мало придумать и развить, ее надо еще и научиться эффективно применять»  Дмитрий Блинов,  технический директор LogistiX

«Мы начали освоение носимых технологий с очков дополненной реальности в 2014 году, когда было разработано решение Pick-by-vision. Оно подразумевало использование очков для получения и исполнения заданий, применение разнообразных инструментов визуализации для обучения, мониторинга и анализа ситуации», – говорит Дмитрий Блинов, технический директор LogistiX. Несколько позже появилась целая экосистема для проектов в области биотелеметрии. Сфера применения разработанных технологий – любое производство, склад, аграрный сектор, обучение. Со временем спектр применения будет только расти.

Основной принцип, который необходимо соблюсти при внедрении любых носимых устройств, – экономическая целесообразность решения. Все зависит от целей внедрения тех или иных гаджетов. Это могут быть приватность сотрудника, необходимость сосредоточиться в условиях открытого офисного пространства (здесь помогут шлемы виртуальной реальности), обучение, необходимость доступа к единой рабочей системе, физические показатели сотрудника (это задача фитнес-браслета). Любые устройства снижают человеческий фактор в труде и обеспечивают внешний контроль работы сотрудника. Это неплохо и поэтому в будущем неизбежно.

«Недавно руководитель крупной компании, имеющей большой штат офисных сотрудников, сказал, что было бы очень здорово знать, кто из сотрудников спит на рабочем месте. У них, оказывается, есть такая серьезная проблема», – говорит Блинов. Выявлять спящих предполагалось через фитнес-браслеты. Дальше обсуждения тот проект не пошел: компании предложили сдвинуть рабочий график у части сотрудников и использовать традиционные методы постановки задач и контроля исполнения. Однако на складах – в отличие от офиса – фитнес-браслеты используются уже в рамках нескольких пилотных проектов, и, надо сказать, результаты весьма обнадеживают.

Освоение носимых технологий в LogistiX началось с очков дополненной реальности в 2014 году, когда было разработано решение Pick-by-vision. Оно подразумевало использование очков для получения и исполнения заданий, применение разнообразных инструментов визуализации для обучения, мониторинга и анализа ситуации

«Скорость появления инструментов сегодня выше, чем скорость поиска их применения», – признает Блинов. Быстро систематизировать, структурировать эти лавинообразные технологические прорывы по всем фронтам сейчас практически невозможно.

Не забывайте, что для внедрения тех или иных решений нужно время. Технологию мало придумать и развить, ее надо еще и эффективно применять. Если на предприятии научились применять технологию, а на смену этой технологии уже пришла другая – это катастрофа, а не прорыв. Было бы полезно идти от обратного: на стадии разработки связывать технологии с отраслевыми потребностями, а это произойдет еще очень и очень нескоро.

Контролер и помощник

«Очень сложно найти баланс между различными форм-факторами гаджетов и современными реалиями бизнеса» Александр Кузьмин,  генеральный директор холдинга «РусХолтс»

«Очень сложно найти баланс между различными форм-факторами гаджетов и современными реалиями бизнеса», – согласен Александр Кузьмин, генеральный директор холдинга «РусХолтс».

В построенное «РусХолтс» решение для «умной» автозаправочной станции вошли «умные» часы начальника АЗС, пока существующие в единственном экземпляре и созданные на основе модели Samsung. На них выводится информация обо всех необходимых действиях персонала – заправить кофемашину, подтвердить автозаказ, вымыть туалет и т. п. Они получают всю информацию с систем удаленного мониторинга, и эта функция по сути дублирует то, что можно сделать со смартфона или компьютера. Злые языки называют это решение «электронным браслетом», и оно действительно способно стать таковым для нечистых на руку сотрудников. В остальных случаях оно становится ценным помощником.

Другая идея заключается в том, чтобы на основе таких же часов сделать прибор не только для начальников, но и для рядовых сотрудников – например, напоминающий об уборке санузла и контролирующий этот процесс. Уборщик должен в определенное время появиться в санузле, что фиксируется часами, и пробыть там некоторое время в движении, то есть убираться, – лишь после этого в информационной системе появляется отметка, что в этот час санузел убран.

«Очки отпали еще на “нулевой” стадии: дорого и много лишних функций – не кино же снимать про уборку туалета. Браслетам явно не хватает функционала. Часы – солидно и престижно, они сразу были признаны оптимальным вариантом», – говорит Кузьмин. Пока что дело не дошло до массового внедрения таких решений – «азартного» клиента не нашлось. Кроме того, есть значительный разрыв: одно дело – статусный гаджет для начальника, а другое – для подчиненных. Во втором случае идея становится дорогой.

Банкинг в часах

Носимые устройства должны играть все большую роль в предоставлении клиентам персонализированных банковских услуг.

Банки одними из первых начали серьезно рассматривать использование «умных» часов для взаимодействия с клиентами. Банковское руководство быстро подметило, что клиентам в целом нравится иметь дело с инновационными сервисами, демонстрирующими благополучие банка.

Nationwide, выпустившая приложение для «умных» часов на платформе Android Wear, стала одной из первых финансовых компаний, начавших предоставлять информацию о счете с помощью мобильных устройств. Часы взаимодействуют с мобильным приложением на смартфоне, позволяя клиентам просматривать баланс счета и вносить небольшие суммы денег, реализуя концепцию «импульсивного сбережения». Позже в приложение добавили функцию мобильных платежей.

«Альфа-Банк» тоже не смог пропустить этот яркий тренд ИТ-индустрии и пару лет назад реализовал поддержку Apple Watch в мобильном банке «Альфа-Мобайл». Правда, об успешности и востребованности этого решения ничего не известно.

Браслеты на массовых мероприятиях

Как известно многим болельщикам, наиболее проблемные аспекты спортивных мероприятий (помимо собственно приобретения билетов) – очереди: на входах на стадион, за едой и напитками, при проходе в свой сектор трибуны. Лондонский регбийный клуб «Сарацины» реализовал концепцию «безналичного стадиона». В 2015 году совместно с Gemalto он осуществил пилотный проект, позволивший посетителям стадиона Allianz Park без проблем проходить на свои места, а также быстро платить бесконтактным способом с помощью браслетов за еду и напитки; баланс пополняется через Интернет или мобильный банк.

Первым очевидным эффектом стали сокращение очередей за напитками и избавление посетителей от возни с наличностью. Разумеется, имелась и подводная часть айсберга, не менее значимая для клуба. Решение построено на платформе Allynis Smart Event, обеспечивающей не только расчеты, но и дополнительные услуги – например, мобильный маркетинг и социальные медиакампании.

Удачный пример использования технологии мгновенно повлек за собой ее тиражирование на социально значимых мероприятиях. На финале Евровидения-2016 в Стокгольме 65 тыс. посетителей деревни Евровидения на протяжении недели могли с помощью браслетов оплачивать услуги. У владельцев браслетов был доступ в реальном времени ко всей платежной информации и балансу. «Предоплаченные» браслеты использовались и на еще более масштабном мероприятии – футбольном чемпионате Европы – 2016 во Франции.

Устройствам нужна автономность

«Наиболее востребованными для корпоративного применения в ближайшем будущем станут “умные” часы и фитнес-трекеры» Ольга Бабинина, аналитик IDC

По мнению аналитика IDC Ольги Бабининой, среди главных факторов, сдерживающих выход носимых устройств на рынок, можно выделить два. Во-первых, у пользователей нет четкого понимания, с какой именно целью эти устройства можно использовать. Люди мало осведомлены о самих устройствах и их функциях, отсюда и прохладный интерес как на потребительском, так и на корпоративном рынке. Второй фактор – жесткая зависимость устройств от смартфона. В конечном счете носимое устройство становится аксессуаром телефона, дополнением к нему, а не самодостаточным продуктом. Автономная мобильная связь поможет избавиться от этой зависимости.

«Наиболее востребованными для корпоративного применения в ближайшем будущем станут “умные” часы и фитнес-трекеры», – полагает Бабинина. В отдаленной перспективе наибольшие надежды возлагаются на очки дополненной и виртуальной реальности. При этом, помимо обучения персонала и выбора наиболее подходящих устройств и приложений, потребуется решить массу серьезных задач, связанных с процессом сбора данных, совместимостью с существующими системами, интерпретацией и анализом собранных данных. Важно избежать «зоопарка» решений, внедрять заранее продуманную единую систему устройств, желательно от одного производителя.

Эффект от применения носимых устройств в сфере физического труда – например, водителями, летчиками, грузчиками – очевиден: носимое устройство сможет постоянно отслеживать физическое состояние работников. Что касается умственного труда, то основной эффект будет обеспечен благодаря оперативному доступу к информации и ускорению рабочих процессов. В любом случае, для того чтобы устройство реально приносило пользу, оно должно не только собирать данные, но и предоставлять указания, давать советы, предписания.

Георгий Михайлов, директор по инновациям сети «Азбука Вкуса», считает основным направлением работы компании вовсе не продуктовый ретейл, а сервисы. Музыкант по образованию, он придерживается мнения, что интуиция для управленца не менее важна, чем качественные данные, а красивые полки важнее нулевых остатков на складе. В беседе с нами он рассказал о своем видении цифровой трансформации в ретейле, подходах к персонализации и отношении к прорывным технологиям.

- Каким вам видится рынок? Куда движется ретейл?

Очень большой объем рынка в ближайшее время будет занят форматом «магазин у дома». В течение двух-трех лет основной тенденцией станет увеличение числа таких точек. Уже сейчас можно видеть значительные изменения – рост сетей «Избенка», «Перекресток Экспресс» и прочих маленьких магазинов. У нас тоже развивается формат мини-маркетов «АВ Daily», относительно новый для нас.

Все большую популярность приобретают сервисы доставки рецептов и готовой продукции, растет популярность самовывоза. Такси уже не только перевозчики: они вышли на рынок доставки. Например, недавно об услуге доставки еды из ресторанов объявил Uber.

Основная тенденция очевидна: из-за того что у людей очень мало времени, все становится чуть меньше по размеру, но ближе к дому. И цифровой бизнес существует не отдельно, а в рамках этой концепции, становясь частью повседневной жизни граждан.

