`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

CEO Nvidia: «Криптовалюты никуда не денутся»

На прошлой неделе Nvidia отчиталась о результатах за прошедший квартал. И криптовалюты среди прочего обеспечили рост прибыли производителя графических процессоров.

Тем временем Bitcoin продолжает рост и уже преодолен рубеж в $4000.

«Несмотря на изменчивость рынка, криптовалюты ─ это поток дохода, который уже никуда не денется. Криптовалюты и блокчейн пришли всерьез и надолго. Потребность рынка в них постоянно растет, и в долговременной перспективе этот сегмент станет не просто заметным ─ он будет довольно большим», отметил CEO компании Дженсен Хуан (Jen-Hsun Huang) сказал следующее.

Nvidia показала отличные результаты Q2, которые превысили рыночные ожидания. Доход в категории Nvidia PC OEM, который включает GPU, разработанные для наиболее мощных десктопов и ноутбуков, а также для «добывания» криптовалюты (cryptocurrency mining) составил $251 млн.

Финансовый директор компании Колетт Кресс (Colette Kress) отметила в ее ежеквартальном комментарии, что увеличение продаж OEM GPU было вызвано резким повышение цен на «криптомонеты» (crypto coin) в этом году.

Рынок цифровых валют в 2017 г. пережил ряд взлетов и падений. На этом основании многие посчитали, что этот формирующийся сегмент (как бывало много раз ранее) является дутым, т.е., «пузырем».

Однако Хуан Жэньсюнь спокоен. «Рынок криптовалют действительно сильно изменчив, но Nvidia ─ достаточно крупная компания, чтобы сгладить возможные шоки и продолжать пожинать плоды», ─ сказал он.

«Кроме того», ─ добавил Жэньсюнь, ─ «GPU действительно идеален для него. Стратегия Nvidia состоит в том, чтобы предложить «криптошахтерам» добывающие устройства, специально оптимизированные для этой работы. Компания внимательно отслеживает рынок. Мы знаем каждое его движение и динамику. Вероятно, в дальнейшем на нем будет еще больше потрясений. Но, чем больше компания, которая делает GPU, тем больше у нее способность сгладить эту изменчивость. Поэтому мы вполне готовы работать на этом рынке».

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

Edge Computing ─ из категории тех решений, которые неизбежно должны были появиться. Идея здесь очень проста ─ избежать перегонки данных на обработку и обратно. А в сочетании с возможностями облачных вычислений все получается очень эффективно и даже красиво.

Для сложных IoT приложений краевые вычисления (edge computing) предлагают намного более разумные возможности обработки данных, чем только облачные. Поскольку интернет вещей ─ суть обработка произведенных устройствами данных, то облачные технологии здесь практически нужны для производительных централизованных вычислений и хранения данных.

Рост облачного трафика, который дает увеличение числа IoT приложений, мог бы в конце концов привести к потере управляемости облачных структур. В результате эта вычислительная модель стала бы непригодной.

Кроме того, беспрецедентный объем данных, производимых устройствами IoT, приводит к значительному напряжению в интернет-архитектуре. Следовательно, разработчики должны были найти способы уменьшить это давление на сеть и обойти проблему нарастания объемов обрабатываемых данных.

Edge Computing

Современным решением этой проблемы стали краевые вычисления, которые переносят обработку данных к краю сети, ближе к их источнику. Другими словами, вместо того, чтобы послать данные в облачный сервер или датацентр на обработку, устройство соединяется с каналами интернет через локальный шлюз (local gateway device). Здесь производится частичная или полная обработка данных, что обеспечивает более быструю аналитику и уменьшает нагрузку на сеть.

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

Организация обработки данных в IoT для встроенных систем

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

Сеть беспроводных датчиков со шлюзом в производственных системах

Краевые вычисления хорошо подходят для индустриальных IoT приложений, в которых важно быстрое принятие решения, ─ тогда, как облачные вычисления остаются более подходящими для аналитики больших массивов данных.

Получение устойчивой и жизнеспособной сети зависит от установки определенного баланса между обработкой на краю и централизованной системой. Вообще, краевые вычисления для кастомизированных систем в сочетании с облачными вычислениями ─ наиболее универсальная платформа, которая обычно хорошо совместима с более старыми приложениями.

Однако промышленность вовсе не собирается заменять одно другим, а хочет использовать их лучшие стороны, ─ так, чтобы они служили дополнением друг другу и устройствам, которые поставляют им данные.

Когда IoT нуждается в крае

Для IoT и распределенных приложений типовая IT инфраструктура включает устройство, «край сети» (network edge) и сервер. Ее цель, как отмечалось выше, состоит в том, чтобы обработать данные непосредственно около устройства для мгновенного ответа и последующего принятия решения.

Это особенно верно для приложений, которые используют произведенные данные в алгоритмах машинного обучения, чтобы принимать самостоятельные решения. Отсылка данных на обработку к центральному облачному серверу облака существенно снижает ожидаемую ценность.

Краевые устройства захватывают информацию в реальном времени. Она может обрабатываться самими устройствами, ─ во избежание потери части информации, искажения маршрута ее движения или для непосредственной оптимизации производственного процесса за счет обратной связи.

Часто краевые вычисления ─ единственная возможность для ресурсов, у которых нет непрерывного сетевого доступа, например планшеты и смартфоны в сельскохозяйственных применениях.

Краевые вычисления имеют преимущества, когда устройство обладает способностью самостоятельной обработки данных в ответ на колебания параметров производственных процессов, которые находятся (или не находятся) в определенных рамках. Например, контроль за состоянием запасов вряд ли будет использовать краевые вычисления. Обработка таких данных на краю сети, скорее всего, привела бы к беспорядку.

Но облачные вычисления остаются важной парадигмой обработки данных. Они полезны в приложениях, которые не очень чувствительны ко времени ответа, в приложениях больших данных и многих других случаях. Такая вычислительная модель увеличивает эффективность выполнения повседневных задач и обеспечивает путь к обработке больших массивов данных.

К уравновешенной стратегии

Итак, краевые вычисления не заменяют облачные. Вместе с тем, необходимый аналитический алгоритм может быть эффективно создан в облаке, и затем перемещен ближе к краевому устройству. Это часто происходит там, где датчик просто собирает данные и не способен к их анализу.

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

Области применения краевых и облачных вычислений

Лучшее на сегодня решение выглядит как большее или меньшее объединение этих двух моделей для повышения эффективности их совместной работы, ─ краевых вычислений, где наиболее существенным параметром является время, и облачных вычислений, которые характеризуются высокой безопасностью и способностью обрабатывать большие объемы информации.

Таким образом, сегодня ─ время создания стеков на основе IoT и облачных технологий, чтобы получить лучшее решение и оптимизировать вычислительную мощность таких смешанных систем.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

Google проводит обширные исследования в области искусственного интеллекта (Artifical Intellect, AI), но отстает от Amazon, Microsoft и IBM в рыночной доле сегментов корпоративных облаков и законченных AI решений. Как говорится, ─ «кто виноват и что делать»?

Что мешает Google

Существует довольно распространенное мнение о том, что Google никогда до конца не понимала корпоративные IT. Напротив, считается, что три текущих лидера в облачных сервисах, ─ Amazon (AWS), Microsoft (Azure), и IBM (IBM Cloud), ─ понимают их очень хорошо.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

Google Brain ─ это исследовательский проект, который включает в себя несколько довольно различных направлений, ─ от традиционного для компании веб-поиска до самоуправляемых автомобилей. Очевидно, что мгновенных результатов здесь ожидать сложно.

Google получила признание как лидер де-факто в AI исследованиях (DeepMind и Google Brain). Она впереди в направлении «Machine Learning As A Service» (MLaaS). Но вести регулярную войну с сильными соперниками гораздо труднее, чем просто выпустить свободно распространяемый инструментальный пакет (TensorFlow). Очевидно, что и этот проект для Google является затратным, а не прибыльным.

Поскольку Google отстает в доле на рынке облачных вычислений, она сейчас работает над тем, чтобы дифференцировать свой продукт от его аналогов, и бесплатно предлагает инструменты для машинного обучения.

