Цифровая трансформация

Посмотрите, кто входит в число топ-менеджеров любой современной крупной компании, и вы наверняка увидите должности, которых еще несколько лет назад здесь не было: директор по данным (chief data officer), главный специалист по данным (chief data scientist), директор по аналитике (chief analytics officer) и т. д.

Данные присутствуют сегодня повсеместно и оказывают влияние не только на деятельность руководства компаний.

Вечная гонка в мире бизнеса заставляет компании собирать как можно больше данных как можно быстрее. При этом вопрос, как превратить эти огромные объемы в практическую ценность, оставляется на потом. Но сегодня это «потом» уже наступило, а в организациях ощущается острая нехватка специалистов по данным. К тому же планы по «выращиванию» таких специалистов имеются лишь в очень немногих компаниях.

Фактически на любом уровне организации сотрудники вынуждены иметь дело с растущими объемами данных, из которых необходимо извлекать полезную информацию. И сегодня требования к кандидатам на замещение любой вакантной должности серьезно изменились.

«Современные работники должны хорошо ориентироваться в данных, – указал профессор бизнес-анализа Университета Цинциннати Джеффри Камм. – Быть ученым по данным требуется не от каждого, но каждый должен учиться использовать данные для принятия более обоснованных решений».

Легко сказать, однако реализовать такое на деле весьма непросто. Разрабочики корпоративного программного обеспечения уже начали внедрять в свои продукты новые, более простые инструменты, но в большинстве случаев задачи адаптации рабочей силы к меняющимся требованиям все равно ложатся на плечи компаний и вузов.

«Насколько я вижу, на практике сотрудников сегодня нужно готовить к двум основным ролям – аналитика данных и потребителя данных, – отметил Камм. – Уже сейчас предлагается более 100 программ подготовки аналитиков и исследователей данных с выдачей диплома магистра – гораздо больше, чем было всего несколько лет назад. Университеты прислушиваются к пожеланиям отрасли и разрабатывают очень хорошие программы в области анализа. Более сложной задачей мне представляется поиск наилучшего способа обучения оставшейся части персонала, начиная от администраторов торговых залов и операторов контакт-центров и заканчивая представителями высшего руководства. Независимо от их роли фундаментальный вопрос заключается в следующем: какими навыками анализа данных должен обладать человек для более качественного выполнения своей работы?»

К примеру, Университет Цинциннати предлагает различные курсы профессиональной подготовки в области обработки и анализа данных: «Современные методы добычи данных», «Анализ в Excel», «Предписывающий анализ: постановка и решение задач оптимизации» и целый ряд других.

Однако подобные программы пока остаются редкостью. «В целом университеты традиционно не преуспевают в обучении будущих менеджеров математическим и статистическим методам, – указал Том Дэвенпорт, профессор Колледжа Бэбсона, один из авторов курса количественного анализа. – Студенты не особо любят количественный анализ. А дополнительная неделя, выделяемая на эту дисциплину, посвящена скорее факторному анализу, чем количественному анализу в целом. И это большая проблема».

Ее решением занялся стартап DataCamp. Компания, основанная полтора года назад, предлагает студентам и профессионалам в области информационной экономики доступные интерактивные интернет-курсы, посвященные анализу данных.

В программе курсов рассматриваются темы визуализации данных, динамических отчетов, программирования на языке R и Больших Данных. Однако ее авторы не придерживаются традиционных академических форматов. При изучении материала используются короткие видеоуроки и интерактивные задачи по программированию. Доступ к ним осуществляется через браузер. Некоторые занятия проводятся бесплатно, а желающие получать материалы в полном объеме могут оформить подписку стоимостью 25 долл. в месяц или 250 долл. в год. Стандартных дипломов DataCamp не выдает, но студенты получают значки и сертификаты о прохождении определенных курсов обучения.

«В течение первого года у нас прошли обучение 100 тыс. человек, – сообщил один из основателей и генеральный директор DataCamp Джонатан Корнелиссен. – Это показывает, что в мире существует реальная потребность в изучении анализа данных. Мы же видим свою миссию в поиске новых подходов к обучению по соответствующей тематике. Около 70% студентов DataCamp являются профессионалами, работающими в мире бизнеса. В своей деятельности им приходится постоянно сталкиваться с данными, которые требуют визуализации и понимания».

Будущие планы интернет-школы предусматривают создание курсов по очистке данных, манипулированию ими и моделированию.

Образовательные программы – лишь один из подходов, помогающий сотрудникам воспринимать данные по-новому, но далеко не единственный. Некоторые организации отдают предпочтение другим – гораздо более необычным направлениям.

Центр эпигеномики Медицинского университета им. Альберта Эйнштейна в Нью-Йорке поддерживает контакты с художником Дэниелом Коном, который помогает по-новому взглянуть на генетические данные.

«Мне интересен сам процесс создания смысловой нагрузки, – заметил Кон, проработавший в течение десяти лет художником в Институте Броуда, где занимаются расшифровкой генома. – Люди полагают, что все, что мы видим, существует на самом деле, и нам всего лишь нужно это усвоить».

Родившийся в Индии и выросший во Франции, Кон впитал в себя множество различных культур, а художественное образование помогает ему придерживаться необычных подходов. «Согласно общепринятому мнению, любую ситуацию можно рассматривать с разных точек зрения, – говорит он. – На полотне мы изображаем предмет не таким, какой он есть на самом деле, мы рисуем его с учетом определенных традиций».

Аналогичным образом, при взгляде на научные данные очень важно иметь точное представление о научных традициях, положенных в основу избранного подхода, а также понимать, что традиции эти являются не единственным возможным вариантом.

На любом уровне организации сотрудники вынуждены иметь дело с растущими объемами данных, из которых необходимо извлекать полезную информацию

Распространено мнение, что для оперирования Большими Данными нужны лишь более мощные машины и улучшенные алгоритмы. «На мой же взгляд, для понимания окружающей нас реальности нужны новые метафоры, – считает Кон. – Истории, закладывающие новый смысл. Для мира, который меняется вокруг нас, нужны новые, соответствующие ему правила».

«Подход Кона может быть полезен, – признал директор Центра эпигеномики Джон Грейли. – Его сила заключается в его наивности и оторванности от темы. После показов он задает вопросы. Почему эта диаграмма представлена в синих и красных тонах? Что, если после щелчка по точке откроется новое измерение? У него отличное визуальное восприятие, и это заставляет нас искать что-то новое. Есть надежда, что, побуждая ученых выходить за рамки традиционного для них мышления, он зародит искры понимания, имеющие самые неожиданные источники».

«Многие открытия совершались благодаря счастливому случаю, – указал Кон. – Ученые испытывали озарение, не имеющее рационального объяснения».

«Таким образом, нам нужны новые инструменты визуализации, позволяющие выносить интуитивные суждения о данных и не требующие полного представления о функционировании систем, – сделал вывод Грейли. – Партнерство наше продолжается всего полтора года, и оценивать все его преимущества еще слишком рано. Пока же можно сказать, что выбираемые нами сейчас формы визуального представления сложнее, чем традиционно используемые стандартные температурные карты и диаграммы разброса».

«Аналитики принимали косвенное участие в принятии бизнес-решений в прошлом, но сегодня в этом процессе им отводится фактически центральная роль», – заметил Кирк Борн, ученый по данным и профессор Университета Джорджа Мейсона.

А это, в свою очередь, требует новых подходов, основанных на множестве различных дисциплин. Компаниям же нужен достаточно широкий круг сотрудников, обладающих навыками анализа данных.

Оркестр, все музыканты которого владеют инструментом одного типа, не добьется больших успехов. Команда должна состоять из исследователей данных, которые дополняют друг друга и способны вместе выдать отличную музыку.

– Katherine Noyes. Companies must teach employees how to swim in new oceans of data.IDG News Service. 05/01/2015

Эми Инграм отправляет коллеге своего начальника из другой компании краткое письмо, в котором назначает время, когда те могли бы вместе попить кофе. Она указывает именно то время, которое ее босс обычно выделяет для подобных встреч.

Но получатель письма не в курсе, что составлено оно не человеком. Эми Инграм – виртуальная помощница. Ее создали и наделили искусственным интеллектом в компании X.ai. У Эми даже есть своя страница на LinkedIn – без фотографии.

Джейсон Мадхосингх, директор по маркетингу 1stDibs, электронной торговой площадки для предметов домашней обстановки, с помощью Эми ведет свой рабочий календарь. Виртуального секретаря обучили интерпретировать его электронную корреспонденцию: если в письме упоминается завтрак, обед, кофе или телефонный звонок, она назначает встречи на соответствующее время. «Оказалось, это очень полезный инструмент, – признает Мадхосингх. – Я начал пользоваться им в личных целях, но потом выяснилось, что с помощью Эми удобно планировать деловые встречи».

Виртуальные помощники вроде Эми, у которой есть и «мужское» воплощение по имени Эндрю, приобрели широкую популярность у пользователей в обыденной жизни, а в последнее время их стали применять и для работы.

Виртуальные помощники – это простейшая форма искусственного интеллекта, машины, которые способны имитировать человеческий разум и которые развиваются по мере обучения и приобретения опыта.

Системы искусственного интеллекта еще называют «когнитивными технологиями», или «умными машинами», то есть «адаптивными, стремящимися к расширению знаний, проницательными системами». Например, популярные голосовые цифровые помощники, вроде Siri, Cortana и Google Now, способны «понимать» слова, анализировать задаваемые вопросы, и довольно часто их ответы попадают «в точку».

Существуют и средства анализа набираемого текста на основе искусственного интеллекта, помогающие корректировать стиль письма.

Искусственный интеллект позволяет упрощать рабочие процессы, экономить время, уменьшать количество ошибок и снижать затраты. Сегодня некоторые технологии искусственного интеллекта уже практически готовы к полноценному применению на предприятиях.

