Самое интересное

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

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

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

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

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

Эффект и цена: а есть ли связь?

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

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

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

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

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

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

Доза дегтя

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Не стоит также забывать о рисках потери и кражи данных.

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

Обретение ценности

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

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

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

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

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

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

Основной опыт работы с большими данными, который удалось накопить в фармацевтической отрасли, связан главным образом с фармакокинетическим и фармакодинамическим моделированием. После того как определена доза препарата и начинается этап перехода «от пробирки к человеку», в цепочке накопления данных появляются разрывы. Потенциально полезные для фармацевтики большие данные – геномные данные, сведения о назначенной терапии, данные лабораторной диагностики и мониторинга состояния пациентов, посты на форумах и в социальных сетях – скапливаются отдельными «островами». Фармацевтические компании не успевают перерабатывать этот вал данных в знания и тем более применять их.

Сэкономить время и деньги

Интересы биотех- и фармкомпаний к технологиям анализа больших данных и искусственного интеллекта очень широки и простираются от собственно разработки препаратов до получения обратной связи от пациентов, контроля приема лекарств и соблюдения рекомендаций врачей, совместной работы и повышения операционной эффективности.

Однако, как отметили участники конференции «Большие данные в фарме», организованной Semantic Hub при содействии Агентства стратегических инициатив, прекрасные ожидания фармкомпаний, связанные с цифровизацией здравоохранения, связаны прежде всего с сокращением сроков разработки и исследований, а следовательно – снижением затрат на выпуск новых препаратов.

Чтобы вывести на рынок один новый препарат, требуется минимум 10 лет и несколько миллиардов долларов, но и тогда вероятность того, что этот препарат будет продаваться, составляет примерно 10%, отмечает Кирилл Жуденков, старший научный сотрудник M&S Decisions. По его словам, остановка проектов на ранних стадиях в 80% случаев связана с безопасностью препарата, на поздних – с его неэффективностью. Поэтому при принятии решений о разработке новых лекарственных препаратов очень высоко востребованы аналитика и компьютерное моделирование. «Иначе как понять, эта молекула – «бомба» или не «бомба»», – объясняет Жуденков.

Избежать неудач на поздних стадиях разработки препарата и предсказать влияние лекарств на поведение биомаркеров помогает моделирование динамики основных компонентов биосистемы. Для этого в Институте системной биологии моделируют заболевания, виртуальных пациентов и их популяции и проводят виртуальные клинические исследования. Построенные на ранних стадиях разработки системно-фармакологические модели дают возможность предсказать, что же получат разработчики на второй фазе клинических испытаний. Кроме того, в институте разработали программу Immune Research Template, упрощающую создание системно-фармакологических моделей в области иммуноонкологии.

Между тем и западные, и российские регуляторы остаются достаточно консервативными, даже когда заявляют о готовности принимать данные математического моделирования. И, как отмечает Михаил Самсонов, директор медицинского департамента «Р-Фарм», такая консервативность тоже является барьером для развития.

«Сказать, что интерес фармотрасли к информационным технологиям большой, – это ничего не сказать», – констатирует Александр Чернавин, руководитель группы по поддержке бизнеса в медицинском департаменте «Р-Фарм». Этот интерес охватывает разработку новых препаратов, организацию доклинических и клинических исследований, в том числе создание баз данных. Однако пока мало говорится о создании всеобъемлющих баз данных химических субстанций, которые можно было бы использовать на ранних стадиях разработки препаратов, до получения патента. Фармкомпании многое держат в секрете и потому часто идут параллельными курсами, хотя могли бы продвигаться совместными усилиями. По мнению Чернавина, сотрудничество между фармацевтическими и ИТ-компаниями в период после выпуска препарата развито недостаточно. Крайне важно, чтобы препарат попал в руки хороших специалистов, и здесь возможности образовательных мероприятий, позволяющих с помощью интернет-технологий и вебинаров охватить большее число специалистов, очень велики.

Чернавин также обращает внимание на серьезнейшую глобальную проблему, которую невозможно решить без анализа больших данных, – рост устойчивости возбудителей инфекционных заболеваний к воздействию антибактериальных препаратов. В Смоленске российскими учеными создана база данных результатов лабораторных исследований, которая позволяет анализировать изменения резистентности микроорганизмов со временем. Но этого, увы, недостаточно.

Очевидно, что экономические реалии требуют от фармацевтической отрасли более интеллектуальных подходов и к продвижению своей продукции и к изучению поведения потребителей. В год на подобные мероприятия расходуется около 300 млрд руб. Как признает Иван Глушков, заместитель гендиректора по развитию из Stada CIS, «стремление накачивать телевизор деньгами в условиях падения покупательской способности населения выглядит очень рискованной стратегией».

«Фармацевтика – венчурная по своей природе отрасль, поскольку слишком большое число самых разных факторов влияют на успех препарата, – отмечает Ирина Ефименко, генеральный директор Semantic Hub. – И при анализе большого объема неструктурированных данных всегда есть риск проглядеть что-то важное, упустив перспективную разработку или вложившись в продукт, который сойдет с дистанции». Semantic Hub, специализирующаяся на анализе естественного языка, создает сервисы, помогающие экспертам исследовательских департаментов ускорить разработку перспективных препаратов путем более раннего выявления перспективных направлений, таких как новые решения, молекулы, их комбинации, системы доставки. «Мы надеемся, что с помощью технологий анализа больших данных, искусственного интеллекта, в том числе семантических технологий, сможем ускорить исследования в десятки раз, чтобы каждый этап занимал часы, а не недели», – говорит Ефименко.

Проблемы с интеллектом

По объемам инвестиций в системы искусственного интеллекта здравоохранение уверенно лидирует среди других отраслей. И, возможно, именно поэтому основные проблемы развития искусственного интеллекта в здравоохранении проявляются особенно ярко. Например, Сергей Сорокин, генеральный директор компании «Интеллоджик», отметил такую проблему, как необходимость больших объемов данных для обучения нейронных сетей и невозможность построить эффективные модели с использованием гетерогенных данных на небольших выборках для каждого заболевания.