- Какие способности в силу этого становятся особенно актуальными? Что вы делаете, чтобы соответствовать требованиям рынка?

Прежде всего компания должна быть гибкой. Могу сказать: все, что сейчас делается по старинке, в виде огромных планов, утвержденных на годы вперед и высеченных в камне, все это – гиблое дело. Сейчас гораздо важнее включать чутье: действовать оперативно и, если что-то идет не так, быстро менять направление движения. Следует очень сильно экономить на формальных процедурах и много вкладывать в гибкость и возможность адаптировать процессы.

Моя задача – заставить людей выйти за рамки привычных задач и понять, что мы готовы менять свои решения и перестраивать механизмы для достижения бизнес-целей. Это шокирует многих айтишников, потому что, как известно, нет ничего хуже, чем некорректно созданное техническое задание. Но иногда приходится жить и так. Можно назвать модель нашей работы сколь угодно красивой методологией, но отчасти следует признать, что это «небольшой бардак» – Agile и не только.

- Вы упомянули слово «чутье». Но ведь это именно то, от чего пытаются уйти в рамках цифровизации бизнеса, делая решения более обоснованными – data-driven. Вы действительно считаете, что чутье для управленца важнее, чем достоверная информация?

Как минимум оно не менее важно. Без чутья ничего работать не будет, в «Азбуке Вкуса» мы все делаем через сердце.

Мы верим своим данным и четко понимаем, что происходит на рынке: у нас есть прогнозы и огромное количество аналитики. Но, создавая очередной клиентский сервис, мы пропускаем его через себя. Дело в том, что у нас продаются не продукты питания, а в первую очередь сервисы. Мы – маркетинговая компания, продающая сервисы, а еда – это не более чем профиль нашей деятельности.

Например, обслуживание покупателя для нас гораздо важнее экономии на персонале, а красивая витрина важнее оптимизации ассортимента. Человек должен быть окутан сервисами и выходить, улыбаясь. Возможно ли этого достичь, подходя рационально ко всем вещам? Я думаю, невозможно.

- Директор по инновациям – довольно специфическая для России должность. Что входит в ваши обязанности, как делите поле деятельности с ИТ-директором?

В нашей компании используется модель DevOps: одно подразделение занимается инновациями, а другое отвечает за поддержку и сервисное обслуживание. Наш начальник управления ИТ руководит именно вторым, сервисным, подразделением. Таким образом, ответственность четко поделена.

ИТ-отдел сродни армии: SLA, выполнение планов, экономия средств, эффективность. А человек, занимающийся инновационной деятельностью, должен выставлять такие приоритеты в работе, которые не убивали бы широту мышления.

Я не математик и не физик – у меня музыкальное образование. Я должен культивировать в наших топ-менеджерах инновации, собирать их потребности, объединять и транслировать айтишникам. Мне очень важно, чтобы с любым обратившимся ко мне мы бы разговаривали в компании на языке сердца, а потом брали бы и оцифровывали. Директор по инновациям, понимая потребности каждого подразделения, выступает переводчиком между бизнесом и ИТ-службой, деятельность которой шаблонизирована.

- Сейчас много говорится о цифровой трансформации бизнеса, при этом зачастую каждый подразумевает что-то свое. Как ее видите вы? На каком этапе этого непростого пути находится компания?

Можно подойти к пониманию трансформации с двух точек зрения. Первая – изменение жизни общества: мы стали жить по-другому. Смартфон завладел значительной частью времени у многих из нас. И, как любой бизнес, мы обязаны присутствовать в этом пространстве, которое стало удобным людям и в котором они видят часть своей жизни. А мы видим в этом большой потенциал для развития бизнеса.

Как показывают исследования, многие, вместо того чтобы выпить утреннюю чашку кофе, открывают социальные сети. Утром рука сама тянется к смартфону – это потрясающий феномен, меняющий основы нашего существования. С этой точки зрения цифровая трансформация – это наличие бренда в цифровых каналах.

Второй взгляд на трансформацию заключается в совмещении розничного офлайн-бизнеса с цифровыми каналами, в построении бесшовного пространства. Попадая в физическую торговую точку, клиент должен получать все то же, что он обычно ищет в «цифре»: рекомендательные сервисы, рецепты, доставку, спецпредложения и подарки. И этот сервис должен быть сам собой разумеющимся. Еще раз подчеркну, что речь идет не о технологиях, а об ощущениях.

Попадая в физическую торговую точку, клиент должен получать все то же, что он обычно ищет в «цифре»: рекомендательные сервисы, рецепты, доставку, спецпредложения и подарки. И этот сервис должен быть сам собой разумеющимся

- Какие из недавних проектов вы считаете ключевыми и как они укладываются в концепцию цифровой трансформации?

В 2016 году большим шагом вперед стало изменение программы лояльности: дисконтные карты сменились на бонусные, и программа стала полностью цифровой – все, что можно, делается через цифровые каналы.

Технически программа лояльности поддерживается Oracle Siebel и SAS Marketing Automation. Это карта покупателя, доступная как физически, так и в цифровом варианте через Интернет. Она аккумулирует в себе бонусы, марки, специальные предложения и подарки, поддерживается симпатичным приложением, где персональные предложения поступают в виде ленты и доступна статистика покупок. Это самый значимый проект с точки зрения погружения в цифровой мир. И что не менее важно, «за кулисами» этого решения у нас появилось огромное количество данных: мы видим чеки, предпочтения клиентов, можем предсказывать будущие покупки.

Следующий по значимости проект – система автозаказа, реализованная как доработка существующих приложений. Мы можем предсказать, какое количество товара, в какой супермаркет и когда надо доставить. Так мы боремся со списаниями и работаем над представленностью товаров. В нашем случае витрина – больше, чем обязательство; она должна выглядеть идеально, без дыр. Можно считать, что единственный оставшийся к концу дня на полке товар является показателем идеального планирования запасов, однако полка уже становится некрасивой. Система автозаказа балансирует между тем, что мы должны показать покупателю, и тем, что реально продаем.

Еще один интересный проект – модернизация интернет-магазина на базе SAP Hybris. Он любопытен тем, что реализован нами самостоятельно: на рынке специалистов по этому решению практически нет, а опыта адаптации под требования российского ретейла, пожалуй, нет и вовсе. Проектная команда в полном составе была буквально собрана по одному человеку. Мы взяли коробочный продукт и за год сделали из него готовое решение.

Что этот проект даст впоследствии? Важно понимать, что если мы собираемся расти, то нам важны производительность и стабильность. Нельзя сказать, что это сверхгибкая система, которую можно изменять по щелчку пальцев. Собственно, это относится ко всем решениям SAP: каждая доработка – серьезная инвестиция. Мы работаем большими релизами, любая ошибка может стоить очень дорого, поэтому все сурово и повышенное внимание уделяется тестированию. Конечно, раньше жизнь была гораздо проще, а теперь мы вынуждены свои пожелания оборачивать в процесс, гарантирующий стабильность решения.

- Как выбираются ресурсы, с помощью которых реализуются проекты? Где баланс между привлечением интеграторов и собственными разработками?

Мы не очень любим работать с тяжеловесными «монстрами». Да, используемое решение может быть известным, но мы тщательно подходим к выбору партнера. Обычно это небольшая компания с хорошей экспертизой.

В основе большинства решений лежит экономика. В случае Hybris мы не захотели отдавать многие миллионы внедренцу, не обладавшему сверхкомпетенциями, ведь мы сами могли сделать проект примерно такого же качества, но вдвое дешевле. Другое дело, когда поставщик услуг приходит с шикарным пилотным проектом и на деле доказывает, что изобретать велосипед действительно смысла нет.

- В вашем ИТ-ландшафте насчитывается полтора десятка систем различных производителей. Это принципиальная позиция – собирать лучшие в своем классе решения?

Нет. Это время, помноженное на опыт и конкретную ситуацию. Когда мы видим, что необходим новый сервис, то решаем, с помощью каких инструментов его возможно получить, оцениваем стоимость, риски, существующие на рынке компетенции. Обычно приходится выбирать одно из двух: либо внедрять тиражируемое решение с достаточно четкими сроками и границами проекта, либо дорабатывать существующие системы с гораздо менее ясными перспективами. Зачастую собственная разработка неоправданна. В новом коробочном решении нет ничего страшного, особенно если понятно, как его интегрировать в существующий ландшафт.

- Что дальше? В каком направлении будете развивать ИТ, какие задачи будете решать?

Во-первых, нужна оптимизация логистических процессов. Это очень значимый проект: никакой рост невозможен без идеальной логистики. Мы видим в нем и большой экономический эффект, и повышение качества товара, представленного на полке. Это яркий пример проекта важного, но невидимого снаружи.

Во-вторых, мы еще удивим нашего покупателя новыми «околоцифровыми» сервисами. Я в этом году очень сильно задумался о кассе самообслуживания в смартфоне. Терминалы, стоящие на выходе из супермаркетов, – уже прошлый век. В них инвестировать не имеет смысла, они уходят, так и не получив широкого признания в некоторых сегментах. Я убежден: если кассу самообслуживания перевести в смартфон и дать возможность клиенту фотографировать купленное и тут же оплачивать с помощью привязанной карты, это будет востребовано, особенно теми, кто делает небольшие покупки.

Следующий логичный шаг в развитии этого мобильного приложения – доставка сфотографированных продуктов на дом, рекомендация рецептов и сопутствующих товаров. Такая идеология делает возможными и множество других сервисов – например, приложения дополненной реальности, показывающие в торговом зале спецпредложения. Все это привносит элемент игры во взаимодействие с покупателями, делая его более увлекательным. Не всегда имеет смысл напирать на функциональные возможности, иногда важно, чтобы решение было крутым и вызывало позитивные эмоции, чтобы покупка приносила удовольствие. У нас есть множество идей различной степени безумия.

- Тренд этого года – различные боты...

Да, планируем в текущем году запустить роботизацию. Первым делом хотим создать чат-бот для клиентов, а потом займемся внутренними задачами – оформлением отпусков и больничных. Увольнять никого не собираемся, но надо констатировать: иногда сотрудники вынуждены заниматься такой ерундой, что их рабочего времени становится жалко. Наше законодательство обязывает иметь все документы в бумажном виде. Трудозатраты на поддержание такого документооборота – фантастические. Благодаря автоматизации одного процесса подписания отпуска, по нашим оценкам, можно сэкономить около 50% ресурсов. Если к концу года окажется автоматизировано 10 подобных процессов, люди вздохнут спокойнее и начнут заниматься более важными задачами.

