24 апреля 2024 г.
В последнее время всё больше российских предприятий различного масштаба вплотную занимаются вопросами цифровой трансформации — осознавая, что на этом пути вполне реально достичь повышения производительности труда, сокращения издержек и общего роста эффективности своих бизнесов. Одни компании создают для этой цели внутренние подразделения аналитики данных и прогностического консалтинга, другие обращаются к профессионалам-аутсорсерам, но руководству заказчика в любом случае необходимо иметь чёткое представление о том, каким образом будет проводиться цифровая трансформация, каких потребует расходов и организационных усилий — а также каких выгод следует от неё ожидать. О передовом опыте проведения подобных преобразований в крупных компаниях изданию IT Channel News рассказывает Никита Матвеев, известный эксперт, проводивший цифровую трансформацию в ритейле, транспортной и телекоммуникационной индустриях.
IT Channel News: Как формируется стратегия данных и в целом технологическая стратегия при разработке проекта цифровой трансформации?
Никита Матвеев: В целом стратегия складывается из нескольких составляющих, среди которых основная — это управление данными с тем, чтобы они были качественными, доступными и актуальными. Второй важный момент — выявление ценности, которую данные могут принести бизнесу; построение на их основе чётких проектов с понятными критериями оценки на каждом этапе исполнения. И уже затем следует реализация — вместе с заказчиком, конечно же, — предложенных проектов.
Хороший пример — разработанная несколько лет назад в S7 технологическая стратегия, в рамках которой была реализована, в том числе, технологическая база для предиктивного ремонта самолётов. Там всё началось с осознания конкретной бизнес-задачи, которую требовалось решить; затем проводился расчёт бизнес-ценности, которая могла быть получена в ходе такого решения. Это, в свою очередь, позволило сформулировать строгие требования к ИТ-продукту — и принесло понимание, какие качественные данные потребуются в процессе и как с ними работать.
Вообще, технологическое стратегирование и цифровизация идут во многом от общей бизнес-стратегии заказчика: сперва тот должен решить для себя, что для него прямо сейчас важнее — увеличить выручку, сократить затраты или что-то другое. И вот в процессе принятия такого решения чаще всего и появляется идея использовать цифровизацию в качестве одного из рабочих рычагов. После этого и начинают строить её стратегию: определяется, за счёт каких направлений, уже цифровых, реально достичь поставленных целей. Далее совершается переход на уровень глубже, ставятся конкретные задачи по каждому из направлений, — и таким образом развёртывание стратегии цифровизации производится сверху вниз.
IT Channel News: В каких отраслях экономики эффективная работа с большими данными может принести заказчикам наибольшую выгоду?
Н. М.: Прежде всего назову банки, — там на основе больших данных выстраивается кредитный скоринг; определяется вероятность невозврата кредита данным конкретным клиентом. Второй огромный сектор, остро нуждающийся в аналитике больших данных, — это ритейл, который весь сегодня строится на персонализации продаж. Далее — транспорт, где работа с большими данными важна для оптимизации процессов, а предиктивная аналитика позволяет снижать затраты на обслуживание транспортных средств и минимизировать число всевозможных происшествий.
Подчеркну, что в основном все задачи такого рода решаются классическими цифровыми методами, алгоритмическими либо с привлечением машинного обучения, — столь модный сегодня генеративный искусственный интеллект задействован мало. Потенциал у него большой, многие компании его тестируют, причем на основе решений российских вендоров. Однако пока до конца не ясно, в каких именно отраслях он обеспечит наивысшую отдачу, — а изначальные затраты на создание и тренировку генеративных моделей слишком велики, чтобы просто брать и экспериментировать без особых гарантий получить достойный результат. Зато классическое машинное обучение за последние
В целом на рынке, в том числе и на российском, активное использование больших данных самыми разными компаниями — безусловный восходящий тренд. Сегодня практически у каждого крупного предприятия есть своё «озеро данных», своя команда дата-инженеров, data scientist — либо же они взаимодействуют с какими-то подрядчиками, которые делают всю необходимую работу за них. Для наиболее успешных компаний, для лидеров рынка это, по сути, гигиенический минимум.
