В течение ближайших пяти лет расходы на оплату публичных облачных сервисов в мире будут расти в среднем на 22,3% в год и к 2023 году поднимутся почти до 500 млрд долл., полагают аналитики IDC. Компании, особенно в сфере профессиональных услуг, телекоммуникаций и розничной торговли, переходят от традиционного прикладного программного обеспечения к потреблению программ и инфраструктуры в виде услуг (SaaS и IaaS соответственно), стремясь повысить качество взаимодействия с клиентами и осуществить цифровую трансформацию бизнеса, отмечают аналитики.

Более половины выручки публичных облачных сервисов приходится на SaaS-приложения, системное и инфраструктурное ПО. Среди SaaS-приложений наибольшие средства приносят CRM и ERM. Вторым по величине сегментом рынка являются средства IaaS, состоящие из серверных ресурсов и ресурсов хранения, а третьим — платформы в виде сервисов (PaaS).

В настоящее время более трети общего объема потребления публичных облачных сервисов приходится на три отрасли: профессиональные услуги, дискретное производство и банковский сектор. Хотя доля SaaS остается самой большой, в отраслях, где интенсивно применяются вычисления и обработка данных, быстро растет доля IaaS.

Около 59% россиян не готовы оформить электронные паспорта, показал опрос ВЦИОМ. При этом о предложении заменить обычные паспорта на электронные знает 85% респондентов.

22% опрошенных считают электронные удостоверения личности ненадежными, еще 8% беспокоятся о возможных сбоях в системе и базе данных, 4% опасаются утечки данных третьим лицам и потери самого паспорта, а 3% считают, что не все и не везде смогут пользоваться новым документом.

При этом 31% граждан хотел бы иметь электронный паспорт, среди них в основном мужчины — 36% и молодежь в возрасте от 18 до 24 лет — 41%. Ключевым достоинством новых паспортов опрошенные называли универсальность — 11% и практичность — 7%, а 8% отметили, что такой паспорт сложнее потерять. Наиболее полезными функциями опрошенные считают возможность использовать электронный паспорт в качестве банковской карты (71%), хранить несколько документов в одном (69%), а также подписывать и отправлять документы в госорганы без личного присутствия (68%) и голосовать (62%).

Пилотный проект по выдаче электронных паспортов планируется реализовать в 2020 году в Москве, заявил вице-премьер Максим Акимов. В 2022 году бумажные паспорта перестанут выдавать. Кампании по обязательной замене бумажных паспортов электронными проводиться не будет. Концепция электронного удостоверения личности пока не утверждена, но из заявлений Акимова следует, что речь идет о карточке с чипом.

Одобрена концепция так называемого суперсервиса «Оформление европротокола онлайн», позволяющего оформлять ДТП через интернет, не привлекая к процедуре сотрудников ГИБДД. Разработанную в рамках проекта «Цифровое государственное управление» концепцию одобрил президиум правительственной комиссии по цифровому развитию, сообщает со ссылкой на пресс-службу правительства агентство РБК.

Оформление ДТП через систему европротокола происходит по упрощенной процедуре: участники аварии, у которых нет разногласий по поводу ее обстоятельств, могут самостоятельно заполнить извещение о ДТП, которое затем передается в страховые компании для получения страховки.

Действующие правила предусматривают заполнение извещения о ДТП в бумажной форме, после запуска суперсервиса сделать это можно в электронном виде на портале госуслуг либо с помощью специального мобильного приложения. При этом вся необходимая информация (данные водительского удостоверения, свидетельство о регистрации транспортного средства, страхового полиса и т.д.) будет подгружаться из личного кабинета водителя — ему останется только проверить их правильность и загрузить фотографию с места ДТП.

В режиме онлайн можно будет получить и информацию о результатах рассмотрения поданных в страховые компании документов.

В пилотном режиме сервис планируется запустить в Москве и Санкт-Петербурге, а также в Московской и Ленинградской областях в период с ноября 2019-го по октябрь 2020 года.

Компания IDC представила первую часть ежегодного исследования российского рынка ИТ-услуг. По результатам исследования, его объем увеличился в 2018 году на 7,2% и составил 4,84 млрд долл. На фоне расширения интереса к облачным технологиям со стороны заказчиков наиболее высокие темпы роста по итогам года продемонстрировали такие категории ИТ-услуг, как хостинг обслуживания и администрирования ПО и хостинг инфраструктурных услуг. За ними следовали услуги консалтинга и кастомизация ПО и разработки заказного ПО, которые пользуются спросом у заказчиков, осуществляющих цифровую трансформацию и импортозамещение.

Импортозамещение за последние пять лет стало неотъемлемой частью российского рынка ИТ-услуг, хотя достаточно многие компании все еще откладывают переход с иностранных ИТ-решений на отечественные. Ожидается, что в активную фазу этот процесс вступит в 2019-2020 годах, когда в полной мере начнут действовать директивы правительства РФ.

Тема цифровой трансформации не уступает импортозамещению по актуальности, однако и здесь многие заказчики не спешат вкладываться в новые продукты и технологии, полагая, что цифровая трансформация является очередным маркетинговым ходом со стороны вендоров. Лишь некоторые, в основном крупные и очень крупные компании, экспериментируют с новыми технологиями и возможностями.

Как отмечают в IDC, вендоры видят в интересе к цифровой трансформации надежду на рост выручки,  а заказчики рассчитывают улучшить бизнес-процессы. Как бы то ни было, по мнению аналитиков, в условиях стагнирующей экономики и внешнего давления санкций именно эти два фактора выглядят основными стимуляторами роста российского рынка ИТ-услуг в ближайшие годы.

Наиболее заметным трендом рынка ИТ-услуг в 2018 году стало усиление присутствия инсорсинговых ИТ-компаний, все чаще получающих крупные проекты, которые могли бы осуществить традиционные поставщики ИТ-услуг. Такие гиганты, как «Роснефть», «Сбербанк», «ЛУКОЙЛ», «Газпром нефть», МТС, РЖД, «Росатом» и «Транснефть» сосредоточены на развитии внутренних ИТ-компетенций, что может стать серьезным сдерживающим фактором развития российского рынка ИТ-услуг в среднесрочной перспективе.

Российский офис SAP традиционно подписал на Петербургском экономическом форуме большое количество соглашений о сотрудничестве с организациями самого разного профиля и сфер деятельности. Среди них аэропорт «Пулково», «Норникель», «Российский экспортный центр», «Енисейская Сибирь», «ИКС Холдинг» и ряд других. В отличие от прошлого года большинство соглашений касалось не внедрения решений SAP, а совместной деятельности по созданию приложений, инновационных центров, программ продвижения отечественной ИТ-продукции. О смене вектора, а также о работе компании в условиях геополитической нестабильности рассказывает Андрей Филатов, глава SAP Россия и СНГ.

- В этом году среди подписанных SAP на ПМЭФ соглашений преобладают контракты, посвященные не внедрению той или иной системы SAP, а совместным проектам. С чем это связано?

Да, мы изменили свою стратегию в этом вопросе. Раньше мы подписывали много соглашений, которые касались конкретных проектов. Действительно, соглашения на ПМЭФ-2019 с «Норникелем», «Российским экспортным центром», с «Енисейской Сибирью» — не про внедрения ИТ-систем, а про создание совместных решений, обучение, помощь при выводе российских продуктов на зарубежные рынки.

Таким образом, мы работаем над развитием своей экосистемы, причем не только внутрироссийской — наша активность хорошо вписывается в государственную политику увеличения экспорта технологий.

