19 марта 2021 г.
Наступивший год требует от бизнеса рациональных подходов, для создания которых требуется разноплановый BI (также известная как «бизнес-разведка»), по большей части, построенный на принципах data-driven.
Что происходит
«У нас сейчас время крайней нестабильности, — сказал Джозеф Пуччарелли, вице-президент группы и консультант программ IT Executive в IDC. — Все мы наблюдаем вещи, которых никогда не предвидели бы умозрительно; мы имеем дело со множеством неожиданностей и с вещами, противоречащими интуиции». Сказано это было прошлым летом, но с тех пор легче не стало.
Пандемия продолжается, ряд стран опять закрываются на карантин и уже даже не важно, это еще третья волна или уже четвертая. А как будет развиваться ситуация к лету, серьезные аналитики даже не берутся предсказывать. Влияние первых «волн» на экономику, возможно, начнет давать «интерференционную картину», когда «вторичные волны», вызванные локдаунами, начнут накладываться друг на друга в индустриях, рынках, финансовых институтах и национальных экономиках.
Кроме того, индустрия сталкивается с последствиями аварийных действий, выполненных прошлой весной.
«В прошлом году компании достаточно быстро перестроили свои инфраструктуры, обеспечили непрерывность бизнеса в условиях удаленной работы, но с тех пор все заняты доведением наспех созданных решений до соответствия индустриальным требованиям», — отметил Андрей Конусов, генеральный директор компании «Аванпост».
Более мягко в интервью CRN/RE описывает эту ситуацию Борис Щербаков, вице-президент и генеральный директор Dell Technologies в России: «Необходимость ускорения процессов цифровизации в последние месяцы вызвала множество сложностей у разных заказчиков».
«В связи с возросшей онлайн-активностью в этом году многие заказчики столкнулись с проблемами масштабирования, отказоустойчивости и безопасности информационных систем», — говорит Игорь Хапов, директор по технологиям IBM в России и СНГ.
При этом все более явно становится заметно проявление «новой нормальности», которая очевидно значительно отличается от старой, но ее основы находятся в стадии формирования, а о ряде черт можно только догадываться. Добавим к картине продолжающийся рост конкуренции, быстрые изменения рынка, которые требуют оперативной реакции и соответствующих изменений в ИТ-инфраструктурах, и получим общую картину современного мира.
Актуальность BI растет
В современных условиях требуемая скорость принятия решений настолько высока, что в ряде случаев нужны опережающие действия. При этом цена ошибки становится все выше и выше — если направление движения компанией выбрано неверно, то на коррекцию стратегии и на соответствующие изменения основной деятельности — в маркетинге, бизнес-процессах, цепочках поставок и т. д. — может попросту не хватить времени и/или других ресурсов.
«Появилось много факторов риска, — говорит г-н Щербаков. — Каждый третий руководитель опасается, что его компания может уйти с рынка в ближайшие пару лет».
В таких сложных условиях роль «бизнес-разведки» резко возрастает. Напомним, что термин BI — Business Intelligence — означает комплекс мероприятий, направленных на «бизнес-разведку» в самом широком смысле. Целью «разведдеятельности» становятся как конкуренты, так и партнеры, как общее состояние рынка, финансовых институтов и всей экономики, так и состояние собственной инфраструктуры. BI настоятельно требует data-driven-подхода, как как компании имеют дело с ситуациями «противоречащими интуиции», как отмечали выше.
Задачи перед BI стоят настолько важные, а объемы данных для анализа настолько значительные, что без автоматизации и применения других современных средств не обойтись. Разумеется, там, где надо иметь дело с Big Data, появляются потребности в инструментах на основе искусственного интеллекта.
Иногда ситуацию описывают, постулируя резкий рост значения маркетинга в современном мире и делая вывод о необходимости активного применения разнообразного MarkTech — инструментов для технического анализа рынка. Результат, казалось бы, тот же самый, только при таком описании не совсем понятно, откуда взялись сложности и зачем бизнесу именно сейчас нужно срочно применять какие-то новые инструменты, ведь «коней на переправе не меняют». Мы же пришли к пониманию, почему сейчас возник запрос на активное применение BI, причем на знакомой концепций data-driven, которая требует «информации к размышлению» в виде Big Data и очевидных инструментов на основе AI, под которым сегодня обычно понимают ML.
Что это означает для бизнеса
Прежде всего, это означает рост значимости СTO, CIO и CDO для развития бизнеса и даже просто для выживания компании. Очевидно, что технический директор (Chief Technical Officer), директор по ИТ (Chief Information Officer) и, если есть, директор по данным (Chief Data Officer, не путать с Chief Design Officer) — именно те люди, которые отвечают за обеспечение нужными инструментами работников BI-команд, от корректности исследований которых зависит, получит ли компания конкурентные преимущества или будет действовать вслепую.
Вы спросите, а где тут директор по «цифровой трансформации»? А Chief Digital Transformation Officer (которого тоже не стоит путать с упомянутым выше CDO!) начнет свою деятельность уже после того, как высший менеджмент компании на основании выводов BI поймет, в какую сторону нужно направлять развитие бизнеса и, соответственно, что именно нуждается в «трансформации», а что лучше пока не трогать для экономии ресурсов.