Виртуальные помощники закладывают почву для широкомасштабного «вторжения» искусственного интеллекта, которое со временем резко изменит жизнь, бизнес и мировую экономику. Правда, есть и сомнения. Достаточно ли технологии искусственного интеллекта безопасны и надежны? Так ли хорошо нынешние системы имитируют человека, чтобы эффективно помогать экономить время технически грамотным работникам и заказчикам? Насколько ИТ-службы справляются с наплывом новых технологий?

Отраслевые аналитики призывают экспериментировать с виртуальными помощниками и другими средствами искусственного интеллекта, чтобы не оказаться неподготовленными, когда наступит переломный момент.

Виртуальные помощники – только верхушка айсберга возможностей искусственного интеллекта, уверены аналитики Forrester: «Помощники вроде Siri, Cortana или Amazon Echo делают процесс поиска контента более удобным, но не всегда более эффективным. Точность ответа зависит от того, насколько хорошо вас понимает система обработки естественного языка, и люди вынуждены приспосабливаться к недостаткам таких помощников».

В региональной больнице Duncan в Оклахоме постоянно ищут способы повысить эффективность обслуживания пациентов. Полтора десятка медиков больницы стали пользоваться системой распознавания речи Dragon от Nuance Communications, помогающей ускорить ведение клинической документации.

«У нас применяется уже несколько приложений с интерфейсом на основе искусственного интеллекта», – рассказывает Роджер Нил, вице-президент и ИТ-директор больницы. Так, в Duncan используется защищенная платформа обмена сообщениями компании Imprivata, выполненная в соответствии с требованиями закона «Об отчетности и безопасности медицинского страхования» (HIPAA). Она похожа на приложение для обмена сообщениями, встроенное в iOS, только работает на ноутбуке, и врачи диктуют сообщения вслух, а не набирают их вручную. Dragon в больнице стали применять и для некоторых бизнес-функций, например для планирования собраний. «С точки зрения эффективности это именно та технология, которой нам недоставало в повседневной работе», – подчеркивает Нил.

В настоящее время в больнице, в рамках пилотного проекта, медсестры при помощи ПО распознавания речи ведут клиническую документацию. Ее объемы растут – это продиктовано требованиями HIPAA и программы «конструктивного использования» электронных медицинских карт.

Разработка систем искусственного интеллекта в здравоохранении сопряжена с особыми сложностями – в частности, нужно безошибочно расшифровывать речь, богатую специальными терминами. «Мы сотрудничаем с Nuance, поскольку у этой компании одна из самых больших в мире баз медицинской терминологии, благодаря чему нам не пришлось начинать с нуля, – объясняет Нил. – Dragon удалось интегрировать с применяемой у нас медицинской информационной системой Meditech и тем самым ускорить ведение очень узкоспециальных разделов документации».

Когда ввод в действие новой системы диктовки будет утвержден, с ней смогут работать более 500 медсестер.

Не все эксперименты с искусственным интеллектом, проводившиеся в Duncan, оказались успешными. В 2013 году в больнице попытались внедрить систему распознавания речи в операционных – чтобы хирурги могли вслух описывать происходящее. Предполагалось, что это позволит экономить время на составление послеоперационной документации.

«Мы решили установить микрофоны вне стерильного поля, – рассказывает Нил. – Но качество распознавания оказалось слишком низким. Когда-нибудь мы что-то подобное внедрим, но на тот момент результаты нас не удовлетворили».

Новичкам Нил советует внедрять искусственный интеллект не торопясь – технология за технологией, один сценарий применения за другим. И даже если не всё выходит, не стоит опускать руки: «Данная область еще очень молодая и быстро развивается. Что-то отлично работает, а что-то попросту пока не готово к полноценному применению. Со временем ситуация улучшится, но не стоит ждать, что искусственный интеллект решит сразу все ваши проблемы, связанные с неэффективностью».

Виртуальные финансовые помощники

Некоторые технологии искусственного интеллекта «понимают» вопросы пользователя с помощью ПО обработки естественного языка, а затем по результатам анализа огромных объемов данных выдают ответы. В страховых и финансовых компаниях с успехом начинают применять «умных» цифровых консультантов на базе Watson – системы когнитивных вычислений, созданной в IBM.

В частности, USAA, поставщик финансовых услуг для военных и их семей, пользуется приложением на основе Watson, которому клиенты компании, покидающие военную службу, могут задавать вопросы.

«В USAA выбрали в качестве первой области внедрения когнитивных вычислений тематику, связанную с окончанием военной службы, поскольку мы обслуживаем конкретную аудиторию: ежегодно в отставку выходят примерно 150 тыс. военных», – сообщил Эрик Энгквист, заместитель вице-президента USAA по вопросам перевода военных.

Группа сотрудников USAA больше полугода учила Watson отвечать на вопросы, касающиеся ухода со службы. Первоначальная база вопросов состоит из 2 тыс. вхождений, но со временем их круг будет расширяться, сообщают разработчики. Watson знает только то, чему его научили, так что, когда ему задают вопросы, на которые он не может ответить, приходится проводить дополнительное обучение.

Как подчеркивают в USAA, задача данного проекта – расширить имеющиеся возможности, а не заменить живых сотрудников. Watson лучше отвечает на вопросы и дает более точную информацию, чем цифровой портал, который был раньше у USAA. Новая система сокращает время телефонных разговоров со службой поддержки, сохраняет больше контекстной информации о входящих звонках и уменьшает объем бумажной работы, связанной с клиентским обслуживанием.

В австралийском банке ANZ осенью прошлого года тоже было начато внедрение цифровых консультантов Watson Engagement Advisor в отделении по планированию вложений. Возможностями платформы когнитивных вычислений со временем будут пользоваться 400 специалистов по финансовому планированию.

Когда клиент задает вопрос о той или иной компании или инвестиции, его можно переадресовать Watson на естественном языке – вслух или набрав текст на компьютере. Система анализирует гигантское количество информации: годовые отчеты, уведомления для регулирующих органов, финансовые новости, аналитические записки и т. п. – и выдает свою точку зрения о перспективности инвестиции, интересующей клиента. Возможность учесть весь этот объем информации, чтобы увидеть более полную картину, когда вы принимаете решение об инвестициях, дает гораздо больше пользы, чем просто прикидка по финансовым показателям.

В ANZ собираются расширять возможности системы на основе Watson, пополняя базу вопросов новыми, поступающими от клиентов и самих финансовых консультантов.

Машины-помощники

Еще одна категория систем искусственного интеллекта – роботы и соединенные с сетями машины, автоматически выполняющие определенные задания и тоже могущие иметь средства обработки естественного языка.

В компании Blue Prism, которая разрабатывает ПО автоматизации роботизированных процессов, создали «программных роботов», они выполняют административную работу, не связанную с клиентским обслуживанием, комбинируя для этого данные из разрозненных систем. При обучении такого робота происходит «оцифровка» действий, обычно выполняемых административным персоналом на компьютерах, – в частности, эмулируются нажатия на клавиши при работе с различными корпоративными приложениями. Последовательность действий роботу демонстрирует сам пользователь. Программных роботов обучают, например, как вводить новичков в курс дела: программа показывает, как входить в различные системы и сопоставлять полученную из них информацию о клиентах, имитируя процедуры, выполняемые реальным человеком.

В Бирмингемской университетской больнице применяют около 40 таких роботов; в совокупности эти программные системы выполняют ежедневно десятки тысяч операций с системами медицинского учреждения. Один из первых внедренных роботов помогает регистрировать по 2 тыс. амбулаторных пациентов, обслуживаемых в среднем за день. Раньше в больнице было 34 регистратуры, потом их объединили, оставив одну центральную, но нововведение оказалось неудачным. Для ускорения процесса выдачи талонов решили установить терминалы, но их не удалось интегрировать с системой управления назначениями. В итоге системы соединили с помощью инструментов Blue Prism. Как объясняют в больнице, они опрашивают базу данных, используемую с терминалами, а затем вводят полученную из нее информацию в систему выдачи талонов пациентам.

Теперь программный робот добавляет новые сведения в систему выдачи талонов по 40 тыс. раз в неделю. В больнице видят применение программных роботов для многих задач – устранить дублирование, улучшить интеграцию, автоматизировать процессы, требующие выполнения множества операций.

Прогнозы на будущее неоднозначны

В Gartner считают, что, несмотря на быстрое развитие искусственного интеллекта, истинная трансформация бизнеса с его помощью займет еще от двух до десяти лет. А искусственный интеллект общего назначения (когда машины действительно начнут самостоятельно «думать») появится и того позже.

Аналитики сходятся во мнении, что в компаниях нужно начинать внедрять системы на основе простейших средств искусственного интеллекта уже сейчас, пусть даже в полной мере потенциал этих технологий реализуется лишь через годы. Раннее внедрение поможет служащим привыкнуть к системам подобного рода, а ИТ-руководители смогут разобраться, как обучать пользователей новым возможностям.

Если не заняться этим сейчас, то, когда развитые средства искусственного интеллекта окажутся готовыми к полномасштабному применению, придется потратить гораздо больше времени на то, чтобы начать пользоваться новыми возможностями.

– Stacy Collett. A.I.-powered assistants step into the enterprise. Computerworld. August 4, 2015

Идея цифровой трансформации родилась задолго до маркетингового лозунга, и ее суть гораздо глубже, чем прямой перенос сложившихся моделей и бизнес-процессов в онлайн-режим. Конечно, рутинная автоматизация сама по себе приносит значительный эффект, позволяя оптимизировать и выравнивать процессы, исправляя ошибки и высвобождая сотрудников. Но ключевым словом является все же «трансформация»: цифровая среда позволяет многие вещи сделать так, как раньше не делали. Очень характерный пример – издательский бизнес, убеждает на опыте своего предприятия Павел Христов, вице-президент издательства «Открытые системы», выпускающего широкий спектр специализированных и массовых журналов (в том числе и «Директор информационной службы»).