Действительно, TensorFlow очень быстро обогнал другие библиотеки машинного обучения (Theano, Caffe, Torch и др.) по уровню интереса к нему. Но для этого нужно было приложить некоторые усилия. Например, Google разработала курс по «глубокому обучению» (Deep Learning) для учебной структуры Udacity, в котором каждый студент обязан изучить TensorFlow.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

Популярность всех средств машинного обучения растет, но TensorFlow здесь, конечно, вне конкуренции. С другой стороны, клики на GitHub очень опосредовано относятся к реальному использовании инструмента Google в корпоративной среде.

Два главных препятствия, которые мешают Google выйти на ведущие позиции AI в мире ─ «сила тяжести» данных и нехватка обратной совместимости. Чтобы наглядно и буквально проиллюстрировать проблему «силы тяжести» данных, достаточно обратиться к накопителю данных Amazon Snowball.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

Размеры этого «снежка» ощутимы только в сопоставлении с привычными масштабами. Вес у него тоже соответствующий. Но на сегодня ─ это лучшее решение для надежного перенесения данных и их безошибочного анализа.

Snowball ─ флеш-карта размером с приличный чемодан, способная к хранению 80 TB корпоративных данных. Она физически передается on-premise датацентрам клиента, чтобы загрузить данные и затем отправить их назад в Amazon для закачки на серверы AWS. Такая ручная передача оказывается значительно быстрее и дешевле для больших объемов данных, чем какой-либо интернет-метод. Принципиально здесь нет ничего особенно сложного, но Google не использует подобную технологию работы с данными.

Обратная совместимость ─ другая причина, почему предприятия не мчатся наперегонки за новейшими языками программирования и инструментами, которые используют исследователи в области AI.

Большинство предприятий до сих пор предпочитают Java Virtual Machines (JVM), и даже все еще работают на десктопах Apple. Популярность Java обусловлена ее полной обратной совместимостью, тогда как, например, Python 3 не совместим даже с Python 2.

Вообще, говорят, что библиотеки глубокого обучения разработаны в основном для того, чтобы помочь AI исследователям писать свои научные работы, а не для практического развертывания в производственных средах.

Чтобы преуспеть в корпоративных решениях, AI разработчик должен иметь «полевую команду» инженеров, которые могут быстро доказать преимущества новых подходов непосредственно у заказчика, для его повседневных операций.

Microsoft имеет более ясное видение в AI войнах

В мае текущего года Microsoft провела свою ежегодную конференцию разработчиков в Сиэтле. На той же неделе Google сделала то же самое в Маунтин-Вью. Ресурс Techcrunch написал по этому поводу следующее.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

«В то время, как мероприятие Microsoft отразило всплеск активности компании под лидерством Сатья Наделла (Satya Nadella), конференция Google I/O 2017 вообще, ─ и особенно его различные, несколько незапланированные лейтмотивы, ─ не имели большого успеха в этом году.

Эти две компании долго были конкурентами, конечно, но теперь (возможно, более, чем когда-либо ранее) они имеют острые разногласия и отчаянно конкурируют в облачных вычислениях, машинном обучении, искусственном интеллекте, а также в виртуальной и дополненной реальности». Тут интересно сравнить лейтмотивы Сундара Пичаи (Sundar Pichai) и Сатьи Наделлы.

Пичаи использовал свое время главным образом для того, чтобы объявить о последней статистике компании и парочке новых продуктов. Nadella говорил о возможностях и рисках очередного технологического продвижения, в том числе о том, что Microsoft теперь «AI First» компания.

Наделла довольно ясно сформулировал, на чем должна сосредоточиться сегодня компания ─ «Давайте использовать технологии, чтобы дать больше возможностей большему количеству людей», ─ сказал он.

AI First

Область, где конкуренция Microsoft и Google является самой очевидной (кроме базовых облачных сервисов), ─ это машинное обучение.

Параллели здесь провести очень легко. Обе компании уже некоторое время везде, где только можно, подчеркивают свое AI мастерство, и в этом они удивительно подобны. Мы оставляем за рамками этого блога близкие разработки Story Remix (Microsoft) и Google Photos, а также хедсеты для виртуальной и дополненной реальности.

Усилия компаний в области AI сейчас во многом направлены на Microsoft Cortana и Google Assistant. Здесь Google держится несколько впереди Microsoft, ─ просто потому, что знает больше о пользователе (и остальной части мира). Однако с Microsoft Graph ее конкурент теперь строит «цифровую ткань», которая свяжет все устройства и приложения пользователей.

Подводя некоторые промежуточные итоги, можно сказать, что направление, которое звонко назвали «AI First», т.е., «искусственный интеллект прежде всего», пока больше напоминает разобранную и разложенную на полу в гараже машину.

Все детали, вроде бы, есть. Нужно только сделать из них нечто законченное и очевидно полезное, ─ например, чтобы она могла ездить и, желательно, что-нибудь при этом возить. Ну, посмотрим, чем закончится этот год.

Здравоохранение, облако и искусственный интеллект

Здравоохранение и медицина являются несколько парадоксальными областями деятельности человека. С одной стороны, они очень инновативны, особенно в последние годы. С другой ─ они очень консервативны, поскольку область их приложения, человек, практически не меняется с биологической точки зрения. Какое место в таком случае отводится IT?

Традиционные и облачные IT в здравоохранении и медицине

Почему здравоохранение хронически отстает в связанных с компьютерами областей, даже в таких относительно простых задачах, как ведение записей (электронных карточек пациентов)? Здесь многое зависит от инвестиций, которыми располагает медицинские учреждения. Для них перевод текущих задач в электронный вид всегда требует ощутимых затрат.

Вместе с тем, промышленные предприятия, страховые компании, банки тратят на IT относительно больше, чем больницы и поликлиники. До 2012 г. большинство медицинских учреждений отводили на IT не более 3% своего бюджета. В последние годы эта доля увеличилась до 4-6%, а в некоторых информационно плотных диагностических центрах она теперь еще выше. Но, для сравнения, ─ промышленное производство типично расходует на IT до 9-12% бюджета, поскольку рассматривает их как дифференциатор своей конкурентоспособности.

Вообще, прошли времена, когда на IT смотрели больше как на центр затрат и нечто такое, что бизнесу было модно иметь. Позже, по мере умения, IT начали использовать для управления компанией. За прошлые несколько лет отношение к IT совершенно изменилось, они стали критичными для ведения бизнеса.

В медицине также можно сейчас привести реальные примеры возврата инвестиций, которые было трудно найти в прошлом. Еще в начале 90-х гг. начался переход на электронную медицинскую документацию и компьютеризированные системы вызова врача, но тогда было очень трудно получить одобрение бюджета руководством на такие проекты. Чиновники от медицины не очень хорошо понимали IT и то, что они могут сделать в здравоохранении, ─ не говоря уж о коэффициенте возврата инвестиций (Return on Investment, ROI) внедряемых систем.

Здравоохранение, облако и искусственный интеллект

Типичная система электронной системы записей в здравоохранении.

Обратимся к опыту Чарльза Подесты (Charles Podesta), CIO медицинского исследовательского центра Калифорнийского университета UC Irvine Health. Он имеет более 35 лет опыта внедрения, поддержки и использования IT в области медицинских процедур и ухода за больными.

Вместе с тем он полагает, что здравоохранение все еще отстает в определенных областях, особенно в принятии облачных вычислений и развитии партнерских отношений с разработчиками и изготовителями медицинских IT систем.

Часто выступая на профильных конференциях, Подеста предлагает общие стратегии перехода IT в здравоохранении на следующий уровень. В то же время он разрабатывает практические методы, которые повышают эффективность использования IT в его собственной организации.

Тогда, в 80-х гг. прошлого века ему потребовалось провести анализ, который показал возможность значительной экономии средств центра при использовании комплексных систем управления медицинскими записями (Electronic Medical Records, EMR) и результатами обследований (Electronic Health Records, EHR). Только тогда руководство центра увидело, что такое крупное внедрение имеет большой смысл, и, соответственно, впервые в ее истории понадобился CIO.

Здравоохранение, облако и искусственный интеллект

Фрагмент страницы медицинского исследовательского центра UC Irvine Health. Справа ─ его бессменный CIO Чарльз Подеста.