- Используете ли вы внешние источники данных? Без них взгляд на клиента может оказаться несколько однобоким.

Мы изучаем возможность использовать внешние источники в рамках пилотного проекта. Пытаемся оценить перспективы сотрудничества с профессиональными агрегаторами Больших Данных. На первый взгляд, многообещающая возможность, но реальное применение данных вызывает вопросы. Надо понять, в чем могут заключаться сервисы и где тут потенциальная выгода.

Грозное бряцанье доспехами Больших Данных исходит от многих компаний. Но становятся ли они сильнее от этого? Нам, скорее, интересны Small Data – те крупицы Больших Данных, которые реально могут быть нам полезны. Выделить их способны не все.

- В прошлом году «Азбука Вкуса» объявила о совместном со Сбербанком пилотном проекте – платежах по отпечатку пальца. Как вы оцениваете его результаты? Какую роль он сыграл?

Результаты, на мой взгляд, неплохие. В одном из магазинов 200 человек постоянно пользуются этой услугой. Мы не пиарим этот проект, в том числе потому, что до сих пор идут переговоры со Сбербанком относительно установки оборудования в другие магазины.

Планируется, что будет как минимум 10 таких магазинов. В каждом из них, согласно прогнозам, будет от 200 до 400 пользователей такой услуги, и это уже хороший результат. Рассчитываем получить отклики, собрать идеи от клиентов, адаптировать сервис. Это не только имидж, но и скорость, и удобство.

- Планируется ли использование еще какой-то биометрики, помимо отпечатков пальцев? Например, в банках начаты проекты по распознаванию лиц клиентов, отдельные ретейлеры начали экспериментировать с оценкой мимики и направления взгляда...

Разумеется, к нам приходят много поставщиков и предлагают инновационные, по их словам, решения. Много идей рождается и в головах наших сотрудников. Но мне кажется, клиенты не заслуживают слежки за собой, несмотря на то что она используется во благо. Этическая составляющая здесь очень важна, мы подумаем, как более изящно реализовать эту идею. Уж если для чего использовать видео – так это для контроля качества обслуживания и последующего обучения сотрудников!

Однако я в принципе приемлю такой подход, как геолокация, потому что в этом случае человек осознанно дает согласие на взаимодействие с собой. И мы можем предложить ряд элегантных сервисов внутри магазина.

Кроме того, можно поработать над тем, чтобы клиент сам идентифицировался на входе. Наша постоянная аудитория очень лояльна, мы собираем отзывы от нее, люди находятся в постоянном диалоге с нами. Например, с помощью мобильного приложения можно фотографию с комментарием направить в службу поддержки нажатием одной кнопки. Думаю, что, получив какую-то интересную форму взаимодействия (например, с помощью геймификации), наши клиенты это поймут и оценят.

- Какие из новых, прорывных технологий в ближайшее время способны «выстрелить» в ретейле?

Очень много говорят про «цифру» и часто забывают про людей. Какая бы технология ни обещала выстрелить, к ее использованию надо подходить аккуратно. Кроме того, мы отличаемся от среднестатистического ретейлера, а значит, отличаются и наши взгляды на технологии.

Мы очень мало внимания уделяем носимым устройствам – браслетам и часам. Продуктовый ретейл может хорошо работать в связке с рекомендательными сервисами и аналитикой активности человека. Я был бы рад, если бы удалось разработать устройство (условно назовем его фитнес-браслетом «Азбуки Вкуса»), которое в зависимости от образа жизни рекомендовало бы клиенту программу питания. Подобные сервисы могут способствовать и расширению корзины, и увеличению числа визитов в магазин, и повышению качества жизни клиента.

Очень много говорят про «цифру» и часто забывают про людей. Какая бы технология ни обещала выстрелить, к ее использованию надо подходить аккуратно

Кроме того, я не вижу никаких препятствий к тому, чтобы подумать над финансовыми сервисами. Для ретейлера может быть интересным предложить своему клиенту новые отношения вроде флеш-кредитования или размещения депозита в обмен на привилегии при оплате. Эти модели могут расширить горизонты обычной программы лояльности.

Многие забывают про автомобили. Но я уверен, что «Азбуке Вкуса» нужно делать приложения и для них. Автомобиль для жителя мегаполиса – это два часа утром и еще три часа вечером. Полезно иметь собственное приложение в консоли автомобиля, которое обладало бы функционалом заказа продуктов в голосовом режиме, возможностью принять список покупок от родных и оформить самовывоз, а также имело развлекательный контент.

- А если отбросить этику?

Если отбросить этику и говорить о трендах, то видео- и аудиоаналитика, безусловно, будут востребованы. Агрегация данных о пользователях и их продажа как сервиса будут процветать. Очередной виток в области мобильности будет означать дальнейшие перемены в интернет-торговле. Скорее всего, мы увидим проникновение банков в сферу электронных платежей: они будут работать напрямую с кошельками клиентов и уменьшать долю западного трафика, вытесняя Visa и MasterCard.

Было бы неплохо и заглянуть в холодильник к пользователю. При этом не обязательно выполнять программу-максимум, доверяя «умному» холодильнику функцию автозаказа и списания денег со счета. Вполне возможен и промежуточный вариант с установкой в холодильнике веб-камеры. В этом случае курьеры могут доставлять необходимые продукты.

Но следует признать, что сейчас рынок «замусорен» технологиями. На нем множество стартапов, предлагающих абсолютно сырые идеи. При этом катастрофически не хватает законченности, способности превратить идею в бизнес-ценность. Распознавание лиц, голоса, походки, анализ посещаемых мест – все хорошо, но где здесь деньги?

- Какова ваша роль в развитии бизнеса компании, как вы сами ее видите?

Я должен не только продвигать инновации, но и культивировать их – в том числе само понимание того, что без инноваций развитие бизнеса невозможно. Я уже 11 лет нахожусь на стыке бизнеса и ИТ, являясь переводчиком и гарантом того, что бизнес не расшибется о стену непонимания.

И конечно, важно лучшие практики, появляющиеся на рынке, переводить в реалии нашей бизнес-проблематики. Эта роль скорее стратегическая, чем тактическая. Возможно, компаниям имеет смысл пересмотреть свои подходы к подбору ИТ-руководителей, в меньшей степени ориентируясь на профильное образование, разумеется, если сфера деятельности позволяет.

На основе облачных технологий была осуществлена сквозная автоматизация работы службы лучевой диагностики Москвы, тем самым удалось удвоить загрузку оборудования. Теперь радиологический сервис предстоит интегрировать с основными медицинскими информационными ресурсами города.

В 2015 году Научно-практический центр медицинской радиологии Департамента здравоохранения Москвы (НПЦ МР ДЗМ) начал внедрение единого радиологического информационного сервиса (ЕРИС), воплощающего новый технологический и управленческий подход к совершенствованию и оптимизации работы службы лучевой диагностики города (см. «Томографы, объединяйтесь!», «Директор информационной службы» №5, 2015). Сегодня уже можно оценить эффект преобразований, происшедших благодаря реализации этого проекта и появлению в столице телерадиологии.

Облачный сервис позволил увеличить отдачу от дорогостоящего оборудования как с точки зрения финансов, так и с точки зрения целей здравоохранения.

Другая среда

«Благодаря внедрению информационной системы и проведенным аудитам время подготовки описания КТ/МРТ-исследований менее чем за год сократилось в среднем на 80%», директор НПЦ МР Сергей Морозов

После развертывания ЕРИСа информационная среда сильно изменилась как для врачей, так и для организаторов здравоохранения. У радиологов теперь есть возможность создавать заключения синхронно с диагностическим просмотром в едином интерфейсе и пользоваться инструментами обработки изображений, не привязанными к определенному оборудованию. Централизованное хранение снимков и функционал платформы Agfa Healthcare Enterprise Imaging позволили автоматизировать сравнение новых и исторических исследований для оценки динамики изменений. Одним кликом исследование направляется на дистанционную консультацию – за «вторым мнением». С помощью средств онлайн-коммуникации радиологи просматривают и обсуждают изображения совместно с коллегами, клиницистами или экспертами. Повышать свой профессиональный уровень врачи могут не только на занятиях в учебно-консультационном отделе НПЦ МР, но и на регулярных онлайн-конференциях, где рассматриваются показательные случаи.

С внедрением и совершенствованием единых методик, стандартов качества диагностики и шаблонов заключений не только повысилась эффективность труда радиологов, но и появилась возможность на основе объективных критериев оценивать работу диагностических отделений.

В Научно-практическом центре медицинской радиологии и Департаменте здравоохранения Москвы теперь постоянно отслеживают параметры производительности и эффективности лучевой диагностики, анализируют и корректируют процессы на основе свежей и достоверной информации. При этом используются инструменты бизнес-анализа, подключенные к базе данных ЕРИСа, в том числе панели отображения ключевых параметров в реальном времени. А поскольку эффективность рабочего процесса повысилась, то не столь острой стала одна из самых серьезных проблем – нехватка квалифицированного медперсонала в городских поликлиниках.

Данные как ресурс

В числе важных задач ЕРИСа были получение статистики, отражающей реальную ситуацию, и ее использование для принятия управленческих решений. Имея адекватную статистику по различным срезам (от пациента до города), Депздрав может оперативно оценивать ситуацию и принимать решения по оптимизации работы оборудования и персонала, стандартизовать методики диагностики и устанавливать объективные критерии качества.

Разработанная специалистами компании «Лаваль» панель мониторинга использует данные, предоставляемые платформой Agfa Healthcare Enterprise Imaging, и в реальном времени показывает на карте Москвы, насколько активно, причем буквально в каждом диагностическом кабинете, используется лучевое оборудование.