Внедрение цифровой платформы подписки в самих «Открытых системах» обеспечило устойчивый рост редакционной подписки, позволило значительно сократить издержки, сделало возможным запуск новых мультиформатных издательских продуктов и реализацию принципиально иных моделей монетизации сервисов.

Журнал начинается с подписки

Центральный вопрос для бизнеса любого периодического издания – подписка. В нашей стране до сих пор функционирует классическая модель подписки, когда несколько федеральных агентств в начале очередного полугодия заключают договоры с издателями, формулируя условия подписки. Спустя пару месяцев подготовленные в столице толстые подписные каталоги со всеми изданиями развозят по почтовым отделениям по всей стране, а в декабре начинают подсчитывать результаты, неспешно сообщая издателю число собранных заказов. В последнее время некоторые агентства предлагают также интернет-подписку, при которой читателю удобнее искать издания, а агентству не нужно тратить деньги на печать и рассылку бумажных каталогов, можно ввести альтернативные способы оплаты и режим самообслуживания. Однако по сути это цифровая версия той же самой модели – подписки по каталогу, отгораживающему читателя от издателя, тогда как издателю остро необходимо совершенно иное.

Павел Христов, вице-президент издательства «Открытые системы»: «Любая подписка должна наконец стать “редакционной”. В современном мире издательский бизнес можно вести, только если знаешь свою аудиторию»

«Подход, когда издателю просто дают заказ и он его выполняет, изжил себя, – уверен Христов. – В ХХI веке специализированные издания не могут свою работу строить на том, что периодически производят продукт и отгружают его по кем-то добытым адресам».

Доход от классической подписки он рассматривает как заработок, основанный на устаревшей бизнес-модели, как «горшочек», который пока варит, но с каждым годом делает это все хуже и хуже. Починить этот «черный ящик», не поменяв модель взаимодействия с подписчиком, невозможно. Конечно, издатели стараются сделать журналы лучше, рассказывают о них на сайтах и на конференциях, следят за ценой и издержками, предлагают альтернативные методы доставки контента, но все это приемы из прежней жизни. «Это модель даже не выживания, а дожития», – утверждает Христов.

Два кита

Татьяна Филина, коммерческий директор «Открытых систем»: «Издательство давно пришло к пониманию необходимости адресной работы с читателями, в соответствии с ним мы и выстраивали свой бизнес»

Бизнес современного издателя, особенно изданий для профессиональной аудитории, опирается на две ключевые компетенции – на умение создавать, собирать, организовывать сложный контент и на знание своей аудитории, постоянный контакт с ней и ее расширение. «Исходя из этих главных компетенций, мы можем делать любые медийные проекты», – говорит Христов.

Все остальное (носители, способы доставки, площадки для общения с аудиторией), по его мнению, вторично. Интернет никогда не помешает печатному изданию развиваться, даже поможет, если знать свою аудиторию и уметь готовить контент в соответствии с особенностями своей рабочей площадки. Вместе с тем крайне важны коммуникации, которые должны быть постоянными и персонифицированными. Тогда можно делать специальные проекты с рекламодателями, приглашать читателей на конференции, предлагать им, помимо базового набора, новые сервисы и удержать читателя, который собирается уйти.

«Издательство давно пришло к пониманию необходимости адресной работы с читателями, в соответствии с ним мы и выстраивали свой бизнес, – подчеркивает Татьяна Филина, коммерческий директор “Открытых систем”. – Именно потому нам так дорога редакционная подписка как способ знать свою аудиторию и работать с каждым подписчиком». Поэтому наряду с подпиской через центральные и альтернативные подписные агентства «Открытые системы» активно развивают редакционную подписку, внедряя современные информационные технологии.

Антикризисные разработки

Исходный механизм, функционирующий в издательстве с 2000 года, очень прост – предложение подписки по телефону с помощью контакт-центра.

В CRM-системе XPress, которая поддерживает работу отдела редакционной подписки в режиме контакт-центра, накапливается история отношений с читателями, что дает возможность возобновления подписки, осуществления кросс-продаж и поддержания уровня лояльности.

«Весь процесс редакционной подписки – это канал общения с читателями. Какие бы сервисы или издания мы ни создавали, платформа редакционной подписки – важнейший инструмент работы с аудиторией», – подчеркивает Христов.

Особенно заметно возросла роль редакционной подписки после кризиса 2008-2009 годов. Когда альтернативные подписные агентства стали разоряться, а подписка по центральным каталогам – падать, возникла необходимость противопоставить что-то такому процессу. Поэтому в 2009 году в «Открытых системах» стартовали одновременно два проекта – переработка и расширение функционала системы XPress, автоматизирующей в том числе работу с подписчиками через контакт-центр, и создание сервиса онлайн-подписки. Подписка на сайте поначалу служила лишь витриной, и всех клиентов, оформивших подписку онлайн, заносили в общую консолидированную базу, увязанную с выполнением заказов.

Около двух лет программисты издательства занимались обоими проектами. Однако система самообслуживания (подписка через сайт) стала развиваться заметно быстрее, в ней появились удобные и обеспечивающие новое качество взаимодействия механизмы, они могли пригодиться и тем подписчикам, с которыми работали через контакт-центр. К 2012 году стало понятно, что необходимо объединить все механизмы, которые развивались параллельно, в один проект. В результате на базе существенно переработанной системы интернет-подписки было создано единое решение для управления редакционной подпиской с интегрированными в него функциями для контакт-центра – NХ.

С читателем не расставайтесь

Система управления редакционной подпиской объединила все способы коммуникаций с подписчиками, все способы оплаты, различные пакеты услуг, маркетинговые акции, историю отношений и личный кабинет. Изначально с человеком могли связаться по телефону, но потом у него появляется личный кабинет, где он видит историю своих подписок, там же хранятся приобретенные им цифровые продукты, так что ему необязательно входить в электронную почту, чтобы найти ссылку на купленный ранее PDF-файл.

Такая платформа для встречи с читателями открывает новые возможности всем. Например, главный редактор, имея под рукой всю свою базу, может составлять тематический план, опираясь на коммуникации с читателями, общаться с каждым новым подписчиком и, возможно, мотивировать его, чтобы он сообщил о себе больше информации. Иногда человек отказывается от подписки, известив, что ему стало неинтересно, потому что... Это обидно издателю, но очень полезно. В других ситуациях взаимодействие на основе NХ помогает сохранить клиента.

«Система делает каждого заказчика персонифицированным для издателя, а это дает возможность более гибко подходить к предложению своей продукции, – говорит Татьяна Коноплева, директор по распространению издательства “Открытые системы”. – Мы можем предлагать пакеты подписки из разного набора изданий в зависимости от потребностей подписчика». В частности, можно учитывать возраст читателя при подписке на детские издания, и когда менеджер звонит подписчику c предложением продлить заказ, то на замечание, что ребенок вырос и журнал «ПониМашка», рассчитанный на дошкольников, ему уже не подходит, ответить: «А вы “Классный журнал” знаете? Давайте пришлем экземпляр на пробу». Как правило, лояльный подписчик, уже знакомый с уровнем услуг издательства, остается его клиентом и продолжает получать журнал для подросшего ребенка. Бывает, и успешный в своем карьерном росте ИТ-специалист после подписки на «Мир ПК» переходит на «Директор информационной службы».

Для службы подписки NХ – основной инструмент, рассказывает Коноплева: «В режиме онлайн мы видим заказы в стадии формирования, и, если у заказчика возникают какие-либо трудности с оформлением или оплатой, менеджер службы подписки может сразу связаться с ним по телефону или в чате и решить проблему. Это позволяет максимально сократить путь от желания подписаться к оплате подписки».

Полина Коротун, руководитель отдела маркетинга массовых изданий издательства «Открытые системы» (вверху): «Отделу маркетинга система позволяет формировать любые предложения для продвижения изданий, сохранения лояльности заказчиков и привлечения новых подписчиков прямо на сайте» Татьяна Коноплева, директор по распространению издательства «Открытые системы»: «Система делает каждого заказчика персонифицированным для издателя, а это дает возможность более гибко подходить к предложению своей продукции»

Также ежедневно служба видит в системе оплату подписки или разовой покупки любого номера издания. Алгоритм действий буквально из трех ходов позволяет менеджеру соотнести оплату с конкретным заказом, статус заказа меняется из состояния «готов» на «оплачен», и заказ попадает в список на отправку издания по мере выхода текущего номера. При этом менеджеры не требуют от заказчика никаких дополнительных действий вроде уточняющих звонков либо отправки по почте (обычной или электронной) писем с копиями квитанций, подтверждающих оплату, и т. п.

«Подписная система помогает нам не терять даже невнимательных заказчиков, которые очень часто забывают поставить, например, почтовый индекс в адресе доставки, а то и вовсе его не знают», – отмечает Коноплева. Благодаря проверке адреса «на лету» резко снижаются проблемы с доставкой изданий в дальнейшем, способные стать причиной потери подписчика. Система также позволяет работать с новыми базами потенциальных подписчиков, когда по инициативе издательства организуются призовые подписки и отправляются бесплатные экземпляры изданий для привлечения новых подписчиков. Кроме того, NХ дает дополнительные инструменты управления руководителю службы подписки – средства планирования объемов работы подчиненных и систему контроля выполнения заданий.

Отделу маркетинга система позволяет формировать любые предложения для продвижения изданий, сохранения лояльности заказчиков и привлечения новых подписчиков прямо на сайте, когда с помощью промокодов можно воспользоваться призовой, скидочной или подарочной акцией без дополнительных многоступенчатых действий со стороны заказчика, сообщила Полина Коротун, руководитель отдела маркетинга массовых изданий издательства «Открытые системы».

А бухгалтерии связь подписной программы с системой бухгалтерского учета «1С» дает возможность учитывать движение денежных средств и отгрузку номенклатуры изданий со склада.