IT Channel News: Какие проблемы приходится решать при внедрении цифровых инструментов, основанных на предиктивной аналитике?
Н. М.: Основных проблем тут, наверное, три. Первая — это нехватка или низкое качество данных. Условно говоря, если делать систему персонализации для ритейла, где большая линейка продуктов, но каждый из них покупают не слишком часто — магазин премиальной аудиотехники, например, — то крайне сложно предсказать, что и когда именно захочет приобрести следующий покупатель: у системы просто не хватит информации. Вторая проблема — человеческий фактор: автоматизированная система в каком-нибудь банке считает, что этому вот клиенту можно выдать кредит, но контролирующий её работу оператор по каким-то своим соображениям в кредите отказывает; такое в целом недоверие к системам либо неправильное их использование. И третья проблема — сложность внедрения системы в ИТ-ландшафт.
Скажем, рекомендательная система для ритейлера отлично предсказывает, какие продукты покупают вместе, но чтобы эти подсказки доводить до покупателя, надо соответствующим образом переработать сайт или приложение компании с учётом множества факторов — наличия остатков на складах, истекающих сроков годности и т. п. В результате реализация предложенного разработчиками вроде бы интересного и нужного решения может и по срокам затянуться, и обойтись гораздо дороже, чем изначально предполагалось.
IT Channel News: Какие по вашему опыту встречаются затруднения в ходе построения и реализации технологической стратегии — и как их преодолевать?
Н. М.: Классический подход — когда проработка стратегии идёт сверху вниз, от общего к частному, — срабатывает не всегда. И здесь крайне велика роль лидера, обладающего, с одной стороны, глубокими познаниями и компетенциями в цифровизации, а с другой — готового деятельно внедрять этот инструментарий в устоявшиеся за годы и десятилетия бизнес-процессы. Примеров, когда выигрышным оказывается обратный подход, снизу вверх — от специалиста к руководству компании, — в мировой практике множество. На российском рынке можно вспомнить, например, как несколько лет назад Павел Воронин, руководивший ИТ-процессами в S7 Group, настойчиво продвигал идею более плотной работы с большими данными, внедрение аналитических систем; по сути, формулировал такие цели и задачи, о которых бизнес-руководство на тот момент не задумывалось. И в итоге он впервые в России создал и внедрил автоматизированную систему предиктивного ремонта авиатехники.
Основанный Павлом центр ИТ-инноваций S7 TechLab до сих пор реализует проекты по совершенствованию как услуг для пассажиров, так и внутренних бизнес-процессов группы — за счёт эффективного применения блокчейна, аналитики больших данных и искусственного интеллекта. То есть это именно тот случай, когда благодаря способности убеждать, за счёт его креативного подхода, ИТ-лидеру удалось показать бизнес-лидерам давно привычные бизнес-процессы в новом свете — и серьёзно продвинуть новаторские подходы к работе с большими данными.
Не секрет, что многие инновационные предложения сперва принимаются бизнесом в штыки, с огромным трудом обосновываются, — поскольку порой противоречат всему накопленному за десятилетия опыту бизнес-руководителей. Достаточно вспомнить Илона Маска с его прорывными идеями: найти под них инвестиции на начальном этапе было крайне сложно, зато посмотрите, сколько его компании стоят сейчас.
На мой взгляд, важная черта для руководителя проекта цифровой трансформации — это настойчивость и упорство в достижении поставленной цели. Он предлагает решение, подразумевающее порой очень большие изменения в структуре компании, в бизнес-процессах, в самой деловой культуре, — вплоть до, может быть, системы ценностей отдельных людей, что часто вызывает значительное сопротивление. Не говоря, разумеется, об огромном количестве чисто технических проблем, которые тоже сопровождают цифровую трансформацию. Зато и результат проделанной работы оказывается серьёзным, — это создание нового конкурентного преимущества для компании, связанного с цифровизацией; снижение затрат за счёт внедрения ИТ-инструментов; рост бизнес-показателей.
Источник: Максим Белоус, IT Channel News