Анализ собранных данных выявил причины низкой эффективности использования аппаратуры в поликлиниках: основные потери происходили из-за завышенных интервалов времени на одно исследование и в связи с неполной загрузкой. После того как были приняты меры, удалось увеличить загрузку томографов более чем вдвое. В 2015 году число исследований во всех кабинетах компьютерной и магнитно-резонансной томографии (КТ/МРТ) составляло менее 200 тыс., а теперь этот показатель превышает 400 тыс. Резко уменьшились очереди на исследования, пациенты уже не ждут месяцами.

Радикально сократилось и время ожидания заключений. «Благодаря внедрению информационной системы и проведенным аудитам, время подготовки описания КТ/МРТ-исследований менее чем за год сократилось в среднем на 80% – с 53 до 8 часов» – рассказывает директор НПЦ МР Сергей Морозов.

Кроме того, за счет консолидации результатов в центральном хранилище снизилась потребность в повторении исследований. Уже в 2015 году доля исследований, запрашиваемых в базе повторно, достигла 30%. Значит, существенная часть пациентов избавлена от необходимости проходить процедуру заново.

Вероятность несанкционированного использования оборудования (например, для пациентов «по знакомству») сведена к минимуму благодаря постоянному мониторингу, а также изменившейся мотивации персонала диагностических отделений после введения рейтинговой оценки работы.

Аудит качества в облаке

Одно из главных достижений проекта – это налаженный контроль качества исследований, подчеркнул Морозов. Проверяется, насколько четко прописаны и исполняются стандартные операционные процедуры. Например, используется ли информированное согласие пациента, есть ли протокол обеспечения безопасности МРТ. Таким образом, формируется расширенная шкала оценки качества диагностики. «Для непрерывного управления качеством мы ориентируемся на результирующий показатель, то есть на качество описания исследования», – пояснил Морозов.

Имея доступ ко всем созданным в ЕРИСе описаниям и заключениям, эксперты центра радиологии проводят внутренний аудит: выборочно анализируют созданные в поликлиниках протоколы, выявляют типовые ошибки и недостатки, корректируют клинически значимые расхождения. При этом проверяется работа как лаборантов, так и радиологов. Чаще всего обнаруживаются такие недостатки, как нарушение методики проведения исследования и неверно сформулированные рекомендации, в редких случаях – клинически значимые расхождения в поставленном диагнозе. За 2015-2016 годы в НПЦ МР проведено свыше 3,8 тыс. консультаций и 26 тыс. аудитов. В 6% проверенных исследований обнаружены клинически значимые ошибки, а в 24% – незначительные расхождения с мнением экспертов. Это неплохой показатель, тем не менее в центре рассчитывают снизить долю сомнительных заключений путем совершенствования методик и повышения квалификации целевых групп сотрудников. Инструменты коммуникации в ЕРИСе позволяют оперативно обсудить сомнительные выводы с автором первичного заключения. При выявлении регулярных отклонений в работе конкретных лаборантов и радиологов целевым образом проводится дополнительное обучение.

Стандартизация и мониторинг качества исследований существенно повысили достоверность результатов диагностики.

От информации к решениям

Генерация большого объема данных заставляет задуматься о потенциале сервиса для принятия управленческих и врачебных решений. В автоматическом режиме собираются данные о количестве выполненных исследований в разрезе типов оборудования, видов исследований и времени их проведения, режимов работы медперсонала и эксплуатации аппаратов. Регулярно отслеживаются работоспособность и загрузка оборудования, количество диагностических ошибок по видам техники, по отделениям, врачам и рентгенолаборантам.

«Благодаря ЕРИСу удалось получить ценные данные для принятия управленческих решений», – сообщил Морозов. По его словам, объективные сведения о ресурсах службы лучевой диагностики дают Департаменту здравоохранения возможность принимать обоснованные решения по самым разным вопросам.

Так, на основе анализа собранных данных приняты важные меры по оптимизации работы отделений лучевой диагностики и улучшению обслуживания пациентов. Например, разработана схема маршрутизации для перенаправления пациентов в наименее загруженные организации.

На основании данных ЕРИСа сформированы критерии для расчета рейтинга эффективности работы каждого диагностического отделения. Благодаря оценке на основе такого объективного рейтинга повысилась мотивация руководителей отделений и персонала, что, в свою очередь, существенно способствовало росту объема выполненных исследований, сокращению времени ожидания заключений и повышению их качества.

В поддержку врача

Для учебного процесса и научной деятельности методисты и эксперты НПЦ МР формируют коллекции обезличенных исследований. Как рассказал Морозов, эксперты проводят ретроспективный анализ для разработки систем автоматического анализа данных. Ими проанализировано более 6 тыс. КТ грудной клетки с маркировкой патологических находок. Результаты этого исследования сейчас обрабатываются специалистами, привлеченными Институтом развития Интернета, чтобы впоследствии создать системы машинного обучения на основе нейронных сетей. «Задача поставлена весьма амбициозная, но именно в этом направлении весь мир видит главную перспективу развития нашей отрасли», – отметил Морозов.

НПЦ МР также активно разрабатывает программы поддержки принятия решений для рентгенологов, позволяющие работать с группами исследований в ЕРИСе и освобождающие внимание врача для когнитивно сложных задач. Так, немалые усилия направлены на разработку автоматического поиска очагов в легких по данным КТ органов грудной клетки, чтобы выявлять рак легких на ранних стадиях. Еще одна разработка – автоматическая оценка средней плотности печени по данным бесконтрастной КТ – проинформирует рентгенолога о жировой инфильтрации печени или повышенной плотности этого органа, которая может быть связана с патологическим накоплением металлов или белка.

Для врачей-клиницистов, выдающих пациентам направления на диагностику, разработаны технологические карты по рентгенологическим исследованиям, УЗИ, КТ и МРТ, которые будут загружены в единую медицинскую информационно-аналитическую систему (ЕМИАС) Москвы и связаны с алгоритмом выбора исследований и памятками по правильной подготовке к ним.

Не все гладко

Основные сложности при создании ЕРИСа связаны с вовлечением большого числа пользователей, от которых требуется быстро перестроить свою работу, чтобы в полной мере задействовать возможности внедряемого решения. «Первое, с чем пришлось столкнуться, – неготовность управленцев к переменам, а специалистов и экспертов – к изменению привычных рабочих процессов, приверженность к ручному управлению, – сообщил Морозов. – Второе – это консервативность образовательной системы, дефицит врачей-управленцев и рентгенолаборантов». Нелегко внедрять сервис в организациях, где уже установлены свои медицинские информационные системы и системы архивирования и передачи медицинских изображений (Picture Archiving and Communication System, PACS).

Чтобы преодолеть сложности восприятия сервиса, компания-интегратор «Лаваль» организовала работу контакт-центра и первой линии поддержки, а поставщик программной платформы компания «Агфа» обеспечила проведение регулярных сессий углубленного обучения пользователей и выполняет адаптацию системы под новые требования, возникающие по мере освоения ее возможностей.

В связи с тем что интеграция с ЕМИАС задерживается, направления на исследования пока формируются непосредственно в ЕРИСе. Для просмотра результатов клиницисты могут использовать веб-интерфейс, который еще предстоит интегрировать с интерфейсом ЕМИАС.

Интеграция и масштабирование

Долгожданную интеграцию ЕРИСа с ЕМИАС планируется завершить в первом квартале 2017 года. Кроме того, началась интеграция сервиса с автоматизированной информационной системой ОМС. «У нас большие планы по развитию данного проекта», – сообщил Морозов. Когда интегрированная электронная медкарта будет развернута во всех московских поликлиниках, врачи клинических отделений смогут создавать направления и видеть результаты исследований в своем рабочем интерфейсе.

По мере расширения проекта планируется подключить к сервису стационары с их многочисленным оборудованием. Во многих больницах имеются собственные медицинские информационные системы (МИС), с ними также предстоит интегрироваться. Ожидается, что синхронизация данных локальных МИС с ЕМИАС позволит осуществлять уникальную идентификацию пациентов в Москве и тем самым избежать конфликтов идентификации и на стороне ЕРИСа.

В ближайшем будущем намечено также интегрировать в систему все цифровое диагностическое оборудование и сохранять мультимедийные данные, а через универсальный интерфейс веб-просмотра обеспечить доступ ко всем данным.

Региональный потенциал

Как и задумывалось, радиологический сервис стал централизованным архивом медицинских изображений столицы. Но его функции значительно шире. От региональных проектов, где применяются главным образом PACS, московский проект отличается организацией распределенного рабочего процесса на платформе Enterprise Imaging. Кроме того, в сервисе реализованы подсистемы управленческой отчетности, клинического аудита и ситуационного центра. Для своевременного реагирования cистема имеет функцию активного уведомления сотрудников, ответственных за те или иные показатели работы службы лучевой диагностики.

Изучив опыт столицы, некоторые регионы выразили заинтересованность в интеграции телерадиологического сервиса в свои медицинские структуры, чтобы сформировать телемедицинскую услугу для своих пациентов, а в тяжелых клинических случаях – воспользоваться силами московского центра радиологии.

Технологически Москва может предоставлять удаленные радиологические консультации другим регионам уже сегодня: данные исследований из регионов поступают в ЕРИС через отдельную подсистему. Для организации такой услуги создана рабочая группа, которая готовит соответствующие решения.

Облака окупаются

Создание ЕРИСа начиналось с существенных инвестиций интегратора («Лаваль») и поставщика программной платформы (Agfa Healthcare). Ожидалось, что вложения окупятся примерно за полтора года. Однако курс рубля резко упал, а реальный объем исследований в начале эксплуатации системы оказался существенно ниже расчетного (Депздрав оплачивает пользование сервисом исходя из фактического количества исследований), поэтому выход проекта на безубыточность задержался до конца 2016 года. Несмотря на это, как рассказал Алексей Стрельцов, генеральный директор «Лаваль», проект удалось расширить в качественных показателях, автоматизировав сбор управленческой отчетности и рецензирование проведенных исследований врачами-экспертами. Появление новых, кризисных, «вводных» заставило партнеров выработать новую гибкую лицензионную политику, вовлечь в проект специалистов со свежими решениями, освоить собственную разработку приложений и технических решений под ключ. Гендиректор компании «Агфа» Роман Рыжков подтвердил, что от компании потребовалось проявить особую гибкость, чтобы на фоне развивающегося кризиса продолжить инвестировать в проект, не снижая уровня реализуемых решений.

