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

Одной из тем форума «Инфраструктура 2019», проведенного в середине июня издательством «Открытые системы», стали решения для дата-центров, локальные и облачные, программные и аппаратные, а также опыт их применения.

Общая картина

Развитие технологий в целом, как считают в Accenture, будет в 2019 году определяться пятью тенденциями. Среди собственно технологий отмечают технологии распределенных реестров, искусственного интеллекта, расширенной реальности и квантовых вычислений. Появятся новые методы анализа особенностей потребителей. Перемены на рынке труда приведут к появлению новых профессий, изменению рабочих процессов и методов обучения сотрудников. По-прежнему будет расти важность безопасности, придет понимание необходимости ее обеспечения не для отдельных компаний, а экосистем в целом. И, наконец, сегментация рынка выйдет на уровень персональных предложений каждому потребителю.

Среди тенденций в области инфраструктуры Илья Кошкин, старший менеджер Accenture, выделили рост использования облаков (на 23% в 2018-2020 годах), Интернета вещей (к 2025 году 75% данных будут генерироваться граничными устройствами), увеличение затрат на облачную безопасность (на 51% в этом году, общий же рост расходов на информационную безопасность составит 9%).

Для того, чтобы внедрение новых технологий принесло пользу бизнесу, необходимо выработать комплексную стратегию развития ИТ-инфраструктуры, а не ограничиваться чисто технологическими изменениями — надо, при необходимости, менять процессы и оргструктуру. А также набраться терпения — «трансформация требует времени», поэтому ожидание мгновенных результатов на пользу делу не пойдет.

Облака — российские и гибридные

Патрик Бухна, директор по цифровизации компании Leaseweb, отметил, что затраты на облака стремительно растут (по оценке Gartner, с 145 млрд долл. в 2017 году до 206 млрд в 2019-м), а главная тенденция — рост популярности гибридных систем. «В мировом масштабе» на облачном рынке доминируют Amazon и Microsoft, однако, как указал Бухна, «один размер не подходит для всех» — публичные облака «в чистом виде» годятся далеко не для всех задач, во многих случаях полезнее гибридная инфраструктура, в том числе — мультиоблачная. Leaseweb, с помощью российских партнеров, предлагает отечественным компаниям свои услуги, обещая прозрачное ценообразование и полное соответствие российскому законодательству в области защиты данных.

Патрик Бухна готов предложить клиентам средства работы в мультиоблачной среде

«Чисто российские» облака представил Дмитрий Лазаренко, директор по продукту Mail.ru Group. Точнее, широкий набор облачных сервисов — виртуальные машины на собственном гипервизоре, объектное хранилище, СУБД (PostgreSQL, MySQL, MongoDB) как сервис, средства автоматического восстановления ИТ-инфраструктуры и т. д. Особо он подчеркнул наличие у Mail.ru собственного гипервизора, с TCO чуть не вдвое меньше, чем у продуктов VMware.

Еще один отечественный продукт, гиперконвергентный стек технологий, представил Сергей Члек, директор по продажам «Росплатформы». Главные преимущества отечественного решения — опять-таки стоимость, как покупки, так и обслуживания, независимость от аппаратной платформы (можно использовать обычные серверы), «плавная» масштабируемость, отказоустойчивость, высокая производительность. Ну и, конечно, в свете наложенных на Россию разнообразных ограничений и недавней истории с Huawei, не могла быть не упомянута санкционная устойчивость продукта.

Заграница нам поможет

Если в области ПО и сервисов российским компаниям есть что противопоставить иностранным производителям, то по аппаратной части пока приходится пользоваться разработками с Запада и Востока. Такие продукты на конференции представляли Pure Storage и Hitachi Vantara, располагающие, впрочем, не только «железом» для построения инфраструктуры, но, что еще важнее, и наборами сопутствующего программного обеспечения.

Наиболее важное событие в мире хранения, как полагает Александр Кузьмин, главный консультант по технологиями Pure Storage в России, СНГ и странах Балтии – победа флеш-технологий над дисковыми и гибридными. Сама компания полностью перешла на накопители стандарта NVMe, а ее системы хранения на базе технологии DirectFlash и специализированного ПО управления быстрее «обычных» в сотню раз. Другое направление развития компании — создание решений для облаков. Это решение Cloud Snap для облачного копирования и облачная система хранения Cloud Block Store. Программное обеспечение Pure дает возможность контролировать работу систем хранения с любых устройств, включая мобильные.

Алексей Никифоров представил экосистему решений для работы с данными

Алексей Никифоров, директор по технологиям Hitachi Vantara, представил экосистему решений для работы с данными. В ее составе: Hitachi Content Platform — объектная облачная система хранения, позволяющая структурировать неструктурированные данные и эффективно работать с ними; Hitachi Data Ingestor — шлюз между пользователями и системами облачного хранения, обеспечивающий комфортную и безопасную работу с данными «от Калининграда до Владивостока»; средство удаленного доступа к данным HPC Anywhere; Hitachi Content Intelligence – платформу интеллектуального исследования данных и их преобразования для анализа контента и мониторинга производительности систем хранения.

Не серверами едиными

Одна из важных составляющих рабочего процесса — удобство рабочих мест, которому, как считает Михаил Бульбутенко, старший инженер компании Citrix, уделяется недостаточно внимания.

Михаил Бульбутенко предлагает интеллектуальное, но не переусложненное рабочее место

Информацию приходится искать по разрозненным базам, приложения сложны, перегружены функционалом, из которого используются четыре-пять по-настоящему важных возможностей. А нужен пользователям привычный интерфейс потребительского ПО, унифицированные средства поиска и разделение приложений на простые операции. Именно такая концепция заложена в Citrix Workspace, работу которой компания представила в ходе практической демонстрации.

… и в огне не горит

Интересный практический кейс представил Дмитрий Гордеенко, начальник управления ИТ-инфраструктуры НПФ «Открытие». Он рассказал об  объединении инфраструктур Пенсионного фонда электроэнергетики и пенсионного фонда «Лукойл-Гарант».

Первый вопрос, который пришлось решать, — осуществлять интеграцию самостоятельно или нанять интегратора. Склонились к первому варианту, получилось быстро и дешево, правда, Гордеенко специально отметил, что «нереально повезло с командой». Следующая «развилка» — что выбрать: облако, коммерческий ЦОД или создать ЦОД самостоятельно.

В конце концов выбор пал на коммерческий ЦОД, причем компания арендовала два — для надежности. Облако было сочтено слишком дорогим. Каждый год в «Открытии» сравнивают стоимость ЦОДа и облака, в прошлом году она стала «сопоставимой», но пока облака дороже. Связали ЦОДы с помощью волоконно-оптических линий связи.

Всего экономическую оценку прошло 19 комбинаций «ЦОД+ВОЛС», предпроектная стадия длилась три месяца, сам проект — девять. «Стартовые» расходы в первый год составили 30 млн руб., предполагаемая экономия за пять лет — 51 млн (32% бюджета столичного Департамента информационных технологий), правда большая часть составила экономия на фонде оплаты труда, срок окупаемости — 38 месяцев.

Новая инфраструктура уже прошла стресс-тест: когда 5 июня в одном из ЦОДов, арендуемых «Открытием», возник пожар, аварийное восстановление заняло всего 40 минут.

Более 90% участников опроса сталкиваются с задачей анализа больших данных, при этом задача анализа новых источников встает перед ИТ-подразделением как минимум раз в месяц (27%), а в некоторых случаях – несколько раз в месяц (32%), таковы данные свежего исследования «Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инновации», проведенного компанией IDC совместно с Hitachi Vantara среди руководителей ИТ-департаментов, представителей бизнес-подразделении и специалистов по работе с данными крупнейших российских организаций со штатом сотрудников не менее 500 человек.