Но одно из самых серьезных препятствий, затрудняющих распространение в медицине решений на базе ИИ, заключается в том, что врач, принимающий конечное решение и несущий за него ответственность, не понимает, почему ему предлагаются те или иные результаты работы алгоритма. C его точки зрения, система представляет собой «черный ящик», и нет возможности объяснить ему логику получения результата применения ИИ, чтобы валидировать этот результат. Необходима такая система представления результатов, которая позволила бы упростить оценку достоверности работы математической модели врачом.

Попытку создать такое решение предприняли в Российском онкологическом центре им. Н. Н. Блохина – в этом учреждении сейчас тестируется интеллектуальная система анализа медицинских изображений для распознавания рака легких.

Одна из проблем фармотрасли, которую помогает решить ИИ, – повышение эффективности предварительного скрининга пациентов, отбираемых для проведения клинических исследований. По статистике, до 70% набранных пациентов не соответствуют критериям включения (или невключения) в исследование. Как утверждает Сорокин, благодаря математическому моделированию сроки поиска подходящих пациентов сокращаются, а точность повышается.

Наиболее перспективные направления использования искусственного интеллекта в медицине – диагностика и оценка рисков развития заболеваний. В платформе, которую разрабатывает «Интеллоджик», технологии ИИ применяют для обработки диагностических изображений и объединения гетерогенных медицинских данных в вектор, кодирующий всю информацию о пациенте. Первичная модель представления пациентов строится на доступных публичных базах данных, а ее уточнение производится на частных наборах данных. И уже на основе созданных векторных математических моделей разрабатываются инструменты диагностики и оценки рисков заболеваний. В проекте под названием Botkin.AI предусматривается автоматическая подготовка наборов данных и обучение моделей, а также визуализация результатов.

Осознать потребности

Примеров удачной монетизации больших данных на российском рынке ИТ для фармацевтики немного: соединения «боли» заказчика с ИТ-решением часто не происходит, хотя у обеих сторон есть ощущение, что оно где-то рядом.

Один из мировых фармгигантов, компания Bayer, к примеру, развивает акселератор стартапов в области цифровой медицины, ежегодно отбирая перспективные российские ИТ-компании и помогая им сфокусировать свои решения на актуальных для фармацевтики задачах.

Как отмечает Глушков, монетизация – следствие удовлетворения осознанной потребности. Видимо, фармкомпании все еще недостаточно четко осознают, какие именно задачи следует ставить перед ИТ-подрядчиками.

Одной из главных тем для обсуждения в минувшем году стало предполагавшееся приобретение Accenture компанией Oracle за 78 млрд долл. Однако оно оказалось не более, чем слухом, который в Oracle полностью опровергли.

Ford покупает Argo AI

Многомиллиардные инвестиции Ford в стартап Argo AI, разрабатывающий автономные автомобили, способны заставить призадуматься ИТ-директоров предприятий самых разных отраслей.

Автомобили, управляемые сотрудниками компаний, сегодня уже не просто символ статуса – они составляют часть корпоративной ИТ-инфраструктуры и осуществляют сбор дополнительных данных о доставке и посещаемых местах.

И если даже такие весьма консервативные компании, как Ford, начинают столь масштабно инвестировать в искусственный интеллект, то что остается делать предприятиям других отраслей? Способны ли машинное обучение и компьютерное зрение совершить революцию и на их рынках?

Hewlett Packard Enterprise покупает Nimble Storage

Hewlett Packard Enterprise заплатила 1,1 млрд долл. за компанию Nimble Storage, которая специализируется на гибридных системах хранения,сочетающих в себе флеш-память и жесткие диски.

Объединив Nimble с уже имеющейся у нее 3Par, HPE намерена удовлетворить растущий спрос на быстрые и одновременно доступные системы хранения. Для ИТ-директоров это означает, что одним поставщиком в сегменте хранения станет меньше. К тому же с приобретением HPE должна усилиться интеграция расширяющегося спектра инструментов автоматизации ЦОД.

Google покупает бизнес смартфонов HTC Pixel

Компания Google приобрела за 1,1 млрд долл. подразделение HTC, отвечавшее за разработку телефонов Pixel. Таким образом, Google возвращается в бизнес смартфонов спустя четыре года после продажи компании Lenovo своей доли в Motorola Mobility.

Это свидетельствует о том, что Google намерена усилить интеграцию операционной системы Android со специализированным оборудованием смартфонов. Хорошая новость как для разработчиков приложений, так и для покупателей телефонов Android. Продемонстрировав в iPhone X функции обработки видео и искусственного интеллекта, компания Apple снова доказала всем, что тесная интеграция программного и аппаратного обеспечения несет немалую выгоду.

Google же еще раз подтверждает, что пришла в аппаратный бизнес всерьез и надолго, рассматривая для себя перспективу в 5, 10 и даже 20 лет.

Cisco Systems покупает Broadsoft и AppDynamics

Cisco Systems заплатила за компанию Broadsoft, разрабатывающую облачные АТС, 1,7 млрд долл. Ранее Broadsoft решила сосредоточить основное внимание на телекоммуникационных компаниях, которые использовали ее программный код для доставки различных сервисов своим клиентам.

Теперь же, когда за Broadsoft стоит Cisco, многим предприятиям – как малым, так и крупным – имеет смысл всерьез задуматься об освобождении своих телекоммуникационных шкафов и переносе АТС в облако.

Крупнейшим приобретением Cisco в 2017 году стала покупка компании AppDynamics за 3,7 млрд долл. AppDynamics предоставляет информацию о производительности распределенных приложений, работающих в публичных и частных облаках.

Совершив приобретение, Cisco представила новый набор инструментов AppDynamics, помогающий предприятиям отслеживать финансовые последствия сбоев в работе приложений и устанавливать более жесткий контроль за функционированием мобильных клиентов.

Verizon покупает Yahoo

Теперь малые предприятия, использующие сервисы электронной коммерции, хостинга и электронной почты Yahoo Small Business, будут получать новые предложения от Verizon.

