Цифровые преобразования охватывают всё большее количество предприятий: о проектах в области цифровизации сообщают не только глобальные корпорации и крупные региональные игроки, но и средний бизнес. Что особенно важно, в возможности «цифры» поверили топ-менеджеры компаний – они приветствуют инициативы, направленные на внедрение цифровых инноваций и монетизацию данных. Мотивация руководителей при этом разная: некоторые считают эти направления модным трендом, другие рассчитывают на высокую окупаемость, третьи ищут в цифровых инновациях принципиально новые возможности для развития бизнеса.

Поскольку цифровизация практически неизбежно порождает новые объемы данных, остро встает вопрос, где и как их хранить

Так или иначе, проекты цифровизации финансируются, стартуют и… А вот тут встает резонный вопрос: на основе какой ИТ-инфраструктуры их можно реализовать? Если прежде предприятие не особенно опиралось в своей деятельности на данные, то для новых проектов, скорее всего, ему понадобятся дополнительные элементы инфраструктуры. И поскольку цифровизация практически неизбежно порождает новые объемы данных, остро встает вопрос, где и как их хранить, на каких носителях или в каких СХД, причем с возможностью быстрого доступа к ним как из прежних приложений, так и из новых, создаваемых в рамках нынешних проектов. Одновременно нужно решать, сможет ли компания обеспечить грамотное обслуживание новых компонентов инфраструктуры, есть ли в компании ИТ-специалисты нужного профиля.

Крупному бизнесу, обладающему большими финансовыми и людскими ресурсами, решать подобные вопросы, как правило, относительно просто. Сложнее обстоят дела в компаниях средней руки, где и свободных средств не так много, и ИТ-отдел не так велик, поэтому простота в настройке и обслуживании СХД для таких предприятий – насущная необходимость. Ситуация усугубляется еще и тем, что, по данным исследования «VotE Storage, Transformation 2020», проведенного компанией 451 Research, объемы данных растут почти в два раза быстрее, чем ИТ-бюджеты: 19% в год против 10% в год соответственно.

СХД для среднего бизнеса

Решение VSP серии E сочетает очень высокую производительность и крайне высокий уровень надежности

К системам хранения данных, позиционируемым как решения среднего уровня – вполне доступным по цене и в то же время достаточно емким и производительным, сегодня велик интерес не только со стороны среднего бизнеса, но и крупного. И руководители, и ИТ-менеджеры становятся всё более прагматичными и если выбирают решения уровня Hi-End, то четко понимают, как их будут использовать и за счет чего смогут их окупить. Но все чаще они приобретают решения среднего уровня с компромиссным соотношением цены и возможностей.

Именно на таких покупателей рассчитаны созданные целиком на базе флэш-памяти и NVMe новые СХД Hitachi Virtual Storage Platform (VSP) серии E – модели среднего уровня VSP E590 и E790. В них реализованы интеллектуальные встроенные средства управления, позволяющие значительно упростить все аспекты эксплуатации СХД – от быстрой установки до автоматизированного конфигурирования и интеллектуального управления производительностью. Что важно, эти модели совместимы с программной системой управления инфраструктурой данных масштаба предприятия Hitachi Ops Center, обеспечивающей автоматизацию ИТ-операций с применением механизмов искусственного интеллекта (AIOps), в том числе оптимизацию, планирование, защиту ресурсов данных и другие виды управления ими.

«Решение VSP серии E отличается не только функциональными возможностями, которые подходят организациям из сегмента среднего бизнеса, но и крайне высоким уровнем надежности, – отмечает Алексей Никифоров, директор по технологиям Hitachi Vantara в России и СНГ. – Данные становятся все более ценным цифровым активом, что особенно заметно в период пандемии и дистанционной работы, из-за чего и их сохранность критически важна. VSP серии E обладает стопроцентной гарантией доступности данных и обеспечивает возможность миграции без прерывания работы. СХД спроектирована так, чтобы в ней не было единой точки отказа, и снабжена несколькими уровнями резервирования. Это позволяет предупреждать возникновение проблем и решать их еще до того, как они приведут к простоям».

Благодаря флэш-памяти и NVMe эти СХД обладают очень высокой производительностью, которую до недавнего времени могли обеспечить только решения Hi-End. Учитывая очень малое значение задержки (менее 66 мкс), столь высокая производительность делает возможным использование VSP E590 и E790 для работы с приложениями, задача которых – обработка огромных объемов данных в реальном времени.

Что важно, модели VSP E590 и E790 очень компактны по сравнению с традиционными СХД на основе жестких дисков – это платформы форм-фактора 2U. Такая компактность в сочетании с высокой плотностью хранения, достигаемой благодаря технологии интеллектуального адаптивного сжатия данных (в соотношении 4:1 с незаметной для приложений компрессией и 7:1 с эффективной компрессией) позволяет консолидировать хранение данных множества систем, экономя при этом немалый объем пространства дата-центра при замене дисковых массивов на новые СХД Hitachi.

СХД как сервис

Модель «СХД как сервис» избавляет компанию от необходимости каждые три-пять лет делать крупные инвестиции в замену или дорогостоящее обновление системы хранения

Сделать системы хранения еще более доступными, а расходы на них максимально прозрачными и предсказуемыми призвана предлагаемая через партнеров услуга виртуальной СХД Hitachi Virtual Storage as a Service. Компания, воспользовавшаяся этой услугой, получает в свое распоряжение оборудование, производя оплату за него, исходя из фактического потребления ресурсов. Сами СХД могут при этом развертываться на собственной серверной площадке компании – заказчика услуги или в арендуемом ею дата-центре.

Благодаря гибкой модели ценообразования услуга «СХД как сервис» обеспечивает предсказуемые затраты, что значительно упрощает планирование бюджетов. Что важно, модель «СХД как сервис» избавляет компанию от необходимости каждые три-пять лет делать крупные инвестиции в замену или дорогостоящее обновление системы хранения.

Управление СХД частично берет на себя вендор – Hitachi Vantara. Сфера его ответственности охватывает развертывание, базовый мониторинг, отчетность о работе решения и общее управление архитектурой. В зоне ответственности заказчика или партнера остаются выделение ресурсов хранения и управление изменениями. При этом оплата взимается только за реально необходимый объем СХД, тип и уровень доступности системы хранения. Для быстрой адаптации к меняющимся потребностям в ресурсах хранения предусмотрена консоль самообслуживания, позволяющая корректировать основные параметры SLA, касающиеся СХД.

Услуга Hitachi Virtual Storage as a Service предоставляется в трех вариантах: блочное, файловое или объектное хранение данных. Параметры блочного и файлового хранения доступны в двух уровнях: с приоритетом производительности или емкости. Кроме того, предусмотрено два уровня обслуживания: премиальное (полный пакет сервисов) и основное (частично управляемые сервисы). Всего предусмотрено пять классов услуг хранения, которые отличаются по производительности (скорости) СХД и доступности данных (99,995% или 100%).

СХД для самых взыскательных

На сегодняшний день СХД Hitachi VSP 5000 – это самые быстрые в мире флэш-массивы NVMe

Семейство СХД Hitachi VSP 5000 ориентировано на предприятия, предъявляющие повышенные требования к системам хранения данных, а также на географически распределенные организации. Благодаря усовершенствованной операционной системе массивы VSP 5000 позволяют консолидировать в одной СХД как структурированные, так и неструктурированные данные, которые используют самые разные корпоративные приложения – и транзакционные, и аналитические, обеспечивая при этом высокую производительность и надежность хранения. На сегодняшний день это самые быстрые в мире флэш-массивы NVMe: за счет массового параллелизма их быстродействие достигает 21 млн операций ввода-вывода в секунду, а задержка – всего 70 мкс, это лучший показатель в своем классе.

Благодаря возможностям дедупликации и сжатия данных массивы VSP 5000 обеспечивают эффективное использование памяти с наименьшими затратами, а благодаря высокой доступности – отсутствие внезапных простоев. Массивы могут работать как с файловыми, так и с блочными рабочими нагрузками. В файловых контроллерах СХД реализованы алгоритмы аппаратного ускорения. Предусмотрена поддержка до 80 узлов виртуальных кластеров и до 64 одновременно работающих виртуальных серверов Hitachi Enterprise Virtual Server (EVS) для NAS, при этом каждый такой сервер располагает своим собственным набором IP-адресов, политик и распределением отдельных портов.

Встроенное интеллектуальное многоуровневое облачное хранение файловых систем обеспечивает прозрачную миграцию данных между локальным и внешним уровнями гибридного облака с использованием механизма бизнес-правил на основе политик. Чтобы дать возможность реализовать самые новейшие цифровые инновации, предусмотрена поддержка Kubernetes и Ansible, облачных сред Amazon S3, Microsoft Azure и IBM Cloud Object Storage.

Многоуровневая файловая система (TFS) позволяет отделить метаданные файловой системы от пользовательских данных. TFS автоматически помещает метаданные на более высокий уровень хранения, что повышает производительность файловой системы, обеспечивая при этом экономию расходов.

Для создания особо надежных и отказоустойчивых конфигураций в массивах серии 5000 реализована репликация систем NAS с возможностью синхронной кластеризации «активный-активный» на расстоянии до 500 км с автоматизированным захватом в глобально активных метрокластерах. Такие конфигурации обеспечивают очень быстрое аварийное восстановление систем с их возвратом к нормальной работе.

Что важно, массивы VSP 5000 достаточно просты в использовании благодаря инструментам для настройки системы, выделения ресурсов, управления конфигурацией и устройствами, автоматизации процессов эксплуатации и общего управления производительностью системой для повышения.

Корпоративные озера данных продолжают расширяться — в первую очередь за счет неструктурированных данных. Их основу сегодня составляют различный контент (аудио- и видеоматериалы, изображения, документы, результаты медицинских исследований, данные геоинформационных систем), сообщения социальных сетей и электронной почты, записи показаний различных приборов Интернета вещей (IoT и IIoT), телематических измерений и пр.

HCP позволяет расширять емкость облачного хранилища с терабайт до экзабайт, создавая значительный запас емкости по мере необходимости.

Для хранения неструктурированных данных сегодня широко применяются облачные объектные сервисы, такие, например, как Amazon Simple Storage Service (S3), чей протокол уже стал стандартом де-факто для доступа к объектам. С одной стороны, эти сервисы позволяют не заботиться об инфраструктуре хранения и обеспечении быстрого доступа к объектам. С другой — в силу разных причин далеко не всегда данные можно и нужно размещать в публичных облаках. Но где же тогда хранить значительные объемы неструктурированных данных — во всех смыслах эффективно и безопасно?

Hitachi Content Platform

Чтобы организации смогли безопасно хранить неструктурированные данные в локальных и гибридных средах, выстраивая по-настоящему зрелые процессы DataOps, компания Hitachi Vantara разработала портфель решений Hitachi Content Platform (HCP). На их основе можно создавать не только локальные, но и распределенные хранилища данных разных типов, консолидируя с их помощью весь корпоративный контент и централизованно управляя им на протяжении всего его жизненного цикла. Расширенные функции HCP для работы с метаданными позволяют «дирижировать» триллионами файлов и объектов и выполнять поиск по ним.

Что важно, HCP позволяет обеспечить безопасный доступ к контенту, давая возможность защищать его шифрованием и прочими известными методами, предотвращая возможные утечки и заодно поддерживая выполнение требований регуляторов в отношении персональных и прочих персональных данных. В качестве одного из вариантов использования HCP предлагается подход «однократная запись — многократное чтение», который помогает минимизировать риск искажения когда-то записанных данных.

Еще одна полезная возможность HCP — так называемое обогащение данных. Как известно, совокупность данных различной природы может оказаться гораздо более содержательной, чем те же самые данные, взятые по отдельности. Простейший пример: созданные дронами материалы фото- или видеосъемки будут иметь гораздо более высокую ценность, если «привязать» к ним данные о месте, времени, погодных, геомагнитных и прочих условиях, в которых эта съемка производилась. Ну а, например, результаты компьютерной томографии едва ли вообще будут иметь какое-либо значение без данных о пациенте, его истории болезни и прочих показателях исследований ИКТ.

Поскольку окружающие нас объемы данных продолжают расти, без масштабирования не обойтись. HCP позволяет расширять емкость облачного хранилища с терабайт до экзабайт, создавая значительный запас емкости по мере необходимости.

Удаленный доступ к хранилищу неструктурированных данных, их синхронизацию и совместное использование файлов, работу удаленных файловых сервисов и защиту данных обеспечивает компонент HCP Anywhere. Доступ к данным, получаемым и хранимым на периферии и в удаленных офисах, обеспечивает компонент HCP Anywhere Edge. Анализировать данные в хранилищах HCP помогает модуль Hitachi Content Intelligence.

«Сейчас мы видим существенный рост требований к объектным хранилищам. Если какое-то время назад это были архивные системы с гарантированным неизменяемым хранением объектов, то сейчас это высокопроизводительные системы с доступом по протоколу S3 с множеством встроенного функционала для работы современных приложений, — отмечает Алексей Никифоров, руководитель департамента технологических решений Hitachi Vantara в России и странах СНГ. — Программные и аппаратные новшества в системах HCP позволяют нашим заказчикам эффективно отвечать на данные вызовы индустрии».

Решение для высокопроизводительных нагрузок

Как правило, организациям требуется не просто хранить большие объемы данных, но обрабатывать их и анализировать. Вот что об этом пишет Амита Потнис, директор по исследованиям инфраструктурных систем компании IDC: «Директорам по информационным технологиям и ИТ-специалистам больше не нужны объектные хранилища только для данных, хранение которых установлено нормативными требованиями, архивных данных, данных второго уровня или «холодных» данных. Сейчас они рассматривают такие хранилища с точки зрения новых вариантов применения и поддержки высокопроизводительных рабочих нагрузок. Эти организации также оценивают возможность внедрения распределенных файловых решений, обеспечивающих необходимую масштабируемость и производительность для обеспечения работы требовательных вычислительных приложений, систем ИИ и аналитики реального времени».

Как видим, наряду с объектным сегодня востребован и файловый доступ к неструктурированным данным — хотя бы потому, что подавляющее большинство аналитических систем, в том числе систем машинного обучения и искусственного интеллекта привыкли иметь дело именно с файлами в качестве данных «на входе», а не с объектами.

Алексей Никифоров: «Экосистема HCP позволяет решить большинство задач по хранению и обработке неструктурированной информации»

«Экосистема HCP позволяет решить большинство задач по хранению и обработке неструктурированной информации. Придав неструктурированным данным порядок, заказчики используют HCP как единый репозиторий данных с доступом к ним из всех систем организации, — продолжает Алексей Никифоров. — Корпоративный репозиторий позволяет быстро искать данные, обрабатывать их согласно внутренним политикам или требованиям регуляторов».

Нынешним летом Hitachi Vantara в партнерстве с компанией Weka анонсировала новое решение, которое позволит пополнить ассортимент продуктов Hitachi Vantara высокопроизводительными параллельными файловыми системами на базе NVMe, которые будут интегрированы с HCP. Это решение на основе сетевой системы хранения (NAS) будет особенно востребовано в системах искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитических приложениях.

Hitachi Vantara также объявила о расширении HCP: благодаря высокопроизводительным узлам на базе флэш-памяти платформа HCP сможет более эффективно поддерживать неструктурированные рабочие нагрузки. В частности, пропускная способность при передаче данных по протоколу Amazon Simple Storage Service (S3) вырастет почти в 3,4 раза, что может привести к снижению затрат на 34%. Обновленные узлы СХД обеспечат повышение производительности операций чтения и записи в три раза, при этом позволят втрое увеличить емкость для стоечного пространства по сравнению с предыдущим поколением.

Компания Hitachi Vantara анонсировала новое решение для распределенных файловых систем и управления хранением, которое позволит ускорить доступ к источникам неструктурированных данных, таким как сообщения электронной почты, документы, медицинские карты, аудио- и видеоматериалы, изображения, и извлечь из них ценную информацию.

OEM-партнерство с Weka позволит пополнить ассортимент продуктов Hitachi Vantara высокопроизводительными масштабируемыми файловыми системами хранения на базе NVMe, которые будут интегрированы с хранилищами данных HCP

Решение будет выпущено в партнерстве с компанией Weka - ведущим разработчиком инновационных высокопроизводительных и масштабируемых систем хранения файлов для информационных сред, осуществляющих обработку больших объемов данных. OEM-партнерство с Weka позволит пополнить ассортимент продуктов Hitachi Vantara высокопроизводительными масштабируемыми файловыми системами хранения на базе NVMe, которые будут интегрированы с хранилищами данных HCP. Это решение на основе сетевой СХД (NAS) идеально подойдет для использования в системах искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитических приложениях.

«Организации, стремящиеся в своей деятельности ориентироваться на данные, сталкиваются с необходимостью задействовать стремительно растущие массивы неструктурированной информации, чтобы получить конкурентные преимущества, — отмечает Брайан Хаусхолдер (Brian Householder), президент направления цифровых инфраструктур Hitachi Vantara. — Hitachi Vantara помогает своим заказчикам максимально реализовать преимущества своих инфраструктур, обеспечивая значительное повышение производительности при работе с данными и возможность быстрее принимать верные решения».