Например, около года назад в наш глобальный прайс-лист было включено решение UFAM тюменской компании «АСУпроект». Это отличный продукт, аналогов которого нет ни у нас, ни у других партнеров. Мы интегрировали его в нашу платформу, и уже заключены два контракта на его продажу за пределами Российской Федерации.

В глобальный каталог решений партнеров SAP попасть очень сложно, поэтому для компании-разработчика это очень веский аргумент на переговорах с международными заказчиками, своего рода знак качества, который повышает шансы компании на успешный международный бизнес.

- На Форуме SAP вы говорили, что в этом году будут два новых ударных направления — по программным роботам и по экономике впечатлений. По RPA первый контрагент уже есть, а по экономике впечатлений?

С RPA проще, это одна из нишевых технологий, которая решает наболевшую, актуальную для всех проблему, связанную с рутинными операциями.

С экономикой впечатлений сложнее. Она завязана на аналитику в области управления клиентским опытом и впечатлениями (Customer Experience), а времени после приобретения компаниии Qualtrics, разработчика соответствующего ПО (куплена SAP в конце прошлого года за 8 млрд долл. — Д. Г.), прошло совсем немного.

Уникальность нашего предложения в том, что решения по изучению клиентского поведения мы «замыкаем» на наши системы по управлению бизнесом. Это дает нам возможность в реальном времени анализировать происходящее и соответствующим образом модифицировать бизнес-процессы.

На форуме мы почти на каждой встрече с клиентами и партнерами затрагивали эту тему, думаю, новости скоро будут.

- Высказывались опасения, что для предоставления «чужим» роботам доступа к системам SAP введут специальные дорогие лицензии...

На самом деле все наоборот. Классическая стоимость лицензий зависит от числа пользователей. Программный робот воспринимается системой, к которой он обращается, как множество пользователей, поэтому «обычная» лицензия становится при использовании RPA очень дорогой. Мы предлагаем специальные лицензии, которые будут учитывать доступ программного робота, и это обойдется намного дешевле, чем если бы количество пользователей и стоимость рассчитывались по-старому.

- Партнеры не удивляются выходу за рамки привычного образа SAP как разработчика ERP?

Для нас как раз это развитие естественно. Мы — «цифровой игрок», а не просто ERP-вендор. Даже наше новое решение S/4HANA мы называем не ERP, а цифровым ядром предприятия, потому что перешли от автоматизации бизнес-процессов к извлечению данных из них. Потому что процесс сегодня один, завтра другой, а данные, которые были созданы процессами, нужны в любом случае. Они имеют для заказчика гораздо более высокую ценность, чем раньше.

Наш новый имидж в глазах партнеров и заказчиков пока не сложился, хотя они знают, что мы имеем все для внедрения цифровых технологий на предприятии. Но мы над этим работаем.

- SAP делает многое, чтобы стать неотъемлемой частью отечественного ИТ–рынка. Не планируются ли радикальные шаги — открыть код решений, создать российское предприятие, обладающее правами на интеллектуальную собственность...

Мы подготовили предложение о локализации, представили его в рамках рабочей группы РСПП, в чем-то аналогичное тому, какие действуют на автомобильном рынке, когда автопроизводители открывают свои заводы в России. Мы считаем, что компания, которая инвестирует в российский рынок, приносит на него технологические инновации и помогает в налаживании высокотехнологичного экспорта, становится частью местной ИТ-экосистемы.

Мы рассчитываем, что эти наши усилия дадут ответную реакцию со стороны государства. И найдутся компромиссные решения для тех ситуаций, когда в нынешних условиях работа с нами ограничивается.

Рассматривая вопросы открытия кодов, мы должны оценивать последствия для работы компании по всему миру. При этом наши решения сертифицированы ФСТЭК.

И я думаю, что мы все-таки стали незаменимым участником российского рынка. Российские компании конкурируют не только с отечественными, но и с зарубежными производителями как в нашей стране, так и за рубежом. Технологии меняются очень быстро, экономическая ситуация требует постоянного улучшения эффективности, повышения производительности труда и так далее. Добиваться этого надо современными средствами. Замечательно, что есть локальные разработки, что они развиваются и решают все больше задач. Но в тех случаях, когда они не могут удовлетворять требованиям корпоративного уровня по надежности, безопасности, лучше пользоваться решениями, созданными на проверенной платформе. Мы, со своей стороны, помогаем тем, кто работает на нашей платформе, достичь «корпоративного» уровня.

- Однако риск в момент лишиться доступа к ПО вследствие санкций может перевесить все эти соображения...

Если посмотреть на проблему санкций, то чего опасаются заказчики? При использовании облачных систем — полностью потерять доступ к продукту. Если они купили лицензию на ПО и установили решение у себя в дата-центре, то могут потерять техническую поддержку от вендора и перестать получать обновления.

Действительно, эффективность системы, не получающей поддержки и обновлений, со временем падает. Однако сейчас смена технологий происходит так быстро, что свои пять-семь лет, до смены технологической парадигмы, система отработает даже без поддержки. За это время она себя вполне экономически оправдает при любых геополитических катаклизмах. Сейчас надо внедрять то, что соответствует вашим задачам, иначе вы останетесь на уровне вчерашнего дня. А завтра он будет позавчерашним.

Если же вы хотите пользоваться облачными решениями, то у нас есть программа Partner Managed Cloud, в соответствии с которой партнер закупает наши продукты и продает их своим клиентам как сервис. В этом случае что бы ни случилось, вы не потеряете доступ к нашему ПО.

Надо прагматично подходить к проблемам импортозамещения, смотреть, что выгодно для страны, для экономики, для конкретных предприятий. Мы абсолютно согласны с тем, что Россия должна в нынешней политической ситуации поддерживать локальных разработчиков, но это надо делать не в ущерб себе.

Это также подтвердило недавнее исследование IDC и Hitachi Vantara. Но для принятия взвешенных решений и разработки стратегии на основе данных нужен специалист, который поможет разобраться в массивах информации. О профессии Data Scientist, карьерном росте и стресс-факторах рассказала Анна Румянцева, Data Scientist в компании Hitachi Vantara.

Анна Румянцева: «Специфика работы Data Scientist заключается в работе с большими объемами данных и применением моделей машинного обучения, глубинного обучения, байесовских методов и пр.»

Есть ли шанс стать Data Scientist, если ты гуманитарий? Если да, что для этого нужно?

Хорошая математическая база является важным условием для реализации в этой профессии. Например, без знания линейной алгебры будет сложно разобраться в устройстве даже самой простой нейронной сети. Методы анализа и процессирования данных очень трудно выучить в свободное время/по вечерам/на выходных без технического образования. Но, так или иначе, работать с данными могут люди и с гуманитарным образованием, например, в смежных областях: журналистике данных (Data Journalism) или визуализации (Data Visualization).

По каким критериям отбирают специалистов на должность Data Scientist?

Если говорить о технических навыках, Data Scientist должен уметь программировать в Python/R, а также знать другие языки программирования, например, Java и C/C++. Он должен уметь работать с базами данных SQL/Git/Github, знать статистику и алгоритмы машинного обучения, основы Hadoop/MapReduce и ETL/Data Engineering, Spark Framework и облачных вычислений.

Помимо владения технической базой, Data Scientist должен уметь объяснять методы анализа и полученные результаты людям из других профессиональных сфер, а также знать английский язык – без него сейчас вообще никуда. При этом набор технических навыков и знание алгоритмов может отличаться в зависимости от уровня специалиста (Junior or Senior Data Scientist).

