`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

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

 

О развитии понимания «I» в CIO

Так бывает довольно часто. Нужно, чтобы накопилась некая критическая масса проб, ошибок, наблюдений, размышлений и выводов. Затем мешок прорывается, и это приводит к изменению привычных представлений. Похоже, что что-то подобное сейчас происходит и с CIO.

Хорошо известный в отрасли обозреватель журнала CIO и ресурса www.cio.com Тор Олафсруд (Thor Olavsrud) недавно опубликовал небольшое, но довольно знаковое интервью. Мы обратили на него внимание, поскольку оно, на наш взгляд, предвещает очередной пересмотр роли CIO и изменения, не слишком приятные как для многих из них, так и для ИТ-персонала, которым они руководят.

О развитии понимания «I» в CIO

Джинна Рааходж (Ginna Raahauge), ветеран Riverbed и Cisco, вступает в должность CIO в Informatica как специалист в области ПО для интеграции данных, – и размышляет над изменяющимися обязанностями CIO

Согласно исследованию CIO's 2015 State средний срок пребывания в должности CIO достиг 5,8 лет. Между тем, в отраслях, связанных с ИТ, CIO всегда были известны своим непостоянством.

Переход CIO из одной компании в другую, безусловно, некоторый стресс. Но и прекрасное время, чтобы смотреть в будущее, размышлять над прошлым и рассуждать о том, как изменяется сама роль CIO. Ветеран индустрии ИТ Джинна Рааходж сейчас находится именно в таком положении. Ее пригласила Informatica для расширения и совершенствования своей облачной стратегии.

Ранее она была старшим вице-президентом и CIO в Riverbed Technology, а до этого в течение почти семи лет вице-президентом по ИТ в Cisco. Теперь ей предлагается усовершенствовать и глобализировать подписной бизнес Informatica Cloud, сегмент, который показывает самый быстрый рост доходов в компании.

По словам самой Джинны, сегодня требуется понимание того, как роль CIO изменяется в корпоративной окружающей среде. «Если в двух словах», – говорит она, – «то в аббревиатуре CIO акцент переносится на «I». Это больше не только Information».

«I» – Innovation, Infrastructure, Integration and Intelligence

Согласно Рааходж, CIO теперь должен манипулировать сразу четырьмя «I» – инфраструктура, инновации, интеграция и интеллект.

Инновации. Современный CIO должен определить, где именно компания имеет наилучшие перспективы и какие именно технологии рассматривать как господствующие тенденции – в данное время, в данной отрасли, на данном предприятии.

Понятия «инфраструктура» и «интеграция» тесно связаны между собой и по-прежнему, как и десятилетия назад, остаются одной из основных забот и задач CIO.

Понятие «Intelligence» в данном случае нужно рассматривать скорее в привязке именно к Informatica, а не в общем понимании. На BI компания, собственно, сделала свое имя и бренд.

Однако Рааходж расширяет это понятие. «Четвертая I» в ее восприятии – это уже не просто бизнес-аналитика. Это выходит за рамки традиционного BI. Это даже шире, чем большие данные и их анализ. C точки зрения Intelligence, остальные три «I» могут и должны быть связаны в единое целое, которое обеспечивает базу для получения «видения» в основном бизнесе любой компании.

Поиск технических талантов

Кроме обеспечения передовых ИТ, обязанностью CIO является забота о персонале, если он ставит своей задачей выживание компании в быстро меняющемся ИТ-окружении. Это, в частности, означает обращать особое внимание на приобретение и развитие талантов.

Глубокие технические знания и навыки по-прежнему приветствуются, но уже недостаточны. Рааходж говорит, что она ценит в людях более широкие навыки, которые позволяют ИТ-специалистам быть многофункциональными, – и с каждым днем все более.

«Я ценю человека, если он в состоянии реализовать качественную техническую конфигурацию. Но еще больше я ценю людей, способных в то же время к аналитике и прогнозированию. Это – навыки будущего, и они будут соответствующим образом оценены», – говорит она, – «Очевидно, что это несколько выходит за пределы нормы, но мне нужны действительно сильные люди с твердым, направленным прежде всего на бизнес, характером, которые в состоянии изменять текущее положение компании и двигать ее вперед».

Дополнительно Рааходж отмечает, что в наибольшей степени такими качествами сегодня обладают молодые люди поколения Millennials (примерно 1980-95 гг. рождения), которые легко становятся кросс-функциональными. Они также имеют более широкий горизонтальный спектр знаний и навыков и более взаимозаменяемы, чем узкие ИТ-специалисты старшего возраста.

Так, собственно, о чем говорила Рааходж?

Вместо заключения попробуем, так сказать, прочесть между строк небольшое откровение Джинны и понять, что сегодня изменяется в понимании роли CIO и его обязанностей и почему это важно как для предприятий, так и для работающего на них персонала.

Итак, во-первых, больше никакой «бизнес-аналитики». Теперь это просто «Intelligence», что нужно понимать как «способность к пониманию» и «прозорливость». Все остальное – инновации, инфраструктура и интеграция – только обеспечивают почву для этого.

Во-вторых, ставка опять делается на 20-30 летних, которые могут быть не гуру в технике, но зато имеют множество других навыков. Полностью сменяется поколение ИТ-специалистов. При этом совершенно безразличной остается судьба ветеранов ИТ. Пугает также употребленное Рааходж слово «взаимозаменяемый».

Если попробовать действительно понять, что кроется «между строк», то окажется, что аппаратно-программное обеспечение сегодня уже настолько совершенно и надежно, что почти не требуются «мастера по подпоркам». Что же касается самих CIO, то их основной задачей становятся поиск и удержание талантов, – которые, собственно, и будут делать всю работу.

Нужны молодые и амбициозные аналитики и прогнозисты. Вот так. Не учите матчасть, ребята. Учите математику.

Workday Learning и новый альянс в профессиональном обучении

Мы нечасто пишем о системах управления обучающими процессами. Действительно, прогресс в этой области идет медленнее, чем в других сегментах корпоративных IT. Однако, когда к делу подключается IBM, это означает важность и приоритетность направления, – и существенные изменения рыночного пейзажа.

О сложности и многогранности LMS

Не следует недооценивать объем и перспективы сегмента Learning Management Systems (LMS). Не претендуя на всесторонний охват, и учитывая, что тема данного блога касается только инициатив и проектов, объявленных компанией Workday на своей очередной «Rising conference» в Лас-Вегасе (30 сентября – 3 октября), приведем без особых пояснений только два документа Gartner и один – Forrester.

Workday Learning и новый альянс в профессиональном обучении

В общем, неудивительно, что указанные Gartner тенденции специфицированы под мобильные технологии и устройства. Это, без сомнения, самый удобный вариант обучения – «в любое время и в любом месте». Поэтому можно считать, что данные тренды относятся в большой степени ко всему сегменту LMS

Очевидно также, что подробное описание тенденций требует большой обзорной статьи или нескольких блогов. Поэтому мы приводим пока только инфографик для того, чтобы проиллюстрировать многогранность и сложность сегодняшней структуры обучения.

Что касается общего положения в мире, то лучше ориентироваться на соответствующий квадрант Gartner. Здесь все тоже не так просто. Указанный квадрант относится уже к Talent Management Systems (TMS), наследнице более простого и более четко определенного квадранта LMS предыдущих годов.

Workday Learning и новый альянс в профессиональном обучении

Обратите внимание на то, что Workday здесь просто отсутствует, а IBM находится вовсе не на первых позициях. Зато на вполне пристойном месте находится Cornerstone, и на неплохом для нее – Saba. О них речь пойдет ниже

Теперь обратимся к Forrester Wave. Вот и нашлась Workday – однако вовсе не в сегменте LMS или TMS. Она там, где ей и положено быть – на лидирующем месте в сегменте систем управления человеческими ресурсами (Human Resources Management Systems, HRMS).

