Сегодня лишь 5% корпоративных данных удается анализировать и использовать

Многие компании упускают из виду работу с данными, потому что не понимают, какими объемами информации располагают на самом деле. При этом аналитика данных используется в основном для мониторинга деятельности компании в прошлом, а не для поддержки решений, позволяющих повысить производительность бизнеса в будущем. Неспособность воспользоваться данными мешает компаниям увидеть важную информацию и, как следствие, приводит к упущенным возможностям.

Где же искать данные? Они есть везде. Их фрагменты хранятся в разных отделах, базах данных и бизнес-приложениях. И даже для тех, кто знает о существовании этих данных, задача сбора их воедино представляется практически неподъемной. Трудно поверить, но мы живем в мире, в котором лишь 5% корпоративных данных удается проанализировать и использовать. Около 95% данных находятся в хранилищах, подключенных к одиночным устройствам или приложениям, в обособленных хранилищах отделов или филиалов. Компании буквально тонут в данных, но только наличие полного контроля над ними позволит начать получать от них выгоду. Потребность в аналитике испытывают и российские компании: по данным совместного исследования, проведенного IDC и Hitachi Vantara, 9 из 10 организаций сталкиваются с необходимостью анализа больших объемов информации.

Данные, кругом одни данные

Часто при слове «данные» люди представляют себе информацию, получаемую от датчиков, установленных на оборудовании. В эпоху Интернета вещей (IoT) объемы данных такого типа растут бешеными темпами: в рабочих помещениях появляется все больше конечных точек сбора, а хранение таких данных, к счастью, обходится дешевле, чем раньше.

Но буквально под носом находится значительно большее количество данных, которые могут стать полезны, если использовать их в сочетании с данными, полученными из других источников. Есть традиционные массивы данных из систем учета и интеграции с биллинговыми системами. Есть данные систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), графики техобслуживания, систем планирования ресурсов предприятия и логистики и социальных сетей. Все эти данные сокрыты в недрах вашей компании и ждут своего часа, чтобы полностью раскрыть заложенный в них потенциал.

«На сегодняшний день основным источником роста структурированных и неструктурированных данных является само предприятие, а не внешние источники, — рассказывает Роман Павлов, архитектор аналитических решений Hitachi Vantara. Рост данных — это результат работы существующих систем (ERP, CRM, SCM, HR, ECM и т.п.), взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы), сбора данных с различных датчиков и устройств. По мере того, как компании осуществляют цифровую трансформацию, рост данных будет только ускоряться за счет «оцифровки» большего количества бизнес-процессов, продуктов и услуг, а также взаимодействия с клиентами и поставщиками».

Роман Павлов: «Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам»

Огромные массивы данных из разнообразных источников формируют основу для любых высокопроизводительных алгоритмов, обеспечивающих создание инновационных бизнес-моделей и оригинальных решений. Так, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, в подавляющем большинстве современных компаний новые источники данных подключаются раз в три месяца, при этом 25% респондентов заявляют, что подключают больше одного источника в месяц. В то же время, чем больше данных у нас есть, тем сложнее их собрать и тем выше вероятность упустить какую-нибудь полезную информацию.

Поэтому специалисту в области данных, если компания прибегает к его услугам, приходится тратить значительную часть своего рабочего времени на элементарные задачи типа сбора данных и их подготовку вместо того, чтобы анализировать данные на предмет поиска ценной информации. Помочь извлечь максимальную пользу из имеющихся данных может автоматизация. Согласно исследованиям Gartner, 40% задач в сфере анализа данных в скором времени будут автоматизированы.

Таким образом, ваша основная задача — контролировать максимально возможное количество данных с минимальными затратами. Как только эта задача решена, вам следует предоставить доступ к данным максимальному числу аналитиков, использующих современные инструменты и решения для централизации данных. Такой подход позволит не только сконцентрировать данные в одном месте, но и использовать их максимально эффективно.

Знание – сила

Источниками ценной информации являются не только оборудование и внутренние системы, но и люди. Однако ценную информацию, исходящую от людей, можно потерять, если сотрудники уходят из компании. Если вашей компании предстоит пережить уход важных сотрудников высшего звена с большим стажем и опытом работы, насколько серьезным ударом это станет для вашего бизнеса?

Значительную часть данных, носителями которых они являются, можно сохранить путем создания «цифровых двойников», то есть цифрового представления физических ресурсов. Термин «цифровой двойник», как правило, используют для описания вычислительных ресурсов, но его можно применить и к цифровому представлению знаний. Инициировав процесс интеграции всех точек данных, имеющих отношшение к процедурам документооборота и потоками знаний, можно извлечь информацию, которой обладали сотрудники до ухода из вашей организации. Более того, собрав соответствующие данные и воспользовавшись средствами автоматизации, можно существенно упростить рабочие процессы, годами выполнявшиеся вручную.

Как связать все это воедино

Как же начать процесс работы с данными? Первым шагом должен стать поиск проблемы: имеется ли направление в вашем бизнесе, где вы теряете деньги? Есть ли, по вашему мнению, у этого какая-то причина? Необходимо формулировать проблему как можно конкретнее, поскольку решить все проблемы сразу практически невозможно.

На следующем этапе необходимо определить, могут ли данные стать частью решения. Здесь необходимо составить перечень всех источников данных, имеющихся в вашей компании, и проанализировать их. Этот этап необходимо завершить до привлечения экспертов в области данных, чтобы не тратить их усилия на второстепенные задачи.