Анализ информации из новых источников необходим вследствие потребности бизнеса улучшать существующие процессы и выводить на рынок новые товары и услуги. Большое количество информации содержится в неструктурированном виде и это задача, которую компании частично научились решать – например, проводить анализ социальных сетей или видеопотоков с камер. При этом количество анализируемой информации будет только увеличиваться – взрывной рост объемов данных уже отмечают 78% из числа опрошенных. «Основным источником роста как структурированных, так и неструктурированных данных является сама компания, — отмечает Алексей Никифоров, технический директор Hitachi Vantara. – Это внутренняя переписка, в том числе с партнерами, оцифровка документов, работа таких систем, как ERP, CRM, SCM, HR, ECM. Для промышленных предприятий актуален сбор данных с различных датчиков и устройств».

Для большинства респондентов (45%) актуальна задача дополнения транзакционных данных другими источниками информации. Интеграция данных транзакционных систем и неструктурированного контента позволяет получить более точную информацию о бизнес-процессах, клиентах, продуктах и услугах. Анализ дополнительной информации крайне важен для учета рыночных рисков, анализа конкурентов и обмена разнородной информацией в экосистеме партнеров и заказчиков. Для эффективного анализа данных необходимо объединить источники и представить их на единой платформе пользователям, которые будут извлекать из них ценную информацию. Единая платформа должна позволять значительно сократить время на подготовку данных к анализу, давать аналитикам данных возможность работать с готовыми наборами данных (datasets), обеспечивать рост пользователей аналитических решении в компании. Благодаря наличию такой платформы должно улучшиться взаимодействие между различными подразделениями внутри компании и с партнерами за счет доступа к единому набору данных. Вследствие роста цифрового взаимодействия стоит ожидать и ускорение цифровой трансформации компании.

Большинство респондентов опроса отметили необходимость единого доступа к информации, которую можно использовать для внутренних и внешних аналитических задач. Существующие на рынке решения позволяют добавлять новые источники информации, но 93,1% компаний отмечают, что не могут подключать новые источники без привлечения ИТ–специалистов. Существующая архитектура решений требует частичного привлечения ИТ-специалистов в 57% компаний; значительного – в 34% компаний. При этом в 2% компаний действующая на данный момент архитектура решений в принципе не позволяет подключать новые источники информации.

«Компания сохраняет свое место на рынке и повышает конкурентоспособность, когда она быстро реагирует на рыночные изменения. В современных условиях это возможно, если компания обладает знаниями, которые содержит в себе информацию, релевантную для ее деятельности. Правильная постановка бизнес-задачи по анализу данных — безусловно, ключевая составляющая процесса аналитики больших данных, но нельзя сбрасывать со счетов и необходимость простой и быстрой технической реализации этой задачи, – комментирует Елена Семеновская, директор по исследованиям IDC в России и СНГ. – Возможность подключения новых источников анализируемой информации без помощи ИТ-специалистов сделает процесс анализа данных более эффективным и простым для растущего числа сотрудников, работа которых включает обработку информационного потока».

Основные проблемы, которые сейчас встают перед компаниями, заключаются в своевременном и качественном анализе поступающих со все большей и большей скоростью все больших и больших объемов неструктурированных данных

Цифровые технологии и аналитика позволяют бизнесу в разы увеличить эффективность своей работы. Например, у российских компаний, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, на данный момент крайне востребованы анализ транзакционных данных (61%), клиентская (52%) и потоковая (51%) аналитика. При этом подавляющее большинство организаций все еще не в состоянии извлекать выгоду из растущего потока данных, а следование стратегиям конкретных успешных проектов не всегда приводит к положительным результатам. Попробуем разобраться, какие проблемы возникают при работе с большими данными и какие решения следует принимать для их ликвидации.

В фантастическом романе Кристофера Приста «Островитяне» описаны попытки жителей планеты с бесчисленным множеством островов, очертания которых невозможно увидеть с большой высоты, создать карту архипелагов с помощью информации, поступающей от дронов. Героиня эпизода, одна из команды исследователей, сетует, как она была наивна, полагая прежде, что дело не займет много времени: ежедневно к ним возвращаются сотни дронов с информацией, которая в лучшем случае будет обработана через несколько лет.

Этот эпизод служит наглядной иллюстрацией к целому ряду проблем, связанных с появлением в нашем мире больших данных. Условно их можно свести к «трем V»: слишком большой объем (volume), возникающий со слишком большой скоростью (velocity), очень разнородный по структуре (variety). Основные проблемы, которые сейчас встают перед компаниями, заключаются в своевременном и качественном анализе поступающих со все большей и большей скоростью все больших и больших объемов неструктурированных данных.

Впрочем, о «появлении» больших данных говорить не совсем корректно: данные появлялись всегда, и каждой эпохе рано или поздно приходилось что-то придумывать, чтобы переварить объем информации. Однако в век информационных технологий рост объема обретает поистине колоссальный размах: практически все, что происходит в мире, снимается на камеры, фиксируется разнообразнейшими датчиками — и превращается в петабайты информации. Эти петабайты и были названы большими данными.

Проблемное поле

Данные совместного исследования IDC и Hitachi Vantara показывают, что курс на аналитику данных есть не только у зарубежных, но и у российских компаний. Например, рост объема данных отмечают 78% респондентов (в ходе исследования были опрошены крупнейшие организации, штатная численность сотрудников в которых составляет 500 и более человек). При этом основными «поставщиками» данных считаются не внешние источники, как было принято думать раньше, а внутренние: рабочие переписки, различные бизнес-приложения, сервисы и т. п.

Анализ данных таких объемов требует высокопроизводительных вычислений, а значит, привлечения новых технологий и средств для их реализации. Обнаружить значимую информацию в огромном массиве данных стало одной из проблем больших данных, а получение новых знаний теперь зависит от правильного анализа. Компания, которая неправильно анализирует данные, может получить негативный опыт и решить, что ей это не нужно. Что, учитывая запросы потребителей, рано или поздно приведет к уходу с рынка.

Анализ больших данных связан еще с одной проблемой: чем больше данных, тем выше вероятность найти между ними ошибочные статистические связи, между тем как на самом деле эти совпадения случайны. Хороший пример приводит экономист, биржевой трейдер Нассим Талеб: «Если взять набор из случайно выбранных 200 переменных, которые никак не связаны между собой, и присвоить им 1000 информационных параметров, то будет практически невозможно не найти при дальнейшем анализе какое-то количество статистически обоснованных корреляций. Но на самом деле эти корреляции будут ложными, поскольку никакой связи между переменными никогда не было».

Есть и еще один вариант развития событий. Предприниматель может собрать целую команду экспертов, чтобы те находили верные связи и производили точный анализ, и они займутся этим с рвением профессионалов. Однако сплошной анализ всех поступающих данных не приведет ни к чему, если его не направлять, соотнося с целями бизнеса, а это уже задача руководителя. В статье Леандро Далле и Томаса Дэвенпорта «Какова ваша стратегия данных» утверждается, что организации активно используют при принятии решений менее 50% структурированных данных и менее 1% неструктурированных данных анализируется или используется в целом.

Рост объема данных отмечают 78% опрошенных представителей крупнейшх российских организаций

На практике данные поступают в разных форматах и зачастую распределены между несколькими источниками хранения информации. Обработка таких наборов данных происходит обычно в режиме поэтапного аналитического конвейера, включающего стадии преобразования и интеграции данных. Разнообразие форматов данных само по себе создает проблемы даже при не очень большом объеме, что способствует разработке соответствующих архитектур. Неструктурированные данные растут гораздо быстрее структурированных, а актуальность их обработки признают 85% российских компаний. Обрабатывать их лучше всего с применением технологии in-memory. На этой технологии, например, основан программно-аппаратный комплекс SAP HANA, позволяющий функционировать на данной платформе любым классам приложений.