Workday Learning и новый альянс в профессиональном обучении

Рассматривая аналитику Gartner и Forrester в совокупности, можно сделать основной вывод о том, что IBM продолжает усиливать свое консалтинговое направление, привлекая к партнерству наиболее интересные и передовые компании из различных «подсегментов» LMS, TMS и HRMS. При этом она пока не особенно ограничивает их инициативу – как это происходит сейчас с Workday, Cornerstone и Saba

Workday

Прежде всего, нужно сказать о том, что Workday позиционирует себя как «Альтернативу ERP корпоративного уровня для HR и Financial Management».

Только что закончившуюся конференцию Workday Rising 2015 также не стоит недооценивать. Однако, как и в предыдущем случае, ее четыре полных дня требуют отдельного освещения. В блоге компании подробно описываются три ее основных цели в области User Experience. В данном случае мы коснемся лишь одного направления – профессионального обучения.

Workday объявила, что запустит проект Workday Learning во второй половине 2016 г., намереваясь кардинально пересмотреть принципы построения своих LMS для работы в совместном (collaborative) режиме.

Workday сообщила также, что планирует начать программу Workday Learning как выход в сегмент LMS с привлечением партнеров – компаний Cornerstone OnDemand и Saba.

Порядок работы Workday останется традиционным. Она делает формальное объявление о новых приложениях, и затем взаимодействует со своими ранними клиентами, чтобы отработать особенности технологии на основе опыта пользователей.

Для Workday Learning компания уже использует обратную связь от сотрудников athenahealth, California College of the Arts, Cornell University и McKee Foods.

Ли-Энн Левенсейлер (Leighanne Levensaler), старший вице-президент по продуктам в Workday, задиристо сказала, что цель Workday Learning состоит в том, чтобы «полностью заменить существующие системы управления профессиональным обучением, потому что они выглядят сегодня довольно неуклюжими».

Объединив обучение с практикой в основных HR– и финансовых приложениях Workday, инициатива Workday Learning обещает быть полезной как в режиме «один на один» (peer-to-peer), так и в вариантах мобильной, и совместной (collaborative) работы. Ожидается, что именно коллаборационный и peer-to-peer подходы, в конечном счете, станут неким «секретным соусом» для этой инициативы.

Workday Learning также направлена на то, чтобы стремиться к «контекстному контенту» (content in context) и будет иметь встроенную систему подсказок-рекомендаций (recommendation system) для персонализированного обучения, основанного на роли, положении и определенной стадии в карьере каждого конкретного сотрудника.

Контент будет ранжирован от обзорного до так называемых «действий по микроизучению» (micro learning activities) Аналитика также будет присутствовать, но как отдельное приложение, или интегрируемый модуль системы обучения Workday.

Левенсейлер признала, что Workday Learning, по сути, пока конкурирует с текущими партнерами – Cornerstone и Saba. «Мы будем конкурировать, но не станем никаким образом подводить наших объединенных клиентов», – сказала она. Однако аналитики уверенно говорят о том, что, если дела у Workday и IBM пойдут хорошо, то может иметь смысл от конкуренции перейти к более тесному сотрудничеству.

IBM, Workday и вовсе не лишний Meteorix

IBM в конце сентября сообщила о приобретении компании Meteorix, которая давно оказывает услуги Workday в качестве сервис-партнера. Это тем более важно, что одной из проблем Workday до настоящего времени была пропускная способность ее каналов.

Соответствующее подразделение IBM давно профессионально занимается консалтингом и внедрением для SAP и Oracle. В данном случае она оставляет Workday то, что та умеет делать лучше других – системы финансов, HR, а теперь – и профессионального обучения. IBM также создаст «дружественное облако», где она будет работать совместно с Workday.

Это не слишком сложно понять – IBM уже инсталлирует заказчикам финансовое и HR ПО от Workday. Теперь она добавит к ним свою аналитику и облачные возможности. Свое слово скажут также Cornerstone и Saba.

C своем пресс-релизе IBM отметила, что прогресс в облачных и мобильных решениях, так же, как и развитие «познавательных вычислений» (cognitive computing) теперь позволяют руководителям финансовых и HR служб работать «с более полной картиной всей организации в реальном времени».

Meteorix по сервисным стандартам IBM невелик – примерно 200 сертифицированных консультантов Workday. Однако они традиционно занимались также внедрением приложений других компаний. Теперь, когда IBM является поставщиков сервисов Workday, консультантов станет значительно больше, а Meteorix сосредоточится исключительно на Workday, которая получит гораздо более широкий канал для внедрений своих систем.

Workday Learning – почему это важно

Обозреватели в своих статьях, посвященных итогам Workday Rising 2015 отмечают, что объявленные инициативы и партнерства, по сути, перекраивают весь рынок LMS и TMS.

Они пишут, что здесь видна «тройная выгода». IBM Consulting получает мощное оружие для борьбы с SAP и Oracle в сегменте профессионального обучения и управления талантами. Workday приносит в новый альянс свои отличные системы для управления финансами и HR. Cornerstone, Saba и Meteorix, – теперь под покровительством IBM, – могут сделать куда больше, чем ранее.

Поэтому можно не сомневаться, что сектор лидеров в TMS уже в следующем квадрате пополнится еще одним мощным коллективным игроком (под общим лейблом IBM).

Учитывая, что IBM – глобальная компания, вполне можно ждать предложений в области профессионального обучения и в нашей стране, – тем более, что все более актуальными становятся западные стандарты в финансах и HR. И тем более, что все передовые решения, консалтинг и сопровождение можно будет получить из одних рук.

Apple и корпоративные ИТ

После ранних экспериментов с универсальными десктопами Apple предпочла уйти в нишу ИТ-товаров для массового потребителя, – и, в общем, не прогадала. Однако в последние год-два усилиями ее СЕО Тима Кука компания старается вновь выйти на корпоративный рынок. Вот что сам Кук говорит по этому поводу.

Несколько дней назад СЕО Box Аарон Леви (Aaron Levi) выступил в роли интервьюера, проведя «беседу у комелька» с СЕО Apple Тимом Куком (Tim Cook) на тему корпоративного будущего компании.

Apple и корпоративные ИТ

Тим Кук: «Office на Mac – это сила, а корпоративные технологии Apple – не хобби»

Во время этой любопытной беседы Тим Кук обнародовал некоторые интересные «лакомые кусочки» о том, почему компания, издревле связанная в сознании большинства людей с потребительскими технологиями (consumer technology) как бы вдруг повернулась лицом к предприятиям.

Вот конспективное изложение точки зрения Кука на происходящие перемены (от первого лица и без кавычек, но с комментариями).

Тим Кук

Мы всегда думали, прежде всего, о создании таких инструментов, которые позволяют людям делать вещи, без которых они не могут обойтись. Был определенный период, когда мир ИТ был принципиально раздвоен между потребителями и предприятиями. Мы выбрали тогда потребителя и сосредоточились на массовом рынке.

Прошло время, и это раздвоение стало существенно меньше, и дистанция между потребительскими ИТ и бизнес-ИТ продолжает сокращаться. Люди больше не стоят перед выбором и используют одни и те же приемы и устройства, как дома, так и на работе.

Так, сегодня уже нет никакого смартфона, предназначенного и специфицированного именно для предприятий (как это когда-то было, например, с ранними моделями Blackberry – А.Ч.), – точно так же, как не существует персональных автомобилей «для корпоративного применения».