«Затраты на этот масштабный проект существенны, и он еще не завершен, но нужды в незапланированных расходах со стороны Департамента здравоохранения Москвы пока не возникало», – отметил Морозов.

Собранная за два года эксплуатации ЕРИСа статистика позволяет учесть, какова доля затрат на ИТ в стоимости исследования, и подтверждает существенное снижение прямых затрат при использовании облачного решения по сравнению с затратами, которые пришлось бы понести городу при создании систем обработки и хранения исследований в каждом медучреждении.

«Опыт создания ЕРИСа показывает жизнеспособность модели предоставления облачных сервисов, даже в таких специализированных областях, как здравоохранение», – уверен Стрельцов. По его словам, проект демонстрирует экономические преимущества централизации и стандартизации сервисов.

В то же время, полагает Морозов, данный проект может стать образцом для других отраслей, так как показывает возможность измерения традиционно неизмеримых показателей, автоматизации сбора показателей эффективности, управления эффективностью организаций на основе рейтингов, а также создания учебных курсов в соответствии с системно выявляемыми ошибками специалистов.

Трудно сегодня найти компанию, у которой не было бы гибридной – развернутой как в облаке, так и на своей территории – системы ERP в той или иной форме. У большинства это происходит довольно спонтанно. Кто-то в организации решает в обход ИТ-службы оформить подписку на облачный сервис, чтобы удовлетворять свои потребности быстрее, чем при использовании решений, развернутых на своей территории. Например, сервисы Salesforce.com, компании-разработчика одноименной CRM-системы, предоставляемой заказчикам исключительно по модели SaaS, зачастую становятся именно той отправной точкой, с которой и начинается гибридная среда компании.

Облачные приложения представляют собой относительно простые и недорогие решения, но попытки интегрировать их с системами ERP, базами данных или друг с другом приводят к дополнительным сложностям. Обеспечить устойчивое взаимодействие облачных систем и систем, развернутых на своей территории, – только одна часть задачи, которую решают сторонники гибридной инфраструктуры. Другая же – правильно определиться, что стоит переносить в облако, а что лучше оставить у себя.

Для решения этих задач организации сегодня переходят от спонтанного построения гибридных систем ERP к стратегическому планированию, предусматривающему использование передового опыта в части сравнения, подключения, развертывания и тестирования решений.

Рост корпоративных облаков

«Отдельные подразделения, купившие облачные приложения в обход ИТ-службы, вскоре сталкиваются с ростом объемов транзакций и необходимостью интеграции с основной ERP», – отметил Майк Гуэй, руководитель направления исследования корпоративных бизнес-приложений и систем ERP в Gartner. Из-за этого ИТ-службе приходится выполнять несвойственную для нее роль и осуществлять поддержку, необходимую для устойчивого и безопасного подключения облачных решений к основным системам. И хотя поставщики облачных решений следят за обновлениями, ИТ-службе все равно приходится поддерживать корректное взаимодействие этих обновленных решений как с системами, развернутыми предприятием на своей территории, так и с другими облачными приложениями.

Менеджмент, таким образом, вынужден идти на непредвиденные расходы. Например, поскольку подразделения продаж становятся зависимыми от облачных CRM-систем, нужна постоянно обновляемая информация о поставках и дебиторской задолженности именно в облачной CRM. А для этого требуется дальнейшая интеграция с клиентскими файлами и, возможно, информация о взаиморасчетах и дебиторской задолженности. Активность обращения к облачным системам усиливается, что и приводит к повышению расходов.

Изучая преимущества гибридных систем ERP, организации постепенно улучшают планирование. Но пока у гибридного подхода остается немало сложностей. «Крупным организациям приходится думать о том, сколько приложений имеет смысл перенести в облако и как обеспечить баланс между облачными сервисами и приложениями, развертываемыми на своей территории, – пояснил Гуэй. – Если в организации понимают ценность каждого из компонентов – облачного и развернутого на своей территории, вероятность найти правильное решение возрастает».

Процесс проникновения технологий в традиционные бизнес-приложения напоминает состояние телевидения в 60-е годы. В то время на экране зачастую можно было увидеть человека, читающего в микрофон текст, написанный на бумаге – способ коммуникации по сравнению с радио не изменился, и новые возможности не использовались. Между тем функции, предлагаемые сегодня в облаке, несут принципиально иной подход: они способствуют усилению цифровой трансформации, развитию приложений Интернета вещей, встроенных аналитических средств и машинного обучения. Новые облачные сервисы, основанные на технологиях машинного обучения, лучше подходят для анализа больших объемов данных и выработки рекомендаций пользователям локальных систем.

Около 70% клиентов корпоративных систем Dynamics CRM и ERP отдают предпочтение их облачному варианту, рассказал Умран Хасан, руководитель по маркетингу в Microsoft Dynamics 365. Подключение к облаку гарантирует агрегирование данных, получение необходимых финансовых отчетов, использование средств искусственного интеллекта, организацию резервного копирования, восстановление работоспособности в случае сбоев и многое другое.

Свен Денекен, вице-президент по управлению продуктами, инновациям и интеграции SAP S/4HANA, подчеркнул, что клиентов волнует вопрос, какую часть рабочей нагрузки переносить в облако: «Ведь облачные технологии действительно развиваются очень быстрыми темпами. Практически любое потребительское приложение сегодня работает в облаке, в облако быстро перемещаются и приложения для управления персоналом. Следующими на очереди будут финансовые приложения. Мы наблюдаем растущий интерес к классическим двухуровневым системам ERP с поддержкой семантической целостности. Совместимость со звездообразной моделью не только экономит средства при обмене или перекомпиляции данных, но и помогает в долгосрочной перспективе, поскольку вы начинаете наконец сравнивать яблоки с яблоками. Организации нужно определить, как будет развиваться ее отношение к гибридной модели. Центральной темой дискуссии должна стать интеграция, а также возможность перехода на модель, предполагающую получение платформы в качестве сервиса (platform-as-a-service, PaaS)».

«Настала пора говорить о том, что гибридная система ERP во многом представляет собой платформенное решение, – пояснил Стив Кокс, вице-президент Oracle, курирующий направления ERP и EPM GTM. – Такова наша существующая инфраструктура, так облачные технологии трансформируют наш бизнес и таким путем облачная платформа ведет нас в будущее».

Гибридный подход

Теперь, когда компании понимают преимущества гибридной системы ERP, они лучше расставляют приоритеты при выборе и внедрении решений в гибридной среде. По словам Хасана, клиентов Microsoft к гибридным решениям склоняют следующие факторы:

• консервативное отношение к чисто облачной среде;
• желание управлять данными, их размещением и изоляцией;
• зависимость непрерывности бизнеса от сети (высокой скорости передачи данных и наличия постоянного подключения);
• возможность настройки конфигурации сервисной инфраструктуры с учетом конкретных потребностей бизнеса (например, увеличения масштабируемости);
• недавние инвестиции в ресурсы ЦОД компании;
• отделение операторов от поставщиков сервисов, с тем чтобы избежать привязки к какому-то одному провайдеру.

«По-настоящему гибридная система – это прагматичное решение, сочетающее в себе лучшие черты облачной среды и приложений, развернутых на своей территории», – подчеркивает Хасан. Такой прагматизм продиктован необходимостью выполнения бизнес-процессов и хранения данных как в облаке, так и в собственных ЦОД компании. Клиенты с высокими потребностями в аналитике, например, не могут и не должны полагаться только на данные, которые размещаются исключительно в их собственных ЦОД. Сегодняшнее облако – мощный и необходимый источник информации.

Возникает также вопрос, облако какого типа лучше использовать для того или иного приложения. «У наших клиентов зачастую уже развернуты решения на их территории и задействована предоставляемая в качестве сервиса инфраструктура (IaaS) Oracle Cloud, – добавил Кокс. – Это или набор публичных облачных решений, или даже Oracle Cloud в ЦОД компании».

Важна также интеграция между гибридными ERP и отдельными решениями, не имеющими непосредственного отношения к основной ERP. «Бизнесу в любом случае придется заниматься вопросами интеграции, – заметил Хасан, – рассматривать порядок подключения к существующим системам, масштабируемость. Отвечает ли масштабируемость развернутой системы нуждам предприятия в части как транзакционной устойчивости, так и глобальной готовности?»

Фактически все поставщики традиционных и облачных систем ERP, а также поставщики облачных решений предоставляют сегодня библиотеки API (application programming interface), позволяющие интегрировать их продукты с другим программным обеспечением. Если поставщик решения предлагает интерфейсы API, их можно найти в открытом репозитарии API. «Экономика API будет существовать и никуда не денется», – констатировал Денекен.

Новые технологии, питающие цифровую трансформацию, – машинное обучение, Интернет вещей, облачная аналитика – развиваются очень быстрыми темпами, и при планировании построения гибридной системы ERP это надо принимать во внимание: облачные сервисы освобождают ИТ-службу от решения задач, связанных с анализом данных, и изучения новых инструментов наподобие Интернета вещей.

«Облако меняет природу ресурсов, которые нужны для поддержки бизнеса, – заявил Кокс. – Платформа PaaS Oracle Cloud может стать основой для интеграции приложений и создания согласованных потоков работ, охватывающих сразу несколько систем – развернутых как локально, так и в облаке – и поддерживающих необходимый уровень безопасности и производительности».

Процесс планирования

Начинать планирование гибридной системы ERP нужно с оценки того, что уже имеется, после чего составить список дополнений инфраструктуры всем необходимым. «Нужно определить, отвечает ли эта оценка новым потребностям бизнеса, – предлагает Кокс. – А затем выделить функции, которые имеет смысл перенести в облако, и определить сроки такого переноса».

Компания, которая работает в отрасли, пережившей множество потрясений, к решениям о переносе своих систем в облако относится совсем не так, как предприятие стабильной отрасли.