Крайне важно, чтобы компаниям были известны явные отправные точки, связанные с данными, уже имеющимися в их распоряжении. Для этого можно использовать инструменты для централизации данных, например, предлагаемые Hitachi Vantara.

«Пользователям необходима единая точка доступа к информации, которую можно использовать для внутренних и внешних аналитических задач, — продолжает Роман Павлов. — Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам. Проблема особенно остро стоит для неструктурированных данных, обработка которых является наиболее сложной на данный момент. Hitachi Content Intelligence (HCI) позволяет извлекать информацию из ранее недоступных источников, например, если к электронному письму с жалобой клиента был присоединен архив с файлом в формате PDF, в котором находится отсканированная копия заявления, то платформа извлечет картинку, распознает текст и загрузит его в хранилище, соединив с записью клиента. Эта информация моментально становится доступной для поиска и последующей обработки».

Аналитика данных — это цифровой ресурс, отличающийся от всех прочих ресурсов: он никогда не устаревает и никогда не «изнашивается». Одни и те же данные и методы аналитики можно использовать для решения огромного числа задач, при этом ни по форме, ни по содержанию данные не похожи ни на один из ресурсов, которыми располагает организация. Понимая экономические выгоды от использования данных, можно преобразовать бизнес и сделать его более современным.

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.

Евгений Степанов: «Всех наших заказчиков объединяет нацеленность на эффективность аналитики, максимальную производительность и доступность аналитического хранилища и принятие решений, основанных на данных»

В конце марта компания Gartner опубликовала отчет, посвященный возможностям решений по управлению данными для аналитики (Critical Capabilities for Data Management Solutions for Analytics Report), являющийся дополнением к знаменитому Магическому квадранту Gartner. Он оценивает возможности аналитических платформ 19 вендоров по нескольким основным сценариям использования хранилищ данных. По результатам отчета, платформа Vertica значительно улучшила свои оценки по сравнению с прошлым годом, обойдя по всем критериям нескольких принципиальных конкурентов. О наблюдаемых изменениях и своем видении развития рынка рассказывает Евгений Степанов, руководитель направления Big Data компании Micro Focus в России.

За счет чего конкурируют разработчики платформ Data Management Solutions for Analytics (DMSA)? Что является ключевыми факторами в борьбе?

В соответствии со сценарием использования, Gartner оценивает все решения по четырем направлениям: традиционное хранилище данных, хранилище данных реального времени, логическое хранилище данных, контекстно независимое хранилище данных. Все компании, участвующие в сравнении, суммарно потратили миллиарды долларов на разработку своих продуктов и во многом преуспели в их продвижении. Ключевыми же факторами являются релевантность продукта бизнес-задаче заказчика, общая стоимость владения и возможности расширения и эволюции платформы.

Gartner в последнем отчете существенно улучшила позиции Vertica. Насколько это для вас серьезно? Какие изменения в «соотношениях сил» вы считаете ключевыми?

Исторически мы не являемся «любимчиками» Gartner, но в этом году мы улучшили свои позиции по всем сценариям использования, уверенно заняв место в десятке лидеров и обогнав многих серьезных игроков. Вкупе с ростом количества заказчиков, в том числе и в России, для нас это является доказательством того, что выбранная нашей компанией стратегия верна и востребована рынком. Характерным изменением является требование к эластичности платформы и поддержки гибридного развертывания, а также возможности загрузки данных из множества источников.

А эти рейтинги имеют значение для заказчиков? Насколько им можно доверять?

Для заказчика важно выбрать оптимальную систему для решения его задач, и часто независимая аналитика предоставляет дополнительный инструмент при первичной оценке на этапе выбора платформ. Естественно, полагаться на рейтинги как на абсолютную истину не стоит — необходимо сравнивать системы исходя из требований заказчика. Однако как первоначальный ориентир их использовать полезно, особенно с учетом того, что эти рейтинги учитывают и оценки заказчиков.

В чем вы видите ключевые изменения на рынке DMSA?

Несмотря на то что многие традиционные игроки, такие как Oracle и Teradata, все еще находятся на вершине списка, происходит это во многом по инерции, и многие заказчики неуверенно отвечают на вопрос о покупках этих систем в ближайшем будущем. В то же время рынок коммерческих дистрибутивов Hadoop остается на плаву в основном благодаря консолидации активов крупнейших игроков.

Как изменилось поведение заказчиков? Например, в Gartner говорят о тренде «rediscovery» — попытке взглянуть на возможности уже используемых платформ с новой стороны...

Наши заказчики всегда используют функционал платформы по максимуму — например, функции машинного обучения, появившиеся недавно, пару версий назад, уже достаточно востребованы. Это происходит именно по той причине, что для использования функционала машинного обучения не требуется закупать дополнительное аппаратное и программное обеспечение, все уже доступно «из коробки». И мы продолжаем расширять встроенные возможности по мере востребованности их заказчиками.

Существует ли портрет типичного заказчика Vertica? Какие из проектов вы считаете наиболее показательными?

Я бы сказал, что стереотипного заказчика Vertica не существует. Платформу успешно используют и в ретейле, и в промышленных компаниях, и в интернет-компаниях. Объединяет всех наших заказчиков нацеленность на эффективность аналитики, максимальную производительность и доступность аналитического хранилища и принятие решений, основанных на данных.