Вместо этого вещи, которые ранее использовались в основном массовым потребителем, становятся отличным выбором и для предприятий.

Стремление Apple к предприятиям начались задолго до ее недавно объявленного партнерства с IBM*. Apple начала встраивать корпоративные элементы в свое ПО еще несколько лет назад.

* Apple Press Info. Apple and IBM Forge Global Partnership to Transform Enterprise Mobility. July 15, 2014.

Надо отдать должное Куку – он не подчеркивал действительно реальные преимущества продуктов Apple, – такие, как, например, ее механизмы безопасности и iOS в целом. Вместо этого он подчеркнул важность партнерств в полной стратегии Apple по отношению к предприятиям.

Чего у нас нет – так это глубоких знаний и практического опыта работы на вертикальных корпоративных рынках. Поэтому, чтобы делать большие и серьезные вещи, мы должны быть партнером других компаний.

Собственно, речь идет о предоставлении предприятиям набора приложений (suite of applications), которые реально могут изменить принципы их работы и дать дополнительные возможности и преимущества.

Разумеется, Кук не мог обойти тему неожиданного для многих партнерства Apple с его бывшим заклятым конкурентом, Microsoft **, и рассказал о том, как много изменилось в Apple с начала срока его пребывания на должности СЕO.

** Fortune News. Why Apple should partner with Microsoft. Sep 21, 2015.

Apple и Microsoft могут быть партнерами во многих областях, где мы традиционно конкурировали, – и именно этого хочет клиент. Office на Mac – это сила!

То, что Apple стала партнером Microsoft, – большая и хорошая новость для наших клиентов, и именно поэтому мы заключили его. Я не сторонник разжигания конфликтов. Жизнь коротка, и у вас должно быть столько друзей, сколько вы можете заполучить.

Тут Леви несколько провокационно подтолкнул Кука к разговору об Android, спросив, почему, собственно, iOS должна стать предпочтительной платформой для предприятия. После минутной паузы Кук довольно язвительно заметил, – «Потому, что все хотят выбрать самый лучший продукт».

Apple не планирует объединять iOS с OS X. Мы не верим в наличие единой и единственной операционной системы для PC и мобильного телефона. Мы думаем, что такой подход станет минусом для их обеих.

Мы думаем также, что при этом пользователь не сможет получить лучший опыт в каждом из этих направлений, поэтому фокусируемся на самостоятельном развитии и iOS, и OS X. Что же касается мобильности, то предприятия должны получить весь ее потенциал, который дают сегодняшние технологии Apple.

Компания уже инвестировала 25 млрд. долл. в корпоративные технологии за год (с июня 2014 г. по июнь 2015 г.). Таким образом, это не хобби.

Когда Леви в заключение спросил Кука, что будет следующим для Apple в данном направлении, тот смело заявил: «Мы еще даже не начали».

Следует иметь в виду, что наша цель не состоит в том, чтобы стать самой большой ИТ-компанией в корпоративном мире. Мы всегда хотели делать все самое лучшее, и мы всегда полагали, что, если мы сделали лучшие продукты, то можем продолжать инвестировать и делать еще больше работы.

Нужно ли делать какие-то глубокомысленные выводы по поводу этого интервью? Вряд ли. Устройства от Apple так или иначе постоянно держат при себе миллионы служащих. Если Apple станет еще более «корпоративной», от этого все только выиграют. А при разумном подходе к партнерству в накладе также не останутся ни IBM, ни Microsoft.

Big Data 2016-17: по возможности объективно

C сентября 2008 г., когда термин «большие данные» появился в авторитетном журнале Nature, прошло уже семь лет. Основной вопрос, на который многим хотелось бы иметь ответ – а воз и ныне там? Вот как на него отвечает Gartner, которая сейчас готовится к проведению Symposium/ ITxpo 2015.

А у меня – Мандриан
«Собачье сердце»

Вы не любите кошек?! Да вы просто не умеете их готовить!

Наши постоянные читатели наверняка заметили, что мы всегда стараемся как можно более четко определять предмет, о котором идет речь. Давайте начнем с этого и в данном случае.

Мы также считаем вопросы, связанные с Big Data, важными для многих отечественных компаний. Целью этого текста является дальнейшее уменьшение разнотолков в области практического применения больших данных. Хотелось бы также, чтобы приведенные результаты исследования Gartner помогли руководителям бизнеса и ИТ более четко позиционировать себя на своей «дорожной карте» в пути к Big Data.

Big Data

На фоне множества определений Big Data, которые дают аналитики, бизнесмены и профильные (и непрофильные) журналисты в меру своего понимания, хотелось бы обратиться к определению Gartner. И если не принять его за основу, то, по крайней мере, принять к сведению. В оригинальном виде:

Big Data is high-volume, high-velocity and/or high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation.

Таким образом, давайте примем, что Big Data – прежде всего «информационный актив». Он требует ранее неизвестных и рентабельных форм обработки информации. Это необходимо для «проникновения в суть», принятия решений и автоматизации процессов. Обязательное условие – оперирование большими и очень большими объемами информации с высокой и очень высокой скоростью.

На наш взгляд, такое определение довольно исчерпывающе, – и вместе с тем достаточно понятно с точки зрения бизнеса. Было бы просто здорово, если бы в дальнейшем прекратились всякие спекуляции и домыслы в этой области и все понимали бы одинаково, о чем идет речь, когда говорят о «больших данных».

Big Data 2016-17

Основной, как теперь модно говорить, «месседж» пресс-релиза Gartner от 16 сентября по результатам очередного исследования, заключается в следующем: «В ближайшие два года более 75% компаний инвестируют капитал в направление ИТ, которое принято обозначать как Big Data (или, по крайней мере, запланируют это)».

Собственно, дело уже почти сделано в прошлом и текущем году.

Согласно прогнозу, инвестиции в Big Data продолжат увеличиваться в 2015 г., но не так быстро как в предыдущие годы – всего на 3% по сравнению с 2014 г. Дело здесь не в охлаждении компаний к данному направлению. Просто ведущие компании большинства информационно плотных рынков уже сделали это, и текущая фаза не может быть охарактеризована иначе, чем «подбирание хвостов».

Проведена большая работа по подготовке специалистов – прошло уже по крайней мере три выпуска бакалавров и магистров по Big Data. Уже также определились «лучшие практики». Стало почти понятно, сколько денег следует выделять на проекты Big Data и какими могут быть ожидаемые и действительные значения возврата инвестиций (ROI).

Опрос, о котором идет речь, Gartner провела среди 437 компаний-участников Gartner Research Circle Members в июне. Кроме того, он включал не только эти глобальные организации всех основных отраслей промышленности, но и крупнейшие компании, которые не являются постоянными респондентами Gartner.

Любопытно приведенное в отчете резюме по данному вопросу Ника Хайдекера (Nick Heudecker), директора по исследованиям Gartner.

«Темы, которые прежде определяли Big Data, – такие, как большие массивы данных (massive data volumes) и несоизмеримые источники данных (disparate data sources) больше не пугают компании. Они становятся вполне знакомыми им и даже обыденными. Это делает внедрение решений класса Big Data одной из господствующих тенденций последнего времени».

Выявились и основные прикладные области для Big Data. Среди компаний, которые вложили капитал в такие технологии, 70% хотят анализировать данные о местоположении (analyze location data) – клиентов, заказчиков и т.д., а 64% – анализировать свободно написанный (неструктурированный) текст.

Определились ключевые понятия, которыми в основном оперируют компании при работе с Big Data (в оригинальной терминологии):

  • enhancing the customer experience;
  • streamlining existing processes;
  • achieving more targeted marketing;
  • reducing costs.