Еще одной распространенной ошибкой предприятий, решившихся окунуться в большие данные, стали попытки работы с ними на устаревших платформах. Нежелание руководителей внедрять новые модели обработки информации приводит к торможению инфраструктуры и обессмысливанию нововведений. Понять такое нежелание нетрудно: стоит сменить наработанную технологию, как «придумают что-нибудь еще». Однако такая точка зрения экономически невыгодна, и руководителям следует быть более гибкими в отношении поддерживаемых технологий, тем более, что создаваемые платформы специально разрабатываются для успешного развития бизнеса. Многие современные технологии позволяют организовать сбор больших массивов данных в режиме реального времени, сохраняя при этом возможность работы с ними «на лету» и снижая вероятность их потерь.

Как отмечено в исследовании IDC и Hitachi Vantara, сейчас компании испытывают потребность в удобных и простых решениях. Дело в том, что со временем аналитика данных становится все более востребованной не только у отдельного подразделения, которое занимается, к примеру, разработкой стратегии предприятия, но и у всех сотрудников в целом. В связи с этим решения, позволяющие анализировать данные, должны быть доступны специалистам, у которых нет навыков работы в ИТ. Ожидается, что в дальнейшем эта тенденция сохранится.

Есть ли решение?

«Современные технологии уже справились с проблемами всех "трех V", — уверен Алексей Никифоров, руководитель подразделения технологических решений Hitachi Vantara. — Проблему объема решает хранилище объектов, не связанное с каталогами и потому безграничное. Так, например, Hitachi HCP (Hitachi Content Platform) может масштабировать объем данных во внутренних и внешних системах хранения, позволяет хранить множество неструктурированных данных, обеспечивает полностью интегрированный поиск метаданных по всем ресурсам данных с функцией классификации, обогащения и анализа всех имеющихся данных. Вместе с Hitachi Content Intelligence она обеспечивает интеллектуальное генерирование и сохранение метаданных».

Поскольку интернет-протокол, используемый в системах хранения, не может обрабатывать данные так же быстро, как напрямую вложенные файловые или блок-системы, крупные аналитические системы, такие как Hadoop или ETL, передавали данные на обработку в файловую систему, и Hadoop стал популярен среди крупных предприятий, несмотря на высокую стоимость хранения данных и исходящую из избыточности данных отказоустойчивость. В сравнении с ним HCP имеет более гибкие варианты хранения и обеспечивает более низкие затраты, а скорость обработки достигается с помощью виртуализации: благодаря сотрудничеству с Alluxio, HCP использует свою виртуальную распределенную файловую систему для доставки сертифицированного решения, упрощающего задачи подключения больших приложений данных, подобных Hadoop. Такая система значительно снижает затраты на хранение и предоставляет более быстрый доступ к данным.

Понятно, что при работе с устаревшей инфраструктурой ни на какую слаженность и быстроту операций с большими данными рассчитывать не приходится. Уже сейчас становится очевидным, что бизнес стремится создать глобальную структуру данных, которая смогла бы обеспечить полный доступ к данным из разных источников и многопользовательских систем. Многие эксперты в ближайшее время ожидают семикратного роста сегмента аналитики данных сравнительно со сферой ИТ в целом. Поэтому для руководителей предприятий крайне важно уже сейчас внедрять новейшую инфраструктуру и учиться разбираться в этих сложных и важных для цифровых компаний процессах.

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

Не можете уснуть из-за мыслей о том, что компания-конкурент вновь обошла вас, или вас давно уже не устраивают показтели отдельных производственных процессов, или вы наблюдаете снижение прибыли? Вам определенно стоит задуматься о необходимости цифровых преобразований. Стивен Энгель, старший вице-президент Hitachi Consulting, определил шесть базовых принципов, позволяющих успешно реализовать цифровые проекты.

Самое важное в ходе цифровой трансформации — концентрироваться на результате

Обратите внимание: по данным IDC, к 2020 году 60% компаний из списка Global 2000 смогут удвоить свою производительность за счет цифровых преобразований бизнес-процессов, которые к этому времени будут выполняться не людьми, а программами. При этом исследование, проведенное аналитиками Forrester/Odgers, показало, что лишь 26% ИТ-директоров компаний имеют четкую концепцию цифрового бизнеса. Эти два факта подчеркивают огромный разрыв, существующий между современным бизнесом и техническим прогрессом, который необходимо сокращать как можно быстрее.

Уже сейчас на всех без исключения рынках действуют весомые факторы, вызывающие революционные преобразования: повышение ожиданий клиентов, более быстрые и изобретательные конкуренты, принципиально новые возможности, не говоря уже о жестких требованиях к доходности бизнеса. В эти преобразования вносят вклад самые разные цифровые технологии: 3D-печать, прогнозная аналитика, машинное обучение, блокчейн, искусственный интеллект, датчики, алгоритмическое моделирование и многое другое.

При этом есть всего шесть базовых принципов, которые необходимо учитывать в контексте цифровых преобразований. Ведь цифровая трансформация не обязательно выльется в длительный процесс; более того, она и не должна им быть. Цифровые преобразования — это не попытка объять необъятное. Это последовательность постепенных взаимосвязанных шагов, каждый из которых способствует повышению прибыльности и конкурентоспособности компании.

Первый принцип: ставьте измеримые цели. Пилотные проекты должны быть такими, чтобы их можно было описать в нескольких пунктах, а потом измерить эффективность — например, в объеме полученной прибыли. Важно при этом, чтобы проекты не становились «идеей фикс», иначе так можно лишиться способности мыслить глобально и видеть пути для новых цифровых преобразований.

Второй принцип: проверяйте гипотезы данными. Например, если один из проектов направлен на повышение производительности линии, на которую влияют внеплановые простои, соберите данные за фиксированный период времени. Это могут быть данные о производственной загрузке, трудоемкости процесса, расходе сырья, планируемых заказах. Совокупность данных по ключевым показателям позволит подтвердить гипотезу и выработать алгоритм дальнейших действий.

Третий принцип: создайте экономическую модель проекта. Например, задайте себе вопрос: обеспечат ли вложения в замену оборудования реальную экономию средств? Если у вас есть данные о том, что каждый простой обходится в тысячи долларов и ставит под угрозу отношения с клиентами, то у вас уже фактически есть готовое экономическое обоснование. Помните, что проект цифровых преобразований должен выйти на уровень безубыточности не позже чем через год после его начала и обеспечить значительную окупаемость инвестиций через 18 месяцев.

Четвертый принцип: вовлекайте в ваш цифровой проект руководителей бизнес-направлений. Традиционные ежемесячные совещания, доклады и отчеты о состоянии дел не годятся для осуществления цифровых преобразований. Следует создать команду из руководителей, ответственных за каждое направление, имеющее отношение к проекту.

Пятый принцип: помните, что важны результаты проекта. Выбирайте пилотные проекты с убедительным технико-экономическим обоснованием и концентрируйте усилия на устранении препятствий для реализации. Возможно, репозиторий данных не обладает достаточной емкостью для хранения актуальной информации, получаемой в реальном времени, или с датчиков поступают не все нужные данные. Решение этих промежуточных проблем позволит создать именно те преимущества, которые вы планировали получить, и поддержать необходимый уровень активности в процессе цифровых преобразований.

Шестой принцип: используйте пример компаний-лидеров из других отраслей. Зачастую то, что кажется лишь отдаленной возможностью, в другой отрасли является стандартной процедурой выполнения операций. Успехи других компаний на пути к цифровому преобразованию бизнеса вдохновят команду и, как следствие, позволят ей лучше оценить значимость прилагаемых усилий.

Самое важное — концентрируйтесь на результате. Независимо от того, планирует ли ваша компания пройти через цифровую трансформацию в скором времени или уже реализует проекты по цифровому развитию, тщательно продумайте, как вы будете собирать, анализировать и использовать данные и какие новые технологии потребуются для того, чтобы улучшить ваш бизнес. В этом случае вы сможете выстроить успешную стратегию ведения предприятия и точно окажетесь востребованной компанией на рынке XXI века.