Можно ли назвать работу Data Scientist стрессовой?

В каждой профессии уровень стресса зависит от конкретного проекта, дедлайнов и ожиданий руководства. Стресс-факторы в Data Science могут быть связаны с подготовкой данных, объяснением результатов анализа и операционализацией проектов.

В свое время я слышала интересную аналогию, связанную с запуском проектов Data Science и Наполеоном в зимней Москве. У Наполеона была сильная армия и грандиозные амбиции по покорению России. Data Scientists тоже имеют грандиозные амбиции в начале проекта: они намерены перевернуть курс компании с ног на голову и отдать руководство нейронным сетям. Но у армии Наполеона не было нужной одежды для русской зимы, чтобы воплотить свои амбиции. У Data Scientists тоже может не быть нужного ПО, в связи с чем все намерения могут остаться на стадии Proof of Concept (доказательства концепции). Чувствовать себя «поверженным Наполеоном» – это ведь тоже стресс.

Верно ли, что Data Scientist должен обладать уникальным сплавом навыков – и технических, и социальных?

Да, социальные навыки в профессии Data Scientist играют очень важную роль. Data Scientist – это не ученый в научно-исследовательском институте. Подходы к решению задач в науке и в бизнесе сильно отличаются. В научной среде люди окружены коллегами со схожим образованием и взглядами, тогда как в компаниях часто работают люди с разными специальностями. Нужно иметь хорошие коммуникативные навыки, чтобы донести свою точку зрения до коллег.

В целом, при интеграции Data Scientist в организацию стоит помнить о нескольких моментах:

• Data Scientist должен понимать контекст бизнеса;
• Data Scientist должен понимать ход рабочих процессов;
• Нужно избавиться от нереалистичных ожиданий в отношении Data Scientist;
• Существует культурный разрыв между менеджерами, занимающимися управлением компанией, и Data Scientists.

Есть ли в работе Data Scientist место творчеству?

Безусловно! Как и во многих других профессиях, креативное, нестандартное мышление является залогом успеха. Интересный метод, который можно внедрить в анализ данных, интересная визуализация данных для передачи основных инсайтов, новые способы решения с помощью Data Science — всё это подразумевает креативный подход.

Некоторые Data Scientists находят свободное время и на личное творчество. Например, создают модели глубокого обучения, которые позволяют изменить вашу фотографию так, чтобы она стала похожа на работу кисти Пикассо. Используя GAN-сети можно получить изображение в определенном стиле. Как раз недавно одна из таких работ была продана на аукционе Christie's за 432 тысячи долларов.

Как будет трансформироваться профессия Data Scientis? Могут ли в этом деле людей заменить искусственный интеллект?

В недалеком будущем профессию Data Scientist ждут достаточно значительные перемены. Многие задачи классического машинного обучения (выбор гиперпараметров, алгоритмов, feature selection) начинают автоматизироваться с помощью методов машинного обучения.

Я думаю, перспективными направлениями в Data Science в будущем будут следующие:

• Data Engineering – умение обрабатывать большие объемы данных из разных источников;
• Узкие специалисты в глубинном обучении, байесовских методах, генетических алгоритмах и т.п.;
• Data Science в роли бизнес-консультанта. Это человек, умеющий сформировать бизнес-кейсы исходя из задач организации и разработать стратегию для их имплементации.

Есть ли различия между профессиями Data Analyst и Data Scientist?

Основная разница между Data Analyst и Data Scientist заключается в объемах анализируемых данных и методах анализа. Data Analyst в основном работает со структурированными данными и применяют статистические методы анализа. В своей работе Data Analysts используют инструменты BI (Tableau, Power BI, или даже Excel).

Специфика работы Data Scientist заключается в работе с большими объемами данных (структурированными и неструктурированными) и применением моделей машинного обучения, глубинного обучения, байесовских методов и так далее. Data Scientist должны уметь работать с более широким спектром платформ. Например, я в своей работе в Hitachi Vantara часто использую Pentaho для обработки данных и оркестрации конечного решения.

Как строится карьера при работе Data Scientist?

Очевидные пути развития карьеры – это путь к Director of Data Science & Analytics (директор по науке о данных и аналитике), Chief Data Scientist (главный специалист по данным), Chief Information Officer (директор по информационным технологиям), Chief Technology Officer (директор по технологиям). Также многие Data Scientists после работы в больших компаниях открывают свои стартапы, предлагая консалтинг в области Data Science, разрабатывая новые продукты или платформы.

Какие обязанности выполняет Data Scientist в компании?

В основном обязанности Data Scientist в компании заключаются в следующем:

• Формирование бизнес-кейсов;
• Понимание того, какие данные в компании могут быть применены к имплементации;
• Подборка методов, которые могут быть применимы к конкретному бизнес-кейсу;
• Интеграция и обработка данных;
• Дата-аналитика с помощью визуализации данных и методов статистического анализа;
• Создание моделей, их валидация и оценка результатов;
• Запуск модели в производство и разработка конечного продукта.

Все эти обязанности являются достаточно распространенными среди организаций различного профиля. В зависимости от структуры команды, некоторые задачи из списка могут выполняться инженерами данных, специалистами по ETL, Solutions Architect и другими специалистами по работе с данным.

Возможно, сейчас это высказывание покажется немного клишированным, но 60-80% рабочего времени занимает интеграция и обработка данных. Поэтому в Hitachi Vantara мы уделяем большое внимание процессу обработки данных с помощью Pentaho и сплоченной работе Data Engineers and Data Scientists.

Многие компании жалуются на отсутствие специалистов по Data Science. Почему при популярности и высокой оплате труда найти хорошего Data Scientist так сложно?

Учитывая шумиху вокруг больших данных и Data Science, многие Data Analysts, которые выполняют несложные аналитические задачи, такие как создание отчетов, дашбордов и простого анализа данных, называют себя Data Scientists. А ученые, занимающиеся данными, имеющие академическое образование, сталкиваются с трудностями при адаптации в коммерческой среде и правильном использовании своих навыков.

Кроме того, помимо найма Data Scientist на работу нужно создать инфраструктуру для работы с данными (ПО, процесс доступа к данным, развертывание решений) и разработать стратегию интеграции Data Scientist в рабочий процесс (коммуникации с ИТ, бизнес-персоналом). Если компания нанимает специалиста по Data Science и начинает скидывать на него петабайты данных в надежде на чудо, то, скорее всего, чуда не случится.

Все больше организаций проходит через цифровую трансформацию бизнеса — так, согласно исследованию «Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций», проведенного IDC при участии Hitachi Vantara, уже более 80% российских компаний из числа опрошенных имеют стратегию цифровой трансформации, четко понимая ее задачи и цели.. Это обусловлено ростом популярности новых технологий и пониманием их преимуществ. Расскажем, какие проблемы можно решить благодаря цифровой трансформации бизнес-процессов.

Суть цифровой трансформации бизнеса заключается не только в обновлении оборудования предприятия и во внедрении новых технологий, но и в изменении траектории развития. Бизнес корректирует свои планы, основываясь на наблюдениях за цифровой и коммуникационной средой, подстраиваясь под меняющиеся запросы потребителей. Бизнес не замирает на месте, а постоянно меняется вслед за переменами, происходящими в обществе.