Среди этих понятий, пожалуй, традиционно загадочным для бизнес-пользователей (уж который год) остается «customer experience». Уделим ему еще немного внимания, также используя определение Gartner.

Customer Experience

Big Data 2016-17 по возможности объективно

Customer Experience часто переводится у нас как «качество обслуживания клиентов». Это не совсем верно. Gartner говорит, что это – «восприятие клиента и связанные с ними его ощущения, вызванные одноразовым и совокупным эффектом взаимодействий с персоналом поставщика, системами, каналами или продуктами». В оригинальном виде:

Customer’s perceptions and related feelings caused by the one-off and cumulative effect of interactions with a supplier’s employees, systems, channels or products.

Как и в предыдущие годы, организации рассматривают усиление (повышение, расширение) Customer Experience как основную цель проектов Big Data (64% респондентов).

Process Efficiency и More-Targeted Marketing считают предназначением Big Data 47% компаний. Требования безопасности если и повышаются, то не слишком существенно – с 15% в 2014 г. до 23% в 2015 г.

Интересно и мнение Лайзы Карт (Lisa Kart), директора по исследованиям Gartner.

«Поскольку работа с Big Data сегодня становится довольно обыденным явлением, для аналитиков фокус смещается от проверки гипотез к непосредственному поиску источников дополнительной ценности (shifting focus from hype to finding value).

В то время, как постоянная проблема понимания ценности все же остается, на первый план выдвигаются уже практические задачи навыков, управления, финансирования и возврата инвестиций».

Надо сказать, однако, что вопрос возврата инвестиций далеко не прост, – и далеко не всем понятен (по крайней мере, когда речь идет о Big Data). 43% из тех, кто планирует вкладывать капитал в большие данные, и 38% из тех, кто уже сделал инвестиции, не уверены, что добьются приемлемых значений ROI.

Одно из наиболее существенных изменений в результатах опроса 2015 г. – должность в организации, которая инициирует проекты Big Data. В 2014 г. 37% таких проектов запускали и курировали CIO, а 25% – руководители подразделений (маркетинга, продаж и т.д.). В 2015 г. эти числа почти сравнялись – 32% и 31% соответственно.

Еще раз слово Нику Хайдекеру: «Бизнес-лидеры берут на себя более активную роль в информационных и аналитических проектах тогда, когда они начинают уверенно понимать, что Big Data даст их подразделению более высокую ценность решений, принимаемых на основе обработки данных (value of data-driven decision making)».

Таким образом, можно сказать, что корпоративный мир сегодня стоит на пороге осознанного и почти стандартного, хорошо описанного массового внедрения решений класса Big Data.

В заключение повторимся, что этот блог выходит в преддверии наиболее значительного в IT-мире «слета» CIO и других старших руководителей Gartner Symposium/ ITxpo 2015, который пройдет в Орландо 4-8 октября.

Работа с большими данными будет там одной из основных тем. Постараемся осветить это в соответствующем репортаже.

Gartner и Forrester: Кто есть кто в сегменте Web Content Management System (WCMS)

На июль 2015 г. общее количество пользователей Интернет определялось примерно в 3,2 млрд чел. Все они пользуются информацией, которую обеспечивают системы управления Web-контентом. Предлагаем читателям небольшую ретроспективу состояния этого сегмента от ведущих мировых аналитиков.

Gartner и Forrester: Кто есть кто в сегменте Web Content Management System (WCMS)

Наиболее простая схема работы с Content Management System клиентов и обслуживающего персонала

Определение

Система управления Web-контентом (Web Content Management System, WCMS) − это система ПО, которая обеспечивает создание Web-сайта, совместную работу (collaboration) и содержит соответствующие средства управления. В состав WCMS также обычно входят относительно несложные языки программирования или разметки, позволяющие создавать Web-сайты и управлять их содержанием непрофессионалам.

Большинство систем включает репозиторий контента (content repository) или базу данных для хранения содержания страниц, метаданных и других необходимых информационных активов. Как правило, для повышения производительности используется кэширование на стороне сервера.

Лучше всего WCMS работают, если содержание сайтов не изменяется слишком часто, но их посещения происходят регулярно. Администрирование, как правило, осуществляется через браузерные интерфейсы, но есть и системы, ориентированные на толстого клиента.

WCMS все же требуют, чтобы системный администратор и/или разработчик Web-страниц настроили и добавили нужные опции, но прежде всего это − инструмент обслуживания Web-сайта для нетехнического штата. Обстоятельная статья по WSMS приведена в Википедии.

Описание WCMS

Рынок WCMS в 2015 г. остается разнообразным и растущим. Ответственные за приложения, маркетологи, специалисты по «цифровому опыту» (digital experience) и мерчендайзеры − все они сегодня рассматривают WCM как средство для решения своих ответственных задач.

Gartner определяет термин «управление Web-контентом» (Web Content Management, WCM) точно так же, как указано в Википедии − как процесс управления содержанием, которое будет потребляться по многим цифровым каналам с помощью определенных инструментов управления, основанных на базовом репозитории.

WCMS могут поставляться как коммерческие продукты, Open Source инструменты или хост-сервисы. Функции WCMS продуктов шире простой публикации Web-контента и включают:

— Функции создания контента, такие как templating, workflow и change management.

— Библиотечные сервисы, такие как check-in/check-out, version control и security.

— Функции развертывания содержания (content deployment), которые поставляют предварительно упакованный (prepackaged) или on-demand контент Web-серверам.

— Высокую степень способности к взаимодействию со смежными технологиями, такими как CRM, управление маркетинговыми ресурсами (Marketing Resource Management, MRM), управление цифровыми активами (Digital Asset Management, DAM) и Web-аналитика.

— Адаптацию в реальном времени к взаимодействию с посетителями (real-time adaptation to visitor interaction).

— Хорошую интеграцию с рядами поставки (delivery tiers), такими как электронная коммерция, социальные медиа портальное ПО.

Gartner Magic Quadrant 2014

Gartner и Forrester: Кто есть кто в сегменте Web Content Management System (WCMS)

К октябрю 2014 г. самый большой прогресс Gartner показала для Acquia, которая переместилась из «провидцев» в группу «лидеров», − надо сказать, буквально забитую софтверными гигантами. Acquia теперь находится в одном ряду с Adobe, Sitecore, Oracle и HP.

Большие усилия в области WCMS приложила IBM, перестав быть «претендентом» и войдя в группу лидеров. SDL и OpenText несколько сдали свои позиции, отойдя на второй план. Microsoft «торопится не спеша», оставаясь все еще «претендентом».

Acquia

Для Web-сайтов, которые используют платформу Drupal, средства управления контентом от Acquia − очень неплохой выбор. Преимущество заключается в открытой платформе (open platform), которая может быстро обновляться и получать новые опции за счет усилий сообщества Drupal разработчиков.

Gartner, однако, оговаривается, что для создателей контента платформа все же «не дотягивает» от ПО ведущих компаний, которые типично сосредотачиваются на максимально легком и гибком создании контента и его редактировании.

Adobe

Adobe Experience получает высокие оценки за его интеграцию с Adobe Analytics и Target, удобный интерфейс и способность работать с мобильными устройствами.

Gartner признает, что у Adobe есть «огромный рыночный импульс», но говорит, что много организаций жаловались на сложности инсталляции и интеграции продуктов Adobe, − даже не упоминая при этом о большей их стоимости, чем других платформ WCM. Все же Adobe лидирует по оси «ability to execute».