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

Дискуссия о важности новых технологий для бизнеса ведется уже несколько десятилетий. Тем не менее все эксперты, аналитики и практики сходятся в одном: чем бы ни занималась ваша компания, ее основной цифровой актив – это данные. Они помогают принимать решения, рассчитывать наиболее выгодные траектории развития и выстраивать стратегии. Но для того, чтобы данные работали, должен быть специалист, который мог бы ими управлять. Должность такого специалиста называется Chief Data Officer, или – директор по данным.

Gartner: к 2020 году 15% CDO займут позиции топ-менеджеров

За рубежом эта должность известна уже достаточно давно: в крупных ИТ-организациях или бизнес-корпорациях она существует на протяжении нескольких лет. Аналитики Gartner, к примеру, считают, что в ближайшем будущем в зарубежных компаниях ожидается резкий рост подобных позиций. Прогнозируется, что к 2020 году 15% таких руководителей займут позиции топ-менеджеров — директоров по маркетингу, операционных или генеральных директоров.

В России функции и полномочия Chief Data Officer официально были определены Минэкономразвития только весной 2018 года. В частности, согласно документу, директор по данным должен отвечать за разработку и реализацию стратегии цифровой трансформации, формирование корпоративного центра компетенций в сфере цифровых технологий и обеспечение лидерства в управлении изменениями, связанными с внедрением сквозных цифровых технологий. Это определение ближе к зарубежному Chief Digital Officer – директора по цифровым технологиям. Отличие между ними довольно прозрачно: например, Джо Маккендрик, независимый аналитик и автор ряда зарубежных IT-изданий, считает, что данные – это компонент более широкой инициативы – цифровизации организации. Это помогает и разделить зону ответственности двух руководителей: Chief Data Officer должен больше заботиться о данных, о том, как они создаются, обрабатываются, насколько хорошо они защищены. А директор по цифровым технологиям должен фокусироваться на общей стратегии цифровизации компании.

Компетенции и зона ответственности

Большинство экспертов сходится во мнении, что компетенции, роль и функции CDO отличаются от компании к компании в зависимости от ее потребностей. «Некоторые организации ограничивают зону ответственности CDO исключительно техническими вопросами: например, поиском данных, анализом процессов, построением архитектуры данных, управлением качеством данных, их жизненным циклом, наконец, защитой данных, – считает Юрий Скачков, генеральный директор Hitachi Vantara. – Однако сейчас лично я наблюдаю тенденцию к сближению технической и бизнес-сфер. CDO отдается больше свободы и в построении бюджета, и в разработке стратегии компании. Конечно, большинство российских компаний запускают пилотные проекты, пробуют почву. Плоды таких смелых шагов мы будем пожинать через несколько лет».

Тем не менее можно определить несколько приоритетных направлений работы, которые дублируются в разных компаниях. Так, CDO отвечает за качество данных, манипуляции над данными, управление основными данными. Также на его плечах лежат информационная стратегия, наука о данных и бизнес-анализ. Понятно, что с такими обязанностями директору по данным требуется техническое образование: например, математическое или инженерное. Далеко не лишней будет и маркетинговая подготовка, которая поможет при выстраивании бизнес-процессов и продвижении цифровых активов организации.

В каких сферах нужны?

На сегодняшний день большинство компаний задумываются только о части цифровых проектов, в особенности той из них, которые связаны с данными. С этим фактом связаны и мероприятия, направленные на освещение деятельности директоров по данным, их компетенций и опыта. Один из таких примеров – премия CDO Award 2019, вручение которой прошло в рамках форума Big Data 2019. Исходя из списка номинантов премии, можно с уверенностью сказать: CDO востребованы практически везде.

«Аналитики сходятся во мнении, что рынок вступил в стадию формирования экосистем, в рамках которых все действующие лица будут получать удобные и взаимовыгодные сервисы, — считает Азат Шамсутдинов, директор по цифровым технологиям Sever.AI. — Финтех эту стадию уже практически прошел, а остальным направлениям предстоит преодолеть этот путь. Логичным продолжателем пути пионеров становится HR-сфера, включая поиск и подбор сотрудников».

Роль CDO в современных цифровых компаниях является одной из ключевых

Полезны CDO будут и в ресторанном бизнесе. «Сеть Burger King начала бурно развиваться с 2012 года, тогда у нас было несколько десятков ресторанов и появился стратегический партнер, — рассказывает Максим Шарапов, директор департамента ИТ «Интернэшнл Ресторант Брэндс». — Получив финансирование, сеть начала экспансию. <…> Базисом всей дальнейшей работы была подготовка единого источника данных, необходимого для последующего внедрения цифровых сервисов. Мы приняли решение внедрять ERP-систему, объединив в единой базе разрозненные данные различных подразделений. Более того, ERP стала системой мастер-данных. Таким образом был создан фундамент для дальнейшей цифровой трансформации».

Но пока что наиболее востребованы CDO в финансовом секторе и в телекоме. «“Ростелеком” развивается, и бизнес прекрасно понимает вызовы, которые бросает нам рынок, — говорит Сергей Носов, директор по управлению данными ПАО «Ростелеком». — Мы понимаем, что бизнес-решения нельзя принимать, руководствуясь только опытом и интуицией. Взвешенные, оптимальные решения должны быть основаны на фактах, проверке гипотез реальными данными. Рост бизнеса, расширение продуктового ряда и всеобщая цифровизация приводят к тому, что данных становится все больше и их надо структурировать и систематизировать».

Эти и многие другие кейсы подчеркивают, что роль CDO в современных цифровых компаниях является одной из ключевых. Chief Data Officer позволяет реализовывать инновационные решения и использовать потенциал данных, которые важны не только в контексте представления компании на рынке, но и в контексте повышения прибыли и дальнейшего роста ее бизнеса.

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

Что, по вашему мнению, подразумевается под термином «цифровая трансформация»? С какого момента цифровая трансформация стала актуальной для бизнеса?

Это процесс, при котором роль цифровых технологий выходит на первый план. Они используются не только для автоматизации основных бизнес-процессов, оцифровки физических «вещей», но сами дают возможность и способствуют изменению бизнес-модели, цепочки создания добавленной стоимости.

Владимир Щукин: «Цифровая трансформация — это, прежде всего, конкурентная битва за нового клиента поколения "Y" и "Z"»

При этом цифровая трансформация не должна являться самоцелью для предприятия или модным лозунгом под эгидой государственных программ развития. Прежде всего, это конкурентная битва за нового клиента поколения «Y» и «Z». Социальные сети и платформенные сервисы воспитали новый тип потребителя – «удобно, быстро и бесплатно». Новая модель потребления услуги означает максимально быструю реакцию на запрос, простое и интуитивно понятное взаимодействие в любой географической точке, персонификацию предложения и интерфейса. Сложно себе представить, как эти принципы перенести на тяжелую промышленность, разработку недр или непрерывное производство, но этот процесс уже идет во многих отраслях. И называют его «четвертой промышленной революцией», основные идеи, принципы и драйверы которой были озвучены на Всемирном экономическом форуме в 2016 году.

Почему эта революция произошла?

Как бывает с любой революцией, она стала возможна при стечении нескольких факторов, в том числе в области развития информационных технологий (большие данные, виртуальная и дополненная реальность, машинное обучение и искусственный интеллект, Интернет вещей и т.д.). Благодаря развитию облаков и облачных вычислений стоимость ИТ-ресурсов для стартапов за 10 лет снизилась в почти в два раза, что привело на рынок разработки приложений и сервисов множество небольших амбициозных и профессиональных команд. Появилась новая модель монетизации — платформенный бизнес, позволяющий привлекать новых поставщиков и пользователей сервисов, и обеспечивающий им удобное и выгодное взаимодействие друг с другом. Как следствие, мы наблюдаем вторжение в традиционные рынки предоставления услуг игроков нового типа.

Гиганты рынка информационных технологий также приняли ряд мер для защиты своего бизнеса и результатов инвестиций через консорциумы, соглашения и комитеты. Таким образом, например, был организован консорциум IIC (Industrial Internet Consortium). Его цель заключается в координации, установлении приоритетов и стимулировании развития технологий, разработке отраслевых рекомендаций, устранении препятствий и снижении барьеров для входа на рынок.