Впрочем, покупка потребительского веб-портала принесет пользу и крупному бизнесу.

Ведь анонсированная в конце 2016 года сделка не завершена до сих пор. К настоящему времени Verizon «срезала» уже 350 млн долл. со своей первоначально предлагавшейся суммы в 4,8 млрд долл.

Дело в том, что в Yahoo признали наличие в своей системе безопасности целого ряда брешей, которые привели к утечкам персональных данных у миллиардов клиентов компании.

И даже тем, кто не является клиентом Yahoo, следует извлечь из произошедшего необходимые уроки.

Amazon.com покупает Whole Foods

Да-да, Amazon.com купила за 13,7 млрд долл. главного уличного продуктового ретейлера. Чем это событие обернется для вашего бизнеса?

Быть может, пока ничем, но если ваш бизнес связан с производством, перевозками или продажей чего-либо, вполне возможно, что в скором времени вам придется считаться с Amazon.

Традиционные ретейлеры наподобие WalMart уже давно почувствовали в лице Amazon конкурента на электронных площадках, а теперь эта компания наносит по ним удар на улице и в торговых центрах. Amazon, приобретя Whole Foods, теперь имеет возможность расширить и оптимизировать существующие цепочки поставок для универмагов, а также предложить новый розничный дискаунтер владельцам управляемых голосом устройств, которые благодаря цифровому помощнику Alexa смогут задействовать органы визуального и слухового восприятия.

Amazon уже выпустила версию Alexa для корпоративных клиентов, и ИТ-директорам стоит обратить внимание на этот факт.

Intel покупает Mobileye

Intel покупает себе дорогу обратно в мир мобильных вычислений. Но теперь процессор будет находиться у вас не в кармане, а в автомобиле.

В марте Intel анонсировала покупку за 15,3 млрд долл. израильской компании Mobileye, проектирующей системы, которые помогают автономным автомобилям воспринимать окружающее пространство и ориентироваться на местности.

Впрочем, вряд ли Intel и ее клиенты ограничатся тем, что будут использовать наработки Mobileye в области компьютерного зрения и машинного обучения только на автомобильном рынке. Думается, будущие поколения процессоров Intel начнут гораздо больше «интересоваться» всем, что находится вокруг них и их пользователей.

Toshiba продает бизнес памяти консорциуму, в состав которого входит Apple

Флеш-память нужна сегодня всем. Вопрос лишь в ее цене.

Испытывающий серьезные финансовые трудности японский конгломерат Toshiba на протяжении нескольких месяцев пытался продать свое подразделение, выпускающее микросхемы памяти, но никак не мог найти покупателя с достаточно толстым кошельком.

В конечном итоге компании все же удалось примерно за 18 млрд долл. продать 60% своего бизнеса консорциуму, возглавляемому фондом Bain Capital.

В состав консорциума входит и компания Apple – крупный потребитель флеш-памяти для телефонов и портативных компьютеров, вложивший, по имеющимся сообщениям, в это предприятие 7 млрд долл.

Членами консорциума являются также южнокорейский производитель микросхем памяти SK Hynix, компании Dell и Seagate.

Для Apple сделка имеет очень большое значение, поскольку открывает перед компанией дополнительные возможности по реструктуризации цепочек поставок. Крупнейшим производителем флеш-памяти в мире, согласно итогам последнего квартала, является Samsung Electronics, выступающая одновременно и как поставщик Apple, и как ее конкурент.

Так что если цены на очередной массив флеш-памяти покажутся вам чересчур высокими, зайдите в ближайший магазин Apple Store. Возможно, там вы найдете объяснение этому.

Broadcom предлагает за Qualcomm 110 млрд долл.

Сразу отметим, что сделка эта еще не заключена, а может быть, и никогда не состоится. Предложенные Broadcom 103 млрд долл. не устроили совет директоров конкурирующей компании Qualcomm, потому что эти руководители желают получить на 10 млрд долл. больше.

Чипы Broadcom и Qualcomm присутствуют во многих устройствах вашей корпоративной ИТ-инфраструктуры, в том числе в системах хранения, в оборудовании для кабельных и беспроводных сетей, а также в мобильной технике. Объединение двух гигантов обернется синергией в проектировании и разработке и появлением единого мощного поставщика, который сможет диктовать всем свои цены.

А между тем последствия меньшего по масштабам, но все равно весьма значительного слияния производителей микросхем мы наблюдаем уже сегодня. Marvell выплачивает за своего конкурента Cavium 6 млрд долл. Обе компании занимаются выпуском однокристальных компонентов для сетевого оборудования, контроллеров хранения и беспроводных устройств.

– Peter Sayer. 2017's biggest tech mergers and acquisitions. IDG News Service. Dec 12, 2017

Покупка или самостоятельная реализация технологии редко обеспечивает все ожидаемые преимущества. В каких-то случаях – из-за того, что решение чересчур расхвалили продавцы, а в других – из-за технических недоработок. Но одна из самых распространенных причин того, что ожидания не оправдываются, – проблемы с управлением изменениями.

В технологическом мире понятие управления изменениями нередко упрощают – сводят его к обучению и тем самым упускают стратегическое значение процесса. Ассоциация специалистов по управлению изменениями (Association of Change Management Professionals, ACMP) дает следующее определение: «Управление изменениями – это применение структурированного подхода к переводу организации от текущего состояния к последующему для достижения желательных преимуществ».

Перечислим восемь наиболее распространенных ошибок, приводящих к провалу управления изменениями.

1. Незнание точного круга заинтересованных лиц

Успешное управление изменениями требует активного участия заинтересованных лиц, но, если не разобраться, кто именно к ним относится и что им требуется от проекта, ваши усилия по управлению изменениями бесполезны.

Отказ от определения круга заинтересованных лиц – распространенная ошибка. Чтобы составить их «карту», следует ответить на следующие вопросы: каковы основные группы заинтересованных лиц, что о них известно, почему они заинтересованы в проекте и как получают информацию.

Без такой карты не удастся наладить необходимый обмен информацией и, собственно, организовать обучение, в котором, как многие полагают, и состоит суть управления изменениями.