«Цифровая трансформация в настоящее время — это необходимая траектория развития для бизнеса, который рассчитывает оставаться востребованным на протяжении следующего десятилетия, — считает Максим Аннюк, руководитель направления «Аналитика больших данных и интернет вещей» в Hitachi Vantara. — Уже сейчас на разных этапах создания продукта возникают проблемы, связанные с пониманием поведения клиентов, скоростью принятия решений, автоматизацией рутинных процессов. И рынок технологий помогает справиться с этими проблемами. Например, ИТ-решения компании Hitachi Vantara помогают пользователям анализировать данные, чтобы выстроить более эффективную стратегию развития компании, дают возможность расширять инфраструктуру по мере роста бизнеса, использовать для хранения данных только самые передовые системы. Именно эти технологии позволяют организациям смело идти вперед, решая актуальные проблемы, которые встают перед бизнесом в XXI веке».

При этом для российских компаний основной целью цифровой трансформации является повышение эффективности и уровня автоматизации — об этом заявили 75% респондентов из числа опрошенных. На втором месте — создание новых бизнес-моделей и источников доходов (46%), а на третьем — модернизация устаревшего ИТ-ландшафта (45%). Наименее актуальными целями являются конкуренция с новыми и нетрадиционными для рынка игроками (22%) и привлечение лучших кадров (21%).

Бизнес должен знать своих клиентов, рынок и самих себя

Изменения происходят не только в обществе, меняются и сами люди. Бизнес, чтобы выстроить грамотную коммуникацию с потребителями, остро нуждается в знаниях об этих изменениях, при этом нельзя основываться на данных пятилетней давности. Даже год уже большой срок.

Стартапы и бизнес-проекты, которые сейчас занимаются изучением поведенческих характеристик своих клиентов, более успешно продвигают свой бренд на рынке и продают товары и услуги, именно поэтому традиционный бизнес спешно внедряет аналитику данных. Благо на рынке полно успешных примеров. Так, «Яндекс» на протяжении последних лет активно использует анализ данных и машинное обучение при ранжировании результатов поиска, распознавании изображений и речи, составлении персональных рекомендаций в сервисе Яндекс.Радио. Популярность и востребованность направления подтверждается появлением соответствующих образовательных программ; например, в Школе анализа данных и на факультете компьютерных наук в Высшей школе экономики.

Задачи извлечения данных особенно актуальны, так как в процессе цифрового преобразования компании опираются в своей? деятельности на данные для стратегического планирования (58%), анализа поведения клиентов (50%), управления финансовыми и операционными рисками (50%). Поэтому два основных вопроса, которые на сегодняшний день им еще предстоит решить, заключаются в том, как эффективно хранить данные и как последовательно извлекать ценность из этих данных.

Бизнесу необходима автоматизация процессов принятия решений

Оформление дебетовой или кредитной карты в разных банках России может занимать от 36 минут до нескольких недель. Чем короче этот срок, тем более лоялен клиент по отношению к кредитной организации. Это объясняется тем, что современный потребитель раздражается даже из-за самой небольшой траты времени на получение желаемого товара или услуги, а более длительные временные затраты вызывают резко негативное отношение к самому бренду.

Автоматизация бизнес-процессов увеличивает скорость обработки информации и сокращает сроки решения повторяющихся задач, повышает прозрачность бизнеса и его технологичность, дает возможность контролировать большие объемы информации и принимать быстрые решения в стереотипных ситуациях и, самое ценное, снижает количество ошибок и повышает уровень организации управления. Автоматизацией бизнес-деятельности на данный момент занимаются многие финансовые организации, например Сбербанк, «Внешэкономбанк», «Тинькофф Банк».

«Платформы бизнес-аналитики позволяют формировать единое видение бизнеса на основании данных из множества корпоративных систем, — рассказывает коммерческий директор компании «Аплана. Центр Разработки» Ярослав Макаров. — В качестве примера можно привести наш проект по созданию клиентского хранилища данных ФГУП «Почта России», реализованный на платформе Pentaho Business Analytics. В хранилище ежедневно собирается информация более чем из десяти корпоративных информационных систем. С его помощью заказчик активно развивает маркетинговые коммуникации и осуществляет меры по удержанию существующих клиентов и привлечению новых, повышению эффективности каналов коммуникаций и общей результативности продаж продуктов и услуг».

Эксперты отмечают, что на начальном этапе трансформации бизнеса и внедрения автоматизации бизнес-процессов необходимо выбрать те области, которые связаны со взаимодействием с клиентом. Например, банк может снизить затраты на 70%, внедрив автоматизированную систему предварительного одобрения ипотеки, такие примеры уже есть. Это позволяет сократить длительность процедуры с нескольких дней до нескольких минут. Такая трансформация будет особенно эффективна в финансовом секторе и в страховых компаниях.

Бизнесу нужен Agile

В основу философии Agile лег подход, который был реализован на заводе Tesla: там каждый сотрудник имел право остановить конвейер, чтобы устранить дефект или внести рационализаторское предложение. Изначально Agile использовался как метод разработки ПО, теперь же все чаще становится новой культурой управления компаниями.

Аgile — подход инновационного переосмысления создания продукта или услуги. Он базируется на очень простой идее: каждый участник компании должен быть вовлечен в процесс переосмысления своих задач и общего дела. Хороший пример — стартапы, в которых на ранних этапах все делают всё, и зачастую именно это служит основой для обмена опытом, становится залогом слаженной работы команды.

Одной из наиболее гибких методик работы по Agile является Scrum, предложенная Джеффом Сазерлендом, американским программистом и автором Agile Manifesto. Согласно методике, у проекта/продукта должен быть лидер — тот, кто видит, к какой цели идет команда и что в итоге она должна получить. Команда, как правило, состоит из 3-10 человек, владеющих необходимыми навыками. Для работы выбирают scrum-мастера: человека, который будет следить за ходом проекта и помогать команде преодолевать трудности.

Затем следует собрать бэклог продукта — все требования к продукту, ранжированные в зависимости от приоритетности задач, и запланировать спринты (отрезки времени, за которые команда выполняет набор задач). Для контроля над ходом проекта необходимо проводить ежедневные 15-минутные встречи, в ходе которых каждый член команды отвечает на три вопроса: что я делал вчера, что я буду делать сегодня, какие трудности мне мешают решить задачу? После каждого спринта agile-команда обсуждает существующие проблемы и ищет решения.

Данную методику используют многие крупные компании, в том числе Google и Apple. Наиболее ярким примером в России является Сбербанк. По данным исследования VersionOne за 2016 год, Agile ускоряет выпуск продукта, дает возможность менять приоритеты по проекту, увеличивает продуктивность команды, улучшает прозрачность бизнес-процессов, повышает качество продукта, при этом снижая его стоимость и риски.

Бизнесу пора сокращать издержки и риски

«Оптимизация процессов в компании, включение новых технологий в производство приведет к уменьшению рисков и себестоимости оказываемых услуг, — рассказывает Максим Аннюк. — Современные технологии гарантируют владельцу бизнеса надежность и высокое качество выпускаемой продукции, а также минимизируют вероятность финансовых потерь. Например, с помощью прогнозной аналитики владелец бизнеса может более четко выстроить стратегию развития, благодаря чему сократится отток клиентов, и компания получит больше прибыли. Современные технологии также помогают безопасному хранению данных и стабильной работе сервисов, что сейчас является особенно важным. Мы рекомендуем заказчикам обращать внимание в первую очередь на комплексные ИT-решения для трансформации бизнеса, которые помогают оптимизировать весь бизнес в целом, а не только решить проблемы в какой-то одной отрасли бизнеса».

Примеров снижения рисков посредством внедрения инноваций масса: на производствах появляются ERP-системы, позволяющие поднять эффективность бизнеса на новый уровень, в маркетинге — CRM-системы и новые инструменты коммуникации, способствующие снижению затрат на клиентский сервис, повышению лояльности и увеличению продаж.