Нужно отметить, что за последние несколько лет суммарная капитализация цифровых компаний превысила капитализацию производственных гигантов и нефтегазового сектора и продолжает быстро расти. Например, капитализация Amazon с 2011 по 2018 год выросла со 100 до 700 млрд долл., Apple также подорожал за восемь лет.

Успехи и подходы этого сектора стали изучаться, классифицироваться и применяться в других отраслях. Компании обнаружили угрозу разрушения сложившихся рынков и одновременно возможность защитить своё будущее за счет инноваций. В настоящее время не только отраслевые игроки и международные корпорации, но и целые страны входят в процесс цифровой трансформации, развивая комплементарные сервисы на имеющейся инфраструктуре.

Всем ли компаниям нужна цифровая трансформация? От чего это зависит?

Большая часть нашей жизни сейчас сосредоточена в Интернете. Тот, кто хочет работать в этом пространстве, вынужден иметь соответствующие инструменты. Возможно, в будущем появятся «киберхиппи», которые будут пользоваться только «нецифровыми» сервисами, но объем рынка для них будет невелик.

Пока существующий бизнес компании защищен различными механизмами, а издержки и потери покрываются ценой продукции, необходимости в изменении бизнес-модели нет. Цифровые компании дают своему клиенту скорость реакции на его уникальный запрос, гибкость и адаптивность ответа. Поэтому темп и масштаб реализации цифровых изменений зависит от того, какие риски есть в конкретном секторе экономики. Можно ли потерять клиентов, желающих пользоваться продуктами и сервисами по-другому? Есть ли вероятность изменения бизнес-модели и сокращения цепочки создания ценности за счёт цифровых технологий? Реализуем ли такой сценарий, и будет ли это выгодно обеим сторонам? Вот вопросы, на которые необходимо ответить на старте преобразований.

Что необходимо компании для обеспечения цифровой трансформации?

Процесс цифровой трансформации в конечном счете должен затронуть практически все отделы компании. Поэтому нужно видение топ-менеджмента, доверие и поддержка офиса трансформации и CDO (Chef Digital Officer), изменения в бизнес-процессах и даже организационной структуре предприятия, поддержка цифровых «евангелистов» и центров кристаллизации инициатив, а также создание новой цифровой среды и культуры.

Какие продукты необходимы компаниям для обеспечения цифровой трансформации?

Цифровая трансформация невозможна без использования цифровых продуктов, но их выбор зависит от размера бизнеса компании, стратегии изменений, экосистемы партнеров, а также отраслевой и государственной политики в сфере информационных технологий. К программным решениям, которые могут быть необходимы компании, можно отнести платформы индустриального интернета вещей, системы краевых вычислений (edge computing), включая программно-аппаратные платформы и приложения для задач управления производственными ресурсами, обслуживания оборудования, безопасностью персонала, online-аналитики), системы и средства обработки больших данных (Big Data), контроллеры и микрокомпьютеры, которые делают оборудование «умным», а также телекоммуникации.

На рынке есть организации, которые занимаются разработкой таких продуктов. Один из примеров – решения корпорации Hitachi Vantara. С помощью технологии Hitachi Content Platform (HCP), например, можно расширить возможности управления данными компании, обеспечить оптимизацию облачной инфраструктуры и модернизировать сервисы для работы с файлами. Или Pentaho Business Analytics Platform – единая платформа для управления конвейером аналитических данных. Она позволяет мгновенно создавать трансформации с помощью динамических и многоразовых шаблонов интеграции данных; проводить мониторинг производительности, откат и перезапуск заданий для оптимизации аудита использования.

Каковы основные этапы цифровой трансформации?

Пока в нашей стране принято больше говорить об уровне готовности к цифровой трансформации или уровне проникновения цифровых технологий, и планировать мероприятия и проекты в этой сфере. Проекты, исходя из степени готовности, делятся на три категории:

Pre-digital – это оптимизация и автоматизация процессов внутри предприятия, переход от аналоговых систем управления производством к цифровым («оцифровка»). Затем идет категория Digital — расширение собственных рыночных возможностей за счет предложения продуктов и сервисов. И, наконец, этап New business model – создание экосистемы партнеров, применение новых бизнес-моделей.

Есть несколько успешных и многократно цитируемых проектов в мировой промышленности, которые относятся к третьей группе, однако новых масштабных бизнес-кейсов, которые перевернули бы еще одну отрасль, пока нет.

Вы упомянули участие в процессе трансформации новой роли руководителя, появляющейся в цифровых компаниях, — Chef Digital Oficer. Какой должна быть его команда?

В команде CDO должен быть системный архитектор, проектный менеджер, желательно иметь полный набор специалистов по основным на сегодня технологиям: искусственному интеллекту, виртуальной и дополненной реальности, платформам, edge computing, сетевым технологиям. CDO вместе с CIO (ИТ-директором) отвечает за инновационную, инфраструктурную и технологическую составляющую, и вместе с ними в этом процессе должны участвовать другие руководители (CSO – руководитель отдела безопасности; CTO – технический директор и т.п.), чтобы менялась организационная структура, а также внутренняя культура компании.

Есть ли какие-то отрасли, для которых цифровая трансформация на данный момент особенно важна?

Все отрасли, которые испытывают давление рынка — снижение объемов, прибыли, повышение конкуренции — должны задуматься о необходимости цифровой трансформации. В этом процессе будет тяжело остаться в стороне, так как изменение в цепочке создания ценности и кроссиндустриальное взаимодействие на базе цифровых платформ означают только одно: трансформируйся или изолируйся.

Критичность проекта цифровой трансформации определяется несколькими стартовыми условиями: наличие успешных бизнес-кейсов в отрасли, давление рынка со стороны клиентов, активность прямых конкурентов, наличие центров компетенций в отрасли и в компании, доступность компонентов, ресурсов и средств информационной безопасности при реализации проектов.

Есть ли лайфхаки, которые помогут компаниям пройти через цифровую трансформацию максимально быстро и просто?

Быстро и просто пройти через это не получится, особенно если бизнес достаточно успешен на сегодняшний день. Цифровые компании ломают сложившейся рынок, проникают в новые ниши, оказывают давление на больших игроков. Традиционные компании вынуждены либо покупать опасные на их взгляд стартапы, либо защищаться с помощью патентов на технологии и запретительных отраслевых стандартов.

И вот главный, на мой взгляд, рецепт трансформации: успех инноваций лежит в отказе от старых привычек.

Насколько важна функциональность современной инфраструктуры хранения данных? Какие характеристики с точки зрения технологической составляющей необходимы?

Широкие функциональные возможности программного обеспечения для работы с данными — это одно из ключевых требований современности. От того, насколько полно и эффективно мы используем наши данные, зависит успешность бизнеса. Я полностью согласен с выражением: «Данные – это нефть XXI века». Сегодня в ИТ-департаментах при выборе решения для хранения данных большое внимание уделяют вариантам их эффективного использования.

Алексей Силин: «Интеллектуальность программного обеспечения, надежность хранения данных и высокая производительность — три основные характеристики современной инфраструктуры хранения данных»

Необходимые характеристики современной инфраструктуры, с точки зрения нужд заказчиков, — использование в программном обеспечении возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Это уже никого не удивляет. Жесткие критерии или алгоритмы для мониторинга, анализа и управления инфраструктурами уходят в прошлое. Такой подход уже не отвечает современным реалиям. Только программное обеспечение с элементами ИИ и МО позволит нам наиболее эффективно анализировать состояние инфраструктуры и правильно взаимодействовать с ней.

Каковы важнейшие характеристики инфраструктуры систем хранения данных, предоставляемой Hitachi Vantara?