«Сегодня мы наблюдаем две основные тенденции: полную трансформацию и внедрение инноваций на периферии», – указал Кокс. Если трансформация бизнеса является первоочередной задачей, организации следует рассмотреть фундаментальные изменения своей ИТ-инфраструктуры, в том числе и переход к облачной ERP. Если же вы пребываете в неустойчивой среде, возможно внедрение «инноваций на периферии», начиная с перевода в облако приложений планирования, бюджетирования или закупок. После этого возникает вопрос: что дальше? И важно понимать: дальнейшие шаги могут быть разными. Многие организации, внедряющие инновации на периферии, реализуют сразу несколько параллельных проектов, чтобы ускорить процесс трансформации.

Денекен выделяет три основных требования, имеющих определяющее значение для планирования гибридной системы ERP и разработки дорожной карты. Прежде всего нужны люди, принимающие активное участие в управлении бизнесом. Далее понадобятся архитекторы корпоративных систем, хорошо ориентирующиеся во всем многообразии имеющихся поставщиков и решений. И наконец, нужно понимать состояние предварительно сконфигурированных облачных систем и определить, удовлетворяют ли они вашим сценариям с точки зрения функциональности и возможности интеграции.

Гибкость против сложности

Гибридная среда предоставляет более высокую гибкость компаниям, желающим масштабировать свой бизнес или освоить новые области. Но гибкость эта достигается за счет снижения требований к интеграции и управлению этой интеграцией при обновлении решений.

Важно соблюдать оптимальный баланс между гибкостью и быстротой разработки, которую обеспечивает гибридная ERP, и сложностью. «При развертывании на собственной территории все решения рассматриваются точно так же, как и раньше, – указал Денекен. – При использовании же предварительно сконфигурированных облачных решений вам придется ради упрощения подхода адаптировать свои бизнес-процессы к стандартным».

Баланс при использовании облака и переопределение ваших бизнес-процессов позволят быстрее внедрять инновационные решения, сохраняя знания, накопленные в ваших собственных системах.

По словам Кокса, расширение использования облака упрощает поддержку систем ERP и управление в целом. Достаточно вспомнить четыре принципа трансформации: простота, стандартизация (единое определение конкретного процесса в масштабах всей организации), централизация и автоматизация. И одна из главных причин перехода к облаку заключается в отказе от собственной инфраструктуры и сокращении времени и усилий, которые приходится затрачивать на обновление локальных систем.

Что дальше

Хотя конечной целью для многих компаний станет чисто облачное решение, повсеместного полномасштабного перехода в облако в ближайшее время ждать не стоит. Такое происходит сегодня лишь с компаниями, внедряющими у себя ERP впервые. Большинство клиентов Dynamics 365 for Operations, например, ориентируются на облачное решение.

Поставщики систем ERP при разработке нацеливаются сегодня в первую очередь на облако, но намерены в течение неопределенно долгого срока поддерживать конфигурации, развертываемые на территории клиента. При использовании Microsoft Dynamics 365 for Operations, например, клиенты могут выполнять все бизнес-операции у себя или в распределенных системах.

«Чтобы предложить организациям единое представление бизнеса и возможность извлечь выгоду из синергии сайтов, важно агрегировать данные в облаке Microsoft для получения необходимых отчетов, обработки финансовой информации и централизованного управления корпоративными данными, – пояснил Хасан. – Эластичность вычислительных ресурсов, искусственный интеллект и скорость внедрения инноваций в облаке обогащают системы, развернутые на территории предприятия. При полностью автономной системе реализовать это было бы очень сложно».

«Я не видел еще ни одного клиента, который отрицал бы необходимость перехода в облако, – добавил Кокс. – Цифровая трансформация, потрясения фактически в каждой отрасли, глобальная нехватка талантов, подъем робототехники, радикальные изменения многих традиционных профессий, а также растущие клиентские ожидания повышают волатильность существующей бизнес-модели. Новое видение ИТ-инфраструктуры, поддерживающей организацию, сегодня уже сложилось. Для дальнейшей популяризации облака остается лишь предложить инновации, которые соответствовали бы меняющимся ожиданиям клиентов».

– Michael Nadeau. Hybrid ERP matures as companies develop better strategies. CIO. February 22, 2017

Интернет вещей – одна из ключевых тем, обсуждаемых отраслевым сообществом в рамках общей дискуссии о цифровой трансформации предприятий. Мнения экспертов о зрелости технологий Интернета вещей разделились. Некоторые говорят о нем, просто реагируя на глобальные тенденции и маркетинговый прессинг вендоров. Но есть и те, кто пытается спроецировать Интернет вещей на реалии отечественного бизнеса, общества и инфраструктуры. Нам, безусловно, интереснее второе. И мы попросили ответить на актуальные вопросы по данной теме директора по исследованиям IDC в России и СНГ Елену Семеновскую. 13 апреля она выступит на конференции IDC IoT Forum 2017, которая пройдет под девизом «Мы покажем Интернет вещей в действии!».

- Насколько значима, по мнению IDC, роль Интернета вещей в процессе строительства цифрового предприятия с учетом российской специфики?

Роль Интернета вещей для построения цифрового предприятия важна с точки зрения получения большего количества информации и умения с ней работать. Цифровое предприятие опирается прежде всего на данные, которые лежат в основе всех бизнес-процессов компании. Интернет вещей – это одна из важных составляющих цифровой компании, особенно в промышленном сегменте. Получая данные с большого числа устройств, можно значительно оптимизировать работу оборудования и персонала, вывести обслуживание и ремонт устройств на новый уровень, сократить расходы. А значит, это актуальная технология для российских компаний.

- Соответствуют ли ожиданиям руководителей российских предприятий практические результаты использования технологий Интернета вещей? Что показывает опыт отечественных компаний?

В принципе, принятие технологий Интернета вещей основано на ожидании экономического эффекта, преимуществ для бизнеса. Руководителям функциональных подразделений это интересно в большей степени, чем ИТ-департаменту. Как любое другое внедрение, эта технология может разочаровать, если неправильно будет поставлена задача, вот почему компании проявляют такой интерес к сценариям внедрения Интернета вещей. Те проекты (в том числе пилотные), которые на сегодняшний день реализованы в компаниях, показывают хорошие, видимые для бизнеса результаты. В большинстве своем подобные проекты решают задачу оптимизации, повышения эффективности. В меньшей степени они решают инновационные задачи по разработке новых продуктов и услуг. Но это только начало, и по мере того как компании учатся работать с информацией, поступающей с устройств, они буду получать больше преимуществ от использования Интернета вещей.

- О чем прежде всего нужно помнить ИТ-директорам российских предприятий, приступающим к активному внедрению технологий Интернета вещей?

В современных условиях ИТ-директор перестает быть просто руководителем затратного подразделения, он становится катализатором инноваций. Интернет вещей может сыграть ключевую роль в том, чтобы заработали новые эффективные процессы, и способен дать толчок к ускорению освоения инноваций на предприятии в целом. В обязанности CIO будут входить не только обеспечение базы для поддержки Интернета вещей, управление массой данных и совместимостью подключенных устройств, но и постоянная максимизация новых бизнес-возможностей. Сейчас современному ИТ-руководителю нужно прежде всего начать с правильной постановки бизнес-задачи. Необходимо налаживать тесную кооперацию с представителями бизнес-подразделений, изучать опыт других компаний, потому что Интернет вещей подразумевает глобальную интеграцию и конкуренцию. Очень важно иметь отраслевую экспертизу, чтобы получить эффективное внедрение.

- Каким будет главный посыл вашего выступления на предстоящей конференции «IDC IoT FORUM 2017: На шаг впереди» 13 апреля?

Мое выступление будет о том, что нового есть сейчас в мире Интернета вещей, как меняется подход к внедрению этой технологии глобально и в регионе. И о том, как российские компании воспринимают и реализуют эту новую парадигму на практике.

В Gartner предсказывают, что компании, придерживающиеся политики «никаких облаков», в 2020 году станут такой же редкостью, как сегодня компании, не использующие в работе Интернет. По оценкам аналитиков IDG, сегодня в 70% компаний пользуются по меньшей мере одним облачным приложением, и в ближайший год этот показатель вырастет до 90%. Иными словами, через пару лет ситуация, когда компания еще не перешла в облако, будет немыслимой.

Успешно развернутая облачная среда обеспечивает адаптивность и экономит затраты, а вот неудачное внедрение сводит преимущества на нет. Поэтому при планировании облачной стратегии избегайте нижеперечисленных упущений, из-за которых соответствующие проекты проваливаются.

• Рассматриваются не все доступные варианты. Выбор в пользу крупного провайдера облачных сервисов дает свои преимущества, но часто такое решение принимают без всестороннего изучения доступных предложений. Перейти к другому оператору будет непросто. Поэтому отбор проводят с особым тщанием, продумав прежде, как ваша среда будет развиваться в предстоящие годы. Это важно, особенно учитывая то, что все больше компаний применяют мультиоблачный подход.
• Отсутствие диалога внутри компании. Решения, связанные с облачными сервисами, все чаще принимают на уровне совета директоров и бизнес-подразделений, которым сегодня хватает «теневых ИТ» и бюджета на них, чтобы самостоятельно получать необходимые облачные ресурсы. Во многих организациях ИТ-специалистам не дают возможности встречаться с другими руководителями, чтобы грамотно доводить до их сведения облачную стратегию. Поэтому топ-менеджеры должны организовать каналы связи, чтобы руководители операционных отделов могли излагать свои бизнес-задачи, а в отделе ИТ выбирали ресурсы, необходимые для решения этих задач.
• Отказ от модернизации инструментария. Для ИТ-специалистов переход в облако означает освоение новых навыков, а для этого нужны средства на обучение и трата времени. Прежде всего ИТ-руководители должны научиться понимать задачи и требования бизнеса, чтобы обосновывать покупку и развертывание нужных сервисов. Кроме того, ИТ-специалисты должны знать о доступных облачных сервисах и тех преимуществах, которые они обеспечат организации.
• Слишком запоздалая забота о безопасности. Проблемы безопасности неизменно на первом плане в компаниях, переходящих в облако, поэтому соответствующие защитные меры необходимо принимать еще в начале процесса миграции. Учитывая рост числа сервисов, используемых сотрудниками, необходимо принять все возможные меры по защите данных компании, а значит, ИТ-отделу с первого дня потребуются обучение и инструменты для борьбы с угрозами безопасности. Когда речь идет об облаке, стратегия защиты должна быть совместной: нужно четко знать, что будет защищать провайдер, а что – клиент.
• Чересчур быстрая миграция. Переход в облако должен быть постепенным, по одной бизнес-функции, чтобы оставалась возможность проверять правильность выбора. Начинать нужно с отделов, наименее критичных для бизнеса, чтобы ИТ-специалисты смогли спокойно познакомиться с процессом внедрения, прежде чем браться за перевод ответственных структурных единиц. Переход в облако займет немало времени и подразумевает постепенное расширение. А организации, проводящие преобразования второпях, ставят под угрозу успех такой инициативы.
• Отсутствие оптимизации затрат. Из-за того что во многих организациях не разобрались с моделями назначения расценок на облачные сервисы, до трети инвестиций, выделенных на облачный проект, тратятся по сути впустую. Часто компании недостаточно расходуют ресурсы своих виртуальных машин и платят за неиспользуемые экземпляры. В результате издержки на сопровождение облака выходят за разумные рамки. Переход в облако не должен сопровождаться огромными издержками, и если вы недостаточно тщательно спланируете стратегию сопровождения, будет трудно потом оправдывать затраты перед руководством.
• Нежелание осваивать новые технологии. Современные технологии дают огромные инновационные возможности. Сегодня во многих ИТ-отделах изучают, какие перспективы обещают бизнесу автоматизация, машинное обучение, программно-конфигурируемые центры обработки данных и т. д. Компании, в которых не пожелают задействовать весь спектр возможностей, предоставляемых облаком, на следующем витке облачной революции окажутся среди отстающих.