Есть ли в вашей стратегии планы гонки за лидерами? Или гораздо эффективнее какие-то иные действия?

Гоняться ни за кем мы не планируем и строим нашу стратегию не на конкурентной борьбе, а в первую очередь на потребностях заказчиков. Вообще, я обычно исхожу из убеждения, что у Vertica нет конкурентов, так как, если взять весь комплекс параметров, таких как богатство аналитического аппарата, масштабируемость, производительность и общая стоимость владения, в подавляющем большинстве случаев рациональный выбор будет сделан в пользу Vertica.

Мы начали разговор о том, за счет чего приходится бороться сейчас. А что, с вашей точки зрения, будет важнее в будущем?

О будущем необходимо думать уже сейчас, и сейчас же нужно оценивать и выбирать платформу исходя не из текущих требований, а из прогноза на несколько лет вперед. Хотел бы привести пример компании «Авито»: они начали строить хранилище, когда объем данных составлял чуть больше 10 Тбайт, а сейчас объем анализируемых данных превысил несколько сотен терабайт, при этом сохранились изначально заложенные архитектура решения и модель данных. Система просто органически расширялась линейным масштабированием на протяжении пяти лет. Я уверен, что преодолеть планку в 1 Пбайт им не составит труда, и это именно благодаря выбору изначально корректной архитектуры, ориентированной на будущее.

Ссылка на сайт и бесплатную пробную версию: www.vertica.com/ru/

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

Международная практическая конференция «Роботизация бизнес-процессов 2019», организованная издательством «Открытые системы», собрала всех значимых игроков рынка RPA в нашей стране. Automation Anywhere стала одним из партнеров конференции, компания работает в России уже более двух лет и сегодня является одним из лидеров в области решений RPA. Шрирам Нараянан, руководитель Automation Anywhere по продажам на территории России и СНГ, Украины, Израиля, стран Африки и Южной Азии, ответил на вопросы о месте RPA в бизнесе современных компаний, о наблюдающихся культурных изменениях и восприятии этих технологий рынком.

- RPA уже стала общеиспользуемой технологией, или пока для большинства компаний остается экзотикой?

RPA – это никакая не экзотика. Когда люди не понимают, какие технологии стоят за предлагаемыми решениями, они воспринимают их как что-то из ряда вон выходящее. Те, кто понимают, воспринимают их гораздо проще и с удовольствием используют. Если эти технологии задействовать правильно, выгоды очевидны.

- Представим, что компания собирается внедрять RPA. С чего ей начать?

Для любой компании, прокладывающей свой путь в RPA, совет один – начать с простых процессов, постоянно повторяющихся и отнимающих много времени. После реализации нескольких таких проектов появляется уверенность в технологии.

Использовать RPA можно для самых разных функций. Например, найм и увольнение сотрудников для HR-департамента — очень простые процессы, но довольно трудоемкие. Чтобы подобрать замену уволившемуся сотруднику, специалисты по кадрам идут на рекрутинговые сайты или в соцсети, ищут размещенные резюме, нанимают хедхантеров. Вручную отбирают резюме, составляют шорт-лист кандидатов, проводят собеседование... В результате на закрытие позиции может уйти несколько месяцев. Используя боты, этот срок можно сократить до нескольких дней. Бизнес-эффект — огромный.

- В каких процессах RPA используется часто, а где — пока редко?

Чаще всего роботизация используется в двух областях. Первая – внутренние офисные функции, там действительно много повторяющихся и жестко регламентированных процессов. Они требуют больших человеческих ресурсов и чувствительны к ошибкам, при их автоматизации резко повышается производительность сотрудников.

Вторая область – взаимодействие с клиентами. Взять, к примеру, такую простую задачу, как открытие банковского счета. Ее вполне можно автоматизировать, но в данном случае за ботом надо следить. Поэтому такой процесс будет проходить не сам по себе, а под контролем человека. Это то, что мы называем интерактивными роботами (attended automation), когда боты работают совместно с людьми.

- Как заставить первые лица компаний выделить деньги на RPA? Каковы будут преимущества перед дешевым человеческим трудом?

Убеждая генерального директора в пользе RPA, можно привести аргумент, что боты помогут сотрудникам быть эффективнее и иметь возможность заниматься наиболее важными задачами. Возвращаясь к примеру с открытием счета, можно утверждать, что роботизация части действий сотрудника даст ему возможность больше внимания уделять тому, до чего раньше не доходили руки – скажем, заботиться об удовлетворенности клиента. Боты ускоряют работу и повышают ее эффективность, так или иначе сокращают расходы, уменьшают число ошибок. И не понадобятся избыточные ресурсы для резервирования традиционной рабочей силы.

Работая совместно с роботами, люди не просто успевают сделать больше, они становятся действительно эффективнее. Лишь удачно сочетая ресурсы – человека и машину – предприятие может быть успешным в эпоху цифровой экономики.

- Какое самое интересное применение RPA вы наблюдали в своей практике?

Наиболее интересные примеры, пожалуй, в области HR. Трудоустройство и увольнение сотрудников – болезненные процессы. Даже если взять крупную технологически продвинутую компанию, то и там уход сотрудников — проблема: нужно привести в порядок документы, выплатить зарплату, что-то изменить в структуре, чтобы связанные с сотрудником процессы продолжили выполняться. С помощью RPA подобные проблемы можно решить за полдня.