HP

Gartner считает, что наблюдается постепенное возвращение HP в первые ряды WCM, − после пагубного для нее приобретения Autonomy. Это убеждение основано на тесной интеграции его систем управления качеством обслуживания клиентов (Customer Experience Management Systems, CEMS). В комментарии говорится: «Синергия LiveSite и Idol уникальны на рынке, а объединение LiveSite и Exstream (Customer Communications Management Solution, CCMS) − практически не имеет аналогов на рынке».

IBM

IBM Web Content Manager получил высокие оценки за ориентацию на меньшие компании и несколько шаблонов «out-of-the-box», которые очень облегчают и ускоряют создание Web-контента.

Однако, несмотря на эффективность, IBM в этой области не слишком известна среди большинства клиентов, и, возможно, не будет включена в окончательный список для выбора. Gartner рекомендует IBM «более явно продемонстрировать примеры инноваций, где IBM WCM дает качественные и эффективные решения».

Oracle

Хотя Gartner и разместила компанию среди лидеров, решения Oracle не показались Gartner слишком впечатляющими: «Хотелось бы, чтобы Oracle WebCenter Sites чаще выбирали также не только те компании, которые уже в большой степени вложили капитал в стратегию, основанную на других продуктах Oracle».

Sitecore

Sitecore уже несколько лет рассматривается как достойный конкурент Adobe Experience Manager, особенно с запуском собственного Data Repository для платформ управления опытом пользователя (Customer Experience Management Platform, CEMP).

Несмотря на высокий уровень удовлетворенности потребителей, Sitecore сталкивается с тяжелой конкуренцией, поскольку не предлагает столько продуктов, сколько Adobe в рамках ее Marketing Clouds. Маркетологи могут также чувствовать недостаточный спектр возможностей Sitecore.

Forrester WCM Wave 2015

Gartner и Forrester: Кто есть кто в сегменте Web Content Management System (WCMS)

В феврале 2015 г. публикация Доминика Никастро (Dom Nicastro) в CMSWire была названа «10 акул WCM». Те, кто вошел в эту десятку, должны были иметь по крайней мере $50 млн. ежегодного дохода в WCM или Digital Experience.

Лучше всего кусается, сказали аналитики Forrester, акула по имени Adobe Systems с ее Adobe Experience Manager 6.0. Sitecore также была названа лидером. Acquia, OpenText, SDL, HP, IBM и Oracle попали, по классификации Forrester, в разряд «сильных исполнителей» (strong performers).

Удачно слившиеся Ektron и EPiServer получили утешительный приз в виде звания «соперников» (contenders). Всего в десятку попали шесть компаний США, три европейских и одна канадская.

Gartner Magic Quadrant 2015

Gartner и Forrester: Кто есть кто в сегменте Web Content Management System (WCMS)

Gartner, учитывая скорость развития сегмента и его важность для отрасли IT вообще, дала очередной квадрант по WCMS всего через 10 месяцев, − и вполне оправдано, поскольку изменения за это время произошли довольно значительные.

В категории лидеров появились новички − OpenText, SDL и EPiServer (включая Ektron). Acquia осталась единственной Drupal-компанией среди разработчиков проприетарного ПО.

Sitecore после нескольких лет упорной борьбы отпраздновала победу над Adobe по оси «Ability to Execute». Однако Adobe все же выиграла по оси «Completeness of Vision», в свою очередь опередив Sitecore, лидировавшую здесь 10 месяцев назад.

Выводы

Данный обзор дает очень общее и краткое представление о сегменте систем управления Web-контентом. Своей задачей в данном случае мы ставили только общее знакомство с компаниями, работающими в данном направлении.

Как видно на диаграммах Gartner и Forrester, прошедший год компании работающие в области WCMS (или их соответствующие подразделения), провели в неустанных трудах, всемерно развивая свои платформы и облегчая работу по созданию и размещению Web-контента.

Все же следует признать, что наиболее успешной в этот период времени была датская Sitecore, а архитектура ее WCM-системы стала практически стандартом для нынешнего уровня развития систем данного класса.

Gartner и Forrester: Кто есть кто в сегменте Web Content Management System (WCMS)

Sitecore, работающая в области WCMS с 2001 г., много сделала для выработки современного представления о том, что собой должна представлять система управления Web-контентом. Убрав лишнее и устаревшее, добавив новое и перспективное, Sitecore имеет сегодня очень неплохое позиционирование в отрасли.

Эта, основанная на .NET, коммерческая платформа работает сегодня более чем на 32 тыс. сайтов. Безусловно, она достойна отдельного подробного описания своих свершений, предлагаемой архитектуры WCMS и кейсов внедрения, в том числе в нашей стране. Компания присутствует в доброй полсотне стран по всему миру, в Украине − с 2004 г. (офис в Днепропетровске). В 2011 г. был открыт также офис в Виннице.

Open-Source стартап изменяет способ, которым фирмы визуализируют данные

Стартап из небольшого города Боулдер (Boulder, Colorado) объявил в начале сентября 2015 г. о привлечении $3,6 млн финансирования для создания коммерческой версии Open Source проекта SlamData, предназначенного для визуализации полуструктурированных данных NoSQL.

Open-Source стартап изменяет способ, которым фирмы визуализируют данные

Вы работаете с NoSQL? Попробуйте визуальную аналитику от SlamData.

Open-Source стартап изменяет способ, которым фирмы визуализируют данные

Компания SlamData, Inc. утверждает, что использует структурные рамки проекта, чтобы создать естественную аналитическую платформу для получения и представления информации из NoSQL. Однако при этом будут использоваться проприетарные средства обеспечения безопасности у управления СУБД поверх основного набора свойств Open Source ПО.

Почему, несмотря на такое относительно крошечное финансирование, эта инициатива привлекла внимание аналитиков и отраслевой прессы?

СЕО и сооснователь компании Джефф Карр (Jeff Carr) комментирует это следующим образом: «Open Source версия NoSQL является полностью функциональной с точки зрения аналитики. Однако более крупное предприятие не может сегодня реально использовать и масштабировать ее без упомянутых особенностей.

До сих пор любой пользователь мог произвольно удалить данные, или даже полные базы данных, и не было никакого способа следить за пользователями, − тем более, управлять ими».

Главная заслуга SlamData в том, что ее расширения работают «естественно» (natively) с данными из NoSQL и MongoDB.

Вот тут нужно остановиться и постараться понять, что это значит. А значит это ни больше, ни меньше, что больше не нужно специально, отдельной операцией, переводить неструктурированные данные в обычный реляционный формат.

Это − не революционное, но очень существенное улучшение по сравнению с универсальными аналитическими платформами (например, процессором Tableau), поскольку преобразование формата средствами третьих фирм может занять много времени и не сертифицировано на отсутствие ошибок.

Проще говоря, идея, согласно Карру, состоит в том, чтобы сделать для полуструктурированных данных NoSQL то, что Tableau сделала для хорошо структурированных данных, и то, что Splunk сделала для полностью неструктурированных данных.

«Мы идем по стопам этих больших компаний», − скромно сказал Карр.

Обманываться здесь не нужно, − Карр действительно скромничает. NoSQL теперь становится на порядок привлекательнее для компаний, которые работают с такой горой данных, что просто некогда сепарировать ее на структурированную и неструктурированную части.

К концу года ожидаются релизы SlamData Enterprise и SlamData OEM. Компания пока оказывается назвать цены, но известно, что текущие пользователи будут платить за лицензии исходя из объема клиентской базы, а новые − за каждое новое внедрение.

Роботы кладут

В данном случае все наоборот. Создатели Сэма, нового робота для кладки кирпича, говорят, что его цель состоит в том, чтобы повысить производительность рабочих мест людей, но не полностью заменить их.