В среде CIO, работающих в области здравоохранения (Healthcare), сегодня наблюдается наиболее быстрое движение к облаку. Однако конкуренция за ресурсы здесь фактически загоняет IT инвестиции в угол.

С точки зрения Подесты, наличие у нового продукта возможности работать в облаке и с облаком является большим плюсом для включения его в шорт-лист выбора любого медицинского учреждения. В настоящее время около 80% используемых центром решений являются облачными (и в частном, и в общественном облаке). В частности, вся аналитика собрана в единое облачное решение.

Почему здравоохранение, являясь во многом ультрасовременной дисциплиной, в целом отстает в принятии облака? Серьезная причина ─ требование закрытости медицинской информации (Protected Health Information, PHI). За последнее десятилетие было достаточно потерь такой информации, ее взлома и хищения и даже ее захват по принципу ransomware (т.е., возвращение за выкуп).

Кроме того, многие облачные решения со средствами защиты информации не соответствуют требованиям HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) и / или стандартам NIST (National Institute of Standards and Technology) и не могут пройти соответствующий аудит. CIO часто не решаются перемещаться в облако по этим причинам.

В частности, чтобы облегчить им задачу, и Google, и Amazon Web Services (AWS) провели большую работу для того, чтобы их сервисы соответствовали указанным требованиям и могли широко использоваться в здравоохранении. Как мы увидим далее, вопросы безопасности все еще сдерживают внедрение и других новейших и очевидно полезных IT.

Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине

Итак, сегодня медицина и здравоохранение становятся одними из крупнейших потребителей современных IT. Интересный вопрос ─ что может сделать здесь искусственный интеллект (Artifical Intellect, AI)?

Люди любят говорить об автоматизации и AI, но, когда дело доходит до чего-то очень личного и важного для них самих, ─ такого, как медицина, ─ у людей всегда проявляется некоторая неуверенность в том, можно ли доверить свое здоровье какой-то компьютерной программе?

Вообще-то, это дилемма из разряда «вам шашечки или ехать?». Т.е., что вам важнее ─ опасения отдать свое тело на откуп AI или обеспечение ваших потребностей здравоохранения? И сегодня это ─ вовсе не гипотетический вопрос.

Здравоохранение, облако и искусственный интеллект

Около сотни стартапов сегодня занимаются различными аспектами использования AI в медицине и здравоохранении.

Мы находимся только на пороге очередной революции. Через 3-5-10 лет все очень сильно изменится, и AI будет играть гораздо большую роль в современной медицине. Вопрос в том, каковы риски и каковы награды за риск? Давайте рассмотрим несколько различных применений AI.

Телемедицина. В развитых странах одним из самых прогрессивных направлений в последние годы является именно телемедицина, которую также часто называют «telehealth». Ее принцип заключается в том, чтобы человек жил обычной жизнью, периодически подвергаясь удаленной проверке состояния своего здоровья. Предполагается, что доктора будут в состоянии удаленно помочь своим пациентам и обеспечить им больший комфорт и удобства.

Основной проблемой здесь пока также считается обеспечение необходимого уровня безопасности данных пациента. В соответствии с тем же HIPAA, они должны быть на уровне банковских и финансовых систем.

Возможно, позже проявятся другие проблемы телемедицины. Но, чтобы, по крайней мере, реализовать ее технологически, сначала придется решить именно задачи безопасности ─ чем сегодня и занимаются многие компании и стартапы.

Планирование лечения. Очень перспективным выглядит применение AI для составления планов лечения пациентов ─ особенно для рака и других серьезных болезней. Программа (долговременная целевая, а не компьютерная), которая должна предоставить клиницистам варианты лечения для возможных или наиболее вероятных случаев, недавно запущена на IBM Watson. Пожалуй, наиболее важно, что доктора, используя AI диагностику, теперь получают доступ к большему количеству вариантов и могут с помощью AI анализировать их. Результатом будет (надо надеяться) ─ лучшее принятие решения и лучшие последствия для здоровья пациентов.

Мониторинг пациентов. Здесь просто приведем пример. Система Sense.ly (виртуальная медицинская сестра) автоматизирует многие наиболее распространенные сервисы для пациентов, обычно предоставляемые в клинике.

Здравоохранение, облако и искусственный интеллект

Вообще-то, в том виде, в каком Sense.ly показана на рисунке, она решает только две проблемы ─ как добраться в клинику в нужное время и как высидеть очередь у врача. Или скажет, что у вас пока нет ничего страшного.

Поэтому Sense.ly следует рассматривать не более, чем как вершину айсберга. Важнее другое. Из триллионов долларов, потраченных на здравоохранение в США, почти половина уходит на людей, которые непрерывно возвращаются в больницы с теми же самыми хроническими заболеваниями, которые недолечены или возобновляются. При помощи системы, которая выполняет удаленный контроль этих пациентов, врачи могут высвободить свое время для неотложной помощи другим пациентам.

Конечно, определенный баланс между автоматизацией и участием врача-человека важен, но предполагается, что подобные инструменты будут играть все более значительную роль в развитии здравоохранения.

Но самая важная вещь, как обычно, связана с самими людьми. Врачи и пациенты всегда должны оставаться бдительными и откровенными. Это ─ единственный способ, которым в последующие годы могут быть достигнуты беспрецедентные, и в то же время безопасные для человека, успехи в медицине и здравоохранении.

Джек Ма ─ «Мы тоже это делаем, и нам это не нравится»

Джек Ма ─ «Мы тоже это делаем, и нам это не нравится»

Джек Ма (Jack Ma), председатель Alibaba Group Holding Ltd., в своем недавнем выступлении на конференции по предпринимательству в Чжэнчжоу, сказал, что «общество должно подготовиться к многим десятилетиям боли, поскольку интернет разрушает экономику».

Alibaba, крупнейший оператор электронной коммерции Китая, тратит в последние годы миллиарды долларов, чтобы войти в новые бизнесы ─ от производства кинофильмов и видео до финансовых структур и облачных вычислений.

Находящаяся в Ханчжоу компания, которую рассматривают как барометр настроений потребителей Китая, надеется расширяться за границей. Экспансия Alibaba началась с покупки контрольного пакета акций Lazada Group SA, чтобы установить точку опоры в Юго-Восточной Азии. Это потенциально готовит почву для прямого столкновения с Amazon и подобными компаниями электронной коммерции.

Компания двигается в неиспользованные сельские рынки и вкладывает капитал в новые источники дохода, такие как онлайн медиа и облачные вычисления. Эти направления были наиболее растущими в 2016 г.

Тем более удивительно, что Джек Ма говорит о том, что мир должен изменить системы образования и установить четкие правила относительно того, как работать с роботами, ─ чтобы помочь смягчить удар, вызванный автоматизацией и интернет-экономикой.

«В следующие 30 лет мир будет видеть намного больше боли, чем счастья», ─ сказал Ма относительно разрушения рабочих мест, вызванного интернетом. ─ «Социальные конфликты в следующие три десятилетия окажут влияние на все виды отраслей промышленности и группы общества».

Это была достаточно необычная речь для соучредителя Alibaba, который до этого склонен к  расхваливанию «цифрового будущего» человечества. Он сказал, что еще 15 лет назад, в первые годы электронной коммерции, пытался предупредить людей о том, что это разрушит бизнес традиционных ритейлеров. Но слушали его тогда очень немногие.

Сейчас к его словам относятся гораздо более внимательно. На сей раз Ма предупредил о серьезных последствиях воздействия новых технологий на жизнь всей планеты. 52-летний Ма также критически настроен по отношению к традиционному банковскому делу, говоря, что займы, кредиты и ссуды должны быть доступными большему количеству членов общества. «Нехватка здравой системы кредитов затратна для всех», ─ сказал он.

Ма не раз подвергал резкой критике компании, которые не хотят приспосабливаться к новым условиям работы. Он сказал, что облачные вычисления и искусственный интеллект исключительно важны для бизнеса, ─ и если лидеры не понимают этого, то пусть найдут в своих компаниях молодых людей, которые это им объяснят.