2. Отсутствие активного участия руководителей

Мнение руководства всегда имеет значение во внутрикорпоративных отношениях, и, когда в организации меняются сами принципы работы, персонал будет ориентироваться на топ-менеджеров. Если они будут оставаться «за кулисами», лишь одобряя бюджеты и поручая максимум работы другим, это подорвет управление изменениями.

Боссы могут упускать из виду, что подчиненные руководствуются действиями начальства не меньше, чем словами. Поэтому нужно появляться на совещаниях, выражать поддержку переменам, демонстрировать энтузиазм, разъяснять цели перемен и принимать решения, способствующие достижению этих целей. Если топ-менеджеры поддерживают преобразования лишь на словах, не подкрепляя их действиями, в руководителях не будут видеть проводников перемен.

Напоминайте топ-менеджерам о том, что их поведение может свидетельствовать о поддержке перемен или ее отсутствии. Например, если в компании внедряют новую систему возмещения расходов, попросите вышестоящего руководителя самостоятельно заполнить заявку на возмещение – тем самым он поможет укрепить доверие к осуществляемой им пропаганде перемен в организации.

3. Замалчивание неопределенностей

Бывший министр обороны США Дональд Рамсфельд известен высказыванием о существовании неопределенностей двух видов: «известные неизвестные» и «неизвестные неизвестные». С последними организациям справляться особенно трудно. Замалчивание неопределенностей оборачивается множеством негативных последствий, в том числе снижением доверия к лидерам и потерей ценных специалистов.

Организаторы перемен нередко стараются делиться подробностями, только когда таковые станут известными, сообщая лишь те сведения, в которых уверены. Но по мере того, как у заинтересованных лиц накапливаются вопросы без ответов, они начинают укрепляться в мысли, что ответы на самом деле известны, но утаиваются, поскольку являются худшими из возможных. Поэтому настоятельно рекомендуется сообщать заинтересованным лицам не только все, что уже известно, но и все, на что пока нет конкретных ответов, а также уточнять, когда именно ответы могут появиться.

Привычка предполагать худшее может иметь непредвиденный побочный эффект и в более крупных организациях. В KPMG приводят в пример поставщика финансовых услуг, входящего в рейтинг Fortune 500. Этот поставщик внедрил новое решение для портфельного и проектного управления. Когда у заинтересованных лиц накопилось много вопросов о перспективах, они все больше стали склоняться к мысли, что внедрение новой системы приведет к сокращению штата. И тогда несколько руководителей проектов уволились из компании. Однако новая инициатива вовсе не была нацелена на сокращение отдела руководства проектами. Если бы его представителей заблаговременно привлекли к участию в инициативе, объяснив, почему их вопросы остаются без ответа, возникшей ситуации можно было бы избежать.

Как ИТ-директора и бизнес-руководители могут исключить подобные проблемы? Прежде всего нужно поощрять сотрудников к тому, чтобы они задавали вопросы. Если вы не знаете ответа на какие-то из них, это следует открыто признать, помня о том, что предполагать худшее – обычная реакция на молчание в период неопределенности.

4. Неразъяснение цели перемен

В процессе управления изменениями помните поговорку «Лучшее – враг хорошего». Если никто, включая высшее руководство, неспособен связно объяснить основания для проведения программы перемен и критерии ее успеха, то это первейший признак неудачи. Если уже в самом начале вам говорят нечто вроде «я точно не знаю, чего мы хотим добиться», это верный знак того, что донесение информации об инициативе провалилось и поддержкой такая инициатива не пользуется.

Топ-менеджеры нередко не утруждают себя ответом на самый важный вопрос, возникающий у подчиненных: для чего? Ведь руководители так долго занимались планированием инициативы, что ответ им кажется очевидным. Но они не принимают во внимание то, что сотрудникам может быть непонятна суть решаемой проблемы, особенно в том случае, если они не участвовали в планировании проекта. Нужно довести инициативу до сведения сотрудников, причем сначала разъяснить цель, а потом изложить пути решения.

5. Привлечение бизнес-пользователей только после запуска проекта

Гений, в одиночку занятый новой разработкой, окружен ореолом таинственности. В мире технологий тоже есть подобная тенденция, проявляющаяся в стремлении держать новые проекты в секрете до тех пор, пока они не будут доведены до совершенства. Но если перед вами стоит задача осуществить масштабные перемены, такой подход не сработает.

Один из предвестников возможного провала – отсутствие участия конечных пользователей внедряемой системы. Если их не привлекать, вы рискуете нарваться в последние минуты на сюрпризы, связанные, например, с трудностями привыкания к системе и отсутствием функций, которые могли бы быть полезными. Для успеха внедрения важно, чтобы заинтересованные лица из пользовательских групп участвовали в проекте еще на этапе закупки.

При этом недостаточно просто наугад выбрать нескольких бизнес-пользователей. Одна из грубейших ошибок управления изменениями – привлекать лишь очень небольшое число сотрудников при внедрении новой платформы или рабочего процесса. Если не консультироваться по поводу новшества с большинством будущих пользователей, то итогом может стать свертывание проекта.

Если вы в чем-то сомневаетесь, лучше проведите широкомасштабное тестирование, а не ограничивайтесь внедрением с участием узкой группы сотрудников.

6. Проектная команда фокусируется только на самом проекте

Помните, когда вы последний раз участвовали в перспективном проекте? Это была возможность выпустить новый великолепный продукт, кардинально повысить эффективность деятельности или, возможно, внедрить новейшую технологию. Именно такими переменами живет технологическая отрасль. Но в пылу энтузиазма можно утратить связь с бизнес-пользователями.

Одним из ранних признаков провала управления изменениями может быть ситуация, когда руководители проекта общаются и совещаются лишь между собой, а не взаимодействуют с теми, кого затронут перемены.

7. Нехватка ресурсов для управления изменениями

Любой руководитель проекта наверняка сможет припомнить истории о борьбе за ресурсы – о бесплодных переговорах с руководителем в попытке «занять» у него разработчика, о проблемах с получением средств на закупки и т. п. Но если за ресурсы постоянно приходится бороться, проект, скорее всего, ждут проблемы.