Сейчас в NX более 10 тыс. редакционных подписчиков (в том числе корпоративных, выписывающих несколько изданий), как платных, так и маркетинговых. Помимо руководителя отдела, в процессе редакционной подписки заняты два клиентских менеджера, бухгалтер, логистик и специалист по документообороту, почти все они совмещают работу в NX с другими функциями.

Редакционная подписка имеет массу преимуществ: снижается количество посредников (теперь они нужны только для логистики), уменьшаются экономические риски, оптимизируется финансовый оборот, так как издательство получает денежные средства на счет мгновенно и может использовать в своем обороте авансы, полученные от подписчика. Оформлять подписку можно круглый год, при этом для клиентов действует режим самообслуживания. К возможности напрямую работать со своей аудиторией добавляются радикальное повышение качества доставки, максимально гибкие условия для клиентов, разнообразные программы лояльности и опции удержания подписчиков. Имея полноценную обратную связь, можно смело внедрять новые услуги.

Проект переработки и создания единой системы активно шел до середины 2013 года, и сегодня уже собрана достаточная статистика, чтобы оценить его основные результаты.

От коммуникаций к доходам

Единая платформа редакционной подписки стала стратегически значимым направлением развития, потому что только она дает прямой доступ к аудитории, обеспечивая канал постоянной обратной связи с читателями, и позволяет внедрять новые перспективные бизнес-модели. Кроме того, редакционная подписка превращается в важнейший источник дохода, так что выбор этого направления можно назвать спасительным для бизнеса. При том, что за последние два года тиражи серьезно упали и по традиционным каналам подписка ежегодно снижается на 10-20%, рост редакционной подписки порой достигает 30% в год. Для многих изданий она стала не просто важнейшим, но и самым крупным источником дохода. По нишевым печатным изданиям редакционная подписка приносит до 40% доходов от прямых продаж и подписки. А если посмотреть на все продажи контента по всем каналам распространения, в том числе через цифровые киоски, мобильные приложения и электронную подписку, то доля редакционной подписки составляет уже более 20% и продолжает расти. Общий доход от редакционной подписки по печатной и электронной версиям в первом полугодии 2014 года по сравнению с аналогичным периодом 2013 года вырос более чем на треть.

По словам Коноплевой, большинство агентств крайне неэффективно работают с цифровыми форматами и редакционная подписка – практически единственный коммерчески оправданный механизм перехода на «цифру». В результате внедрения NX поступления от подписки для специалистов на журналы в формате PDF превысили 30% общих поступлений от редакционной подписки.

Внедрение NX, закрепляющей двадцатилетний опыт работы компании с подписчиками, обеспечило целый «веер» положительных последствий для бизнеса. Показатели переподписки по всем изданиям увеличились на 20%. Затраты на персонал отдела подписки сократились вдвое, а расходы на досыл и повторные отправки изданий – втрое. Доля электронных платежей достигла 70% от общих поступлений, а среди физических лиц превысила 80%.

Появился и целый ряд новых возможностей: продавать архивные и тематические выпуски журналов в электронном формате, пополнять и актуализировать базы подписчиков с валидацией адресных данных, оперативно анализировать результаты деятельности отделов подписки и маркетинга, а также интегрироваться с такими федеральными программами лояльности, как «Малина», «Спасибо от Сбербанка» и т. п.

К примеру, в 2013-2014 годах очень удачным оказался опыт продвижения детских журналов с программой «МТС Бонус». В NX формировалась дополнительная форма со ссылкой на эту акцию, по которой 30% подписки можно было оплатить бонусами МТС. «Для нас это очень большая скидка, но когда 4-5 млн участников программы лояльности узнали о существовании детских журналов, редакционная подписка за полгода выросла в разы. C окончанием программы, конечно, многие подписчики ушли, но около 30% остались – такого результата мы бы рекламой никогда не добились, – заметила Коротун. – Когда уже есть готовые “посадочные страницы” (landing pages), то можно участвовать в таких проектах, становятся доступными весь аппарат цифрового маркетинга, продвижение в социальных сетях».

Еще один пример. Исследовательская компания, работающая на фармакологическом рынке, выяснила, что врачи охотнее отвечают на опросы развернуто, если подарить им подписку на профессиональный журнал. Эта компания сотнями приобретала ознакомительные подписки журнала «Лечащий врач» для своих потенциальных респондентов и передавала издательству списки клиентов с ограниченным объемом информации, позволяющим предложить продление подписки по истечении ее срока. И в этом случае значительная часть новых читателей стали постоянными подписчиками.

Активно работают с аудиторией и ИТ-издания. Например, когда некоторые читатели сообщили, что им удобнее хранить журналы в цифровом виде, им не только предложили PDF-версию изданий, но и доработали личный кабинет для более удобной организации такого хранения. «Ни одно из подписных агентств не смогло бы адекватно перевести запрос клиента, – считает Христов. – Все наши новые бизнес-модели основаны на том, что мы хорошо знаем нашу аудиторию и можем развиваться вместе в ней».

На проводимых издательством конференциях постоянные участники образуют немалую часть аудитории. Участие в мероприятиях «Открытых систем» платное, однако подписчики могут раз в полгода принять участие в одном из мероприятий бесплатно, и в отношении редакционной подписки это работает самым лучшим образом. Кроме того, на мероприятиях подписка часто разыгрывается, и даже при раздаче купонов по акциям механизм самообслуживания NХ работает, пополняя клиентскую базу корпоративными контактами.

По словам Филиной, персональные контакты с подписчиками специализированных изданий помогают постоянно создавать новые информационные сервисы, востребованные читателями и партнерами, проводить углубленные отраслевые исследования, организовывать тематические мероприятия.

Общая трудоемкость разработки NX превышает шесть человеко-лет. «Накопленный нами опыт уникален, может быть, потому, что довольно трудно поверить в оправданность таких инвестиций, – отметил Христов. – Сейчас уже можно сказать: эти затраты окупаются. Но когда проекты запускались, мы исходили из того, что иначе просто нельзя. Если хочешь быть в этом бизнесе, нужно иметь такую машинку».

Только полный контакт

Редакционная подписка, при которой издатель не только знает свою аудиторию, но и имеет возможность постоянно коммуницировать с ней, – основа будущего подписного формата на рынке СМИ. Сейчас ряд операторов каталожной и альтернативной подписки создают собственные интернет-магазины подписки, воспроизводя модель, в которой агентство отрывает читателя от издателя. Однако, учитывая тенденции в подписном сегменте, традиционные агентства должны превратиться в цифровые платформы, обеспечивающие столь необходимый редакции механизм прямого общения с читателями при помощи современных технологий.

«Любая подписка должна наконец стать “редакционной”, – говорит Христов. – В современном мире издательский бизнес можно вести, только если знаешь свою аудиторию». По его мнению, подписные агентства должны отказаться от каталожной схемы и начать работать в режиме мультиканальных контакт-центров, создавая платформу, которая напрямую соединит издателя и читателя. Для этого необходимо сразу завести для нового подписчика личный кабинет и предоставить издателю достаточно информации для персонализированного общения с читателем – поприветствовать, рассказать о редакционных планах, спросить, нравится ли ему издание, проследить, возобновляет ли он подписку.

При этом операторам необходимо развивать и продвигать платформу, реализовывать маркетинговые инициативы совместно с издателями и предоставлять им дополнительные сервисы (логистические, платежные, правовые и др.). Подобная модель взаимодействия давно успешно практикуется на Западе, отметил Христов. Один из возможных путей развития для издателя – самому стать таким агентством на цифровой платформе, но предпочтительнее все же получать эти услуги от мощного оператора, полагает он, так как для эффективности важен масштаб. Бороться с пиратами, предлагать издателям механизмы защиты их прав под силу лишь федеральному оператору. Подписные агентства несколько отстали, но сейчас этим, кажется, занялась «Почта России», заложившая в архитектуру своей подписной платформы прямые коммуникации между читателями и издателями.

Христов убежден: успех ждет лишь те мультиплатформенные СМИ, которые поддерживают персональные отношения с читателями и обладают цифровой платформой для создания и вывода на рынок новых сервисов. А значит, будущее за теми подписными агентствами и платформами, которые смогут обеспечить издателю прямой контакт с аудиторией.

Оборонная отрасль на подъеме: возросший поток госзаказов дает возможность чувствовать себя относительно стабильно. Более того, в отрасли возможен существенный рост, однако, чтобы это произошло, предприятиям нужен выход на принципиально новый уровень эффективности.

«По приоритетному направлению – военной технике – нам необходимо резко нарастить объемы производства. Для такого роста требуется радикально сократить производственный цикл, и в этом заключается самая главная сложность», – подчеркивает Артем Вожаков, директор по ИТ «Мотовилихинских заводов».

Без автоматизации управления производством предприятие не сможет достичь поставленных бизнес-целей – четырехкратного увеличения производства к 2020 году. ERP-проект для «Мотовилихи» стал ключевым, на него возлагаются очень большие надежды. В первую очередь речь идет именно об управлении производством, хотя параллельно внедряется и другой функционал.

Потребность в прозрачности

До недавних пор на предприятии вообще не существовало никакой автоматизированной системы производственного планирования, процесс был полностью ручным. В ситуации когда выпускаемые изделия – сложные, а производство – многоцеховое, планирование в ручном режиме становится очень труднорешаемой задачей. Объем данных слишком велик, особенно если учесть, что в изделие может входить до 10 тыс. деталей, производимых в несколько этапов. Спланировать гармоничное прохождение изделий через цеха чрезвычайно сложно, этот процесс традиционно «хромал».