Hitachi Vantara также объявила о расширении платформы Hitachi Content Platform (HCP) — облачного программного решения для хранения объектных данных, позволяющего объединить производителей данных, пользователей, приложения и устройства в единой среде. Благодаря высокопроизводительным узлам на базе флэш-памяти HCP сможет более эффективно поддерживать неструктурированные рабочие нагрузки. Новые функциональные возможности обеспечат повышение пропускной способности при передаче данных по протоколу Amazon Simple Storage Service (S3) почти в 3,4 раза, что может привести к снижению затрат на 34%.

«Директорам по информационным технологиям и ИТ-специалистам больше не нужны объектные хранилища только для данных, хранение которых установлено нормативными требованиями, архивных данных, данных второго уровня или "холодных" данных, — считает Амита Потнис (Amita Potnis), директор по исследованиям инфраструктурных систем компании IDC. — Сейчас они рассматривают такие хранилища с точки зрения новых вариантов применения и поддержки высокопроизводительных рабочих нагрузок. Эти организации также оценивают возможность внедрения распределенных файловых решений, обеспечивающих необходимую масштабируемость и производительность для обеспечения работы требовательных вычислительных приложений, систем ИИ и аналитики реального времени».

Новое расширение HCP позволит быстрее превращать неструктурированные данные в ценную для бизнеса информацию

Обновленные узлы СХД обеспечат повышение производительности операций чтения и записи в три раза, и при этом позволят втрое увеличить емкость при размещении в стоечном пространстве по сравнению с предыдущим поколением. Это особенно важно в условиях, когда традиционные хранилища NAS, основные и облачные рабочие нагрузки постепенно перемещаются в объектные хранилища, чтобы обеспечить  изповышение производительности.

Новое расширение HCP позволит заказчикам быстрее превращать данные в ценную для бизнеса информацию, увеличивать доходы, генерируемые благодаря использованию неструктурированных данных, и повышать производительность приложений, совершенствуя цифровую среду для пользователей.

Hitachi VSP E990 обеспечивает одни из лучших в отрасли показатели дедупликации данных — 4:1

Компания Hitachi Vantara, дочернее предприятие Hitachi, Ltd., представила Hitachi Virtual Storage Platform (VSP) E990 — новую флэш-платформу хранения данных для предприятий среднего бизнеса. Ее высокая производительность и низкие задержки позволяют добиться максимального быстродействия бизнес-приложений, а одни из лучших в отрасли возможности дедупликации данных гарантируют снижение затрат на хранение данных.

Мощная система управления Hitachi Ops Center на базе искусственного интеллекта (ИИ) позволит значительно упростить конфигурирование и предоставление ресурсов хранения для систем ИИ, машинного обучения и контейнеризованных приложений. Платформа E990, реализованная целиком на базе флэш-памяти NVMe, дополняет широкий ассортимент мощных инфраструктурных решений Hitachi Vantara, обладающих лучшей в своем классе производительностью и предусматривающих характерную для Hitachi стопроцентную гарантию доступности данных для бизнеса любого масштаба.

Компания также анонсировала программную систему EverFlex, которая обеспечивает простой и гибкий выбор вариантов приобретения платформы E990 и всего комплекса решений Hitachi Vantara. EverFlex включает различные модели ценообразования на основе фактического потребления — от простой платы за пользование продуктами до конфигурируемых сервисов с оплатой в зависимости от конечного результата и модели «СХД как услуга». Она позволяет предприятиям среднего бизнеса привести расходы на ИТ в соответствие с коммерческим использованием продуктов и услуг, обеспечивая эффективные способы снизить затраты, избежать недоиспользования емкости и предотвратить сбои в работе.

Одни из лучших в отрасли возможности устранения дублирования сокращают затраты на хранение данных. Согласно прогнозам 451 Research (в настоящее время это подразделение в составе S&P Global Market Intelligence), объемы данных возрастут на 23%, а бюджеты компаний на хранение данных увеличатся в среднем лишь на 10%, поэтому компаниям среднего размера понадобятся решения по сокращению затрат на СХД. Новая платформа Hitachi VSP E990 с программным решением Hitachi Ops Center обеспечивает одни из лучших в отрасли показатели дедупликации данных — 4:1, что вдвое превышает возможности ближайшего конкурента компании и гарантирует высвобождение до 75% емкости СХД.

Усовершенствованные средства управления на базе ИИ принципиально упрощают конфигурирование и предоставление ресурсов хранения. Как полагают эксперты 451 Research, 43% покупателей СХД не готовы удовлетворить растущие потребности в будущем. Hitachi Vantara VSP E990 в сочетании с системой Ops Center предназначена для решения именно этой проблемы. Предусмотренные в Ops Center средства управления на базе ИИ оптимизируют выделение ресурсов хранения таким приложениям с выгодой до 90%. Они также позволяют устранить до 70% выполняемых вручную задач конфигурирования и предоставления ресурсов, предусматривая возможность в четыре раза ускорить анализ коренных причин проблем для поиска и устранения неисправностей.

Устойчивая производительность по доступной цене. Hitachi Vantara VSP E990 позволяет решить проблемы надежности инфраструктур данных, стоящие перед многими предприятиями: треть из них по-прежнему сталкивается с перебоями в работе или значительным падением производительности, которые связаны с недостаточной надежностью хранилищ. VSP E990 подтверждает многолетнее первенство Hitachi Vantara в обеспечении предприятий среднего размера надежными решениями по доступной цене. Платформа использует архитектуру целиком на базе энергонезависимой памяти (NVMe) и обладает одними из лучших в отрасли показателями IOPS по самой низкой цене (не более $0,03 за операцию ввода-вывода в секунду), а также сверхнизкими задержками, оптимизированными для наиболее требовательных к ресурсам приложений.

Предсказуемые модели ценообразования и гибкого потребления. Новое решение EverFlex расширяет выбор доступных моделей ценообразования на основе фактического потребления, обеспечивая предсказуемость цен при использовании хранилищ по аналогии с облачными сервисами. Прежде всего оно позволит заказчикам оплачивать только используемые компоненты и привести расходы на технологии в соответствие с коммерческим использованием, обеспечивая экономию затрат до 20% за счет устранения необходимости платить за резервную емкость, необходимую в каждой системе. Дополнительные услуги обеспечат дальнейшее сокращение затрат и помогут избежать прерывания бизнес-операций благодаря предоставлению ориентированных на результат эксплуатационных сервисов, обеспечивающих более стабильные уровни обслуживания без увеличения нагрузки на персонал.

VSP E990 обеспечит преимущества и партнерам. Платформа VSP E990 идеально подходит партнерам, ориентированным на инновации и стремящимся обеспечить важные преимущества для своих заказчиков из числа предприятий среднего размера. Hitachi Vantara продолжает вкладывать средства в реализацию понятной, выгодной и новаторской программы для партнеров, которая предусматривает инструменты поддержки, маркетинговые ресурсы и инициативы, предназначенные для дистрибьюторов и реселлеров, ориентированных на средние предприятия. Из публикации в блоге руководителя по работе с партнерами Hitachi Vantara Кимберли Кинга (Kimberly King) можно подробнее узнать о возможностях, которые открывает VSP E990 для партнеров, а также ознакомиться с комментариями представителей международного сообщества партнеров компании.

«Платформа Hitachi Virtual Storage Platform E990 выводит хранилища среднего класса на новый уровень. VSP E990 представляет собой систему целиком на базе NVMe, которая поддерживает как память класса СХД (SCM), так и технологию NVMe-over-fabric (NVMEoF), способна масштабироваться до почти 6 миллионов IOPS и более чем 16 петабайт эффективной емкости, обеспечивает гарантированное сокращение объемов данных в соотношении 4:1 "без всяких вопросов" только за счет сжатия и дедупликации и предусматривает стопроцентную гарантию доступности данных», — отмечает Эрик Бюргенер (Eric Burgener), вице-президент по исследованиям группы корпоративных инфраструктурных систем, платформ и технологий компании IDC.

«VSP E990 — это действительно привлекательный продукт, особенно программная система», — считает Эрос Тибор (Eros Tibor), координатор Центрально-Европейской группы по вычислениям и хранению данных в ЦОД компании KBC Group.

«Hitachi Vantara вот уже десятилетия возглавляет отрасль, создавая надежные решения, производительность, доступность и масштабируемость которых проверены временем и подкрепляются первой на рынке стопроцентной гарантией доступности данных, — заявил Брайан Хаусхолдер (Brian Householder), президент направления цифровых инфраструктур Hitachi Vantara. — Наша новая платформа VSP E990 и Hitachi Ops Center дополняют комплекс продуктов для средних предприятий».

Компания Hitachi Vantara представила платформу для управления данными Lumada Data Catalog, расширяющую возможности решений компании для реализации методологии DataOps. Lumada Data Catalog обеспечивает унификацию разнородных данных, рассредоточенных в облаке, инфраструктуре данных, компьютерах и устройствах на границе сети. Технология каталогизации данных Waterline предоставляет заказчикам типовую инфраструктуру метаданных для управления всеми имеющимися данными. Применяя DataOps к унифицированным наборам данных, предприятия смогут быстро извлекать из данных ценную информацию и внедрять инновации.

Lumada Data Catalog позволяет создать требуемый слой метаданных для поддержки критически важных информационных проектов

«Операционные, технические и нормативные аспекты проблем, возникающих в связи с увеличением объемов данных, делают каталоги данных все более важным инструментом современных организаций, – считает технический директор направления цифровых решений Hitachi Vantara Гидо Шредер (Guido Schroeder). – Дополнение комплекса решений Hitachi Vantara для DataOps функциональными возможностями систем Waterline Data – важный шаг, благодаря которому наши заказчики смогут эффективно управлять активами данных в любой информационной среде – от границы до центра инфраструктуры и мультиоблачных систем».

Основатель и технический директор Waterline Data Алекс Горелик (Alex Gorelik), который теперь является старшим научным сотрудником Hitachi Vantara, считает, что технология Waterline станет прекрасным дополнением к комплексу продуктов, технологий и решений Lumada, который обеспечивает конкурентные преимущества заказчикам в любой отрасли: от промышленного производства и энергетики до транспорта и розничной торговли. «Наша технология поможет ускорить реализацию намерения Hitachi Vantara открыть возможности методологии DataOps для создания средств аналитики, управления данными и обеспечения операционной гибкости», – уверен он.

Lumada Data Catalog дополняет продукты комплекса Lumada Data Services и эффективно интегрируется с ними, открывая новые возможности – обнаружение данных, сервисы самообслуживания для данных. Каталог данных обеспечивает необходимую прозрачность и предсказуемость благодаря возможности инвентаризации и классификации активов данных. Он позволяет создать требуемый слой метаданных для поддержки критически важных информационных проектов на всех этапах – от подготовки данных до комплексного управления и контроля нормативно-правового соответствия. Решение спроектировано так, что способно расширяться до уровня всего предприятия, и использует высокомасштабируемые и высокопроизводительные компоненты, такие как Spark, Solr и собственную архитектуру на основе агентов либо архитектуру Kubernetes на базе контейнеров. В сочетании с предусмотренными в Lumada возможностями автоматизации на основе политик такой подход позволит использовать широкий ряд цифровых решений и обеспечит преимущества во множестве отраслей.

Рост конкуренции между поставщиками облачных услуг обеспечивает более высокую доступность сервисов и способствует расширению возможностей интеграции и аналитики. Провайдеры облачных услуг понимают, что заказчикам необходима помощь в реализации облачных решений, поэтому более тщательно выбирают сервисных партнеров. Расскажем, как востребованность облаков меняет рынок облачных услуг, какие недостатки существуют в мультиоблачных стратегиях, и какими преимуществами обладает Hitachi Vantara.

Hitachi Enterprise Cloud позволяет сделать облачные приложения ключевым элементом стратегии компании

Результаты исследований, проведенных в 2018 году компаниями Gartner, IDG и RightScale, говорят о том, что использование облачных технологий уже стало повсеместной практикой во всем мире. Согласно опросу RightScale, по темпам внедрения лидируют общедоступные облачные инфраструктуры: 81% компаний выбирают мультиоблачную стратегию, задействуя в среднем до пяти облаков. Гибридной стратегии – сочетания общедоступных и частных облачных инфраструктур – придерживается 51% респондентов, и 75% организаций используют частные облака.

Участники исследования эксплуатируют 40% рабочих нагрузок в общедоступных и 39% – в частных облачных средах. Однако среди корпоративных заказчиков меньше рабочих нагрузок эксплуатируется в общедоступных средах (32%) и больше в частных (45%). Это соотношение говорит об озабоченности компаний вопросами безопасности и надежности решений.

Преимущества и проблемы гибридных и мультиоблачных стратегий

Гибридные и мультиоблачные стратегии предполагают масштабируемость и маневренность, а кроме того, обеспечивают выбор способа развертывания рабочих нагрузок и гибкое управление данными, организацию корпоративных данных, соответствие требованиям регуляторов, доступность и долговечность. Их внедрение не требует высоких финансовых затрат. При реализации этих стратегий есть возможность использовать ресурсы самообслуживания, благодаря которым методология DevOps позволяет выполнять в облаке разработку и тестирование.

«Ещё одно важное преимущество общедоступных облачных сред – возможность создавать географически распределенные приложения и сервисы, — считает Алексей Никифоров, руководитель департамента технологических решений Hitachi Vantara в России и странах СНГ. – Эти возможности особенно важны, если учесть, что все больше и больше приложений сосредотачивается на границе сети».

Облако представляет собой модель вычислений, в которой ИТ-сервисы управляются или через Интернет (в случае общедоступных облачных сред), или через частную ИТ-инфраструктуру (в случае частных облачных сред). Обычно провайдеры облачных услуг разрабатывают высокоспециализированные инструменты для мониторинга, координирования и обеспечения безопасности облака, однако эти инструменты могут не соответствовать возможностям других облачных сред.

«В случае гибридных и мультиоблачных сред используется сочетание нескольких облаков, что приводит к повышению сложности в эксплуатации и управлении данными, — рассказывает Алексей Никифоров. – Для разных облачных сред используются разные инструменты, и агрегирование данных между несколькими облаками затрудняет управление и получение бизнес-аналитики. Когда в одном облаке содержится несколько петабайт данных, для переключения на другое облако может потребоваться очень много времени».

Крупные компании, осуществляющие поддержку облачных сред, применяют инструменты для обеспечения безопасности данных. Однако никакие системы не являются полностью защищенными от ошибок или неосторожных действий. Безопасность для критически важных приложений по-прежнему остается ключевым фактором при выборе таких решений, особенно если речь идет об общедоступных облачных средах.

Hitachi Content Platform служит катализатором преобразования бизнеса с помощью цифровых технологий

Новые возможности от Hitachi Vantara

Hitachi Vantara обеспечивает поддержку при создании частных, гибридных, общедоступных и мультиоблачных инфраструктур. Вот три основных направления такой поддержки:

1. Облачный шлюз для блочных, файловых и объектных хранилищ на основе HNAS и HCP

Платформа HNAS обеспечивает механизм прозрачной миграции блочных и файловых данных в частные и общедоступные облачные инфраструктуры, а также предусматривает интеграцию с хранилищем объектов HCP (Hitachi Content Platform). Платформа HCP дает возможность безопасно перемещать данные между несколькими облачными сервисами и более эффективно использовать возможности Интернета вещей (IoT). Поскольку HCP всегда создает две копии данных, новую копию можно создать в новом облачном репозитории, а содержимое старого уничтожить. HCP также интегрируется с платформой Pentaho, что позволяет объединять, очищать и подготавливать данные, хранящиеся в средах с озерами данных, визуализировать и анализировать информацию.

«Программное обеспечение Hitachi Content Platform служит катализатором преобразования бизнеса с помощью цифровых технологий, – уверен Петер Сьоберг (Peter Sjoberg), руководитель международного бизнес-направления в области решений для аналитики данных Hitachi Vantara. – Это не просто объектное хранилище, это интегрированный комплекс объектных систем хранения, облачных файловых шлюзов и средств совместной работы для конечных пользователей. Благодаря такому набору функций компании, использующие HCP, получают контроль над данными и извлекают из них преимущества для бизнеса в огромных масштабах. Решение также помогает добиться необходимых нормативно-правовых соответствий, позволяет создавать частные, общедоступные и гибридные облачные инфраструктуры и поддерживает технологии IoT, Web 2.0 и проекты по анализу больших данных».

Платформу HCP можно использовать и для реализации абстрактной архитектуры данных благодаря разделению уровней вычислительных ресурсов и хранения. Функционал позволяет выполнять операции по обработке данных в мультиоблачных средах. Яркий пример – поставщик информации об истории использования автотранспортных средств CARFAX. Компания использует платформу HCP для объединения структурированных и неструктурированных данных в единой среде и выполняет их очистку и подготовку с использованием Pentaho прежде чем отправлять их в сервисы AWS или Microsoft Azure.

2. Развертывание облачных инфраструктур на базе Hitachi Enterprise Cloud (HEC) на площадке заказчика

Комплекс корпоративных облачных управляемых услуг Hitachi Enterprise Cloud позволяет сделать облачные приложения ключевым элементом стратегии компании. Сейчас все больше офисов переводит часть сотрудников на удаленную работу, в связи с чем встает необходимость обеспечить доступность данных с разных устройств и, конечно, защитить эти данные. Именно эти возможности дает HEC, который включает в себя специализированную конвергентную платформу и полностью управляемые сервисы, способные поддерживать требуемые уровни обслуживания для критически важных приложений и рабочих нагрузок в рамках традиционной ИТ-инфраструктуры, архитектуры DevOps, микросервисов или их сочетания. Hitachi Enterprise Cloud объединяет сервисы развертывания, оптимизированные для работы в облаке программные средства и инфраструктуру, а также дает возможность добавлять функциональность контейнеров для поддержки как традиционных виртуализированных сред, так и созданных в интернете приложений. Заказчик получает готовое и интегрированное облачное решение, при этом у него остается возможность выбирать необходимые услуги.