Интеллектуальность программного обеспечения, надежность хранения данных и высокая производительность — три основные характеристики современной инфраструктуры хранения данных. Первая из них подразумевает возможность переложить максимум задач на программное обеспечение без ущерба для функционирования инфраструктуры хранения. В ИТ-сфере очень часто наблюдается нехватка квалифицированного ИТ-персонала, вот почему бывает так необходимо возложить мониторинг, управление и контроль за каким-либо процессом или задачей на умное программное обеспечение, использующее ИИ и МО. Именно поэтому программное обеспечение Hitachi Vantara для мониторинга, автоматизации и поиска неисправностей Hitachi Performance Analytics уже около двух лет использует ИИ и МО в своем составе.

Вторая важная составляющая — это надежность хранения данных. Мы занимаемся хранением данных уже свыше 20 лет, и большинство наших систем используется для критичных задач, когда надежность — одно из ключевых требований заказчика. Архитектура наших систем хранения «выросла» из мейнфреймов, которые всегда отличались максимальной надежностью, и это свойство мы воплотили в наших СХД.

И третий элемент — это производительность. Последние поколения систем хранения VSP G/F имеют высочайшую производительность и удовлетворяют всем современным потребностям заказчиков.

В платформе для модернизации ЦОД Hitachi Vantara предлагает набор технологий, дополняющих аппаратную часть (интеллектуальное сканирование, сбор данных телеметрии и т. п.). Каковы их важнейшие функции?

Начну с того, что хранилища данных призваны хранить и защищать данные, предоставлять к ним доступ, обеспечивая при этом требуемую производительность. Чем функциональнее система хранения, тем больше вычислительных ресурсов она требует и тем меньше ее максимально возможная производительность. Вместо того чтобы наращивать аппаратную составляющую системы хранения и тем самым увеличивать ее стоимость, мы вынесли часть функционала по работе с данными на внешнее программное обеспечение. В качестве примера приведу программный продукт Hitachi Performance Analytics, который может собрать информацию не только с системы хранения данных, но и со всего ЦОД, а также осуществлять мониторинг ключевых параметров.

В этом решении задействована функция искусственного интеллекта. Такой набор программных средств позволяет анализировать собранные данные, находить корреляцию между любыми комбинациями данных. Для чего здесь нужен искусственный интеллект? Дело в том, что мы не всегда можем предугадать, как нам следует обрабатывать данные. Например, для подготовки прогнозов в составе нашей аналитики имеются элементы предиктивной аналитики. Заказчики могут увидеть, какие проблемы существуют сейчас, и — что еще лучше — какая проблема может возникнуть через неделю, месяц и т. д. Это позволяет им, например, заранее спланировать апгрейд и не попасть в ситуацию, когда вследствие роста объемов данных ресурсы будут исчерпаны. Всегда лучше увидеть проблему заранее и предотвратить ее.

Как решение от Hitachi Vantara в области модернизации ЦОД повышает производительность системы?

Любая модернизация — это в первую очередь замена оборудования на более производительное, функциональное и т. п. Но даже самое высокопроизводительное оборудование нужно уметь правильно использовать. Это как гоночный болид: несмотря на то, что он высоконадежный и высокоскоростной и в нем использованы самые последние разработки, управлять им сможет только подготовленный профессионал.

То же самое с системами хранения: недостаточно иметь самую мощную, самую функциональную СХД, нужно еще уметь с ней правильно работать. Поэтому нашим заказчикам мы предлагаем средство автоматизации Hitachi Automation Director, которое позволит правильно и максимально эффективно выделить ресурсы для различных типов приложений, таких как Oracle, MS SQL, VMware, SAP HANA и т. д. Кроме стандартных приложений, Hitachi Automation Director может выделить любые ресурсы для любых приложений после настройки и доработки элементов под конкретную инфраструктуру заказчика, его требования и т. д.

По вашему мнению, как будет меняться спрос на подобные решения?

Я думаю, что спрос на подобные решения будет расти. Системы будут все более интеллектуальными, а значит, и помощь от них будет все существеннее. Интеллектуальное программное обеспечение позволит лучше справляться с растущим объемом данных, с разнообразными приложениями, которых уже сейчас тысячи, и все они требуют различных подходов к выделению ресурсов. На мой взгляд, будут востребованы решения по автоматизации, которые позволят снизить нагрузку на ИТ-персонал, высвободив ему время для развития и совершенствования ИТ-инфраструктуры.

Как в Hitachi Vantara интерпретируют термин «цифровая трансформация»?

Понятие цифровой трансформации применимо именно к традиционным компаниям, оно означает процесс перехода в новую эпоху, когда данные используются максимально возможным образом. Что касается лидеров рынка, таких как Uber и подобных им, то о них можно сказать, что они «родились в облаке», — их бизнес изначально строился на анализе данных. Традиционные компании частенько отстают в плане использования технологий обработки данных: у них имеется множество разрозненных ИТ-систем, которые не обмениваются информацией, поэтому таким организациям сложно, например, получить панорамное видение своих клиентов.

Традиционные компании сегодня начинают внедрять системы анализа тональности высказываний в социальных медиа или инструменты, позволяющие оперативно учитывать влияние погодных условий на бизнес, и т. д. В ходе цифровой трансформации они пытаются комбинировать данные, чтобы использовать их для роста бизнеса, уменьшения затрат и улучшения обслуживания клиентов.

Стивен Льюис: «Мы пользуемся собственными системами, работающими у заказчиков, чтобы предлагать им новые сервисы»

Коснулись ли цифровые преобразования самой компании Hitachi Vantara?

Мы тоже проходим через определенные преобразования, направленные на изменение принципов управления внутренними проектами и структурную реорганизацию. Кроме того, у нас изменились принципы поиска заказчиков и работы с клиентами. В частности, вместо продукта или решения сегодня мы стараемся предложить сервис. Прежде всего, это коснулось решений для управления ЦОД — именно они стали нашими первыми предложениями «технологий как сервиса».

Сегодня мы, например, предлагаем «умный ЦОД как сервис» — решение, которое может использоваться локально или в хостинге. Мы получаем от дата-центра клиента телеметрические данные, обеспечиваем необходимую координацию его работы и подготовку отчетов, которые позволяют оптимизировать управление средой, прогнозировать события, заблаговременно принимать меры и осуществлять масштабную автоматизацию. Другими словами, мы пользуемся собственными системами, работающими у заказчиков, чтобы предлагать им новые сервисы.

Чем вызван интерес Hitachi Vantara к средствам аналитики Больших Данных?

Около трех лет тому назад мы приобрели компанию Pentaho, разработчика систем бизнес-аналитики. Это приобретение было совершено с учетом рыночных тенденций, обусловленных ростом объемов данных, которые генерируются не людьми, а всевозможными автоматическими средствами. В мире Интернета вещей машины будут создавать гигантское количество данных, большей частью неструктурированных, и их анализ имеет огромное значение для множества отраслей с точки зрения возможности улучшения обслуживания клиентов, понимания их потребностей и продажи им большего объема услуг.

Как вы оцениваете спрос на технологии аналитики Больших Данных на рынке сегодня и в ближайшем будущем?

Дело в том, что методы аналитики, о которых сегодня идет речь, не новы, они известны уже много лет. Новшеством стали возможности обработки гигантских объемов данных с высокой скоростью и выдачи ответов практически в реальном времени. Именно поэтому сегодня аналитика применяется гораздо шире. В частности, эти технологии широко используются для управления активами, причем под активами я имею в виду любые механизмы, машины, производственные конвейеры и т. д. Аналитика позволяет уменьшать затраты за счет перехода на прогнозное обслуживание активов.

Каждый поезд Hitachi Rail имеет около 2,5 тыс. различных датчиков и передает в среднем примерно пять показаний в секунду

Пример из нашей собственной практики — проект для компании Hitachi Rail, которая не так давно поставила около 300 новых составов британской железнодорожной сети междугородного сообщения. Каждый поезд имеет около 2,5 тыс. различных датчиков и передает в среднем примерно пять показаний в секунду. Анализируя эти данные, мы выявляем тенденции для прогнозирования неисправностей, а также получаем сведения, позволяющие оптимизировать текущее обслуживание состава.