Два солдата из стройбата
Заменяют экскаватор!
Старый и гордый армейский лозунг

Роботы кладут

В таком ракурсе и масштабе SAM кажется вполне обыденным механизмом

Роботы кладут

А так выглядит эта штуковина, которая заменяет трех каменщиков, так сказать, в полный рост… гм…

SAM (Semi-Automated Mason) – автоматизированный каменщик, используемый для повышения производительности работающих совместно с ним каменщиков-людей. В этой команде робот отвечает за механические задачи – подачу раствора и кирпичей и правильное позиционирование последних.

Человек занимается при этом «более интеллектуальными» действиями – подготовкой рабочего места (что, разумеется, нужно делать исключительно вручную), кладкой в «хитрых» местах (например, углах) и, как изящно пишут в MIT Technology Review, «эстетической обработкой деталей, например, удалением излишних наплывов раствора».

Справедливости ради нужно сказать, что задание для робота действительно непростое. Даже при повторном выполнении задач он должен быть достаточно адаптивным, – чтобы, например, продолжать точно выполнять свою работу, даже если его рабочая корзина колеблется на ветру.

Сие чудовище среднего размера придумали и создали в компании Construction Robotics (Victor, New York) как свой дебютный продукт. В своем текущем воплощении система лучше всего подходит для работы над большими рядами плоских стен, характерных для крупных заурядных зданий – учебных заведений, больниц и т.п.

Роботы кладут

При хорошей настройке результаты работы SAM впечатляют. Образцово-показательная стена (тонкая, в полкирпича, да еще с рельефом), построенная прямо на глазах посетителей на одной из строительных выставо (см. сайт)

Но некоторое количество прибамбасов и финтифлюшек его все же научили делать. SAM может, например, выложить эмблему компании кирпичами разного цвета согласно программе создания соответствующей мозаики. Он может также «пощербатить» кирпичи примерно на полдюйма в глубину, чтобы создать текстурированную стенную поверхность.

Встроенный лазер робота и его датчики обеспечивают измерение углов наклона поверхности, позволяют ему ориентироваться в пространстве и регулировать скорость работы в зависимости от условий. Согласно измерениям, проведенным в компании, человек типично кладет 300-500 кирпичей за смену. Робот – от 800 до 1200. Таким образом, один человек плюс один SAM равны по производительности бригаде из четырех или больше людей.

Роботы кладут

SAM не является уникальной разработкой в своем классе. Гораздо большая и сложная австралийская машина Hadrian, согласно утверждениям, способна построить частный дом из 15 тыс. кирпичей приблизительно за два дня. Однако, во-первых, этот робот имеет несколько иное назначение (он как бы выращивает дом по принципам 3D-печати), а, во-вторых, он пока находится на стадии опытного образца

Construction Robotics намерена сделать свой первый ограниченный коммерческий выпуск SAM уже этой осенью. К продаже намечены три устройства, ориентировочная цена каждого находится в пределах полумиллиона долларов. В компании заверяют, что, если правильно загрузить SAM, то можно достичь высоких значений его окупаемости.

Комментарии

Ну что тут можно сказать? Задумка хорошая, но исполнение вряд ли можно назвать идеальным. Слишком уж сложно все пока. Действительно, представляется, что идеальным объектом для работы SAM будет бесконечный забор, в крайнем случае – длиннющий сарай или склад. Тем не менее, не следует преуменьшать значение разработки.

В комментариях справедливо отмечено, что «Строительство – невероятно запутанная работа и к настоящему времени сопротивляется автоматизации намного больше, чем большинство других отраслей промышленности». Строительство остается сравнительно дорогим, малопроизводительным и трудно поддается ускорению.

Описанное устройство вряд ли можно назвать глубоко интеллектуальным роботом. Скорее это – разновидность сложного ленточного конвейера. По сути, его работа мало отличается от автоматизированных фабричных линий фасовки и упаковки. Разве что двигается он сам, а не лента конвейера.

Другое дело, что SAM должен работать не в регулируемой окружающей среде цеха, а на открытом воздухе и в любую погоду. Это действительно сложная инженерная задача и нужно приветствовать попытки ее решить.

Интересным вариантом представляется и Hadrian, – для специальных применений, например, для массового выгона «коробок» коттеджного поселка. Если готова площадка и обеспечена бесперебойная подача кирпичей и раствора, они действительно будут расти как грибы и обойдутся существенно дешевле традиционной стройки за счет исключения расходов на бригаду каменщиков (если, конечно, их труд не обходится в копейки, как в свое время это было в том же стройбате).

Поэтому давайте не будем судить строго. Это – только первые попытки. Если разработчикам удастся повысить интеллектуальность таких машин, обеспечить их всепогодность и высокую надежность, а также снизить стоимость, то строительную отрасль действительно в скором будущем ожидает революция.

И, в общем, кажется, что такие устройства будут хорошо восприняты строительными компаниями, особенно специализирующимися в малом строительстве, равно как и заказчиками в силу снижения общей стоимости нового дома.

Кроме того, строительство станет более интеллектуальным, смещаясь от рабочих к техникам и инженерам. Конечно, на первых порах неизбежны огрехи и сложности. За машинами нужно ухаживать. Неверно составленный проект может привести к дорогим перестройкам. Нарушение работы датчиков превратит дом в груду развалин. Но, в конечном итоге, все это – решаемые проблемы.

В заключение – шутка из одного комментария: «Скоро они сформируют IRAMU (International Robot And Machines Union). Тогда они потребуют для себя более высокого напряжения, свободу смазывания и шестьдесят миллисекунд перерыва каждый час»!

Оливиновый пояс IBM

Что нужно для того, чтобы создать супер-ЦОД? Прочное помещение достаточного объема и безопасное в отношении природных явлений, – равно как и физически недоступное для злоумышленников. Близкие источники питания и системы охлаждения. Хорошая транспортная развязка. Экономичность и, по возможности, «зеленость». Сейчас такой уже строится и называется Norway's Lefdal Mine Datacenter.

Из названия следует, что центр обработки данных, аппаратно-программное обеспечение для которого будет поставлять IBM, находится в уже неиспользуемой (не хочется употреблять слово «заброшенной») шахте в Норвегии.

Два слова о самой шахте. Очевидно, что выработанные угольные разрезы и соляные копи никак не могут быть использованы соответственно в силу пыльности и агрессивности среды. Большая норвежская шахта – оливиновая*. Может быть, кто-то вспомнит, что инженер Гарин со своим гиперболоидом искал золото именно в слое оливиновых пород. Похоже, что нашла его IBM, хотя и без помощи волшебного луча.

* Оливин – породообразующий минерал, магнезиально-железистый силикат с формулой (Mg,Fe)2[SiO4]. Не пылит и не газит. В основном используется в металлургии, но иногда там добывают и полудрагоценные камни.

Оливиновый пояс IBM

Сравнительный размер шестиуровневого разреза общей площадью 120 тыс. кв.м. На первом этапе для ЦОДа будет использоваться только средний, третий уровень

Контракт на оборудование IBM, который начал выполняться с середины августа, не слишком велик для компании – 26 млн. евро. Однако он предусматривает поставку и монтаж только первой очереди ЦОДа и его ввод в опытную эксплуатацию. IBM также участвовала в проектировании центра.

Второй контракт заключен с немецким индустриальным конгломератом Friedhelm LOH Group. Он приобрел 33,3% акций шахты Lefdal, а его филиал, Rittal, – один из технологических партнеров шахты.

Ожидается, что ЦОД будет запущен через год, в августе 2016 г., а для клиентов станет доступен с октября того же года.

Rittal будет поставлять стойки, контейнеры, охлаждающее оборудование и системы питания для датацентра, а также разрабатывать конструктивы аппаратных модулей специально для шахты Lefdal.

Контейнеры, используемые в шахте, также производятся в Германии. Если клиент хочет использовать собственное оборудование, контейнеры сначала будут отправлены ему для монтажа и проверки, а затем уже их перевезут в Lefdal Mine Datacenter.

Конструктивы

Как видно на схеме, большинство уровней шахты устроено по образцу простой решетки, а сами уровни связаны спиральным подъездным путем общей длиной 1,3 км.

Эта дорога имеет 14 м в ширину и 8,5 м в высоту, чего вполне достаточно для двухстороннего движения трейлеров, перевозящих стандартные транспортные контейнеры. У каждого уровня есть «центральный проспект», который соединяется со спиральным подъездным путем галереями.

Как в каждом приличном городе, в шахте различают «авеню», или «проспекты» (подъездные пути) и «стрит», или «улицы» (галереи), в которых и будут располагаться контейнеры. В улицах разместятся 40-футовые контейнеры в три этажа, с обеих сторон с транспортной дорогой между ними.

В дополнение к проспектам и улицам в шахте есть также сервисные туннели, в которых разместятся две независимые системы циркуляции хладагента (воды), а также коммуникационные линии и кабели электропитания.

Модульный принцип, используемый и для стоек, и в контейнерах, разработанных Rittal, обеспечивает высокую степень стандартизации. По сути, после доставки к контейнерам нужно только подключить соответствующие соединители электропитания и системы охлаждения, – и они сразу готовы к работе.

Сама Rittal определяет сроки поставки контейнера для заказчика примерно в шесть недель. Однако пока компания на всякий случай оговаривает и возможность построения (для привередливого заказчика) его собственного ЦОДа более традиционной архитектуры – с залами данных, комнатами и этажами, – благо, места хватает.

«Зеленый» и экономичный

Как хладагент Lefdal Mine Datacenter будет использовать холодную морскую воду из расположенного рядом фьорда. Сама шахта частично находится ниже уровня моря, таким образом, нет никакой потребности в дорогих насосах высокой производительности, чтобы закачивать морскую воду в теплообменники системы охлаждения.

В результате расчетный коэффициент PUE* шахты составляет 1,08-1,10 для стойки на 5 кВт. Это делает Lefdal Mine одним из самых энергосберегающих ЦОДов в Европе.

* PUE (Power Usage Effectiveness) – эффективность использования энергии. Отношение всей используемой в датацентре удельной энергии на единицу вычислительного устройства к энергии, расходуемой непосредственно на вычисления.

Электропитание центра обеспечивается за счет расположенных неподалеку гидро- и, в меньшей степени, ветроэлектростанций местного масштаба. В пределах 50 км радиуса Lefdal Mine находится четыре небольшие, уже эксплуатируемые гидроэлектростанции общей мощностью более 300 МВт.

Норвежские цены на электроэнергию одни из самых низких в Европе. Кроме того, норвежское правительство недавно объявило о сокращении налогов на электричество специально для ЦОДов в государственном бюджете следующего года.

Причина этого понятна – геофизические и климатические условия Норвегии и так привлекательны для строительства центров обработки данных, а некоторый энергетический демпинг делает предложение практически неотразимым для внешних инвесторов, – и одновременно очень выгодным стране.

После запуска первая очередь центра будет потреблять 30 МВт электроэнергии, а когда шахта будет полностью освоена, для нее потребуется до 200 МВт. Это – мировой рекорд. Facebook Datacenter в Северной Швеции потребляет 120 МВт, а предполагаемая потребляемая мощность Apple Datacenter в Дании будет находиться в пределах 100-144 МВт.

Отличное наглядное представление о Norway's Lefdal Mine Datacenter дает анимация на YouTube – не поленитесь посмотреть.

Ну что можно сказать в заключение? Только привести старую пословицу о том, что «умные речи приятно и слушать». И пожелать Lefdal Mine Datacenter успешного будущего и последователей, – в том числе, возможно, и в нашей стране?

Защита данных потребителя – миссия невыполнима?

Каждому человеку что-нибудь, да нужно. И всегда есть компания, которая продала бы ему это «что-нибудь». Проблема в том, как им встретиться, – и она уже успешно решается. Однако вопрос уже ставиться иначе – как потребителю избежать такой встречи.

«We are living in a black box society»
Сиро Каттуто

На Третьем форуме Гейдельбергских Лауреатов (Heidelberg Laureate Forum), прошедшем, как можно догадаться, в немецком Гейдельберге, 23-28 августа, один из дней был полностью посвящен выяснению вопроса о том, насколько широко распространяются данные о потребителях (фактически, их полные досье, – от покупательских предпочтений до состояния здоровья и истории их карьеры и доходов) и можно ли препятствовать этому, – и нужно ли вообще это делать, и если нужно, то как именно.

Защита данных потребителя – миссия невыполнима?

Где еще проводить неспешные научные форумы, если не в Гейдельберге? Его университет основан в 1386 г. и был первым в Германии и пятым в Центральной Европе

Не открою никакого секрета, если скажу, что данные уже оказывают огромное влияние на жизнь людей, – особенно в информационно развитых странах, – и это влияние в дальнейшем будет только увеличиваться.

В США, где в 14-м веке основным населением были бесчисленные стада бизонов, теперь даже в основе тюремных приговоров лежат результаты формального анализа данных. Европа в этом плане несколько отстает, но принципиально движется в том же направлении.

Еще один «не секрет», что основная часть данных сегодня собирается на различных Web-сайтах, которые требуют регистрации и зачастую предоставления различной расширенной информации. Очевидно, что эта информация может быть передана третьим лицам, в самом безобидном случае – рекламным сетям.

Очевидно также, что регулятивное законодательство той или иной страны может предусматривать передачу такой информации государственным структурам, в том числе службам безопасности.

Такие данные могут также использоваться в дальнейшем для персонализации рекламных предложений и скидок на различные услуги в зависимости от финансовых возможностей и т.п. Но кем и как принимаются подобные решения, как правило, не ясно.

Защита данных потребителя – миссия невыполнима?

Средний потребитель еще представляет себе (и то не в полной мере), откуда по крупицам может собираться информация о нем – левая часть рисунка. Но ему совершенно непонятно, как происходит агрегирование, очистка и анализ информации, чтобы сформировать неотразимое текстовое предложение, как и почему он получает соответствующие изображения, аудио- и видеофайлы. Но это и неважно для продавца. Главное – чтобы работала «дудочка крысолова»

Гейдельбергский «день безопасности»

Вынесенную в эпиграф формулировку о том, что «мы живем в обществе, которое представляет собой черный ящик», предложил в своем выступлении на форуме Сиро Каттуто (Ciro Cattuto), руководитель и научный директор Data Science Laboratory, работающей в структуре ISI Foundation.

Он имел в виду, что сегодня для принятия множества важных решений относительно жизни людей используются алгоритмические «черные ящики», но при этом очень мало кто знает, как они работают и какой алгоритм используется.

Сложность проблемы, согласно Катутто, заключается в том, что накопленные данные не всегда точны и/ или полны. Кроме того, анализ всех накопленных данных о человеке может дать намного больше, чем считает типичный потребитель.

Эту мысль развил профессор Carnegie Mellon University Алессандро Аккусти (Alessandro Acquisti). «Современные средства анализа данных о людях гораздо мощнее, чем можно себе представить. На первый взгляд невинные данные, указанные о себе самим человеком, покажут наши любовь и неприязнь, а также основные психологические черты личности.