- По словам аналитиков, HR-департаментам потребуются новые компетенции для работы с «гибридной» рабочей силой. Действительно ли здесь есть проблема, и в чем она заключается?

Не думаю, что в HR с появлением ботов потребуются какие-то новые навыки или компетенции. Но надо донести до всех сотрудников, кто уже работает в компании и приходит в нее, что они теперь представляют собой цифровую (или, если угодно, гибридную) рабочую силу. Важно довести до их сведения, что им придется работать совместно с ботами и иногда взаимодействовать с ними. Объяснить, что роботы, беря на себя самую скучную и неблагодарную работу, не заменяют людей, а помогают им трудиться быстрее и эффективнее.

От HR-сотрудников скорее требуется обеспечить нормальную атмосферу внутри коллектива и вести просветительскую работу.

- Что нужно сделать компаниям, чтобы быть готовыми к внедрению RPA? Это больше организационные, технические или культурные действия?

Проблема в том, что люди часто путают RPA с цифровой трансформацией. Надо понимать, что это лишь ее часть. Поэтому я бы не сказал, что компании, встающей на путь RPA, требуются глобальные перемены. Скорее понадобятся небольшие, инкрементальные изменения.

Для начала неплохо разобраться в работе своей компании – рассмотреть текущие процессы, выяснить, как они устроены и из чего состоят. Продумать, как можно повысить эффективность работы сотрудника и сэкономить его время, снизить издержки, что можно автоматизировать. Мы это называем декомпозицией процесса – разбиваем его на составные части и смотрим, какие из них можно выполнять с помощью ботов.

Поэтому, если вы хотите внедрять RPA, начните с малого: возьмите конкретную функцию, разбейте ее на небольшие процессы, составьте четкое представление, каким именно образом они работают. Как только появятся успехи, закрепляйте, развивайте их и планируйте дальнейшие действия.

Роботы выходят в продуктив

Своим видением российского рынка RPA поделился Рави Сачдева, генеральный директор компании Advanced Digital Technologies, представляющей решения Automation Anywhere в России и странах СНГ.

«RPA и в России, и вообще в мире развивается очень впечатляющими темпами. На мировом уровне речь идет о 200-процентном росте в год. По моим оценкам, в России этот рост может быть еще раза в полтора раза, — считает Сачдева. — Прошлый год стал годом пилотных проектов, когда многие компании экспериментировали, выбирая платформу, на которую собираются опираться в дальнейшем. В текущем году наступает очередь полномасштабных проектов, когда решения будут использоваться в 'боевых' условиях».

На этом рост не остановится: ведь компаниям нужно не пять или десять ботов, а гораздо больше, и охватываться будут самые разные процессы. Число используемых лицензий и приобретаемые услуги действительно будут расти кратно.

Компании почувствуют растущую мощь RPA, и интерес к ним будет расширяться, уверен генеральный директор ADT.

Рави Сачдева: «В России есть большой спектр компаний, позитивно относящихся к зарубежным продуктам и готовых инвестировать в лучший мировой опыт. Если решение хорошее, оно всегда найдет своего покупателя»

Сравнивая динамику российского рынка RPA, Сачдева признал, что, как и в других сегментах, есть отставание в несколько лет. Западные рынки уже лет шесть или семь знакомы с RPA, в нашей же стране сейчас пошел второй год знакомства с технологией. По его мнению, местный рынок традиционно сложно принимает инновации, и пока темой роботизации бизнес-процессов всерьез озабочены лишь пионеры — компании, являющиеся технологическими лидерами и в других областях.

Конечно, покупательская способность — разная. Что касается критериев выбора RPA-платформ в целом, то, как считает Сачдева, компании интересуют используемые технологии и функционал; конечно же, есть и финансовые ориентиры – всех заботит стоимость владения. Имеется и ряд других факторов – например, возможность найти для приобретаемого продукта квалифицированную поддержку, желательно сертифицированную вендором.

«Тем не менее, есть немало компаний, позитивно относящихся к зарубежным продуктам и готовых инвестировать в лучший мировой опыт. Если решение хорошее, оно всегда найдет своего покупателя, — уверен глава ADT. — Кроме того, на рынке есть небольшие местные игроки, которые себя позиционируют в качестве производителей средств RPA. Они ищут свои ниши, но пока находятся в самом начале пути. Конкуренция – это всегда хорошо, она помогает развиваться».

ПАО "ЮЖНИИГИПРОГАЗ" — старейший проектно-конструкторский и научно-исследовательский институт нефтегазовой отрасли, созданный в 1933 году в Донецке. Коллектив института, отметившего в 2018 году 85-летний юбилей, насчитывает более восьми сотен высококвалифицированных специалистов, применяющих для решения важнейших научно-технических и практических задач современные средства автоматизированного проектирования.

Институт стал одним из основателей отечественной газовой промышленности, его специалисты обеспечили создание крупнейшей в мире единой системы газоснабжения, которая осуществляет транспортировку газа в России, странах СНГ, его поставку в государства Европы. Большая часть магистральных газопроводов России построена на базе разработок института, по проектам его специалистов проложено более 50 тыс. километров магистральных трасс. Спроектированные ЮЖНИИГИПРОГАЗом предприятия перерабатывают сегодня более 90% объемов газа ПАО «Газпром».

