Ожидается, что платформы Интернета вещей принесут организациям экономию, помогут оптимизировать принятие решений благодаря доступу к новым источникам данных, позволят повысить продуктивность труда персонала, а также улучшат обзор деятельности организаций и качество обслуживания заказчиков. В McKinsey Global Institute прогнозируют, что к 2025 году совокупная экономическая ценность экосистемы Интернета вещей достигнет 11 трлн долл.
Через устройства Интернета вещей можно получать полезные данные практически во всех отраслях. Медицинские учреждения могли бы с их помощью улучшить уход за пациентами, а розничные продавцы – привлечь новых покупателей и оптимизировать обслуживание.
По данным технологической ассоциации CompTIA, в 60% американских компаний уже осуществляются связанные с Интернетом вещей инициативы – как экспериментальные, так и полномасштабные, а из препятствий, мешающих этим проектам, второе место по частоте упоминания занимает нехватка навыков в новой области.
К сказанному нужно добавить, что есть и дефицит специалистов по безопасности.
Интернет вещей – сложная экосистема, и ИТ-специалистам нужны будут знания во всех ее аспектах, отмечает Сет Робинсон, старший директор по анализу технологий CompTIA: «Речь идет не только о том, чтобы построить техническую систему, способную справляться с какой-то повседневной задачей, но и о том, чтобы с помощью новых технологий осваивать новое. Поэтому нужны еще и знания о конкретных ожиданиях бизнеса».
Какими будут ИТ-специалисты в мире Интернета вещей? Своими прогнозами поделились эксперты, уже осваивающие эти технологии.
Необходимые навыки
В мире Интернета вещей специалистам по инфраструктуре, разработке ПО, безопасности и данным придется расширить знания в этих областях и дополнять их компетенцией в сфере Интернета вещей, а кроме того, им понадобятся навыки управления проектами и деловые качества.
Можно перечислить немало навыков, имеющих отношение к Интернету вещей. Компаниям, которые выпускают сами устройства, или «вещи», составляющие паутину взаимосоединенных систем, понадобятся работники с навыками в области производства.
Организациям, пользующимся этими устройствами для сбора данных, нужны будут люди с опытом в области оборудования и ПО, c навыками соединения различных компонентов, а также ученые по данным и аналитики, умеющие извлекать пользу из информации.
– Безопасность. Специалисты по информационной безопасности станут еще более востребованными в мире, где из-за наплыва новых IP-устройств неизбежно вырастет число уязвимостей. DDoS-атаки, уже сегодня организуемые с применением «вещей», – это только «первые ласточки».
Как отмечает Дэвид Фут, глава компании Foote Partners, занимающейся исследованиями рынка труда, наиболее востребованными будут специалисты по оценке защищенности, инфраструктуре открытого ключа, этичному хакерству, анализу вторжений, корпоративным системам защиты, криминалистической экспертизе и защите беспроводных сетей.
– Оборудование и сети. Практически все устройства будут оснащены датчиками, собирающими, хранящими и передающими информацию. Для переноса всего этого объема трафика нужны будут надежные сети. Нынешним специалистам в области ИТ-инфраструктуры понадобятся знания о сетях, соединяющих IoT-устройства.
С ростом применения Интернета вещей востребованными будут компетенции в области технологий программно-определяемых сетей (SDN). «Во многих компаниях с SDN еще не экспериментировали, – отмечает Робинсон. – Просто сегодня не у всех есть потребность в виртуализации сети и детально настраиваемом контроле за проходящим через нее трафиком. Но с его неизбежным увеличением эти потребности будут все более актуальными».
– ПО и интеграция систем. Специализированные программные средства понадобятся, чтобы извлекать пользу из данных, а интеграция – для налаживания обмена данными в пределах всей среды.
Для сред Интернета вещей нужны будут не только хорошие специалисты по конкретным системам, но и те, кто знает, как соединить множество систем, организовать передачу данных для решения стоящей задачи, те, кто понимает принципы связи между разными системами.
– Большие Данные. Это важнейшая движущая сила внедрения технологий Интернета вещей. Даже если кажется, что вашей компании Большие Данные пользы не принесут, есть вероятность того, что вы будете пользоваться какими-либо устройствами Интернета вещей, а значит, соответствующие знания понадобятся в любом случае.
В компании Foote Partners в числе наиболее востребованных называют навыки работы с Apache Hadoop, базами NoSQL и NewSQL, а также с Apache Spark.
В компании GE Aviation после реализации проекта цифровой трансформации и внедрения технологий Интернета вещей появились две новые должности – директор по данным и главный инженер по новым методологиям производства. Для проектов разработки ПО компании требуются профессионалы с широкими познаниями в сфере Больших Данных, говорит ИТ-директор GE Aviation Джуд Шрамм: «Нам нужны люди, разбирающиеся в широком круге технологий, таких как Hadoop, Cassandra, Greenplum. Мы вкладываем деньги, чтобы нанимать новых специалистов и обучать имеющихся. Мы стремимся максимально расширить их компетенцию и приучить к адаптивности. Нам не нужны те, кто хорошо разбирается только в одной области, – мы ищем специалистов по Большим Данным, имеющим познания по всем технологиям».