Ма также призвал традиционные отрасли промышленности прекратить жаловаться на влияние интернета на экономику. Он, в частности, сказал, что критики Alibaba игнорируют Taobao, ее главный онлайн рынок, который создал миллионы рабочих мест.

Ма также сделал еще один прогноз ─ предупредил, что увеличивающаяся продолжительность жизни людей и все более функциональный искусственный интеллект, вероятно, приведут и старению рабочей силы и сокращению рабочих мест. «Машины должны делать только то, что не могут делать люди», ─ сказал он. ─ «Только таким образом мы сможем использовать машины как партнеров людей, а не как замену им».

В заключение нужно сказать, что в IT медиа все чаще появляются публикации на тему возможного и уже существующего противостояния людей и роботов. Пока, действительно, они во многих случаях примирительно говорят о помощи людям, партнерстве с ними  т.д.

Однако, в мире достаточно непривлекательной и грязной работы, которую сейчас выполняют люди. Катастрофическое потрясение ждет сотни миллионов водителей транспортных средств. Множество практических применений найдет искусственный интеллект. И, наконец, каждый предприниматель всегда будет стремиться заменить свой персонал роботами. Но это ─ уже тема для отдельного обсуждения, к которой мы еще не раз вернемся.

Smart Glasses ─ реабилитация

Сегодня умные очки уже называют второй в мире по значимости технологией. На первое место в ближайшие 20-25 лет аналитики все же ставят автономные легковые и грузовые автомобили. Но результирующий эффект AR для предприятий будет сопоставим с появлением PC и мобильных вычислений прошлых 50 лет.

Связь дополненной реальности (Augmented Reality, AR) и аппаратных средств класса Smart Glasses представляет собой уникальную и мощную комбинацию. Здесь можно отметить две тенденции, которые достаточно ясно оформились в последние годы. Во-первых, в такой «смешанной реальности» (mixed reality) задавать тон и правила игры будут в ближайшие годы в основном Google и Apple. Во-вторых, носимые аппаратные средства нового поколения (headsets) обещают вывести и шоу-бизнес, и корпоративные IT на принципиально новый уровень.

Smart Glasses ─ реабилитация

В частности, Emirates Airlines рассматривает «умные очки» как стратегическую инициативу, которая должна помочь им бороться с конкурентами-дисконтами. Принято считать, что авиакомпании преуспевают, когда они могут проявить к каждому индивидуальный подход, наряду с первоклассным обслуживанием.

Например, стюардессы cмогут обратиться к пассажиру по имени, обеспечить ему персонифицированную еду, предоставить дополнительные услуги участникам программы лояльности или более внимательно поглядывать на пассажиров с недостаточно позитивной историей.

Более того, стюардессы, носящие умные очки, могли бы использовать распознавание выражения лиц, чтобы идентифицировать потенциально опасных или неадекватных пассажиров.

Инициатива Emirates Airlines наводит на определенные размышления, и на сегодняшний день можно насчитать целый ряд фактов, которые говорят о том, что технологиям Smart Glass просто потребовался некий инкубационный период, чтобы вернуться в общепризнанной и полезной реинкарнации.

Google Glass не были провальными

Несколько лет назад с разочарованием (а иногда и с некоторым злорадством) много писали о том, что Google попыталась как можно быстрее вывести Glass на рынок, но потерпела неудачу из-за неблагоприятного общественного мнения.

Сегодня мнение аналитиков, обозревателей и пользователей явно меняется. Появились примирительные и благожелательные статьи о том, что лаборатории Google R&D на самом деле специально проводили показную и дорогую общественную бета-программу, чтобы определить, для чего лучше всего использовать эту новую технологию.

Действительно, создается впечатление, что они изучили все, что они могли, и затем перевели проект из исследовательских лабораторий в промышленную разработку, ─ для того, чтобы выпустить новые, коммерчески успешные продукты этого семейства. Первый их них получил название Glass at Work.

Smart Glasses ─ реабилитация

Уже в течение нескольких лет активно создаются и обкатываются приложения для Glass at Work. Один из крупнейших и самых ранних потребителей Google Glass в производстве ─ Boeing, рабочие которого широко используют Glass при сборке самолетов. Например, они показали себя очень эффективными при прокладке электрических силовых и сигнальных систем лайнеров. Google Glass также все шире используется в медицине и клинических исследованиях.

Smart Glasses ─ реабилитация

Один из проектов Стэнфордского университета, Autism Glass Project, призван помочь детям с аутизмом создать эмоциональные связи с другими людьми за счет увеличения числа и расширения каналов коммуникации.

Если взять всю совокупность работ, которые были проведены в области умных очков в последнее время, то можно смело утверждать, что программа Google обеспечила создание важной и нужной платформы, а также способствовала накоплению огромного количества знаний, которые теперь позволят использовать очки наиболее эффективно.

Современные представления об AR и Smart Glasses

Общественность должна быть прощена и за косность, и за ложные опасения по поводу слежки за людьми, и за то, что она полагала, что умные очки ─ не более чем однодневка из области «носимых вычислений» (wearable computing).

Тем временем индустрия ушла гораздо дальше, чем представляет себе большинство людей. Просто она сосредоточилась, возможно, на менее эффектных для обывателя, но более многообещающих и захватывающих технологиях. Другими словами, все инвестиции и продвижение AR сейчас создают основу для приближающейся «smart glasses revolution».

Нужно признать, что аппаратные средства Google Glass первого поколения были великоваты, ─ т.е., слишком заметны и неуклюжи для того, чтобы стать приемлемыми в социальном плане. Сейчас все элементы умных очков стали лучше, меньше, легче, имеет более длительное время автономной работы, ─ т.е., становится более «носимым». Очки находят для себя применения едва ли не во всех отраслях.

Не менее важными, чем аппаратные средства, являются новые платформы разработки и интерфейсы, которые обеспечивают пользователю все более сложные вычисления и все более релевантный контент.

Так, в начале лета текущего года Apple представила свой ARKit для iOS 11. Его идея состоит в том, что разработчики могут построить с ним приложения для iPhone и iPad, которые будут использовать камеру для создания дополненной реальности.

Smart Glasses ─ реабилитация

Но, все равно, AR на смартфоне или планшете следует рассматривать просто как временную замену умных очков, которые сейчас уже выходят на стадию массового использования.

Facebook на своей недавней конференции разработчиков представила AR-платформу, получившую название Facebook Camera Effects. Microsoft показала, что технологии HoloLens могут быть использованы в интерактивных играх. Однако этот продукт все же пока направлен в основном на корпоративное использование.

Основатель Android Энди Рубин (Andy Rubin), который сейчас руководит новым стартапом-«единорогом» Essential, объявил о выпуске нового, более интеллектуального виртуального ассистента. На первый взгляд это кажется рядовым событием. Однако менее известно то, что у Essential есть собственный патент на вариант умных очков, а сам Рубин ─ горячий приверженец концепции Google Glass. Так что скоро вполне можно ожидать объединения этих технологий в еще одном интересном продукте.

Умные очки и «протезные знания»

Обсуждая технологии умных очков, часто упоминают «протезное знание» (prosthetic knowledge). Возможно, это не самое лучшее название, но оно отражает принцип получения информации «на ходу», моделируя возникновение мысли или памяти у человека.

Smart Glasses ─ реабилитация

Как наиболее простой вариант протезного знания можно назвать технологию WordLens для Google Glass или смартфонов. Это ─ довольно раннее AR приложение, предназначенное для перевода слов. Те, кто попробовал его в сочетании с умными очками в других странах, говорят об удивительном ощущении того, что они могут легко читать на иностранном языке.

Реальное воздействие умных очков на предприятии

До сих пор в большинстве случаев, когда люди говорят об умных очках, разговор вращается вокруг просмотра клипов YouTube, получении текстовых сообщений прямо на очки или о шпионаже за поведением других людей. А вот те же Emirates Airlines, например, предполагают, что умные очки пассажиры будут использовать, чтобы легче ориентироваться в больших незнакомых аэропортах.

Но реальное воздействие умных очков будет все-таки в первую очередь на предприятиях. Фактически, трудно найти промышленность или профессию, которая не сможет извлечь пользу из этого вида протезного знания.