Отсутствие специально выделенных на проект ресурсов – еще один знак беды. Крупномасштабным проектам нужны самостоятельные ресурсы. Решить проблему можно путем найма подрядчиков и консультантов, которые возьмут часть проекта на себя или помогут сотрудникам в их основной работе на время проведения перемен.

8. Игнорирование персонального влияния перемен

Один из самых главных и простых вопросов, связанных с преобразованиями: какие последствия трансформация сулит лично мне? Если руководители проекта неспособны дать ответ, вероятность успеха снижается.

В технологической отрасли на руководящих позициях зачастую работают талантливые, целеустремленные инженеры. Во многих случаях такие руководители неверно расставляют акценты при управлении изменениями и информировании о преобразовании. Чтобы избежать этого, нужно не забывать о влиянии перемен на каждого человека. Если вам не удается довести до сведения каждого сотрудника, как преобразования отразятся конкретно на его жизни и работе, подчиненные не будут стремиться к тому, чтобы принять изменения.

– Bruce Harpham. 8 ways you’re failing at change management. CIO. JAN 3, 2018

С 22 ноября 2017 года каждый голос записывается в системе и копируется на остальные узлы сети блокчейна. Чтобы подтвердить достоверность голосования, пользователь должен стать участником этой сети: установить на своем компьютере программу, где можно проверить неизменность своего голоса и контролировать ход голосований. Для опытных пользователей исходный код доступен на сервисе GitHub.

Ожидается, что применение технологий блокчейна сделает процесс голосования более открытым и повысит доверие к его результатам. На вопросы «Директора информационной службы» об этом проекте ответил Кирилл Поляков, руководитель блокчейн-проектов в столичном департаменте информационных технологий.

- Блокчейн набирает популярность благодаря надежности хранения данных, которую обещает эта технология. В чем именно хочет убедиться ДИТ, опробуя эту технологию в системе «Активный гражданин»? Какие сомнения вы намерены развеять?

Я верю в то, что блокчейн изменит мир. Технология дает возможность повысить прозрачность больших объемов записей, реестров, транзакций и других данных, в неизменности которых заведомо есть сомнения у пользователей. Интерес граждан и профессионального сообщества к блокчейну «Активного гражданина» подтверждается тем фактом, что по состоянию на начало 2018 года уже было развернуто свыше ста нод (вычислительных узлов сети блокчейна) независимых наблюдателей. Это физические или юридические лица, которые скачали и установили дистрибутив решения и пишут все изменения в блокчейне себе на компьютер.

- Какие главные задачи ставит ДИТ в этом проекте?

Прежде всего это повышение доверия к государственным услугам, в частности к проекту «Активный гражданин». Запуская пилотный проект, мы хотели решить вполне конкретные задачи. Во-первых, это проверяемая неизменность голосов жителей. Каждый, кто проголосовал, имеет возможность проверить, что его голос не был изменен, не только на сайте «Активного гражданина», но и посредством установки ноды на свой компьютер. Во-вторых, апробация технологии блокчейна на государственном сервисе. Наша цель была в том, чтобы через обратную связь постараться выявить все преимущества и недостатки новой технологии в процессе работы. От профессионального блокчейн-сообщества нам поступают комментарии кода, выложенного на github.com – веб-сервисе для хостинга ИТ-проектов и их совместной разработки. И для нас это самая качественная обратная связь.

- С какими сложностями вам пришлось столкнуться?

Перед нами встала не сложность, а скорее интересная задача, когда наша команда выбирала блокчейн-платформу. Рассматривались несколько вариантов, но мы остановились на Ethereum. Именно она максимально соответствовала нашим требованиям.

Вторым ответственным этапом стал выбор алгоритма консенсуса. Нами рассматривались «доказательство выполнения работы» (proof of work) и «доказательство полномочий» (proof of authority). Выбор пал на второй алгоритм, поскольку основной технической проблемой при реализации проекта была пиковая нагрузка до нескольких десятков голосов в секунду. При использовании первого возникали проблемы со скоростью записи. А майнинг для приватных сетей не подходит в принципе.

Подробнее об этом проекте Кирилл Поляков расскажет на второй практической конференции «Технологии блокчейна’18», которую издательство «Открытые системы» проведет 8 февраля.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

- Что является основным двигателем цифровизации в вашей организации?

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

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

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

- Каковы основные приоритеты цифровизации центра?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

В чем заключается цифровая трансформация компании, какой выбран путь?

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

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

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

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

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

Какое место в этой трансформации занимает Индустрия 4.0?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Что стало точкой отсчета вашего похода в Индустрию 4.0?

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

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

Каково ваше место в этой цифровой истории?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Что уже реализовали, каких результатов удалось достичь?

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

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

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

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

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

А каковы успехи в отношении дополненной реальности?

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

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

Какие из результатов можно отнести к условно негативным?

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

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

С помощью каких решений поддерживается работа с большими данными?

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

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

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

Является ли целью «СИБУРа» безлюдное производство?

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

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

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

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

– Как изменились цели и задачи СоДИТ в последнее время?

Мир движется по пути цифровой трансформации. В июле принята Программа развития цифровой экономики РФ. Новый уровень использования цифровых технологий выдвигает новые требования к качеству управления ИТ. Ведь когда деятельность организации основана на ИТ, управлять ими надо совершенно по-другому. Поэтому основные цели СоДИТ связаны с повышением уровня управления ИТ и уровня профессионалов – управленцев в области ИТ, а также с помощью ИТ-директорам в повышении уровня ИТ в своих организациях.

Для этого мы развиваем, в частности, экспертную сеть СоДИТ, что соответствует всем трем целям союза, поскольку и повышает уровень управления ИТ, привнося в него экспертизу независимого профессионального сообщества, и уровень ИТ-директоров, привлекающих в свою деятельность такую экспертизу, и помогает им улучшить качество своих процессов и проектов.