В ситуации когда выпускаемые изделия – сложные, а производство – многоцеховое, планирование в ручном режиме становится очень труднорешаемой задачей

Вторым негативным фактором было отсутствие достоверного учета, особенно внутрицехового учета в части движения незавершенного производства. На предприятиях использовалось решение «Флагман», но именно в качестве бухгалтерской системы. Это означает особые принципы ее построения: учет организован формально, не в местах движения материальных потоков, и осуществляется людьми, сидящими в кабинетах, а не производственниками. Система регистрировала состоявшийся факт, но не позволяла управлять производством.

«Я начал говорить о том, что нам необходимо решение проблемы, еще в 2012 году. Причем речь шла просто о системе управления производством: в качестве платформы рассматривались и западные ERP, и собственная разработка», – вспоминает Вожаков. Руководство и само приходило к пониманию этого. В итоге в 2014 году стартовал пилотный проект «1С:ERP».

Изначально планировалось внедрить только пономенклатурное управление производством – без учета движения материалов, фактических затрат в денежном выражении, блока закупок. Предполагалось создать систему, которая позволяет формировать план производства и делать отметки о его выполнении, фиксируя брак.

Однако в 2014 году в компании сменилось руководство и, соответственно, изменились подходы к управлению предприятием. Например, были сильно увеличены требования к росту, что повлекло изменение концепции проекта: речь пошла о внедрении комплексной системы управления производством. В плане проекта появились блоки логистики и складского учета, продаж и закупок, учета фактических затрат. Границы проекта радикально расширились, скорректировались и его масштабы. Если раньше планировалось одновременное внедрение на двух заводах холдинга, то сейчас с учетом возросшей сложности работ ограничились одним заводом. Тиражирование разработанного решения на второй завод и остальные предприятия будет проведено в 2016 году.

Выбор платформы

Конкурс по выбору партнера и платформы для реализации проекта состоялся в 2013 году. Его итоги оказались очень неоднозначными.

«Зарубежные гранды – SAP, Oracle и т. п. – на Западе себя хорошо зарекомендовали, но, если честно, я скептически отношусь к внедрению их продуктов в России, особенно в сложных производствах», – признается Вожаков. Не говоря уже о значительной стоимости решений, очевидны ограничения: компания производит военную технику, и мог наступить день, когда их использование стало бы проблематичным. Кроме того, на многих предприятиях известны большие проблемы, связанные с адаптацией этих решений под специфику производства в России.

На другой чаше весов были отечественные решения, которые обладали сходными недостатками. Исторически они развивались как бухгалтерские системы, и сама их структура говорила, что для решения задач «Мотовилихи» – управления сложным производством – они подходили с очень большой натяжкой. Эти рассуждения справедливы и в отношении существовавшего тогда решения «1С:УПП».

«Оказалось, что внедрение западных систем рискованно, а российские системы вообще мало годятся для создания системы управления производством», – вспоминает Вожаков. Эти неутешительные выводы стали причиной общения с руководством «1С» относительно их перспективной разработки «1С:ERP». Состоялась серия референс-визитов, в ходе которых специалисты предприятия общались с разработчиками и изучали модель, заложенную в систему, чтобы понять, как в ней будет реализовано управление на различных уровнях.

В конце концов именно этот продукт вызвал наибольшие симпатии, хотя на тот момент не было выпущено даже его бета-версии. Руководство понимало, что идет на риск, принимая решение о внедрении еще не выпущенной системы.

«Сейчас можно признать: решение наше правильное. И мы не разочарованы, хотя, конечно же, не исключалась вероятность того, что система может быть неработоспособной, – отмечает Вожаков. – Новые продукты, как известно, почти всегда оказываются сырыми. Мы действительно столкнулись с этим, но проблемы оказались решаемыми».

Реализация проекта выполнялась по классическим этапам, но при этом пытались запараллелить их там, где было возможно. Например, подготовку к опытной эксплуатации во многом совместили с самой опытной эксплуатацией. Часть функционала еще дорабатывалась под требования технического задания, но в этот момент уже шла опытная эксплуатация системы – в ней постоянно происходили изменения. В промышленную эксплуатацию система запускается в начале декабря, хотя формально еще не весь функционал готов.

Вдвое быстрее

Все новое руководство компании – люди достаточно опытные, они пришли с КамАЗа, где реализуется проект SAP. Они понимали все проблемы, которые могут возникнуть, и были готовы к ним, имея варианты решения.

Генеральный директор выступает спонсором проекта, являясь его ярым сторонником. Руководит проектом заместитель генерального директора по операционному управлению. Это человек, отвечающий за такие направления, как оптимизация производства, внедрение инструментов бережливого производства, реинжиниринг бизнес-процессов.

Идеология бережливого производства пришла на предприятия «Мотовилихи» с новой командой управленцев, многие подходы позаимствованы у КамАЗа. Конечно, они требуют адаптации, так как между двумя моделями – крупносерийным конвейерным производством и мелкосерийным производством на заказ – есть сильные отличия.

Идеология бережливого производства пришла на предприятия «Мотовилихи» с новой командой управленцев, многие подходы позаимствованы у КамАЗа

«Производство – это наиболее критичный для нас функционал ERP, – подчеркивает Вожаков. – Мы понимаем, что гораздо проще было пойти другим путем – например, начать с перевода в “1С” бухгалтерского функционала, уже реализованного в другой системе. Такой проект пошел бы гораздо легче». Однако оптимизация производственных процессов чрезвычайно актуальна, и она должна состояться как можно быстрее.

Показатели достижения целей проекта – это двукратное сокращение производственного цикла, изготовление 100% заказов в срок, а также минимизация отклонений фактической себестоимости от плановой. Это принципиальные цели для достижения в рамках проекта. Есть и цели второго уровня – например, двукратное сокращение запасов и объемов незавершенного производства. Практика и анализ процессов, в частности потерь времени при производстве, показывают, что такие цели абсолютно реальны.

«Это эмпирически обоснованные гипотезы о том, что, оптимизировав процессы и убрав из системы ненужные запасы, построив адекватную систему управления, мы сможем достичь таких показателей», – объясняет Вожаков. Однако надо понимать, что это не предельно возможные показатели, в будущем возможна их дальнейшая оптимизация.

Реорганизация процессов

«У нас есть ряд механизмов, являющихся нашими ноу-хау. Мы одни из первых, кто их использует – по крайней мере, на практике, – говорит Вожаков. – Главным является управление производством массовых позиций, ставшее штатным механизмом “1С:ERP”. Мы можем определять в составе изделия позиции массовой применяемости и настраивать для них особый вид обеспечения, чтобы производить эти детали не под заказ, а по потребности, на склад. При формировании заказа на изделия такие детали не планируются к производству – для их создания запускается специальная процедура в виде отдельного заказа. Но самое главное – система при этом позволяет поддерживать обратную связь. Если начинаются проблемы с производством массовых позиций, она сигнализирует, что будут проблемы с выполнением основного заказа».

Второй ключевой особенностью разработанной системы стал механизм управления производством при ремонте изделий. Он специфичен, но крайне важен для компании: до 60% заказов приходится на модернизацию ранее выпущенной техники. Специалисты «Мотовилихи» сами разработали методологию управления заказами на ремонт и полностью настроили схему автоматизации данных процессов.

Интеграция ERP-системы с методиками и подходами бережливого производства – еще одна важная часть проекта.

«Мы работаем рука об руку с командами, занимающимися проектами бережливого производства, постоянно общаемся, принимаем совместные решения. Практически ни одно решение по автоматизации не принимается без одновременного решения по реорганизации деятельности», – говорит Вожаков. Например, когда решались вопросы по реорганизации логистики, оценивалось, как это ляжет в материальный поток, как будет отражаться в системе и визуализироваться на рабочих местах.

Конфликтов между разными подходами (требованиями ERP-системы и методов бережливого производства) не бывает – платформа достаточно универсальна, позволяет реализовать любой подход, ее не приходится «ломать» ради бережливого производства. Иногда возникают дискуссии – например, относительно того, нужен склад в какой-либо зоне или нет, но это вопрос не автоматизации, а организации самих процессов. Можно констатировать, что компания уже прошла первый этап внедрения бережливого производства – наведения порядка, визуализации, но еще предстоит сделать очень много.

Окупится за полгода

«Любые проекты, связанные с перестройкой материальных потоков, колоссально сложны. Они сравнимы с операцией на сердце, когда ошибка может иметь фатальные последствия», – уверен Вожаков. Однако без таких рисков обойтись нельзя, ведь практический эффект при реализации проектов дают только сопутствующие внедрению ИТ изменения производственно-логистической системы.

Можно сказать, что на сегодняшний день «Мотовилиха» полностью готова к промышленной эксплуатации ERP-системы по изделиям, изготавливаемым вновь, и очень близка к этому по ремонтам. По ряду изделий уже ведется полноценная работа в ней, с внезапными проверками и наказаниями за несоответствие данных реальному положению. 1 января 2016 года состоится переход к промышленной эксплуатации ERP по всей продукции, выпускаемой на заводе.

В следующем году планируется тиражировать систему на два других завода компании, а также внедрить финансово-экономический блок. Оценка эффективности инвестиций еще не проводилась, но по расчетным показателям проект окупается, причем быстро – менее чем за полгода работы системы в промышленной эксплуатации.

У меня всегда была мечта: утром прийти в офис, взглянуть на экран и увидеть актуальное состояние того, что сейчас происходит в бизнесе. Максимально просто и максимально наглядно», – поделился директор по развитию систем аналитики и отчетности банка «Открытие» Алексей Благирев. Выступая на форуме Big Data 2015, организованном издательством «Открытые системы», Благирев рассказал о применении концепции «данные как сервис» и об информационном продукте Bank Insight, основная цель создания которого заключалась в том, чтобы менеджеры могли быстро понять, что сейчас происходит в бизнес-процессах, которыми они управляют.

Банк «Открытие» – один из самых динамичных розничных банков России, входящий в одноименную частную финансовую группу с суммарными активами свыше 3,6 трлн руб. В конце 2014 года группа «Открытие» завершила реорганизацию розничного банковского бизнеса: банк «Открытие» и Новосибирский муниципальный банк были присоединены к Ханты-Мансийскому банку. После реорганизации банк получил название «ХМБ Открытие».