P.S. А вот и официальное обновление

21 июня появились сообщения о первом за три года большом апгрейде ПО Google Glass. Умные очки Google могут теперь подключаться по Bluetooth, как клавиатуры и мыши. В новой версии ПО, получившей обозначение XE23, также исправлены ошибки и повышена производительность устройства.

В дополнение к новому ПО обновлено приложение MyGlass, предназначенное для версии 5.1 ОС Android. Профильные медиа отмечают, что обновление, скорее всего, направлено на Google Glass for Work, т.е., для индустриальной окружающей среды и медицинских применений.

Согласно сообщениям, последняя версия Google Glass Enterprise Edition намного совершеннее своего предшественника. Она включает более крупный дисплей, процессор Atom малого потребления, внешние аккумуляторные батареи и механизм, который позволяет ему складываться как обычные очки.

Цифровая трансформация как она есть

Или «цифровая трансформация в цифрах». Во-первых, давайте определим ее элементы. Во-вторых, посмотрим на накопленную к сегодняшнему дню статистику. В-третьих, как оказывается, «под панфары» она движется ничуть не быстрее.

Согласно принятой в данной области аббревиатуре, далее «цифровая трансформация» обозначается как DX.

Потребность в DX

Подвергается ли организация цифровому преобразованию, которое воздействует на ее внутренние бизнес-процессы, или DX направлено на взаимодействие с клиентами через различные платформы (сеть, мобильные решения, розничные POS, социальные сети и т.д.), успех в конечном счете зависит от способности полностью реализовать потенциал этой новой концепции.

Цифровая трансформация как она есть

«Цифровая трансформация» ─ понятие настолько общее, что многие затрудняются сказать, о чем конкретно идет речь. Некоторые основные элементы и направления DX показаны на рисунке.

Действительность новой цифровой экономики проста: если компании не создают или не развивают пользовательский опыт и не соответствуют запросам клиентов, то использующие современные технологии опытные конкуренты быстрее извлекают выгоду из возможностей и опережают их.

Аналитическая компания IDG в своем итоговом документе по результатам исследования «The Engagement Mandate» (2017) отметила, что «цифровое преобразование не просто важно, ─ оно жизненно важно. Организации должны найти способы реализовать цифровые стратегии для дифференцирования их бизнеса».

Кроме технологии...

IDG подчеркнула, что, когда DX находится уже на «продвинутой» стадии, у компании, проводящей изменения, появляется потребность изменить также внутренние и внешние принципы своей работы. Согласно ответам, респонденты ожидают, что DX позволит им следующее.

  • предложить дополнительные услуги клиентам (64%)

  • создать новые типы и увеличить количество точек соприкосновения с потребителем (62%)

  • получить большее количество откликов потребителей (59%)

Цифровые организации становятся приоритетными во многом в силу своей способности удовлетворить запросы потребителей даже раньше, тем те поймут, что у них есть та или иная потребность. Высокое качество обслуживания клиентов такого уровня требует стратегических преобразований в маркетинге, продажах, IT и других составляющих любого бизнеса.

Вместе с тем, организации должны признать, что одни только технические инвестиции не создают эффективную цифровую окружающую среду. Успех придет к тем, кто параллельно развивает бизнес-культуру.

Успешная DX дает организациям способность влиять и воздействовать на культуру, процессы и способы, с которыми предприятие идет на рынок, чтобы получить, поддержать и удержать клиентов. Преобразование не влечет за собой просто изменение нескольких элементов IT. Это ─ очередной полный пересмотр того, как работает бизнес.

Практика показала, что DX ─ вполне реальная и полезная работа. Однако, то, что действительно имеет значение, определилось только в последние годы ─ главная цель DX сместилась от внедрения технологий и делового «проворства» к качеству обслуживания клиентов. Впрочем, так было всегда ─ как только заканчивался очередной бум технологических усовершенствований, предприниматели возвращались к вековым принципам CRM.

Это достаточно очевидно, если посмотреть на то, как цифровые организации рассматривают процесс принятия решений. Предприятия, как и всегда ранее, полагаются на данные. Их собирают самостоятельно в процессе работы с клиентами. Их покупают или разыскивают во внешних открытых источниках. Общая тенденция сегодня сводится к простому выводу ─ уже нет необходимости иметь в штате выдающихся «провидцев», обладающих выдающейся интуицией, и без которых предприятие ждет быстрый бесславный конец.

Основное конкурентное преимущество, которое предприятия получают в результате DX, ─ переведенная в цифровую форму окружающая среда, которая обеспечивает достоверные данные. Последние, в свою очередь, побуждают руководителей принимать очень конкретные, хорошо обоснованные бизнес-решения.

Цифровая трансформация как она есть

Процесс цифровой трансформации предприятий быстро переходит в практическую стадию в массовых масштабах (IDG, январь 2017).

Основные выводы, которые можно сделать на основе этих диаграмм, следующие. Всего за год (2016, справа vs. 2015) в области DX произошли два знаковых изменения. Во-первых, среди опрошенных руководителей предприятий не осталось никого, кто не имеет представления о цифровой трансформации. Во-вторых, большая часть тех, кто только примерялся к DX, перешли в ее начальную стадию, ─ сообщив, что они собираются реализовать DX в течении двух или нескольких лет. Чуть больше стало и тех, кто перешел к «продвинутой стадии.

Понимание препятствий

В настоящее время компании в большинстве случаев на очередной год планируют 4-5 относительно небольших, самостоятельных DX проектов, направленных на повышение качества обслуживания клиентов. Эти действия чаще связаны с совершенствованием или развитием основной IT платформы предприятия, введением новых процессов самообслуживания (self-service) и перепроектированием бизнес-процессов.

При этом всякий раз, когда изменение необходимо (т.е., фактически является требованием), неизменно появляются проблемы. Например, более половины респондентов указали, что им необходимо также изменение корпоративной культуры и/или изменение мышления руководства (в первую очередь) и всего персонала.

Пренебрежение культурными изменениями может оказаться катастрофическим для DX. Если культура компании не будет соответствовать новому видению, то все изменения стратегии ведения бизнеса будут ни к чему.

Принятие мер

Положительным является то, что уже накоплены «лучшие практики» пионеров DX, которые способны помочь другим организациям с наименьшими трудностями пройти по этому пути.. Вот некоторые ключевые рекомендации, которые могут служить основой для успешной цифровой трансформации.

Необходимо визуализировать, наглядно представить конечную цель. Понимание того, где организация находится сегодня и каковы цели DX должно быть основой выработки любой стратегии. Хороший способ рассмотрения состоит в том, чтобы оценить различия между тем, как организация в настоящее время работает со своими клиентами ─ по сравнению с тем, как это делают выбравшие полное разрушение прежних представлений и методов ведения бизнеса цифровые организации (disruptive digital organizations). Этот же способ оценки применим к построению коллаборативных схем работы персонала и изменению принципов взаимодействия со стратегическими партнерами.

Следует приветствовать (хорошо просчитанные) риски. В бизнес-войне так или иначе рискует большинство организаций. Однако, стремясь преобразовать и дифференцировать предприятие, важно понять, что положительное отношение к риску может стать существенным активом.

Лидерство должно не только подразумевать экспериментирование, но также и поощрять хорошо рассчитанный риск, который может в конечном счете привести к более высокому качеству обслуживания клиентов. Более того, ведущие организации часто оценивают риск бездействия по сравнению с рисками цифрового преобразования.

Двигайтесь быстро, но ищите помощь. Возможно, лучший способ сделать риск более приемлемым действительно состоит в том, чтобы часто проводить небольшие измеримые преобразования. Тогда выгоды от них понятны, даже если это создает некоторые временные неудобства. С другой стороны, нет никакого смысла учиться на собственных ошибках и годами проводить эти небольшие изменения. Ни у кого нет на это времени.

Большинство (97%) респондентов видит необходимость в опытном партнере, который поможет им преодолеть главные проблемы, ─ такие как изменение бизнес-процессов (54%), технологическое внедрение (52%) и организационные изменения (49%).