«Для компаний, которые используют технологии Big Data, такие как NoSQL и Hadoop, становится крайне актуальной проблема минимизации издержек на сопровождение и развитие своих аналитических решений, — продолжает Ярослав Макаров. — Такие платформы, как Pentaho Business Analytics, позволяют создавать комплексные алгоритмы распределенных вычислений на основании данных, хранящихся в кластерах Hadoop, а наличие развитого графического интерфейса платформы дает возможность снизить требования к квалификации ИТ-специалистов, которые развивают и обслуживают решение».

Таким образом, цифровая трансформация помогает компаниям быть более устойчивыми как изнутри, так и снаружи. Сильная команда, члены которой дополняют друг друга, автоматизированные процессы, снижающие временные и финансовые затраты, аналитика, позволяющая знать потребности клиентов, надежное хранение данных, обеспечивающее безопасность, — все это выводит компанию в мир цифровой элиты, делая ее мощнейшим конкурентом в любой сфере бизнеса.

Бизнес-аналитика — это технология и практика исследования деловой активности

По данным совместного исследования IDC и Hitachi Vantara «Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций», 78% российских компаний отмечают беспрецедентный рост данных. Как справляться с таким объемом информации, а главное — как применить его на пользу бизнесу?

Что такое бизнес-аналитика и для чего она нужна

Бизнес-аналитика — это технология и практика исследования деловой активности. Данные, которые получает компания в результате аналитики, демонстрируют эффективность ее работы и помогают разрабатывать и внедрять оптимальную бизнес-стратегию. C появлением технологий больших данных в бизнес-аналитике наступила новая эра: с их помощью компании смогли собирать не только данные о продажах, но и данные, связанные со смежными областями и побочными факторами, один из примеров — данные о движениях и мимике людей во время совершения покупки.

В противоречие устоявшемуся мнению, компании чаще всего для анализа используют основной источник роста структурированных и неструктурированных данных — внутренние системы (ERP, CRM, SCM, HR, ECM и т.п.) и информацию, сопровождающую взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы). По прогнозам экспертов, по мере того, как компании переходят через цифровую трансформацию, рост данных будет только ускоряться. Такая ситуация сложится из-за «оцифровки» большего количества бизнес-процессов, продуктов и услуг, а также взаимодействия с клиентами и поставщиками.

Однако уже сейчас компании научили отдельно работать с новыми источниками — например, анализировать информацию из социальных сетей или видеопотоки с камер. Правда, пока успешные проекты есть только у 20% компаний из числа опрошенных. В первую очередь анализ неструктурированных данных из таких источников необходим для дополнения транзакционных данных. Интеграция данных транзакционных систем и неструктурированного контента позволяет получить более точную информацию о бизнес-процессах, клиентах, продуктах и услугах. Так, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, для 46% российских компаний из числа опрошенных задача такой интеграции является крайне актуальной.

«Неструктурированные данные стало легче хранить, но задача извлечения ценности до сих пор является очень трудоемкой, поскольку требует дополнительных ресурсов внутри организации, — считает Максим Аннюк, руководитель направления «Аналитика больших данных и интернет вещей» в Hitachi Vantara. — Более 30% компаний считают эту задачу очень актуальной, а более 50% — жизненно необходимой для бизнеса. Как мы выяснили в ходе исследования, под неструктурированными данными большой процент респондентов понимают различные формы документов стандартного типа, находившихся внутри компании и поступающих извне».

Сферы применения и польза

Максим Аннюк: «Прежде всего, важно понять, какие данные есть в компании, зачем их анализировать, где они в дальнейшем будут использоваться»

«Чаще всего аналитика больших данных применяется в маркетинге и продажах, — считает Максим Аннюк. — Бизнес-аналитика составляет основу работы рекламных компаний, помогая им персонализировать предложения для целевой аудитории. Исследуя большие данные, корпорация может понять, какое рекламное объявление стоит показать соответствующей аудитории для достижения максимального эффекта, с каких платформ совершается наибольшее число переходов на сайт компании, и на основе этих данных усовершенствовать поиск целевой аудитории. Пока что большинство российских компаний используют аналитику данных для стратегического планирования — такой вариант ответа выбрали порядка 58% респондентов. Также в топ-листе целей, для достижения которых компании обращаются к аналитике, анализ поведения клиентов (50%) и управление финансовыми и операционными рисками (50%)».

Бизнес-аналитика также используется в сфере здравоохранения, где данные помогают прогнозировать скорость развития заболевания и эффективность препаратов. Некоторые частные клиники уже сейчас создают графики лечения, основанные на аналитике, соблюдение этих графиков, как показывают результаты, приводит к более скорому выздоровлению пациентов.

В России бизнес-аналитика наиболее часто используется в банковской сфере, страховании, энергетике, логистике, госсекторе, телекоммуникациях и промышленности. Например «Билайн» и Сбербанк применяют аналитику для того, чтобы защитить своих клиентов от мошенничества. «Альфа-Банк» и «Тинькофф-банк» задействуют бизнес-аналитику для анализа платежеспособности клиентов (как существующих, так и потенциальных), контроля продаж и возможных рисков. Примеры положительного влияния бизнес-аналитики на развитие производства в России существуют и в промышленной сфере. Так, Магнитогорский металлургический комбинат и «Сургутнефтегаз» используют аналитику больших данных для оптимизации производства, в том числе для регулирования расходуемых ресурсов и учета цен.

На заметку

Компаниям, которые хотят заняться бизнес-аналитикой и извлечь пользу из данных, в первую очередь нужно помнить о том, для чего они это делают, а не бездумно гнаться за новыми технологиями. «Не стоит бросаться с места в карьер только ради того, чтобы в вашем бизнесе было какое-то новое технологическое решение, которое сейчас на пике популярности, — продолжает Максим Аннюк. — Важно понять, какие данные есть в компании, зачем их анализировать, какова их «точка приложения», то есть где они в дальнейшем будут использоваться. Уже потом стоит переходить к выработке стратегии и решениям, которые предлагают ИТ-компании».

Нужно понимать, что при анализе больших данных бизнес может столкнуться с рядом проблем. Прежде всего это компетентность сотрудников. Компания должна быть готова привлечь необходимых специалистов и предоставить нужное финансирование. В ином случае можно получить неверный анализ или ошибочную интерпретацию данных, что повлечет за собой проблемы при дальнейшем выстраивании стратегии.

При реализации проектов, связанных с бизнес-аналитикой, важно обеспечить сотрудничество разных отделов организации. Руководителям групп необходимо объяснить, почему бизнес-аналитика стратегически важна для успешной работы компании на рынке, а также наладить эффективное и комфортное взаимодействие отделов внутри компании. Конечно, очень большое значение имеет выбор платформы, на которой будет реализован проект. Если внутри компании должный опыт отсутствует, то лучше всего обратиться к сторонним консультантам, они посоветуют комплексные варианты. «Например, платформа Pentaho 8.0 имеет оптимизированный пользовательский интерфейс, широкий набор функций для эффективного управления огромными массивами данных, встроенные инструменты для визуализации данных, полученных в ходе анализа, — рассказывает Максим Аннюк. — Одним из вариантов также является решение Pentaho Business Analytics, которое анализирует и визуализирует данные сразу по нескольким параметрам».