Что это значит для индустрии
Нагрузка на аналитиков данных быстро растет, как и потребность рынка в таких специалистах. Для ИТ это означает резкое повышение спроса на инфраструктуру для таких работников. Важно, что вне зависимости от того, трудятся ли эти люди в штате компаний или во внешних консалтинговых фирмах, привлекаемых в качестве подрядчиков разных форм, им требуется технологический стек для решения своих задач.
При ближайшем рассмотрении этот технологический стек оказывается достаточно разнообразен и включает в себя не только высокопроизводительные системы, в которых CPU усилены GPU, но и системы хранения данных, обладающие большой емкостью (напомним, «Big Data начинается от Петабайта») и сети, соединяющие все это в единую систему. Нужный для работы стек включает программные продукты — от операционных систем до средств разработки, от решений для контейнеризации до гипервизоров, от софта для оркестровки до инструментов автоматизации, позволяющих упростить работу со всем этим набором элементов.
Вряд ли у тысяч клиентов всегда есть полный набор составляющих требуемого стека, поэтому каналу стоит быть готовым поставлять нужные элементы. Конечно, все больше заказчиков пожелают получать доступ к стеку по арендной модели — тут возможны варианты, или ко всему сразу в формате DSaaS (Data Science as a Service), или, например, покупая только профильные вычислительные мощности (AIaaS — Artificial intelligence as a Service), а остальное используя «свое».
Заметим, что в данном случае «облака» — далеко не всегда универсальное решение. Существует большое количество задач, оптимальным для решения которых является разворачивание аппаратной инфраструктуры на стороне клиента.
«Наиболее простое решение — поставить свои серверы в местах эксплуатации и небольшие мощности для обучения. Если требуется быстро посчитать сложные модели, — купить мощности в „облаке“», — говорит Евгений Колесников, руководитель Центра машинного обучения «Инфосистемы Джет».
С этим согласен Михаил Орленко, директор департамента серверных и сетевых решений Dell Technologies в России: «Большинство российских заказчиков все еще предпочитают использовать свою традиционную ИТ-инфраструктуру для решения задач из класса AI. Однако все больший интерес многие организации проявляют к передовым „облачным“ сервисам, предоставляемым провайдерами».
Компаниям, выступающим в данной схеме сервис-провайдерами, всяко придется приобретать нужные компоненты «харда» и «софта» для стека, причем в значительных количествах. А кому продавать компоненты — конечным потребителям или сервис-провайдерам — каналу без разницы.
Box moving не пройдет
Заметим, что оборудование дорогое и сложное, поэтому в его продажах требуется не только обеспечение выгодных цен и приятных сроков поставки, но и экспертиза — как собственная игроков канала, так и транслируемая ими от вендора. Без этого не создать технологического стека, который отвечал бы как требованиям по производительности и масштабируемости, так и по бюджету, который, по понятным причинам, «не резиновый». Заметим, что для стека нужно «все и сразу», что требует немалых вложений, поэтому каналу в этом случае хорошо бы предложить клиентам разные схемы финансирования либо транслировать возможности, предоставляемые вендорами.
Вендоры прекрасно понимают особенности момента, делая все более сильными акценты на работу с локальными партнерами.
«Благодаря опыту и экспертизе локальных партнеров, мы можем создавать дополненную ценность и максимально адаптировать решения и продукты к задачам локальных клиентов и к местным условия», — говорил г-н Щербаков.
Заметим, что упомянутые технологические стеки будут актуальны для ряда самых разных задач. Например, BI — как и многие другие инструменты — может быть направлено как вовне компании, так и внутрь. Исследование инфраструктуры компании — на предмет возможностей оптимизации, рисков или просто наличия уязвимостей также требует мощных инструментов. В моду стремительно входит AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) — решение для обработки данных, поступающих от ИТ-инфраструктуры предприятия, и принятие управленческих решений на основе их анализа. Разумеется, такие же подходы актуальны для ряда других задач как в ИТ (например, проведение PEN-тестов), так и для индустриальных решений компаний-заказчиков — промышленных, логистических, транспортных и пр.
Что это значит для канала
В очередной раз повторять, что «кризис — это не только проблемы, но и возможности», конечно, не хочется, но ситуация именно такая. Каналу нужно быть готовым к запросу рынка, игрокам которого требуются мощные и компоненты для современного BI, который все больше становится сложнейшей математикой. Вычислений требуется много, поэтому разные элементы профильных стеков будут запрашивать у канала как корпорации, так и специализированные компании; как локальные заказчики, так и сервис-провайдеры.
Заметим, что мы говорили об AI для BI, а соответствующий стек может и должен быть использован также для ряда других бизнес-задач.
«Опросы топ-руководства компаний и организаций, проводимые IBM Institute for Business Value, свидетельствуют, что использование AI наиболее актуально в областях ИТ, работы с клиентами, информационной безопасности, а также управления рисками и инновационной деятельности», — говорит г-н Хапов.
Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель CRN/RE