Такой партнер обучает персонал новым приемам работы как внутри организации, так и с потребителями. Он также показывает на практике, как новый инструментарий создает организации конкурентное преимущество.

Основной вывод, который можно сделать из изложенного выше, ─ то, что, как говорится, не боги горшки обжигают. Очень хорошо, что уже накоплена некая критическая масса необходимых знаний и опыта. Современное корпоративное аппаратно-программное обеспечение уже достаточно хорошо соответствует концепции DX.

Другими словами, аналитикам и профильным медиа пора прекратить на все лады толковать о теории DX, а корпоративным IT-службам ─ заняться практическими преобразованиями.

Cloud Infrastructure Services ─ не новая, но «большая вещь»

Cloud Infrastructure Services помогают предприятиям управлять их облачными платформами более эффективно и менее затратно. Это ─ довольно прибыльное дело для провайдеров облачных сервисов, и неудивительно, что за этот многомиллиардный пирог уже несколько лет ведется нешуточная борьба.

В эту борьбу включаются преимущественно крупные глобальные IT компании. Новичкам сложно бороться с ними на равных, но попадаются и такие. Бывает, что с рынка вылетают и значительно более весомые игроки. Давайте посмотрим, что произошло в данном сегменте рынка за последние два года.

2016 ─ Amazon и остальные

В 2016 г., как и годом ранее, Amazon Web Services (AWS) и Microsoft были соответственно номерами один и два в «Gartner Magic Quadrant for Cloud Infrastructure Services», а Google переместился в сектор «Визионеров». Вот как Gartner охарактеризовала некоторые компании, которые, согласно установленным ею критериям, вошли в MQ 2016.

AWS имеет обширную и разнообразную клиентскую базу и ее сервисы используются в большинстве случаев.

Microsoft объединяет инфраструктуру и платформу как сервис (Platform-as-a-Service, PaaS) лучше всего и имеет лучшую интеграцию. Gartner одобрительно отнеслась к тому, что сервисы Microsoft более открыты, и назвала их «достаточно хорошим выбором по сравнению с AWS».

Сервисы Google рассматриваются как хорошее предложение в областях Big Data и пакетной обработки данных. Gartner отметила, что видение Google достаточно сильно, и компания хорошо понимает, что такое «урожденные» облачные приложения. У Google также есть достаточно мощные средства Machine Learning и аналитики.

Некоторая проблема в данном случае состоит в том, что, согласно методологии Gartner, Google не имеет достаточного набора признаков, чтобы соответствовать лидерам и испытывает затруднения при работе с предприятиями и структурами большого масштаба.

С другой стороны, некоторые аналитики отрасли заметили, что, возможно, само позиционирование Google в рыночном сегменте CIaaS несколько отличается от такового для AWS и Microsoft, которые являются почти прямыми конкурентами и поглощены собственной гонкой.

Cloud Infrastructure Services ─ не новая, но «большая вещь»

Аналитики Synergy Research Group считают, что глобальный рынок CIaaS может быть представлен следующим образом. Интересно, что годовой рост доходов у тройки преследователей в полтора-два раза выше, чем у лидера.

Cloud Infrastructure Services ─ не новая, но «большая вещь»

Еще интереснее сравнить показатели преследователей. Тут можно просто удивиться достижениям Google, которая стремительно догоняет лидеров, а ее годовой доход растет втрое быстрее, чем у AWS.

Все остальные компании, вошедшие в MQ 2016, фактически, с небольшими различиями, составили плотную группу нишевых игроков. Например, IBM имеет достаточно большую клиентскую базу, хорошие взаимоотношения с клиентами и бренд, но все же определяется скорее как хостинг-провайдер относительно небольшого масштаба.

Остальные компании не слишком отличаются друг от друга по ассортименту предлагаемых сервисов и по клиентской базе. Несколько лучшие позиции, чем другие, имеют Rackspace, CenturyLink и Virtustream.

2017 ─ Google и Alibaba стремятся догнать лидеров

Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure по-прежнему доминируют в области Cloud Infrastructure-as-a-Service (CIaaS), согласно Gartner, который только что выпустил очередной CIaaS Magic Quadrant. Однако, подразделение Google Cloud существенно улучшило свои позиции с прошлого года и теперь рассматривается как основной претендент на третье место.

Следует подчеркнуть, что данный MQ фокусируется именно на облачной инфраструктуре, ─ не на платформах и не на Software-as-a-Service (SaaS). CIaaS определен Gartner как стандартизированный, автоматизированный сервис, который предлагаются провайдером по требованию и включает хранение, вычисления и организацию сети.

Этот сегмент развивается очень быстро, и здесь можно видеть интересные изменения, которые произошли в течение двух последних лет.

Cloud Infrastructure Services ─ не новая, но «большая вещь»

MQ CIaaS 2015 и 2017 гг. Чтобы показать возросший отрыв AWS и Microsoft Azure от остальной группы, Gartner пришлось уменьшить масштаб квадранта. Но главных изменений два. Во-первых, в сегменте «Визионеров» появилась Alibaba, да как ─ сразу опередив всех нишевых игроков. Во-вторых, еще подтянулась Google, которая теперь имеет реальные шансы замкнуть тройку лидеров.

В последнем отчете 2017 г. Gartner отметила, что AWS «обычно выбирается для стратегического принятия, охватывая всю организацию». Вместе с тем те, кто использует AWS, отмечают, что ее сервисы требуют проведения тщательной экспертизы, а структура их оценки может быть сложной.

Microsoft Azure ориентируется скорее к клиентам более широкого диапазона с различным уровнем облачной зрелости. Согласно Gartner, Azure достаточно хорошо справляется с большинством задач. Gartner отмечает и некоторые слабости Microsoft в опыте предоставления сервисов, поддержке, документации и обучении, хотя за прошлый год компания в целом улучшила свои сервисы.

Что же касается Google Cloud Platform, то Gartner сделала вывод, что пока она представляет собой «отдаленную третью» (distant third) силу, но ее сервисы неплохи для молодых компаний, который с момента рождения ориентируются на облачные сервисы и технологии.

«Важным» аналитики назвали акцент Google на мобильность и ее инновационный движок. Вместе с тем пока Google часто выбирается в качестве второго провайдера и альтернативы AWS. Google много инвестировала в аналитику и собственную экосистему. Эти шаги должны окупиться в будущем.

Несколько слов снова следует сказать об IBM, которая уже два года остается практически на той же позиции в секторе «Визионеров». Gartner здесь отметила в основном инфраструктуру SoftLayer, которая в настоящее время перепроектируется. Пока IBM не слишком улучшила инфраструктуру SoftLayer, начиная с ее покупки в 2015 г.

А вот игрок, за которым действительно стоит сейчас наблюдать, ─ это подразделение Alibaba Cloud, которое названо среди лучших из остальных в CIaaS. Gartner считает, что Alibaba Cloud является ключевым для рынка Китая, и его текущее предложение показывает большой глобальный потенциал в будущем. Вместе с тем, за пределами Китая у Alibaba Cloud послужной список пока невелик.

Таким образом, борьба в рыночном сегменте CIaaS сейчас ведется в двух, практически не пересекающихся группах. В «высшей лиге» безоговорочно находятся AWS и Microsoft Azure. Google только в последний год показывает признаки активности, которая пока не слишком опасна лидерам, но поглядывать на ее действия (и даже слегка опасаться) им все-таки стоит. Перспективы Alibaba пока не слишком ясны, но ожидается, что она попытается захватить весь азиатский рынок ─ в силу общности культуры и менталитета.

Что касается остальных игроков, то вряд ли их можно причислить к новичкам или неумехам. Все они (за редким исключением) ─ достаточно солидные и долго работающие в IT компании. Однако и здесь за два года произошли достаточно знаковые события. Вот как выглядят изменения в пелотоне нишевых игроков CIaaS.

Cloud Infrastructure Services ─ не новая, но «большая вещь»

По разным причинам сбавили обороты и не попали в MQ 2017 искушенные VMware, CSC и Verizon, а также менее известная на рынках США и Европы южноафриканская Dimension Data (несмотря на то, что она является частью Nippon Telegraph and Telephone, NTT и оценивается в $7,5 млрд.).