– Аналитика. Еще одна движущая сила реализации проектов Интернета вещей – потребность в принятии более обоснованных решений, для чего необходимы инструменты аналитики, отображающие результаты в удобном виде.
Примерно в 60% компаний, ставших участниками опроса LNS Research, признались, что им не хватает собственных специалистов, чтобы начать проект в области Интернета вещей или аналитики. Мэтью Литлфилд, президент LNS, говорит, что остальные 40% – те, кто утверждают, что располагают нужными навыками, – «просто не осознают реальных масштабов проблемы».
Почти в четверти компаний, не имеющих аналитических навыков, собираются воспользоваться услугами соответствующих консалтинговых фирм, а треть респондентов признались, что вообще не знают, как подступиться к решению задачи.
По словам Литлфилда, в мире Интернета вещей наука о данных «разветвляется». В рамках традиционного бизнес-анализа можно делать прогнозы, предоставлять диагностические сведения или выдавать предписания, пользуясь моделями, симуляциями и статистическим программированием. А в мире Интернета вещей вы просто собираете данные из множества различных источников, отношения между которыми могут быть заранее неизвестны. Поэтому нет возможности создать эффективные модели и проводить симуляции, отсутствует понимание внутренних механизмов того, что вы пытаетесь смоделировать. Таким образом, обучение отраслевых экспертов навыкам современной аналитики – одна из важнейших задач сегодняшнего дня, считает Литлфилд. Наука о данных регулируется совершенно новым набором правил, к которым традиционные специалисты могут относиться скептически.
– Облачные вычисления. С ростом объема данных в рамках проектов Интернета вещей предпочтительной инфраструктурой для них станет облачная.
Компании «перерастут» свои центры обработки данных, и им придется переключиться на сотрудничество с провайдерами облачных сервисов. В результате вырастет спрос на специалистов, разбирающихся в этой области, способных эффективно управлять данными и обеспечивать к ним доступ для анализа.
– Управление проектами. Внедряя технологии Интернета вещей, компании не отказываются от центральных отделов ИТ, но характер их отношений и связей с другими отделами меняется. Эта тенденция отчетливо прослеживается в области управления проектами: поскольку сами инициативы становятся более сложными, в их осуществлении возрастает роль других отделов помимо ИТ-службы.
– Деловые качества. С ростом применения Интернета вещей техническим специалистам понадобятся знания в области бизнеса.
ИТ-специалист, придя в тот или иной отдел, должен «быстро выяснить в ходе беседы с руководителем, какие данные требуется отслеживать для точной оценки результативности».
Работник новой эпохи
Поскольку IoT-системы имеют конвергентный характер, от технических работников потребуются знания вне их основной области специализации. Во многих компаниях уже обучают смежным профессиям специалистов по оборудованию и разработке ПО – особенно в промышленных отраслях, для которых характерна тенденция слияния ИТ и производственной деятельности.
На таких предприятиях ИТ-специалистов обучают основам программируемых логических контроллеров и автоматизации управления, а инженерам АСУ преподают основы ИТ, сетей и т. д.
В GE Aviation для обучения технических специалистов смежным профессиям сформирован отдел, получивший название «Цифровая лига». В него вошли 35 сотрудников, поровну из отделов ИТ, инженерного проектирования и управления производством и цепочкой поставок. Участники «лиги» совместно разрабатывают аналитические решения для управления запасами, оптимизации времени безотказной работы машин и автоматизации сборочных цехов.
«ИТ-специалисты активно осваивают специфику работы в цехах, так как это помогает разобраться в маршрутах данных, – отмечает Шрамм. – Работники производственных отделений и руководители, отвечающие за цепочку поставок, обучаются программировать, чтобы иметь возможность оптимизировать работу предприятия при помощи средств аналитики. Аналогичные навыки приобретают инженеры – им нужны знания о том, как информация перемещается от них в цеха, где файлы проектов загружаются в производственное оборудование».
Деятельность «Цифровой лиги» расширяется – растет число заводов и филиалов, сотрудники которых обучаются смежным профессиям.
Курс на инновацию
Эксперты сходятся во мнении о том, что со временем технологические отделы будут расти, «умнеть» и ускоряться, но готовиться к этому надо уже сейчас. Нужно, чтобы ИТ-руководители были «многостаночниками», умеющими программировать, мыслить стратегически и верно выбирать показатели производительности для отслеживания.
Технических специалистов надо заранее знакомить с возможностями и компонентами экосистемы Интернета вещей, принципами их соединения и основами построения решений. А для повышения эффективности бизнеса нужно, чтобы эмпирическое обучение стало частью повседневной деятельности, и для этого рекомендуется создавать центры практического обучения.
«Нужно приучаться распознавать закономерности, это основа ассоциативного мышления, одного из главных навыков аналитика», – уверен Фут.
«Возможно, стоит делить специализацию по отраслям, – говорит Литлфилд. – Ведь сейчас почти в каждой отрасли есть свои собственные альянсы и консорциумы, занимающиеся тематикой Интернета вещей».
– Stacy Collett. Is your IT staff ready for IoT? Computerworld. Oct 31, 2016