Молчание данных

Изучение большинства «красивых» отчетов BI часто вызывает вопрос: что делать дальше с этой информацией? Данные молчат, какими бы «Большими» они ни были. Бизнес-аналитику необходимо своего рода озарение – инсайт (insight), что поможет перейти к дальнейшим действиям, убежден Благирев. Способы генерации таких озарений он разделил на три вида аналитических сервисов.

Алексей Благирев, директор по развитию систем аналитики и отчетности банка «Открытие»: «Данные поставляются тогда, когда нужно принять решение или осуществить контроль. Но основной смысл в том, чтобы привязать их к точке принятия решения».

Первый сервис – моментальный снимок состояния какого-либо объекта или бизнес-процесса (SnapShot).

Этот подход вырос из анализа инфраструктуры, но, по мнению Благирева, ничто не мешает использовать его и в бизнес-аналитике. Снимок бизнес-процесса можно сделать с любой перспективы, рассмотрев, например, сам процесс и все о нем или же его влияние на другие процессы.

Второй сервис – радар аномалий (Screening). Радар имеет ограниченный радиус действия и фокусируется на конкретном объекте или событии. При выявлении аномалии оперативно сигнализирует об этом пользователю.

Третий сервис – публикация набора данных для исследований (Zoom исследования).

Пользователи не всегда точно понимают, что именно они хотят исследовать. В этом случае им поможет подход «прочесывания» данных (data dredging), чтобы найти инсайты. Для этого им достаточно опубликовать сам набор данных по конкретному бизнес-процессу.

Помимо этого, первые два сервиса таят в себе проектирование конкретных наборов данных, которые также можно исследовать.

В первом случае пользователь получает статичный структурированный отчет с заданными параметрами, во втором – поток данных во времени, в третьем – определенный набор данных. Все вместе они позволяют получить взгляд на весь бизнес на 360 градусов, утверждает Благирев. Просто и надежно.

Озарение как информационный продукт

Инсайт можно получить, когда пользователь понимает правила игры. Для этого в «Открытии» используют концепцию «данные как сервис». Различные аналитические сервисы в банке собрали в единый ситуационный центр для управления бизнесом – единую информационную панель и назвали ее Bank Insight.

Навигационная панель позволяет пользователям переходить от сервиса к сервису, получая данные «точно вовремя» (just-in-time). Технологически Bank Insight построен на базе SAP Business Objects и распределенном хранилище данных.

«Мы взяли Business Objects и представили его в том виде, который удобен и понятен пользователю, – как обложку журнала, который хочется открыть», – сообщил Благирев. По сути, Bank Insight – это услуга, позволяющая с помощью аналитики отвечать на конкретные вопросы бизнес-пользователей, которые они задают себе регулярно.

Изначально такой подход было решено попробовать при создании ситуационного центра для контроля и координации процесса выдачи потребительских кредитов. Экспериментируя с разными способами подачи информации пользователям, аналитики поняли, что лучше всего, когда информация подается несколькими блоками: рейтинги (кто самый лучший), эффективность процесса и аномалии.

Начиная со сбора урожая

Благирев выделил несколько ключевых этапов цикла работы с Умными Данными (Smart Data), которые используются в «Открытии».

На первой стадии, называемой «сбором данных» (Data Harversting), проактивно собираются данные из разных источников, в том числе неструктурированных.

Для сбора данных необязательно иметь заказ на создание аналитического сервиса. Важно, чтобы пользователи не ждали, пока данные появятся в хранилище, и начали ими пользоваться.

«Именно поэтому “сбор урожая” нужно начинать до того, как вы определитесь с тем, какой информационный продукт планируете создать», – указал Благирев.

На второй стадии данные попадают в ситуационный центр по управлению эффективностью бизнес-процессов и возникающими аномалиями. На этом этапе проектируются аналитические сервисы, чтобы обеспечить управление ключевыми бизнес-процессами.

На третьей стадии данные публикуются для исследований. На этом этапе аналитики управляют циклом подтверждения гипотез, исследуют и ищут решения проблем, а по результатам публикуют кейс с инсайтами и, возможно, интегрируют полученную модель в ситуационный центр как новый сервис. Таким образом, возникает цикл накопления знаний на основании ранее полученных данных.

На четвертой стадии организуется управление аномалиями качества самих данных на протяжении всего цикла получения информации.

Все это происходит в соответствии с концепцией just-in-time – точно вовремя.

«Мы решили отказаться от термина real-time, так как он воспринимается пользователями по-разному, и заменили его термином just-in-time. Данные поставляются тогда, когда нужно принять решение или осуществить контроль, – говорит Благирев. – Но основной смысл в том, чтобы привязать их к точке принятия решения».

Когда речь заходит о цифровом рабочем пространстве, все громче звучит тревога из-за вторжения машин в трудовую деятельность человека, поскольку сфера применения роботов, начиная от грязной и опасной работы и заканчивая процессом принятия решений, действительно активно расширяется. Но критики не учитывают возможностей, открывающихся перед людьми в контексте человеко-машинного партнерства.

Между тем, передав человеку необходимые инструменты и обеспечив социализацию машин, мы сможем перестроить бизнес-процессы таким образом, чтобы оптимизировать человеко-машинное взаимодействие и существенно повысить эффективность решения стоящих перед нами задач.

Передача эстафеты

В своей книге «За границами автоматизации» Джулия Кирби и Томас Давенпорт показали, что грядущую роботизацию следует рассматривать не как игру с нулевой суммой, а как взаимное дополнение людьми и машинами своих усилий в процессе совместной деятельности. На пути к достижению общей цели человек и машина попеременно передают эстафетную палочку друг другу. И никакого противостояния в этой гонке быть не должно.

Для бизнес-менеджеров очень важно отладить четкую передачу эстафетной палочки на очередном этапе оптимизации процессов.

Поскольку основной движущей силой автоматизации и роботизации являются люди, мы сами сознательно, а возможно, и бессознательно отказываемся от некоторых своих ролей в пользу машин. Мы выстраиваем будущее в двух сходящихся направлениях: оснащение необходимыми инструментами процессов, выполняемых человеком, и социализация машинных процессов. Таким образом, две эти составляющие гармонично дополняют друг друга.

Схема разделения труда – человеко-машинное взаимодействие

Можно выделить несколько классов профессиональной деятельности, где либо машина дополняет человека, либо человек – машину, либо те и другие взаимно дополняют друг друга.

Для иллюстрации типов взаимодействия нужно сделать акцент на том, кто выполняет работу и как протекают соответствующие процессы. Возможны такие сценарии человеко-машинного взаимодействия: «физическое с физическим» – лицо, осуществляющее уход за больными, использует интеллектуальных мобильных роботов для доставки в больницу медицинских препаратов и расходных материалов; «физическое с виртуальным» – складские рабочие надевают «умные» очки для навигации и получения инструкций, помогающих повысить производительность труда; «виртуальное с физическим» – врачи принимают участие в проведении хирургической операции в дистанционном режиме; «виртуальное с виртуальным» – операторы контакт-центра работают в тандеме с виртуальными когнитивными агентами.

Растущая степень социализации роботов позволяет им решать уникальные задачи более эффективно. И в процессе социализации машин люди получают в свои руки инструменты, расширяющие возможности и оптимизирующие их деятельность.

Техническое оснащение человека

Мы получаем в свое распоряжение необходимые инструменты и пользуемся преимуществами носимых устройств и датчиков, присутствующих на рынке. Эта концепция «самоуправления на основе количественных оценок» помогает следить за состоянием своего здоровья и анализировать огромные объемы данных, генерируемых в процессе нашей повседневной деятельности. А оснащение соответствующими инструментами рабочих мест меняется в процессе отслеживания работодателями поведения своих сотрудников и оптимизации условий их труда.

По словам Стива Казенса, директора компании Savioke, выпускающей автономных роботов-помощников для сферы услуг, связь персонала гостиничной сети Aloft с развернутыми там роботами поддерживается с помощью смартфонов и «умных» часов, позволяющих человеку контролировать действия роботов и вмешиваться в тех редких случаях, когда они нуждаются в его помощи.

Передача работникам склада «умных» очков и ПО дополненной реальности помогла компании DHL повысить эффективность складских операций на 25%. Такое решение позволило «высвободить руки» и стало настолько органичным, что работники уже практически не замечают надетых на них очков.

К наиболее сложным системам подобного рода относятся шлем Q-Warrior и амуниция «железного человека» TALOS, позволяющая радикально улучшить осведомленность солдат о текущей ситуации и придающая им «сверхчеловеческие» возможности.

Примерами сценариев виртуальной работы и инструментального оснащения человека являются робот телеприсутствия Double, хирургическая система da Vinci, а также управляемые человеком дроны и беспилотные летательные аппараты, помогающие людям расширять сферу своей деятельности и решать поставленные задачи в дистанционном режиме.

Социализация машин

Небольшой автономный робот Aethon Tug осуществляет доставку в больницы медицинских препаратов и расходных материалов. К настоящему моменту он преодолел уже более 1,5 млн километров. Робот соблюдает меры безопасности при перемещении среди людей, обходит препятствия и умеет пользоваться лифтом. Одним из аспектов его социализации является способность использовать уже существующую инфраструктуру больниц – ему не нужны ни специально выделенные проходы, ни обширные зоны погрузки.

Rethink Robotics выпускает промышленного робота Baxter, ставшего известным благодаря экрану, который заменяет ему лицо. За социализацию здесь отвечает технология физического уведомления о предстоящем перемещении. Благодаря такому решению работающие рядом с ним люди не испытывают дискомфорта.