Также мы уделяем внимание образовательным программам: как дополнительному профессиональному образованию, так и высшему образованию. Я имею в виду собственные программы СоДИТ, участие в формировании магистерских программи программ бакалавриата подготовки будущих управленцев в области ИТ и преподавание на них отдельных курсов.

Разрабатываем профессиональные стандарты. В частности, в наступившем году собираемся пересмотреть профстандарт «Менеджер по ИТ» и утвердить уже разработанный стандарт «Специалист по управлению данными и информационными объектами», без которого цифровая экономика просто не сможет эффективно развиваться. К тому же в союзе занимаются разработкой и экспертизой стандартов по другим областям деятельности, например, связанным с облачными вычислениями и управлением ИТ-активами.

Мы также участвуем в разработке процедуры оценки соответствия менеджеров по ИТ требованиям профстандарта, что позволит повысить их уровень. Мы стараемся побудить ИТ-директоров и средний ИТ-менеджмент осваивать и развивать свои профессиональные компетенции.

Мы возобновляем электронный журнал «Information management», публикации которого, как мы знаем из многочисленных отзывов ИТ-директоров, немало способствовали достижению целей союза. Также проводим мероприятия, призванные повысить уровень управления ИТ в нашей стране: в частности, собираемся весной – осенью 2018 года провести конгресс «Российские просторы», участвовали в проведении международного конгресса «Smart Russia 2017».

– Каким образом обеспечивается соответствие повестки дня интересам участников СоДИТ?

СоДИТ – демократическая организация, на съезде члены союза избирают правление, правление избирает председателя. Члены союза – активные участники той работы в области ИТ, которую ведут российские организации и компании, занимающиеся самыми разнообразными областями бизнеса. Эти активисты и формируют повестку съезда и заседаний правления, определяют цели и направления развития союза, реализуют проекты, участвуют в экспертизах, преподают, проводят мероприятия, выступают и публикуют статьи.

– Российский ИТ-рынок традиционно отстает от западного на несколько лет. Что сейчас важнее для ИТ-директоров: передовой мировой опыт или приземленная отечественная специфика?

Отставать – не всегда плохо. Множество успешных и даже самых успешных ИТ-компаний несколько отстают от технологических лидеров и при этом имеют лучшие результаты.

В любом случае перенести чужой опыт втемную в свою организацию не получается. Тем более международный опыт – в Россию. Мы можем и должны эффективно использовать в наших государственных интересах имеющиеся международные стандарты и лучшие практики. Именно таковы общепризнанные принципы стандартизации, основанные на иерархии стандартов. Именно так мы поступили при разработке профессиональных стандартов, о которых шла речь выше. Поэтому не стоит выбирать, что важнее, а надо использовать мировой опыт с учетом отечественной специфики.

– Чтобы не «закиснуть», организация должна развиваться. Куда движется СоДИТ?

В нашей отрасли «закиснуть» в ближайшие годы не получится, поскольку она развивается очень быстро. Например, в 2013 году, когда мы создавали профстандарт «Менеджер по ИТ», внутри рабочей группы кипели страсти по поводу того, стоит ли включать в этот стандарт такой уровень, как менеджер по ИТ-инновациям. Нам с коллегами удалось его отстоять, хотя тогда еще не шла речь о цифровой трансформации и цифровой экономике. А ведь именно такие управленцы сегодня необходимы многим отечественным компаниям. И совершенно очевидно, что профстандарт, по которому, в свою очередь, разрабатываются образовательные стандарты и в соответствии с которыми учат специалистов, должен предшествовать потребностям рынка. Именно это соображение, кстати, и помогло нам отстоять «Менеджера по ИТ-инновациям» перед коллегами. Союз старается гибко, я бы даже сказала, опережающими темпами реагировать на потребности отечественных организаций и делать ИТ движущей силой их развития. Технически ИТ к такой роли готовы. Уровень управления, к сожалению, во многих компаниях отстает. Поэтому в ближайшие годы мы собираемся направить свои усилия на развитие управленцев ИТ и повышение качества управления ИТ.

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

Проблема номер один: дефицит доверия

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

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

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

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

Рынок действительно повзрослел

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

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

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

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

Совет: уделите внимание деталям

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Эти нелегкие облака

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

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

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

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

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

Все совершают ошибки. Эти ошибки могут быть безобидными или простительными, хотя и постыдными, но есть такие, которые могут повлечь крах компании и положить конец вашей карьере.

Среди наиболее распространенных просчетов – «кабальное» соглашение с поставщиком, от которого вы не можете избавиться, наем или продвижение по службе не тех людей, а также сокрытие проблем от руководства до тех пор, пока не станет слишком поздно.

Для тех, кто отвечает за технологии предприятия, риски выше, и последствия ошибок могут быть печальными. Здесь мы классифицируем просчеты по степени серьезности: уровень 1 – постыдная история, которую можно будет рассказать за пивком, но позже; уровень 2 – поправимая ошибка, после которой, однако, не стоит рассчитывать на скорое продвижение по службе; и уровень 3 – катастрофическая ошибка, и вас увольняют.

1. Привязка к поставщику

Уровень серьезности: 2

Это сродни соблазнению: поставщики заманивают вас низкими ценами и бесчисленными посулами, но, поймав вас в свои сети, уже не отпускают.

Само собой разумеется, что производители ИТ-продукции стараются захватить как можно большую часть вашей среды. Все начинается с выгодных предложений, но не успеете вы оглянуться, как поставщик оказывается незаменимым, контролирует значительную часть ваших ИТ-активов и давит на вас ценовыми рычагами. Из-за этой ошибки ИТ-директора нередко теряют работу.

Стоит признать, что у привязки есть определенные плюсы. Помимо скидок за объем, получение широкого круга продуктов от одного поставщика обещает простоту интеграции и более высокую степень безопасности. Кроме того, вам приходится иметь дело с меньшим числом поставщиков – для небольших организаций такая модель может быть оптимальной.

Но если вы решите, что пришло время двигаться дальше, не рассчитывайте на то, что ваш поставщик вам в этом поможет. Скорее, наоборот, он будет препятствовать вашему переходу к конкурентам всеми способами, возможно, даже не всегда честными.