Разработки ЮЖНИИГИПРОГАЗа обеспечили обустройство таких крупнейших и сложнейших газовых месторождений нашей страны, как Медвежье, Ямбургское, Оренбургское, Астраханское, а также создание на полуострове Ямал комплекса добычи и сжижения природного газа, поставляемого на экспорт. По проектам и при участии института построены одни из сложнейших в мире Астраханский и крупнейший в Европе Оренбургский газохимические комплексы, в состав которых входят промыслы, газоперерабатывающие заводы, предприятия транспорта газа. Суммарная ежегодная мощность месторождений, обустроенных по проектам института, превышает 500 млрд кубометров.

На основе филиалов ЮЖНИИГИПРОГАЗа в Краснодаре, Тюмени и Оренбурге созданы ведущие отраслевые проектные институты нашей страны.

Оптимизация работы с заказчиками

Вычислительный модуль HPE Synergy 480 Gen10

Для упрощения взаимодействия с российскими заказчиками в Ростове-на-Дону сформировано ООО «ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ».

Это полноценный проектный институт, персонал которого насчитывает около сотни сотрудников с многолетним опытом создания объектов газовой и нефтяной отраслей Российской Федерации, работающих в содружестве со специалистами предприятий топливно-энергетического комплекса. Их квалификация гарантирует выпуск проектной документации высокого качества, обеспечивающей эффективность строительства, эксплуатации и развития объектов, важнейших для нашей страны отраслей.

В ростовском институте используется опыт автоматизированного проектирования и технологический арсенал ЮЖНИИГИПРОГАЗа, где применяются в том числе комплексы трехмерного моделирования на базе платформ ведущих мировых разработчиков САПР.

Организация проектных работ на основе программных комплексов, обеспечивающих выполнение основных производственных заданий специалистов ООО «ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ», а также поддержка приложений, необходимых сегодня для работы любого предприятия, привели к необходимости создания в институте в Ростове-на-Дону современной ИТ-инфраструктуры.

Информационные технологии в проектном институте

Одним из важнейших производственных комплексов, от которых зависит эффективность работы проектной организации, является ИТ-инфраструктура. Формирующие ее продукты и архитектурные решения определяют производительность и стабильность работы приложений, являющихся основными производственными инструментами проектировщиков.

«ИТ-инфраструктура сегодня — критически важный актив, определяющий производительность труда в проектных организациях, формирующий их единое информационное пространство, обеспечивающий развертывание новейших комплексов автоматизации проектирования и моделирования. ИТ-системы поддерживают совместную работу проектных команд различных подразделений, осуществляют обмен информацией между ними, коллективный доступ к документам, обеспечивают управление планированием и выполнением работ, их ресурсами и бюджетами, а также взаимодействие с заказчиками и внешними организациями. Эффективность всех этих процессов зависит от функциональности, производительности и уровня готовности ИТ-ресурсов, осуществляющих обмен данными между их участниками, обеспечивающих создание и хранение проектных решений, поддерживающих формирование и прохождение организационно-распорядительной документации», — считает Дмитрий Максименко, главный специалист СПО ПАО «ЮЖНИИГИПРОГАЗ».

Среди требований к ИТ-инфраструктуре института в Ростове-на-Дону — совместимость с ИТ-комплексами ЮЖНИИГИПРОГАЗа, способность поддерживать используемые там системы автоматизированного проектирования, моделирования и другие технические и административные приложения, а кроме того, возможность автономно поддерживать полноценную работу его специалистов.

Поскольку ИТ-сервисы служат важнейшими инструментами работы проектировщиков, в состав наиболее критичных параметров создаваемой инфраструктуры входят высокие уровни надежности и готовности, а также возможность ее развития и масштабирования без остановки или существенной деградации основных сервисов. Такие свойства инфраструктуры призваны обеспечить непрерывность работы института и выполнение заданий в плановые сроки.

К базовым характеристикам относятся также наличие эффективных средств хранения и архивирования данных, систем резервного копирования и восстановления информации, а также организация удобного доступа к данным сотрудников института.

Все эти критерии и соображения легли в основу технического задания на разработку комплекса ИТ-инфраструктуры ООО «ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ».

Задачи и их решения

«Чтобы наилучшим образом справиться со всеми инфраструктурными проблемами, мы решили привлечь надежного партера, обладающего опытом построения систем, которые напрямую определяют производительность работы предприятия. Нас интересовали разработка архитектуры, поставка и ввод в действие оборудования, а также долгосрочное сотрудничество для его сопровождения, модернизации и дальнейшего развитии программно-аппаратного комплекса», — подчеркнул Дмитрий Максименко.

ИТ-специалисты института провели внутренний конкурс для определения местного системного интегратора, способного предложить технологическое решение с оптимальным соотношением функциональности и стоимости и наилучшими условиями совместной работы. В результате сравнения предложений разработчиком и поставщиком ИТ-решения для ООО «ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ» стала компания Softline, ростовское представительство которой работает с 2005 года.

«В Ростове-на-Дону мы располагаем подразделением, в задачи которого входят разработка и внедрение информационных систем заказчиков, их консалтинговая и техническая поддержка. Сотрудники Softline являются сертифицированными специалистами ведущих мировых ИТ-компаний, предлагаемые ими решения позволяют достичь максимального эффекта от использования информационных технологий, снизить связанные с их внедрением издержки, увеличить производительность труда пользователей», — отметил Дмитрий Донцов, руководитель группы по работе с крупными корпоративными клиентами представительства Softline в Ростове-на-Дону.