– Lawrence Schwartz, CMO, SoftwareONE. 7 Reasons your cloud will fail. Network World. January 31, 2017

Тема рисков, связанных с возможностью так называемого форкинга (forking) – возникновения ответвлений в открытых программных продуктах (см. «Так ли уж страшно ответвление в ПО с открытым кодом», «Директор информационной службы», №10, 2016), нашла довольно большой отклик в российском сообществе Open Source, причем многие эксперты уверены: ответвление вовсе не зло, да и рисков в нем отнюдь не больше, чем в проприетарных системах.

Ответвление – не трагедия

Илья Вислоцкий, директор центра архитектуры клиентских решений Stack Group: «Вероятность резких поворотов в судьбе проекта является одним из главных вопросов, которые задают себе ИТ-директора, когда продумывают возможность использования открытого ПО. Оценивая риски и совокупную стоимость владения, они все-таки перестраховываются и чаще выбирают коммерческие решения»

«Вероятность резких поворотов в судьбе проекта является одним из главных вопросов, которые задают себе ИТ-директора, когда продумывают возможность использования открытого ПО в бизнес-процессах компании. Безусловно, вопрос этот требует внимания», – признает Илья Вислоцкий, директор центра архитектуры клиентских решений Stack Group. При использовании открытых решений, помимо вопросов их надежности, существуют и риски их некачественной поддержки. Поэтому многие компании возлагают поддержку таких систем на свой ИТ-отдел, и если специалисты окажутся не готовы к неожиданным ответвлениям, то организация рискует остаться с устаревающей версией последнего релиза и без дальнейшей поддержки и развития. В конечном итоге это приведет к сложному и дорогому процессу миграции. Как полагает Вислоцкий, именно поэтому, оценивая риски и совокупную стоимость владения открытым ПО, ИТ-директора все-таки страхуются и чаще выбирают проприетарное ПО.

«Информацию о возможном ветвлении открытых продуктов нужно иметь в виду, когда принимается решение об их использовании в своих будущих проектах. Ситуация может измениться как в благоприятную, так и в неблагоприятную сторону – например, команда ответвления начнет работать более эффективно», – отмечает Дмитрий Метлин, ИТ-директор Mango Telecom, ориентирующейся на открытые продукты. Если платформа была выбрана изначально правильно (наиболее стабильная версия, широкое сообщество и т. п.), то бояться точно не стоит.

Павел Рыцев, ИТ-директор ALP Group: «Разумнее всего относиться к ветвлению не как к трагедии, а как к отличной возможности выбрать наиболее здоровую ветвь продукта, которая поможет компании развиваться максимально динамично»

«Считается, что сама природа открытого ПО делает его нестабильным и не очень надежным. Но в разработке ядра систем, основных библиотек, а также в создании веб-серверов и серверов баз данных на их основе участвуют десятки, сотни и даже тысячи разных компаний. Это автоматически делает проекты крайне живучими! И возможность “форкнуть” их стоит воспринимать как большое преимущество, а не как недостаток», – уверен Павел Рыцев, ИТ-директор ALP Group. По его словам, нужно предвидеть такой сценарий и преодолеть негативное отношение к нему.

Допустим, проект расслоился на несколько частей и появилось сразу несколько ветвей. Разумнее всего воспринимать такое положение вещей не как трагедию, а как отличную возможность выбрать наиболее здоровую ветвь продукта, которая поможет компании развиваться максимально динамично. Ведь практически безболезненно переключиться с одного варианта продукта на другой удается как раз при разделении его на ответвления.

То, что «форков» может быть несколько и развитием даже самого узкоспециализированного из них кто-нибудь непременно занимается (три человека или сто тысяч), дает возможность легко оценить правильность выбранной версии. Если ее развитие не совпало с ожиданиями, компания просто переходит на другой «форк», который намного лучше отвечает целям и планам. Это особенно важно, когда продукт находится на начальном этапе развития. В такой момент различия в версиях невелики и возможность гладкой и безболезненной миграции очень вероятна.

«Это отличает работу с Open Source от привычной практики применения проприетарных разработок. Устаревшие практики надо менять, а не пытаться под них подстроиться», – подчеркивает Рыцев.

«Ответвления в открытом ПО – это обычный процесс, они возникают весьма регулярно и несут положительный эффект, так как открывается возможность посмотреть на проблему с другой стороны, обкатать новые идеи», – говорит Павел Романченко, начальник отдела разработки компании «Инфосистемы Джет». Если бизнес зависит от какого-то конкретного ПО, то нужно опасаться не ответвлений, а снижения активности в разработке. Соседний проект можно не принимать во внимание до тех пор, пока устраивают и темп развития, и перспективы.

Сама же возможность возникновения ответвлений является большим плюсом при выборе открытого ПО, поскольку позволяет сохранить инвестиции. При угасании проекта можно либо самостоятельно развивать продукт, либо переключиться на один из «форков», которые возникают как ответ сообщества на низкую активность в проекте.

Семь раз отмерь

Неопределенность дальнейшей судьбы проекта, на который сделала ставку компания, – это в любом случае повод нервничать. Как ИТ-директору следует воспринимать эту ситуацию?

Дмитрий Метлин, ИТ-директор Mango Telecom: «Если есть моменты, которые заставляют нервничать, значит, ставка на данную платформу была изначально плохо продумана»

«Если есть моменты, которые заставляют нервничать, то это значит, что ставка на данную платформу была изначально плохо продумана. Нужно делать выводы на будущее, обращать внимание на проверенные, стабильные проекты с широким сообществом. Впрочем, вышесказанное в равной степени относится и к выбору проприетарного решения», – считает Метлин. Он рекомендует консервативный подход: не использовать самые последние версии систем на важных участках инфраструктуры или процессов, использовать продукты с понятным вектором развития и политикой изменений. Хорошо, если нововведения в платформе с каждой новой версией направлены на цели бизнеса (доступность сервиса, производительность, простота использования).

«Если с ситуацией, вызвавшей проблемы, ИТ-директор столкнулся “внезапно”, следует пересмотреть критерии выбора открытого ПО. К подобному развитию событий нужно быть готовым еще на этапе выбора открытого проекта и определить возможности “отступления”», – рекомендует Вислоцкий.

Как отмечает Романченко, ответвления обычно возникают как реакция на нетехнические разногласия. Например, после того как компания Oracle купила Sun Microsystems, несколько открытых проектов отделились под новыми названиями: MariaDB, LibreOffice, Jenkins. В этом случае «форк», то есть новый проект, сохраняет свою открытость и у пользователей появляется возможность выбора: сообщество или корпорация.

Есть и примеры, когда новый проект развивался гораздо быстрее, чем его предшественник (например, LibreOffice), и случаи, когда оба проекта развиваются одинаково успешно (например, MySQL и MariaDB). Так или иначе, с выбором всегда можно подождать, поскольку обычно оба проекта сохраняют совместимость друг с другом достаточно долгое время. Главное – определить для себя, что важнее: технические детали (развивается ли проект в нужном направлении), поддержка сообщества или корпорации, тонкости лицензирования и т. д.

Правильная сторона

Необходимые действия по минимизации рисков просты: две-три хорошо протестированные альтернативы основному продукту. Если продуктов несколько, по две-три альтернативы должны быть у каждого. Однако при появлении ответвлений можно постараться остаться на «правильной стороне баррикад».

Поможет в этом тщательная оценка сообщества разработчиков или компании, занятой развитием продукта. По словам Рыцева, «маячки», помогающие оценить сообщество, – это общее количество участников, отсутствие непреодолимых конфликтов и расколов внутри, количество спонсоров, заинтересованных в развитии данного продукта. Богатую пищу для размышления дает просмотр описания ИТ-инфраструктур больших компаний (например, Google, Yahoo) – того, какое ПО и как именно используют эти лидеры.

«Конечно, не следует ставить знак равенства между ИТ-инфраструктурами этих гигантов и “обычных” компаний, даже весьма крупных. Но важно оценивать заинтересованность солидных организаций в выбранной платформе, такой тест повысит безопасность работы с ней», – рекомендует Рыцев.

Оценка производительности и функционала продуктов также обязательна, потому что постоянно появляются новые претенденты на лидерство. По своим возможностям они могут существенно отличаться от лидеров – в любую сторону. И здесь крайне важно видеть всю картину.

«Все мои рекомендации – не умозрительные. Это выжимка из почти семилетнего опыта использования СПО как первостепенной технической основы, на которую опирается растущий бизнес нашей компании», – подчеркивает Рыцев. Ответвления – это всегда преимущество и серьезная возможность для развития своего продукта, если у команды есть сильные компетенции.