Исследования и реальные бизнес-кейсы подчеркивают растущую важность бизнес-аналитики в современном мире. Накопленный опыт подсказывает: не нужно бояться нового, нужно использовать это новое на благо компании и для удобства своих клиентов. К тому же, если говорить о степени проникновения аналитики данных в российский бизнес, она уже далеко не нова. И те компании, которые о сих пор не включили ее в свои бизнес-процессы, могут остаться за пределами цифрового рынка.

Скачайте исследование IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций»

Изначально продукты «1С» были ориентированы на небольшие организации, однако современная платформа «1С: Предприятие 8» вывела компанию в число поставщиков масштабных решений. Поэтому в работе конференции, собравшей более 400 участников, приняли участие такие представители корпоративного мира, как S7, «Ростех», «ГЛОНАСС», «Газпром нефть», «Почта России», «Русагро», «Росатом», «Роснефть», «Газпром», DEPO Computers и др. К настоящему времени создана экосистема, объединяющая технологические решения, партнерскую сеть, центры компетенций, сообщество разработчиков и производителей оборудования, способная поддержать процессы цифровой трансформации крупных предприятий и организаций.

Открывая конференцию, Борис Нуралиев, директор «1С», отметил, что осталось в прошлом время, когда заказчикам предлагались лишь продукты для автоматизации бухгалтерского учета; сегодня речь идет о комплексном решении всех задач современных предприятий. Компания фокусируется на развитии трех «китов» цифровизации: «1С:ERP.Управление холдингом», «1С:Управление предприятием 2» и «1С:Документооборот». Эти решения, как и тиражные системы «1С:Управление торговлей», «1С:Зарплата и управление персоналом», «1С:Бухгалтерия» и более тысячи разнообразных приложений, строятся на базе единой платформы «1С:Предприятие 8», обеспечивающей поддержку интегральных масштабируемых проектов от версии для одного рабочего места до аппаратно-программных конфигураций, рассчитанных на десятки тысяч одновременно работающих пользователей.

Борис Нуралиев: «Если раньше мы предлагали клиентам автоматизировать учет на их предприятиях, то теперь предоставляем интегрированные средства автоматизации всей основной деятельности»

Сегодня «1С» успешно работает на корпоративном рынке: общий объем продаж в 2018 году вырос на 20%; решения компании функционируют на 1,5 млн коммерческих предприятиях и в государственных учреждениях, решая задачи 5 млн пользователей; поддержку и развитие решений обеспечивают 7,5 тыс. партнеров из 750 городов России. На долю систем «1С», по оценке Нуралиева, приходится 83% общего количества автоматизируемых рабочих мест в стране. Фактически решения компании стали в России стандартом де-факто в области управления деятельностью организаций и предприятий различного масштаба и форм собственности. Почти половину участников конференции представляли предприятия с численностью сотрудников более 10 тыс., продажи лицензий решений корпоративного класса («1С:Предприятие КОРП») выросли на 69% в 2018 году по сравнению с 2017 годом (на сегодня это 223 тыс. рабочих мест). Например, только в проекте автоматизации документооборота для «Почты России» обеспечена поддержка 36 тыс. рабочих мест, распределенных по тысяче подразделений национального почтового оператора.

Сегодня в России более 300 тыс. специалистов программируют на языке «1С:Предприятия». По всей стране уже развернуто 400 центров сертифицированного обучения, готовящих ежегодно 65 тыс. пользователей, программистов и администраторов «1С». Тем не менее дальнейшему развитию бизнеса партнеров «1С» мешает нехватка специалистов: потребность в кадрах, по мнению Нуралиева, удовлетворяется не полностью.

«Мы продолжим совершенствовать платформу '1С:Предприятие' и развивать партнерскую сеть, чтобы охватить и более крупные, и более мелкие предприятия. Необходимо также расширять спектр продуктов и сервисов», — рассказывает Нуралиев. По сути, речь идет о диверсификации предлагаемых сервисов и продуктов, а также об аутсорсинговой поддержке вспомогательных для заказчика видов деятельности (командировки, налоги и пр.). Например, в новом комплексном решении «1С:ERP.Управление холдингом» появятся средства автоматизации на уровнях управления эффективностью предприятия (CPM), ресурсами (ERP) и производственными процессами (MES) – все, что необходимо для управления многоотраслевыми вертикально интегрированными холдингами. Промышленным предприятиям предлагаются решения класса MES, торговым – средства, помогающие выбирать поставщиков и оптимизировать обслуживание клиентов, получать кредиты и подбирать транспортные услуги под заключенные поставки.

Для поддержки комплексных проектов предназначены: центры ERP – поставка и внедрение типовых и отраслевых ERP-решений; центры компетенции по документообороту – обеспечение обслуживания клиентов в системе электронного взаимодействия; центры корпоративной технологической поддержки – нагрузочное тестирование, оптимизация инфраструктуры, решение сложных технологических задач, помощь в разработке архитектуры решения и подборе конфигурации (СУБД, ОС, оборудование). Например, в ДИТ Москвы благодаря специалистам центра корпоративной технологической поддержки удалось вдвое ускорить процедуру обновления на новые версии, в «ВымпелКоме» индекс производительности корпоративных информационных систем был увеличен с 0,63 до 0,92, а на предприятии «Гражданские Самолеты Сухого» в 6,75 раза ускорился расчет себестоимости в системе ERP. Поэтому неудивительно, что рынок поверил в возможности корпоративной платформы «1С»: в текущем году уже подписаны новые соглашения с такими заказчиками, как «Россети», «Вертолеты России», «Магнит», правительства ряда субъектов Федерации.

О возможностях и перспективах развития технологической платформы «1С:Предприятие 8» рассказал руководитель отдела разработки Сергей Нуралиев. Сегодня над платформой работает команда из 100 разработчиков, отвечающих не только за ее развитие, но и за интеграцию в существующие ИТ-ландшафты предприятий заказчиков, за обеспечение требуемой производительности и стабильности работы в случае увеличения нагрузки и роста объемов данных. Платформа работает в операционном окружении Windows, Linux, macOS, iOS и Android; поддерживает промышленные СУБД Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM DB2 и PostgreSQL; обеспечивает двухфакторную аутентификацию, поддержку биометрии в мобильных приложениях, защиту персональных данных (имеется сертификат ФСТЭК).

Сергей Нуралиев: «Наша платформа уже не просто поддерживает бизнес-решения, но и благодаря интеграции самых современных технологий способствует повышению эффективности бизнеса клиентов, помогая ему стать динамичнее»

Цифровая экономика означает новую динамику предприятий – изменение информационных систем вместе с ростом бизнеса. Составная часть платформы «1С:Предприятия» – среда для быстрого создания и кастомизации бизнес-приложений, способных работать под управлением разных ОС и СУБД, с разнообразными внешними источниками данных и в разных режимах: десктоп, клиент-сервер, облако, мобильное устройство. В платформе «1С:Предприятие 8» поддерживаются мобильные технологии, позволяющие, например, реализовать «ERP в кармане», причем, по словам Сергея Нуралиева, функционал мобильной и десктопной версий практически идентичен.

Все эти средства доступны и разработчикам, и пользователям, код бизнес-приложений «1С:Предприятия» открыт, а для упрощения адаптации программ в платформе существует механизм расширений, дающий возможность адаптировать приложения без их переписывания.

Для корпоративного рынка в платформе начиная с версии 8.3.14 предусмотрены средства динамической балансировки нагрузки при масштабировании конфигурации; мониторинг ресурсов; инструменты, обеспечивающие доступность и отказоустойчивость. Имеющийся в платформе механизм обмена сообщениями позволяет пользователям вести обсуждения, совершать аудио- и видеозвонки, обмениваться файлами; разработчики, используя API мессенджера, могут создавать чат-ботов, автоматизирующих рутинные операции и облегчающих работу конечным пользователям.

В платформу встроены средства глобального поиска по всем информационным ресурсам предприятия (оперативные и архивные данные, переписка, системные сообщения, справки, приказы и пр.), а также механизм истории данных, востребованный, например, организациями, оказывающими социально значимые услуги. В новых версиях платформы реализована СУБД, поддерживающая обработку в памяти (in memory), на порядки ускоряющая выполнение аналитических запросов и уменьшающая тем самым нагрузку на рабочую базу данных.

В качестве перспектив развития платформы на конференции обсуждались системные инструменты и сервисы машинного обучения, позволяющие классифицировать объекты, работать с искусственными нейронными сетями для решения конкретных прикладных задач, распознавать тексты для разметки объектов и автоматического заполнения полей документов, в том числе с использованием технологий обработки естественного языка. Среди соответствующих пилотных проектов упоминались приложения для бухучета, использующие технологии искусственного интеллекта; решения для ретейла по сегментации аудитории для выявления постоянных покупателей, формирования программ лояльности, прогнозирования динамики продаж и оптимизации запасов; на предприятия общепита рассчитаны решения, в которых применяется видеораспознавание блюд на подносе для автоматического заполнения чека на оплату.

В новых версиях платформы продолжат развиваться средства разработки «1C:Enterprise Development Tools» (среда на платформе IDE Eclipse), предназначенные для больших команд, работающих над масштабными проектами, в том числе и по методологии Agile.

Доступ к популярным типовым решениям заказчики могут получать через облако 1cFresh.com, позволяющее работать по модели SaaS с сервисами и отраслевыми приложениями, от мелкой розницы «1С:Касса» до холдингов «1С:ERP». Клиенты могут применять технологию 1CFresh и для развертывания решений «1С» в своих частных облаках. Такую модель использует, например, ДИТ Москвы для поддержки 3,5 тыс. учреждений и 24 тыс. пользователей; охвачены бухгалтерский и кадровый учет, расчет зарплаты, управленческий онлайн-анализ и пр. В итоге в организации удалось на 62% сократить бумажный документооборот и на порядок снизить стоимость сопровождения инфраструктуры. Как сообщил Иван Кометчиков, руководитель ИТ-отдела компании «Комацу СНГ», переход в облако «1С» в апреле 2018 года позволил резко сократить число запросов на поддержку.

Ряд докладов был посвящен результатам сотрудничества заказчиков и поставщиков различных решений для создания на базе платформы «1С:Предприятие 8» единого решения поддержки конкретного бизнеса. Представитель «Ростеха» рассказал о развитии финансово-закупочной деятельности корпорации на базе решения «1С:Управление холдингом».

Федор Байраков, руководитель технологического центра «Газпром нефть» отметил в своем выступлении: «Платформа '1С:Предприятие' созрела для вертикально интегрированных корпораций – создана удачная экосистема, в которой можно найти практически любое отраслевое решение либо доработать типовое».

Ядро ERP-системы «Газпром нефти» – решение на базе зарубежной ERP-системы, а региональные дочерние общества изначально развивались преимущественно на платформе «1С». Санкционные риски стимулировали интерес корпорации к отечественным разработкам, однако Байраков подчеркивает: «Наша цель не импортозамещение, а импортоопережение. Необходимо не только ориентироваться на текущее замещение используемых продуктов, но и создавать перспективные замены — с учетом потребностей бизнеса и современных тенденций в отрасли».

С ним согласен и Вячеслав Берзин, начальник управления ИТ «Зарубежнефть»: «Продвижение систем на платформе '1С' должно проводиться не просто для замены западных аналогов, а в первую очередь как платформы, способствующей формированию отечественного программного окружения. Заказчикам вместо гордости за то, что они первыми создали какое-либо новое решение на платформе, нужно стремиться к гордости от приобщения к значимому сообществу компаний, использующих соответствующие решения». На базе платформы «1С» можно создавать программные комплексы, не уступающие изделиям иностранных производителей. «Есть возможность быть первыми при решении отдельных задач, однако пока масштабы внедрения некоторых продуктов еще недостаточны для появления у заказчиков чувства уверенности», — обратил внимание участников конференции Берзин.

Виктор Урусов, вице-президент DEPO Computers, рассказал о внедрении в компании решения «1С:ERP.Управление холдингом». Он подчеркнул, что для успеха проектов, помимо технологий, требуется участие первых лиц компании; немаловажен также правильный выбор партнера «1С», имеющего конкретный отраслевой опыт; отклонения от типовой конфигурации должны быть минимальными, внедрение нужно осуществлять поэтапно и обеспечивать активное вовлечение ключевых сотрудников – будущих пользователей решения.

Лейтмотив выступления Виталия Котова из группы «Полипластик» можно выразить следующими словами: «Лучше безобразно, но единообразно». Компания поставляет свою продукцию по всему миру и владеет несколькими географически распределенными заводами, работающими с различными информационными системами. «Хорошая цена, высокое качество продукции – все это не будет иметь значения, если для поставки заказчику вовремя не найдется продукции на складах», — сказал Котов. Унификация по всем отделениям холдинга и устранение 'зоопарка' с помощью «1С:ERP» позволили упорядочить процедуры производства и логистики.

Функции финансовых подразделений в цифровую эпоху меняются — прежде они ограничивались поставкой данных, а сейчас начинают активно участвовать в бизнесе, в частности путем оптимизации его затрат. Финансистам требуется аналитика в реальном времени и роботизация рутинных операций, минимизирующая ошибки и человеческие ресурсы. В этой связи Антон Леженин из EY задал участникам конференции вопрос: «Кто завтра будет пользователем продуктов '1С' — люди или роботы?». Ответ не замедлил себя ждать. Дмитрий Корниенко, финансовый директор агентства делового туризма «Аэроклуб» в своем выступлении продемонстрировал преимущества роботизации и интеграции различных приложений в рамках решения «1С:Управление холдингом». Компания ежедневно по различным каналам коммуникаций получает от своих клиентов до 8 тыс. заявок, обработать которые вручную невозможно без постоянного увеличения штата, поэтому так важно обеспечить взаимодействие с любой ERP- и HR-системой, используемой клиентами, а также интеграцию с десятками отраслевых решений типа Galileo, Amadeaus, «Сирена» и пр. Однако сегодня, по утверждению Леженина, на рынке не нашлось подходящих решений для организации финансового учета. Вместе с партнерами «1С» была создана группа из 60 роботов, выполняющих рутинную работу за сотрудников финансового департамента. В результате «Аэроклубу», удалось в шесть раз увеличить число клиентов, работающих по электронным каналам коммуникаций, и сократить число своих сотрудников, обрабатывающих заявки. Участвующая в конференции компания ALP Group, партнер «1С», также предлагает решение по роботизации бизнес-процессов, интегрированное с продуктами «1С» и позволяющее автоматизировать трудоемкие рутинные операции. Соответствующие роботы способны функционировать в рамках привычного пользовательского интерфейса «1С» либо взаимодействовать с корпоративной информационной системой через коннекторы «1С».