Анализ задач проектного института и инфраструктурных решений его головной организации, изучение имеющихся на рынке предложений ведущих игроков ИТ-индустрии, оценка их технологических и стоимостных параметров определили выбор специалистами Softline продуктов и технологий компании Hewlett Packard Enterprise для формирования на их основе ядра инфраструктуры ООО «ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ».

«В арсенале продуктов HPE нас привлекла платформа HPE Synergy, которая реализует концепцию компонуемой инфраструктуры, предоставляет возможность поддерживать традиционные рабочие нагрузки и обладает всеми необходимыми технологиями для внедрения инновационных ИТ-решений. Ее высокая производительность определяется совместным использованием одних из лучших в отрасли вычислительных компонентов и средств хранения данных, а эффективность управления — автоматизацией инфраструктурных операций», — пояснила Светлана Силаева, менеджер по работе с крупными корпоративными клиентами представительства Softline в Ростове-на-Дону.

Ядро инфраструктуры и перспективы ее развития

Результатом работы коллектива специалистов ЮЖНИИГИПРОГАЗа, компаний HPE и Softline, которая от формирования технического задания до ввода в действие инфраструктуры заняла меньше года, стало создание вычислительного комплекса, внедрение систем хранения данных, развертывание основных компонентов локальной сети, обеспечивающих доступ сотрудников института к необходимым для их повседневной деятельности информационным ресурсам.

«Центральным компонентом ядра цифровой инфраструктуры служит шасси HPE Synergy с двухсокетными вычислительными модулями HPE Synergy 480 Gen10, предназначенными для ресурсоемких корпоративных задач. Компонуемая платформа HPE Synergy, что очень важно для ее эксплуатации и сопровождения, не сложнее традиционных блейдовых систем с хорошо всем знакомыми «лезвиями» ProLiant. Однако модули HPE Synergy заметно опережают их по производительности за счет процессоров Intel Xeon Scalable, они впереди также и по объемам памяти, которая достигает 3 Тбайт в каждом из них. Защиту этих модулей от компьютерных вирусов и атак хакеров обеспечивает технология HPE Silicon Root of Trust. Как и комплексы BladeSystem c-Class, платформа HPE Synergy содержит встроенные средства программного управления HPE OneView. Она способна работать и с внутренними дисковыми системами, объединяя их в единое хранилище, и с внешними СХД», — подчеркнула Светлана Силаева.

В качестве внешних систем хранения в новой инфраструктуре института установлены дисковые массивы серии HPE MSA, способные масштабироваться по мере роста рабочих нагрузок. Для оперативных данных применяется модель MSA 2052 с поддержкой флешнакопителей, производительность которой превышает 200 тыс. операций ввода-вывода в секунду, а хранение резервных копий, обеспечивающих восстановление работоспособности ИТ-сервисов в случае возникновения нештатных ситуаций, осуществляет модель MSA 1050, также поддерживающая твердотельные накопители, которая является массивом хранения с оптимальным соотношением производительности и стоимости. Формирование архивов поддерживается масштабируемой ленточной библиотекой HPE MSL2024.

Коммутаторы серии Aruba 5400R zl2

Сетевая инфраструктура, осуществляющая взаимодействие центрального вычислительного комплекса с рабочими станциями проектировщиков, другими пользователями и системами ООО «ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ», построена на основе коммутаторов Aruba HPE. В ее состав входят модульные коммутаторы третьего уровня серии Aruba HPE 5400R и стекируемый коммутатор доступа Aruba HPE 3810M, производительность которого достигает 480 Гбит/с.

Все эти сетевые устройства работают под управлением единой операционной системы ArubaOS, в состав функций которой входит организация ролевого доступа пользователей, они удобны в развертывании и эксплуатации, обладают пожизненной гарантией.

Одним из важнейших факторов непрерывной работы установленного оборудования является сервисный контракт, заключенный институтом с HPE, который расширяет условия стандартной заводской гарантии на аппаратное и программное обеспечение компании Hewlett Packard Enterprise.

«Теперь в распоряжении ООО “ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ” имеется высокопроизводительный ИТ-комплекс, отвечающий всем нашим требованиям к ИТ-инфраструктуре и созданный на основе продуктов и решений одного из ведущих игроков рынка информационных технологий. Введено в действие ядро инфраструктуры, которое гарантирует рост производительности труда проектировщиков, готово к новым технологиям, может масштабироваться в соответствии с увеличением объемов задач, стоящих перед нашими специалистами. Неоценимую помощь в построении инфраструктуры оказали специалисты компаний Softline и Hewlett Packard Enterprise, дальнейшее сотрудничество с которыми обеспечит эффективную ИТ-поддержку процессов проектирования, развитие института, внедрение новейших профессиональных технологий, включая развертывание комплексов трехмерного проектирования и моделирования», — заявил Дмитрий Максименко.

Успех совместной работы

Современная высокопроизводительная и масштабируемая ИТ-инфраструктура ООО «ИНСТИТУТ ЮЖНИИГИПРОГАЗ», обеспечивающая качественную работу его проектировщиков и гарантирующая развертывание новых ИТ-сервисов для дальнейшего развития предприятия, создана при поддержке Hewlett Packard Enterprise коллективом специалистов в составе представителей ИТ-департамента проектного института и сотрудников компании Softline.

Специалисты компании Softline выполнили полный комплекс работ, включая разработку технического задания и архитектурных решений, поставку оборудования и лицензий программного обеспечения, а также проведение пусконаладочных работ, нагрузочного тестирования, ввод в действие разработанного ИТ-решения и его опытную эксплуатацию.