3. Аккредитованные и сертифицированные услуги REAN Cloud

Hitachi Vantara улучшает свои технические и бизнес-возможности за счет покупки новых компаний-лидеров в своей области. Так, в 2018 году она приобрела консалтинговую компанию REAN Cloud. «Эта компания обладает уникальной платформой, обеспечивающей высокий уровень автоматизации при переходе на облачную инфраструктуру. К тому же у нее есть опыт проектов облачной миграции, реализованных по заказу крупных сложных компаний", – подчеркнул Бобби Сони, руководитель подразделения Hitachi Vantara Solutions and Services.

REAN Cloud работает с гипермасштабируемыми общедоступными облачными сервисами и является одним из немногих системных интеграторов, способных обеспечивать поддержку облачных сервисов на протяжении всего жизненного цикла, что крайне важно в современных конкурентных реалиях. REAN Cloud, будучи партнером Amazon Web Services (AWS), выполняла проекты в организациях финансового сектора, здравоохранения, образования, медико-биологических наук, а также реализовывала государственные заказы.

В прошлом году REAN Cloud приобрела компанию 47Lining, чтобы получить мощные возможности в сфере облачной аналитики и машинного обучения. В апреле этого года компания 47Lining представила решение Amazon Web Services (AWS) Industrial Time Series Data Connector Quick Start. С помощью Connector Quick Start организации могут синхронизировать с AWS производственные данные, что позволяет им получать расширенную прогнозную и хронологическую аналитику.

Облачные технологии – это не просто использование сети удаленных интернет-серверов для хранения, контроля и обработки данных. Главное в облачных решениях – методология, автоматизация, финансовые модели, подходы к разработке программного обеспечения. Вот почему так важно выбрать надежного партнера, который поможет управлять самым ценным ресурсом вашей компании – данными.

Компания Hitachi Vantara, дочернее предприятие концерна Hitachi, объявила о намерении приобрести компанию Waterline Data, предлагающую предназначенные для использования на основе методологии DataOps решения для интеллектуальной каталогизации данных, которые позволяют извлекать уникальную информацию из больших наборов данных и обеспечивать соблюдение нормативных требований, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR).

Приобретение Waterline Data планируется завершить к 31 марта 2020 года

«Hitachi Vantara предлагает заказчикам цифровые архитектурные компоненты, стратегии DataOps и отраслевые решения, необходимые для преобразования организаций на основе информации, извлекаемой из данных, – говорит Брэд Сурак (Brad Surak), президент направления цифровых решений Hitachi Vantara. – Технологии Waterline Data дополнят экспертный опыт Hitachi Vantara в области реализации DataOps и станут ключевым продуктом в составе комплекса Lumada Data Services, обеспечивая высочайшую прозрачность, строгий контроль качества, более точное соответствие требованиям регуляторов и более эффективное управление данными».

Созданная Waterline Data технология каталогизации на основе машинного обучения позволяет автоматизировать процесс обнаружения метаданных при решении аналитических задач и управлении данными в различных информационных средах. Эта технология широко используется в сфере финансовых услуг, здравоохранении и фармацевтической отрасли. Технологию можно применять к большим объемам данных в средах на базе Hadoop, SQL, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud, разместив соответствующие решения на локальной площадке или в облаке.

В основе решений Waterline Data лежит запатентованная технология, позволяющая устранить препятствия для успешного функционирования озер данных. К примеру, чтобы корректно идентифицировать номера страховых требований в озере данных размером в несколько петабайт, решению Waterline Data достаточно опознать как номер требования только одно поле. Затем эта технология генерирует уникальный «отпечаток», позволяющий с высочайшей точностью распознать и пометить все подобные поля в озере данных независимо от их форматов, имен или источников данных. Это позволяет в значительной мере упростить извлечение из данных ценной аналитической информаци. При создании так называемых «отпечатков» используются системы на базе искусственного интеллекта (ИИ), выполняющие автоматические операции по обнаружению, классификации и анализу распределенных и разрозненных ресурсов данных.

Созданная Waterline Data технология каталогизации позволяет автоматизировать процесс обнаружения метаданных при решении аналитических задач и управлении данными

Интеграция технологии Waterline Data с комплексом Lumada Data Services позволит заказчикам создать общую структуру метаданных и преодолеть разрозненность массивов данных, распределенных между облаком, центром обработки данных, компьютерами и устройствами на границах сети. Применяя методологию DataOps к унифицированным наборам данных, заказчики смогут быстрее получать ценную аналитику и внедрять инновации.

«Наши исследования показывают, что почти половина крупных компаний, работающих с данными, тратят более 50% времени только на то, чтобы найти и подготовить необходимые данные для анализа. В последние годы продукты для каталогизации данных стали важным стратегическим направлением для предприятий, стремящихся решать задачи использования данных и совершенствовать управление информационными ресурсами, – отметил Мэтт Аслетт (Matt Aslett), вице-президент по исследованиям компании 451 Research. – Это приобретение – логичный и стратегически обоснованный шаг: возможности Waterline Data прекрасно дополняют решения Hitachi Vantara, в частности, комплекс продуктов Lumada Data Services. Присоединение Waterline Data укрепит способность компании удовлетворять растущий спрос на продукты и услуги, обеспечивающие более гибкие и автоматизированные подходы к управлению данными с помощью DataOps, и поможет предприятиям, использующим данные, в полной мере задействовать информационные ресурсы».

Приобретение Waterline Data планируется завершить к 31 марта 2020 года. После приобретения Waterline Data компания Hitachi Vantara будет предоставлять эти технологии заказчикам как в виде отдельных решений, так и интегрированных компонентов в составе сервисов данных Lumada Data Services.

Интеграция Hitachi Vantara и Hitachi Consulting позволит предложить заказчикам уникальные возможности для реализации цифровых преобразований

Компания Hitachi Vantara, дочернее предприятие Hitachi, Ltd., объединена с компанией Hitachi Consulting. Цель интеграции — максимальное содействие в создании конкурентных преимуществ предприятиям, нацеленным на цифровое преобразование, стимулирование международного развития, а также внедрение социальных, экологических и экономических инноваций.

«Огромный поток данных и развитие новых технологий коренным образом меняют деятельность компаний и целых отраслей во всем мире, — считает Тошиаки Токунага (Toshiaki Tokunaga), исполнительный директор и председатель правления Hitachi Vantara. — Благодаря этой интеграции мы получим уникальные возможности, необходимые заказчикам для реализации цифровых преобразований».

Так, Hitachi Vantara предложит инновационные отраслевые практики по нескольким индустриальным направлениям, объединяющим ряд консалтинговых методик. Эти практики, реализуемые на основе платформы Hitachi Vantara Lumada Manufacturing Insights, позволят предприятиям повысить качество обслуживания клиентов, расширить возможности кастомизации продукции, создать новые бизнес-модели и обеспечить устойчивость бизнеса. Платформа позволяет интегрировать все разрозненные массивы производственных данных предприятия и применять технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для оценки и повышения общей эффективности оборудования.

Исполнительным директором и председателем правления Hitachi Vantara назначен Тошиаки Токунага (Toshiaki Tokunaga), он проработал в Hitachi 30 лет и провел ряд успешных преобразований в нескольких бизнес-подразделениях корпорации

Комплекс решений Hitachi Vantara разработан на основе продуктов, охватывающих все компоненты инфраструктуры — от граничных вычислений до традиционных центров обработки и облаков. В этот комплекс включена и платформа Hitachi Virtual Storage Platform (VSP) 5000 — новый массив хранения данных с самым высоким в мире быстродействием. Комплекс также включает решения на основе искусственного интеллекта, средства аналитики, облачные сервисы для модернизации приложений, сервисы интеграции систем и управления изменениями для внедрения и переноса систем ERP на базе модели SaaS, а также цифровые промышленные решения на платформе Lumada.

Hitachi Vantara будет играть ключевую роль в реализации среднесрочного плана организационной деятельности корпорации Hitachi на 2021 год. Он основан на концепции сочетания продуктов и экспертного опыта Hitachi в промышленной и ИТ-сфере для создания новых преимуществ для бизнеса и решения социальных проблем.

Согласно результатам оценки поставщиков объектных систем хранения данных, приведенным в отчете «IDC MarketScape: Worldwide Object-based Storage 2019 Vendor Assessment» компания Hitachi Vantara, дочернее предприятие Hitachi, Ltd., снова вошла в категорию лидеров.

В ходе подготовки отчета эксперты IDC оценили 13 ведущих поставщиков объектных систем хранения. Оценка проводилась с учетом стратегии развития продуктов и функциональных возможностей решений. На основе этих факторов был составлен рейтинг, отражающий результативность производителей сегодня и в перспективе, а также их способность представлять успешные решения для объектных СХД.

«Платформа Hitachi Content Platform (HCP) предлагает заказчикам возможности для постепенного повышения ценности и монетизации данных. Так, наряду со средствами обогащения и защиты данных она обеспечивает гибкость инфраструктуры, — считает Амита Потнис (Amita Potnis), руководитель исследований в области файловых и объектных СХД компании IDC. — Hitachi Vantara продолжает обновлять комплекс решений HCP, расширяя поддержку рабочих нагрузок благодаря способности платформы распределять данные по уровням в любых средах хранения, будь то флэш-накопители, дисковые, ленточные, оптические устройства или общедоступные облачные сервисы. Это серьезно укрепляет позиции компании на рынке объектных хранилищ».

Разработанный Hitachi Vantara комплекс решений Hitachi Content Platform (HCP) предоставляет возможность выбирать предложения, соответствующие требованиям организации, и создавать масштабируемые и адаптируемые полнофункциональные системы. Программно-аппаратная платформа HCP в сочетании с решением HCP for Cloud Scale способна обеспечить поддержку как традиционных приложений, так и работающих на базе новых технологий: Интернета вещей, искусственного интеллекта и машинного обучения.

«Решения для хранения данных на базе объектных хранилищ пользуются огромным спросом, поскольку позволяют справиться с рядом важнейших задач по управлению данными, стоящих перед компаниями. В их числе такие задачи, как организация уровней хранения, защита данных, управление данными в гибридных и мультиоблачных средах, а также общее корпоративное управление информацией, — отметил старший директор по маркетингу продуктов Hitachi Vantara Скотт Бейкер (Scott Baker). — Компания Hitachi, в четвертый раз подряд ставшая лидером среди производителей объектных СХД, продолжает удерживать ведущие позиции на рынке, благодаря которым заказчики могут модернизировать стратегии хранения, защиты и доступа к данным в эпоху DataOps».

Hitachi Content Platform позволяет обеспечить интеллектуальное хранение, пополнение, активацию и монетизацию корпоративных данных. HCP предусматривает высокую масштабируемость и линейную производительность, интеллектуальное управление данными, обеспечение нормативно-правового соответствия и автоматизацию эксплуатации, при этом ее стоимость владения оказывается ниже, чем у аналогичных систем. Комплекс решений HCP объединяет в себе объектную СХД, средства синхронизации и совместного использования файлов, шлюзы к облачному хранилищу и развитые средства поиска и анализа данных. Все это позволяет создавать на основе HCP простую в экплуатации интеллектуальную интегрированную облачную систему хранения. Уже более 2500 организаций по всему миру выбрали платформу Hitachi Content Platform в качестве хранилища данных для облачных систем и приложений.

В рамках конференции Hitachi NEXT 2019 обсуждались не только технолонические новинки, но и этические проблемы, встающие перед ИТ-индустрией

Третья конференция Hitachi NEXT 2019 прошла в Лас-Вегасе с 7 по 11 октября. Hitachi Vantara представила на мероприятии новые технологические решения и стратегию развития в области социальных инноваций, а также провела дискуссии по важным технологическим и этическим вопросам, связанным с цифровыми преобразованиями.

Ежегодная конференция прошла под лозунгом «Powering Good/Power of Good». Смысл лозунга целиком раскрывало вступительное слово президента и исполнительного директора Hitachi Тошиаки Хигашихары: «Мы хотим сделать мир вокруг нас ярче и лучше, хотим внести свой вклад в жизнь общества, разработав качественные продукты. Мы называем это социальными инновациями и выстраиваем свой бизнес так, чтобы продвигать экологические и экономические ценности, используя наши цифровые возможности».

Слова Тошиаки Хигашихары нашли подтверждение в примерах использования технологий Hitachi, которые изменили жизнь обычных людей. Вот лишь некоторые примеры: высокоскоростные поезда в пригородах Лондона значительно сократили время поездок; разработки Hitachi в области данных позволили American Heart Association создать платформу точной медицинской разработки и сделать работу с огромным количеством данных более эффективной в области предотвращения сердечных заболеваний.

Тошиаки Хигашихара уделил особое внимание тому, что инновации быстрее распространяются и принимаются обществом, если есть процесс совместного создания (cocreation), в который вовлечены партеры и заказчики: вместе легче воплощать в жизнь стратегию «Powering good», которая приносит преимущества от внедрения инновационных технологий бизнесу и обществу в целом.

Тошиаки Хигашихары: «Мы хотим сделать мир вокруг нас ярче и лучше, хотим внести свой вклад в жизнь общества, разработав качественные продукты»

Первый день конференции был посвящен новинкам продуктовой линейки Hitachi Vantara: компания представила набор программных сервисов Lumada Data Services, обеспечивающий экономически эффективное управление активами структурированных и неструктурированных данных в ЦОД. Также на конференции рассказали о Lumada Data Lake — инновационном самооптимизирующемся озере данных, которое регулирует их объёмы и делает доступными для анализа. Кроме того, был представлен новый набор программного обеспечения и периферийных аппаратных устройств Lumada Edge Intelligence.

Среди новинок особенно активно обсуждалась система хранения данных Hitachi VSP 5000, которая позволяет применять искусственный интеллект уже на уровне загрузки данных, а также на уровне их хранения. Это новое высокопроизводительное решение для инфраструктуры хранения с высокой ёмкостью и скоростями, которые могут заменить огромные массивы существующих ЦОД. VSP 5000 обладает всеми интеллектуальными возможностями, чтобы гарантировать оптимизацию систем, обеспечивая при этом упреждающую и прогнозирующую поддержку для повышения надежности. Однако более интересным является тот факт, что VSP 5000 представляет собой масштабируемую модульную платформу хранения, разработанную с использованием сверхбыстрой сети на основе PCI-E для соединения узлов. Эта система может смешивать и сочетать разные технологии, такие как HDD, SSD и флэш-память на основе NVMe.

Одним из самых впечатляющих моментов конференции стало известие о партнёрстве Hitachi Vantara с Disney Parks

В рамках конференции обсуждались и этические проблемы, встающие перед ИТ-индустрией, а также необходимость обеспечения безопасности работы с данными на технологическом уровне. Так, Брайан Хаусхолдер в своём выступлении упоминал, что Hitachi уже использует с рядом клиентов лидары — датчики движения, которые, однако, маскируют черты лица и дают только пиксельное изображение человека. Такая технология позволяет анализировать информацию о потоках людей, например, в аэропорту, не затрагивая персональные данные пассажиров. Результаты работы лидаров можно было наблюдать и на самой конференции. Их использование позволило показывать перемещение участников конференций, посещаемость выставки и сессий в реальном времени и транслировать информацию на экраны. Участники конференции могли видеть, где наблюдаются большие скопления людей (например, во время демонстраций решений или в обеденном перерыве) и экономить свое время, выбирая места с меньшими очередями и потоками. Простой, но очень эффективный метод позволил сделать посещение конференции удобным и продуктивным.

Одним из самых впечатляющих моментов конференции стало известие о партнёрстве с Disney Parks: Hitachi Vantara выступила официальным провайдером аналитических услуг для аттракционов Disneyland Resort и Walt Disney World Resort во Флориде. «Мы размещаем IoT-датчики в аттракционах и используем платформу Lumada, чтобы консолидировать данные от них и затем сохранить на массивах VSP», — рассказал о комплексном решении для Disney директор по маркетингу Hitachi Vantara Марк Адамс.

В январе 2020 года произойдёт слияние Hitachi Vantara с Hitachi Consulting, что позволит объединить наработки Hitachi Vantara с промышленным опытом Hitachi Consulting

На данный момент к платформе подключено несколько основных аттракционов, но в будущем планируется подключить все и затем и распространить технологию по паркам от Парижа до Шанхая. Уже сейчас благодаря данным о трении и вибрациях в оборудовании Disney Parks получили ощутимый экономический эффект, снизив стоимость техподдержки на более чем 30%. Помимо этого, Disney станет ключевым заказчиком Hitachi по направлению Smart Spaces, что позволит значительно оптимизировать потоки гостей и сократить время ожидания на аттракционах.

В январе 2020 года произойдёт слияние Hitachi Vantara с Hitachi Consulting, что позволит объединить интеллектуальную базу Hitachi Vantara с промышленным опытом Hitachi Consulting. Новым генеральным директором Hitachi Vantara станет Тошиаки Токунага, председатель правления Hitachi Global Digital Holdings. «Двигаясь вперед, новая компания Hitachi Vantara будет продолжать развивать самые передовые инновации», — отметил Тошиаки Хигашихара на конференции NEXT 2019.

Роман Павлов: «Перед компаниями стоят две основные задачи: как эффективно хранить данные и как последовательно извлекать из них выгоду»

Современный бизнес вынужден уделять пристальное внимание аналитике данных. Компании хотят тщательно отслеживать и прогнозировать рыночную ситуацию как в масштабах макроэкономики, так и внутри экосистемы партнеров и клиентов. Именно в этом большие данные могут оказать неоценимую помощь. О выборе решения, источниках данных и основных тенденциях рассказывает Роман Павлов, архитектор аналитических решений Hitachi Vantara.

— Нужна ли современным компаниям аналитика данных?

Анализ больших данных становится повседневным для российских компаний. Так, девять из десяти отечественных предприятий сталкиваются с необходимостью использования аналитики. Она становится наиважнейшей задачей для удержания позиции на рынке и дальнейшего развития бизнеса. И нужно понимать, что речь здесь идет не об отдельных преимуществах для компании, а вообще о ее выживании.

— Для чего компании используют аналитику данных?

Компании используют результаты аналитики данных для внутренних процессов, например, стратегического планирования, управления финансовыми и операционными рисками, оптимизации бизнес-процессов и мониторинга основных показателей деятельности. Основные причины, побуждающие компании инвестировать в аналитику больших данных — оптимизация бизнес-процессов и их углубленный анализ, улучшение качества обслуживания клиентов, сокращение издержек производства и сбыта.

— Как часто компании подключают новые источники данных?

По данным совместного исследования компании IDC и Hitachi Vantara, в подавляющем большинстве современных компаний новый источник данных подключается раз в три месяца, при этом 25% респондентов заявили, что подключают больше одного источника в месяц.

В нашу повседневную жизнь медленно, но уверенно входят умные колонки, умные розетки и электрические счетчики. Перемены в бизнесе идут гораздо быстрее, в будущем мы ожидаем все больше потоков данных с граничных устройств, датчиков на транспортных средстваах, промышленных конвейеров, других устройств, задействованных в производстве. «Умные» конвейеры, «умные» буровые и другие «умные«объекты будут генерировать основной объем данных предприятия.

— В чем, по вашему мнению, заключаются основные сложности в использовании больших данных в бизнесе?

Перед компаниями стоят две основные задачи: как эффективно хранить данные и как последовательно извлекать из них выгоду. Соответственно, большинство проблем, с которыми сталкиваются организации, связаны с процессом решения этих задач.

Большие данные в современном мире трансформируются в «быстрые» данные — те, что поступают не только в большом объеме, но и в режиме реального времени, причем в различных форматах. Интеграция источников данных из различных систем будет актуальной задачей по мере расширения цифрового взаимодействия с партнерами и заказчиками. При выборе решения нужно обратить внимание на способность работать с разрозненными системами и данными различного формата. Только 7% процессов компаний могут добавлять новые источники информации без привлечения ИТ–специалистов. Решения, которые планируются к внедрению, должны соответствовать вызовам времени и предлагать возможность подключения новых источников с минимальными затратами без потери качества данных и надежности системы. Большинство компаний (60%) осознают эту проблему и указывают простоту использования решения для анализа больших данных в качестве одного из важнейших факторов при выборе продукта.

— С чего нужно начинать проекты по анализу данных? Какие обязательные элементы они должны включать?

Начинать проекты сбора и анализа больших данных лучше всего с вовлечения бизнес-подразделений в постановку задачи — это позволит правильно расставить приоритеты и выделить необходимые источники данных для интеграции.

Для эффективной аналитики предприятие должно создать инфраструктуру для работы с данными: подготовить программное обеспечение для их интеграции, формализовать процедуру доступа к данным, наладить процесс развертывания решений.

Одной из главных задач в области обработки больших данных является безопасность и защита персональных данных. Этому тоже стоит уделить особое внимание. К примеру, платформа Pentaho Business Analytics предоставляет возможность «в один клик» выделять подмножество данных, необходимое для решения задачи или ответа на вопрос, из основного массива данных. Это дает бизнесу контроль над данными, не сковывая сотрудников в проверке новых идей и тестировании гипотез.

— Как управлять растущими объемами данных и как использовать их с максимальным эффектом для бизнеса?

Необходимо объединить источники и представить их на единой платформе пользователям, которые будут извлекать из них ценную информацию. Это касается как существующих источников, так и появляющихся по инициативе бизнес- или ИТ-пользователей.

Единая платформа позволяет значительно сократить время на подготовку данных к анализу. Она обеспечивает рост пользователей аналитических решений в компании благодаря доступности информации, а также способствует взаимодействию между различными подразделениями, а также с партнерами за счет доступа к единому набору данных. Все это ускоряет цифровую трансформацию, обеспечивая цифровое взаимодействие внутри компании.

Каждый из вышеперечисленных факторов говорит в пользу платформы, которая обеспечивает интеграцию различных источников и возможность получить быстрый инсайт из анализируемой информации для принятия решений.

Мировые лидеры в использовании аналитики идут еще дальше и внедряют модели «самообслуживания» для анализа данных. Происходит расширение состава сотрудников, способных обращаться в своей работе к актуальной информации, самостоятельно выбирать анализируемые источники и формат конечных результатов. Пользуясь простым инструментом соединения данных из различных источников и визуальным «построителем» отчетов, сотрудники различных департаментов могут получать ответы на возникающие в процессе работы вопросы. Это позволяет каждому сотруднику принимать решения в своей области ответственности, опираясь на достоверные данные из хранилища. По данным Gartner в области аналитики самообслуживания, Pentaho Business Analytics от компании Hitachi Vantara является одним из лидеров рынка.

— Сможете привести пример интересного кейса, связанного с аналитикой данных?

Да, конечно. Например, в Ирландии Hitachi Vantara реализовала совместно с электрической компанией проект по использованию умных счетчиков для повышения качества жизни пожилых людей. Очень часто одинокие пожилые люди становятся жертвами внезапного приступа болезни или потери ориентации и не могут позвать на помощь. Анализ данных с электрических счетчиков позволял определить моменты, когда человеку могла понадобиться помощь. Например, не включенная утром в обычное время кофеварка или кухонная плита являлись сигналом для уведомления. Оно приходило к родственникам человека с предложением позвонить и узнать, все ли в порядке. Этот проект, помимо популяризации умных счетчиков и повышения их продаж, дал электрической компании возможность позиционировать себя как социально ответственную. Таким образом, аналитика уже не просто увеличила ее прибыль или сэкономила издержки, но и сделала известной, укрепив репутацию на рынке.

Описание

В октябре Hitachi Vantara представила новый класс корпоративных СХД — платформу Hitachi Virtual Storage Platform серии 5000. Платформа представляет собой новейший массив флэш-накопителей корпоративного класса, оптимизированный для использования протоколов как SAS, так и NVMe и памяти класса SCM (Storage Class Memory). На данный момент платформа обладает самым высоким быстродействием в мире, ускоряя обработку рабочих нагрузок в центре обработки данных и позволяя получить решения с инновационной архитектурой. Кроме этого, она может послужить основой для модернизации ЦОД, облачных сред и сред на базе DataOps. Максимальная емкость моделей VSP 5000 достигает 69 петабайт, а показатели доступности данных - 99,999999%,.

«Создавая свои флагманские платформы хранения, оптимизированные для использования технологии NVMe, известные производители корпоративных инфраструктур обеспечивают заказчикам значительно более широкие возможности для экономичной консолидации разнородных корпоративных нагрузок в более крупные системы, — считает Эрик Бюргенер (Eric Burgener), вице-президент по исследованиям группы инфраструктурных систем, платформ и технологий компании IDC. — Для руководителей в сфере ИТ, рассматривающих возможность подобной консолидации, первостепенное значение имеют вопросы производительности, доступности и масштабируемости. Платформа Hitachi VSP серии 5000 позволяет соблюсти все необходимые параметры, представляя систему с высочайшими в отрасли показателями пропускной способности, которая может обеспечить задержки ниже 100 микросекунд и подтвержденную гарантию стопроцентной доступности данных».

По словам технического эксперта по системам хранения данных Hitachi Vantara Алексея Силина, при реализации решения компания может подписать с заказчиком документ, гарантирующий стопроцентную доступность данных. Это говорит о чрезвычайно высокой надежности решения, спроектированного в расчете на непрерывную работу в течение многих лет.

При использовании флэш-накопителей на базе энергонезависимой памяти совместно с новой технологией Hitachi Accelerated Fabric массив обеспечивает быстродействие до 21 миллиона операций ввода-вывода в секунду (IOPS). Помимо этого, платформа VSP 5000 обладает необходимой масштабируемостью для поддержки не только имеющихся, но и только планируемых нагрузок, связанных с обработкой больших объемов данных, возникающих в мультиоблачных средах и средах на базе искусственного интеллекта. Платформа характеризуется достаточной гибкостью для хранения блочных и файловых данных и поддерживает широкий диапазон рабочих нагрузок от традиционных для бизнеса приложений до контейнеров и мейнфреймов.

«Заказчикам все чаще требуется обеспечивать высокое быстродействие и масштабируемость систем, устранив при этом риск простоев. Благодаря горизонтально масштабируемой высокопроизводительной архитектуре на базе NVMe платформа Hitachi VSP 5000 позволяет добиться беспрецедентной скорости и отказоустойчивости, необходимых для обеспечения непрерывности бизнеса, — комментирует Юрий Скачков, генеральный директор Hitachi Vantara в России и странах СНГ. — Такая архитектура также позволяет снизить затраты за счет масштабной консолидации и устранить риск простоев и штрафов за несоблюдение нормативно-правовых требований, гарантируя высочайшую безопасность данных».

Вместе с Hitachi Virtual Storage Platform 5000 поставляется программное обеспечение Hitachi Data Instance Director, позволяющее обеспечить сохранность данных, их резервное копирование, восстановление и репликацию с использованием соответствующих механизмов, имеющихся в популярных программных продуктах, таких как СУБД и среды виртуализации.

Возможности VSP серии 5000 расширяет операционная система Hitachi Storage Virtualization Operating System (SVOS). Она оптимизирована для использования горизонтально масштабируемых архитектур, высокопроизводительной энергонезависимой памяти и носителей нового поколения, в том числе SCM. SVOS включает средства аналитики на базе искусственного интеллекта и способна адаптироваться к изменению условий функционирования, что обеспечивает оптимизацию обслуживания любых рабочих нагрузок и сокращение затрат на хранение данных. Также система позволяет прогнозировать возможные неполадки и проактивно их устранять.

«С помощью новых продуктов Hitachi Vantara пользователи могут быстро и легко конфигурировать, настраивать и развертывать решения, осуществлять интеллектуальное управление средой хранения, автоматизировать и оптимизировать типовые рабочие процессы, — отмечает Дэррен Гурли (Darren Gourley), вице-президент направления инфраструктурных решений компании Sirius. — Эти новые решения могут кардинально изменить бизнес заказчиков».

Как считают в Hitachi Vantara, платформа VSP 5000 будет наиболее востребована в тех организациях, где генерируются значительные объемы данных и где они критически важны для бизнеса: в финансовых и страховых компаниях, финтех-проектах, телекоме, а также на промышленных предприятиях, использующих системы Интернета вещей.

Комплекс облачных услуг Hitachi Vantara разработан с целью ускорить переход заказчиков к гибридным облачным и мультиоблачным средам

На конференции Hitachi NEXT 2019 компания Hitachi Vantara объявила о расширении и усовершенствовании функциональных возможностей своих облачных услуг. Портфель компании пополнился сервисами для миграции в облако, модернизации приложений, управлению эксплуатацией, а также решение Hitachi Enterprise Cloud (HEC) и платформу Hitachi Accelerator Platform.

Комплекс облачных сервисов Hitachi Vantara разработан с целью ускорить переход заказчиков к гибридным облачным и мультиоблачным средам. Он позволяет оптимально использовать заранее спроектированные облачные ресурсы с оплатой по мере их потребления, а готовая к работе инфраструктура обеспечивает снижение затрат за счет автоматизации процессов по сопровождению.

Данные сервисы позволяют ускорить развертывание, повысить продуктивность использования гибридных облаков и мультиоблачных сред. Они дают возможность быстрее внедрять облачные решения VMware, а также осуществлять миграцию и модернизацию приложений и данных для Microsoft Azure, в результате чего заказчик получает полный набор сервисов для оптимизации управления публичными и частными облачными ресурсами.

«Благодаря нашим последним разработкам заказчики смогут создавать полностью управляемые надежные гибридные и мультиоблачные среды, а также получать результаты аналитики, применимые для принятия решений на основе данных, – считает Бобби Сони (Bobby Soni), директор по решениям и услугам Hitachi Vantara».

Благодаря мощному комплексу мультиоблачных услуг заказчики получают возможность ускорить переход к облачным инфраструктурам, оперативно выполнять миграцию в любую облачную среду, оптимизировать приложения для работы в облаке и быстрее начать использовать гибридные облачные и мультиоблачные среды. Кроме того, облачные сервисы Hitachi Vantara обеспечивают заказчикам более высокую гибкость и маневренность, что позволяет им совершенствовать бизнес-процессы, повышать безопасность облака и степень соответствия нормативно-правовым требованиям.

Комплекс облачных услуг Hitachi Vantara включает, в частности, следующие решения.

Hitachi Cloud Migration and Application Modernization Services

Данные сервисы обеспечивают независимость от типа облачной инфраструктуры и позволяют использовать данные для адаптации имеющихся приложений, что повышает эффективность работы в общедоступных облачных средах. Они включают в себя платформу Hitachi Cloud Accelerator Platform с расширенными возможностями автоматизации для осуществления миграции и модернизации приложений для Microsoft Azure. Сервисы Cloud Migration и Application Modernization доступны для платформ Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure.

Hitachi Enterprise Cloud (HEC)

Решение HEC предусматривает единый интерфейс для управления частными и общедоступными облачными ресурсами. Наиболее важные усовершенствования HEC следующие:

• Ускорение развертывания и начала использования новых решений на базе облака VMware, таких как VMware Cloud Foundation, VMware Enterprise PKS и VMware Cloud на AWS, и добавление их в заранее спроектированную и разработанную структуру каталога HEC.
• Выставление единого счета за использование частных облачных ресурсов в составе HEC и в рамках услуг Hitachi Vantara Cloud Operations Services.
• Мощная платформа анализа данных в реальном времени, позволяющая работать с концентратором сервисов данных (Data Services Hub) в составе HEC в гибридной облачной среде. Она будет полезна заказчикам, располагающим данными или аналитикой, которые нельзя передавать за пределы частного облака.

На конференции NEXT 2019 компания Hitachi Vantara объявила о расширении комплекса решений и сервисов на платформе Lumada. Цель нововведений – помочь заказчикам преодолеть разрозненность массивов данных и стимулировать инновации, используя методологию DataOps. Новые функциональные возможности Lumada дополняют поддержку технологий Интернета вещей (IoT) средствами для решения задач управления данными и их анализа.

«Стремясь повысить эффективность деятельности и взаимодействия с клиентами, организации сегодня реализуют различные цифровые стратегии. В процессе они сталкиваются с тем, что традиционные подходы к управлению данными им не подходят, – считает Брэд Сурак (Brad Surak), директор по продуктам и стратегии развития Hitachi Vantara. – Им нужны автоматизированные процессы на основе политик, которые позволяют организовать адаптируемую и управляемую матрицу данных, снабжающую информацией все предприятие. Сегодня Hitachi объявляет о расширении комплекса решений Lumada в ответ на современные требования к совместному управлению данными в эпоху ИИ».

Новые решения Lumada открывают возможность интеллектуального оперирования данными благодаря использованию методологии DataOps. Это практика совместного управления данными, которая позволяет организациям повышать свою эффективность и внедрять инновации благодаря возможности получить все необходимые данные в нужное время в нужном месте.

Новые решения и сервисы Lumada

Lumada Data Services (сервисы данных Lumada) – набор программных сервисов, с помощью которых заказчики могут управлять все более сложными экосистемами данных на интеллектуальной информационной основе. Взаимодействие с проверенными технологиями Hitachi для организации объектных хранилищ, интеграции данных и аналитики, лежащими в основе платформ Hitachi Content Platform (HCP), Pentaho и Lumada, позволяет заказчикам с минимальными затратами осуществлять управление всеми наборами данных в ЦОД, в облаке и на границах инфраструктуры. Инструменты автоматизации на основе политик помогают координировать потоки данных, снижать затраты, поддерживать развитие бизнеса и выполнять требования регулирующих органов.

Решение Lumada Data Services способно ускорить инновации, предоставляя заказчикам возможность координировать прием, хранение, изучение, подготовку и предоставление управляемых данных на основе бизнес-политик для получения аналитики, управления и экономии эксплуатационных затрат.

Доступ к сервисам данных Lumada осуществляется через общую облачную консоль. Сервисы взаимодействуют друг с другом, используя общие метаданные, при поддержке интеллектуального координирования и механизмов применения политик. Сервисы данных можно развернуть в облаке, в ЦОД или на границе инфраструктуры; они позволяют создать гибкую матрицу данных и обеспечивают доступ к данным в режиме самообслуживания для реализации методологии DataOps в масштабе предприятия.

Lumada Data Lake (озеро данных Lumada) – инновационный продукт для реализации «умного» озера данных с возможностью его автоматической оптимизации. С помощью технологий искусственного интеллекта Lumada Data Lake выбирает оптимальное расположение наборов данных, постоянно контролирует их, не допуская образования «болот» данных, и обеспечивает их постоянную доступность для анализа.

Решение Lumada Data Lake обеспечивает доступное мультиоблачное хранение, мощные средства для операций с данными и простое управление. В отличие от озер данных на основе одного облака, дорогих при масштабировании и создающих привязку к одному производителю облачных систем, Lumada Data Lake является экономичным решением даже при масштабировании до петабайт. Оно позволяет получить логическое самоорганизующееся озеро данных, охватывающее компоненты инфраструктуры от границы до облачной среды. Решение Lumada Data Lake, созданное на базе новейших технологий хранения объектных данных и совместимое с Amazon S3, доступно из подсистем аналитики, которые могут располагаться где угодно.

Lumada Data Lake обеспечивает контролируемое, экономичное и автоматизированное управление данными. Оно состоит из набора контейнерных программных сервисов, с помощью которых организации могут решать задачи по управлению данными с датчиков, производственных активов и систем и их интеграции в системы бизнес-операций. 

Lumada Edge Intelligence (средства Lumada для аналитики на границах инфраструктуры) – новый комплекс программного обеспечения и сертифицированного граничного оборудования. С его помощью организации могут управлять данными и аналитикой на границах сети в таких сценариях использования цифровых технологий, как системы IoT, продукты с сетевыми возможностями, клиентские сервисы с эффектом присутствия, удаленные площадки и площадки без подключения к сети, филиалы организаций.

Решение Lumada Edge Intelligence сертифицировано для использования со многими типами оборудования Hitachi и партнеров, подключаемого к производственным активам, технике и системам, и обеспечивает реализацию методологии DataOps и получение аналитических данных в реальном времени на границах инфраструктуры. 

Решения Hitachi VSP серии 5000, Hitachi Ops Center и Storage Virtualization Operating System уже доступны для заказа

На конференции NEXT 2019 компания Hitachi Vantara представила платформу Hitachi Virtual Storage Platform (VSP) серии 5000 — разработанное на основе новой технологии Hitachi Accelerated Fabric решение СХД с рекордным быстродействием в 21 миллион IOPS и масштабированием до 69 Пбайт. Еще одна новинка — программная система управления Hitachi Ops Center, позволяющая автоматизировать до 70% задач управлениия СХД.

Совместное использование этих двух решений ускоряет обработку рабочих нагрузок в ЦОД, а также позволяет получить информационные системы с инновационной архитектурой, которая является идеальной основой для модернизации ЦОД, облачных сред и сред на базе DataOps.

«Платформа Hitachi Virtual Storage Platform серии 5000 – это надежная основа, благодаря которой наши заказчики смогут получить цифровое преимущество перед конкурентами и улучшить результаты бизнеса, – считает Брэд Сурак (Brad Surak), директор по продуктам и стратегии развития Hitachi Vantara. – Новые решения Hitachi Vantara создают основу для современных инновационных корпоративных инфраструктур, необходимых заказчикам для решения задач, стоящих перед ЦОД».

Платформа Hitachi Virtual Storage Platform серии 5000 представляет собой новейший массив флэш-накопителей корпоративного класса, оптимизированный для использования всех преимуществ архитектуры SAS, модулей памяти NVMe и памяти класса Storage Class Memory (SCM). Массив флэш-накопителей на базе энергонезависимой памяти, использующий новую технологию Hitachi Accelerated Fabric, обладает быстродействием до 21 миллиона операций ввода-вывода в секунду (IOPS). Еще одно преимущество – значительное сокращение времени отклика, которое теперь составляет всего 70 микросекунд. Благодаря использованию Hitachi Dedupe Optimizer платформа оптимизирует процесс устранения дублирования, что позволяет сбалансировать inline и post-process дедупликацию, а также максимально сократить объемы данных при минимальном влиянии на производительность. Все это дает возможность быстрее извлекать ценные аналитические данные и получать необходимые результаты. Помимо этого, архитектура ввода-вывода с автоматической защитой и четырехкратным резервированием матрицы обеспечивают показатели доступности данных на уровне 99.999999%.

Преобразование процессов эксплуатации ЦОД

Внедрение VSP 5000 станет важным усовершенствованием для организаций, стремящихся модернизировать центры обработки данных в соответствии с требованиями уровня обслуживания для широкого ряда рабочих нагрузок и моделями развертывания, охватывающими все элементы инфраструктуры от границы до центра информационной среды и мультиоблачной системы.

Новое решение Hitachi Ops Center задействует в управлении инфраструктурой и эксплуатации технологии искусственного интеллекта (ИИ), что позволяет усовершенствовать процессы принятия решений и модернизировать выделение ресурсов, обеспечив максимальную доходность инвестиций. Ops Center способен ускорить создание автономных ЦОД, помогая заказчикам автоматизировать до 70% задач и быстрее получать более точные аналитические данные для диагностики состояния систем и поддержки выполнения операций с данными на самом высоком уровне.

Заказчики могут сразу же получить новые выгоды от существующей инфраструктуры хранения, используя модель VSP 5000 для виртуализации имеющихся систем; это позволяет на 20% сократить совокупную стоимость владения. Виртуализация с помощью VSP серии 5000 обеспечивает доступность всех сервисов данных для более старых систем.

Пакет VSP Cloud Connect Pack позволяет добавить к инфраструктуре шлюз файлового хранилища HNAS 4000 для перемещения данных в общедоступное облако и высвобождения дополнительной емкости ЦОД. Данные, перемещаемые в общедоступное облако, дополняются метаданными, что обеспечивает возможность их индексирования и поиска.

Для всех моделей VSP, в том числе новых платформ VSP серии 5000, гарантируется стопроцентная доступность данных

Гибкость для оптимизации любых рабочих нагрузок

Возможности VSP серии 5000 расширяет операционная система Hitachi Storage Virtualization Operating System (SVOS), оптимизированная для использования горизонтально масштабируемых архитектур, высокопроизводительной энергонезависимой памяти и носителей нового поколения, таких как SCM. Она включает средства аналитики на базе ИИ и способна адаптироваться к изменению условий функционирования, что обеспечивает оптимизацию обслуживания любых рабочих нагрузок, сокращение затрат на хранение данных и возможность прогнозирования неполадок, которые могут привести к сбоям в работе.

Платформа VSP серии 5000 – единственная в отрасли СХД, обеспечивающая возможность гибкого сочетания флэш-носителей NVMe и SAS в массиве одной системы с целью оптимизации затрат и производительности для всех типов рабочих нагрузок. Механизм интеллектуального перемещения данных по уровням хранения использует технологии ИИ и машинного обучения для динамического перемещения данных вверх или вниз на оптимальный уровень, ускоряя работу приложений.

Платформа VSP серии 5000 спроектирована таким образом, что позволяет заказчикам начать с небольших проектов и при необходимости расширить их до крупномасштабных систем, обеспечивая при этом ожидаемые уровни обслуживания. Она предназначена для ускорения обработки и консолидации нескольких рабочих нагрузок любого типа: традиционных транзакционных систем, современных приложений на базе контейнеров, средств аналитики и даже мейнфреймов. Платформа обеспечивает высочайший уровень консолидации для экономии затрат и сокращения площадей, занимаемых оборудованием ЦОД.

Легко модернизируемая архитектура платформы разработана с учетом требований будущего и обеспечивает переход от устоявшихся технологий хранения данных к новейшим разработкам, таким как SCM и NVMe over Fabrics (NVMe-oF), без масштабной реорганизации инфраструктур или дополнительных инвестиций в оборудование.

Особенности новых решений:

• На модель начального ценового уровня Hitachi VSP 5100 загружено дополнительное ПО, которое включает средства полноценного управления СХД, мощные средства анализа состояния системы и встроенные механизмы управления копированием данных.
• Для всех моделей VSP, в том числе новых платформ VSP серии 5000, гарантируется стопроцентная доступность данных.
• Для заказчиков, которым необходимы непрерывно функционирующие инфраструктуры, способные продолжать работу в случае выхода из строя региональных систем, на VSP серии 5000 предусмотрена технология Hitachi Global-Active Device (GAD), обеспечивающая синхронизацию кластеров приложений между площадками, удаленными на расстояние до 500 километров;
• Простые в использовании шаблоны Hitachi Ops Center Administrator способны упростить управление и оптимизировать рабочие процессы ИТ.
• Hitachi Ops Center позволяет ускорить автоматизацию управления, повысить операционную эффективность ИТ и высвободить персонал для осуществления инновационных проектов.

«Платформы хранения, оптимизированные для использования технологии NVMe, предлагают заказчикам широкие возможности для экономичной консолидации разнородных корпоративных нагрузок в несколько более крупных систем, – считает Эрик Бюргенер (Eric Burgener), вице-президент по исследованиям группы инфраструктурных систем, платформ и технологий компании IDC. – Для руководителей в сфере ИТ, рассматривающих возможность подобной консолидации, первостепенное значение имеют вопросы производительности, доступности и масштабируемости. Благодаря своим новым массивам хранения Hitachi VSP серии 5000 Hitachi помогает соблюсти все необходимые параметры, предлагая системы с высочайшими в отрасли показателями пропускной способности, обеспечивающие задержки ниже 100 микросекунд в сочетании с подтвержденной стопроцентной гарантией доступности данных».

Интеграция компаний позволит ускорить окупаемость инвестиций заказчиков и предоставить им цифровые решения в необходимом масштабе

Цель интеграции – стимулировать глобальное распространение решений Hitachi на базе платформы Lumada и расширить возможности цифровых технологий для партнеров и заказчиков. С января 2020 года эти организации будут работать под брендом Hitachi Vantara.

Основываясь на глобокой отраслевой экспертизе, компания Hitachi Consulting оказывает консалтинговые и профессиональные услуги на различных вертикальных рынках. Hitachi Vantara тесно сотрудничает с ней в разработке комплексных цифровых решений, позволяющих справляться со сложными задачами бизнеса и общества.

Благодаря слиянию двух компаний корпорация сможет существенно расширить возможности взаимодействия с клиентами и обеспечить более эффективное сотрудничество Hitachi Vantara с другими бизнес-подразделениями Hitachi. У заказчиков и партнеров появятся новые преимущества благодаря ускоренной разработке решений для цифровых инноваций и расширению возможностей для совместного создания продуктов. Кроме того, новый импульс к развитию получит направление Lumada.

Hitachi Vantara возглавит Тошиаки Токунага (Toshiaki Tokunaga), председатель совета директоров компании Hitachi Global Digital Holdings. Он обладает почти 30-летним опытом успешной деятельности по преобразованию бизнес-направлений Hitachi. Брайан Хаусхолдер (Brian Householder), в настоящее время занимающий пост исполнительного директора Hitachi Vantara, и Хичам Абдессамад (Hicham Abdessamad), президент и исполнительный директор Hitachi Consulting, продолжат работу в корпорации Hitachi на руководящих должностях.

Тошиаки Токунага возглавит Hitachi Vantara с января 2020 года

«Я убежден, что это решение позволит Hitachi Vantara обеспечить заказчикам и партнерам еще больше преимуществ. Мы укрепим цифровое бизнес-направление и расширим возможности по предоставлению инновационных решений, – сообщил Тошиаки Токунага. – Объединенная организация будет руководствоваться среднесрочным планом организационной деятельности Hitachi на 2021 год, который предусматривает расширение цифрового бизнеса, увеличение доли международного рынка и обеспечение заказчикам и партнерам социальных, экологических и экономических выгод».

Hitachi Vantara продолжит разрабатывать инновационные продукты для создания инфраструктуры данных, облачных сред, цифровых решений, а также предоставлять услуги, которые помогают организациям реализовать все преимущества имеющихся у них данных. Эти цифровые решения будут проектироваться таким образом, чтобы заказчики смогли достичь значимых результатов и получить конкурентные преимущества на рынке.

Брайан Хаусхолдер, исполнительный директор Hitachi Vantara

«Компания Hitachi Vantara создавалась с целью разработки уникальных технологий, призванных помочь нашим заказчикам максимально повысить ценность данных, где бы они ни располагались – в центре обработки данных, в облачной среде или на периферии инфраструктуры, – отметил исполнительный директор Hitachi Vantara Брайан Хаусхолдер. – Еще более тесная интеграция дополняющих друг друга организаций – это важный шаг, благодаря которому наши заказчики и партнеры смогут более широко использовать мощный потенциал Hitachi для получения значимых результатов в своей работе».

Хичам Абдессамад, президент и исполнительный директор Hitachi Consulting

Хичам Абдессамад, президент и исполнительный директор Hitachi Consulting, отметил: «Наша деятельность как консалтинговой компании, предоставляющей цифровые решения в соответствии со стратегией социальных инноваций Hitachi, направлена на получение ощутимых результатов бизнеса за счет использования огромных возможностей Hitachi в сфере информационных и операционных технологий. Эта интеграция дает нам уникальный шанс ускорить окупаемость инвестиций наших заказчиков и предоставить им цифровые решения в необходимом масштабе».

Решения Lumada Manufacturing Insights поволяют анализировать данные систем промышленного Интернета вещей и принимать на их основе решения по оптимизауции производственных процессов

Компания Hitachi Vantara выпустила Lumada Manufacturing Insights — пакет решений для промышленного интернета вещей (IIoT), которые помогают оптимизировать работу оборудования и улучшить производственные процессы за счет использования искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и методологии DataOps.

Пакет решений поддерживает интеграцию с существующими приложениями и генерирует аналитические данные, на основе которых можно предпринять конкретные действия. Lumada Manufacturing Insights поддерживает различные варианты развертывания: пакет решений можно развернуть как на локальной инфраструктуре, так и в облачной среде.

«Устаревшая инфраструктура, разрозненные программные продукты замедляют процесс внедрения инноваций и препятствуют достижению конкурентных преимуществ, — рассказывает Брэд Сурак (Brad Surak), директор по продуктам и стратегии развития Hitachi Vantara. — С помощью Lumada Manufacturing Insights заказчики могут заложить основу для цифровых инноваций, которая позволит сократить простои оборудования, увеличить эффективность и повысить качество используемых систем и программных решений».

Благодаря аналитической обработке данных о состоянии оборудования, производственных процессах и качестве продукции Lumada Manufacturing Insights способствует трансформации бизнеса. Эти решения позволяют интегрировать разрозненные хранилища данных, незадействованные ресурсы и данные, поступающие с видеокамер, лазерных локаторов (лидаров) и других датчиков. Также новые решения помогают оценить общую эффективность оборудования (OEE) и выработать рекомендации по ее улучшению с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Что важно, решения Lumada Manufacturing Insights предоставляют возможность оценивать эффективность планирования и оптимизации в части варьирования рабочих нагрузок и скорости производства, а также отслеживать и корректировать качество продукции за счет использования прогностической и предписывающей аналитики. Наконец, решения позволяют повысить точность прогнозирования спроса и улучшить контроль за соблюдением производственных планов и достижением требуемых показателей.

«Благодаря Hitachi Vantara наши заказчики получают доступ к обширным экспертным знаниям в области производственных технологий, которыми обладает наша компания. Кроме того, мы предлагаем индивидуальный подход для ускорения процесса цифровой трансформации бизнеса, — отметил Бобби Сони (Bobby Soni), директор по решениям и услугам Hitachi Vantara. — Наличие проверенных методологий и инструментов с расширенными возможностями позволяет нам адаптировать решения под наших заказчиков. Благодаря этим решениям удается повысить производительность, сократить сроки вывода продуктов и услуг на рынок и, в конечном счете, добиться более высоких коммерческих результатов».

Сегодня лишь 5% корпоративных данных удается анализировать и использовать

Многие компании упускают из виду работу с данными, потому что не понимают, какими объемами информации располагают на самом деле. При этом аналитика данных используется в основном для мониторинга деятельности компании в прошлом, а не для поддержки решений, позволяющих повысить производительность бизнеса в будущем. Неспособность воспользоваться данными мешает компаниям увидеть важную информацию и, как следствие, приводит к упущенным возможностям.

Где же искать данные? Они есть везде. Их фрагменты хранятся в разных отделах, базах данных и бизнес-приложениях. И даже для тех, кто знает о существовании этих данных, задача сбора их воедино представляется практически неподъемной. Трудно поверить, но мы живем в мире, в котором лишь 5% корпоративных данных удается проанализировать и использовать. Около 95% данных находятся в хранилищах, подключенных к одиночным устройствам или приложениям, в обособленных хранилищах отделов или филиалов. Компании буквально тонут в данных, но только наличие полного контроля над ними позволит начать получать от них выгоду. Потребность в аналитике испытывают и российские компании: по данным совместного исследования, проведенного IDC и Hitachi Vantara, 9 из 10 организаций сталкиваются с необходимостью анализа больших объемов информации.

Данные, кругом одни данные

Часто при слове «данные» люди представляют себе информацию, получаемую от датчиков, установленных на оборудовании. В эпоху Интернета вещей (IoT) объемы данных такого типа растут бешеными темпами: в рабочих помещениях появляется все больше конечных точек сбора, а хранение таких данных, к счастью, обходится дешевле, чем раньше.

Но буквально под носом находится значительно большее количество данных, которые могут стать полезны, если использовать их в сочетании с данными, полученными из других источников. Есть традиционные массивы данных из систем учета и интеграции с биллинговыми системами. Есть данные систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), графики техобслуживания, систем планирования ресурсов предприятия и логистики и социальных сетей. Все эти данные сокрыты в недрах вашей компании и ждут своего часа, чтобы полностью раскрыть заложенный в них потенциал.

«На сегодняшний день основным источником роста структурированных и неструктурированных данных является само предприятие, а не внешние источники, — рассказывает Роман Павлов, архитектор аналитических решений Hitachi Vantara. Рост данных — это результат работы существующих систем (ERP, CRM, SCM, HR, ECM и т.п.), взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы), сбора данных с различных датчиков и устройств. По мере того, как компании осуществляют цифровую трансформацию, рост данных будет только ускоряться за счет «оцифровки» большего количества бизнес-процессов, продуктов и услуг, а также взаимодействия с клиентами и поставщиками».

Роман Павлов: «Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам»

Огромные массивы данных из разнообразных источников формируют основу для любых высокопроизводительных алгоритмов, обеспечивающих создание инновационных бизнес-моделей и оригинальных решений. Так, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, в подавляющем большинстве современных компаний новые источники данных подключаются раз в три месяца, при этом 25% респондентов заявляют, что подключают больше одного источника в месяц. В то же время, чем больше данных у нас есть, тем сложнее их собрать и тем выше вероятность упустить какую-нибудь полезную информацию.

Поэтому специалисту в области данных, если компания прибегает к его услугам, приходится тратить значительную часть своего рабочего времени на элементарные задачи типа сбора данных и их подготовку вместо того, чтобы анализировать данные на предмет поиска ценной информации. Помочь извлечь максимальную пользу из имеющихся данных может автоматизация. Согласно исследованиям Gartner, 40% задач в сфере анализа данных в скором времени будут автоматизированы.

Таким образом, ваша основная задача — контролировать максимально возможное количество данных с минимальными затратами. Как только эта задача решена, вам следует предоставить доступ к данным максимальному числу аналитиков, использующих современные инструменты и решения для централизации данных. Такой подход позволит не только сконцентрировать данные в одном месте, но и использовать их максимально эффективно.

Знание – сила

Источниками ценной информации являются не только оборудование и внутренние системы, но и люди. Однако ценную информацию, исходящую от людей, можно потерять, если сотрудники уходят из компании. Если вашей компании предстоит пережить уход важных сотрудников высшего звена с большим стажем и опытом работы, насколько серьезным ударом это станет для вашего бизнеса?

Значительную часть данных, носителями которых они являются, можно сохранить путем создания «цифровых двойников», то есть цифрового представления физических ресурсов. Термин «цифровой двойник», как правило, используют для описания вычислительных ресурсов, но его можно применить и к цифровому представлению знаний. Инициировав процесс интеграции всех точек данных, имеющих отношшение к процедурам документооборота и потоками знаний, можно извлечь информацию, которой обладали сотрудники до ухода из вашей организации. Более того, собрав соответствующие данные и воспользовавшись средствами автоматизации, можно существенно упростить рабочие процессы, годами выполнявшиеся вручную.

Как связать все это воедино

Как же начать процесс работы с данными? Первым шагом должен стать поиск проблемы: имеется ли направление в вашем бизнесе, где вы теряете деньги? Есть ли, по вашему мнению, у этого какая-то причина? Необходимо формулировать проблему как можно конкретнее, поскольку решить все проблемы сразу практически невозможно.

На следующем этапе необходимо определить, могут ли данные стать частью решения. Здесь необходимо составить перечень всех источников данных, имеющихся в вашей компании, и проанализировать их. Этот этап необходимо завершить до привлечения экспертов в области данных, чтобы не тратить их усилия на второстепенные задачи.

Крайне важно, чтобы компаниям были известны явные отправные точки, связанные с данными, уже имеющимися в их распоряжении. Для этого можно использовать инструменты для централизации данных, например, предлагаемые Hitachi Vantara.

«Пользователям необходима единая точка доступа к информации, которую можно использовать для внутренних и внешних аналитических задач, — продолжает Роман Павлов. — Важно интегрировать данные из различных корпоративных систем и предоставить возможность поиска по разрозненным хранилищам. Проблема особенно остро стоит для неструктурированных данных, обработка которых является наиболее сложной на данный момент. Hitachi Content Intelligence (HCI) позволяет извлекать информацию из ранее недоступных источников, например, если к электронному письму с жалобой клиента был присоединен архив с файлом в формате PDF, в котором находится отсканированная копия заявления, то платформа извлечет картинку, распознает текст и загрузит его в хранилище, соединив с записью клиента. Эта информация моментально становится доступной для поиска и последующей обработки».

Аналитика данных — это цифровой ресурс, отличающийся от всех прочих ресурсов: он никогда не устаревает и никогда не «изнашивается». Одни и те же данные и методы аналитики можно использовать для решения огромного числа задач, при этом ни по форме, ни по содержанию данные не похожи ни на один из ресурсов, которыми располагает организация. Понимая экономические выгоды от использования данных, можно преобразовать бизнес и сделать его более современным.

Это также подтвердило недавнее исследование IDC и Hitachi Vantara. Но для принятия взвешенных решений и разработки стратегии на основе данных нужен специалист, который поможет разобраться в массивах информации. О профессии Data Scientist, карьерном росте и стресс-факторах рассказала Анна Румянцева, Data Scientist в компании Hitachi Vantara.

Анна Румянцева: «Специфика работы Data Scientist заключается в работе с большими объемами данных и применением моделей машинного обучения, глубинного обучения, байесовских методов и пр.»

Есть ли шанс стать Data Scientist, если ты гуманитарий? Если да, что для этого нужно?

Хорошая математическая база является важным условием для реализации в этой профессии. Например, без знания линейной алгебры будет сложно разобраться в устройстве даже самой простой нейронной сети. Методы анализа и процессирования данных очень трудно выучить в свободное время/по вечерам/на выходных без технического образования. Но, так или иначе, работать с данными могут люди и с гуманитарным образованием, например, в смежных областях: журналистике данных (Data Journalism) или визуализации (Data Visualization).

По каким критериям отбирают специалистов на должность Data Scientist?

Если говорить о технических навыках, Data Scientist должен уметь программировать в Python/R, а также знать другие языки программирования, например, Java и C/C++. Он должен уметь работать с базами данных SQL/Git/Github, знать статистику и алгоритмы машинного обучения, основы Hadoop/MapReduce и ETL/Data Engineering, Spark Framework и облачных вычислений.

Помимо владения технической базой, Data Scientist должен уметь объяснять методы анализа и полученные результаты людям из других профессиональных сфер, а также знать английский язык – без него сейчас вообще никуда. При этом набор технических навыков и знание алгоритмов может отличаться в зависимости от уровня специалиста (Junior or Senior Data Scientist).

Можно ли назвать работу Data Scientist стрессовой?

В каждой профессии уровень стресса зависит от конкретного проекта, дедлайнов и ожиданий руководства. Стресс-факторы в Data Science могут быть связаны с подготовкой данных, объяснением результатов анализа и операционализацией проектов.

В свое время я слышала интересную аналогию, связанную с запуском проектов Data Science и Наполеоном в зимней Москве. У Наполеона была сильная армия и грандиозные амбиции по покорению России. Data Scientists тоже имеют грандиозные амбиции в начале проекта: они намерены перевернуть курс компании с ног на голову и отдать руководство нейронным сетям. Но у армии Наполеона не было нужной одежды для русской зимы, чтобы воплотить свои амбиции. У Data Scientists тоже может не быть нужного ПО, в связи с чем все намерения могут остаться на стадии Proof of Concept (доказательства концепции). Чувствовать себя «поверженным Наполеоном» – это ведь тоже стресс.

Верно ли, что Data Scientist должен обладать уникальным сплавом навыков – и технических, и социальных?

Да, социальные навыки в профессии Data Scientist играют очень важную роль. Data Scientist – это не ученый в научно-исследовательском институте. Подходы к решению задач в науке и в бизнесе сильно отличаются. В научной среде люди окружены коллегами со схожим образованием и взглядами, тогда как в компаниях часто работают люди с разными специальностями. Нужно иметь хорошие коммуникативные навыки, чтобы донести свою точку зрения до коллег.

В целом, при интеграции Data Scientist в организацию стоит помнить о нескольких моментах:

• Data Scientist должен понимать контекст бизнеса;
• Data Scientist должен понимать ход рабочих процессов;
• Нужно избавиться от нереалистичных ожиданий в отношении Data Scientist;
• Существует культурный разрыв между менеджерами, занимающимися управлением компанией, и Data Scientists.

Есть ли в работе Data Scientist место творчеству?

Безусловно! Как и во многих других профессиях, креативное, нестандартное мышление является залогом успеха. Интересный метод, который можно внедрить в анализ данных, интересная визуализация данных для передачи основных инсайтов, новые способы решения с помощью Data Science — всё это подразумевает креативный подход.

Некоторые Data Scientists находят свободное время и на личное творчество. Например, создают модели глубокого обучения, которые позволяют изменить вашу фотографию так, чтобы она стала похожа на работу кисти Пикассо. Используя GAN-сети можно получить изображение в определенном стиле. Как раз недавно одна из таких работ была продана на аукционе Christie's за 432 тысячи долларов.

Как будет трансформироваться профессия Data Scientis? Могут ли в этом деле людей заменить искусственный интеллект?

В недалеком будущем профессию Data Scientist ждут достаточно значительные перемены. Многие задачи классического машинного обучения (выбор гиперпараметров, алгоритмов, feature selection) начинают автоматизироваться с помощью методов машинного обучения.

Я думаю, перспективными направлениями в Data Science в будущем будут следующие:

• Data Engineering – умение обрабатывать большие объемы данных из разных источников;
• Узкие специалисты в глубинном обучении, байесовских методах, генетических алгоритмах и т.п.;
• Data Science в роли бизнес-консультанта. Это человек, умеющий сформировать бизнес-кейсы исходя из задач организации и разработать стратегию для их имплементации.

Есть ли различия между профессиями Data Analyst и Data Scientist?

Основная разница между Data Analyst и Data Scientist заключается в объемах анализируемых данных и методах анализа. Data Analyst в основном работает со структурированными данными и применяют статистические методы анализа. В своей работе Data Analysts используют инструменты BI (Tableau, Power BI, или даже Excel).

Специфика работы Data Scientist заключается в работе с большими объемами данных (структурированными и неструктурированными) и применением моделей машинного обучения, глубинного обучения, байесовских методов и так далее. Data Scientist должны уметь работать с более широким спектром платформ. Например, я в своей работе в Hitachi Vantara часто использую Pentaho для обработки данных и оркестрации конечного решения.

Как строится карьера при работе Data Scientist?

Очевидные пути развития карьеры – это путь к Director of Data Science & Analytics (директор по науке о данных и аналитике), Chief Data Scientist (главный специалист по данным), Chief Information Officer (директор по информационным технологиям), Chief Technology Officer (директор по технологиям). Также многие Data Scientists после работы в больших компаниях открывают свои стартапы, предлагая консалтинг в области Data Science, разрабатывая новые продукты или платформы.

Какие обязанности выполняет Data Scientist в компании?

В основном обязанности Data Scientist в компании заключаются в следующем:

• Формирование бизнес-кейсов;
• Понимание того, какие данные в компании могут быть применены к имплементации;
• Подборка методов, которые могут быть применимы к конкретному бизнес-кейсу;
• Интеграция и обработка данных;
• Дата-аналитика с помощью визуализации данных и методов статистического анализа;
• Создание моделей, их валидация и оценка результатов;
• Запуск модели в производство и разработка конечного продукта.

Все эти обязанности являются достаточно распространенными среди организаций различного профиля. В зависимости от структуры команды, некоторые задачи из списка могут выполняться инженерами данных, специалистами по ETL, Solutions Architect и другими специалистами по работе с данным.

Возможно, сейчас это высказывание покажется немного клишированным, но 60-80% рабочего времени занимает интеграция и обработка данных. Поэтому в Hitachi Vantara мы уделяем большое внимание процессу обработки данных с помощью Pentaho и сплоченной работе Data Engineers and Data Scientists.

Многие компании жалуются на отсутствие специалистов по Data Science. Почему при популярности и высокой оплате труда найти хорошего Data Scientist так сложно?

Учитывая шумиху вокруг больших данных и Data Science, многие Data Analysts, которые выполняют несложные аналитические задачи, такие как создание отчетов, дашбордов и простого анализа данных, называют себя Data Scientists. А ученые, занимающиеся данными, имеющие академическое образование, сталкиваются с трудностями при адаптации в коммерческой среде и правильном использовании своих навыков.

Кроме того, помимо найма Data Scientist на работу нужно создать инфраструктуру для работы с данными (ПО, процесс доступа к данным, развертывание решений) и разработать стратегию интеграции Data Scientist в рабочий процесс (коммуникации с ИТ, бизнес-персоналом). Если компания нанимает специалиста по Data Science и начинает скидывать на него петабайты данных в надежде на чудо, то, скорее всего, чуда не случится.

Все больше организаций проходит через цифровую трансформацию бизнеса — так, согласно исследованию «Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций», проведенного IDC при участии Hitachi Vantara, уже более 80% российских компаний из числа опрошенных имеют стратегию цифровой трансформации, четко понимая ее задачи и цели.. Это обусловлено ростом популярности новых технологий и пониманием их преимуществ. Расскажем, какие проблемы можно решить благодаря цифровой трансформации бизнес-процессов.

Суть цифровой трансформации бизнеса заключается не только в обновлении оборудования предприятия и во внедрении новых технологий, но и в изменении траектории развития. Бизнес корректирует свои планы, основываясь на наблюдениях за цифровой и коммуникационной средой, подстраиваясь под меняющиеся запросы потребителей. Бизнес не замирает на месте, а постоянно меняется вслед за переменами, происходящими в обществе.

«Цифровая трансформация в настоящее время — это необходимая траектория развития для бизнеса, который рассчитывает оставаться востребованным на протяжении следующего десятилетия, — считает Максим Аннюк, руководитель направления «Аналитика больших данных и интернет вещей» в Hitachi Vantara. — Уже сейчас на разных этапах создания продукта возникают проблемы, связанные с пониманием поведения клиентов, скоростью принятия решений, автоматизацией рутинных процессов. И рынок технологий помогает справиться с этими проблемами. Например, ИТ-решения компании Hitachi Vantara помогают пользователям анализировать данные, чтобы выстроить более эффективную стратегию развития компании, дают возможность расширять инфраструктуру по мере роста бизнеса, использовать для хранения данных только самые передовые системы. Именно эти технологии позволяют организациям смело идти вперед, решая актуальные проблемы, которые встают перед бизнесом в XXI веке».

При этом для российских компаний основной целью цифровой трансформации является повышение эффективности и уровня автоматизации — об этом заявили 75% респондентов из числа опрошенных. На втором месте — создание новых бизнес-моделей и источников доходов (46%), а на третьем — модернизация устаревшего ИТ-ландшафта (45%). Наименее актуальными целями являются конкуренция с новыми и нетрадиционными для рынка игроками (22%) и привлечение лучших кадров (21%).

Бизнес должен знать своих клиентов, рынок и самих себя

Изменения происходят не только в обществе, меняются и сами люди. Бизнес, чтобы выстроить грамотную коммуникацию с потребителями, остро нуждается в знаниях об этих изменениях, при этом нельзя основываться на данных пятилетней давности. Даже год уже большой срок.

Стартапы и бизнес-проекты, которые сейчас занимаются изучением поведенческих характеристик своих клиентов, более успешно продвигают свой бренд на рынке и продают товары и услуги, именно поэтому традиционный бизнес спешно внедряет аналитику данных. Благо на рынке полно успешных примеров. Так, «Яндекс» на протяжении последних лет активно использует анализ данных и машинное обучение при ранжировании результатов поиска, распознавании изображений и речи, составлении персональных рекомендаций в сервисе Яндекс.Радио. Популярность и востребованность направления подтверждается появлением соответствующих образовательных программ; например, в Школе анализа данных и на факультете компьютерных наук в Высшей школе экономики.

Задачи извлечения данных особенно актуальны, так как в процессе цифрового преобразования компании опираются в своей? деятельности на данные для стратегического планирования (58%), анализа поведения клиентов (50%), управления финансовыми и операционными рисками (50%). Поэтому два основных вопроса, которые на сегодняшний день им еще предстоит решить, заключаются в том, как эффективно хранить данные и как последовательно извлекать ценность из этих данных.

Бизнесу необходима автоматизация процессов принятия решений

Оформление дебетовой или кредитной карты в разных банках России может занимать от 36 минут до нескольких недель. Чем короче этот срок, тем более лоялен клиент по отношению к кредитной организации. Это объясняется тем, что современный потребитель раздражается даже из-за самой небольшой траты времени на получение желаемого товара или услуги, а более длительные временные затраты вызывают резко негативное отношение к самому бренду.

Автоматизация бизнес-процессов увеличивает скорость обработки информации и сокращает сроки решения повторяющихся задач, повышает прозрачность бизнеса и его технологичность, дает возможность контролировать большие объемы информации и принимать быстрые решения в стереотипных ситуациях и, самое ценное, снижает количество ошибок и повышает уровень организации управления. Автоматизацией бизнес-деятельности на данный момент занимаются многие финансовые организации, например Сбербанк, «Внешэкономбанк», «Тинькофф Банк».

«Платформы бизнес-аналитики позволяют формировать единое видение бизнеса на основании данных из множества корпоративных систем, — рассказывает коммерческий директор компании «Аплана. Центр Разработки» Ярослав Макаров. — В качестве примера можно привести наш проект по созданию клиентского хранилища данных ФГУП «Почта России», реализованный на платформе Pentaho Business Analytics. В хранилище ежедневно собирается информация более чем из десяти корпоративных информационных систем. С его помощью заказчик активно развивает маркетинговые коммуникации и осуществляет меры по удержанию существующих клиентов и привлечению новых, повышению эффективности каналов коммуникаций и общей результативности продаж продуктов и услуг».

Эксперты отмечают, что на начальном этапе трансформации бизнеса и внедрения автоматизации бизнес-процессов необходимо выбрать те области, которые связаны со взаимодействием с клиентом. Например, банк может снизить затраты на 70%, внедрив автоматизированную систему предварительного одобрения ипотеки, такие примеры уже есть. Это позволяет сократить длительность процедуры с нескольких дней до нескольких минут. Такая трансформация будет особенно эффективна в финансовом секторе и в страховых компаниях.

Бизнесу нужен Agile

В основу философии Agile лег подход, который был реализован на заводе Tesla: там каждый сотрудник имел право остановить конвейер, чтобы устранить дефект или внести рационализаторское предложение. Изначально Agile использовался как метод разработки ПО, теперь же все чаще становится новой культурой управления компаниями.

Аgile — подход инновационного переосмысления создания продукта или услуги. Он базируется на очень простой идее: каждый участник компании должен быть вовлечен в процесс переосмысления своих задач и общего дела. Хороший пример — стартапы, в которых на ранних этапах все делают всё, и зачастую именно это служит основой для обмена опытом, становится залогом слаженной работы команды.

Одной из наиболее гибких методик работы по Agile является Scrum, предложенная Джеффом Сазерлендом, американским программистом и автором Agile Manifesto. Согласно методике, у проекта/продукта должен быть лидер — тот, кто видит, к какой цели идет команда и что в итоге она должна получить. Команда, как правило, состоит из 3-10 человек, владеющих необходимыми навыками. Для работы выбирают scrum-мастера: человека, который будет следить за ходом проекта и помогать команде преодолевать трудности.

Затем следует собрать бэклог продукта — все требования к продукту, ранжированные в зависимости от приоритетности задач, и запланировать спринты (отрезки времени, за которые команда выполняет набор задач). Для контроля над ходом проекта необходимо проводить ежедневные 15-минутные встречи, в ходе которых каждый член команды отвечает на три вопроса: что я делал вчера, что я буду делать сегодня, какие трудности мне мешают решить задачу? После каждого спринта agile-команда обсуждает существующие проблемы и ищет решения.

Данную методику используют многие крупные компании, в том числе Google и Apple. Наиболее ярким примером в России является Сбербанк. По данным исследования VersionOne за 2016 год, Agile ускоряет выпуск продукта, дает возможность менять приоритеты по проекту, увеличивает продуктивность команды, улучшает прозрачность бизнес-процессов, повышает качество продукта, при этом снижая его стоимость и риски.

Бизнесу пора сокращать издержки и риски

«Оптимизация процессов в компании, включение новых технологий в производство приведет к уменьшению рисков и себестоимости оказываемых услуг, — рассказывает Максим Аннюк. — Современные технологии гарантируют владельцу бизнеса надежность и высокое качество выпускаемой продукции, а также минимизируют вероятность финансовых потерь. Например, с помощью прогнозной аналитики владелец бизнеса может более четко выстроить стратегию развития, благодаря чему сократится отток клиентов, и компания получит больше прибыли. Современные технологии также помогают безопасному хранению данных и стабильной работе сервисов, что сейчас является особенно важным. Мы рекомендуем заказчикам обращать внимание в первую очередь на комплексные ИT-решения для трансформации бизнеса, которые помогают оптимизировать весь бизнес в целом, а не только решить проблемы в какой-то одной отрасли бизнеса».

Примеров снижения рисков посредством внедрения инноваций масса: на производствах появляются ERP-системы, позволяющие поднять эффективность бизнеса на новый уровень, в маркетинге — CRM-системы и новые инструменты коммуникации, способствующие снижению затрат на клиентский сервис, повышению лояльности и увеличению продаж.

«Для компаний, которые используют технологии Big Data, такие как NoSQL и Hadoop, становится крайне актуальной проблема минимизации издержек на сопровождение и развитие своих аналитических решений, — продолжает Ярослав Макаров. — Такие платформы, как Pentaho Business Analytics, позволяют создавать комплексные алгоритмы распределенных вычислений на основании данных, хранящихся в кластерах Hadoop, а наличие развитого графического интерфейса платформы дает возможность снизить требования к квалификации ИТ-специалистов, которые развивают и обслуживают решение».

Таким образом, цифровая трансформация помогает компаниям быть более устойчивыми как изнутри, так и снаружи. Сильная команда, члены которой дополняют друг друга, автоматизированные процессы, снижающие временные и финансовые затраты, аналитика, позволяющая знать потребности клиентов, надежное хранение данных, обеспечивающее безопасность, — все это выводит компанию в мир цифровой элиты, делая ее мощнейшим конкурентом в любой сфере бизнеса.

Бизнес-аналитика — это технология и практика исследования деловой активности

По данным совместного исследования IDC и Hitachi Vantara «Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций», 78% российских компаний отмечают беспрецедентный рост данных. Как справляться с таким объемом информации, а главное — как применить его на пользу бизнесу?

Что такое бизнес-аналитика и для чего она нужна

Бизнес-аналитика — это технология и практика исследования деловой активности. Данные, которые получает компания в результате аналитики, демонстрируют эффективность ее работы и помогают разрабатывать и внедрять оптимальную бизнес-стратегию. C появлением технологий больших данных в бизнес-аналитике наступила новая эра: с их помощью компании смогли собирать не только данные о продажах, но и данные, связанные со смежными областями и побочными факторами, один из примеров — данные о движениях и мимике людей во время совершения покупки.

В противоречие устоявшемуся мнению, компании чаще всего для анализа используют основной источник роста структурированных и неструктурированных данных — внутренние системы (ERP, CRM, SCM, HR, ECM и т.п.) и информацию, сопровождающую взаимодействия внутри компании и вовне (файлы, почтовая переписка, оцифрованные документы). По прогнозам экспертов, по мере того, как компании переходят через цифровую трансформацию, рост данных будет только ускоряться. Такая ситуация сложится из-за «оцифровки» большего количества бизнес-процессов, продуктов и услуг, а также взаимодействия с клиентами и поставщиками.

Однако уже сейчас компании научили отдельно работать с новыми источниками — например, анализировать информацию из социальных сетей или видеопотоки с камер. Правда, пока успешные проекты есть только у 20% компаний из числа опрошенных. В первую очередь анализ неструктурированных данных из таких источников необходим для дополнения транзакционных данных. Интеграция данных транзакционных систем и неструктурированного контента позволяет получить более точную информацию о бизнес-процессах, клиентах, продуктах и услугах. Так, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, для 46% российских компаний из числа опрошенных задача такой интеграции является крайне актуальной.

«Неструктурированные данные стало легче хранить, но задача извлечения ценности до сих пор является очень трудоемкой, поскольку требует дополнительных ресурсов внутри организации, — считает Максим Аннюк, руководитель направления «Аналитика больших данных и интернет вещей» в Hitachi Vantara. — Более 30% компаний считают эту задачу очень актуальной, а более 50% — жизненно необходимой для бизнеса. Как мы выяснили в ходе исследования, под неструктурированными данными большой процент респондентов понимают различные формы документов стандартного типа, находившихся внутри компании и поступающих извне».

Сферы применения и польза

Максим Аннюк: «Прежде всего, важно понять, какие данные есть в компании, зачем их анализировать, где они в дальнейшем будут использоваться»

«Чаще всего аналитика больших данных применяется в маркетинге и продажах, — считает Максим Аннюк. — Бизнес-аналитика составляет основу работы рекламных компаний, помогая им персонализировать предложения для целевой аудитории. Исследуя большие данные, корпорация может понять, какое рекламное объявление стоит показать соответствующей аудитории для достижения максимального эффекта, с каких платформ совершается наибольшее число переходов на сайт компании, и на основе этих данных усовершенствовать поиск целевой аудитории. Пока что большинство российских компаний используют аналитику данных для стратегического планирования — такой вариант ответа выбрали порядка 58% респондентов. Также в топ-листе целей, для достижения которых компании обращаются к аналитике, анализ поведения клиентов (50%) и управление финансовыми и операционными рисками (50%)».

Бизнес-аналитика также используется в сфере здравоохранения, где данные помогают прогнозировать скорость развития заболевания и эффективность препаратов. Некоторые частные клиники уже сейчас создают графики лечения, основанные на аналитике, соблюдение этих графиков, как показывают результаты, приводит к более скорому выздоровлению пациентов.

В России бизнес-аналитика наиболее часто используется в банковской сфере, страховании, энергетике, логистике, госсекторе, телекоммуникациях и промышленности. Например «Билайн» и Сбербанк применяют аналитику для того, чтобы защитить своих клиентов от мошенничества. «Альфа-Банк» и «Тинькофф-банк» задействуют бизнес-аналитику для анализа платежеспособности клиентов (как существующих, так и потенциальных), контроля продаж и возможных рисков. Примеры положительного влияния бизнес-аналитики на развитие производства в России существуют и в промышленной сфере. Так, Магнитогорский металлургический комбинат и «Сургутнефтегаз» используют аналитику больших данных для оптимизации производства, в том числе для регулирования расходуемых ресурсов и учета цен.

На заметку

Компаниям, которые хотят заняться бизнес-аналитикой и извлечь пользу из данных, в первую очередь нужно помнить о том, для чего они это делают, а не бездумно гнаться за новыми технологиями. «Не стоит бросаться с места в карьер только ради того, чтобы в вашем бизнесе было какое-то новое технологическое решение, которое сейчас на пике популярности, — продолжает Максим Аннюк. — Важно понять, какие данные есть в компании, зачем их анализировать, какова их «точка приложения», то есть где они в дальнейшем будут использоваться. Уже потом стоит переходить к выработке стратегии и решениям, которые предлагают ИТ-компании».

Нужно понимать, что при анализе больших данных бизнес может столкнуться с рядом проблем. Прежде всего это компетентность сотрудников. Компания должна быть готова привлечь необходимых специалистов и предоставить нужное финансирование. В ином случае можно получить неверный анализ или ошибочную интерпретацию данных, что повлечет за собой проблемы при дальнейшем выстраивании стратегии.

При реализации проектов, связанных с бизнес-аналитикой, важно обеспечить сотрудничество разных отделов организации. Руководителям групп необходимо объяснить, почему бизнес-аналитика стратегически важна для успешной работы компании на рынке, а также наладить эффективное и комфортное взаимодействие отделов внутри компании. Конечно, очень большое значение имеет выбор платформы, на которой будет реализован проект. Если внутри компании должный опыт отсутствует, то лучше всего обратиться к сторонним консультантам, они посоветуют комплексные варианты. «Например, платформа Pentaho 8.0 имеет оптимизированный пользовательский интерфейс, широкий набор функций для эффективного управления огромными массивами данных, встроенные инструменты для визуализации данных, полученных в ходе анализа, — рассказывает Максим Аннюк. — Одним из вариантов также является решение Pentaho Business Analytics, которое анализирует и визуализирует данные сразу по нескольким параметрам».

Исследования и реальные бизнес-кейсы подчеркивают растущую важность бизнес-аналитики в современном мире. Накопленный опыт подсказывает: не нужно бояться нового, нужно использовать это новое на благо компании и для удобства своих клиентов. К тому же, если говорить о степени проникновения аналитики данных в российский бизнес, она уже далеко не нова. И те компании, которые о сих пор не включили ее в свои бизнес-процессы, могут остаться за пределами цифрового рынка.

Скачайте исследование IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций»

Рост объемов и потоков данных сулит бизнесу большие перспективы. Недаром аналитики британского журнала The Economist провозгласили данные «нефтью XXI века». Отдадим им должное — их сравнение очень точное: данные, действительно, способны принести бизнесу колоссальную выгоду, но извлечь ее весьма и весьма непросто, причем трудности могут возникнуть на самых разных этапах — от сбора и хранения данных и заканчивая осмыслением и «монетизацией» полученных результатов.

Согласно данным недавнего исследования IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций», проведенного при поддержке компании Hitachi Vantara, рост данных продолжится (в этом уверены 78% респондентов), поэтому компаниям нужно быть к этому готовыми. Одна из ключевых причин этого роста — появление новых источников данных, а также увеличение количества информации из новых источников: уже сегодня анализировать новые источники данных нередко приходится хотя бы раз в месяц (об этом заявили 27% опрошенных), а в некоторых случаях (31%) несколько раз в месяц.

Анализу дополнительной информации — как структурированной, так и неструктурированной — предприятия сегодня уделяют пристальное внимание: они хотят тщательно отслеживать и прогнозировать рыночную ситуацию как масштабах макроэкономики, так и внутри экосистемы партнеров и клиентов. В частности, компании анализируют данные социальных сетей (об этом сообщили 48% респондентов) и информацию сторонних организаций (33%).

Видео: Елена Семеновская представляет основные выводы исследования IDC, проведенного при поддержке Hitachi Vantara

«Большая часть информации, в том числе транзакционной, будет обрабатываться “на лету” — это обещают все поставщики транзакционных систем, и это верный путь к построению цифровой компании, где происходит аналитика каждого бизнес-процесса на основе данных, — комментирует Елена Семеновская, директор по исследованиям IDC в России и СНГ. — Цель аналитики больших данных — не подключить много источников, а найти правильные источники информации, анализ которых может принести пользу для бизнеса. Поиск правильных источников — важная задача, которая, кстати, по мнению  IDC, может решаться с использованием искусственного интеллекта».

Можно предположить, что по мере развития экосистем и появления новых информационных сервисов потребность в эффективном с точки зрения анализа подключении к новым источникам данных будет только расти. Также всё более актуальной становится интеграция источников данных из различных систем. Сегодня лишь немногие опрошенные (7%) отмечают, что могут подключать новые источники без привлечения ИТ–специалистов. Вместе с тем, 39% респондентов при выборе решения обращают внимание на его способность работать с разрозненными системами и данными различных форматов.

По мнению эксперта IDC, нынешние технологии вполне справляются с ростом количества данных, которые надо анализировать, и их источников. Вместе с тем, их релевантность, достоверность и извлечение из данных реальной пользы для бизнеса уже сегодня превращаются в проблему. «По мере того, как будет расти количество источников данных, определять их необходимость и релевантность и извлекать ценность для бизнеса будет всё труднее», — считает Елена Семеновская.

Большие данные станут быстрыми и вариативными

Если в предыдущее десятилетие основной рост объемов данных происходил за счет источников «социальной» информации — неструктурированных данных, создаваемых миллионами и миллиардами пользователей всевозможных социальных сред с помощью различных гаджетов, то в ближайшее десятилетие основным «генератором» данных, вероятнее всего, станет Интернет вещей. Можно предположить, что по мере его развития источников данных будет появляться всё больше, и интегрировать их в существующий ИТ-ландшафт придется всё чаще.

«Чтобы шагать в ногу со временем, предприятиям необходимы интеграционные системы, позволяющие в кратчайшие сроки подключаться к новым источникам и загружать большие объемы, данных различных форматов, — отмечает консультант-эксперт направления Digital Insights компании Hitachi Vantara Роман Павлов. — Уже сегодня становится экономически эффективно сделать ставку на платформу, такую как Pentaho Data Integration, способную преобразовывать данные множества форматов в единую стандартизированную структуру, которая понятна конечным пользователям. Немаловажными составляющими успеха при этом будут складывающаяся вокруг платформы экосистема, включая сообщество пользователей, разработчиков и их партнеров, а также множество доступных им бесплатных модулей, созданных сторонними компаниями и энтузиастами».

По мнению эксперта Hitachi Vantara, скорое внедрение стандарта 5G в сетях мобильных операторов приведет к резкому увеличению пропускной способности каналов связи и снижению стоимости трафика, и как следствие, к взрывному развитию Интернета вещей: «Миллионы окружающих нас устройств будут передавать структурированные и неструктурированные данные в различных форматах. Проблема, с которой предприятия столкнутся в ближайшее время, некоторыми исследователями  формулируется как “from big data to fast data”: данные будут поступать со скоростью, которая была не характерна для интеграционных решений в прошлом. Предприятия должны быть готовы к такому увеличению скорости поступления и объемов данных с датчиков, устройств и внешних систем».

IDC: уже сегодня анализировать новые источники данных нередко приходится хотя бы раз в месяц (об этом заявили 27% опрошенных), а в некоторых случаях (31%) несколько раз в месяц

Серьезно помочь в подключении и интеграции источников данных в имеющийся ИТ-ландшафт позволяет автоматизация этих процессов — она не только увеличивает скорость получения данных, но и повышает качество и надежность решения. Так повторное использование уже протестированных и используемых шаблонов снижает вероятность человеческой ошибки, улучшает регламенты работы с данными внутри организации и позволяет гибко и быстро внедрять изменения в логику работы с данными.

