“Нефть и капитал”, 5.02.2019

Российская нефтегазовая промышленность накопила эффективный опыт цифровизации производственных и управленческих процессов, на который должны обратить внимание разработчики госпрограмм цифровой экономики, убеждены представители отрасли и ИТ-компаний. Принципиально важно, что нефтяники и газовики начали заниматься цифровизацией задолго до того, как ей «заболели» чиновники, а полученные результаты могут служить ориентиром другим отраслям. Одним из главных пунктов критики национальной программы «Цифровая экономика», на реализацию которой планируется потратить 1,8 трлн руб. (такую сумму в конце 2018 г. назвал премьер-министр Дмитрий Медведев), стала явно недостаточная представленность в ней реального сектора экономики. Основная часть программы посвящена цифровизации госуправления, новым форматам предоставления госуслуг, а также формированию среды развития высокотехнологичных компаний, что едва ли можно назвать собственно экономикой. Вопрос, какими должны быть приоритеты цифровизации реального сектора, в первую очередь промышленности, во многом остался открытым – возможно, потому, что авторы программы сочли их делом конкретных предприятий. Такой подход отчасти напомнил предыдущий замах на национальную идею в области экономической политики – пресловутое импортозамещение. Оно было объявлено государственным приоритетом в момент обострения отношений с Западом в 2013-2014 гг., хотя сотни (если не тысячи) компаний и без этого на протяжении многих лет вполне успешно решали соответствующие задачи. Тема цифровой экономики вошла в моду после того, как ее в конце 2016 г. назвал в числе национальных приоритетов президент Владимир Путин в тексте послания Федеральному собранию. На волне пиар-накачки темы вновь сложилось ощущение, что цифровизация для российских компаний – это «образ будущего», хотя для многих отраслей ее внедрение давно стало вопросом конкурентоспособности. Хорошим образцом прикладного измерения цифровой экономики по-русски может служить нефтегазовая промышленность, на протяжении всей своей истории существующая в поле глобальной конкуренции. Об этом говорит большинство из полутора десятков экспертов, откликнувшихся на предложение «НиК» поучаствовать в дискуссии о достижениях и перспективах цифровизации в отечественном ТЭК.

«Без цифровизации невозможно представить работу ни одной современной нефтяной компании, в которой постоянно принимаются ответственные решения на основе актуальной информации; цена ошибки может быть очень высока. Нефтяные и газовые компании всегда нацелены на внедрение современных ИТ-решений, которые быстро окупаются за счет снижения издержек, хотя зачастую цифровизация выполняется для устаревшего технологического оборудования и неоптимизированных бизнес-процессов», – констатирует Михаил Якушевич, бизнес-партнер по решениям в области ТЭК компании Orange Business Services Россия и СНГ. В качестве конкретных примеров он приводит ежедневные практики российских нефтяников: «Огромные массивы геолого-геофизической и промысловой информации передаются с самых удаленных месторождений в центры обработки данных, диспетчерские службы и головные офисы компаний, выполняется удаленный мониторинг бурения скважин, в реальном времени проводятся расчеты и корректировка режимов работы скважинного и наземного оборудования. Ведется постоянный информационный обмен между добывающими, транспортными, перерабатывающими и сбытовыми подразделениями ВИНК. Цифровые двойники, о которых в последнее время часто говорят, уже несколько десятков лет используются нефтяниками в виде геологических и гидродинамических моделей, моделей трубопроводов и т. п.». Нефтегазовый сектор – один из наиболее финансово обеспеченных в российской экономике, поэтому развитие технологий, включая цифровые, здесь происходит быстрее, чем в большинстве других отраслей, отмечает Дмитрий Санатов, советник вице-президента Центра стратегических разработок. Именно поэтому нефтегаз фактически не стал направлением господдержки в рамках планов по развитию «цифровой экономики». Однако, добавляет эксперт, разработчикам госпрограмм следует уделять внимание нефтегазовой отрасли, привлекая ее как поставщика лучших практик, внедренных и отработанных технологий, а также как системообразующей отрасли, цифровые платформы которой охватывают много отраслей экономики страны. Среди ведущих нефтегазовых компаний, успешно осваивающих «цифру», Санатов называет ЛУКОЙЛ и «Роснефть», которые реализуют интересные проекты в области цифровых двойников и индустриального интернета, привлекая как российских (например, платформа Tarantool Mail.ru), так и иностранных (платформа Predix GE) вендоров. Быстрее всех, по оценке эксперта, движется «Газпром нефть»: «Заслуга компании в том, что она за довольно короткие сроки вышла на реализацию проектов, значимых не только для нефтегазовой отрасли. Внедренные компанией решения – не только технологическая модернизация, но и, можно сказать, изменение бизнес-модели в отдельных направлениях деятельности. Компания больше года демонстрирует рынку успешную работу единого центра управления данными, в котором сводятся все источники данных о месторождении, а специалисты разных направлений могут эффективно согласовывать возникающие по ходу эксплуатации производственные вопросы. Такие проекты я видел 8-9 лет назад у ABB для Statoil Hydro, и очень приятно видеть их у наших компаний на таком же высоком уровне, как у иностранных». Ведущие компании отрасли занимались процессами цифровизации до появления соответствующей госпрограммы, соглашается Михаил Лапин, руководитель проектного департамента Bell Integrator. Так, «Газпром» создает ЕИП (Единое информационное пространство) и Корпоративное хранилище данных (ЦОД), «Газпром нефть» реализует проекты на основе технологии блокчейн (завершены проекты контроля заправки самолетов в аэропортах и логистики материально-технических ресурсов). «Роснефть» имеет в портфеле программы «Цифровая скважина», «Цифровая АЗС», «Цифровой завод». СИБУР успешно внедрил систему улучшенного управления технологическими процессами, Data Science (предиктивная аналитика), мобильный ТОиР (техническое обслуживание и ремонт). По словам директора по цифровым технологиям СИБУРа Алексея Агапкина, развитие цифровой химии в компании включает три технологических направления и три вида цифровых продуктов. Это передовая аналитика, решения для оптимизации процессов с помощью мобильных приложений, например ТОиР, и в области «индустрии 4.0» – технологии IoT (дополненная реальность). «Предиктивное обслуживание оборудования увеличивает производительность, повышает надежность объектов: в Тобольске на производстве полипропилена точность предсказания такой модели составляет 85%, – конкретизирует Агапкин. – Система визуализации зависимости экономики производства от технологического режима «Эконс» мотивирует вести режим максимально эффективно. В первый год работы с системой «СИБУР Кстово» получил эффект в размере 194 млн руб. Благодаря цифровизации процессов отказываемся от рутинной работы с бумажными документами: обязательные для работ на объектах повышенной опасности наряды-допуски теперь формируются в веб-приложении, обходы и ремонты оборудования благодаря приложению стали «мобильными». Разрабатываем собственную платформу для дополненной реальности. Иногда для ремонта сложного оборудования необходимо привлекать консультантов, в том числе из других стран. Чтобы привезти эксперта на площадку, нужно около трех дней, а AR-консультацию можно получить в течение нескольких часов (с учетом необходимых согласований). Промышленный интернет вещей – установили сотни датчиков на трубах теплофикационной воды на установке пиролиза «ЗапСибНефтехима», заменив регулярные обходы оборудования и «ручные» операции». Уровень цифровизации российских нефтегазовых компаний достаточно высок: процесс оцифровки данных начался в отрасли 10-15 лет назад, первые «умные месторождения» также созданы довольно давно, добавляет генеральный директор компании DIS Group Павел Лихницкий. В нефтегазовом секторе инициативы руководства страны не только мотивируют инициативы на местах, но и во многом базируются, опираются на них; цифровая трансформация в отрасли набирает обороты. Многие компании предпринимают шаги по созданию цифровых двойников месторождений («Роснефть», «Газпром нефть»), ведут пилотные проекты по использованию «цифрового зрения» дронов, динамического 3D-моделирования активов («Роснефть») и т. д. Давно и активно идет цифровизация в блоке розничных продаж нефтепродуктов, говорит Артем Скворцов, основатель сервиса Benzuber. Самый характерный пример – перевод розничными сетями традиционных АЗС в автоматические. Цифровизация в данном случае дает прямую экономию на операционных затратах АЗС, а клиентам гарантировано отсутствие эмоциональных выпадов со стороны персонала заправок. Следующим шагом стала разработка мобильных приложений наподобие Benzuber или АЗС.GO «Газпром нефти», дающих возможность оплаты топлива через смартфон. «Такие приложения, кроме автоматизации оплаты и отпуска топлива, позволяют более персонализированно относиться к клиенту, делать ему целевые предложения, в том числе и по сопутствующим товарам, более гибко проявлять заботу о нем, а не закидывать широковещательными маркетинговыми предложениями», – отмечает Скворцов.

О существенных результатах в области цифровизации свидетельствует и большое количество российских разработок цифровых решений для нефтегазовой отрасли, решающих заодно и задачи технологического импортозамещения, наиболее сложные в рамках этой доктрины. В последнее время они носят все более системный характер. Один из характерных примеров – создание Центра проектирования и сопровождения бурения ИСК «ПетроИнжиниринг», осуществляющего дистанционный дополнительный контроль проводки ствола скважины. «При бурении горизонтально-направленных скважин в условиях аномальных значений давления и температур существенно повышается риск нештатных ситуаций. Ключевую роль приобретают цифровые системы удаленного мониторинга, потребность в которых еще 10 лет назад была невелика», – отмечает генеральный директор ИСК «ПетроИнжиниринг» Александр Герасименко. Недавно с помощью нового центра удалось предотвратить крупную аварию на месторождении. После того как система мониторинга зафиксировала рост показателей давления и веса буровой колонны из-за зашламования ствола скважины, информация была передана на объект заказчику, что позволило принять оперативные меры. «Мониторинг ЧС – это только первый шаг на пути использования цифровых систем. В ближайшем времени речь будет идти о комплексном контроле всех параметров процесса бурения, построении новых технологических моделей на основе анализа больших данных, использовании машинного обучения для повышения эффективности разработки сложных объектов и т. д.», – говорит Герасименко. Перспективы дальнейшей интеграции отрасли в «цифровую экономику» он связывает с объективными причинами. Ресурсная база, активно использовавшаяся в последние 7-10 лет, устарела, экономически невыгодна и требует замены, а процессы бурения скважин с каждым годом становятся все более технологически сложными и дорогими. Недавно научно-исследовательским и испытательным центром «Недра-тест» при содействии РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина и «ИСК «ПетроИнжиниринг» разработан новый софт для реализации проектов бурения сложных скважин. По словам Герасименко, программа MarCS Engineer, аналоги которой до недавнего времени были только у иностранных нефтесервисных компаний, анализирует параметры бурового раствора, тем самым позволяя минимизировать загрязнение нефтяного пласта во время бурения и снизить риск аварии. В 2018 г. с помощью MarCS Engineer в Самарской области пробурена скважина с аномально низким пластовым давлением, в ЯНАО построены более 10 скважин с протяженностью хвостовика более 1000 м, в ХМАО пробурены скважины с интервалом горизонтального участка более 2000 м. Есть ряд образцов использования технологий Big Data отечественной разработки. Игорь Зельдец, директор по работе с корпоративными клиентами системного интегратора «КРОК», говорит, что только в последние годы многие предприятия стали находить для себя по-настоящему эффективные сценарии их применения. Предприятия добывающих отраслей всегда создавали много данных, а развитие цифровых технологий добавляет их в режиме онлайн, позволяя сразу же системно анализировать. Это дает совершенно другой бизнес-эффект, помогая более точечно влиять на производственные процессы. В 2016 г. крупнейший игрок отрасли из числа клиентов «КРОКа» смог повысить прибыль от реализации нефтепродуктов за счет оптимизации логистических затрат. «Разработанная нами система планирования поставок нефтепродуктов, основываясь на анализе всех внутренних и внешних рыночных факторов, в том числе и в режиме реального времени, предлагает оптимальный с точки зрения минимизации расходов маршрут, указывая рекомендуемый объем и вид транспорта (ж/д, нефтепровод, авто). Решение также позволяет продавать излишки и закупать сырье у других игроков рынка, обмениваться им без финансовых транзакций (SWAP-сделки), продавать часть сырья на бирже, учитывая требования законодательства», – отмечает Зельдец. В газовой отрасли примером импортозамещающих отечественных цифровых разработок могут служить первые отечественные магистральные радиорелейные станции для эксплуатации в суровых условиях Арктики и Крайнего Севера, разработанные в 2016 г. АО НПФ «Микран» по заказу «Газпрома» для газопровода «Сила Сибири». «Оборудование прошло все необходимые испытания и было выбрано в качестве основного решения связи в рамках проекта. До недавнего времени большая часть оборудования средств связи для обеспечения работы магистральных газопроводов была иностранного производства. Теперь оборудование для «Силы Сибири» разрабатывается и изготавливается российскими производителями», – отмечает руководитель отдела маркетинговых коммуникаций «Микрана» Мария Липовка.

Все сказанное логично подводит к вопросу, будет ли реальный опыт цифровизации в нефтегазовой промышленности востребован разработчиками национальной программы «цифровой экономики». По этому поводу высказываются разные мнения. Несмотря на то, что мероприятия, связанные непосредственно с цифровизацией нефтегазовой отрасли, в программе не представлены, она предполагает цифровую трансформацию ключевых отраслей, к которым относится и ТЭК, отмечает руководитель департамента развития отраслевой экспертизы ГК Softline Светлана Савельева. По ее словам, принятие программы уже послужило одним из главных драйверов появления должности директора по цифровым технологиям (Chief Digital Officer, CDO) в российских госкорпорациях; среди компаний, участвующих в пилотном проекте по созданию «цифровых» дирекций, есть и представители ТЭК – «Газпром нефть» и «Зарубежнефть». «Цифровая экономика Российской Федерации» не является закрытым документом. Она постоянно дорабатывается и обновляется. В частности, в документ планируется включить такие федеральные проекты, как «Цифровое здравоохранение», «Цифровой транспорт и логистика», «Умный город», «Цифровое сельское хозяйство» и «Цифровое строительство». Не исключено, что программа будет дополняться другими отраслевыми направлениями, такими как ТЭК и промышленность», – предполагает Савельева. Для начала хорошо бы понимать, что вообще есть цифровая экономика, уточняет генеральный директор компании «ИнфоТЭК-КОНСАЛТ» доктор экономических наук Тамара Канделаки. «Мне не нравится слово цифровизация, – поясняет она скептическое отношение к теме. – Автоматизацией производственных и управленческих процессов занимались и в советское время все без исключения предприятия, Миннефтепром, Мингазпром и Миннефтехимпром СССР, а в Губкинском институте была соответствующая кафедра, которая и готовила специалистов. Аналогичные кафедры были во всех технических вузах. Компьютеры, конечно, были другие. Управленческих систем, правда, не было – они появились уже позже, а сейчас используются практически на всех предприятиях (например, 1С). Есть специальные программы, которых множество, существуют и применяются модели нефтепереработки, которые отлично имитируют производственный процесс и применяются, например, в «Газпром нефти». Возвращаясь к искомой дефиниции «цифровой экономики», Канделаки приводит две формулировки Экспертного совета при правительстве РФ: либо «следующая фаза развития традиционных отраслей на основе интернета и цифровых технологий», либо «экономика исключительно цифровых объектов». При этом очень большие деньги, запланированные в рамках госпрограммы, должны быть потрачены до 2024 г. «Опубликованная смета затрат составлена так, что даже методом дедукции невозможно угадать, на каком варианте определения остановились принимающие решения, – комментирует эксперт. – На самом деле это неважно, так как создаваемая цифровая отрасль в любом случае пополнит собой сферу услуг (или сервисных компаний), экономика которых создается за счет оплаты оказываемых ею услуг заказчикам других отраслей, в том числе предприятиям нефтегазовой отрасли. Для окупаемости и поддержания создаваемой весьма дорогостоящей инфраструктуры нужно предложить отраслям услугу, за которую они будут готовы платить. Или обязать их покупать услугу, но это не путь рыночной экономики. Компаниям стоит предусмотреть в бюджетах затраты на цифровизацию, которые, по всей видимости, будут значительными». Чтобы подготовить обоснованные предложения в разрезе видов деятельности предприятий и организаций, разработчикам придется потрудиться, причем с участием профильных специалистов, полагает Канделаки. Это связано в том числе с тем, что после перехода статистики учета видов деятельности на рубрикатор ОКВЭД вместо старого, еще советского образца рубрикатора ОКОНХ учета по отраслям, включая нефтегазовую, фактически не осталось, а это только усугубляет проблему прогнозирования. «Уверена, что главной проблемой промышленности (да и страны) является незнание будущего, в том числе регуляторами, – говорит Канделаки. – Предсказывать очень трудно по главной причине – серьезнейшие проблемы с данными. Погрешность учета может достигать 50%, оперативность оставляет желать лучшего и так далее. Все это имеет место и на уровне России, и на уровне мира, где данные, публикуемые весьма авторитетными источниками, в действительности представляют собой оценки, и, чтобы разобраться в этой каше, приходится вживаться в образ Шерлока Холмса. Чтобы от цифровизации случилась польза, следует наладить учет и повысить оперативность. Для этого нужны прежде всего квалифицированные люди, обладающие не только интеллектом, но и опытом. Нужны методики и терминологические словники. Причем методологическая работа людьми должна вестись на постоянной основе». Николай Проценко Источник: https://oilcapital.ru/article/general/05-02-2019/ochen-naglyadnaya-tsifra

Comnews, 29.01.2019

Минпромторг и Росстандарт утвердили план стандартизации Национальной технологической инициативы (НТИ). Документ предусматривает разработку более 70 стандартов до 2025 г. в областях интернета вещей (IoT), промышленного интернета вещей (IIoT), больших данных (big data), искусственного интеллекта (AI), киберфизических систем и умного производства. Эксперты полагают, что формируемые стандарты будут отставать от развития технологий. Минпромторг и Росстандарт утвердили Перспективный план стандартизации в области передовых производственных технологий на 2018-2025 гг. Его предложила рабочая группа по совершенствованию законодательства и устранению административных барьеров Национальной технологической инициативы “Технет” совместно с техническим комитетом “Кибер-физические системы”. План предусматривает разработку свыше 70 нормативно-технических документов, регулирующих сквозные технологии цифровой промышленности. Среди них 32 стандарта в области IoT, умного производства – 19, AI – девять, big data – восемь и киберфизических систем – четыре. Как подчеркнул генеральный директор Российской венчурной компании (РВК) Александр Повалко, одним из базовых принципов НТИ стало развитие рынков, которые еще не зарегулированы инструментами стандартизации. “План разработан таким образом, чтобы не допустить отставания России по критически важным технологическим направлениям и обеспечить первенство в создании инженерных “правил игры”, – пояснил он. В прошлом году РВК через комитет “Кибер-физические системы” уже взялась за разработку более 30 национальных стандартов. Глава РВК отметил, что один из них – стандарт интернета вещей NB-Fi будет утвержден в ближайшее время. Напомним, что Техкомитет представил проект международного стандарта в области промышленного интернета вещей (IIoT) в июле 2018 г. (см. новость ComNews от 5 июля 2018 г.). Позднее его одобрили эксперты для дальнейшей разработки (см. новость ComNews от 30 октября 2018 г.). Руководитель программ РВК, председатель технического комитета “Кибер-физические системы” Никита Уткин полагает, что для того, чтобы решения и продукты отечественных компаний имели достаточный экспортный потенциал, нужно, чтобы они могли войти в существующую международную инженерно-технологическую экосистему. “Стандартизация, с одной стороны, раздвигает границы НТИ и дает возможность выйти на формирующиеся рынки, а также закрепиться на них, а с другой – национальная и международная стандартизация становится обязательным условием того, чтобы решения были в целом допущены и востребованы на этих рынках”, – поясняет он. Со своей стороны, Минпромторг рассчитывает на активное вовлечение отечественных компаний в процесс разработки и продвижения стандартов. “Минпромторг всегда отмечал крайнюю важность своевременной разработки национальных и международных стандартов и учета в них интересов российских игроков. Перспективный план стандартизации НТИ является первым системным и упорядоченным документом в сфере нормативно-технического регулирования высоких технологий”, – отметил заместитель министра промышленности и торговли России Алексей Беспрозванных, курирующий вопросы стандартизации со стороны ведомства.

Комментируя событие, исполнительный директор отраслевого союза “Нейронет” Александр Семенов отметил, что этот план будет способствовать развитию целого ряда проектов. Инфраструктурный центр “Нейронет” планирует принять участие в разработке стандартов. Объединение нацелено в первую очередь на развитие стандартизации и нормотворчества в области информационных технологий и искусственного интеллекта по направлению медицинской техники и безопасности на дороге. Бизнес-консультант направления Big Data компании DIS Group Петр Борисов поддержал инициативу. “Наличие общих базовых и основополагающих стандартов – при условии, что им следует большая часть рынка – позволяет существенно снижать риски и объем необходимых инвестиций как со стороны поставщиков технологий, так и со стороны заказчиков”, – сказал он. В то же время Петр Борисов порекомендовал не переоценивать роль такого понятия, как эталонная архитектура. “По нашему опыту, архитектура в первую очередь должна зависеть от бизнес-требований заказчика. Она может очень сильно отличаться от кейса к кейсу, – пояснил специалист DIS Group. – При этом архитектура, построенная под конкретного заказчика, под его требования и его специфику, будет всегда лучше, чем универсальная. Последняя может не учитывать отдельные специфические моменты, которые могут оказаться важными в отдельном случае”. Глава представительства Avast в России и СНГ Алексей Федоров предупредил о рисках, которые нужно учитывать при внедрении стандартов в области интернета вещей. “Рынок подключенных устройств растет в геометрической прогрессии, но производители не успевают или не хотят обеспечить полноценную защиту их пользователей, – сетует он. – Зачастую производители экономят на безопасности: например, в некоторых гаджетах не предусмотрено обновление прошивки или изменение настроек авторизации”. Эксперт Avast делает упор на то, что отраслевые стандарты в области интернета вещей должны предусматривать базовую защиту данных пользователей. В качестве подспорья для разработки отечественных стандартов Алексей Федоров приводит следующие документы: Калифорнийский законопроект SB-327 и свод правил по IoT-безопасности от Министерства по делам цифровых технологий Великобритании (первые законопроекты, нацеленные на безопасность IoT-устройств). Председатель совета директоров 3i Technologies Алексей Любимов полагает, что принятие стандартов станет ориентиром для разработчиков, которые сейчас смотрят преимущественно на мировой опыт и инициативы глобальных игроков. Однако он прогнозирует, что в ближайшей перспективе на участниках рынка разработка стандартов никак не отразится. К тому же, считает представитель 3i Technologies, скорее всего, первые стандарты будут сформулированы в общем виде. “Темпы цифровизации экономики слишком высоки, чтобы можно было зафиксировать технические требования к созданию искусственного интеллекта или систем обработки больших данных, – объясняет Алексей Любимов. – У нас накопилась значительная экспертиза в области обработки больших и сверхбольших массивов информации и речевых технологий, однако предложений принять участие в разработке национальных стандартов мы не получали”. Исполнительный директор Ассоциации разработчиков и производителей электроники (АРПЭ) Иван Покровский заметил, что стандартизация является мощнейшим инструментом влияния в промышленности, особенно в области информационных технологий. “Современным миром владеет не тот, кто обладает информацией, а тот, кто контролирует процесс стандартизации, – отмечает эксперт. – Поэтому очень важно, чтобы среди первых были приняты стандарты, которые определяют подходы к обеспечению информационной безопасности, функциональной и санкционной устойчивости решений”. Однако Ивана Покровского в представленном плане насторожило использование патентованных решений зарубежных вендоров. “Например, предполагается сделать национальным стандартом технологию LoRa. Тогда все соответствующие этому стандарту решения будут опираться на использование микросхем американской компании Semtech, которая контролирует ключевые патенты. Такая стандартизация плохо соответствует национальным интересам, и с точки зрения безопасности инфраструктуры, и с точки зрения стимулирования российских разработок. Скорее это ведет к закреплению технологической колонизации”, – говорит эксперт. Он посоветовал формулировать стандарты без привязки к частным решениям. “Хорошим признаком является возможность определения стандартов без использования названий зарубежных патентованных технологий”, – добавил Иван Покровский.

Технический комитет 194 “Кибер-физические системы” появился на базе РВК в 2017 г. Он выступает как платформа для развития цифровой экономики и Национальной технологической инициативы за счет разработки стандартов для новых перспективных рынков. Комитет объединяет ведущие научные и общественные организации, технологические компании, некоммерческие организации разработчиков оборудования и программного обеспечения. Среди его участников – ПАО “Газпром нефть”, ПАО “Ростелеком”, АО “Ангстрем-Т”, НП “Руссофт”, МГТУ им. Н.Э. Баумана, НИУ ВШЭ, МГУ им. М.В.Ломоносова и др. Рабочая группа НТИ “Технет” появилась в феврале 2017 г. для выполнения плана мероприятий Национальной технологической инициативы по развитию кросс-рыночного/кросс-отраслевого направления “Передовые производственные технологии” (ППТ). Направление “Технет” посвящено развитию и применению одного из самых важных классов “сквозных технологий”. К передовым производственным технологиям в соответствии с концепцией НТИ относятся цифровое проектирование и моделирование, включая суперкомпьютерный инжиниринг, новые материалы, в первую очередь композиционные материалы, метаматериалы, металлопорошки, аддитивные и гибридные технологии, гибкие производственные ячейки/робототехнические комплексы, всевозможные датчики, промышленный интернет, большие данные, технологии виртуальной и дополненной реальности, экспертные системы и искусственный интеллект. В рабочую группу входят представители Минпромторга, РВК, фонда “Сколково”, АО “Наука и инновации” (входит в ГК “Росатом”), АО “Объединенная судостроительная корпорация” и др. Источник: https://www.comnews.ru/content/117329/2019-01-29/minpromtorg-i-rosstandart-zakrepili-plan-standartizacii-nti

Comnews, 28.01.2019

Юлия Мельникова В большинстве российских компаний наблюдается нехватка специалистов по информационной безопасности (ИБ), недофинансирование ИБ, а также отсутствие четких планов по развитию ИБ в долгосрочной и среднесрочной перспективе. К таким выводам пришли специалисты аналитического центра Anti-Malware по итогам исследования отечественного рынка информационной безопасности. В исследовании в Anti-Malware опирались на опрос компаний из таких отраслей, как ИТ и телекоммуникации, машиностроение, финансы, банки, страхование, наука и образование, и других секторов экономики. По данным исследования в большинстве российских компаний нет системной работы по обеспечению информационной безопасности и чувствуется нехватка штатных ИБ-специалистов. Аналитики Anti-Malware.ru отмечают, что 63% опрошенных выделяют на информационную безопасность менее 500 тыс. руб. в год. “Только 12% компаний располагают бюджетом более 10 млн руб., и всего 6% компаний тратят на кибербезопасность более 50 млн руб. в год. Это сказывается на приоритетах развития ИБ в организациях. Лишь около 48% компаний четко определяют планы развития – такие результаты хорошо соотносятся со статистикой численности служб ИБ и их бюджетами. В половине российских компаний выделенных специалистов и имеющихся средств хватает только на операционную деятельность, не предполагающую среднесрочное и долгосрочное планирование”, – приводят данные в Anti-Malware. Еще один тренд, выявленный по результатам исследования, – нехватка ИБ-специалистов. В большинстве компаний (54%) над кибербезопасностью работает от одного до пяти человек, 27% организаций малого и среднего бизнеса не имеют выделенных ИБ-специалистов, в 8% крупных компаний (от 500 сотрудников и выше) отдел ИБ составляет более 20 человек, в 11% компаний – от 6 до 20 специалистов. “Нехватка квалифицированных кадров в области кибербезопасности и дефицит экспертизы – отчетливая тенденция на рынке ИБ, с которой нам часто приходится сталкиваться. Особенно это касается регионов, где нехватка знаний в области кибербезопасности приводит к существенному отставанию специалистов от глобального развития киберугроз. Очень важно создавать условия для получения образования и дополнительного профобучения в этой сфере”, – комментирует результаты отчета генеральный директор компании Attack Killer Рустэм Хайретдинов. Несмотря на нехватку ИБ-специалистов, что приводит к развитию аутсорсинга в этой сфере, лишь 20% опрошенных компаний используют аутсорсинг, 67% вообще не прибегают к аутсорсингу каких-либо услуг ИБ. “По результатам исследования виден масштаб недофинансирования ИБ в российских компаниях. У большинства из них бюджета хватает на минимальную, зачастую формальную, базовую защиту, которая на деле оказывается неэффективной против современных атак. В таких условиях объявленный государством курс на ускоренную цифровизацию экономики неминуемо создает серьезные дополнительные риски, которые необходимо учитывать уже сейчас”, – комментирует генеральный директор Anti-Malware Илья Шабанов. Аналитики, исследуя рынок ИБ, пришли к выводу, что происходит слияние ролей ИБ и ИТ. Как следует из опроса, примерно в четверти случаев решение о закупке необходимых средств защиты принимают руководители направлений ИБ или лично директор по ИБ, почти в трети случаев к решению привлекаются коллеги из ИТ. Причем значительно чаще директора по ИБ оставляют под своим контролем вопросы закупки DLP-систем, WAF и средств анализа защищенности. ИТ-департамент привлекается к принятию решений о покупке средств защиты сетевого периметра и от DDoS-атак. “В российском бизнесе идет процесс конвергенции функций ИБ- и ИТ-служб, ведь большинство инструментов ИБ перестают быть “навесными” и начинают интегрироваться в инфраструктуру. Идентичными оказываются решаемые задачи – помощь в достижении бизнес-целей и обеспечение работоспособности инфраструктуры. Оптимальный путь для ИБ-служб – стать подразделениями, способными обосновывать инвестиции в развитие отрасли: для этого нужно уходить исключительно от пассивных выполнений требований регуляторов и контроля защищенности инфраструктуры к аналитике, предупреждению нарушений, расследованию инцидентов совместно с другими департаментами”, – отметил Рустэм Хайретдинов. Специалист по информационной безопасности компании Group-IB Сергей Золотухин, комментируя результаты исследования, отметил, что было бы ошибкой считать, что системная работа по ИБ в компаниях не ведется. “В государственных компаниях подход к защите информации исторически носит сиcтемный характер, опирающийся на нормативно-правовую базу, согласованный регуляторами и обеспеченный внутренними регламентами и процедурами. В крупных коммерческих организациях также существуют внутренние структуры – департаменты, управления, отделы, в задачи которых входит обеспечение безопасности – от выработки стратегии до реализации защиты информации на практике. Что это, как не системная работа? Однако эффективность такой работы крайне низкая – именно поэтому мы наблюдаем непрекращающийся рост успешных атак. К сожалению, принципы, на которых строится системная работа, в современном мире уже устарели. Требуется изменение парадигмы мышления, для того чтобы информационная безопасность перестала быть ненужным “прицепом” к динамичному “спорткару” – бизнесу и отвечала насущным требованиям бизнеса, как тормозная система, которая позволяет максимально быстро и безопасно двигаться по сложным трассам” – говорит Сергей Золотухин. Говоря об отсутствии системной работы компаний с направлением ИБ, руководитель отдела аналитики Positive Technologies Евгений Гнедин отметил, что рынок информационной безопасности в России показывает рост. “По данным компании, рост рынка ИБ в России в 2018 г. составил 10% по сравнению с 2017 г. И при этом общее количество инцидентов, происходящих в мире, и в России в частности, также год от года растет: они приобретают все большую массовость и все чаще оборачиваются крупномасштабными эпидемиями, ущерб от которых также становится все ощутимее (от нарушения работы отдельных сервисов до полной остановки бизнес-процессов со всеми вытекающими последствиями). Получается, что, с одной стороны, среднестатистическая организация все больше сил и средств вкладывает в свою информационную безопасность, а с другой – ситуация лучше не становится”, – говорит он. В 2017 г. эксперты Positive Technologies опросили представителей 170 российских компаний – руководителей ИТ- и ИБ-подразделений, директоров. Организации, принявшие участие в исследовании, различны по сфере экономики, количеству сотрудников и офисов. Анализ показал, что бюджет, выделяемый на обеспечение ИБ некоторыми госкомпаниями, достигает 800 млн руб. в год, в то время как, например, образовательные учреждения ограничены существенно меньшими суммами. “К сожалению, комплексный подход к защите от киберугроз мы увидели только в финансовых учреждениях. Риск-ориентированный подход к решению задач информационной безопасности используется в компаниях редко и не в полном объеме. О страховании рисков кибератак большинство российских компаний либо не слышали, либо только начинают задумываться, за исключением банковской сферы, где страхование в принципе широко распространено. Хотя на Западе страхование является стандартным способом обработки рисков в тех ситуациях, когда компания не в силах принять меры для их снижения и не имеет возможности отказаться от деятельности, связанной с ними”, – сказал Евгений Гнедин. Заместитель технического директора DIS Group Василий Хасанов не вполне согласен с теми проблемами, которые были вычленены в ходе исследования. “Не могу сказать, что наблюдаю отсутствие системной работы, нехватку специалистов или дефицит экспертизы. По крайней мере, в банковской сфере и области телекома. Там проблемы информационной безопасности решаются достаточно эффективно”, – добавил он. Сергей Золотухин совершенно согласен с тем, что чувствуется нехватка штатных ИБ-специалистов. “Причем ситуация очень интересная. С одной стороны, все больше и больше вузов выпускают специалистов по информационной безопасности, с другой – специалистов не хватает. Причина такого положения – отрыв теоретических знаний, которые дают в вузах, от реальной практики. К сожалению, техники и тактики злоумышленников развиваются гораздо быстрее, чем академические программы, и вузы не успевают выпускать специалистов, готовых с институтской скамьи сразу вступить в бой. Для преодоления такой ситуации в нашей компании, например, построена система привлечения студентов старших курсов. После двух-трех лет практической работы на рынке появляется высококлассный специалист, способный решать практические задачи. Очень многие специалисты в нашей компании начали работу здесь со студенческой скамьи”, – рассказал Сергей Золотухин. Говоря о влиянии дефицита кадров на развитие аутсорсинга, он говорит, что организации вынуждены решать задачи через аутсорсинг в условиях, когда существует определенный дефицит специалистов, способных противодействовать современным киберугрозам. “Я бы предложил рассматривать аутсорсинг шире, чем просто привлечение ресурсов для решения определенных задач. Я бы говорил об аутсорсинге компетенций – это не всегда передача ресурсов, очень часто это передача знаний и опыта. Это направление активно развивалось в 2018 г. и остается приоритетным для нас и в 2019 г. Построение SOC в рамках реализации требований к защите критической инфраструктуры – отличный пример, когда мы передаем уникальную экспертизу всей компании, а не просто продаем человеко-часы работников Group-IB”, – отметил Сергей Золотухин. Евгений Гнедин говорит о том, что эксперты по ИБ – уникальный и “штучный товар”. “Мы в буквальном смысле слова собираем их по крупицам: поддерживаем специализированные мероприятия – типа хакатонов или конференции PyCon, – организуем свои. Обучаем сами: проводим стажировки, поддерживаем большую программу Positive Education, которая объединяет несколько десятков вузов – предоставляем им стенды виртуальных инфраструктур, программные продукты, проводим мастер-классы, разрабатываем практикумы”, – поделился он, рассуждая о нехватке специалистов на рынке ИБ. Рассуждая о недофинансировании ИБ в российских компаниях, Евгений Гнедин рассказал, что в 2018 г. Positive Technologies проводил анализ региональных компаний, который показал, что в большинстве организаций бюджет на информационную безопасность довольно низкий. “Так, бюджет организаций сферы образования, принявших участие в опросе, в 2018 г. не превышал 5 млн руб. Среди участников опроса солидные суммы – более 50 млн руб. – готовы тратить на ИБ только несколько финансовых и государственных организаций. В то же время доля финансовых и государственных организаций с крайне низким бюджетом на ИБ – не более 0,5 млн руб. – достигает 14% и 20% соответственно”, – сказал он. Сергей Золотухин подтвердил, что с финансированием ситуация очень тяжелая. “Отсутствие знаний о том, как действуют современные хакеры, приводит к тому, что недооцениваются риски ИБ. Недооценка рисков приводит к недофинансированию и, что хуже, к неэффективным тратам денег на средства, которые в современном мире потеряли эффективность. Усугубляет ситуацию чувство ложной защищенности: когда деньги потрачены на бесполезные устаревшие средства защиты, а атаки продолжаются, возникает вопрос целесообразности дальнейшего финансирования”, – констатирует он. Комментируя то, что не во всех компаниях есть службы ИБ, Евгений Гнедин отметил, что по данным Positive Technologies, подразделение, отвечающее непосредственно за информационную безопасность, существует лишь в 44% компаний-респондентов, в остальных организациях необходимые функции выполняются специалистами ИТ-отдела. Василий Хасанов не видит тенденции к слиянию ролей ИБ и ИТ: “Скорее появляются задачи, которые оказываются на стыке этих отделов. Информационная безопасность традиционно сконцентрирована на защите периметра и меньше внимания уделяет происходящему внутри него. Но сейчас данные становятся одним из ключевых активов организации. В современных условиях важно, с одной стороны, обеспечить максимальную доступность данных для сотрудников. Без этого невозможно эффективно вести бизнес. С другой стороны, важно обеспечить при этом должный уровень конфиденциальности и безопасности. Эта задача может оказаться новой для подразделений ИБ. Как раз задачи правильного выстраивания политик управления данными могут оказаться на стыке сразу нескольких отделов. А именно – ИБ, ИТ, подразделений, ответственных за Data Governance, Compliance и риски”. Евгений Гнедин, комментируя отсутствие четких планов по развитию ИБ в компаниях на среднесрочном и долгосрочном уровне сказал, что каждый пятый участник опроса Positive Technologies в регионах РФ отмечал, что отдельная статья расходов на обеспечение кибербезопасности не предусмотрена: средства на эти нужды выделяются из состава бюджета на информационные технологии. “Интересно, что в 20% таких организаций доля бюджета ИБ выше среднего показателя. Представители этих компаний отметили, что на 2018 г. была запланирована замена устаревших технических средств обеспечения ИБ современными решениями”, – добавил он. Сергей Золотухин отметил, что планирование существует отчасти. “В частности, на основе постоянно обновляемых регуляторами требований к защитным средствам. Но это краткосрочное планирование, игра по ситуации, без четкого плана. Проблема в реализации среднесрочного и долгосрочного планирования – отсутствие знаний о том, как атакуют современные киберпреступники, и знаний о современных технологиях, которые позволяют защитить от самых новых атак. Парадоксально, но такие средства существуют и разрабатываются, в том числе российскими компаниями, а многие организации по старинке уповают на антивирус и “лучшие практики” 10-летней давности. Информированность рынка о новых технологиях, позволяющих прогнозировать атаки и активно им противодействовать – вот что позволит выстроить эффективную систему среднесрочного и долгосрочного планирования”, – считает он. По статистике “Лаборатории Касперского”, которую она собрала в результате исследования весной 2018 г., каждая крупная компания в России за прошедший год столкнулась с хотя бы одним инцидентом информационной безопасности. “В топ-5 причин, по которым происходили инциденты, входят недостаток знаний и недобросовестность сотрудников в области ИБ. Так, 33% опрошенных компаний столкнулись с ненадлежащим использованием ИТ-ресурсов сотрудниками, которое привело к ИБ-инцидентам: в 30% организаций сотрудники теряли мобильные устройства или съемные носители, содержащие корпоративную информацию. “Что касается малого бизнеса, то исследование “Лаборатории Касперского” показало, что российский малый бизнес по-прежнему уязвим к киберугрозам, ведь практически треть – 30% – его представителей доверяют решение вопросов информационной безопасности сотрудникам, не имеющим опыта в этой области”, – сказала корреспонденту ComNews руководитель управления корпоративных продаж “Лаборатории Касперского” Евгения Наумова. Источник: https://www.comnews.ru/content/117306/2019-01-28/ib-ne-hvataet-lyudey-finansov-i-planirovaniya

Деловой журнал “ВПриоритете”, 26.12. 2018

Big Data (большие данные)уже давно у всех на слуху. Сегодня сложно найти отрасль промышленности, для которой проблематика больших данных была бы неактуальной. Умение оперировать большими объемами информации, анализировать взаимосвязи между ними и принимать взвешенные решения несет потенциал для компаний из различных вертикалей для увеличения показателей доходности и прибыльности, повышения эффективности. Разобраться в базовых потребностях энергетических компаний, возможностях использования Big Data, перспективах применения и к чему может привести масштабная цифровая трансформация помог Александр Тарасов, управляющий партнёр DIS Group. Александр, расскажите более подробно о Big Data Специалисты выделяют 3 этапа использования данных в бизнесе: этапы Data 1.0, Data 2.0 и Data 3.0. Первый этап – использование данных для работы отдельных приложений. Второй – данные используются для поддержки бизнес-процессов всего предприятия. В первые два этапа в энергетической отрасли происходил перевод финансово-хозяйственной деятельности компаний в цифровую форму, внедрение новых информационных систем. Среди таких систем – АСКУЭ (автоматизированная система контроля и учёта электроэнергии), MES-системы (решают задачи оперативного планирования и управления производством), ERP, ECM/СЭД (системы электронного документооборота), системы стратегического планирования и бизнес-планирования, BPM (управление бизнес-процессами), Business Intelligence. Развитие российских энергетических компаний в эпоху Data 1.0 и Data 2.0 позволило им достигнуть уровня автоматизации, сопоставимого с зарубежными предприятиями. Сейчас, в эпоху Data 3.0 компании уже накопили достаточное количество данных для полноценной цифровой трансформации. Цифровая трансформация – изменение формы бизнеса в условиях цифровой реальности на основе данных. Она сопровождается возникновением новых бизнес-процессов, организационной структуру, положений, регламентов, ответственности за данные, ролевых моделей. Основная цель цифровой трансформации для энергетических компаний – создание цифровых двойников активов и предприятия в целом. Какую роль играет цифровой двойник? Цифровой двойник – система взаимосвязанных данных, описывающие все аспекты реального актива. Компании собирают данные с датчиков на своих технологических и ресурсных активах. Собираются технические характеристики актива, параметры технологических цепочек, в которые он включён, данные о фактическом состоянии. После этого специальные инструменты интегрируют данные, очищают, каталогизируют, выявляют их «жизненный цикл» (из какого источника они пришли, кто их использовал), связывают технические данные с бизнес-глоссарием. К этой информации добавляется дополнительная информация (например, данные геологоразведки). Такие цифровые двойники используются для предиктивной аналитики (например, предсказание утечки газа, поломки оборудования) и выявления инсайтов (полезные для бизнеса закономерности в данных). Шаги по разработке цифровых двойников активов (АЭС, подстанций, месторождений) предпринимают многие крупные игроки рынка: «Роснефть», «Газпромнефть», Росатом, «Россети». Почему без двойника не обойтись? Сейчас в энергетической отрасли не так много путей оптимизации в условиях регулируемого рынка. Найти что-то новое тяжело. В большей степени технологические цепочки, цепочки поставок, цены и рынки сбыта уже сложись. Найти скрытый резерв поможет предиктивная аналитика и инсайты на основе Big Data. Цифровой двойник связывает данные о модели и спецификации оборудования с данными об условиях эксплуатации, квалификации тех, кто его ремонтирует, частотой поломок и другое. А это помогает получать множество интересных инсайтов. Можно понять, в каких условиях оборудование нужно заменять чаще всего, какой поставщик поставляет более надёжные комплектующие, какой сотрудник ремонтирует оборудование лучше всего. Это помогает выявить скрытые резервы оптимизации от HR и финансовой отчётности, до работы оборудования и поиска новых рынков сбыта. Также это может помочь эффективно распределять уже произведённую энергию. А это очень актуально для развития новых, возобновляемых источников энергии, где производство может быть нерегулярным. Предположим, у нас есть два трансформатора. Один стоит в поле, а другой – в цеху. Условия (температура, влажность), в которых функционирует каждый из них значительно различаются. Кроме того, у них могут быть разные режимы нагрузок. Классическая система ремонта подразумевает, что ремонтировать каждый из них нужно с одинаковой регулярностью. Мы сможем перейти к ремонту по фактическому состоянию, но не на основе экспертного мнения, как раньше, а на основе объективных данных. Это снизит стоимость владения производственным активом. При этом повысит показатели надёжности, безаварийности, смертности на производстве. Какие технологии нужны? Big Data – это данные, которые собираются в очень больших объёмах на высоких скоростях и в разных форматах. Работа с ними требует целого ряда новых технологий. Например, традиционного хранилища может быть недостаточно, необходимо будет использовать кластер Hadoop, его экосистему (в частности, Kafka и Cassandra для потоковых данных). Также новые возможности больших данных помогут открыть системы Operational Intelligence – системы мониторинга операций в реальном времени. Они позволят в реальном времени реагировать на изменения в работе оборудования. Для больших данных инструменты стратегического управления данными (Data Governance) начинают играть ключевое значение. Среди них – инструменты для интеграции, каталогизации, защиты данных, обеспечения качества данных и управления мастер-данными. Они также должны быть способны работать с кластером Hadoop. Как управлять цифровым двойником? Управление цифровым двойников – цикличный процесс, постоянно действующая корпоративная функция. Оптимально для неё использовать цикл Деминга – PDCA (англ. «Plan-Do-Check-Act»). Это циклически повторяющийся процесс принятия решения, который подразумевает повторение планирования – действия – проверки – корректировки. В цифровом двойнике мы ищем возможности оптимизации, на их основе планируем и проводим действия по оптимизации работы в реальном мире. При внесении изменений в реальный актив, меняется и его цифровой двойник. Мы собираем данные об этих изменениях, проверяем, анализируем произошедшие изменения и вносим корректировки. Александр, к чему, на Ваш взгляд, приведёт цифровая трансформация? Уровень зрелости российских энергетических компаний очень высок. Они не уступают зарубежным аналогам. Не за горами времена, когда в Россию будут приезжать для того, чтобы перенять наш передовой опыт цифровой трансформации. На конечную стоимость энергии для конечного потребителя цифровая трансформация не повлияет. Стоимость тех инструментов и корпоративных образований, которые требуются для неё, не сопоставимы с другими инвестиционными проектам сектора (например, инфраструктурными). На рынок труда цифровая трансформация в секторе повлияет позитивно. Компании будут нанимать квалифицированных специалистов для работы с данными. Из обязанностей многих сотрудников уйдут монотонные, неинтересные задачи, с выполнением которых справятся технологии. Источник: http://vprioritete.company/energetika-rossii-v-epoxu-data-3-0/

Retailer.ru, 30.06.2018 2022 году продажи умных колонок вырастут в 6 раз – прогнозируют аналитики. Скоро интеллектуальные динамики из квартир перейдут в магазины и торговые центры в качестве продавцов. Изучаем, как подобные устройства меняют ритейл, и что ожидать с появлением русскоязычной колонки от «Яндекса». Умная колонка (smart speaker) — динамик со встроенным микрофоном, подключенным к интернету компьютером и виртуальным голосовым ассистентом на базе искусственного интеллекта. Устройство управляется голосовыми командами владельца и может давать информацию о погоде, пробках, событиях и мероприятиях, а также делать заказы в магазинах, ресторанах и кафе. Еще одна функция интеллектуальных динамиков – управление другими устройствами умного дома: начиная от холодильников и телевизоров и заканчивая дверными замками. Первый подобный девайс представил американский онлайн-гигант Amazon. Продажи устройства под названием Amazon Echo с голосовым ассистентом Alexa начались летом 2015 года. Сначала приобрести его могли лишь члены программы Amazon Prime, но вскоре покупка стала доступна всем желающим на территории США, а затем и Европы. Менее чем спустя год свой смарт-динамик Google Home презентовала корпорация Google. Сейчас, помимо Google Home, покупатели могут приобрести миниатюрную версию Google Home Mini, размером с шайбу. В настоящий момент Google Home и Amazon Echo являются лидерами продаж. По данныманалитического агентства Canalys, в первом квартале 2018 года Google поставил ритейлерам 3,2 миллиона своих устройств, Amazon – 2,5 миллиона.

Всего за год продажи колонок Google выросли на 483%, а доля рынка – до 36,2%. Доля рынка у Amazon по итогам первых трех месяцев 2018 года составила 27,7%.

С 2017 года на рынок стали активно выводить свои гаджеты и другие компании. Apple представила устройство HomePod, Lenovo – Smart Assistant. К гонке технологий присоединились и китайцы: JD.com со своей умной колонкой DingDong, Alibaba – с Tmall Genie, Xiaomi – с девайсом Mi AI Speaker.

Первой российской разработкой стала «Яндекс.Станция». Устройство со встроенным голосовым помощником «Алиса» «Яндекс» анонсировал в конце мая на московской конференции Yet Another, а 10 июля «Яндекс.Станция» поступила в продажу. Стоимость девайса – 9990 рублей. Приобрести его можно в собственном магазине «Яндекса» или заказать на маркетплейсе «Беру». В первый день продаж очередь у московского магазина выстроилась с 5 утра. Дмитрий Коробицын, генеральный директор компании-дистрибьютора товаров для взрослых «Поставщик счастья», приобрел «Яндекс.Станцию» в числе первых. «Я купил устройство из личного интереса и из профессионального, – рассказывает он. – Протестировал и могу сказать, что это очень удобно: одним вопросом узнавать погоду, короткой голосовой командой вызывать такси. Подобные голосовые помощники – эффективный инструмент развития e-commerce. С ними легко искать, что вам нужно, и совершать покупку. Например: «Алиса, найди, пожалуйста, как открыть магазин по дропшиппингу?». И Алиса предлагает выбрать «Поставщика счастья».

Рынок e-commerce нуждается в новых инструментах развития, – считает Дмитрий Коробицын. Где быстрее и проще сделать заказ, там и больше продаж: «Предполагаю, что через 2-3 года люди 20% времени будут проводить в общении с голосовым помощником, многие квартиры будут оборудованы такого типа устройствами». Основной недостаток интернет-торговли в том, что товары нельзя подержать в руках и понять, как они будут работать «вживую», – говорит Юлия Сяглова, преподаватель кафедры маркетинга Института отраслевого менеджмента РАНХиГС. Умные колонки и подобные устройства основаны на технологии интернета вещей и способствуют наиболее сильному вовлечению потребителя в процесс покупки. В первую очередь, они рассчитаны на наиболее активных интернет-потребителей: представителей поколений Y и Z, которым крайне важны визуализация и эмоции. Им недостаточно просто прочесть описание товара, им важно понять и почувствовать, как он будет использоваться.

В конце 2017 года умные колонки были у каждого шестого американца старше 18 лет – такие результаты исследования NPR и Edison Research. Почти 40% владельцев планируют приобрести еще одну. По другим данным, В США они есть уже в каждом пятом доме, где проведен Wi-Fi. «Рост продаж устройств в прошлом году составил более 300%. Это десятки миллионов умных колонок в год, – отмечает Руслан Шагалиев, руководитель проекта KMS Lighthouse компании DIS Group. Все основные игроки стремительно движутся на новые рынки – в Китай, Индию. Например, Google специально дорабатывает своего голосового помощника для работы с индийским акцентом». По данным Canalys, в 2018 году будет продано свыше 50 млн умных колонок – вдвое больше, чем годом ранее. Данная категория гаджетов станет самой быстрорастущей на рынке. Большая часть устройств будет продана в США и Китае. А к 2022 году продажи вырастут в 6 раз. «Основным фактором роста является способность пользователей обращать внимание на новые технологии, –считает Наталья Ворзова, руководитель группы инновационных продуктов «Ситилинк». – Например, в США и Великобритании рост значителен, а в Германии наоборот, продажи идут медленно. Это связано, в первую очередь, с консервативностью местного потребителя». В РФ активный рост продаж устройства пока не начался. «Можно сказать, что в Россию умные колонки официально пришли только с появлением «Яндекс.Станции», – комментирует Алексей Банников, генеральный директор магазина «Фотосклад.ру». – Остальные либо не представлены на отечественном рынке, либо имеют ограниченный круг возможностей».

«Яндекс.Станция» – пока первый девайс, поддерживающий русский язык. HomePod от Apple понимает лишь английский, лидеры продаж – Google Home и Amazon Echo – также не ориентированы на русскоязычных пользователей. Хотя в начале этого года Google сообщил о тестировании распознавания русской речи своим голосовым помощником Assistant. Без поддержки русского языка отечественные продавцы не торопятся разрабатывать диалоговые приложения для домашних помощников. Это значит, что с помощью устройства невозможно сделать заказ в российском магазине или кафе.

Скорость, с которой умные колонки набирают популярность у пользователей, заставляет экспертов сравнивать их со смартфонами, рынок которых рос так же стремительно. Суть умных колонок – это новый интерфейс общения пользователя с облачными сервисами, – говорит Наталья Ворзова. – Если раньше эту функцию реализовывал смартфон, который пользователь должен был постоянно держать в руках и нажимать на кнопки вызовов голосового ассистента, то сейчас достаточно просто голоса. В будущем такой «колонкой» станут как минимум гарнитуры, автомобили и телевизоры. Устройство сочетает в себе функции «всевидящего ока» в доме и возможности простого взаимодействия с внешним миром, – считает Алексей Банников. Поэтому можно предположить, что будут расширены функции безопасности. Например, уведомления о незакрытой двери или о том, что кто-то пришел. Будет отшлифован и процесс покупки товаров, не выходя из дома. Ритейл будет меняться в зависимости от взаимодействия умных колонок с поисковиками, – продолжает эксперт. Сможет ли колонка выбрать город, цену, опции доставки. При популяризации умных колонок именно это станет ключевыми моментами, на которые придется делать упор ритейлерам. Уже сейчас появляются анонсы абсолютно новых интересных функций, – комментирует Руслан Шагалиев. Например, в мае Google анонсировал функцию своего виртуального помощника – Duplex – искусственный интеллект, который способен сам позвонить за владельца в магазин и сделать заказ. Умные колонки уверенно осваивают домашние пространства. Людям нравится получать ответы на свои вопросы или делать заказы в интернете, занимаясь своими делами по дому. Для решения бизнес-задач голосовые помощники только начинают использоваться. Формат умной колонки позволяет голосовому помощнику стать ближе к клиенту. «Например, после интеграции с системой управления знаниями KMS Lighthouse, голосовой помощник Amazon Alexa может выступать консультантом в отделениях банка или сотового оператора, работать в торговом зале традиционной розницы, – говорит Руслан Шагалиев. – Умная колонка Amazon Echo может отвечать на вопросы клиентов даже лучше рядовых продавцов. Она предоставит информацию по специфическим продуктам и устройствам, регламентам работы и текущем статусе обращений». Скоро во всех супермаркетах будут установлены умные колонки, которые не только смогут отвечать на вопросы об ассортименте и наличии товара, – прогнозирует он. Девайсы смогут давать персонализированные рекомендации. Чтобы ответить на вопрос, умный помощник будет использовать данные о предпочтениях клиента, поисковой истории и даже доходе. Однако пока смарт-динамики еще не до конца избавились от «детских» болезней, – добавляет Руслан Шагалиев. Точность распознавания речи у них не всегда достаточна, есть помехи от фоновых шумов и ошибки в работе. В ближайшее время на первом плане у производителей будет устранение недочетов, без которого невозможно полноценное использование всех функций устройств. Алёна Яркова Источник: https://retailer.ru/kak-umnye-kolonki-izmenjat-roznichnuju-torgovlju/

CRN, 29.10.2018 На этой неделе в Госдуму внесен законопроект о регулировании больших пользовательских данных. С какими рисками и возможностями для бизнеса он связан?

Развитие правового регулирования хранения и обработки данных имеет большое значение во всём мире. На примере введения регламента GDPR в Европе мы видим, как ужесточение требований регулятора стимулирует бизнес научиться эффективнее управлять своими данными, внедрить у себя стратегическое управление ими — Data Governance. В итоге в выигрыше оказываются все. Бизнес снижает для себя возможные репутационные риски, связанные с утечками. Граждане не страдают от того, что данные о них попадают в руки злоумышленников. Кроме того, правовые инициативы в области сбора и обработки данных, могут обеспечить хороший базис для их монетизации, в том числе их продажу.

В законе даётся определение Big Data. Предлагается считать большими пользовательскими данными совокупность не содержащей персональных данных обезличенной информации о физических лицах и их поведении, «собираемой из различных источников, в том числе сети „Интернет“, количество которых превышает тысячу сетевых адресов». Ассоциация участников рынка больших данных, которая недавно была создана в России (ПАО «МегаФон», Mail.Ru Group, oneFactor, АО «Тинькофф Банк», ООО «Яндекс» и ПАО «Сбербанк») указывает на то, что «создание единого термина, описывающего большие данные в целом, нецелесообразно, с учетом того, что категории информации, которые могут собираться, постоянно меняются количественно и качественно с развитием технологий». Я согласен с ними в этом. С технической точки зрения Big Data — это технологии, которые используются для обработки и хранения данных и удешевляют это. В частности, это — технология параллельной обработки и хранения данных на кластере Hadoop. Hadoop ускоряет и удешевляет многие процессы, позволяет работать с данными разных форматов (в том числе неструктурированными), одновременно обрабатывать большие объёмы данных. Одни и те же корпоративные данные могут храниться и на кластере Hadoop, и в традиционной реляционной базе. Informatica, мировой лидер в области управления данными, определяет большие данные через три признака: скорость, разнообразие, объёмы. Этого же определения придерживаются многие специалисты индустрии. Непросто ограничить указанные признаки количественно. Развитие технологий сейчас происходит взрывными темпами, сложно предположить, в каких объёмах и на каких скоростях данные будут обрабатываться уже через год.

Речь в законе идёт об обезличенных больших данных. То есть данных, в которых нет персональной информации, по которой можно идентифицировать пользователя (имя, адрес, номер паспорта). Технологии обезличивания и блокирования данных (например, Data Masking) эффективно применяются в крупнейших российских компаниях. Но сможет ли малый и средний бизнес обеспечить успешное обезличивание больших данных? Не приведёт ли разрешение продавать данные к утечкам? Второй риск — замедление развития отдельных технологий, например, data science. Если сразу много пользователей запретят компаниям использовать свои большие данные результаты, которые получают data scientists иногда будут оказываться неточными. Задача таких специалистов — поиск полезных для бизнеса закономерности в данных. Чем больше информации у data scientist, тем лучше он может обучить свои модели. Качественный поиск полезных для бизнеса закономерностей сложно представить себе на основе неполных и неточных данных. Некачественная аналитика больших данных — это проблема не только для бизнеса, но и для его клиента. Если покупатель запретит использовать данные о своих покупках в интернете, то будет постоянно видеть нерелевантную для себя рекламу, скорее похожую на спам, а не на полезные рекомендации. Ту точность рекомендации товара, которую потенциально может обеспечить data science, сложно обеспечить другими маркетинговыми средствами.

Как всегда, эффективность принятия закона будет зависеть не только от его содержания, но и от того, как он будет выполняться. Технические решения и методология управления данными (Data Governance) для соответствия новым поправкам уже есть. Компаниям нужно будет их внедрить. В частности, нужно будет общий каталог всех клиентских данных с функцией метаданных (данные о данных). Он поможет находить нужные клиентские данные во всех системах и базах компании и удалять их при необходимости. Вручную управлять Big Data для соответствия новым правкам будет очень сложно. Тем, компаниям, у которых нет эффективных инструментов обезличивания данных, нужно будет внедрить их. На покупку таких решений компаниям придётся потратить средства. Но не стоит забывать, что общий каталог всех данных в организации — неотъемлемая составляющая успешной цифровой трансформации. Если вы не знаете, какие данные собирает ваша компания, откуда они поступают, и кто имеет к ним доступ, данные не только не принесут прибыли, но и могут стать причиной убытков. Источник: Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group Источник: https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=131031

Российская газета, 30.08.2018 Большинство российских нефтяных и газовых компаний планируют продолжить инвестирование в “цифру” в течение следующих трех-пяти лет, несмотря на колебания цен на энергоресурсы. Сектор активно изучает опыт передовых мировых компаний по внедрению цифровых технологий и ищет подходы к адаптации этого опыта у себя. Один из признаков перехода “скважины” на Индустрию 4.0 – использование промышленного интернета вещей (IIoT). Встраиваемые в оборудование датчики собирают и передают информацию о его работе в информационную систему. “Это позволяет прогнозировать возможные отказы и аварии, а также помогает разрабатывать оптимальные режимы работы оборудования. Например, решения по интеллектуальной диагностике могут спрогнозировать сбой оборудования заблаговременно, до наступления аварийной ситуации”, – говорит Игорь Зельдец, директор по работе с корпоративными заказчиками КРОК. Чем больше данных хранится у предприятия, тем больше возможностей их выгодного использовать. Поэтому информацию, генерируемую датчиками, полезно накапливать и хранить “про запас”. Для этих целей строят “озера данных” (data lake). Технология позволяет недорого хранить большой объем разнородной информации в едином пространстве, формируя при этом базу для глубокой аналитики. “Используя методы машинного обучения, предиктивной аналитики и искусственного интеллекта (ИИ), эти данные можно проверять на гипотезы для прогнозирования различных сценариев и принятия оптимальных решений в будущем. Например, для экологического мониторинга и предупреждения возможных техногенных катастроф на промышленном объекте”, – говорит Игорь Зельдец. Сейчас увеличивается интерес компаний к удаленной экспертизе сложного оборудования на базе технологий дополненной реальности (AR). Технический специалист с помощью промышленных очков дополненной реальности может дистанционно получать все необходимые рекомендации по ремонту или обслуживанию оборудования от удаленного высококвалифицированного эксперта, который находится в центре мониторинга. Это позволяет экономить на командировках, поиске специалистов и их обучении, сокращать время простоя оборудования. “Если судить по востребованности рабочих специальностей в нефтегазовой отрасли, то можно сказать: цифровая революция развивается стремительными темпами. Например, по данным VYGON.Consulting, в России более 40 проектов интеллектуальных месторождений. Их суммарная добыча составляет 140 миллионов тонн или 27 процентов от общего объема производства в стране на 2018 год. Основной эффект цифровизации ожидается от раскрытия потенциала трудноизвлекаемых запасов, увеличения эффективности доразведки месторождений и переоценки КИН (коэффициента извлечения нефти) традиционных активов”, – говорит Андрей Шуравин, директор центра отраслевой экспертизы департамента по работе с промышленными предприятиями компании “Техносерв”. Основной эффект цифровизации ожидается от раскрытия потенциала трудноизвлекаемых запасов И все-таки, по мнению экспертов, уровень автоматизации российских нефтяных и газовых скважин удовлетворительный, но недостаточный. Например, в Oracle считают, что в России пока отсутствует единая интегрированная модель месторождения, ее детализация до скважин, активов и оборудования. Отсюда сложности с качеством данных и возможностью выработки управленческих решений на их основе. Страдает также качество и скорость передачи данных, возможности их хранения и обработки. Пока недостаточен уровень интеграции с корпоративными информационными системами, зачастую отсутствуют решения по управлению НСИ. В России более 40 проектов интеллектуальных месторождений. Их суммарная добыча – 140 миллионов тонн Цифровизация компаний нефтегазового сектора подчеркивает их инновационность, и поэтому крупнейшие вертикально интегрированные предприятия не скрывают своих движений в этой сфере. По словам Тамары Сафоновой, исполнительного директора Независимого аналитического агентства нефтегазового сектора, “Роснефть” разрабатывает двухуровневую систему управления промыслом, где нижний уровень состоит из множества “автопилотов”, управляющих скважинами, а верхний – это вычислительный сервер, раздающий “автопилотам” целевые параметры. Стратегия “Цифровой ЛУКОЙЛ 4.0” – цифровая трансформация нефтегазодобычи на всех уровнях: от скважины до аппарата управления. За последние два года “Газпром нефть” реализовала ряд успешных проектов в области внедрения технологий блокчейн, систем с искусственным интеллектом, предиктивной аналитики на основе Big Data, промышленного интернета вещей. Высокую эффективность показало создание “цифровых двойников” скважин, буровых, нефтеперерабатывающих установок. “Татнефть” в рамках управленческой и организационной стратегии подвела под новые информационные платформы практически все бизнес-блоки, ведет активную работу над созданием искусственного интеллекта, цифровых “двойников” реальных объектов и тиражированием этих проектов по всему периметру компании”, – говорит эксперт. Важна не столько сама инновационная технология, сколько команда, которая будет ее внедрять Сейчас на рынке широкий выбор продуктов, которые хорошо себя зарекомендовали у лидеров сектора, говорят в Oracle. И в последнее время в РФ растет количество стартапов, сфокусированных на цифровых технологиях. Они демонстрируют действительно прорывные решения. “Безусловно, выбор технологических решений и платформ сейчас крайне обширен. Даже избыточен. Компаниям очень сложно ориентироваться в огромном объеме новинок. Плюс российский рынок разработок сейчас развивается галопирующими темпами. Мы видим массу стартапов с выдающимися продуктами и большим будущим. Поэтому важна не сама инновационная технология. Важна команда, которая будет ее внедрять. Команда должна знать, как эффективно внедрить ту или иную технологию в производственный процесс и как с помощью этого получить бизнес-выгоды для компании”, – говорит Павел Лихницкий, гендиректор компании DIS Group. Источник: https://rg.ru/2018/08/30/neftianka-perejdet-na-novyj-industrialnyj-uklad.html

“Эксперт Урал”, 26.11.2018

В начале осени ММК сообщил о начале реализации масштабного проекта, соответствующего идеологии «Индустрия 4.0». Председатель совета директоров Виктор Рашников поручил генеральному директору Павлу Шиляеву подготовить программу, одно из направлений которой — создание «цифрового завода». Новости подобного характера в информационных лентах сейчас появляются регулярно. Интенсивность автоматизации процессов на основе цифровых технологий в российской сталелитейной промышленности — одна из самых высоких среди промышленных индустрий. Что заставляет идти по этому пути и на какой результат рассчитывают владельцы и менеджеры бизнесов?

Директор кластера «Промышленность» Центра экспертизы SAP CIS Александр Писарец считает, что предпосылки для формирования тренда создала жесткая конкуренция в индустрии: последнее десятилетие российские сталелитейщики находятся под давлением китайских коллег, активно наращивающих выплавку. Первой реакцией на этот вызов закономерно стали программы оптимизации бизнеса за счет сокращения издержек, но они, по мнению вице-президента Siemens Игоря Сергеева, быстро исчерпали потенциал. А вот эксперименты перехода из реального мира в виртуальный дали всплеск эффективности: «Оказалось, что можно не делать прототип стана, достаточно создать цифровой двойник. Это дает компании гибкость, возможность быстро и четко менять гамму продуктов и подстраиваться под нужды заказчика. И, естественно, приводит к повышению качества, поскольку мы заранее способны просчитать продукт, прежде чем приступать к реальному производству». Первые реализованные проекты в этом направлении показали, что добиться эффекта можно в решении различных задач. По мнению руководителя практики по работе с предприятиями металлургической и горнодобывающей отрасли KPMG в России и СНГ Ольги Плевако, сформировалось несколько направлений автоматизации и цифровой трансформации: «Это обеспечение бесперебойности производства, снижение производственных издержек. Компании научились организовывать планирование ремонтов на основе предиктивной аналитики, добились оптимизации подачи сырья с заданными параметрами. Пример такого решения — система обеспечения расчета оптимальных значений качества кокса и доли агломерата индивидуально для доменных печей по заданным критериям, созданная ММК».

Руководитель группы данных и аналитики KPMG Александр Мотузов рассказывает, как для оптимизации производства и улучшения качества продукции применяется в сталелитейной промышленности аналитика больших данных: — Собираются данные о качестве входящего сырья, состоянии оборудования, процессах производства. Например, скрупулезный анализ информации о сырье, включая информацию от поставщика, лабораторные данные и данные о настройках оборудования, помогает подобрать правильные параметры для разных типов материалов и автоматизировать процесс настройки оборудования, что позволяет минимизировать количество брака. По оценке директора департамента интеллектуальных приложений «Цифра» Константина Горбача, в области управления процессами на сталелитейном производстве широкое применение получили рекомендательные системы на основе технологий искусственного интеллекта. Это программное обеспечение содержит математическую модель, отражающую явные и неявные зависимости большого количества переменных в техническом процессе: — В сталелитейном производстве есть специфические задачи, такие как сокращение расходных материалов в техпроцессах, более точное управление процессом и предсказание качества стали на выходе. Любая марка стали — это диапазон по химсоставу. С точки зрения металлургов сам факт попадания в нужный диапазон считается выполнением технического задания. А для финансистов есть существенная разница по издержкам: они стремятся минимизировать количество расходных материалов. Это значит, что нужно попасть в нижнюю границу диапазона, что и помогают сделать рекомендательные системы. По словам Константина Горбача, все крупные российские металлургические гиганты начали реализовывать пилотные проекты в этом направлении, а часть компаний — даже создавать специализированные департаменты по поиску переделов, где можно использовать цифровые технологии: «Один из наших клиентов провел аудит и составил список примерно 50 таких потенциальных проектов. Суммарный годовой эффект может достигать 7,5 млрд рублей». И это лишь одно из направлений трансформаций. По оценке заместителя генерального директора SAP CIS Алексея Леонтовича, реализованные на сталелитейных предприятиях проекты связаны с централизацией корпоративных функций, закупками, планированием производства и поставок, управлением ремонтами и надежностью оборудования, персоналом, охраной труда и промышленной безопасностью: — У каждого проекта своя оценка эффективности. Где-то это сокращение времени на подготовку отчетности, где-то — снижение издержек за счет предотвращения выхода из строя оборудования и затрат на простои благодаря прогнозированию поломок и правильно выбранной стратегии ремонтов. А где-то — повышение маржинальности заказов или уровня клиентского сервиса. Например, с помощью внедренной системы планирования и управления ремонтами на Выксунском металлургическом заводе ОМК планирует сэкономить в 2018 году 65 млн рублей. А компания «Северсталь» на платформе SAP Hybris создала первый в России интернет-магазин стальной продукции и в 2018 году планирует продать через него 3,5 млн тонн металла, что составляет около 30% от объемов, отгруженных в прошлом году. — В сталелитейном производстве можно проследить переосознание ценности данных и изменение подходов к их сбору и обработке, — делится наблюдениями директор направления Informatica компании DIS Group Михаил Комаров. — Это вызвано обновлением инфраструктуры, которая стала предоставлять больше информации для анализа, а также требованиями оптимизации производства. Сейчас активно реализуются инициативы по управлению данными (Data Governance), которые охватывают не отдельную область, например финансы или производство, а обеспечивают единый взгляд на процессы и данные компании. С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения оптимизируются не только технологические процессы. На НЛМК, например, реализован проект по поиску оптимальной цены закупки лома. В ходе реализации отдельных проектов компании увидели необходимость в формировании комплексного подхода. По словам Константина Горбача, крупные игроки рынка создают собственные отделы, задача которых — проведение скоринга всех процессов и выявление областей для внедрения цифровых технологий, оценка потенциальных эффектов и поиск подрядчиков для реализации проектов.

Формирование государственного курса на цифровизацию экономики отчасти облегчает задачу перехода отрасли на новый уровень, однако у кампанейщины всегда есть издержки. Как заметил в ходе одной из дискуссий на последнем Иннопроме заместитель министра промышленности и торговли РФ Олег Бочаров, крупные компании иногда инвестируют не в цифровые технологии, а в «отношения», которые позволяют продвинуть их продукт: «В этом ничего плохого нет, отношения дороже всего, но в процессе производства должны учитываться интересы работающих людей». Внедрение технологий безусловно изменит роль человеческого фактора. Алексей Леонтович приводит конкретный пример: — Часть бизнес-процессов предприятия автоматизируют в облачных сервисах. В основном это управление закупками и персоналом. Например, Евраз автоматизировал процессы управления персоналом на базе облачной платформы SAP Success Factors. В результате уменьшилось количество ручного труда, а 80% вакансий были закрыты за счет внутренних ресурсов компании. Тема «человека» в ходе дискуссий о повышении эффективности производства возникает в разных ракурсах, и однозначного ответа на этот вызов нет. На секции Иннопрома мы услышали историю, иллюстрирующую характер проблемы. На одном из европейских заводов благодаря системе мониторинга за персоналом, построенной на основе цифровых технологий, менеджеры обнаружили большой расход инструмента. Как выяснилось, рабочие, которые должны были выполнять часть работ в ночную смену, нашли способ ускориться и делали все днем, получая дополнительную плату за якобы ночные выходы. Возник конфликт. И такого рода коллизии, по-видимому, будут нередки. Главный вопрос — кто будет формулировать проблематику и ставить задачи повышения эффективности производства за счет элементов цифровых технологий. На предыдущем этапе промышленной революции российские предприятия это уже проходили: компания покупает дорогостоящие станки и при этом не получает эффекта, потому что на них элементарно некому работать. На иннопромовской дискуссии главный специалист по инновациям ММК Данила Целиканов cформулировал проблему современного этапа промышленной революции так: — Узкое место цифровизации — человек, именно он должен поставить системную техническую задачу, объяснить, например, какие датчики и зачем нужны на конкретном производственном участке. Но здесь возникает вопрос: из какой области знаний должен прийти такой специалист? Судя по всему, он должен знать аппаратную и программные части, быть неплохим математиком, желательно — программистом, разбираться в технологии, и в целом быть интеллектуально развитым. Без таких специалистов цифровая революция превратится в повальную установку «датчиков». Да, предприятия создадут сложнейшую систему сбора, анализа, корректировки, матмоделирования. А кто будет распоряжаться этими данными? Сейчас на производствах таких людей единицы, и появляются они чаще всего в силу своих хобби. Поэтому нужно думать над тем, как воспитывать таких специалистов: может быть, менять систему образования, вводить магистратуру, создавать центры обучения. Возможно, именно эта задача должна стать одним из приоритетов «государственной цифровой инфраструктуры»: специализированных департаментов в федеральных министерствах и главного ответственного ведомства — министерства цифрового развития. Источник: http://www.acexpert.ru/archive/nomer-47-48-782/serdce-zheleznogo-drovoseka.html

ComNews, 25.10.2018 Эксперты считают высокой вероятность принятия проекта федерального закона “О внесении изменений в Федеральный закон “Об информации, информационных технологиях и о защите информации”. Этот законопроект, призванный регулировать сферу больших пользовательских данных, внесен в Госдуму. При этом ни Роскомнадзор, ни недавно созданная Ассоциация участников рынка больших данных не принимали участия в его разработке. Эксперты признают, что принятие подобного закона может негативно сказаться на развитии и применении отдельных технологий в России. В первую очередь замедление развития коснется банковского сектора и телекома. Как отмечается в пояснительной записке к законопроекту, он направлен на повышение эффективности защиты информации, собираемой из различных источников, в том числе в сети интернет. Законопроект определяет такие понятия, как “большие пользовательские данные”, “оператор больших пользовательских данных”, “обработка больших пользовательских данных”. Также законопроектом предусмотрено создание “Реестра операторов больших пользовательских данных”. В проекте описано, что обязан делать оператор больших пользовательских данных и как формируется реестр операторов. Законопроектом предусматривается, что операторами больших пользовательских данных могут стать федеральные органы исполнительной власти, органы исполнительной власти субъекта РФ, органы местного самоуправления, юридические или физические лица, самостоятельно или совместно с другими лицами осуществляющие обработку больших пользовательских данных. Законопроект устанавливает требование об обязательном информировании пользователя об обработке больших пользовательских данных путем размещения на сайте оператора больших пользовательских данных в сети интернет информационного сообщения. Законопроектом также установлена обязанность оператора больших пользовательских данных до начала обработки больших пользовательских данных, когда предполагается на безвозмездной основе или за плату передача больших пользовательских данных третьим лицам, получать информированное согласие в электронной форме пользователя абонентского терминала. При этом в законопроекте указано, что требования к информационному сообщению и информированному согласию, а также их формы устанавливаются федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи. Согласно законопроекту, предполагается создание федеральной государственной информационной системы “Реестр операторов больших пользовательских данных”. Полномочия по созданию и ведению реестра закрепляются за федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по контролю и надзору в сфере средств массовой информации, массовых коммуникаций, информационных технологий и связи. Представитель пресс-службы Роскомнадзора сообщил корреспонденту ComNews, что ведомство не принимало участия в разработке данного законопроекта. “Им занималась Государственная Дума. В связи с этим ведомство воздерживается от комментариев по данному вопросу”, – добавил он. Напомним, что в октябре ПАО “МегаФон”, Mail.Ru Group, oneFactor, АО “Тинькофф Банк”, ООО “Яндекс” и ПАО “Сбербанк” создали Ассоциацию участников рынка больших данных (см. новость ComNews от 18 октября 2018 г.). Основная цель ассоциации – организация условий для развития технологий и продуктов в сфере больших данных в России и создание единых стандартов обработки, хранения, передачи и использования больших данных. Представитель ассоциации сообщил корреспонденту ComNews, что игроки рынка, а также бизнес-ассоциации не участвовали в разработке данного законопроекта. “Мы изучаем текст документа, но уже сейчас можно отметить, что излишнее регулирование в этом вопросе будет препятствовать развитию рынка больших данных в России. Мы считаем, что создание единого термина, описывающего большие данные в целом, нецелесообразно, с учетом того, что категории информации, которые могут собираться, постоянно меняются количественно и качественно с развитием технологий. Мы готовы сотрудничать и предоставить экспертную оценку законопроекта”, – отметил представитель Ассоциации участников рынка больших данных, однако, оценку законопроекту давать отказался. Технический директор DIS Group Олег Гиацинтов согласен с представителем ассоциации в том, что создание единого термина, описывающего большие данные в целом, нецелесообразно. “Big Data – это прежде всего технологии, которые используются для обработки и хранения данных и удешевляют это. В частности, это технология параллельной обработки и хранения данных на кластере Hadoop. Сами по себе корпоративные данные могут храниться и в традиционной реляционной базе, и на кластере Hadoop. Последний позволяет делать запросы к данным быстрее, работать с данными разных форматов, в том числе неструктурированными, одновременно обрабатывать большие объемы данных. Именно эти три признака – скорость, разнообразие, объемы – velocity, variety, volume – во всем мире и служат для определения Big Data. Ограничивать какой-то из этих параметров количественно сложно, так как технологии сейчас развиваются очень быстро”, – рассказал корреспонденту ComNews Олег Гиацинтов. Представитель пресс-службы ПАО “Ростелеком” сообщил корреспонденту ComNews, что “Ростелеком” в настоящее время изучает законопроект и подготовит экспертное заключение позднее. Представитель пресс-службы ПАО “ВымпелКом” (бренд “Билайн”) также сказал, что в компании изучают законопроект. Руководитель департамента стратегических коммуникаций Tele2 (ООО “Т2 Мобайл”) Ольга Галушина сообщила, что Tele2 приветствует идею демократичного рынка, участники которого могли бы свободно обмениваться данными, при этом строго соблюдая интересы клиентов и гарантируя защиту персональных данных. “Принципы саморегулируемости рынка в конечном счете ведут к созданию ценности для клиента и позволяют предложить ему услуги лучшего качества. Tele2 делает аналитику больших данных в агрегированном виде, и внешний клиент получает только “обезличенный” результат. Мы помогаем бизнесу наладить коммуникацию с клиентом, при этом обязательное условие для взаимодействия нашего абонента с внешними заказчиками – его согласие”, – рассказывает Ольга Галушина. Олег Гиацинтов отмечает, что правовое регулирование работы с клиентскими данными имеет очень большое значение в современном мире. “Очень важно, чтобы бизнес хорошо знал, какие данные он собирает и зачем, где они хранятся, где могут попасть к третьим лицам. А также – эффективно защищал их, чтобы не нанести урон ни себе, ни своему клиенту. Инициативы государства в этой сфере помогут соблюсти интересы всех задействованных сторон. Но стоит отметить, что данные, которые сейчас собирают компании, действительно большие. Возможно, не все из них должны активно контролироваться регулятором. Например, регламент GDPR, который недавно вступил в силу в Европе, распространяется только на те данные, которые потенциально могут привести к идентификации конкретного человека”, – комментирует Олег Гиацинтов. Генеральный директор юридической и консалтинговой компании “ОрдерКом” Дмитрий Галушко говорит, что в законопроекте фактически используется маркетинговое название от английского Big Data. “Законопроект внесен представителями “Единой России”, вероятность его принятия велика. Нормы законопроекта распространяются на владельцев Big Data от 1000 человек (сетевых адресов). При обработке свыше 100 тыс. бизнес должен подать уведомление и по итогам – занесен в Реестр Роскомнадзора. До подачи уведомления в Роскомнадзор бизнесу нельзя обрабатывать большие данные. При этом все операторы Big Data должны уведомить пользователей о сборе данных и получить согласие на передачу Big Data третьим лицам”, – поясняет Дмитрий Галушко. Дмитрий Галушко заметил, что пока нет параллельного законопроекта с ответственностью по КоАП за неисполнение требований, указанных в поправках к закону “Об информации, информационных технологиях и о защите информации”. “Но, полагаю, в будущем ответственность будет аналогичная статье 13.40 КоАП: неисполнение оператором поисковой системы обязанности по подключению к информсистеме влечет наложение штрафа на юридических лиц от 500 тыс. до 700 тыс. руб. Кроме того, уже сейчас в КоАП РФ виды наказаний – ч.1 ст.3.2 – дополняются новым видом ограничения доступа к информационным системам и (или) программам для ЭВМ. Ограничение устанавливается на срок до 90 суток и назначается судьей. Постановление судьи должно содержать доменное имя, IP-адрес, URL сайта в сети интернет”, – поясняет Дмитрий Галушко. Олег Гиацинтов говорит о том, что, если поправки будут приняты, в каждой компании обязательно должен быть внедрен целый ряд технических инструментов и методология Data Governence (стратегическое управление данными). “В частности, нужно будет внедрить общий каталог всех клиентских данных с функцией метаданных – данные о данных, для того чтобы быстро искать нужные клиентские данные и удалять их при необходимости сразу во всех базах и системах. Вручную управлять таким большим объемом данных для соответствия новым правкам будет очень сложно”, – отмечает он. Олег Гиацинтов признает, что принятие подобного закона может негативно сказаться на развитии и применении отдельных технологий в России. Среди них – data science и machine leaning. “Задача data scientist – найти полезные для бизнеса закономерности в данных. Чем больше у него информации, тем лучше он может обучить свои модели. Неполная поведенческая информация приведет к ухудшению качества аналитики, в том числе предиктивной. В первую очередь замедление развития machine learning и data science коснется тех областей, где данных собирается больше всего, – банковского сектора и телекома”, – объясняет он. В то же время Олег Гиацинтов указывает на то, что решения на основе больших данных приносят пользу не только бизнесу, но и самому потребителю: “Рекомендательный сервис, который на основе машинного обучения самостоятельно определяет, какой товар вам действительно нужен, облегчает и ускоряет процесс покупки для вас. Современные модели машинного обучения позволяют добиваться очень высокой точности рекомендации. Добиться такого эффекта другими маркетинговыми средствами невозможно. Несомненно важно, чтобы у data scientist не было доступа к избыточной персональной информации клиента. Но для этого крупнейшие российские компании уже сейчас успешно применяют различные технологии обезличивания и блокирования данных. Среди них – Data Masking”. Источник: https://www.comnews.ru/content/115515/2018-10-25/gosduma-vzyalas-za-bolshie-polzovatelskie-dannye

«Директор Клиники», 4.09.2018

Автор: Шагалиев Руслан Руководитель проекта KMS Lighthouse, DIS Group DIS Group предлагает решения в области управления данными, бизнес-аналитики, защиты информации на базе технологий признанных мировых лидеров: Informatica, KMS Lighthouse и других. В сфере медицинских технологий один из востребованных сейчас инструментов, облегчающих деятельность врача, – это голосовые технологии. Как он реализован в работе и какие возможности открываются перед персоналом клиники – в нашей статье. Распознавание естественной человеческой речи (NLP) позволяет идентифицировать, структурировать и анализировать информацию, которая сформулирована в виде естественной человеческой речи. При этом источник информации не очень важен. Информация может быть представлена в любой форме (например, в виде записи в медицинской карте или рентгеновского снимка). С повышением возможностей текущих решений NPL приобретает всё большую популярность. Отчет MarketsandMarkets за 2018 год указывает, что рынок NLP до 2021 года вырастет на 16 процентов (более чем на 16 миллиардов долларов). Такие вендоры как NEC, Microsoft Corporation, IBM вкладываются в развитие своих решений в этой области. Организации здравоохранения могут использовать обработку естественного языка для улучшения качества предоставляемых услуг, оптимизации своих рабочих процессов и повышения качества лечения пациентов.

Умение NPL структурировать информацию сделало это решение крайне востребованным в областях, насыщенных большими объемами неструктурированных данных. Примеры неструктурированных данных: электронная почта, информация из соцсетей, данные XML, файлы видео-, аудио- и изображений, данные GPS, спутниковые изображения. В медицине сейчас развивается применение NLP для анализа томографий, других снимков и изображений.

Организации здравоохранения могут использовать решения с применением NPL для распознавания медицинских текстов, которые тоже в каком-то смысле представляют собой неструктурированные данные. Структурирование медицинских карт, научных статей, описаний болезней, клинических рекомендаций и так далее существенно упростит доступ к информации и повысит качество работы медицинских организаций. ВАЖНО! Стоит понимать, что сейчас 80% информации даже в электронных медицинских картах не структурированно (информация The Huffington Post). Например, в Единой медицинской информационно-аналитической системе (ЕМИАС) заведено более 6,3 млн. электронных медицинских карт москвичей. Эти карты также ждут того, чтобы данные в них были структурированы. Статьи по теме Машинное обучение в медицине: еще теория или уже практика? Виртуальная реальность: диагностика, лечение и научные исследования Импортозамещение в сфере медицинских информационных технологий: проблемы и перспективы Как сформировать систему персонального управления здоровьем пациента Использование генетического тестирования для составления anti-age программ К сожалению, применение NLP для многих задач потребует сложных нестандартных алгоритмов распознавания. Например, типовые решения не в состоянии распознать динамику развития болезни из неструктурированного описания истории болезни. Пока даже специализированные решения серьезных вендров демонстрируют ограничения в работе и справляются с ограниченным набором текстов.

Запись на прием, уточнение адреса, ответ на вопросы про акции и стоимость, первичный сбор анамнеза – типовые задачи. Их сейчас чаще всего решают выделенные специалисты по телефону или при личном общении c пациентом. От скорости и качества взаимодействия зависит отношение пациента к медицинской организации. Но справиться с такими задачами может и чат-бот в мессенджере или на сайте. Более того чат-бот сделает взаимодействие с пациентом эффективнее и ускорит решение его проблем. Первое, что должен уметь делать чат-бот, – преобразовывать вопрос клиента в структурированный вид с помощью NPL. После этого он переводит этот вопрос во внутренний запрос в базу знаний (базу контента компании). На базе этого запроса бот получает информацию для ответа и потом переводит этот ответ в речь. Обработка естественного языка (NLP) – это важный элемент общения бота и человека. Но несмотря на значительный прогресс таких решений, ботам по-прежнему нужна база знаний для качественных ответов. Именно она в итоге определяет тот уровень интеллекта, который может показать бот. Само по себе внедрение единой системы управления знаниями для операторов колл-центра и чат ботов уже повышает качество обслуживания в медицинский заведениях, повышает допродажи услуг, сокращает операционные траты компании. Так, Тель-Авивский медицинский центр Сураски после внедрения такой системы повысил качество обслуживания на 15%, на 8% увеличил продажи новых услуг центра. Отдельно укажу, что этот центр – один из крупнейших и наиболее прогрессивных центров здравоохранения Израиля. У него 170 амбулаторных клиник, 4 больницы, штат в 6 000 сотрудников. Естественно, NLP применяется и для распознавания устной речи, например, в голосовых помощниках. Такие помощники могут отвечать на те же запросы, что и чат-боты, но голосом. Как и боты, голосовые ассистенты могут отвечать на вопросы пациентов о типичных заболеваниях, помогать выбрать необходимые анализы, записаться на приём. Всё, что для этого требуется, – подключить помощника к базе знаний. Такое решение позволит сократить количество входящих звонков в колл-центрах и регистратурах и поможет сэкономить клинике на операционных затратах. А медицинский персонал будет избавлен от монотонной работы. ВАЖНО! Важная задача, которую в будущем сможет выполнять голосовой помощник, – собирать первичный анамнез. На это при общении с пациентом в среднем уходит 60% времени доктора. В это же время ¾ людей, согласно опросам, предпочитают голосовое общение любому другому способу общения и сбора информации. Голосовой помощник избавит доктора от рутинной работы и снимет с него нагрузку. Медицинские организации смогут экономить за счёт более эффективного использования времени высококвалифицированных специалистов. Голосовые ассистенты Google, Amazon, Apple, Яндекс становятся всё популярнее. Перемещение таких помощников в умные колонки открывают новые возможности для бизнеса. Например, уже сейчас в большинстве медицинских учреждений установлены специальные терминалы – инфоматы. Они помогают записываться к врачу и посмотреть расписание работы разных специалистов. Но зачастую пациентам сложно разобраться в работе таких инфоматов, найти в них нужную информацию. Многие из пациентов – люди зрелого возраста, зачастую далекие от новинок техники, привычные к общению голосом. Единственным выходом из этой ситуации до недавнего времени было выделение дополнительного медицинского сотрудника для помощи пациентам при работе инфоматами. А это сильно снижало пользу от введения такой технологии. При этом недавно целый ряд компаний начали производить умные колонки с голосовыми помощниками на русском языке. (Например, «Яндекс. Станция» с голосовым ассистентом Алисой). Такие колонки можно подключить к базе знаний компании. В России подобными решениями занимается KMS Lighthouse. Так, интеграцию «Яндекс. Станция» можно провести через «Яндекс. Диалоги». После интеграции Алиса сможет делать всё то же, что делают сейчас информанты в клиниках, но голосом. Объединение голосовых технологий, базы знаний и инфоматов позволит создать полноценного помощника. Пациентам будет удобнее с ним работать. Участие медицинских сотрудников для решения всех типовых вопросов не потребуется. Источник: https://www.dirklinik.ru/article/303-golosovye-tehnologii-v-sfere-zdravoohraneniya-primenenie-osobennosti-vnedreniya-vozmojnosti