Появилась в MQ, и сразу заняла неплохую позицию Oracle (которая, как обычно, кое-кого прикупила), а также небольшая частная компания из Сиэтла Skytap, которая до сих пор в основном специализировалась в self-service обучения и тренинга.

В целом ситуация в этой группе неясна. Она очень динамична, и как будут развиваться дальнейшие события, покажут ближайшие год-два.

Насколько измеримо «цифровое преобразование»?

К настоящему времени, похоже, уже все наговорились вдоволь об этой относительно новой мантре. И очень хорошо, что обсуждения начинают смещаться к делам практическим. Но и здесь пока все довольно далеко от совершенства.

«Наука начинается с тех пор, как начинают измерять. Точная наука немыслима без меры».
Д.И.Менделеев

Согласно определению WhatIs.com, цифровое преобразование ─ это «переизобретение» (reinvention) организации с помощью цифровых технологий, призванное усовершенствовать способы, которым она выполняет свою работу.

«Цифровое» говорит о том, что это относится к использованию технологии, которая производит, хранит и обрабатывает данные.

«Преобразование» подразумевает коренное изменение принципов ведения ежедневного бизнеса организации, ─ от типов продуктов и услуг, которые она реализует, до того, как она поставляет их клиентам.

Считается, что в современных условиях цифровое преобразование необходимо каждой организации ─ будь то бизнес, правительственное или медицинское учреждение и т.д. ─ как ответ на рыночные изменения и потребительский спрос на продукты или сервисы.

Просто внедрение какой-либо цифровой технологии не является цифровым преобразованием. Нужно изменение всей организации, чтобы реализовать весь потенциал цифровых технологий. Другими словами, для преобразования организации должны полностью переоборудовать свой основной бизнес ─ и операционные модели, и выпускаемые продукты и услуги.

Насколько измеримо «цифровое преобразование»?

Одна из редких внятных иллюстраций на тему цифрового преобразования.

Так это выглядит в теории. Но попробуйте погуглить изображения по запросу «Digital Transformation» и вы получите целую кучу красивых и совершенно бессмысленных картинок. Это говорит о том, что, при всей внешней привлекательности идеи цифрового преобразования мало кто знает, как это нужно делать. И еще меньше ─ как определить, насколько успешно это сделано.

Как измерить Digital Transformation?

Объективное измерение всегда было одной из самых больших навязчивых идей в менеджменте. Некоторые простые или очевидные вещи измерить довольно легко ─ в размерностях времени, процента брака, процента потерянных клиентов и т.д.

Более сложные или комплексные действия измерить гораздо труднее, ─ тем более, что часто этот процесс превращается в самоцель и в итоге не несет существенной информации, которую можно использовать для улучшения производственных и бизнес-процессов.

Однако, если найти соответствующие индикаторы и способы понять происходящие явления, то можно судить о них более-менее объективно. Итак, как измерить уровень, степень, прогресс цифрового преобразования?

Если мы хотим что-то измерить, то, очевидно, следует начать с ясного понимания того, что именно мы хотим измерять. Традиционный подход консультантов к этой проблеме ─ построение соответствующих моделей. Но даже профессионалы часто чувствуют, что именно они должны изменить, но затрудняются подобрать соответствующие метрики.

Консалтинговая компания Good Rebels считает, что нужно рассмативать следующие три основных направления.

— изменения в отношениях с клиентами;

— изменения в бизнес-моделях;

— изменения в организационной структуре.

При этом собственно использование данных, ─ о чем любят толковать на все лады, ─ не более чем «поперечная» проблема, касающаяся всех трех названных областей. Очевидно, базовым является сам уровень развития технологий (хотя многие считают, что в уравнение должны войти и другие науки, ─ например, социология).

В дополнение к построению модели можно сделать следующие замечания.

— Некоторые индикаторы могут быть общими для всех организаций, но нужно искать те из них, которые лучше всего подходят или отражают работу конкретной организации.

— Измерение «преобразования», вероятно, имеет больший смысл для наследуемых (legacy) форм организаций, ─ как продолжение прошедшей ранее «индустриальной революции».

— То, что люди узнают из измерения, должно сохранять свою значимость в контексте цифрового преобразования.

Ну, возможно, как-то так

Вот некоторые идеи для измерения цифрового преобразования, которые кажутся более-менее разумными.

Изменение взаимоотношений с клиентами в многоканальной (omnichannel) модели. Т.е., следует определить, могут ли все отдельные транзакции и полные сделки (включая постпродажу) совершаться через все каналы (или любой из них) без необходимости смены канала и/или получения персональной помощи от реального консультанта-человека (даже если она доступна). Должна быть возможность перейти с одного канала на другой с минимальными усилиями. В этом случае измерением проверяют, становится ли лучше качество обслуживания клиентов, и насколько.

У каждой организации много важных отношений, которые руководство настойчиво ищет, но не всегда измеряет. Многие из них касаются лидерства и стиля управления. Например: сколько часов люди работают удаленно каждый год? Какова эффективность удаленной работы сотрудников по сравнению с офисной?

Многие не понимают, что самое важное слово в «ключевом показателе эффективности» (Key Performance Indicator, KPI) ─ это «ключевой». Точно также многие откроют для себя собственный ключевой показатель.

Спросите руководителей во всем мире, чего они пытаются достигнуть за счет цифрового преобразования (Digital Transformation, DT) своего предприятия. Можно быть уверенным в том, что они сведут проблему к четырем основным положениям.

Они приведены в обзоре аналитической компании 451 Research, проведенному с помощью провайдера CenturyLink. Опрос проводился среди 1400 руководителей почти во всех вертикальных отраслях.

1. Улучшение уровня «бизнес-проворства» (business agility) ─ указали 53% опрошенных руководителей компаний. Руководители хотят модернизировать IT-инфраструктуру для повышения ее доступности, скорости и эластичности.

2. Улучшение управления рисками (49%). Самое большое беспокойство руководителей здесь связано с получением и использованием данных о клиентах.

3. Повышение операционной эффективности (41%). Компании хотят лучше использовать данные, чтобы улучшить их принятие решений.

4. Улучшение внутреннего или внешнего качества обслуживания клиентов (41%). Предприятия хотят организовать более совершенные точки соприкосновения с потребителем ─ от мобильной связи до непосредственного контакта в магазине и через кол-центры.

Многие из них (42%) ожидают получить «разрушение» своей устаревшей инфраструктуры за счет цифровых технологий, развертываемых в их промышленности. В целом руководители с надеждой смотрят на появляющиеся возможности, но осознают, что их работа в данном направлении займет три-пять лет.

Но, возможно, самый интересный вопрос, который задала 451 Research руководителям, был о том, как именно они измеряют степень цифрового преобразования в их компаниях сегодня.

Оказалось, представители компаний привычно связывают цифровое преобразование с конкретной технологией или решением. И обычно все они затрудняются сказать, как цифровое преобразование действительно сказывается на бизнес-результатах компании.

В то же время, если целью являются деловые результаты, нужны определенные метрики, чтобы измерить степень достижения целей в цифрах. С помощью CenturyLink авторы обзора попытались узнать, как руководители измеряли названные выше направления. Вот что получилось.

Проворство (Agility)

— Время выхода на рынок, частота или скорость запуска нового продукта или услуги (30%)

— Скорость оптимизации производственных мощностей (22%)

Эффективность (Efficiency)

— Время отклика на запросы (35%)

— Производительность каждого сотрудника или сокращение их количества (35%)

Качество обслуживания клиентов (Customer Experience)

— Количество положительных откликов в социальных медиа или другие метрики удовлетворенности клиентов (24%)

— Уровень оттока клиентов (21%)

Риски

— Количество и серьезность инцидентов безопасности, нарушений или нападений (33%)

— Количество и серьезность системных отключений электричества и других вынужденных простоев (32%)

Ну, это уже кое-что конкретное. Исследование показывает, что организации как цель выдвигают на первый план операционную эффективность, сокращающую стоимость. Таким образом, улучшения проводятся непрерывно, ─ в области сокращения складских запасов, ускорения обработки заказов клиентов и управление потребительскими запросами. Все это интегрируется и рассматривается как одна основная статистическая величина.