Со стороны компании Softline в проекте приняли участие:

		Светлана Силаева, менеджер по работе с крупными корпоративными клиентами представительства Softline в Ростове-на-Дону
		Дмитрий Донцов, руководитель группы по работе с крупными корпоративными клиентами представительства Softline в Ростове-на-Дону

Опыт сотрудничества компании «Интерпроком» с Государственным университетом управления по подготовке специалистов, создающих автоматизированные системы для управления материальными активами

По данным исследований, которые провели Росстат, Роструд, ВШЭ, портал hh.ru и другие организации, сегодня около 30% выпускников вузов работают не по специальности, а каждый четвертый трудоустраивается там, где высшего образования не требуется. Это происходит во многом потому, что выпускники, как правило, сталкиваются с серьезными трудностями при поиске вакансий «по профилю». При этом почти 90% работодателей указывают на недостаток необходимых знаний и навыков, а также на неумение применять их на практике.

Анна Терехова, доцент кафедры информационных систем Института информационных систем ГУУ, директор проектов компании «Интерпроком» Источник: «Интерпроком»

О своем опыте сотрудничества с Государственным университетом управления (ГУУ) в рамках целевой подготовки специалистов по управлению корпоративными активами (Enterprise Asset Management, EAM) рассказывают Анна Терехова, доцент кафедры информационных систем Института информационных систем ГУУ, директор проектов компании «Интерпроком», и Владимир Кузин, ведущий специалист департамента управления активами и куратор программы интернатуры.

Компания «Интерпроком» работает в сфере ИТ, которая считается одной из интеллектуально емких отраслей. Как вы решаете вопрос с подбором квалифицированных кадров?

АТ: Казалось бы, современная молодежь ни одной минуты не может провести без смартфона, но жить в виртуальном мире и внедрять цифровые технологии − не одно и то же. Чтобы получить специалистов в области цифровых технологий, а не просто уверенных пользователей, приходится прикладывать много усилий.

Одно из перспективных направлений — более тесное сотрудничество представителей бизнеса и вузов. По этому пути решил пойти департамент управления корпоративными активами нашей компании. Три года назад, с момента моего прихода в «Интерпроком» в качестве директора по проектам, мы стали налаживать сотрудничество с кафедрой информационных систем Института информационных систем Государственного университета управления, и сегодня наши отношения уже можно назвать дружбой. Как преподаватель я знаю, насколько сложно найти работу студентам, а в качестве директора проектов мне пришлось столкнуться с проблемой поиска квалифицированных кадров для ИТ-проектов. Именно поэтому я с энтузиазмом взялась за выстраивание экосистемы взаимодействия бизнеса и академической среды. В 2018 году было подписано официальное соглашение о сотрудничестве, в рамках которого «Интерпроком» проводит занятия для студентов ГУУ и предоставляет им возможность прохождения практики в реальных проектах компании.

Как называется дисциплина, которую ведут специалисты компании «Интерпроком» и как она встроена в процесс обучения?

АТ: Название дисциплины — «Управление активами предприятия на основе EAM-системы IBM Maximo». Она включена в программу обучения студентов трех направлений подготовки бакалавров — «Бизнес-информатика» (шифр направления подготовки 38.03.05), «Менеджмент», образовательная программа «Информационный менеджмент» (38.03.02) и «Прикладная информатика» (09.03.03).

Нам удалось достаточно быстро, менее чем за год, сформировать программу дисциплины и встроить ее в обучение. Директор Института информационных систем ГУУ Андрей Дашков и заведующий кафедрой информационных систем ГУУ Владимир Годин оказали всестороннюю поддержку и методологическую помощь в подготовке дисциплины, помогли правильно выбрать сроки и установить контакт со студентами. Университет оказался заинтересован в знаниях и опыте с передовой ИТ. ГУУ в целом и, в частности, Институт информационных систем, регулярно актуализируют свои образовательные программы, вводят в процесс обучения инновационные продукты и технологии, сотрудничают с наиболее перспективными ИТ-компаниями. В том числе благодаря постоянной актуализации образовательных программ, ГУУ остается ведущим вузом страны по подготовке экспертов в области ИТ-управления, и мы рады, что теперь и команда «Интерпроком» вносит свой вклад в их обучение.

Наша дисциплина дает студентам как теоретические знания в области организации стандартных бизнес-процессов управления материальными активами предприятий и знакомит их с современными концепциями управления этими активами, так и дает возможность овладеть навыками работы с новейшим программным обеспечением, в частности с EAM-системой IBM Maximo.

Дисциплину изучают на третьем курсе, причем достаточно интенсивно: по четыре пары в неделю. Для практических занятий на серверах «Интерпрокома» создан тренировочный стенд с учебными сценариями, к которому студентам предоставлен удаленный доступ.

В течение учебного семестра проводятся контрольные работы, а в конце семестра — зачет. Обязательные условия допуска к нему — выполнение комплекса лабораторных работ, моделирующих реализацию реальных бизнес-процессов управления активами, и последующая защита выполненных заданий. Полученные знания и умения применяются при прохождении производственной и преддипломной практик, а также в ходе подготовки и защиты выпускной квалификационной работы.

Какие перспективы открывает такое сотрудничество перед студентами? И помогает ли оно трудоустройству?