Переход в облако не страхует от этой ошибки. Со многими операторами платформ в виде сервиса могут возникать те же проблемы, что и с традиционными поставщиками: после того как вы с кем-либо из них связались, вам будет сложно перенести инфраструктуру к конкуренту.

Чтобы избежать проблем, стоит перестраховаться – заключить договоры с несколькими облачными провайдерами и разработать строгие принципы управления технологиями. Кроме того, ИТ-руководителям нужно теснее взаимодействовать с отделом закупок, чтобы избежать зависимости от единственного поставщика.

Обеспечьте диверсификацию технологий и не забывайте, что самый дешевый вариант обычно не самый лучший и что иногда, потратившись на первых порах, можно получить выгоду в долгосрочной перспективе.

2. Отношение к облаку как к продолжению вашего центра обработки данных

Уровень серьезности: 2

В начале 2016 года оператор сервиса равноправного кредитования Best Egg Personal Loans перешел из частного облака на основе VMware в публичное облако Amazon Web Services. При этом были потрачены месяцы на планирование, настройку и перенос низкоуровневых сервисов, чтобы полностью воспроизвести локальную инфраструктуру в AWS. Наконец все было готово к работе, но через два часа после запуска один из ключевых серверов AWS дал сбой.

Best Egg, можно сказать, повезло, что сбой произошел в первый же день: выяснилось, что стабильность индивидуальных облачных серверов в реальности ниже, чем у размещаемых локально, – коэффициент работоспособности 99,999% в облаке достигается посредством динамического ввода в эксплуатацию новых серверов взамен отказавших.

Авария случилась в выходной, и Best Egg удалось восстановиться без прерывания клиентского обслуживания, но в компании усвоили важный урок – нельзя относиться к облачным серверам так, как будто это системы в вашем собственном ЦОД.

После произошедшего в Best Egg вплотную занялись оптимизацией систем для облачной среды. А второй по важности задачей стало пристальное контролирование затрат на обслуживание. «Нельзя выделять новый сервер по первому требованию, – подчеркивают в компании. – Если попустительствовать, то очень скоро вам придется тратить вдвое-втрое больше, чем планировалось».

Кроме того, стало понятно, что серверы – «расходный материал»: когда они «ломаются», их можно просто «выбросить». Поэтому в Best Egg значительно расширили дублирование систем, назначили отдельный пул серверов тем приложениям, которые нельзя останавливать ни на секунду, и создали скрипты, автоматически запускающие новые серверы в том случае, если имеющиеся отказывают.

Теперь, когда Best Egg выпускает новую версию ПО, в компании просто вводят в действие новые серверы, рассылают на них код, а старые останавливают.

Преимуществами публичного облака можно воспользоваться, только если вы проектируете вашу инфраструктуру с расчетом на их использование. Просто перенести серверы в облако недостаточно – дополнительно придется приложить немало инженерных усилий.

3. Излишне усердное составление финансовых обоснований

Уровень серьезности: 1

Одна из азбучных истин ИТ-директора – обязательная подготовка убедительного финансового обоснования для получения средств на крупный проект. Поэтому тратятся недели на изучение доступных вариантов, расчеты и верстку презентаций.

Но если бизнес-руководитель не готов взять на себя риск по вашему предложению, все эти усилия будут напрасными. Финансовые директора не всегда доверяют цифрам в обоснованиях, они предпочитают одобрять проекты, только если за них агитирует бизнес-руководитель, которому нужны новые возможности, обещаемые инициативой.

Исключениями будут, пожалуй, затраты на инфраструктуру и обеспечение выполнения требований. А для любых стратегических ИТ-инициатив нужен сторонник в отделе бизнеса. Чтобы заручиться доверием высшего руководства, нужно не только безупречно выполнять обязанности, связанные с информациоными технологиями, но и сотрудничать с другими отделами, помогать им оптимизировать рабочие процессы. Если это будет удаваться, бизнес-руководители гораздо внимательнее отнесутся к вашим идеям.

Если же вы готовите объемистые финансовые обоснования, не заручившись поддержкой топ-менеджеров, вы лишь делаете ситуацию хуже для самого себя.

4. Наем специалистов с меньшим профессиональным уровнем, чем у вас

Уровень серьезности: 2

Чтобы построить успешное предприятие, нужна команда, а чтобы подвести под монастырь весь коллектив, достаточно лишь одного нерадивого сотрудника. Одна из самых больших ошибок ИТ-руководителя – прием на работу специалистов, не являющихся более опытными и квалифицированными, чем он сам.

Увы, самомнение начальников нередко мешает им выбирать подходящих кандидатов. Например, в рекрутерской компании Stride Search несколько лет назад нашли идеального инженера по сетям и программному обеспечению для клиента – стартапа в области SaaS. Претендент имел кандидатскую степень в области компьютерной науки и несколько патентов. Он понравился всем, кроме директора по технологиям компании-заказчика.

Телефонный разговор прошел удачно, но личное собеседование оказалось провальным. Директор по технологиям стартапа, он же его сооснователь и менеджер по найму, на протяжении всего интервью оскорблял кандидата, пытаясь уличить его в некомпетентности. Остальные руководители были за то, чтобы нанять претендента, но директор по технологиям настоял на своем. В итоге кандидат ушел к конкуренту, а тот позже вытеснил стартап с рынка. Подобные истории происходят очень часто.

Побороть данную проблему можно в том случае, если ввести правило, согласно которому ни у какого руководителя не должно быть права единолично принимать решение об отказе в найме. А при поиске претендента в состав высшего руководства участвовать в согласовании должен не только совет директоров, но и будущие подчиненные кандидата.

Для организации, повторимся, нет ничего более катастрофичного, чем наем на ключевую должность не того человека или отказ действительно подходящему кандидату.

5. Продвижение по службе неподходящего внутреннего кандидата

Уровень серьезности: 2

Назначение на вышестоящую должность неверного внутреннего претендента – не меньшая ошибка, чем отказ подходящему кандидату извне.

В целом внутреннее продвижение – разумная практика, но, прибегая к ней, нужно исходить из верных побуждений. Неверным будет продвижение в качестве вознаграждения за лояльность, из желания улучшить послужной список сотрудника или просто показать себя великодушным начальником. Такие действия могут сильно ударить по вам же, если сотрудник на самом деле совсем не подходит для новой должности.

Допустим, ИТ-директор назначает хорошего программиста руководителем группы, а тот, поработав какое-то время в новой роли, совсем уходит из компании. Предоставляя подчиненным возможность роста, вы думаете, что вы отличный босс, но заканчивается это тем, что вы теряете ценных специалистов, отрывая их от по-настоящему любимой работы.

Например, в компании Unosquare, предлагающей ПО для ИТ-служб, для одного из крупнейших клиентов наняли опытного разработчика и порекомендовали ускоренно продвигать его по службе. Уже скоро программист стал руководителем группы из пяти специалистов. Несколько месяцев все шло хорошо, а потом этот человек просто пришел в кабинет начальника и объявил об уходе. Уговорить его вернуться на старую должность уже не удалось. В результате был потерян ценный программист – из-за неуместной попытки помочь ему продвинуться по карьерной лестнице.

С тех пор в компании ввели правила, согласно которым вновь назначенные сотрудники должны регулярно предоставлять и получать отзывы, а их руководители – помогать в работе и пристально следить за результативностью.

В Unisquare продолжают верить в то, что внутреннее продвижение – хорошая практика, но подходить к отбору кандидатов нужно более тщательно.

6. Применение методологии agile с основными системами

Уровень серьезности: 3

В условиях активно растущего применения облачных сервисов бизнесу приходится развиваться все быстрее, а ИТ-директор теряет контроль над частью подведомственной организации.

Принципы agile, позволяющие ускорить разработку продуктов, способны оказать катастрофическое влияние, если их пытаются использовать для обновления основных служб самой компании: электронной почты, телефонии, ERP и других внутренних приложений.

Из-за элементарной неспособности обеспечить работу электронной почты потеряли работу немало ИТ-директоров. Методы agile противоречат принципам строгого контроля изменений, необходимого для основных систем, а если эти системы останавливаются, бизнес стремительно теряет деньги.

Чтобы избежать проблем, ИТ-директор должен четко разграничить системы, которые можно быстро менять, и системы, которым быстрая замена противопоказана. При этом подчеркнем: универсального подхода здесь нет.

Нельзя допускать, чтобы из-за систем, обновляемых с помощью механизмов agile, оказывались под угрозой основные сервисы компании. Установить и соблюдать эти границы не всегда просто. Бизнесу нужна скорость, но благоразумие требует неторопливых, методичных перемен. Из-за этих конфликтующих требований ИТ-руководитель часто оказывается меж двух огней.

7. Слишком часто произносимое «да»

Уровень серьезности: 2

Ведущих ИТ-руководителей нередко обвиняют в излишней консервативности по части нововведений. Но еще хуже, если они не умеют отказывать – тогда они рискуют потерять контроль над безопасностью своих систем.

Часто бывает, что от ИТ-директора или руководителя по безопасности начальство требует доступа к закрытому ресурсу. А различные отделы организации «уходят в самоволку», самостоятельно внедряя новые облачные сервисы без согласования с отделами ИТ и безопасности.

Облачные хранилища и SaaS-решения обеспечивают быстрое получение нужных возможностей, но когда ИТ-руководитель удовлетворяет каждую просьбу сделать исключение, он создает новые прорехи и «слепые пятна» в организации, делая ее уязвимее.

Сложно отказать генеральному директору, когда тот обращается с особой просьбой. Но на случай подобных исключений необходим свой специальный протокол. Важно иметь надежную схему управления активами, а также ПО, которое следит за оконечными устройствами и предупреждает вас, если пользователи регистрируются на популярных облачных сервисах.

Если вы чрезмерно уступчивы и, допустим, в маркетинговом отделе без вашего ведома начнут запускать новые экземпляры в AWS, вам будет сложно проследить, чтобы везде стояли свежие заплаты и соблюдались требования.

Суть не в том, чтобы полностью запретить новшества, а в том, чтобы заставить отделы, в которых решили воспользоваться каким-либо сервисом, соблюдать необходимые требования по защите данных. ИТ-директор должен четко объяснить, что он окажет содействие, если возникнет такая надобность, но только при условии, что будут выполняться базовые требования безопасности.

8. Сокрытие проблем

Уровень серьезности: 3

Когда крупный проект начинает сворачивать с рельсов, многие ИТ-руководители пытаются утаить сложности, рассчитывая исправить проблему до того, как ее заметит начальство. Но в итоге обычно все катится под откос. Ко времени, когда ИТ-директор наконец признает, что новый релиз кода вывел из строя систему на двое суток или что на завершение проекта понадобится еще 4 млн долл., доверие уже утрачено.

Чем быстрее вы озвучите плохие новости, тем лучше, ведь сама собой ситуация не исправится. Чем скорее о проблеме узнают, тем больше шансов на то, что вы вернете проект в нужное русло.

Сообщать плохие новости всегда трудно, но это будет гораздо проще, если вы наладили и поддерживаете тесные деловые отношения с бизнес-руководителями. Главное правило в том, чтобы ваше первое появление на пороге кабинета топ-менеджера не сопровождалось просьбой о деньгах или извинениями. Это касается как самого первого раза, так и обращения к начальнику после большого перерыва.

ИТ-руководителям нужно искать возможности пообщаться с финансовым директором и другими топ-менеджерами не только тогда, когда возникла чрезвычайная ситуация. Коммуникативные навыки необходимо развивать.

Пусть это будет всего лишь беседа на общие темы или обсуждение трудностей работы начальника, в любом случае это облегчит более тяжелый разговор, когда ситуация выйдет из-под контроля и вам понадобятся средства из корпоративного кошелька.

– Dan Tynan. The 8 biggest IT management mistakes. CIO. December 11, 2017