Еще один пример — наше сотрудничество с крупной европейской автомобилестроительной компанией, в которой благодаря современным возможностям анализа данных, полученных из более широкого круга источников, смогли выяснять первопричины невыполнения планов по выпуску продукции и оптимизировать выработку.

Используется ли аналитика Больших Данных в самой Hitachi Vantara?

Да, конечно. Например, системы для ЦОД, которые мы устанавливаем для клиентов, передают телеметрические данные о работе и качестве предоставляемого нами сервиса. Эти сведения мы применяем для выяснения причин неполадок, для прогнозного обслуживания. Средства аналитики интегрированы со слоем ПО автоматизации, что в совокупности позволяет обеспечить полностью автоматическое обслуживание ЦОД. Кроме того, мы передаем данные в систему Hitachi Automation Director, с помощью которой можно автоматически варьировать параметры большого количества сторонних продуктов, используемых в ЦОД.

А, кстати, почему концерн Hitachi решил создать компанию Hitachi Vantara?

Напомню немного ее историю. Компания, которая позже стала называться Hitachi Data Systems (HDS), появилась в конце 1970-х в результате альянса между японской Hitachi и американской National Semiconductor. Hitachi уже тогда продавала продукцию крупным ИТ-вендорам, и было решено, что HDS будет предлагать IBM-совместимые мейнфреймы. Все технологии HDS разрабатывались в Японии, хотя штаб-квартира компании располагалась за пределами страны.

Компания, которая позже стала называться Hitachi Data Systems, появилась в конце 1970-х в результате альянса между японской Hitachi и американской National Semiconductor

Примерно в 2000 году HDS занялась системами хранения данных, поскольку рынок IBM-совместимых мейнфреймов к тому времени исчез. Мы по-прежнему использовали разработки нашей головной компании в Японии, где технологическая отрасль всегда была очень прогрессивной, способной опережать свое время на много лет. Hitachi регистрировала очень много патентов в сфере ИТ, в частности мы стали первыми, кто обеспечил виртуализацию хранения. HDS между тем начала приобретать новые интеллектуальные активы. Так, ради технологии NAS-накопителей была куплена BlueArc; кроме того, мы приобрели поставщиков платформ управления контентом, а затем и компанию Pentaho с ее системой аналитики.

В рамках HDS было создано независимое подразделение Hitachi Insight, которое развивало решения для Интернета вещей, в частности платформу Lumada, позволяющую анализировать данные в центре и на периферии в рамках определенной задачи. Эту платформу применяют компании группы Hitachi, работающие главным образом в производственной отрасли: они выпускают оборудование для АЭС, медицинские сканеры, поезда и т. д. Создав Lumada, мы смогли выйти в сегмент «цифровых двойников» — полных цифровых моделей физического оборудования. Такие модели строятся с использованием данных, полученных в ходе испытаний и рабочего применения оборудования, и позволяют моделировать различные ситуации, в которых может оказаться ваша единица оборудования.

«Цифровые двойники» — очень ценный инструмент для производственных предприятий. Приведу в пример производство водяных насосов. Если прежде поставщики продавали их заказчикам и насосы просто становились их имуществом, то сегодня, используя «цифровых двойников», компании вроде Hitachi могут продавать не насос как таковой, а услугу по перемещению воды из пункта А в пункт Б, а заказчик платит только за объем перемещенной воды. В этом состоит колоссальная перемена, ставшая возможной благодаря Интернету вещей.

HDS традиционно поставляла решения для ЦОД, но с появлением Hitachi Insight мы увидели для себя новые возможности. Для их реализации год назад и была создана новая компания Hitachi Vantara, которая объединила технологии HDS, Hitachi Insight и Pentaho. Мы улучшаем обслуживание наших клиентов, использующих решения для ЦОД, но также выходим на новые сегменты в различных отраслях, которым необходимы решения на базе технологий Интернета вещей.

В каких секторах экономики Интернет вещей оказывает или будет оказывать наибольшее влияние?

Если говорить о направлениях, на которые ориентируемся мы, то в первую очередь это транспорт. Я уже говорил об интеллектуальном управлении активами и о железнодорожном проекте, упомяну также сотрудничество с крупнейшим оператором грузоперевозок США, который владеет парком из примерно 250 тыс. большегрузных автомобилей. Алгоритмы машинного обучения, выполняемые в Pentaho, позволяют клиенту осуществлять прогнозное обслуживание автопарка и благодаря этому работать с минимальными затратами.

Кроме того, мы работаем с участниками рынка телекоммуникаций. Ядро Pentaho получает данные от всех коммутаторов в сети оператора, что позволяет определять участки, где вероятно возникновение проблем, и заранее пускать трафик обходными маршрутами. Таким образом, телекоммуникационные компании могут управлять качеством обслуживания в прогнозном режиме и гарантировать более высокое качество самым ценным клиентам.

Безопасность и Интернет вещей будут развиваться рука об руку

Как, по вашему мнению, будут развиваться технологии Интернета вещей в дальнейшем?

Мир сегодня сильно меняется в отношении безопасности и анонимности большого объема данных. Есть прогнозы, согласно которым ИТ-индустрия просто не сможет выпускать достаточно накопителей, чтобы сохранять все генерируемые данные. Так что развитие пойдет по пути создания интеллектуальных архитектур, в рамках которых максимум обработки будет происходить в непосредственной близости к источникам данных. Таким образом, речь идет о ИТ-решениях, распределяющих обработку между центром и периферией.

В примере про железнодорожные составы значительный объем генерируемых датчиками данных может обрабатываться непосредственно на борту, отбрасывая лишнее и передавая для анализа и хранения в центр «разумный» объем информации. Если вы контролируете температуру и она три месяца подряд остается на отметке 20°, вам не нужно передавать постоянный поток показаний термометра, достаточно делать это лишь раз в квартал.

Еще одно широкое направление развития в области Интернета вещей связано с обеспечением безопасности. Используя все больше различных датчиков, вы фактически увеличиваете поверхность для возможных кибератак, достаточной защиты от которых такие датчики зачастую попросту не имеют. Если говорить об атаках на отказ в обслуживании, возможен сценарий, когда злоумышленники взламывают систему освещения целого города и требуют выкуп за ее включение. Так что безопасность и Интернет вещей будут развиваться рука об руку.

В Калифорнии прошла ежегодная конференция NEXT 2018, на которой эксперты Hitachi Vantara анонсировали технологические усовершенствования программных решений, подводили итоги своей работы за год и строили планы на будущее, а также делились новостями о расширении партнерских программ.

Уже второй год конференция Hitachi NEXT собирает экспертов и специалистов в области цифровых технологий. На конференции NEXT 2017 было объявлено о создании новой цифровой компании Hitachi Vantara. Спустя год Hitachi Vantara говорит о рекордном уровне популярности своих продуктов, а также о выпуске новых решений, призванных помочь заказчикам извлекать пользу из данных, которые у них есть.

Брайан Хаусхолдер: «Данные меняют то, как мы конкурируем»

Брайан Хаусхолдер (Brian Householder), генеральный директор компании Hitachi Vantara, в своем выступлении на конференции отметил: «Каждая компания должна использовать новые технологии и данные для ведения своего бизнеса. Идет совершенно новая игра, и эта игра сосредоточена вокруг данных. Данные меняют то, как мы конкурируем».

Ссылаясь на исследования, проведенные Harvard Business Review, Брайан Хаусхолдер отметил, что компании-лидеры в области аналитики данных стали более гибкими, снизили затраты и улучшили соответствие нормативным требованиям. Также, согласно прогнозам McKinsey, организации, которые используют технологии искусственного интеллекта для обработки данных, могут ожидать рост выручки на 10%.