В большинстве случаев воздействие цифрового преобразования на предприятие руководители предпочитают определять по времени отклика (по заказам на продажу, например ─ 35%) или по производительности каждого сотрудника (также 35%).

Так сказать, «Open End»

Собственно, все почти точно также происходило и во время легкого сумасшествия во время бума реинжиниринга бизнес-процессов и ITIL лет 10-15 назад. Тогда мгновенно появилось огромное количество доморощенных консалтеров и «компаний», в которых порой насчитывалось два-три человека. Точно так же они быстро исчезли, когда предприятия поняли, что нарисованная на бумаге схема бизнес-процесса имеет очень мало общего с их реальной работой.

В даном случае есть надежда, что заказчики научатся не столько рисовать квадратики и стрелки, а считать в реальных числах, что может им дать цифровая трансформация.

В добрый час.

Скотт Макнили ─ «Хватит с меня пиньяты!»

Бывший руководитель Sun теперь предпочитает просто давать советы RTI, компании, которая занимается коммуникациями IoT, ─ и он не очень хочет снова быть «CEO in a pinata».

В этом блоге «пиньята», если и не проходит, так сказать, красной нитью, то периодически появляется, поскольку Макнили часто употребляет это слово как характеристику напряженной работы в условиях неопределенности.

Поэтому первое, что мы сделаем, ─ попробуем понять, почему Макнили употребляет именно его, когда говорит, что ему хотелось бы избежать очередной «пиньяты» в его сегодняшней роли советника.

Ключевое слово ─ «сюрприз»

Скотт Макнили ─ «Хватит с меня пиньяты!»

Пиньята (исп. Piñata) — мексиканская по происхождению полая игрушка довольно крупных размеров, изготовленная из папье-маше или лёгкой оберточной бумаги с орнаментом и украшениями. Своей формой пиньята воспроизводит фигуры животных (обычно лошадей) или геометрические фигуры, которые наполняются различными угощениями или сюрпризами для детей (конфеты, хлопушки, игрушки, конфетти, орехи и т.п.)

Другими словами, когда Макнили говорит о «пиньяте», он имеет в виду, что каждый день распаковывать очередную лошадку, набитую сюрпризами, ─ чем он занимался много лет, ─ ему уже не очень по душе.

«The Network Is The Computer 2.0»

Когда Sun Microsystems сделала официальным свой, теперь уже ставший легендарным, лозунг «The Network Is The Computer»*, это, возможно, уже тогда в какой-то степени подразумевало наличие IoT. Правда сам «интернет вещей» был в то время едва ли чуть больше, чем просто перспективная идея.

Скотт Макнили ─ «Хватит с меня пиньяты!»

* Считается, что этот боевой клич впервые издал в конце 1980 г. Джон Гейдж (John Gage), 21-й по счету нанятый сотрудник Sun, который долгое время занимал в ней должность директора по науке.

Сегодня больше машин, чем когда-либо, напрямую общаются с другими машинами, осуществляя распределенные вычисления в обширных сетях. Далее мы увидим, что почти 40-летней давности лозунг возрождает в версии 2.0 сам Макнили ─ теперь уже в RTI.

Скотт Макнили ─ «Хватит с меня пиньяты!»

Макнили сегодня переносит часть видения легендарной компании, на «шину данных IoT» (IoT Data Bus), ─ далеко не новой крохотной компании из Силиконовой Долины с непритязательным названием RTI, что означает просто-напросто «Real-Time Innovations». В начале мая Макнили стал первым членом только что созданного Консультативного совета RTI.

Чем занимается RTI

Скотт Макнили ─ «Хватит с меня пиньяты!»

Для компании, основанной в Стэнфорде в 1991 г., RTI до сих пор выглядит достаточно скромно. Она довольствуется тем, что входит в Тор 50 IoT-компаний. Однако уже то, что Макнили предпочел ее другим, говорит о многом.

RTI Data Bus ─ это ПО промежуточного слоя (middleware), разработанное RTI для того, чтобы «обеспечить правильную информацию в нужное время всем людям и системам, которые нуждаются в ней».

Это ПО работает на решетчатых многоконтурных вычислительных узлах (meshed computing nodes), которые могут быть совсем небольшими. ПО одновременно использует несколько типов сетевых связей, чтобы гарантировать поступление данных от определенного источника в назначенные места.

На недавнем обеде для прессы, проведенном RTI, Макнили без обиняков заявил, что это ─ новое поколение «The Network Is The Computer». «Sun очень давно предвосхитила эту идею. Но тогда было еще слишком рано, поскольку просто не было достаточного количества работающих вместе устройств для ее реализации», ─ сказал он.

Скотт Макнили ─ «Хватит с меня пиньяты!»

«Большие индустриальные среды IoT, ─ такие, как электростанции и больницы, ─ обычно используют базы данных, чтобы хранить информацию, которая уже собрана. Но они также нуждаются в некой шине данных для передачи новых «кусочков», которые постоянно появляются», ─ отметил президент и CEO RTI Стэн Шнайдер (Stan Schneider).

В современной архитектуре IoT эти «кусочки» данных нужно посылать во многие различные системы для осуществления автоматизированных операций.

«Например, middleware RTI работает в ветровой электростанции с 480 турбинами, где все турбины должны быть всегда синхронизированы, поскольку в противном случае недалеко и до аварии», ─ сказал Шнайдер.

RTI Data Bus обеспечивает передачу отчетов о работе каждой турбины 100 раз в секунду, что позволяет очень быстро реагировать на возникающие и возможные проблемы. Данные могут отсылаться в другие аналитические приложения для долгосрочного моделирования и прогноза.

Вместо того, чтобы полагаться на централизованные серверы или единственную сеть, Data Bus может быть составлена из программных узлов на самых разных аппаратных средствах, вплоть до микроконтроллеров с объемом памяти всего 128 килобайт.

Узлы связываются многими сетями, которые могут включать оптоволоконные, сотовые и спутниковые соединения. Такая избыточность обеспечивает высокую надежность инфраструктуры и непрерывность передачи данных.

Шнайдер привел пример инцидента с эскадренным миноносцем «Cole». В 2000 г. бомба террориста зацепила его центральный сервер, что привело к отказу всех систем корабля. RTI теперь помогает предотвратить этот вид отказа за счет функций middleware и избыточных сетей. Та же самая идея применяется во многих других областях.

Скотт Макнили ─ «Хватит с меня пиньяты!»

Ну, в общем, дыра получилась приличная, но Шнайдер считает, что это ─ не повод для полного отказа корабельных систем.

«Электрические сети, автоматизированные транспортные средства и множество медицинских датчиков в больницах также нуждаются в гарантируемом потоке данных, поставляемых вовремя», ─ сказал Шнайдер.

В настоящее время middleware RTI может работать на 90 различных операционных системах. «Это походит на JVM (Java Virtual Machine) для IoT», ─ не преминул заметить Макнили.

Собственно, Sun всегда и хотела поместить JVM во все, что имеет процессор и память, ─ чтобы обеспечить общий принцип запуска и работы приложений. Сегодня RTI делает то же самое ─ обеспечивает единый подход к совместному использованию данных.

При этом Макнили, по его словам, «немного им советует, потому что ему нравятся компании, которые проводят большую исследовательскую работу» (половина из 150 сотрудников RTI занимаются R&D. Многие из них находятся в Испании, поскольку RTI сотрудничает с университетом Гранады).

Роль, которую сегодня принял на себя Макнили, является некоторым уходом от прошлого. Такого не наблюдалось, например, в компании Wayin, которая разрабатывает и продает собственную платформу цифрового маркетинга (Digital Marketing Platform). Здесь Макнили был соучредителем, до сих пор является исполнительным директором, ─ и в полной мере, что называется, «хлебнул пиньяты».

«Теперь моя модель занятости нравится мне больше всего ─ выступать в роли советника, а не CEO компании-пиньяты» ─ сказал Макнили. ─ «В течении десятилетий, просыпаясь, я задавал себе вопрос ─ что плохого может случиться сегодня? Некоторое время это было забавно, но сегодня эта игра уже не так привлекает меня».

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT