Computerworld, 19.11.2020 Александр Тарасов, управляющий партнер DIS Group и член экспертного совета CDO Award, – о том, что нынешние директора по данным все чаще выходят за пределы ИТ-департамента. Они подчиняются бизнес-руководителям, имеют бизнес-ориентированные показатели эффективности, а их задачи становятся все более «политическими». Если пару лет назад роль директора по данным и функции офиса данных чаще всего имели отношение к деятельности ИТ-подразделения, то сейчас картина кардинально изменилась. Согласно последнему исследованию, проведенному IDC по заказу компании Informatica, 80% CDO подчиняются бизнес-руководителям, иногда даже напрямую первому лицу компании, и имеют соответствующие бизнес-ориентированные показатели эффективности. Мы побеседовали об изменениях в подходах компаний к организации работы с данными с Александром Тарасовым, управляющим партнером DIS Group и членом экспертного совета CDO Award . – Какие изменения в последнее время наблюдаются в настроениях CDO, их статусе и функционале? Важно понимать, что CDO — позиция не слишком новая, но в ней по-прежнему много неизвестного. Как показывает опыт, при некоторой общности взглядов на то, что данные становятся главным активом, подходы организаций все-таки остаются различными. На позицию CDO влияет множество факторов, связанных с историко-культурными ценностями конкретной компании. На этапе завершения цифровизации должен быть построен с той или иной степенью точности цифровой двойник компании. Однако организационные и процессные модели компаний далеки от совершенства. До 70% их инвестиций так или иначе направлены на модернизацию процессов: повышение их скорости, поиск скрытых резервов и внутренних инсайтов. Это значит, что организационно-процессные модели далеки от идеала. Если в такой ситуации создавать цифрового двойника, то компания «унаследует в цифре» все существующие проблемы. Более того, при оцифровке эти недостатки «подсвечиваются», становятся еще более очевидными. Это становится проблемой CDO как человека, отвечающего за функцию управления данными. А проблема выходит за пределы данных и превращается в новое прочтение классической задачи: «подружить всех между собой и сделать процессы оптимальными». Многие задаются вопросом: какая у CDO главная задача? И 65% отмечают, что он в первую очередь является коммуникатором. В конечном итоге все сводится к задаче модератора дискуссий между подразделениями об унификации бизнес-терминов и показателей, методик их формирования и расчетов. Таким образом, начиная разговор о данных, мы очень быстро вторгаемся на территорию бизнеса. – А что говорят в России? Около 90% CDO, с которыми мне приходилось разговаривать, заявляют о коммуникациях как о своей главной задаче и в целом о «политической» направленности своей работы внутри компании. К сожалению, при этом они отмечают недостаток внимания со стороны первых лиц: их по-прежнему воспринимают как модное и перспективное, но все-таки ИТ-ответвление. Нынешняя пандемическая ситуация должна ускорить процесс становления CDO: именно переход в цифровые каналы выводит их действия на повестку дня. И есть надежда, что в момент построения цифрового двойника компании голос CDO будет услышан. Институт CDO в России хоть и молодой, но уже состоявшийся. А по квалификации и уровню компетенций наши специалисты ничуть не уступают западным. Вопрос лишь во влиянии. Господа, обратите на это внимание: в цифровой трансформации надо переходить от лозунгов к практике. Фактически это означает: дайте CDO необходимые им полномочия, относитесь к директорам по данным как к бизнес-партнерам. – Какие приоритеты сейчас ставятся перед CDO, к чему привязаны их KPI? По данным исследования, проведенного IDC совместно с Informatica, около 80% CDO имеют бизнес-ориентированные KPI: увеличение прибыли, сокращение затрат, улучшение качества обслуживания. Три года назад, во время предыдущего исследования, бизнес-метрики имели лишь 15% CDO, а остальные ориентировались лишь на качество данных. Можно ли говорить о глобальных изменениях, сказать сложно, но тренд очевиден. И 80% CDO сейчас подчиняются бизнес-руководителям: либо напрямую первому лицу компании, являясь членами правления, либо руководителю уровнем ниже — например, операционному директору. Три года назад вопрос о месте CDO в корпоративной иерархии был еще открытым и большинство из них находилось внутри ИТ-подразделений. Тенденция очевидна: CDO перемещаются в бизнес — с соответствующим изменением их показателей эффективности. Это означает, что уже все понимают: CDO генерируют прибыль наравне с другими подразделениями. – Как вы считаете, оправданна ли такая бизнес-ориентированность работы CDO? Вполне. В новой реальности кто-то должен стать драйвером изменений. Я помню самое начало становления российского ИТ-рынка, когда на нем был абсолютный вакуум — не было ни людей, ни компетенций. Наиболее успешными в тот период стали люди, владевшие знаниями и в прикладной области, и в ИТ. Так и нынешние CDO должны понимать не только данные, на которых стоят, но и предметную область. Сейчас именно они находятся в идеальной позиции, чтобы обеспечить компаниям новый рост. – И какие вызовы стоят перед ними? Задачи CDO сейчас сводятся к процессу Know your data — поиску новых источников, определению качества данных, каталогизации, построению бизнес-глоссария и т. д. Многие сходятся во мнении, что эта деятельность сродни профессии библиотекаря. Если перед CDO ставят KPI, которых можно достичь с помощью данных, ему нужна твердая почва под ногами. Человеку, отвечающему за генерацию прибыли с помощью данных, неплохо понимать, чем он владеет и на что может опираться. – Какие новые роли появились с повышением значимости работы с данными в бизнесе компаний? Дата-стюарды — новый институт, который на данный момент воспринимается как экзотика. Проекты Data Governance в большинстве компаний пока идут на довольно высоком уровне: происходит выстраивание платформы и первых прототипов решений. Далеко не везде они успели опуститься на землю. Но как только будет создана цепочка жизненного цикла данных, проблема наличия дата-стюардов — тех, кто обслуживает данные на протяжении всего их жизненного цикла, — встанет в полный рост. Кроме того, мы приходим к необходимости четко определить роли владельцев данных, а также кандидатов на роль владельцев данных — функции, которую я раньше не встречал. Крайне перспективным, но пока очень слабо проработанным в нашей бизнес-среде, представляется институт офицеров по качеству данных. Из утилитарной задачи это вполне может превратиться в отдельную вертикаль и, вероятно, будет выделено в бизнес-функцию. При этом надо не изобретать велосипед, а искать возможности в смежных областях. Например, многие незаслуженно забывают про ключевых бизнес-пользователей, всегда игравших важную роль при внедрении бизнес-приложений. Они всегда выступали аккумулятором знаний в подразделениях. Эту роль было бы полезно тиражировать на управление данными — получится что-то очень похожее на дата-стюардов. – А какие еще идеи извне могут быть тиражированы на управление данными? В целом я бы рекомендовал смотреть на вопросы шире: многие вещи уже давно изобретены. Например, стандарты качества, которые отлично подходят к данным, или подходы риск-менеджмента. В ходе дискуссии на нашем форуме INFADAY 2020 участники высказали простую, но гениальную мысль: качество данных прямо пропорционально уровню финансового риска. Отсюда следует необходимость применения инструментов риск-менеджмента к качеству данных. Это объективная идея, лежащая на поверхности. Однако в компаниях риск-менеджментом занимаются одни, а качеством данных — совсем другие, вплоть до того, что эти люди даже незнакомы. Как и до какой степени инвестировать в качество данных? Примените подходы риск-менеджмента: если за этими данными стоят прямые финансовые потери или очевидные бизнес-перспективы, в них надо инвестировать. Например, инвестировать точно надо в качество данных о клиентах, которые по правилу Парето делают 80% прибыли компании. Качество остальных данных — вопрос дискуссионный. – Какие проблемы в целом видят CDO, в чем их головная боль? Главная проблема — недостаточность статуса. Дело не в названии должности, а в наличии административного ресурса, то есть практических рычагов влияния — возможности премировать, наказать или даже уволить. CDO должен найти скрытые источники резервов, подружить между собой подразделения, которые упорно не хотят этого и вовсе не стремятся в цифровое будущее, но, к сожалению, он не имеет возможности серьезно влиять на сложившуюся ситуацию. Как известно, «добрым словом и пистолетом» можно добиться гораздо большего. – А технологические проблемы? Многие CDO фокусируются на технологиях Big Data в части создания больших данных и погружаются в технические детали. Зачастую вопрос управления данными для них сводится к технологическим дискуссиям: что, чем и как грузить. Вопросы качества данных и их каталогизации, распределения ответственности остаются за рамками их внимания. Кроме того, не все осознают важность технологий Data Governance как единой платформы. Зачастую компания выбирает решения исключительно по цене. Такие приобретения поначалу кажутся эффективными, но часто заказчики вскоре возвращаются к платформенным решениям, способным закрыть все ключевые области управления данными. – В CIO Magazine в ходе одного из исследований выделили три архетипа CIO: «стратеги», «трансформаторы» и «функциональщики». В Deliotte таких архетипов выделяют целых восемь. Успели ли аналитики разработать подобную классификацию для директоров по данным? В исследовании IDC и Informatica выделены четыре типа директоров по данным, и во многом такое разделение определяется не их мировоззрением, а областью, из которой конкретный CDO родом, его набором компетенций. Первая категория — «оптимизаторы операций» (Operational Optimizers), видящие свою задачу в повышении операционной эффективности компании. Это традиционный «айтишный» подход к управлению данными. Такие директора фокусируются на создании систем отчетности по запросам бизнес-подразделений. Далее идут «гуру управления» (Governance Gurus) — люди, находящиеся на другом полюсе по отношению к первой категории. Они занимаются глобальными задачами на уровне правления компании, выстраивают процессы управления данными, запускают программы Data Governance в масштабах всего предприятия, разрабатывают глобальные политики. Они фокусируются на разработках систем мониторинга. Следующий тип — «цифровые инноваторы» (Digital Innovators). Во многом их функционал близок к задачам директоров по цифровой трансформации. Они — практики и ищут цифровые решения для развития бизнеса, нацелены на поиск бизнес-кейсов. Часто именно они возглавляют конвейер монетизации данных. «Инноватор» — это типичный бизнес-лидер, но при этом он уделяет большое внимание цифровой культуре компании и управлению знаниями. Наконец, четвертый тип — «борцы за аналитику» (Analytics Сhampions). Такие специалисты «вырастают» из хранилищ данных и являются проповедниками аналитики, стремятся обучить всех сотрудников самостоятельной работе с данными и мотивируют их быть немножко аналитиками. Это полезно тем, что способствует появлению собственных цифровых лидеров в каждом бизнес-подразделении. Сложно говорить о том, кто из этих CDO «правильный». Вероятно, в идеале в компании должны присутствовать все четыре типа: и оптимизаторы, и евангелисты, и монетизаторы, и «профессора» — возможно, стоящие над первыми тремя. – То есть CDO не должен быть единым? Речь идет о целой команде? Сейчас в исследованиях никто не берется определять истину. В зависимости от корпоративной культуры и текущей ситуации может доминировать тот или иной архетип CDO. В любом случае это не вопрос эволюции CDO — скорее вопрос эволюции бизнеса и его собственников. – Для какой компании какой тип CDO лучше подходит? Вероятно, понимание этого могло бы сильно облегчить карьерный путь директоров по данным и избавить их от серьезных ошибок… Компаниям, которые были «рождены в цифре», нужны «цифровые инноваторы» — фактически это для них вопрос выживания. А вот для компаний реального сектора, возможно, важно не столько развитие новых направлений бизнеса, сколько наведение порядка в существующих. В ближайшее время они будут заниматься изысканием и удалением «подкожного жира» — сокращать производственные издержки и складские запасы, повышать технологическую эффективность и т. п. Поэтому я бы рекомендовал им фокусироваться на «борцах за аналитику». «Гуру управления» сейчас важнее всего для госсектора, там их очень не хватает. В нашей стране реализуется такое количество цифровых инициатив, что вызывает затруднение даже подсчет существующих баз данных. На государственном уровне всерьез обсуждается создание единого цифрового профиля гражданина, введение крипторубля, и там стоит задача не столько повышения эффективности конкретных сервисов, сколько выстраивания сквозных процессов управления данными, лежащих в основе этих сервисов. Придется объединять различные министерства едиными подходами к управлению данными. А «оптимизаторы процессов» — они нужны всем, но более всего тем, кто еще не задумывался о цифровой трансформации и внедряет отдельные ИТ-решения для повышения эффективности отдельных направлений. Источник: https://www.computerworld.ru/cio/articles/191120-Dobrym-slovom-i-pistoletom-CDO-peremeschayutsya-v-biznes

Cnews, 03.08.2020 Павел Лихницкий, генеральный директор DIS Group Корпоративные порталы с документами и wiki-системы для упорядочивания корпоративной информации существуют во многих компаниях. Однако пока управление знаниями как отдельная дисциплина находится в начальной стадии своего развития. Большинство компаний еще не успело научиться эффективно извлекать из нее пользу.

По оценке IDC, сделанной в 2019 г., компания с численностью в 1000 сотрудников в среднем ежегодно теряет $5,7 млн из-за некачественного управления знаниями. А 500 крупнейших компаний мира совокупно теряют $31,5 млрд. В России, несомненно, проблема тоже актуальна. Так, исследование, которое независимый эксперт в области управления знаниями Мария Мариничева провела в 2019 г., показало, что 36% компаний оценивают качество управления знаниями у себя на 3 балла из 10 (в опросе принимали участие руководители и менеджеры 300 российских компаний из 14 отраслей), еще 40% — на 5 баллов, высший балл не дал себе никто. По оценке Марии Мариничевой 80-85% проектов в области управления знаниями не приносят желаемых результатов, так как четкого понимания, как организовать этот процесс, нет почти ни у кого. Неудивительно, что рынок систем управления знаниями стремительно растет. По оценке Global Industry Analyst, он в 2020-2027 гг. будет увеличиваться почти на 17% ежегодно и к концу периода достигнет $1,1 трлн. Динамика рынка систем управления знаниями, $млрд

Источник: Global Industry Analyst, 2020 Для повышения качества знаний ключевую роль играют два компонента. Первый — внедрение единой системы управления знаниями, СУЗ. Второй — распространение новой корпоративной культуры, которая будет стимулировать накопление важных бизнес-сведений и обмен ими. Компания DIS Group в начале 2020 г. опросила 311 специалистов и менеджеров, которые связаны с управлением знаниями. 57% опрошенных заявили, что помочь улучшить управление знаниями в компании может СУЗ. 28% — отметили, что для этого также нужна соответствующая корпоративная культура. Важность обеих составляющих для бизнеса стала особенно очевидна во время пандемии ковида и переходе на удаленную работу. И внедрение специализированной системы, и изменение культуры — задача многих разных отделов (это может быть отдел клиентского сервиса, контакт-центр, розничные точки продаж, отдел кадров и другое). Но большую роль будет играть и ИТ-департамент.

Именно на ИТ-специалистов ляжет ответственность за внедрение системы, частично за миграцию знаний, за доработки и интеграцию с корпоративными и внешними системами, а также за поддержку решения. Поэтому, если в компании планируется внедрение новой системы управления знаниями, ИТ-отдел должен разработать свою дорожную карту в этом направлении. Это поможет предусмотреть возможные доработки в будущем, сократить объем работ, который может ждать ИТ-специалистов, а также траты из бюджета ИТ. ИТ-департамент будет вынужден заниматься управлением знаниями, хочет он этого или нет. Согласно ранее упомянутому опросу DIS Group, 91% сотрудников ИТ-отделов и 57% сотрудников, которые отвечают за управление знаниями в бизнес-подразделениях, считают, что ИТ-департаменты должны принимать участие в выборе СУЗ. Опыт крупных проектов в этой сфере, например — в банке ВТБ и операторе Tele2, говорит о том же. В обоих случаях ИТ-департаменты играли ключевую роль в проектах на всех стадиях внедрения и развития СУЗ. При этом, как считает Мария Мариничева, ИТ-департаменты редко бывают бизнес-заказчиками внедрения СУЗ, поскольку системы управления знаниями призваны решать конкретные задачи бизнес-подразделений и, соответственно, эти подразделения должны быть инициаторами перемен. Впрочем, забот при внедрении систем управления знаниями у ИТ-отделов и так хватает. Вот важнейшие из них.

Последнее слово при выборе СУЗ обычно остается за бизнес-пользователями, особенно когда речь идет о небольшой компании. Главная задача ИТ-отдела на этом этапе — оценить объем инфраструктуры, которая будет нужна для поддержки выбранной системы. Большое внимание стоит уделить созданию правильной архитектуры решения, занимается этим обычно системный интегратор или вендор, а задача ИТ-отдела — удостовериться, что предлагаемая ИТ-система соответствует задачам компании, с учетом того, сколько пользователей одновременно будет работать в СУЗ (для крупной компании это могут быть десятки тысяч).

Защищать знания, как и любую другую корпоративную информацию, очень важно. И это касается не только банков, где традиционно высокие требования к информационной безопасности, но и компаний всех других индустрий. Не нужно стараться загнать все в «периметр», достаточно для защиты знаний интегрировать СУЗ с системой авторизации пользователей. Обязательно уточните, планируется ли доступ к системе с личных устройств сотрудников, удаленный доступ может создавать дополнительные риски. Для реализации этой части проекта необходимо привлечь специалистов по информационной безопасности, собственных, и тех вендоров, продукты которых используются в компании.

Сразу после установки СУЗ перед компанией встанет задача миграции знаний из разрозненных папок и документов или из старой системы. Миграцию знаний можно частично автоматизировать. Для этого используются стандартные ETL-инструменты (Extract Transform Load), которые широко применяются для интеграции данных из баз данных. Такой способ поможет перенести даже самую большую базу знаний в новую систему за несколько дней или даже часов. Здесь интересен опыт компании Tele2, которой удалось сэкономить более 16,2 тыс. чел/час благодаря первичной миграции контента посредством ETL. Автоматическую миграцию скорее всего будет курировать ИТ-отдел. Постарайтесь заранее прояснить, предполагается ли участие ИТ при миграции и привлечь к проекту квалифицированного специалиста по данным.

При выборе СУЗ необходимо выяснить, с какими системами она может быть интегрирована. Чаще всего интеграция реализуется с CRM-системами, голосовыми помощниками и чат-ботами. Интегрированный с СУЗ помощник получает из нее самые свежие данные, что позволяет поддерживать непротиворечивость информации, которая предоставляется клиентам и партнерам через разные каналы коммуникации. Кроме того, важно проверить, может ли СУЗ в реальном времени получать информацию из решений, с которыми она интегрирована. Например, если изменилась информация в продуктовом каталоге — изменится ли она в тот же момент в системе управления знаниями? Для многих бизнес-задач это может оказаться критичным.

Чем больше развит функционал системы управления знаниями, тем меньше необходимо будет сделать доработок. Но что-то изменять и улучшать скорее всего все-таки придется. Например, в бизнес-департаментах, скорее всего, захотят кастомизации под привычный интерфейс корпоративных решений. Важную роль при этом будут играть не только ИТ-специалисты вендора, которые будут делать эти доработки, но и аналитики по управлению знаниями и бизнес-консультанты, которые также должны быть в штате вендора и принимать участие в процессе. Роль таких аналитиков и бизнес-консультантов — на основе своего опыта давать вашим коллегам из бизнес-отделов советы по оптимальной кастомизации (например, они подскажут, какой интерфейс оптимален для контент-менеджера, какой для работника розничного отдела). Наличие таких специалистов — необходимое условие того, что доработки будут сделаны качественно и бизнес-пользователи останутся довольны результатом.

Системы управления знаниями необходимы и самому ИТ-департаменту. Для того, чтобы иметь под рукой информацию о новейших технологиях и о реализованных проектах. Если в вашей компании уже внедряется СУЗ, вам будет проще масштабировать ее на свой отдел, чем искать и внедрять новое решение. Здесь крайне важны две вещи: реализация федеративного поиска (то есть поиска во всех корпоративных ИТ-системах и других местах накопления информации, используемых в компании, например — в файлообменниках) и глоссарий терминов. Первое поможет найти знания даже там, где вы не рассчитывали их найти. Второе решит огромную проблему унификации использования сотрудниками ИТ-терминов, особенно новых. Источник: https://www.cnews.ru/articles/2020-08-03_itdepartament_v_upravlenii_znaniyami

Павел Лихницкий (генеральный директор DIS Group) и Александр Тарасов (управляющий партнёр DIS Group) приняли участие в съёмках ТВ-программы «Технологии для бизнеса». Эксперты рассказали о том:

• что такое Data 4.0;
• как зарабатывать на данных;
• как использовать «озеро данных» для повышения эффективности бизнеса;
• и как защитить данные.

Смотрите выпуск программы по ссылке: https://www.probusinesstv.ru/programs/109/29808/

E-executive.ru, 18 июня 2020 Как сохранить эффективность при переходе на удаленную работу, снизить текучку и обучать сотрудников быстрее. Переход на удаленную работу может стать стрессом для сотрудников, снизить эффективность работы и сделать сложно выполнимой даже самую простую задачу. Даже если вы продумаете все процессы, организуете виртуальные рабочие места, этого будет недостаточно. Большой объем информации, нужной для выполнения своих обязанностей, сотрудники получают устно друг от друга. Коллеги постоянно приходят друг другу на помощь, когда нужно рассказать, где искать актуальный прайс-лист, список услуг, или какие рекламные акции сейчас проходят в компании. Как и большинство других IT-компаний, компания DIS Group, которой я руковожу, уже перешла на удаленную работу. К этому времени у нас уже был двухлетний опыт управления знаниями и использования специализированной системы. Сотрудники довольно охотно пользовались и системой, и знаниями. Но не могу сказать, что управление знаниями играло ключевую роль для нашего бизнеса. Однако после перехода на удаленную работу в первые же дни количество обращений в систему выросло на 23%. Сотрудникам стало проще искать нужную информацию в системе, чем тратить время на звонки коллегам или написание писем. Кроме того, удалось избежать дополнительной нагрузки на службу технической поддержки: все ответы на вопросы о переходе компании на удаленную работу сотрудники ищут самостоятельно.

В любой компании есть много знаний, без которых сотрудники не могут выполнять свои обязанности. Операционист в отделении банка не сможет работать без информации об условиях всех кредитов и депозитов. Оператору колл-центра сотового оператора не обойтись без подробных описаний тарифов и действующих акций. У продавца в автосалоне должно быть описание характеристик машин, которые он продает. Увы, никто не рождается со знанием тарифов мобильного оператора или перечня банковских услуг. Выучить наизусть всю бизнес-информацию в компании можно только за несколько лет и только с условием, что она не будет обновляться. Где-то с каждым новым сотрудником информацией делятся старшие коллеги, они же впоследствии консультируют его. Где-то знания собираются в документы в Word или Excel, к которым сотрудникам выделяется доступ. При этом ожидается, что те будут бойко использовать информацию оттуда в своей работе. Некоторые компании идут дальше и внедряют для хранения знаний портальные решения или вики-системы для управления контентом. Быстро и точно найти информацию нельзя ни в документах, ни в вики-системе. В совместном отчете Unisphere Research, KM World и KMS Lighthouse указано, что в отдельных случаях сотрудник может искать информацию для клиента и 30 минут, и два часа. Представляете, как будет злиться абонент или покупатель, пока ищут ответ на его вопрос? Скорее всего, сотруднику, который с ним общается, придется столкнуться с негативом, а через несколько месяцев такой стрессовой работы он уволится. Ни о каких кросс-продажах в такой ситуации речь уже не идет. Кроме того, не получится выстроить омниканальную коммуникацию с клиентом, когда во всех каналах коммуникации клиент получает одну и ту же информацию. А потенциальный покупатель скорее всего разозлится, когда узнает, что на сайте написано одно, в колл-центре ему сообщили другое, а в отделении – третье. К тому же обновлять знания в разрозненных документах будет сложно, это потребует много времени и армии контент-менеджеров. А это риск, что сотрудники будут использовать в своей работе неактуальные сведения. Обучение новых сотрудников также будет занимать неоправданно много времени. Подробнее читайте по ссылке: https://www.e-xecutive.ru/management/practices/1992197-kak-sistema-upravleniya-znaniyami-pomogla-na-udalenke

“Открытые системы”, 13.04.2020 Михаил Зырянов Эксперты компании DIS Group — о переменах в управлении ИТ в связи с COVID-19, тенденциях в отношениях между ИТ и бизнесом и о завтрашнем дне ITSM. Массовый переход к удалённой работе потребовал кардинальной перестройки стандартах процессов и принципов работы ИТ-службы. Но переход на удалённую работу — лишь одна из множества задач, которую она должна решать быстро и эффективно. Для этого ИТ-службе требуется гибкость, в том числе в выстраивании отношений с бизнесом, который сам активно внедряет инновации и обращается к ИТ не столько за реализацией проектов, сколько за ресурсами, которые для этого требуются. О том, как ИТ-департаменты приспосабливаются к переменам, какие тенденции прослеживаются в отношениях ИТ и бизнеса и как будет развиваться управление ИТ в будущем, рассказывают Михаил Комаров, директор направления BMC Software и Informatica, и Евгений Васильев, руководитель направления продаж решений BMC Software компании DIS Group.

Евгений Васильев: Для начала необходимо провести масштабную проверку. У всех пользователей должны быть необходимые права и доступ ко всем системам, которые им нужны для выполнения своих обязанностей. В системах важно настроить отслеживание и мониторинг действий пользователей. Оптимально, чтобы у вас была возможность раздавать и отслеживать права в автоматическом режиме. Делать это можно с помощью специализированной системы автоматизации. Кроме того, в условиях удалённой работы важно, чтобы ваша ITSM-платформа поддерживала омниканальность взаимодействия с Service Desk. В противном случае часть запросов может потеряться в мессенджерах и чатах. Нагрузка на Service Desk возрастёт в любом случае, постарайтесь ее снизить. Создайте в базе знаний статьи с описанием того, как самостоятельно организовать удалённую работу, дайте в этих статьях ссылки на необходимые ИТ- и бизнес-сервисы. Ссылки на сами статьи разместите на корпоративном портале компании на видном месте, а в самой базе знаний настройте автоматическое распознавание обращений по удалённой работе и отправку пользователям ссылок на необходимые материалы. Не забывайте, что изменятся шаблоны потребления сервисов, поэтому важно заранее позаботиться, чтобы всем системам хватало ресурсов и мощности для работы. Возможно, придётся какие-то ресурсы перераспределить.

Евгений Васильев: Прежде всего, надо определиться, что мы имеем в виду, когда говорим об управлении ИТ. BMC Software выделяет внутри этой дисциплины три ключевых направления: управление ИТ-услугами (ITSM), мониторинг ИТ-сервисов, автоматизация бизнес-процессов. В большинстве компаний основные ИТ-системы функционируют уже давно, фундамент для управления ими выстроен. Развитие идёт по эволюционному пути: эффективность управления ИТ повышается планомерно, без резких переходов. При этом можно выделить три ключевых фактора, которые определяют это развитие. Во-первых, многие компании сейчас активно встраивают в существующий ИТ-ландшафт инновационные решения (чат-боты, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, различные подходы к монетизации данных). С одной стороны, эти инновации делают ИТ-услуги более привлекательными для конечного пользователя и эффективными для ИТ-организации. С другой стороны, из-за новых решений усложняется как ИТ-ландшафт и контроль за ним, так и управления ИТ в целом. Второй фактор, который влияет на управление ИТ, — распространение современных подходов к разработке — Agile и DevOps. Третий фактор — смещение фокуса с управления инфраструктурой на управление приложениями и бизнес-сервисами. Раньше в большей степени внимание уделялось вопросам инфраструктуры и в меньшей — приложений. Сейчас инфраструктура зачастую приобретается в облаке или берется в хостинг, управлять ей стало проще благодаря программно-определяемым подходам. В тоже время ландшафт ПО стал очень массивным. Появилось больше приложений ? это и вендорское ПО, и OpenSource, и собственные разработки компаний, а часть функциональности приобретается как облачные сервисы. Такая смена приоритетов накладывает свой отпечаток на управление ИТ и на способы автоматизации ИТ-процессов.

Михаил Комаров: Небольшие сдвиги в управлении ИТ происходят постоянно. Интересно, что некоторые из них напоминают маятник: движутся то в одну, то в другую строну. Так, всего несколько лет назад на рынке активно распространялся аутсорсинг различных ИТ-задач. Сейчас маятник качнулся в другую сторону. Многие компании стремятся справляться собственными силами, наращивают штат сотрудников. Те ИТ-подразделения, которые ранее были выведены в отдельную организацию, снова вливаются в материнские компании. Вместе с этим, все чаще начинает использоваться облачная инфраструктура, которую можно считать разновидностью аутсорсинга. Полагаю, мы и дальше будем наблюдать покачивание маятника между инсорсингом и аутсорсингом то в одну сторону, то в другую, и это тоже будет влиять на управление ИТ. Еще одна важная тенденция — стремление к гибкости внедряемых решений и поддержка различных стилей управления ИТ в компаниях. И то, и другое помогает при необходимости быстро и эффективно внедрять новые бизнес-модели и технологические подходы. Из-за неопределенности завтрашнего дня на первое место выходит умение быстро адаптироваться под новую реальность и быстро внедрять новые технологии.

Михаил Комаров: Сейчас вокруг целого ряда компаний, которые преуспели в цифровой трансформации, создаются партнёрские экосистемы. Компании внутри такой экосистемы активно взаимодействуют: они обмениваются данными и, реализуя концепцию так называемых открытых данных, могут подключать свои приложения к приложениям и инфраструктуре друг друга через открытые API. Такое тесное сотрудничество внутри экосистемы может привести к росту количества инцидентов. Это касается и инцидентов внутри периметра информационной безопасности компании, и за ним — внутри экосистемы. Важно, чтобы решения для автоматизации ИТ позволяли гибко управлять ролевой моделью и политиками безопасности не только внутри одной компании, но и на стыке с партнерами экосистемы. Также цифровая трансформация приведёт к дальнейшему росту объемов данных в ИТ-системах, повышению их сложности, появлению новых систем на поддержке. Поэтому без помощи машинного обучения и искусственного интеллекта для решения рутинных задач будет очень сложно обойтись. Евгений Васильев: Изменять процессы приходится постоянно — не случайно появляются новые редакции ITIL. В частности, в четвертой версии ITIL появилось понятие «цепочка создания стоимости» (Value Chain), потому что концепция сервисного подхода вышла за рамки ИТ, распространилась и на другие услуги. Большую важность также приобрёл пользовательский опыт (User Experience). Также процессы приходится менять из-за задач, связанных с разработкой приложений и внедрением гибких подходов к управлению, в том числе управлению процессами, причем не только в области ИТ. Вместе с тем, от основ традиционного ITIL отказываться нельзя. Едва ли в обозримом будущем исчезнут инциденты или станет ненужной служба Service Desk. Как раз наоборот: сервисный подход играет всё большую роль в крупных компаниях. Разумеется, инструменты автоматизации ИТ-операций и процессов обязательно должны быть готовы к изменениям и соответствовать ITIL v4.

Евгений Васильев: Сегодня организации, в том числе изначально весьма далекие от ИТ-рынка, активно ведут внутреннюю разработку ИТ-решений. Они не только стремятся самостоятельно создавать системы, которые раньше обычно приобретались у поставщиков, но и выводят свои ИТ-продукты на рынок. Из-за этого возникает необходимость встроить процессы разработки в существующие процессы ИТ-департаментов. Нельзя управлять инфраструктурой и разработкой по отдельности, никак их не координируя. Неслучайно столь широкое распространение получала методология DevOps, смысл которой в тесном взаимодействии тех, кто создает системы, и тех, кто отвечает за их эксплуатацию и обслуживание. Применение современных методов разработки в ИТ-департаменте помогает быстрее отвечать на запросы пользователей, находить способы решения их задач. Гибкий подход позволяет быстрее внедрять изменения, не создавая при этом больших проблем или неудобств для сотрудников и бизнеса в целом. Но, как многие уже убедились, методология Agile подходит не для всех проектов. Некоторые (например, связанные с инфраструктурными изменениями) стоит продолжать реализовывать на основе традиционных методов проектного управления. Михаил Комаров: Важнейшее достижение от внедрения методологии гибкой разработки — улучшение взаимодействия бизнеса и ИТ. Методология помогла им понять друг друга, научиться эффективно организовывать и применять совместные команды. В целом ряде компаний ИТ-департамент становится «продающей» службой. Я знаю примеры компаний, где ИТ-сотрудников специально учили тому, как «продавать» свои услуги и проекты бизнесу. А «продать», не понимая потребности и задачи бизнес-подразделений, невозможно. Также это сделало ИТ-службы более клиентоориентированными. Также растет популярность мониторинга потребления ИТ-услуг в рамках отдельных бизнес-функций, а не конкретного оборудования. Бизнес, с одной стороны, хочет знать, какие затраты на инфраструктуру он несет (например, по конкретному продукту или услуге) с другой — прогнозировать потребности именно по этой функции или услуге.

Михаил Комаров: В ходе первой волны распространения технологий Big Data за пределами интернет-компаний у бизнеса сформировались сильно завышенные ожидания от их внедрения. Многие считали, что Big Data — это «черный ящик», который достаточно установить, и экономический эффект будет сразу достигнут. Но всё оказалось иначе. Во-первых, управление Hadoop требует гораздо больших затрат на поддержку, чем реляционные базы данных. Обычно сам кластер состоит из десятков и сотен узлов, управлять которыми — непростая задача. Нужны квалифицированные сотрудники с довольно широким набором компетенций как в области инфраструктуры, так и на прикладном уровне. Ситуацию усложняет то, что Hadoop — активно развивающаяся технология, менее стабильная, чем классические решения для работы с данными, и требует более частых обновлений, чем они. Во-вторых, технология Big Data сама по себе ничего не создает, кто-то должен готовить данные, кто-то — их анализировать, а кто-то — генерировать идеи, которые принесут деньги на основе этих данных. По нашему опыту, средняя команда Hadoop насчитывает около двух десятков сотрудников, в нее входят специалисты, отвечающие за инфраструктуру, приложения, загрузку и преобразование данных, их анализ, создание новых продуктов и так далее. Чтобы получить значимый результат, всю эту команду необходимо эффективно организовать, настроить её процессы. И, конечно же, чтобы извлечь из данных выгоду, нужен целый набор разнообразных технологий: Spark, Hive, Java, Impala, Scala, R, Phyton и многие другие. Эти технологии постоянно меняются, а для их эффективного использования сотрудники должны постоянно обучаться. К тому же, важно не только реализовать алгоритмы обработки данных, но и встроить их в единый, многоступенчатый процесс загрузки и преобразования. Данный процесс может затрагивать задачи вне кластера. Важно при этом обеспечивать единый сквозной мониторинг всех этапов этого процесса. Современные решения в этой области, такие как BMC Control-M, позволяют подключиться к различным платформам и приложениям — от ERP и систем DevOps до Hadoop и Интернета вещей — и выстроить единый конвейер запуска процессов в этих платформах, а также мониторинга и управления всем, что происходит с данными. Подобные решения также помогают автоматизировать процессы внесения изменений в данные и эмулировать исполнение новых задач в будущем. Евгений Васильев: В качестве примера можно привести логистическую компанию Navistar. Она оперирует многими тысячами грузовиков, оборудованных датчиками, и собирает с них около 20 млн сообщений в день. Control-M помогает Navistar автоматизировать сложные потоки операций в системах, перемещать данные в Hadoop для анализа. Благодаря оптимизации работы с данными компания смогла эффективнее их анализировать. А это в свою очередь значительно снизило затраты на ремонт и уменьшило потери, связанные с простоем транспорта из-за поломок. Компании, ведущие масштабную разработку DevOps, также остро нуждаются в платформах для автоматизации бизнес-процессов. Показателен тут кейс платформы бронирования билетов Amadeus. Каждый месяц в ее конвейерах разработки фиксируется порядка 5,5 тыс. изменений, в результате появляется огромное количество данных, так или иначе связанных с подготовкой и выпуском новых релизов. Справиться с постоянно растущим числом потоков операций без специализированного решения было бы невозможно.

Евгений Васильев: Тенденция такова, что компании, которые сейчас используют доработанное ПО с открытым исходным кодом или собственные наработки, по мере роста и созревания будут заменять их промышленными решениями. По моим наблюдениям, чем компания меньше и чем она гибче, тем больше у нее шансов создать полезный и работоспособный ИТ-инструментарий самостоятельно. Но по мере того, как компания растет, её ИТ-ландшафт усложняется, ей требуется все больше ресурсов для создания, поддержки и развития собственного инструментария, поэтому она, как правило, отказывается от масштабных собственных наработок в пользу индустриальных решений. Продолжат активно развиваться инструменты для обеспечения безопасного мобильного доступа пользователей и управления их мобильными устройствами и приложениями. Продолжится активная консьюмеризация ИТ, в корпоративную ИТ-систему будет внедряться больше пользовательских устройств Михаил Комаров: Одно из последствий консьюмеризации ИТ — изменение способов взаимодействия пользователей с системами. Например, пользователи хотят формулировать запросы к данным не на формальном языке, а на естественном, рассчитывая, что система их правильно поймет и выдаст нужный ответ. То же касается и каналов взаимодействия с системами: пользователи хотят иметь доступ к ним не только с ПК, но и через мобильные устройства, мессенджеры и т.д. Кроме того, как отметили недавно в Gartner, компании все больше внимания уделяют улучшению опыта сотрудников (Employee Experience), стремятся, чтобы им было удобно и приятно работать. Всё это отразилось на реалиях ИТ-службы. Она уже не столько отвечает за эксплуатацию ИТ-систем, сколько должна предугадывать потребности пользователей и реализовывать новые возможности для них, чтобы сделать их работу комфортной и плодотворной. Естественно, инструменты для управления ИТ подстраиваются под все эти изменения. Ещё один важный приоритет для ИТ-службы — снижение рисков и обеспечение информационной безопасности. Она также учитывается в инструментах управления ИТ.

Евгений Васильев: Не все инновации приживаются сложно и долго. Например, многие компании очень охотно внедряют чат-боты для оказания технической поддержки. Кроме того, для целого ряда задач управления ИТ уже успешно применяется машинное обучение и предиктивная аналитика. Например, в системах мониторинга и управления ИТ-ресурсами эти технологии используются для предотвращения неполадок и сбоев. Там, где инновации внедряются медленнее, это может быть вызвано консерватизмом ИТ-подразделений и их руководителей. Михаил Комаров: Также продолжается активная роботизация служб Service Desk, в том числе с применением RPA. Это позволяет обрабатывать больше заявок пользователей без участия ИТ-специалистов. Однако чем больше функций автоматизируется, тем больше усилий и инструментов требуется, чтобы ими управлять. Нагрузка на ИТ-департаменты не снижается, скорее перераспределяется. На текущий момент применение искусственного интеллекта наиболее распространено в рутинных операциях. Для решения сложных задач требуется участие человека, и искусственный интеллект сможет заменить его еще нескоро.

Евгений Васильев: В целом движение идет по тем же направлениям, что и в ИТ в целом: к большей автоматизации, применению искусственного интеллекта, использованию облачных сред и инструментов, совершенствованию пользовательского опыта. Все это помогает сделать процессы в ИТ-службе более прозрачными, лучше их контролировать, и в то же время более понятными и привлекательными для конечного пользователя. Кроме того, становится возможным повысить эффективность управления ИТ-сервисами, предоставлять бизнес-сотрудникам удобный доступ к информации, чтобы те реже обращались за помощью в Service Desk. На смену модели владения ИТ приходит модель потребления ИТ: все больше ресурсов приобретается по подписке, идет неуклонный переход к модели «всё как сервис». Михаил Комаров: «Классические» ИТ-службы в компаниях все больше концентрируются на поддержке базовых сервисов, функций и инфраструктуры. Многие ИТ-задачи для бизнеса уже решаются внутри бизнес-подразделений. Там развиваются свои команды разработки. Специалисты этих команд сами создают сервисы, которые помогают бизнесу расти и развиваться, в ИТ-службы они обычно обращаются за дополнительными ресурсами для решения своих задач. Источник: https://www.osp.ru/articles/2020/0413/13055418

Курсив, 18.02.2020 Мнение управляющего директора ДБ «Альфа-Банк» Максата Нуриденулы Цифровая трансформация – это не только новые технологии: Big Data, голосовые помощники, интернет вещей, искусственный интеллект и прочее. Цифровая трансформация – это новые роли в компании, новые требования к сотрудникам, новая корпоративная культура и новые бизнес-процессы. Чтобы быть успешным в этом новом бизнесе, нужно обладать новыми компетенциями и навыками.

Через три-пять лет любой руководитель должен будет уметь на основе данных принимать управленческие решения и выстраивать бизнес-процессы. Генеральный директор DIS Group KZ Канат Абиров говорит: «Все решения будут приниматься не на основе внутреннего ощущения и опыта руководителя, а на основе анализа данных. Все большее значение будут иметь технологии Big Data, машинное обучение, искусственный интеллект. Они будут помогать искать инсайты (полезные для бизнеса закономерности), предсказывать события (предиктивная аналитика), быстро проверять различные гипотезы. Те менеджеры, которые смогут подстроиться под такую схему управления, будут наиболее успешными». Речь не идет о том, что всем придется учиться программировать или управлять всеми корпоративными IТ-решениями для работы с данными. В будущем по-прежнему сохранится должность директора по данным (CDO), который будет определять методологию работы с данными и управлять корпоративными данными в целом. Сохранятся и должности инженеров по данным, аналитиков и data scientists, которые продолжат помогать остальным сотрудникам эффективно работать с информацией. Все менеджеры в своей работе продолжат ежедневно сталкиваться с задачами, для выполнения которых им будут нужны данные. Важно уметь определять, какие именно данные понадобятся в работе. Как, где и с помощью каких инструментов их лучше собрать, насколько регулярно это необходимо делать, и кто именно будет выполнять эту работу. Собранные и правильно структурированные данные помогут маркетологу предложить новые сервисы и сделать персонализированное предложение, предугадав потребности клиента, а директору по развитию подскажут новую бизнес-модель. Эти выводы подтверждает отчет 2019 года исследовательского агентства IDC, согласно которому ориентированность на использование данных станет одним из важнейших навыков корпоративной «культуры будущего». К 2024 году этими навыками овладеют руководители в 50% компаний из списка 2 тыс. самых крупных в мире.

Для руководителя важно не только принять правильное решение, но и уметь его презентовать и совету директоров, и подчиненным, и другим заинтересованным лицам. Сейчас для этого используются отчеты, которые распечатываются или загружаются в Power Point в текстовом виде или в виде графиков, таблиц, схем. В будущем для презентации данных будут широко использоваться дашборды – визуальное представление наиболее важной информации в рамках одного экрана. Хорошо продуманный дашборд позволит сэкономить время на презентацию данных, сделать ее более точной и актуальной, обновлять ее в реальном времени. Во многих компаниях переход к такому представлению информации уже начался. Создавать дашборды нужно учиться – чтобы отсортировывать ключевую информацию, которая будет представлена, логику ее расположения, правильно выбирать источники данных.

Аналитики издания Harvard Business Review выделили факторы, которые позволяют компаниями успешнее нанимать специалистов для осуществления цифровой трансформации в своих организациях. Для этого они опросили более тысячи руководителей по всему миру. Прежде всего, успешные с точки зрения цифровой трансформации компании в большей степени обращают внимание на потенциал сотрудников, чем на их достижения. Связано это с тем, что технологии сейчас развиваются очень быстро, экспертиза быстро устаревает. На первое место выходят быстрая обучаемость, способность приспосабливаться и профессиональная любознательность. Естественно, такой подход требует постоянного обучения сотрудников новым инструментам и методикам. Так, сейчас в СНГ большинство крупных компаний уже открыло собственые центры обучения. Свои школы данных в России есть у «Ростелекома», «Сибура», ПАО «Вымпелком» и других, в Казахстане – у «Альфа-Банк Казахстан». В таких школах учатся не только технические специалисты, но и сотрудники других бизнес-подразделений: маркетинга, HR и прочих. Также важный фактор для цифровой трансформации, согласно Harvard Business Review, – хорошо развитые коммуникативные навыки сотрудников. Самым востребованным из них оказалась способность работать в команде. Кроме того, те, кто преуспели в цифровой трансформации, больше обращают внимание на вклад, который сотрудник может сделать для команды, и стимулируют работников к росту. … Подробнее: https://kursiv.kz/news/biznes/2020-02/kakie-navyki-nuzhny-sovremennomu-rukovoditelyu-cifrovoy-organizacii Копирование возможно только при ссылке на Kursiv.kz. Все права защищены.

“Цифровая экономика”, 13.11.2019 Приложение №208 стр. 18 Сегодня многие отрасли испытывают недостаток в квалифицированных кадрах. Особенно данная проблема актуальна для сферы цифровой экономики. При этом эксперты указывают на имеющуюся связь между дефицитом IT-специалистов и образованием. «Термин “IT-специалист” имеет достаточно широкий спектр интерпретаций, и зачастую таким специалистом считают и квалифицированного разработчика цифровых продуктов и инструментов, и подготовленного пользователя таких инструментов, а иногда и просто IT-грамотного человека. Дефицит специалистов относится в первую очередь к квалифицированным разработчикам — действительно, для многих компаний именно нехватка высококлассных программистов-разработчиков является фактором, ограничивающим возможности роста, рынок труда сильно перегрет: спрос существенно превышает предложение, а зарплаты IT-специалистов существенно превышают средние. В то же время для цифровой экономики необходимы все эти категории специалистов, и в федеральной программе “Кадры для цифровой экономики” национального проекта специально предусмотрены мероприятия по всем этим трем направлениям. Естественно, количественные характеристики и образовательные требования в этих мероприятиях существенно отличаются. Будущие профессионалы-разработчики, аналитики данных, инженеры-программисты должны получать высшее образование, а вот подготовка пользователей цифровых продуктов (и тем более обучение по программам цифровой грамотности) может осуществляться по модели дополнительного образования, в том числе и онлайн»,— поясняет Игорь Агамирзян, вице-президент НИУ «Высшая школа экономики», профессор факультета компьютерных наук. «Для цифровой трансформации экономики сейчас действительно не хватает кадров. Речь идет не только о разработчиках IT-инструментов, но и о специалистах, которые будут эти инструменты использовать на местах, и о грамотных управленцах проектами, способных внедрить инновации и перестроить компании на новый, цифровой лад. Так, в области работы с данными сейчас ощущается значительный дефицит специалистов, которые обеспечивают качество, доступность, защиту, надежность корпоративной информации. Среди них — инженеры по данным, архитекторы данных. Кроме того, не хватает аналитиков Big Data, data scientists. Причин дефицита кадров несколько. Технологии развиваются очень быстро, система образования не успевает под них подстраиваться. Кроме того, некоторые позиции теперь предполагают наличие компетенций из смежных областей. Так, data scientist, прежде всего, должен хорошо владеть математическим аппаратом и уметь программировать. При этом от него все чаще требуется хорошее знание бизнеса, а иногда и навыков инженера по данным. Пока этому мало где учат, поэтому крупные компании запускают свои внутренние обучающие программы для подготовки таких кадров»,— отмечает Павел Лихницкий, генеральный директор DIS Group.

Екатерина Осорина, руководитель Учебного центра SAP, считает, что скачок технологий, который сейчас произошел и который будет продолжаться, сильно изменил парадигму бизнеса и стал причиной кадрового голода. «Россия уже сейчас серьезно отстает от лидеров рынка (США, Великобритания и Китай) по количеству IT-специалистов — их вдвое меньше. Помимо этого, нам не хватает разработчиков: их всего 20% от общего количества айтишников, тогда как именно они больше всего нужны для активной цифровизации отраслей»,— поясняет эксперт. Эксперты отмечают связь между дефицитом IT-специалистов и образованием. «Безусловно, такая связь существует. Образовательные программы высшего образования дают неплохой фундамент, но отличаются низкой гибкостью. К примеру, программы бакалавриата принимаются сразу на все четыре года обучения. За это время появляются новые перспективные технологии и инструменты, существенно меняются подходы к их использованию. Выпускникам не хватает практического опыта для быстрого включения в работу. Есть и плюсы: благодаря сильному фундаментальному физико-математическому блоку создается хорошая база. На достаточном уровне изучаются основы программирования. Однако практический компонент все же очень слабый»,— поясняет Алексей Дворецкий, руководитель направления обучения и развития ООО «Центр развития человеческого капитала». Павел Лихницкий считает, что российское образование достаточно качественное, универсальное. Это позволяет молодым специалистам достаточно быстро осваивать новые технологии, переучиваться. «Но, на мой взгляд, нужно, чтобы у студентов вузов была возможность при обучении получать также более прикладные навыки на реальных проектах. Это поможет проводить цифровую трансформацию быстрее и эффективнее. Также важно пересмотреть многие образовательные программы для не IT-специалистов. В них нужно ввести курсы по работе с цифровыми инструментами»,— добавляет эксперт. «Очевидно, что в цифровой экономике любая интеллектуальная деятельность требует использования цифровых инструментов и, соответственно, подготовка специалистов по областям деятельности подразумевает введение заметного объема цифровых технологий: современному инженеру-машиностроителю цифровой грамотности недостаточно — он должен свободно владеть цифровыми инструментами проектирования, моделирования, создания цифровых макетов и цифровых двойников. Для финансиста или управленца нужны свои цифровые инструменты, для исследователя — свои. Поэтому неизбежно IT-тематика будет расширяться и внедряться во все образовательные программы высшего образования, независимо от специальности. А цифровая грамотность, культура работы с данными будут превращаться в обязательный реквизит любого образованного человека»,— заключает Игорь Агамирзян. Александра Глазкова, вице-президент по HR и PR компании BIOCAD, считает, что потребность в специалистах IT-сектора можно и нужно было предвидеть много лет назад. «Последнее десятилетие было очевидно, что IT-сектор получит сильное развитие, и учебным учреждениям нужно было максимально быстро адаптироваться и подстроить свои учебные планы под этот уклон. Сейчас мы видим тушение пожара и закрытие текущих потребностей»,— поясняет эксперт.

Алексей Дворецкий отмечает, что сейчас компании вынуждены активно включаться в процесс подготовки кадров для удовлетворения своих запросов. «Собственные бесплатные школы для обучения специалистов по работе с данными есть у “Ростелекома”, “Вымпелкома”, МТС, Альфа-банка (Казахстан) и других. Многие такие программы бесплатные. Производители IT-инструментов также проводят бесплатные обучающие курсы по работе со своими технологиями для всех желающих, приглашают студентов на стажировки. Мне кажется, будущее подготовки кадров для цифровой трансформации — за партнерством бизнеса и университетов»,— добавляет Павел Лихницкий. Также эксперты видят перспективы в онлайн-образовании. «Сейчас значительные деньги инвестируются в образовательные онлайн-платформы. Это не просто дистанционное образование, оно полностью интерактивное и дает такое качество обучения, что ведущие мировые университеты готовы принимать результаты экзаменов наравне с традиционными. Да, масштаб пока не тотальный и такие курсы пока не закрывают всю потребность в подготовке IT-специалистов, но развиваются такие платформы очень быстро»,— поясняет Максим Решетников, губернатор Пермского края. «Оно стирает географические и финансовые барьеры, открывает возможности к получению качественного образования широкому кругу граждан. Основные проблемы — это дефицит нового типа педагогов, способных быть мотиваторами, наставниками, кураторами и составителями персональной траектории образования»,— добавляет Александра Глазкова. Ксения Потапова Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4154777?fbclid=IwAR3Kh4OnfNw7nrc7BUzTmu–CQrTPaFvDeeIqc8M5SMmaSfxuco7oAjKlTQ

BIS-journal, 9.10.2019 Компания DeviceLock, специализирующаяся на кибербезопасности, обращалась с предложением к российским банкам рассмотреть возможность использования их продукта для борьбы с утечками. В переписке с потенциальным заказчиком менеджер компании заявляла об утечке персональных данных клиентов банка, а после отказа сотрудничать, новости об утечках попадали в СМИ. О том, что распространение информации об утечке связано с DeviceLock, рассказали представители топ-20 – Альфа-банк, Тинькофф-банк и «Открытие». Предложение о сотрудничестве банкам DeviceLock сделал ещё в июне 2018 года. Информация о продаже базы клиентов появилась практически в одно время: Тинькофф-банк и «Открытие» – в августе 2019 года, Альфа-банк – июнь 2019, Сбербанк – октябрь 2019. Напомним, ещё 5-6 августа DeviceLock распространил отчёт, в котором говорится, что клиентские базы данных половины крупнейших банков России можно купить через чёрный рынок. Факт массовых утечек сами банки, кроме Сбербанка, полностью отрицают. DeviceLock хотела продать свои решения «задорого» – цены компании были в несколько раз выше рыночных, отметил источник BIS Journal. По его мнению, через подмену понятий и шантаж DeviceLock пытается накрутить себе PR и поднять «хайп» вокруг утечек. И как бы в данном случае вели себя банки, пытаясь опровергнуть информацию, шумиха вокруг исследования об утечках всё равно будет. Шантаж со стороны DeviceLock, считает Кирилл Керценбаум (Symantec), маловероятен. Это вполне успешная на рынке компания, с большой долей международных продаж, поэтому с точки зрения репутации – это вряд ли можно предположить. Возможно, это было решение конкретного сотрудника использовать такой козырь в общении с банками, но точно это не могло быть решением компании. Поддержал мнение Кирилла и Александр Тарасов (DIS Group): «Сейчас общий тренд в компаниях – стремление демократизировать данные. Это приводит к рискам утечки данных через сотрудников. Поиск баланса между монетизацией данных (а значит и предоставления доступа к ним значительного количества сотрудников) и защитой данных – важнейшая задача для российского бизнеса». Пока вопрос: кто прав, а кто виноват остаётся открытым. И найти виновных вряд ли удастся – прямых доказательств у банков нет, а не пойман – не вор… Источник: https://ib-bank.ru/bisjournal/news/12158

Computerworld, 03.10.2019 Участники форума искали ответ на вопрос, как превратить сырые и разрозненные сведения в полезные идеи и инструменты ведения бизнеса в цифровой экономике? Новый форум издательства «Открытые системы» высветил основные возможности и подводные камни на пути извлечения выгоды из данных. Методики и опыт, концепции и инструменты – все ключевые аспекты работы с данными и информацией охватил прошедший 24 сентября форум «Управление данными 2019: стратегии, архитектуры, платформы, практики», организованный издательством «Открытые системы» и собравший около 300 участников – представителей коммерческих и государственных структур и поставщиков ИТ-решений. Одим из ключевых вопросов форума стала монетизация данных. Чтобы извлечь прибыль из данных, следует задуматься об управлении не просто потоками данных, а информационными активами. Как отметил Валерий Артемьев, консультант департамента статистики и управления данными Банка России, это понятие охватывает не только «сырые» данные, но также информацию (факты, документы, различные виды контента, классификаторы и пр.), метаданные – описания информационных активов, знания (их отличительная особенность – наличие семантической интерпретации) и артефакты искусственного интеллекта. Грамотно выстроенное управление информационными активами поможет решить очень важные вопросы: есть ли в организации нужные данные, где они находятся, как получить доступ к ним и к их описаниям, каковы их источники, поставщики и потребители. Чаще всего добиться монетизации информационными активами организации предполагают благодаря анализу данных, поэтому управление ими должно помочь получить ответы на смежные вопросы: анализировались ли интересующие нас данные прежде, решалась ли с их помощью похожая задача, какие именно данные были проанализированы, какие результаты получены, какой эффект для бизнеса достигнут, какие для этого применялись инструменты, как получить доступ к ним и пр. Отдельная тема, которую затрагивали очень многие, — управление качеством данных. Как заметил Артемьев, их качество напрямую зависит от постановки задач, которые планируется решать на их основе, и вытекающих их них критериев и их приоритетов. В любом случае, чтобы управление качеством данных принесло свои плоды, его необходимо измерять, иначе улучшать его будет практически невозможно.

«Важно позиционировать управление данными – так, чтобы обеспечить доверие заинтересованных лиц», — уверена Александра Аронова, заместитель генерального директора компании «ГЛОНАСС». В качестве примера Аронова поделилась опытом создания благоприятного информационного поля вокруг системы спасения на автодорогах «ЭРА-ГЛОНАСС». Ее появление сопровождалось мощным негативным фоном. Однако благодаря информационной кампании удалось значительно улучшить восприятие системы гражданами, убеждая их в том, что, во-первых, она поможет спасти им жизнь, если вдруг неприятности случатся с ними на дороге, а во-вторых, многочисленные устройства и установленные на них приложения от автопроизводителя собирают и передают сторонним организациям гораздо более конфиденциальные и детальные данные, чем те, что собирает «ЭРА-ГЛОНАСС». Одним из весомых аргументов является реальная эффективность системы: время реагирования экстренных служб на ее сигналы оказывается примерно вдвое меньше, чем у европейских аналогов, благодаря правильному выбору набора данных, передаваемых в случае аварии. «Государственные данные должны стать рыночным активом, — заявил Василий Слышкин, директор департамента развития архитектуры и координации информатизации Минкомсвязи РФ. – Для этого они должны удовлетворять трем ключевым условиям: обладать юридической значимостью, доступностью и безопасностью». Василий Слышкин: «Государственные данные должны стать активом на рынке данных» В настоящее время объем данных, которыми владеет наше государство, составляет около 80 Пбайт. Идет работа над созданием Национальной системы управления данных, утверждена ее концепция и «дорожная карта», которые охватывают компетенции управления данными, политику в этой области, платформу, а также эталонные данные. Ключевая цель НСУД – обеспечить доверие граждан и бизнеса к государственным данным. Она поможет установить прозрачные правила для рынка данных. В 2019-м — 2020 году предполагается реализовать пилотные проекты НСУД вместе с ЦИК (автоматизированное формирование реестра избирателей), ЦБ (цифровой профиль гражданина в части банковских услуг), ФНС (повышение качества данных в ФИАС), Минэкономразвития (создание цифровых паспортов муниципальных образований) и Росстатом (создание цифровой аналитической платформы статистики). На 2021 год запланирован запуск НСУД в действие на федеральном уровне, а к 2024-му должна быть завершена гармонизация федеральных и региональных информационных ресурсов. Как пояснил Сергей Сергиенко, руководитель направления НСУД в НИИ «Восход», при создании системы активно используется инфраструктура информационного правительства (в первую очередь СМЭВ), вокруг нее будет выстраиваться собственная экосистема. Поставщиками и потребителями данных для НСУД станут различные ведомства с их витринами данных, которые будут представлять собой контейнеры СУБД разного типа. Предполагается, что они будут обладать возможностями эластичного масштабирования, многоуровневого распределения нагрузки, оптимизации выполнения запросов и введения квот на их выполнение. Их единообразную семантику обеспечит онтология государственных данных. Вместе с тем, многие ведомства реализуют свои масштабные проекты в области данных. Так, в Счетной палате РФ ведется большая программа цифровой трансформации. Ее опорой служат данные из множества источников: от субъектов хозяйственной деятельности, закупочных электронных площадок, из ЕГАИС и других систем, где с помощью маркировки продукции отслеживается ее перемещение и сбыт, и пр. Как рассказал Михаил Петров, директор департамента цифровой трансформации Счетной палаты РФ, нынешние проекты нацелены на то, чтобы свести к минимуму ручные операции, которые инспекторы проводят в ходе проверок: цифровая платформа поможет выявлять подозрительные сделки и операции, предоставив инспекторам возможность сосредоточиться именно на них. Объекты проверки будут представлены в виде цифровых двойников. Данные для их проверок будут браться из множества источников и изучаться с помощью инструментов анализа различных типов данных (как структурированных, так и неструктурированных), предиктивной аналитики и искусственного интеллекта. Александр Чистобородов, начальник управления развития цифровых методов аудита центра экспертно-аналитических и информационных технологий Счетной палаты, уточнил: в ведомстве используется девять собственных систем, также данные поступают от других государственных систем и от субъектов контроля. Сбор, консолидацию всех данных и максимальную цифровизацию неструктурированных данных обеспечивает ведомственное озеро данных. Сложность состоит в том, что приходится иметь дело с очень большим разнообразием их форматов. Сейчас разрабатывается технология единообразного их хранения. «Сырые» данные, а также метаданные пока хранятся в MongoDB в формате JSON. В скором будущем планируется реализовать масштабное внедрение платформы Arenadata. Предполагается, что объемы накопленных в ведомстве данных будут достигать десятков и сотен петабайт. Большие выгоды для всех заинтересованных сторон сулит совместное использование медицинских данных. По словам Бориса Зингермана, генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний», в 2024 году планируется предоставить доступ к своим электронным данным всем пациентам. В 2018 году начался переход к распределенному хранению их данных на основе реестра электронных медицинских документов. «Реестр формирует новый рынок независимых систем, позволяющих вести персональные электронные медицинские карты пациентов, аккумулируя информацию из их личных кабинетов на Едином портале госуслуг, — отметил Зингерман. – Также реестр может стать основой для формирования рынка больших данных в медицине».

Судя по выступлениям, сегодня очень часто вопросы управления данными решаются в контексте цифровой трансформации организаций, которые хотят их использовать, рассчитывая извлечь из данных весомую пользу. В «Северстали», например, для этого стараются сохранить максимально возможное количество производственных данных. По словам Доната Фетисова, начальника отдела архитектуры и разработки компании, за сутки в цехах холдинга собирается более 800 Гбайт данных. Проекты для реализации выбираются в ходе встреч с представителями производственных подразделений, затем они проходят оценку в финансовых отделах и уже после того, как от них получено положительное заключение, стартуют пилотные проекты. По их завершении проводится оценка полученного эффекта и сравнение с прогнозом, и лишь затем проекты запускаются в том масштабе, в котором они были задуманы. В «Газпром нефти» работают над выстраиванием цифровой нефтяной компании. С точки зрения управления данными ключевым вопросом является обеспечение их качества – так считает Любовь Кайдалова, руководитель направления по качеству данных «Газпром нефти». Это необходимо и для большего доверия к ним, и для получения большего эффекта от их использования. Особую роль в этом играет созданная в компании система верификации данных. Как рассказал Руслан Гизатуллин, начальник управления геолого-геофизических баз данных компании «Газпромнефть НТЦ», эта система выступает в качестве ключевого элемента обеспечения качества данных. В «Росатоме» особое значение придается данным, на основе которых «живут» цифровые двойники, применяемые в рамках технологии информационного моделирования зданий и сооружений (Building Information Modeling, BIM). По словам Владимира Панчука, главного эксперта группы архитекторов госкорпорации, информационный двойник, по сути, является полной моделью объекта (например, АЭС), которая актуализируется практически в реальном времени благодаря системе датчиков и включает в себя не только данные, но также модули физических расчетов, инструменты прогнозной аналитики и пр. Чтобы обеспечить актуализацию данных, в госкорпорации создали собственную платформу, отображающую в модели то, что происходит на стройке. Среди ключевых задач, решаемых с помощью цифровых двойников, — поиск пространственных коллизий, определение физических объемов и площадей, а также выпуск двумерных документов и спецификаций. В интернет-магазине «Утконос», основной ассортимент которого составляют продукты питания и товары повседневного спроса, акцент в управлении данными делается на их монетизации. Как отметил Данила Наумов, директор по данным (Chief Data Officer, CDO) «Утконоса», добиваться монетизации здесь намерены в первую очередь благодаря встраиванию продвинутых методов аналитики в бизнес-процессы, связанные с маркетингом, управлением цепочками поставок, ценообразованием и выстраиванием ассортимента. Данные из систем ERP, CRM, управления складом, маркетингом и прочих бизнес-приложений на платформе SAP стекаются в два основных хранилища. Первое предназначено для структурированных данных, оно реализовано на основе СУБД Oracle. Вся прочая информация собирается в озере данных на платформе Spark. Ведутся эксперименты с потоками данных.

«Монетизация данных – командная игра, здесь требуется взаимодействие людей, — отметил Юрий Сирота, старший вице-президент, руководитель департамента искусственного интеллекта и анализа данных центра компетенций BI банка «УралСиб». — Цифровые инновации следует внедрять в первую очередь в тех подразделениях, бизнес-процессах, на тех участках, где вероятность успеха наиболее велика, где можно получить максимальные преимущества». Юрий Сирота: «Монетизация данных – командная игра, здесь требуется взаимодействие людей» Сирота считает, что взять на себя ответственность за управление данными должен топ-менеджер в ранге CDO. Он должен сочетать в себе знания и опыт бизнесмена, математика, ИТ-эксперта и менеджера проектов, чтобы быть и генератором бизнес-инициатив, и «продавцом» идей внутри своей организации, и специалистом по ИТ и данным, и стратегом бизнеса, и руководителем проектов. Александр Тарасов, управляющий партнер компании DIS Group, призвал различать внутреннюю монетизацию, в рамках которой проекты нацелены на оптимизацию организации и повышение ее эффективности, внешнюю – способствующую развитию каналов дистанционного взаимодействия с клиентами и партнерами, а также государственную – ориентированную на выполнение требований регулирующих органов с целью минимизации штрафных санкций, а также на реализацию проектов частно-государственного партнерства. По мнению Тарасова, в организации должен быть выстроен процесс, позволяющий лучше узнать и понять данные, которыми она располагает. В рамках этого процесса необходимо обеспечить постоянный поиск и выявление новых данных, их интеграцию и оценку качества, каталогизацию и обновление каталогов данных, ведение бизнес-глоссариев, определение владельцев данных, их публикацию и использование. Как считает Никита Кардашин, руководитель отдела развития интеллектуальных систем компании Naumen, сегодняшние тенденции подводят бизнес к тому, чтобы все, что повторяется, было автоматизировано. Чтобы этот подход реализовать эффективно, необходимо правильно выявлять точки для измерений и настраивать для них метрики, причем это касается как внутренних процессов, так и рыночного окружения организации. Одновременно существенно растут требования к данным и к их анализу: приходится работать не с записями, а с гораздо более сложными сущностями, при этом нужно не просто изучать данные, но и строить на их основе прогнозы и рекомендации для лиц, принимающих решения.

Важную роль в управлении данными играют платформы. Разработчики Arenadata выстроили свою платформу на основе ПО с открытым кодом. Как пояснил Сергей Золотарев, управляющий партнер компании Arenadata, сегодня ни один из крупных вендоров не предлагает весь спектр технологий, которые требуются для реализации разных сценариев использования данных на крупных предприятиях. Опираясь на системы с открытым кодом, в Arenadata не только создали единую универсальную платформу, ставшую популярной у российских заказчиков, к том числе из госсектора, но и предусмотрели в ней «конвейер», позволяющий наращивать ее новыми возможностями. На работу с современными экосистемами данных ориентировали свою программно-аппаратную платформу Hitachi Content Platform (HCP) в компании Hitachi Vantara. По выражению Алексея Никифорова, руководителя подразделения технологических решений Hitachi Vantara, HCP – это «универсальный боец» в мире данных: платформа может использоваться в самых разных сценариях, предусматривающих работу как со структурированными, так и с неструктурированными данными, поддерживает файловое, блочное и объектное хранение и пр. Платформа обеспечивает поиск и индексацию информации, токенизацию конфиденциальной информации и пр. Программное обеспечение платформы позволяет реализовать единый ETL-конвейер для подготовки данных. Сделать реализацию подготовки и загрузки данных для их последующего изучения и анализа более качественной и менее затратной нацелена среда визуальной разработки ETL-приложений Neoflex Datagram. Среда унифицирует подходы к работе с различными источниками данных, автоматически генерирует код приложений на языке Scala, предоставляет возможность применять бизнес-правила и библиотеки машинного обучения на этапе трансформации данных, и кроме того, позволяет анализировать данные с использованием языков Python и R. Что также важно, среда обеспечивает потоковую.обработку и интеграцию данных на основе Apache Kafka. Как сообщил Артем Меркулов, руководитель бизнес-направления Big Data Solutions компании «Неофлекс», среда поддерживает разработку по методике DevOps и может использоваться в инструментальных конвейерах непрерывной интеграции и развертывания релизов приложений. Собственную облачную платформу предлагает клиентам Mail.Ru Group. Платформа объединяет множество различных сервисов и инструментов, в том числе те, что предназначены для работы с данными – для их хранения и архивирования (с «холодным» доступом) и оперативной работы, в том числе веб-сервисов, ориентированных на распространение цифрового контента. Также поддерживается стандартный API-интерфейс Amazon S3 для объектного хранения данных. В прошлом году появились отдельные сервисы для работы с большими данными на основе Hadoop, Apache Spark, HBase и Kafka. Как отметил Дмитрий Лазаренко, директор по продажам PaaS-сервисов Mail.Ru Cloud Solutions, платформа позволяет работать с разнородными источниками и форматами данных, давая компаниям возможность решать самые разные задачи, связанные с хранением, анализом и монетизацией информационных активов.

В финале конференции прозвучал анонс премии CDO Award 2020 — награды, учрежденной издательством «Открытые системы» и профессиональным ресурсом «Директор информационной службы» для руководителей, отвечающих за стратегию работы с данными, определение принципов хранения и обработки данных, политик использования данных и формирование корпоративной культуры работы с данными. Прием заявок на участие стартовал 1 октября 2019 года. Присуждение премии планируется проводить по пяти номинациям вместо четырех, как было в «дебютном» конкурсе CDO Award 2019. Источник: https://computerworld.ru/articles/Upravlenie-dannymi–2019-v-poiskah-monetizatsii

Cnews, 16.09.2019

Cегодня данные оказываются центральным звеном в работе предприятий, обретающих цифровой облик. Своими мыслями о том, как меняется роль и место технологий работы с данными в современных компаниях, CNews рассказал Эмилио Вальдес, вице-президент компании Informatica по регионам: Европа, Ближний Восток, Африка и Латинская Америка, и Рази Шарир, вице-президент Informatica по продуктам Big Data. CNews: Компания Informatica занимается технологиями управления данными уже четверть века. Насколько существенно изменилась за это время бизнес-аналитика? Эмилио Вальдес: Да, уже более 26 лет мы занимаемся тем, что помогаем клиентам трансформировать данные в знания, полезные для ведения бизнеса. В начале этого пути актуальным направлением была бизнес-аналитика, Business Intelligence. Но с течением времени данный подход активно эволюционировал, и сегодня самой горячей темой на рынке является искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (Machine Learning, ML). Причем, если еще несколько лет назад эти вопросы относились к разряду научных исследований и было сложно представить, как их привязать к бизнес-задачам, то сегодня применение ИИ и ML позволяет решать принципиально новые задачи бизнеса. CNews: Все дело – в появлении новых методов обработки имеющихся данных с помощью технологий ИИ? Эмилио Вальдес: Все несколько сложнее. Между данными и методами ИИ имеются, скажем так, двусторонние отношения: данные нужны ИИ для работы алгоритмов, а ИИ, в свою очередь, необходим, чтобы управлять обработкой данных. Приведу пример. Буквально на днях Informatica объявила о выходе на рынок нового продукта – Customer 360 Insights. Это ИТ-решение относится к решениям для управления мастер- данными. С помощью искусственного интеллекта Informatica Claire оно связывает разрозненные клиентские данные из множества источников различной природы: социальные сети, чаты, сиcтемы call-центра, приложения электронной торговли, аналитические хранилища данных и т.д. Таким образом создаётся широкое и актуальное понимание клиента в контексте его действий. Customer 360 Insights не только синтезирует все это множество разноплановых и неструктурированных данных в единое понимание клиента. Решение также рекомендует следующее действие в общении с ним. Клиент в реальном времени связывается с контекстом своих действий, что помогает – также в реальном времени – предугадать, какой продукт лучше всего ему предложить. Этот подход прекрасно иллюстрирует эволюцию: от традиционной аналитики к реальным инсайтам, на основе которых можно действовать. Cегодня на первый план выходит аналитика нового поколения, в том числе, предиктивная. Она обеспечивает поиск инсайтов, то есть предположений о закономерностях, имеющихся в данных, которые полезны для бизнеса. CNews: Инсайты – это, пожалуй, один из краеугольных камней современных аналитических технологий на базе ИИ. Однако генерировать инсайты с помощью ИТ-решений крайне сложно, в связи с чем этой деятельностью обычно занимается человек-аналитик. Как компании Informatica удалось добиться серьезных результатов в автоматизации инсайтов? Похоже на магию… Рази Шарир: Искусственный интеллект – это не магия. Это набор алгоритмов: статистические, стохастические, детерминистские алгоритмы и много других. Используются также семантические алгоритмы: обработка текстов на естественных языках, лингвистический анализ, преобразование текста в смысловой элемент. Все эти алгоритмы должны работать вместе, чтобы давать правильный результат. Они известны давно, используются в реальных задачах давно и продуктивно. Важно не то, насколько это новые алгоритмы. Важно, каким образом вы их подбираете для своего ИТ-решения.

Эмилио Вальдес: Да, именно так. Но это очень непростая задача. Ее решение потребовало от нас серьезных изменений, разработки новых технологий и продуктов, в том числе решений в области стратегического управления данными в компании, то есть в сфере Data Governance. Ключевой составляющей решений Informatica стал искусственный интеллект Claire – именно он помогает автоматизировать поиск и получение инсайтов, как в решении Customer 360 Insights, так и в платформе Informatica в целом. По сути, Claire обеспечивает интеллектуальное управление метаданными, которое автоматизирует операции каталогизации и мониторинга данных и, кроме того, быстро адаптируется к любым изменениям. Отдельно отмечу, что это первый в отрасли ИИ, встроенный в платформу управления данными: он автоматически распознает типы данных и объекты данных, может группировать данные, связывать их между собой и помечать их определенным образом для более быстрого понимания ситуации. Образно говоря, Claire является некоторой базовой прослойкой, которая позволяет сводить воедино все кусочки «мозаики» разрозненных данных в процессе управления данными. В частности, позволяет отыскивать похожие наборы данных в различных источниках, вырабатывать предположения, в каком месте наблюдается похожая взаимосвязь между данными или, наоборот, рассогласование данных, а также может подсказать, где качество данных низкое и каким образом это исправить. Описанная функциональность открывает широкие возможности для работы человека-аналитика. Например, Claire может предложить бизнес-аналитику дополнительные наборы данных, соответствующие поисковому запросу. А еще Claire может автоматически связывать бизнес-термины с техническими терминами, что делает работу с данными более понятной и удобной для бизнес-пользователя. Рази Шарир: В конечном итоге результат зависит от того, насколько точно искусственный интеллект сможет понять взаимодействие человека с технологией, со своей социальной средой, его поведенческие паттерны и закономерности. На основе этого уже можно предложить наиболее подходящий продукт, провести эффективную маркетинговую акцию, оказать оптимальную техническую поддержку и т.д. ИИ реально меняет корпоративный мир: мы лучше понимаем самих себя и наших клиентов. CNews: Универсальная технология обработки данных – это, несомненно, отличная вещь. Однако оборотной стороной универсальности является недостаточная гибкость и скорость адаптации к специфическим особенностям конкретных задач. Как разрешить эту проблему? Эмилио Вальдес: Гибкость и адаптивность платформы управления данными Informatica заложена изначально в ее архитектуре. Клиенты в зависимости от своих бизнес-потребностей выбирают модули этой платформы. Это могут быть модули для интеграции данных, их защиты, обеспечения качества, управления мастер-данными, управления большими данными, каталогизации и прочее. Помочь с подбором модулей под конкретные бизнес-задачи могут специалисты Informatica, а также эксперты нашего российского дистрибьютора – компании DIS Group. Мы отлично понимаем, что важны не только технологии сами по себе, но и качество выполнения конкретных проектов. Специалисты DIS Group, с одной стороны, хорошо знакомы с техническими особенностями самой платформы управления данными. С другой стороны, они глубоко понимают российский бизнес, его задачи и потребности и могут помочь настроить решения так, чтобы они приносили максимальную пользу клиентам. CNews: Для любого предприятия, работающего в любой стране, важнейшее значение имеет соответствие требованиям локальных регуляторов. Вопросы compliance – это угроза для адаптивности универсальных механизмов обработки данных? Эмилио Вальдес: Для нас требования регуляторов – это не угроза, это возможности. Многие наши решения нацелены именно на то, чтобы помочь нашим клиентам соответствовать требованиям регуляторов, скажем, GDPR (General Data Protection Regulation, правила обработки персональных данных) в Европе или федеральный закон 152-ФЗ «О персональных данных» в России. В целом мы рассматриваем задачу управления корпоративными данными, с точки зрения большого количества разнообразных данных и большого количества различных требований регуляторов, определяющих работу с этими данными. Отличный пример – банки и телеком-компании. Это, пожалуй, самые «data-емкие» отрасли: там реально много данных и требований к работе с ними, в частности, упомянутые законы об обработке персональных данных граждан. В соответствии с конкретным набором конкретных требований регуляторов решения Informatica помогают клиенту находить потенциальные проблемы с безопасностью данных, выявлять чувствительные данные, например, медицинские сведения, в ИТ-системах компании и маскировать их, обезличивать для дальнейшей обработки и т.п. Искусственный интеллект Claire, в частности, указывает источники данных для составления обязательной отчетности для регуляторов. CNews: Интрига сегодняшнего дня: проприетарное ИТ-решение vs. Open source. Для одних вендоров поставщики open source – это прямые конкуренты, а другие трансформируют свои ИТ-решения в open source, делая ПО открытым, бесплатным. Как компания Informatica относится к миру open source? Рази Шарир: Решения open-source проходят цикл развития, очень похожий на эволюцию закрытых продуктов, и многие из них в итоге становятся коммерческими. Это мы можем видеть на примере Linux, Apache Hadoop, Apache Spark и др. Многие организации, которые сейчас используют Hadoop, используют именно коммерческие дистрибутивы. Ведь корпоративным решениям нужна отладка, настройка, техническая поддержка. Кто это будет делать для open-source-инструмента? Если вы крупный оператор связи, банк или организация в сфере здравоохранения, как вы будете ложиться спать, зная, что ваша информация управляется ИТ-решением, за работу которого никто не отвечает? Разработчики коммерческих решений отвечают за их качество перед своими клиентами, поэтому стараются постоянно улучшать и оптимизировать код своих продуктов. Платформа Hadoop сама по себе не конкурирует с решениями Informatica. На практике различные продукты этой экосистемы прекрасно сочетаются с нашей платформой. Скажу больше: часто при интеграции данных из традиционных источников в Hadoop просто необходимо решение Informatica. Например, среди российских клиентов много компаний, которые используют связку Informatica-Hadoop. Отличный пример – проект Ассоциации Независимых Аптек (АСНА). Платформа Informatica обеспечивает открытые API, аналитики и специалисты по данным (data scientists) могут легко подключать к ней удобные для них инструменты по работе с большими данными, будь то Apache Spark или Azure Databricks. Отдельно отмечу, что не нужно гнаться за технологией ради самой технологии. Нужно гнаться за реальным бизнес-результатом. Informatica предлагает именно комплексную поддержку использования данных: клиенты приходят к нам с бизнес-задачей и уходят с готовым решением и пониманием, как это реализовать, с точки зрения технологии. CNews: ИТ-мир быстро двигается в сторону принятия решений в реальном времени. Есть ли ответ на этот вызов в решениях Informatica? Рази Шарир: Исторически продукты Informatica работали с пакетной обработкой данных. Сегодня источники данных становятся все разнообразнее, а сами данные поступают на обработку в реальном времени, в виде, так называемых, потоков данных. Платформа Informatica в нынешнем виде дает возможность работать с потоковыми данными, например, полученных с датчиков интернета вещей. При этом не имеет значения, где порождаются данные: на турбине самолета или металлообрабатывающем станке с ЧПУ. Информация обрабатывается именно по мере поступления, не приходится ждать накопления большего набора данных в базе данных или озере. CNews: Поистине Data Governance принадлежит будущее! Вопрос в том, как это понимание передать от ИТ-специалистов бизнесу. Эмилио Вальдес: Я не соглашусь с тем, что Data Governance – это будущее. Это уже настоящее. Помню, год назад в разговоре один из старших вице-президентов Informatica сказал: «Коллеги, на нас надвигается цунами управления данными». А сегодня мы уже научились жить внутри этого цунами. Инструмент Claire позволяет успешно осуществлять навигацию внутри него. Наша концепция стратегического управления корпоративными данными Data Governance примиряет техническую составляющую управления данными и бизнес-составляющую. Известно, что у каждой из этих сторон свое понимание роли и места данных в бизнес-управлении. Технический специалист мыслит понятиями наборов данных (дата-сетами), полями таблиц и категориями качества данных. Бизнес думает о проектах, корпоративных политиках, о том, кому данные принадлежат, и куда они пойдут дальше, как на этих процессах скажутся изменения в данных. Раньше это было проблемой. Сегодня можно констатировать: эти два мира перестают существовать автономно, и пришло время единого подхода к эффективному управлению данными. CNews: Похоже, вы нашли понятную «формулу» цифровой трансформации предприятия. Можете привести пример того, как с помощью такой формулы становится цифровым предприятие из какого-либо реального сектора экономики? Эмилио Вальдес: С этой точки зрения, мне лично очень нравится кейс British Petroleum (BP). Известно, что на глобальном рынке ТЭК определился глобальный переход к низкоуглеродным источникам энергии, что связано как с новыми видами энергетики, так и методами повышения энергоэффективности используемых технологий. В таких условиях British Petroleum приходится не просто трансформироваться, фактически компании приходится изобретать себя заново. Как она это сделала? В какой-то момент BP пришла к выводу, что централизованный подход к управлению данными больше для нее не применим. Стало очевидным, что бизнес-подразделениям необходим легкий и удобный доступ к данным – буквально, чтобы они могли «держать информацию на кончиках пальцев». Данные хранились в озерах данных на Hadoop. Однако в работе с озерами данных есть риск – озеро может превратиться в болото, если данные сваливать туда бессистемно, дать одинаковый доступ к ним всем сотрудникам компании. Так вот, чтобы ликвидировать этот риск, чтобы озеро данных не превратилось в болото, были использованы решения Informatica Big Data и Enterprise Data Catalog (с применением искусственного интеллекта Claire). Благодаря им сотрудник компании получает доступ только к тем данным, которые нужны ему для выполнения своих обязанностей. В любой момент времени он понимает, какие данные где хранятся и какого они качества. CNews: То, о чем вы рассказываете, – это не просто некая цифровая трансформация бизнеса. Это революция в бизнес-процессах. Как управлять сотрудниками, у которых все данные – качественные и актуальные – буквально на кончиках пальцев? Эмилио Вальдес: Доступность данных «на кончиках пальцев» – это объективный процесс эволюции. Этому помогают также продукты Informatica для самостоятельной работы с данными (self-service) аналитиков и data scientists, например, озера данных для самостоятельного поиска инсайтов. А чтобы такая доступность данных не нанесла вреда бизнесу, необходимо стратегическое и сквозное для всей организации управление Data Governance. В основе этого подхода – контроль за тем, чтобы правильная информация попадала в нужные руки. Иными словами, обеспечивается защита данных, предотвращение утечек конфиденциальной информации, оперативное выявление нарушений целостности данных. В числе важных свойств такого подхода к управлению – определение, кто является источником информации, и мониторинг изменений этой информации с течением времени. CNews: Управление данными и безопасность данных – это очень близкие вещи? Эмилио Вальдес: Да. Безопасность данных и Data Governance идут рука об руку. Система безопасности контролирует данные еще до того, как они попадут в конвейер обработки. На этом этапе может осуществляться шифрование данных, их маскирование, определение правил доступа для разных групп пользователей. Не менее важную роль играет обеспечение безопасности и далее, когда данные уже пошли по конвейеру обработки. Тут необходимо следить за тем, в какие системы они перемещаются, кто и каким образом будет с ними работать. В этой связи очень важно понимать, что и безопасность данных, и извлечение из них выгоды имеют равное и большое значение. Хороший пример – область здравоохранения. С одной стороны, важно защищать личные данные пациентов от утечки во внешний мир, в руки мошенников. С другой стороны, эти данные нужны для улучшения результатов медицинских исследований и поиска наиболее эффективных методов и средств лечения. Выход – в маскировании, обезличивании данных. Это позволяет медицине двигаться вперед. Источник: https://www.cnews.ru/reviews/analitika_30_2019/interviews/emilio_valdes