Далее это может использоваться, чтобы влиять на нас, – например, генерируя «на лету» соответствующие персонализированные высокоэффективные рекламные тексты. Фактически мы предоставляем неизвестно кому кнопки, которые они могут использовать, чтобы двигать наши мысли и поступки в определенном направлении».

Другими словами, уже назрела потребность в лучших механизмах для того, чтобы защитить частную жизнь людей, так же как и в большей прозрачности тех структур, которые собирают, используют и передают (или продают) данные.

Однако в конечном итоге участники форума так и не смогли дать ясный ответ, каким образом можно было бы обеспечить такую «прозрачность».

Защита данных потребителя – миссия невыполнима?

Эта схема дает некоторое представление о том, откуда берутся данные о потребителях. Не правда ли, мы обычно не задумываемся о подобных вещах?

Безопасность и безнадежность

Даже если бы проприетарные алгоритмы были бы открыты, средний потребитель вряд ли смог бы правильно интерпретировать их. Такие технологии слишком сложны для понимания большинству людей.

Поэтому мы нуждаемся в стратегическом подходе, который предлагает не только специальное конструирование и соблюдение защищенной частной жизни людей, но и то, что можно назвать «частной жизнью по умолчанию».

Соответствующие государственные политика и законодательство – один из подходов к решению проблемы, но многие аналитики не видят существенных причин для оптимизма в этом направлении, поскольку государство также является заинтересованной стороной.

Известно, что инициативными группами ученых ведутся, например, работы по созданию специальных расширений для браузеров (по крайней мере, Firefox и Chrome), которые блокируют шпионскую рекламу (spying ads) и невидимых отслеживателей деятельности пользователя (invisible trackers).

Еще одно направление работ – непрерывное (end-to-end) шифрование. Разумеется, нет нераскрываемых шифров, но дешифровка может оказаться неприемлемо дорогой и длительной для большинства собирающих информацию структур.

Но это все, в конце концов, полумеры, которые могут быть с меньшими или большими усилиями нейтрализованы собирающей данные стороной. Так что, по сути, «день защиты информации о потребителях» не дал никаких существенных результатов. Ученые только сошлись на том, что:

  1. Решение проблемы должно быть комплексным и не может прийти только с какой-то одной стороны.
  2. Ни одно локальное общество не может решить проблему самостоятельно.

Таким образом, общего решения проблемы нет. Единственное, что смогли порекомендовать докладчики – банальное «будьте осторожны». И не удивляйтесь, если в один прекрасный день вам придет «предложение, от которого вы не сможете отказаться».

AI: О чем мы, собственно, говорим?

Громогласные заявления 1960-х гг. о глобальных успехах искусственного интеллекта сегодня сменились куда менее обширными, но гораздо более практичными проектами. Однако все чаще говорят об иной опасности – выходе AI за пределы человеческого понимания.

Может ли Бог создать камень, который не сможет поднять?
Парадокс всемогущества

Большинство экспертов приписывает происхождение самой области искусственного интеллекта знаменательной конференции, которая была проведена в университетском городке Дартмута в 1956 г.

AI О чем мы, собственно, говорим?

1956 Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. «Великие деды AI». Слева направо – Тренчард Мур (Trenchard More), Джон Маккарти (John McCarthy), Марвин Мински (Marvin Minsky), Оливер Селфридж (Oliver Selfridge) и Рей Соломонофф (Ray Solomonoff). Фотография 1969 г.

В 1960-х гг. их ранние работы в большой степени финансировалась министерством обороны и включали создание ПО для игры в шахматы, генерации естественной речи, решения проблем алгебры и построения доказательств для логических теорем.

Энтузиазм был велик, работы на первых порах продвигались быстро и успешно. Ожидалось, что в течение ближайших 20 лет (т.е., до 1976 г.) машины научатся выполнять любую работу, доступную человеку.

Но со временем решение очередных задач AI становилось все труднее, дольше и дороже. В результате отсутствие существенных успехов привело в 1970-х к сокращению бюджетного финансирования. В терминах Gartner Hype Cycle, совершился переход от «Пика больших ожиданий» к «Провалу разочарования».

Это в определенном смысле благотворно повлияло на прикладной AI. В течение 1980-х гг. коммерческий успех был достигнут за счет развития экспертных систем, которые расширили возможности аналитики, а рынок коммерческого ПО в этом сегменте превысил миллиард долларов.

Но каковы наибольшие достижения AI на сегодня (2015)? Самое свежее сообщение (11 августа) говорит о том, что IBM за 1 млрд. долл. купила компанию Merge Healthcare с ее базой медицинских изображений.

IBM считает, что ее AI технология Watson может использовать свои возможности для обработки огромных объемов изображений и генерации диагнозов для 7,5 тыс. поликлиник и стационаров США с учетом имеющейся текстовой информации.

Эта покупка – практическое следствие «глубокого обучения» (Deep Learning) самой Watson. Фактически новый подход к искусственному интеллекту связан с нейроноподобными аппаратно-программными структурами современных компьютеров. В частности, эта технология уже привела к весьма внушительным результатам в распознавании естественной речи и образов.

Пока самое большое препятствие для использования AI в медицинской диагностике – то, что большая часть необходимых данных остается изолированной в частных медицинских учреждениях и ограничивается действующим законодательством.

Но основная проблема, тем не менее, лежит не в области технической ограниченности AI, и не в юридических барьерах. В период 1990-2010 гг. финальное «Плато производительности» в Gartner BI Hype Cycle включало уже много авансов в области AI. Тем не менее, прогноз развития искусственного интеллекта на ближайшие десятилетия выглядит довольно мрачно вовсе не из-за указанных сдерживающих факторов. Скорее наоборот.

Расширение Gartner Hype Cycle: Сингулярность

AI О чем мы, собственно, говорим?

Технологическая сингулярность – «гипотетический момент, по прошествии которого, по мнению сторонников данной концепции, технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным пониманию». Многие специалисты полагают, что именно в текущие годы (2020 – 2030) мы подойдем к точке перегиба, после которой искусственный интеллект станет неуправляемым в силу ограниченных возможностей человека

Одна из наиболее интересных деталей в современном представлении AI – попытка расширения известного Gartner Hype Cycle, учитывающая сингулярность и добавляющая к нему еще одну, шестую стадию.

AI О чем мы, собственно, говорим?

Эта диаграмма может показаться несколько запутанной. На самом деле все просто. К классической кривой Gartner Hype Cycle добавляется экспоненциальная кривая развития технологий AI. В результате после выхода AI на уровень зрелости и практической применимости («плато продуктивности») соответствующие технологии не остаются стабильными во времени, но устремляются в ту самую «неуправляемую» область

Тогда основной вопрос формулируется почти фантастически: можем ли мы сохранить контроль над машинами, если уже не в состоянии понять их?

Десять правил CIO для эпохи AI

Их сформулировал Харви Кёппель (Harvey Koeppel) из Pictographics. Не буду даже приводить эти довольно банальные и безнадежные сентенции.

«Изучайте, пробуйте, пытайтесь применить практически, наймите самых ярких талантов, считайте ROI, разрабатывайте стратегию, повышайте квалификацию персонала, думайте о безопасности, заручитесь поддержкой руководства»… В общем, все как всегда в ИТ, независимо от области и направленности новой технологии. Единственная свежая мысль в этой десятке – то, что «комбинация AI и Big Data может быть очень эффективной».

Тогда возникает вопрос: о чем мы, собственно, говорим, если сами не очень понимаем, о чем мы говорим?

 
 
IDC
Реклама

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