Rethink передает необходимые инструменты и человеку. Ее новый робот Sawyer оснащен вторым экраном, который можно использовать в качестве управляющего планшета. В процессе дальнейшей оптимизации гибких производственных модулей конструкторы изучают возможности анализа данных, собранных «интеллектуальными роботами и интеллектуальными работниками».

Даже полностью автономные транспортные средства и беспилотные автомобили требуют определенной социализации, с тем чтобы при маневрировании принимать меры предосторожности, избавляющие пассажиров и пешеходов от нежелательных сюрпризов. Еще одной инновационной сферой является производство мягких роботов, которые изготавливаются из деформируемых структур. Это позволяет использовать их в суровых условиях эксплуатации и при прямом контакте с человеком или с неизвестными объектами.

Последствия для менеджеров

Со временем количество таких сценариев увеличится – люди получат в свои руки дополнительные инструменты, а находящихся вокруг социализированных машин будет становиться все больше и больше. Человек будет иметь доступ к многочисленным датчикам, носимым устройствам и средствам анализа в облаке, а социализированные машины оснастят комбинированными сенсорами и технологиями геолокации, предоставив им возможность выражать свои эмоции и намерения, изъясняться на естественном языке, накапливать знания и сохранять информацию в памяти.

Можно ожидать и роста масштабов человеко-машинного взаимодействия. На предприятиях укрепляются связи типа «один к одному», «один ко многим» и «многие ко многим». Примером является зарегистрированный Google патент на управление армией роботов из облака.

Конкретные сценарии человеко-машинного взаимодействия будут меняться по мере изменения клиентских предпочтений и рабочих бизнес-процессов. В аэропорту, например, пассажир сможет использовать «умные» часы для получения уведомлений и поиска маршрута передвижения, поддерживая при этом связь с целым рядом роботов, запаковывающих багаж, управляющих его выдачей и даже обслуживающих парковку автомобилей.

В компании считают, что роботы будут играть важную роль в обслуживании пассажиров, а контакты между людьми и машинами станут более тесными. Использование роботов при организации перевозки багажа позволит освободить людей, оставив за ними лишь руководство этим процессом.

Ключевой для менеджера в ближайшие годы станет задача повышения гибкости и поиска путей дальнейшего взаимодействия людей и машин, соответствующих характеру выполняемой работы. Формирующаяся среда открывает благоприятные возможности для дальнейшего технического оснащения человека и социализации машин, конкретные же решения будут определяться особенностями стоящих перед предприятиями задач.

Работникам придется адаптироваться к различным сценариям взаимодействия с машинами точно так же, как и при общении с людьми. Машины тоже должны обладать высокой степенью адаптации. Руководителям, планирующим цифровые рабочие места будущего, необходимо рассматривать весь спектр доступных средств с соответствующим техническим оснащением и социализацией, а усовершенствованные и оптимизированные интерфейсы помогут им обеспечить передачу эстафеты в рекордно короткие сроки.

– Nicholas D. Evans. Instrumenting the human and socializing the machine. Computerworld. August 12, 2015

Виртуальная помощница IPsoft Amelia интереснее, чем Apple Siri. Ее речь экспрессивнее. Выражение лица и жесты меняются почти мгновенно. Siri может остроумно ответить на каверзный вопрос, зато Amelia умеет сопереживать.

Amelia – это платформа искусственного интеллекта компании IPsoft. Она способна понимать происходящее и увлекать слушателя. Но еще важнее то, что Amelia достаточно реальна для выполнения вашей работы.

Система обучается, наблюдая за взаимодействием пользователя и сервисного агента. По утверждениям представителей разработчика, у одного из их медийных клиентов Amelia обрабатывает 64% звонков, что позволило сократить штат специалистов, работающих с информацией, с 76 до 32 человек.

Поставщики когнитивных систем, такие как IPsoft, концентрируются на автоматизации сложных, нерутинных операций, которые выполняют финансовые аналитики, страховщики, специалисты по подготовке налоговых деклараций, менеджеры, программисты и представители других профессий, решающие нетривиальные задачи.

Следующая волна автоматизации обещает стать логическим продолжением автоматизации рутинных работ. Если в 1991 году рутинными, повторяющимися операциями, подчиняющимися строго определенным правилам и охватывающими как ручной труд, так и умственную деятельность, в США занимались 58% работников, то к 2011 году их доля сократилась до 44%.

За тот же период число занятых нерутинной деятельностью выросло с 29 до 39% (см. «Изменение структуры занятости в период с 1991 по 2011 год»).

Следующей в списке автоматизации должна стать растущая область нерутинной когнитивной деятельности. Вот почему «умные» машины уже сейчас находятся в центре внимания.

На подходе роботизированные начальники и менеджеры. Ожидается, что вскоре 20% всего бизнес-контента будут генерировать машины.

По мнению поставщиков, процесс автоматизации повлечет за собой создание рабочих мест, требующих более высокой квалификации. Вопрос, приведет ли усложнение автоматизации к сокращению числа рабочих мест, пока остается без ответа.

Там, где человек выполняет стандартные операции, когнитивные агенты уже готовы заменить его, причем они выполняют порученные им операции лучше

«Там, где человек выполняет стандартные операции, когнитивные агенты уже готовы заменить его, причем они выполняют порученные им операции лучше, – указал в интервью бывший профессор математики Нью-Йоркского университета Четан Дьюб, исполняющий ныне обязанности президента и генерального директора компании IPsoft. – Я бы не стал давать какую-то оценку IQ Amelia, потому что IQ все-таки предполагает творческое мышление. А с этим у нее пока не очень хорошо. Но зато все, чему научилась, она выполняет безупречно. Новые вещи, с которыми вы не имели дела прежде, появляются в результате умозаключений. И сегодня наука уже подходит к тому, что машины научатся генерировать умозаключения».

Siri – игрок из другой лиги. Это виртуальная цифровая помощница, пока что не умеющая рассчитывать ипотеку, выдавать кредиты и определять страховку – то есть решать задачи, с которыми Amelia вполне способна справиться. Однако Siri отлично подходит для выполнения административных функций и готова заменить собой секретаря.

По мнению Дьюба, машины довольно быстро сумеют отвоевать себе широкое поле деятельности, включающее всю рутинную работу. Людям же останутся операции, требующие творческого мышления. Это та зона, куда должен перемещаться человек.

Amelia, созданная по образу студентки Южно-Калифорнийского университета, наглядно продемонстрировала, как должны развиваться машины, чтобы стать спутником человека.

Когнитивная виртуальная работница Amelia, созданная компанией IPsoft, умеет говорить, читать и писать, обучаясь выполнению различных действий точно так же, как человек. Amelia демонстрирует проявление эмоций и интеллект, понимает, о чем ее просят и даже что чувствуют люди. Ее ответная реакция проявляется как вербально, так и в выражении лица. Если Amelia не понимает, чего от нее хотят, она предлагает показать это на практике, запоминая, с тем чтобы в следующий раз проделать все самостоятельно. Роботы такого вида, поддерживающие связь с «виртуальными инженерами», могут найти применение в контакт-центрах, помогая автоматизировать решение тактических задач и оставляя человеку стратегические. Таким образом, персонал может сосредоточиться на реализации проектов более высокой ценности, а стоимость труда сокращается обычно на 30-35%.

– Patrick Thibodeau. Meet the virtual woman who may take your job. Computerworld. October 9, 2015

Одной из базовых технологий Интернета вещей является радиочастотная идентификация (Radio Frequency Identification, RFID). Ее внедрение – один из главных шагов к цифровой трансформации компаний многих отраслей. Но эффективному применению RFID на российских предприятиях зачастую препятствуют управленческие проблемы.

По данным IDTechEx, озвученным на II Московском ID-Форуме, в 2014 году общий объем мирового рынка RFID составил 8,9 млрд долл., а в 2015-м рынок превысит 9,6 млрд долл. Сейчас 13% продаж приходится на считывающие устройства; все остальные доходы формируются от поставок меток различных видов. Основная масса меток используется для оснащения средств контроля доступа и в розничной торговле, далее с большим отрывом следуют «умные» билеты и производство.

Объем российского рынка, увы, оценить невозможно из-за закрытости информации о сделках. Но, анализируя ситуацию в смежных сегментах, можно предположить, что он составляет 3-5% от мирового, а рост находится на уровне 30% в год, указывает Анастасия Григорьева, ведущий аналитик НПП «Радар ммс».

Эксперты, собравшиеся на форуме, отмечали, что многие предприятия отказываются от RFID-проектов на стадии «пилота» из-за высокой стоимости меток. Так бесславно в нашей стране заканчиваются три четверти подобных начинаний. Действительно, в крупных проектах стоимость меток составляет около половины общих проектных затрат.

Сейчас технологии радиочастотной идентификации более всего востребованы в российском ретейле, логистике, медицине и некоторых производственных процессах, однако в ближайшем будущем ожидаются заметные перемены: активность сместится в сферу легкой промышленности, оборонного сектора и почты.

Именно эти отрасли станут точками роста для рынка RFID в России, что объясняется реализацией ряда крупных проектов. Почта России давно прорабатывала возможность маркировки RFID-метками писем и бандеролей, и сейчас эти работы входят в завершающую фазу. Также в рамках развития общих процедур Таможенного союза начат проект по маркировке изделий легкой промышленности, чтобы взять под контроль их оборот. Что касается военной промышленности, то здесь радиочастотные технологии используются для идентификации специфических изделий.

Эволюция решений

Сильная сторона RFID хорошо известна – это возможность пометить каждое конкретное изделие и отследить весь его жизненный цикл. Именно поэтому главным направлением развития прикладных решений, использующих данную технологию, стала инвентаризация. До сих пор этот процесс широко используется на предприятиях, ведь точная инвентаризация означает точный учет и контроль движения материальных ценностей и товаров.

Как отмечает Дмитрий Артемьев, директор по развитию бизнеса Sarus Technology в России, эволюция подобных решений происходит в три этапа.