«1С:Предприятие 8» может работать на 17 языках, включая немецкий, китайский, французский, поэтому возникает закономерный вопрос о планах выхода компании на зарубежные рынки. Определенные шаги в этом направлении уже сделаны. Например, при разработке решений корпоративного уровня, таких как «1С:ERP.Управление холдингом», компания 1С сотрудничает с международными консалтинговыми компаниями PwC, EY и KPMG. Алексей Моничев, руководитель отдела разработки «1С:ERP», озвучил дорожную карту по созданию международной версии продукта: выделение независимого функционального «ядра», очищенного от российской специфики; перевод на английский язык прикладного кода и интерфейса. Предполагается, что «международная 1C:ERP» станет «библиотекой» для разработки локализованных версий. Но чтобы выйти к зарубежным заказчикам, требуется не только решить технологические задачи – необходимо изменить имидж компании. «Пришло время решить: '1С' – это все еще 'общепит' или уже и 'ресторан'?», — отметил Вячеслав Берзин.

Рост объемов и потоков данных сулит бизнесу большие перспективы. Недаром аналитики британского журнала The Economist провозгласили данные «нефтью XXI века». Отдадим им должное — их сравнение очень точное: данные, действительно, способны принести бизнесу колоссальную выгоду, но извлечь ее весьма и весьма непросто, причем трудности могут возникнуть на самых разных этапах — от сбора и хранения данных и заканчивая осмыслением и «монетизацией» полученных результатов.

Согласно данным недавнего исследования IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций», проведенного при поддержке компании Hitachi Vantara, рост данных продолжится (в этом уверены 78% респондентов), поэтому компаниям нужно быть к этому готовыми. Одна из ключевых причин этого роста — появление новых источников данных, а также увеличение количества информации из новых источников: уже сегодня анализировать новые источники данных нередко приходится хотя бы раз в месяц (об этом заявили 27% опрошенных), а в некоторых случаях (31%) несколько раз в месяц.

Анализу дополнительной информации — как структурированной, так и неструктурированной — предприятия сегодня уделяют пристальное внимание: они хотят тщательно отслеживать и прогнозировать рыночную ситуацию как масштабах макроэкономики, так и внутри экосистемы партнеров и клиентов. В частности, компании анализируют данные социальных сетей (об этом сообщили 48% респондентов) и информацию сторонних организаций (33%).

Видео: Елена Семеновская представляет основные выводы исследования IDC, проведенного при поддержке Hitachi Vantara

«Большая часть информации, в том числе транзакционной, будет обрабатываться “на лету” — это обещают все поставщики транзакционных систем, и это верный путь к построению цифровой компании, где происходит аналитика каждого бизнес-процесса на основе данных, — комментирует Елена Семеновская, директор по исследованиям IDC в России и СНГ. — Цель аналитики больших данных — не подключить много источников, а найти правильные источники информации, анализ которых может принести пользу для бизнеса. Поиск правильных источников — важная задача, которая, кстати, по мнению  IDC, может решаться с использованием искусственного интеллекта».

Можно предположить, что по мере развития экосистем и появления новых информационных сервисов потребность в эффективном с точки зрения анализа подключении к новым источникам данных будет только расти. Также всё более актуальной становится интеграция источников данных из различных систем. Сегодня лишь немногие опрошенные (7%) отмечают, что могут подключать новые источники без привлечения ИТ–специалистов. Вместе с тем, 39% респондентов при выборе решения обращают внимание на его способность работать с разрозненными системами и данными различных форматов.

По мнению эксперта IDC, нынешние технологии вполне справляются с ростом количества данных, которые надо анализировать, и их источников. Вместе с тем, их релевантность, достоверность и извлечение из данных реальной пользы для бизнеса уже сегодня превращаются в проблему. «По мере того, как будет расти количество источников данных, определять их необходимость и релевантность и извлекать ценность для бизнеса будет всё труднее», — считает Елена Семеновская.

Большие данные станут быстрыми и вариативными

Если в предыдущее десятилетие основной рост объемов данных происходил за счет источников «социальной» информации — неструктурированных данных, создаваемых миллионами и миллиардами пользователей всевозможных социальных сред с помощью различных гаджетов, то в ближайшее десятилетие основным «генератором» данных, вероятнее всего, станет Интернет вещей. Можно предположить, что по мере его развития источников данных будет появляться всё больше, и интегрировать их в существующий ИТ-ландшафт придется всё чаще.

«Чтобы шагать в ногу со временем, предприятиям необходимы интеграционные системы, позволяющие в кратчайшие сроки подключаться к новым источникам и загружать большие объемы, данных различных форматов, — отмечает консультант-эксперт направления Digital Insights компании Hitachi Vantara Роман Павлов. — Уже сегодня становится экономически эффективно сделать ставку на платформу, такую как Pentaho Data Integration, способную преобразовывать данные множества форматов в единую стандартизированную структуру, которая понятна конечным пользователям. Немаловажными составляющими успеха при этом будут складывающаяся вокруг платформы экосистема, включая сообщество пользователей, разработчиков и их партнеров, а также множество доступных им бесплатных модулей, созданных сторонними компаниями и энтузиастами».

По мнению эксперта Hitachi Vantara, скорое внедрение стандарта 5G в сетях мобильных операторов приведет к резкому увеличению пропускной способности каналов связи и снижению стоимости трафика, и как следствие, к взрывному развитию Интернета вещей: «Миллионы окружающих нас устройств будут передавать структурированные и неструктурированные данные в различных форматах. Проблема, с которой предприятия столкнутся в ближайшее время, некоторыми исследователями  формулируется как “from big data to fast data”: данные будут поступать со скоростью, которая была не характерна для интеграционных решений в прошлом. Предприятия должны быть готовы к такому увеличению скорости поступления и объемов данных с датчиков, устройств и внешних систем».

IDC: уже сегодня анализировать новые источники данных нередко приходится хотя бы раз в месяц (об этом заявили 27% опрошенных), а в некоторых случаях (31%) несколько раз в месяц

Серьезно помочь в подключении и интеграции источников данных в имеющийся ИТ-ландшафт позволяет автоматизация этих процессов — она не только увеличивает скорость получения данных, но и повышает качество и надежность решения. Так повторное использование уже протестированных и используемых шаблонов снижает вероятность человеческой ошибки, улучшает регламенты работы с данными внутри организации и позволяет гибко и быстро внедрять изменения в логику работы с данными.

«В конечном итоге это вопрос репутации компании и ее менеджмента, потому что качественная, достоверная аналитика, получаемая в реальном или близком к реальному времени выгодно выделяет предприятие на фоне конкурентов, — поясняет Роман Павлов. — Один из наших клиентов, банк, входящий в Топ-10 банков мира, столкнулся с проблемой реализации более 10 тыс. процедур для загрузки данных из 400 систем. Используя механизмы автоматизации, предоставляемые платформой Hitachi, банк реализовал 6 тыс. процедур загрузки данных через 6 “шаблонов”. В результате автоматизации интеграции с источниками банк отметил снижение регуляторных рисков и экономию на поддержке в 10 млн долл. за три года».

Еще одна проблема, с которой организации сталкиваются уже сегодня, связана с изменчивостью форматов данных в имеющихся источниках. Чтобы справиться с ней, интеграционная платформа должна быть гибкой и иметь возможность оповещать администраторов системы об изменениях форматов, не прекращая при этом загружать данные и не допуская их утрату. «Один из наших клиентов, крупный российский банк решил проблему вариативности конвейера данных, используя платформу Pentaho Data Integration. С ее помощью работа может быть выстроена таким образом, чтобы даже при изменении формата процесс не останавливался ни на секунду, — рассказывает Павлов. — Решение позволило избежать прежних дорогостоящих доработок конвейера, которые были необходимы при изменении форматов и могли занимать до 6 месяцев времени внедрения».

Инфографика

Скачайте исследование IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций»

Посмотрите видео с кратким изложением основных выводов исследования