Если подойти к подготовке правильно, можно не просто «минимизировать вред», но и получить очень большие преимущества. Сказанное в полной мере относится к «форкам». Ведь модульный подход, типичный для СПО, стимулирует создание информационных систем со слабосвязанной архитектурой. Значит, в будущем компания получит простое обновление, больший, чем у проприетарных решений, жизненный цикл информационной системы, потому что ее можно легко менять и модернизировать по частям, по мере роста бизнеса. Это позволяет оперативно вносить необходимые изменения. Быстрые изменения в проприетарном продукте – дело намного более тяжелое, а в случае крупных разработчиков – совершенно нереальное. И сегодня таким системам нужна глобальная революция.

В Сбербанке России работа с данными считается одним из важнейших направлений для роста бизнеса — здесь строят организацию, «направляемую данными» (data-driven), и уже накопили в этом деле немалый опыт. В преддверии VI Российского форума Big Data'17, который издательство «Открытые системы» традиционно проводит в конце марта, Елена Ивашечкина, заместитель директора департамента корпоративных клиентов Сбербанка, — один из ключевых докладчиков форума — рассказала читателям «Директора информационной службы» (CIO.ru) о том, какое место занимают Большие Данные в деятельности департамента. Ивашечкина отвечает за развитие отношений с корпоративными клиентами, управление Большими Данными и предсказательными моделями, а также за создание уникального клиентского опыта.

— Какие основные задачи вы решаете и как используются для этого Большие Данные?

Наш департамент отвечает за стратегию работы с данными для всего корпоративного блока.

Вместе с ИТ-подразделениями мы работаем на всех участках цепочки создания ценности из данных — от сбора сырых данных до их агрегации, построения моделей и предоставления потребителям продуктов, улучшенных благодаря работе с данными.

Наше подразделение выполняет несколько основных задач в рамках корпоративного блока.

Мы агрегируем данные, задаем правильную инфраструктуру и модель данных для всех отделов. Это наша задача номер один, так как данные обеспечивают 70-80% бизнес-результата. Коллеги могут использовать их для своих целей — например, для создания продуктов или актуализации перечня документов.

Вторая наша задача — увеличение доходов от вторичных продаж, зависящих, помимо прочего, от удовлетворенности клиентов теми продуктами, которые мы им предлагаем. Здесь тоже множество задач, связанных с качественными данными и параметрами их обработки, и снова инфраструктура Big Data выходит на первое место. Число клиентов огромно, объем данных колоссален, и эффективно обрабатывать их на старых технологиях невозможно.

Третий блок задач, который мы выстраиваем в течение последнего года, связан с data science — разработкой моделей на основе собираемых данных и использованием методов машинного обучения. Это новое перспективное для нас направление, в том числе и с точки зрения получения дохода. Мы делаем модели как для себя, с целью увеличения вторичных продаж и конверсии (процента превращения потенциальных продаж в реальные), так и для других структурных подразделений, например департамента кредитных продуктов и кредитного мониторинга, оцениваем склонность клиента задержать выплаты по кредиту. В рамках внедряемого в банке Agile-подхода департамента корпоративных клиентов — сквозная структура, предоставляющая своих специалистов для построения моделей данных на время реализации проектов в разные команды и подразделения. У нас уже есть хорошие модели оттока, позволяющие принять меры для сохранения клиента, и мы внедряем их в промышленную эксплуатацию. Причем эти модели дают возможность прогнозировать не только полный уход клиента, но и сокращение использования наших услуг.

Четвертая область, которой мы занимаемся, — «клиентский опыт». Это управление всеми точками контакта с клиентом на протяжении всего взаимодействия с ним, сквозной анализ, позволяющий взглянуть на процессы глазами клиента и выстроить клиентоцентричную организацию. Сегодня такая деятельность тоже становится максимально технологичной. Собираются данные о том, как клиент нас нашел, легко ли это было, удобно ли было открыть счет, пришлось ли ждать, просил он об услуге или ему ее предложили, как он работает с интернет-банком и т. д. Собранной в разных точках информации очень много, поэтому задачи по ее обработке и выдаче клиентам своевременных и правильных ответов, по сбору клиентских откликов, анализу корневых причин проблем (для исключения повтора таких ситуаций) ложатся на технологические платформы. Мы активно изучаем когнитивные технологии и делаем на основе искусственного интеллекта проект по автоматизации первой линии поддержки корпоративных клиентов — контакт-центра. Мне знаком опыт бразильского банка, уже реализовавшего такой проект.

— Внедрение искусственного интеллекта для поддержки клиентов — это вопрос улучшения качества обслуживания или экономии?

И то, и другое. Конечно, мы преследуем цель повысить качество, но и экономия колоссальная. Мир уходит в онлайн, люди часто не хотят долго ждать ответа оператора, им требуется инструмент, чтобы можно было получить грамотный ответ, но не «висеть» при этом на линии.

— Сегодня многие обращаются к анализу поведения пользователей в социальных сетях, но на практике часто ценность этой информации близка к нулю — слишком маленькое число потенциальных клиентов попадает в эти выборки. Очевидно, что наиболее интересные фигуры или ограничивают свою деятельность в соцсетях, или закрывают доступ к своему профилю, или же не присутствуют в соцсетях вовсе. Как это учитывается в создаваемых моделях? Считаете ли вы социальные сети ценным источником информации?

Сами по себе социальные сети не дают хорошего качества моделей, они работают только как дополнительный фактор. Соцсети могут давать прирост на 5-7 пунктов индекса Джини (показатель для измерения качества модели). Это очень много. Соцсети нужно научиться «правильно готовить». Профиль человека в соцсети часто не так информативен, как его окружение. Анализируя окружение, можно понять, что это за клиент. К тому же соцсети сегментированы. Можно условно сказать, что в LinkedIn «сидят» высокодоходные клиенты, а в «Одноклассниках» много региональных SMB-компаний. Поэтому даже та информация, которая открыта, нам полезна. В проекте c одним из поставщиков данных соцсетей мы получили хорошие результаты по поиску высокодоходных клиентов малого и среднего бизнеса.

— По каким критериям оценивается эффективность применяемых алгоритмов анализа данных? И каковы результаты таких оценок на практике?

Эффективность матмоделей и алгоритмов оценивается стандартно: полнота, точность, коэффициент Джини. По уже проведенным инициативам мы смотрим на совпадение с тем, что мы прогнозировали, конверсию и в итоге — на доход, количество сохраненных клиентов, то есть оценка ведется в бизнес-показателях. Начав использовать инструменты data science, за год мы смогли в полтора раза улучшить качество моделей. И теперь, добавляя работу с вендорами данных соцсетей, понемногу повышаем эффективность дальше.

Процент ошибок сильно зависит от конкретной модели, но я считаю, что любая модель лучше, чем случайный отбор. Даже если она дает совсем небольшое улучшение по сравнению со случайным отбором, это все равно лучше, чем работать без модели. Эффективность также зависит от качества и полноты данных, от времени разработки моделей, инструментов и людей, которые этим занимаются. Вопрос в том, какой уровень эффективности следует считать достаточным.

— Но ведь с учетом ресурсов, затраченных на разработку моделей, эффективность «плохой» модели будет сопоставима или даже ниже случайной выборки?

Крайне редко модель не получается, но при ее разработке приходит новое понимание проблемы и происходит столько правильных итераций по работе с данными, что это время нельзя считать потерянным зря.

— Инвестиции в Большие Данные связаны прежде всего с ожиданиями высокой отдачи в будущем. А в сочетании с какими технологиями Большие Данные способны принести наиболее быстрый эффект?

Большие Данные сейчас работают с технологиями машинного обучения и, на мой взгляд, дают отдачу быстро. Всего за год плотной работы data science мы уже видим результат использования модели, которая увеличивает конверсию и доходность.

Глубокое обучение (Deep Learning) и когнитивные технологии дают отдачу дольше. Популярная сегодня тема — обучение на естественном языке (Natural Language Learning) с использованием голосовых запросов и генерацией голосовых ответов.

Но иногда простые модели, создаваемые быстро, работают лучше, чем сложные, разрабатываемые долго. Я вижу много таких примеров.

— То есть такие технологии имеет смысл применять лишь для очень серьезных задач?

Возможно. А может быть, необходимо еще больше данных. Тут нам многое предстоит сделать: интегрировать все источники, перевести их на инфраструктуру Больших Данных, ускорить все процессы. Наш клиент делает всего несколько транзакций в день, а тот же Facebook «видит» десятки тысяч транзакций по клиенту в день. Чем больше данных и чем правильнее они интегрированы в инфраструктуре, тем эффективнее глубокие методы работы с ними.

— При создании организации, направляемой данными, следует опираться прежде всего на высококвалифицированных специалистов в области data science или же на технологические платформы, которые позволяют работать с Большими Данными бизнес-пользователям?

Одно без другого не может существовать. Мы строим бизнес-платформу, но это не значит, что с ней смогут работать любые бизнес-пользователи. Эта огромная система, содержащая всю информацию о продуктах и все модели, является основой для создания в будущем экосистемы для клиентов. Специалисты по данным и бизнес-платформа дополняют друг друга: специалисты могут делать хорошие модели на тестовых выборках, платформа же решает проблемы их масштабирования на миллионы клиентов, большие объемы данных и несколько каналов, а также задачи обработки на высоких скоростях и выдачи ответов в реальном времени.

Для создания такой платформы многое сделано и еще многое предстоит. Параллельно мы развиваем компетенции data science, учимся новым методам и заодно это все интегрируем.

— О чем вы расскажете участникам форума Big Data'17?

О том, что интересно мне самой, когда я хожу на такие конференции. Немного о самих данных — полнота и скорость их получения всех очень волнует, так как это конкурентное преимущество. Об инфраструктуре, архитектуре данных, а затем о реальных кейсах на их основе, о том, какие результаты и отзывы от клиентов получаем. Расскажу, как применяются аналитические алгоритмы анализа данных о транзакциях и действиях в социальных сетях, как с помощью программных методов исследования и сопоставления паттернов поведения выявить неблагонадежных заемщиков или найти потенциальных корпоративных клиентов. Кроме того, обычно всех интересует команда и ее взаимодействие с ИТ.