Эксперт также обозначил три главных барьера, препятствующих большинству компаний собирать разрозненные данные, анализировать их и превращать в полезную информацию: старая архитектура, отсутствие общей стратегии и отсутствие культурных перемен, которые необходимы для управления данными. «Теперь, как никогда раньше, важно привлекать и удерживать талантливых людей в команде», – добавил CEO Hitachi Vantara.

Итоги года и новые проекты

На NEXT 2018 были подведены итоги работы компании за год. Уже в марте Hitachi Vantara представила инструментарий для управления моделями машинного обучения — инновационную разработку Hitachi Labs, которая позволила организациям быстрее встраивать модели в продуктивную среду, максимально повышать их точность и осуществлять совместную работу и управление операциями с ними в нужном масштабе.

Hitachi Vantara ориентирована на данные и предлагает заказчикам сочетание проверенных решений и экспертного опыта

В мае был заявлен ряд инновационных разработок, призванных стимулировать модернизацию ЦОД путем внедрения новых высокопроизводительных систем хранения с интегрированными кросс-платформенными программными средствами автоматизации на базе ИИ. Кроме того, компания выпустила платформу Pentaho 8.0 и анонсировала ее усовершенствованную версию Pentaho 8.1 с расширенными возможностями мультиоблачной интеграции данных с платформой Google Cloud. Работа продолжалась и летом: Hitachi Vantara приобрела компанию REAN Cloud с целью расширить возможности и обеспечить безопасность внедрения облачных инфраструктур в мультиоблачных средах, а также поддержать работу традиционных приложений и новых рабочих нагрузок в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

На конференции NEXT 2018 были представлены и новые программные решения. В их числе решения серии Lumada Maintenance Insights, которым предстоит пополнить линейку решений Lumada, разработанных на основе искусственного интеллекта. Они не только помогают заказчикам выявлять потенциальные сбои в оборудовании, но и предоставляют им рекомендации по ремонту и обслуживанию, что позволяет повысить эффективность эксплуатации и избежать простоев. По некоторым оценкам, около 37 млрд долл. заказчики тратят на предложения от разных конкурирующих компаний, которые пытаются связать разрозненные программные продукты для планирования, подготовки, ремонта и выставления счетов. В решениях серии Lumada Maintenance Insights используется интегрированный подход для поддержки всех участников в процессе ремонта и обслуживания – от техников по ремонту и менеджеров по обслуживанию до директоров производств и руководителей бизнес-направлений.

Среди предстоящих технологических усовершенствований компании — первая гиперконвергентная система Hitachi, целиком построенная на базе энергонезависимой памяти NVMe, которая способна обеспечить значительно более высокую производительность и эффективность для пользователей платформы Hitachi Unified Compute Platform HC (UCP HC). Новые варианты серверов на основе конвергентной инфраструктуры, обновление функциональности и модернизация решений для поддержки прикладной инфраструктуры позволяют расширить возможности линейки решений, обеспечив поддержку любых приложений в современных мультиоблачных инфраструктурах любого размера.

Также компания объявила о предстоящем обновлении линейки решений Hitachi Content Platform (HCP), которое призвано расширить возможности управления данными, обеспечить оптимизацию облачной инфраструктуры и модернизировать сервисы для работы с файлами. Это поможет организациям управлять данными и обеспечивать высокий уровень защиты в мультиоблачной среде, а также достичь новых результатов за счет максимально полного использования потенциала данных, независимо от их местонахождения. «Благодаря инновационной деятельности Hitachi Vantara линейка решений Hitachi Content Platform занимает ведущие позиции на рынке объектно-ориентированных систем хранения данных, – считает Амита Потнис (Amita Potnis), руководитель исследований в области файловых и объектных систем хранения компании IDC. – Недавнее исследование показывает, что 56% респондентов планируют использовать частные или мультиоблачные платформы в ближайшие 18 месяцев. Последние обновления программного обеспечения предоставят заказчикам возможность управлять процессами хранения, защиты, управления и обеспечения доступа к данным различных приложений, размещаемых на различных внутренних платформах и в публичных облачных инфраструктурах».

Брайан Хаусхолдер считает, что в условиях современной экономики с ее зависимостью от данных организациям, недостаточно быстро внедряющим цифровые стратегии, будет сложно сохранять конкурентоспособность. Hitachi Vantara ориентирована на данные и предлагает заказчикам сочетание проверенных решений и экспертного опыта, которое обеспечит отдачу от имеющихся данных на каждом этапе пути к цифровой трансформации бизнеса.

Благодаря блестящей цифровой стратегии компания лидирует на рынке высоких технологий, раз за разом разрабатывая для своих заказчиков оригинальные и действенные решения. Теперь за стремительными изменениями в технологиях работы с Большими Данными и IoT стало следить не столько тревожно, сколько интересно: NEXT 2019 интригует уже сейчас.

Построение партнерской сети

В настоящий момент одной из глобальных целей работы Hitachi Vantara стало создание экосистемы партнеров, пользователей, поставщиков и технологических компаний, которые должны объединиться для решения общих проблем. «Мы не можем сворачивать горы в одиночку, нам необходима экосистема партнерских отношений», — заявил в своем выступлении генеральный директор Hitachi Consulting Corporation Хичам Абдессамад.

Хичам Абдессамад: «Нам необходима экосистема партнерских отношений»

За минувший год Hitachi Vantara выстроила партнерство более чем с 1000 новых заказчиков. Среди ее новых клиентов — Health City (канадская организация экономического развития в сфере здравоохранения), MyRepublic (телекоммуникационный оператор, работающий в Азиатско-Тихоокеанском регионе и в одной из главных государственных организаций Германии в партнерстве с IT Novum), CERN (Европейская организация по ядерным исследованиям, крупнейшая в мире лаборатория физики высоких энергий), Тель-Авивская фондовая биржа и др. Эти компании среди всех конкурентных предложений выбрали решения Hitachi Vantara, стремясь ускорить цифровые преобразования и обеспечить высочайший уровень обслуживания своих клиентов.

Так, результатом партнерства с компанией Vigilent, ведущим поставщиком систем динамического управления охлаждением, стала разработка модуля оптимизации охлаждения для Smart Data Center от Hitachi Vantara, который, опираясь на автоматизацию и функции машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяет создавать автоматически оптимизируемые ЦОД, сокращающие операционные затраты на обслуживание инфраструктуры ИТ, уменьшающие риски и повышащие гибкость реагирования на изменения в бизнесе. Технология компании Vigilent использует машинное обучение и технологии Интернета вещей для мониторинга и анализа состояния системы охлаждения в ЦОД, а также для автоматической коррекции температурного режима и воздушных потоков в случае возникновения проблем. В итоге средняя ежегодная экономия на обслуживании ЦОД составляет порядка 38%.

Помимо сотрудничества с новыми партнерами, Hitachi Vantara продолжает поддерживать партнерские отношения более чем с 10 000 уже существующих заказчиков со всего мира из самых разных отраслей.

Директор по технологическим инновациям Лас-Вегаса Майкл Шервуд подчеркнул, что используемые городом решения Hitachi Smart Spaces и Video Intelligence позволяют получать ценные данные о движении велосипедистов, пешеходов, автомобильном движении и транзитных перевозках, а также о безопасности на парковках и в общественных местах: «Это помогает добиться целей нашей инициативы создания интеллектуального города: повысить эффективность, диверсифицировать экономику и стимулировать инновации».

В рамках конференции Hitachi Vantara отметила победителей премии NEXT 2018 Partner Awards. Из более чем 25 номинаций было отобрано пять партнеров, признанных лучшими в четырех категориях в области инноваций и реализации клиентских решений на основе технологий Hitachi Vantara. За лучшее сотрудничество и командную работу были награждены проекты IT Novum для BVA и HCL, лучшими в IoT признали разработки Consiliant Technologies для Лас-Вегаса, Дублина и некоммерческой системы здравоохранения с корпоративным штабом в Нью-Хейвене. За самое инновационное решение был награжден проект Cognizant для Centrica, а компания CGI была отмечена за достижение значительного прогресса в преобразовании компании.