Первым, вполне естественным применением технологии RFID стала «мобильная инвентаризация», то есть ручная проверка наличия имущества с использованием мобильных терминалов. Этот метод дает возможность точно и достаточно оперативно проводить учет. Благодаря несложным процедурам руководство компании получает минимально необходимую информацию для реализации мультиканального ретейла, автоматизации взаимодействия с партнерами и борьбы с воровством.

На следующей стадии развития систем инвентаризации появились «умные полки» и «склады реального времени». Такие решения дают менеджерам информацию о наличии и местоположении товара почти в режиме онлайн. Это позволяет компаниям задействовать для оценки ситуации бизнес-аналитику, эффективнее бороться с кражами, внедрять технологии взаимодействия с покупателем, а также реализовывать интерактивные технологии, например «умные» вывески – Digital Signage.

«Умные полки» находят все большее применение в дорогих бутиках. Однако стремления усовершенствовать процедуры инвентаризации недостаточно для широкого внедрения RFID. Чтобы технология заработала в полную силу, надо анализировать (и понимать, как использовать) информацию о том, какие продукты берутся с полки и возвращаются туда, а также как часто это происходит.

Поэтому в последнее время специалисты говорят о распространении концепции area-tracking, которая подразумевает постоянную доступность данных о перемещении объектов и их приблизительном местоположении. По функционалу такие решения близки к системам локального позиционирования (Real Time Location System, RTLS). Торговым предприятиям они дают важную маркетинговую информацию о движении клиентов с выбранными товарами. Этот подход применим во всей цепочке поставок с целью оптимизации процессов.

Борьба за прозрачность

Сейчас RFID становится эффективной технологией для борьбы с контрафактом, особенно в таких проблемных областях, как алкогольная индустрия, торговля меховыми изделиями и фармацевтика. При этом ключевую роль играет возможность мгновенной проверки подлинности изделий.

Показателен проект по маркировке товаров легкой промышленности контрольными идентификационными знаками, запущенный Евразийской экономической комиссией на территории России и Таможенного союза. Сначала RFID-метки будут закреплены только в знаках для меховых изделий, но в будущем спектр товаров, охваченных мониторингом, будет расширяться. Эта система направлена на контроль жизненного цикла изделий и их оборота.

Разумеется, первоочередной задачей этого макрорегионального проекта станет вовсе не защита потребителей от контрафакта, а повышение собираемости налогов. По словам Эльдара Вагапова, председателя ассоциации AIM Russia, нелегальный оборот товаров легкой промышленности в России за 2014 год превысил 10 млрд долл.

Кроме того, многим предприятиям необходима защита от недобросовестной конкуренции. По неофициальной статистике, в России одна сетевая компания платит около 80% всех налоговых платежей по меховым изделиям. Остальные же работают по серым схемам.

Снижение административных барьеров для бизнеса – еще одна цель проекта: автоматическая идентификация позволит проводить проверки быстрее и прозрачнее, сократив возможности для злоупотреблений. «Побочным» позитивным эффектом от RFID-проекта ЕЭК может стать повышение уровня автоматизации бизнес-процессов в отраслевых компаниях на базе технологий радиочастотной идентификации.

Постановление стран – участников ЕЭК о внедрении системы маркировки товаров легкой промышленности было подписано совсем недавно, система должна заработать 1 апреля 2016 года

Постановление стран – участников ЕЭК о внедрении системы маркировки товаров легкой промышленности было подписано совсем недавно, система должна заработать 1 апреля 2016 года. В каждой стране будет создан национальный сегмент системы, где будут храниться электронные паспорта изделий. Эти сегменты будут интегрированы между собой и с системами контролирующих органов.

«Для России это хорошая возможность дать толчок рынку, нам не хватало именно такого импульса», – считает Вагапов. Принудительное внедрение технологии RFID в конечном счете несет благо компаниям и будет стимулировать их дальнейшее развитие.

Не дороже денег

Экспертное сообщество всегда привлекают проекты «с изюминкой», в полном объеме раскрывающие возможности той или иной технологии. Подобный проект реализовал Государственный Эрмитаж, заказав для своих нужд уникальную RFID-систему по уникальной же стоимости.

На первый взгляд, у RFID-проектов, реализуемых в музеях и библиотеках, много общего. Действительно, маркировка музейных экспонатов похожа на маркировку библиотечных фондов. Однако, как подчеркивает Сергей Дудников, директор Центра междисциплинарных проектов Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ», на этом сходство заканчивается: у этих организаций различные источники финансирования и принципиально разные задачи.

Библиотеки полностью зависимы от государства (или иного владельца) и решают преимущественно задачи инвентаризации и контроля фондов. Музеи, напротив, зарабатывают хорошие деньги и имеют возможность (а главное – желание) внедрять передовые, самые мощные решения. Их интересуют не только учетно-идентификационные функции, но и контроль в помещениях по принципу «свой-чужой».

Особенностью музеев является то, что многие бесценные предметы культуры регулярно отправляются на различные выставки и мероприятия. При этом нужно гарантировать их возврат: проблема подделки произведений искусства широко известна и до сих пор не решена, хотя соответствующие попытки предпринимались и предпринимаются.

В Эрмитаже около 10 тыс. картин и более 3 млн других экспонатов различных форм и размеров, каждый из которых требует особой маркировки. Специалисты музея пришли к выводу, что технология RFID – оптимальное решение этой задачи. Метки невелики по размеру, они считываются на расстоянии (в том числе через преграды) и по нескольку штук одновременно. Эти возможности весьма ценны: при отправке картин на выставку в другой музей их пакуют в большие контейнеры, и наличие экспонатов внутри легко проверить на любом этапе транспортировки с помощью сканирующего устройства. Кроме того, метки обладают высокой степенью защиты от подделки и дают возможность автоматического мониторинга предметов. Правда, метки, отвечающие нескольким взаимоисключающим требованиям (малый размер, распознавание на большом расстоянии, нанесение на различные поверхности, разрушение при попытке оторвать и т. п.), стоят довольно дорого – больше 1 долл. за экземпляр. Однако это не стало препятствием для реализации проекта в Эрмитаже.

Попутно в музее оптимизировали работу гардеробных, сотрудники которых иногда недобросовестно выполняли свои обязанности. В результате проекта была визуализирована информация о секциях гардероба со свободными местами и обеспечена сохранность одежды. В будущем Эрмитаж планирует задействовать метки RFID для сбора и систематизации информации о предпочтениях посетителей и их маршрутах.

Причины неудач

Участники рынка отмечают высокую «смертность» среди RFID-инициатив. Почему это происходит и как повысить «живучесть» идентификационных проектов?

Алексей Писаревский, генеральный директор компании «АйТиПроект», отмечает, что чаще всего проекты останавливаются уже в пилотной фазе из-за финансового фактора. Даже получив желаемый результат, но оценив полную стоимость работ, многие заказчики замораживают проект «по крайней мере до снижения стоимости меток». Зачастую компании, желающие внедрить RFID, не понимают, что им придется заодно поменять бизнес-процессы, перестроить ИТ-инфраструктуру, предпринять определенные административные действия.

«Если в Европе рекомендация интегратора, например, ставить коробку на полку в определенном положении не вызывает никаких затруднений, то у нас первой реакцией заказчика является фраза “Это невозможно!”», – удивляется Анна Карпова, директор по продажам дистрибьюторской компании Detem. Неготовность к внутренним изменениям приводит к срыву RFID-проекта, ведь если не обеспечить гарантированное считывание метки, рушится вся его концепция.

Руководители некоторых компаний ошибочно полагают, что при интеграции RFID-решений можно обойтись «малой кровью», и дружно наступают на одни и те же грабли, переоценивая возможности собственных ИТ-специалистов. Между тем для реализации проекта нужно обладать широким спектром компетенций. Вагапов убежден, что команда штатных программистов вряд ли справится с интеграцией незнакомого решения. Практика показывает: самостоятельное внедрение систем RFID на предприятиях обычно заканчивается неудачно. Самое печальное, что такие эксперименты негативно влияют на имидж RFID в целом.

Яркой иллюстрацией этого стал проект компании «Центробувь», закупившей решение у зарубежного системного интегратора и получившей от него коробку оборудования с инструкцией по эксплуатации. В результате проект был признан крайне дорогостоящим и нецелесообразным для продолжения. В проектах RFID, как и во многих других подобных инициативах, чрезвычайно велика роль квалифицированного консалтинга.

Еще один горький урок – широко разрекламированный пилотный проект «Магазин будущего», реализованный «Роснано» совместно с X5 Retail и закрытый в прошлом году. Проект был уникален по гигантскому расходу меток на поштучную маркировку продуктов питания и завышенным требованиям к считывающему оборудованию.

Все усилия предпринимались для того, чтобы победить очереди. Благодаря работе интеграторов эта важная задача была решена.

Но, по мнению Дудникова, проект изначально не имел шансов на успех: «От конвейера производителя до кассы ретейлера можно насчитать около 12 транзакций считывания метки товара. Чтобы получать максимальные преимущества от меток, надо маркировать продукцию еще на стадии производства – лишь в этом случае использование столь продвинутых технологий обретает смысл и начинает окупаться. А только на стороне ретейлера такой проект реализовывать смысла нет – ведь когда товар попадет на полки магазинов, большая часть транзакций уже будет совершена».

***

RFID – ключевая технология Интернета вещей – позволяет усовершенствовать деловые процессы и работать с физическими объектами, как с данными. Она затрагивает многие аспекты бизнеса – от управления движением товаров и маркетинга до функций HR. Вот только работать с данными, появляющимися в результате внедрения RFID-технологий, большинство компаний пока не умеют. Это затрудняет оценку эффективности проектов. Чтобы точно подсчитать будущие дивиденды, следует четко понимать, как именно технология RFID будет использоваться сейчас и какую отдачу принесет в перспективе.