Владимир Кузин, ведущий специалист департамента управления активами и куратор программы интернатуры Источник: «Интерпроком»

ВК: По окончании обучения проводится собеседование, на котором отбираются кандидаты для последующей стажировки: шесть-десять человек в год. С ними работают наставники, которые, передавая свои знания и опыт, помогают оперативно включиться в рабочие процессы и наладить продуктивные отношения с коллегами. Во время стажировки есть возможность выбрать направление дальнейшего профессионального развития — в качестве разработчика, интегратора, консультанта по внедрению или аналитика.

Однако этот путь достаточно тернист и не все готовы к возможным трудностям. Обычно у нас остаются около 60% студентов, прошедших стажировку. Кто-то не справляется с работой, а кто-то отправляется в погоню за реактивным ростом карьеры или переходит в другие департаменты внутри компании. Конечно, иногда жаль затраченных усилий, но это естественный отбор, и остаются действительно настойчивые, трудолюбивые, уверенные в своем профессиональном выборе люди, уже способные работать в проектах.

То есть каждый получает то, что ищет на данном этапе. Студенты — опыт и возможное трудоустройство. Компания — перспективных кандидатов.

От куратора программы интернатуры обычно требуются не только определенные навыки и умения, но и желание передавать свои знания студентам. Что для Вас является мотивационным фактором?

ВК: Я начал работать в «Интерпрокоме», еще обучаясь в институте. Полученный опыт помог мне понять, как эффективнее применять получаемые в институте знания, и это нашло отражение в итоговом дипломе. По окончании вуза я смог полностью погрузиться в проектную деятельность, но постепенно рос интерес к обучению людей работе с ИТ-системами. Начиналось все с курсов для коллег и организации обмена опытом между различными подразделениями. Позже мне доверили проводить обучение у заказчиков.

Предложение о проведении занятий в институте я получил, когда уже был ведущим специалистом с достаточно большим опытом реализации нескольких крупных проектов. Своими знаниями хотелось поделиться. При этом я прекрасно помню, чего мне не хватало на занятиях в годы моей учебы и какой формат подачи информации помогал лучше усваивать материал. Надо было не просто повышать качество набора новых сотрудников, но и помогать студентам набираться профессионального опыта, чтобы получить достойную работу по специальности. Поэтому я и вызвался развивать это направление в компании. Меня мотивирует желание людей развиваться и огонек понимания, который загорается в глазах кандидатов.

Поскольку положение дел на рынке постоянно меняется, каждый семестр в программу обучения вносятся небольшие корректировки, связанные с ситуацией на рынке и с учетом пожеланий студентов, преподавателей и коллег. Одновременно мы совершенствуем программы практики и стажировки. Упор делается на раскрытие потенциала и максимально эффективную реализацию сильных сторон недавних студентов, чтобы уже во время стажировки они могли принимать участие в проектах и вместе с опытными специалистами начинали решать пусть не очень большие, но реальные задачи, оценивая реальный результат своей работы.

Молодые специалисты помогают вносить новые технологические элементы в наш программный комплекс «Аксиома», в состав которого входят специализированные решения для повышения эффективности ТОиР, достоверности учета и формирования отчетности, автоматизации процессов сервисных подразделений, управления коммерческими площадями. Новые направления, такие как Интернет вещей (IoT), прогнозная аналитика, роботизированные сервисы, тоже развиваются с их активным участием.

Что, помимо совместной деятельности, помогает молодым специалистам быстрее адаптироваться в коллективе?

ВК: У нас есть современные инструменты для организации эффективной командной работы, в том числе обеспечивающие удаленное взаимодействие: облачные сервисы, доступ к ключевым приложениям и системам через мобильные персональные устройства, онлайн-чаты, базы знаний, внутренний портал и многие другие. Компания старается создать все необходимые условия для профессионального роста, самореализации и развития. Можно стать членом волейбольной команды, принять участие в соревнованиях по настольному теннису или в городских спортивных мероприятиях. Рядом с офисом находится фитнес-клуб, где нашим сотрудникам предлагаются корпоративные скидки. Мы активно развиваем волонтерское движение, помогаем приюту для животных, собираем одежду для социальных проектов, многие из нас постоянно сдают кровь в качестве доноров.

В компании созданы все условия для повышения квалификации в конкретных предметных областях и получения общих бизнес-навыков, в частности, можно научиться делать презентации, вести переговоры, повысить уровень английского языка. Дружеское общение поддерживают регулярные корпоративные мероприятия. И это далеко не полный список возможностей.

Насколько оправдано такое вложение сил и средств? Заметна ли отдача при работе в проектах?

АТ: Уже можно констатировать, что «Интерпроком» получает подготовленных сотрудников с востребованным багажом профессиональных знаний и навыков, а студенты — профессиональную ориентацию, опыт участия в реальных ИТ-проектах, возможность последующего трудоустройства в нашей компании и в ИТ-индустрии в целом.

Используя лучшие практики взаимодействия с вузами, передовой опыт наставничества и организации труда, департамент управления активами компании «Интерпроком» добивается кадрового баланса: сочетает опыт и знания «зубров» ИТ с энтузиазмом молодого поколения и его стремлением к покорению новых вершин. Такой подход позволяет находить интересные способы решения трудных задач и добиваться успеха в самых сложных проектах.

Ссылки по теме

https://hh.ru/article/306113 — данные НeadНunter

https://ria.ru/20170607/1495988368.html — данные Росстата

https://inosmi.ru/politic/20180319/241747028.html — данные Роструда