«В конечном итоге это вопрос репутации компании и ее менеджмента, потому что качественная, достоверная аналитика, получаемая в реальном или близком к реальному времени выгодно выделяет предприятие на фоне конкурентов, — поясняет Роман Павлов. — Один из наших клиентов, банк, входящий в Топ-10 банков мира, столкнулся с проблемой реализации более 10 тыс. процедур для загрузки данных из 400 систем. Используя механизмы автоматизации, предоставляемые платформой Hitachi, банк реализовал 6 тыс. процедур загрузки данных через 6 “шаблонов”. В результате автоматизации интеграции с источниками банк отметил снижение регуляторных рисков и экономию на поддержке в 10 млн долл. за три года».

Еще одна проблема, с которой организации сталкиваются уже сегодня, связана с изменчивостью форматов данных в имеющихся источниках. Чтобы справиться с ней, интеграционная платформа должна быть гибкой и иметь возможность оповещать администраторов системы об изменениях форматов, не прекращая при этом загружать данные и не допуская их утрату. «Один из наших клиентов, крупный российский банк решил проблему вариативности конвейера данных, используя платформу Pentaho Data Integration. С ее помощью работа может быть выстроена таким образом, чтобы даже при изменении формата процесс не останавливался ни на секунду, — рассказывает Павлов. — Решение позволило избежать прежних дорогостоящих доработок конвейера, которые были необходимы при изменении форматов и могли занимать до 6 месяцев времени внедрения».

Инфографика

Скачайте исследование IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций»

Посмотрите видео с кратким изложением основных выводов исследования

Основные проблемы, которые сейчас встают перед компаниями, заключаются в своевременном и качественном анализе поступающих со все большей и большей скоростью все больших и больших объемов неструктурированных данных

Цифровые технологии и аналитика позволяют бизнесу в разы увеличить эффективность своей работы. Например, у российских компаний, по данным исследования IDC и Hitachi Vantara, на данный момент крайне востребованы анализ транзакционных данных (61%), клиентская (52%) и потоковая (51%) аналитика. При этом подавляющее большинство организаций все еще не в состоянии извлекать выгоду из растущего потока данных, а следование стратегиям конкретных успешных проектов не всегда приводит к положительным результатам. Попробуем разобраться, какие проблемы возникают при работе с большими данными и какие решения следует принимать для их ликвидации.

В фантастическом романе Кристофера Приста «Островитяне» описаны попытки жителей планеты с бесчисленным множеством островов, очертания которых невозможно увидеть с большой высоты, создать карту архипелагов с помощью информации, поступающей от дронов. Героиня эпизода, одна из команды исследователей, сетует, как она была наивна, полагая прежде, что дело не займет много времени: ежедневно к ним возвращаются сотни дронов с информацией, которая в лучшем случае будет обработана через несколько лет.

Этот эпизод служит наглядной иллюстрацией к целому ряду проблем, связанных с появлением в нашем мире больших данных. Условно их можно свести к «трем V»: слишком большой объем (volume), возникающий со слишком большой скоростью (velocity), очень разнородный по структуре (variety). Основные проблемы, которые сейчас встают перед компаниями, заключаются в своевременном и качественном анализе поступающих со все большей и большей скоростью все больших и больших объемов неструктурированных данных.

Впрочем, о «появлении» больших данных говорить не совсем корректно: данные появлялись всегда, и каждой эпохе рано или поздно приходилось что-то придумывать, чтобы переварить объем информации. Однако в век информационных технологий рост объема обретает поистине колоссальный размах: практически все, что происходит в мире, снимается на камеры, фиксируется разнообразнейшими датчиками — и превращается в петабайты информации. Эти петабайты и были названы большими данными.

Проблемное поле

Данные совместного исследования IDC и Hitachi Vantara показывают, что курс на аналитику данных есть не только у зарубежных, но и у российских компаний. Например, рост объема данных отмечают 78% респондентов (в ходе исследования были опрошены крупнейшие организации, штатная численность сотрудников в которых составляет 500 и более человек). При этом основными «поставщиками» данных считаются не внешние источники, как было принято думать раньше, а внутренние: рабочие переписки, различные бизнес-приложения, сервисы и т. п.

Анализ данных таких объемов требует высокопроизводительных вычислений, а значит, привлечения новых технологий и средств для их реализации. Обнаружить значимую информацию в огромном массиве данных стало одной из проблем больших данных, а получение новых знаний теперь зависит от правильного анализа. Компания, которая неправильно анализирует данные, может получить негативный опыт и решить, что ей это не нужно. Что, учитывая запросы потребителей, рано или поздно приведет к уходу с рынка.

Анализ больших данных связан еще с одной проблемой: чем больше данных, тем выше вероятность найти между ними ошибочные статистические связи, между тем как на самом деле эти совпадения случайны. Хороший пример приводит экономист, биржевой трейдер Нассим Талеб: «Если взять набор из случайно выбранных 200 переменных, которые никак не связаны между собой, и присвоить им 1000 информационных параметров, то будет практически невозможно не найти при дальнейшем анализе какое-то количество статистически обоснованных корреляций. Но на самом деле эти корреляции будут ложными, поскольку никакой связи между переменными никогда не было».

Есть и еще один вариант развития событий. Предприниматель может собрать целую команду экспертов, чтобы те находили верные связи и производили точный анализ, и они займутся этим с рвением профессионалов. Однако сплошной анализ всех поступающих данных не приведет ни к чему, если его не направлять, соотнося с целями бизнеса, а это уже задача руководителя. В статье Леандро Далле и Томаса Дэвенпорта «Какова ваша стратегия данных» утверждается, что организации активно используют при принятии решений менее 50% структурированных данных и менее 1% неструктурированных данных анализируется или используется в целом.

Рост объема данных отмечают 78% опрошенных представителей крупнейшх российских организаций

На практике данные поступают в разных форматах и зачастую распределены между несколькими источниками хранения информации. Обработка таких наборов данных происходит обычно в режиме поэтапного аналитического конвейера, включающего стадии преобразования и интеграции данных. Разнообразие форматов данных само по себе создает проблемы даже при не очень большом объеме, что способствует разработке соответствующих архитектур. Неструктурированные данные растут гораздо быстрее структурированных, а актуальность их обработки признают 85% российских компаний. Обрабатывать их лучше всего с применением технологии in-memory. На этой технологии, например, основан программно-аппаратный комплекс SAP HANA, позволяющий функционировать на данной платформе любым классам приложений.

Еще одной распространенной ошибкой предприятий, решившихся окунуться в большие данные, стали попытки работы с ними на устаревших платформах. Нежелание руководителей внедрять новые модели обработки информации приводит к торможению инфраструктуры и обессмысливанию нововведений. Понять такое нежелание нетрудно: стоит сменить наработанную технологию, как «придумают что-нибудь еще». Однако такая точка зрения экономически невыгодна, и руководителям следует быть более гибкими в отношении поддерживаемых технологий, тем более, что создаваемые платформы специально разрабатываются для успешного развития бизнеса. Многие современные технологии позволяют организовать сбор больших массивов данных в режиме реального времени, сохраняя при этом возможность работы с ними «на лету» и снижая вероятность их потерь.

Как отмечено в исследовании IDC и Hitachi Vantara, сейчас компании испытывают потребность в удобных и простых решениях. Дело в том, что со временем аналитика данных становится все более востребованной не только у отдельного подразделения, которое занимается, к примеру, разработкой стратегии предприятия, но и у всех сотрудников в целом. В связи с этим решения, позволяющие анализировать данные, должны быть доступны специалистам, у которых нет навыков работы в ИТ. Ожидается, что в дальнейшем эта тенденция сохранится.

Есть ли решение?

«Современные технологии уже справились с проблемами всех "трех V", — уверен Алексей Никифоров, руководитель подразделения технологических решений Hitachi Vantara. — Проблему объема решает хранилище объектов, не связанное с каталогами и потому безграничное. Так, например, Hitachi HCP (Hitachi Content Platform) может масштабировать объем данных во внутренних и внешних системах хранения, позволяет хранить множество неструктурированных данных, обеспечивает полностью интегрированный поиск метаданных по всем ресурсам данных с функцией классификации, обогащения и анализа всех имеющихся данных. Вместе с Hitachi Content Intelligence она обеспечивает интеллектуальное генерирование и сохранение метаданных».

Поскольку интернет-протокол, используемый в системах хранения, не может обрабатывать данные так же быстро, как напрямую вложенные файловые или блок-системы, крупные аналитические системы, такие как Hadoop или ETL, передавали данные на обработку в файловую систему, и Hadoop стал популярен среди крупных предприятий, несмотря на высокую стоимость хранения данных и исходящую из избыточности данных отказоустойчивость. В сравнении с ним HCP имеет более гибкие варианты хранения и обеспечивает более низкие затраты, а скорость обработки достигается с помощью виртуализации: благодаря сотрудничеству с Alluxio, HCP использует свою виртуальную распределенную файловую систему для доставки сертифицированного решения, упрощающего задачи подключения больших приложений данных, подобных Hadoop. Такая система значительно снижает затраты на хранение и предоставляет более быстрый доступ к данным.

Понятно, что при работе с устаревшей инфраструктурой ни на какую слаженность и быстроту операций с большими данными рассчитывать не приходится. Уже сейчас становится очевидным, что бизнес стремится создать глобальную структуру данных, которая смогла бы обеспечить полный доступ к данным из разных источников и многопользовательских систем. Многие эксперты в ближайшее время ожидают семикратного роста сегмента аналитики данных сравнительно со сферой ИТ в целом. Поэтому для руководителей предприятий крайне важно уже сейчас внедрять новейшую инфраструктуру и учиться разбираться в этих сложных и важных для цифровых компаний процессах.

Скачайте исследование IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций»

Не можете уснуть из-за мыслей о том, что компания-конкурент вновь обошла вас, или вас давно уже не устраивают показтели отдельных производственных процессов, или вы наблюдаете снижение прибыли? Вам определенно стоит задуматься о необходимости цифровых преобразований. Стивен Энгель, старший вице-президент Hitachi Consulting, определил шесть базовых принципов, позволяющих успешно реализовать цифровые проекты.

Самое важное в ходе цифровой трансформации — концентрироваться на результате

Обратите внимание: по данным IDC, к 2020 году 60% компаний из списка Global 2000 смогут удвоить свою производительность за счет цифровых преобразований бизнес-процессов, которые к этому времени будут выполняться не людьми, а программами. При этом исследование, проведенное аналитиками Forrester/Odgers, показало, что лишь 26% ИТ-директоров компаний имеют четкую концепцию цифрового бизнеса. Эти два факта подчеркивают огромный разрыв, существующий между современным бизнесом и техническим прогрессом, который необходимо сокращать как можно быстрее.

Уже сейчас на всех без исключения рынках действуют весомые факторы, вызывающие революционные преобразования: повышение ожиданий клиентов, более быстрые и изобретательные конкуренты, принципиально новые возможности, не говоря уже о жестких требованиях к доходности бизнеса. В эти преобразования вносят вклад самые разные цифровые технологии: 3D-печать, прогнозная аналитика, машинное обучение, блокчейн, искусственный интеллект, датчики, алгоритмическое моделирование и многое другое.

При этом есть всего шесть базовых принципов, которые необходимо учитывать в контексте цифровых преобразований. Ведь цифровая трансформация не обязательно выльется в длительный процесс; более того, она и не должна им быть. Цифровые преобразования — это не попытка объять необъятное. Это последовательность постепенных взаимосвязанных шагов, каждый из которых способствует повышению прибыльности и конкурентоспособности компании.

Первый принцип: ставьте измеримые цели. Пилотные проекты должны быть такими, чтобы их можно было описать в нескольких пунктах, а потом измерить эффективность — например, в объеме полученной прибыли. Важно при этом, чтобы проекты не становились «идеей фикс», иначе так можно лишиться способности мыслить глобально и видеть пути для новых цифровых преобразований.

Второй принцип: проверяйте гипотезы данными. Например, если один из проектов направлен на повышение производительности линии, на которую влияют внеплановые простои, соберите данные за фиксированный период времени. Это могут быть данные о производственной загрузке, трудоемкости процесса, расходе сырья, планируемых заказах. Совокупность данных по ключевым показателям позволит подтвердить гипотезу и выработать алгоритм дальнейших действий.

Третий принцип: создайте экономическую модель проекта. Например, задайте себе вопрос: обеспечат ли вложения в замену оборудования реальную экономию средств? Если у вас есть данные о том, что каждый простой обходится в тысячи долларов и ставит под угрозу отношения с клиентами, то у вас уже фактически есть готовое экономическое обоснование. Помните, что проект цифровых преобразований должен выйти на уровень безубыточности не позже чем через год после его начала и обеспечить значительную окупаемость инвестиций через 18 месяцев.

Четвертый принцип: вовлекайте в ваш цифровой проект руководителей бизнес-направлений. Традиционные ежемесячные совещания, доклады и отчеты о состоянии дел не годятся для осуществления цифровых преобразований. Следует создать команду из руководителей, ответственных за каждое направление, имеющее отношение к проекту.

Пятый принцип: помните, что важны результаты проекта. Выбирайте пилотные проекты с убедительным технико-экономическим обоснованием и концентрируйте усилия на устранении препятствий для реализации. Возможно, репозиторий данных не обладает достаточной емкостью для хранения актуальной информации, получаемой в реальном времени, или с датчиков поступают не все нужные данные. Решение этих промежуточных проблем позволит создать именно те преимущества, которые вы планировали получить, и поддержать необходимый уровень активности в процессе цифровых преобразований.

Шестой принцип: используйте пример компаний-лидеров из других отраслей. Зачастую то, что кажется лишь отдаленной возможностью, в другой отрасли является стандартной процедурой выполнения операций. Успехи других компаний на пути к цифровому преобразованию бизнеса вдохновят команду и, как следствие, позволят ей лучше оценить значимость прилагаемых усилий.

Самое важное — концентрируйтесь на результате. Независимо от того, планирует ли ваша компания пройти через цифровую трансформацию в скором времени или уже реализует проекты по цифровому развитию, тщательно продумайте, как вы будете собирать, анализировать и использовать данные и какие новые технологии потребуются для того, чтобы улучшить ваш бизнес. В этом случае вы сможете выстроить успешную стратегию ведения предприятия и точно окажетесь востребованной компанией на рынке XXI века.

Скачайте прямо сейчас исследование IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций»!

Дискуссия о важности новых технологий для бизнеса ведется уже несколько десятилетий. Тем не менее все эксперты, аналитики и практики сходятся в одном: чем бы ни занималась ваша компания, ее основной цифровой актив – это данные. Они помогают принимать решения, рассчитывать наиболее выгодные траектории развития и выстраивать стратегии. Но для того, чтобы данные работали, должен быть специалист, который мог бы ими управлять. Должность такого специалиста называется Chief Data Officer, или – директор по данным.

Gartner: к 2020 году 15% CDO займут позиции топ-менеджеров

За рубежом эта должность известна уже достаточно давно: в крупных ИТ-организациях или бизнес-корпорациях она существует на протяжении нескольких лет. Аналитики Gartner, к примеру, считают, что в ближайшем будущем в зарубежных компаниях ожидается резкий рост подобных позиций. Прогнозируется, что к 2020 году 15% таких руководителей займут позиции топ-менеджеров — директоров по маркетингу, операционных или генеральных директоров.

В России функции и полномочия Chief Data Officer официально были определены Минэкономразвития только весной 2018 года. В частности, согласно документу, директор по данным должен отвечать за разработку и реализацию стратегии цифровой трансформации, формирование корпоративного центра компетенций в сфере цифровых технологий и обеспечение лидерства в управлении изменениями, связанными с внедрением сквозных цифровых технологий. Это определение ближе к зарубежному Chief Digital Officer – директора по цифровым технологиям. Отличие между ними довольно прозрачно: например, Джо Маккендрик, независимый аналитик и автор ряда зарубежных IT-изданий, считает, что данные – это компонент более широкой инициативы – цифровизации организации. Это помогает и разделить зону ответственности двух руководителей: Chief Data Officer должен больше заботиться о данных, о том, как они создаются, обрабатываются, насколько хорошо они защищены. А директор по цифровым технологиям должен фокусироваться на общей стратегии цифровизации компании.

Компетенции и зона ответственности

Большинство экспертов сходится во мнении, что компетенции, роль и функции CDO отличаются от компании к компании в зависимости от ее потребностей. «Некоторые организации ограничивают зону ответственности CDO исключительно техническими вопросами: например, поиском данных, анализом процессов, построением архитектуры данных, управлением качеством данных, их жизненным циклом, наконец, защитой данных, – считает Юрий Скачков, генеральный директор Hitachi Vantara. – Однако сейчас лично я наблюдаю тенденцию к сближению технической и бизнес-сфер. CDO отдается больше свободы и в построении бюджета, и в разработке стратегии компании. Конечно, большинство российских компаний запускают пилотные проекты, пробуют почву. Плоды таких смелых шагов мы будем пожинать через несколько лет».

Тем не менее можно определить несколько приоритетных направлений работы, которые дублируются в разных компаниях. Так, CDO отвечает за качество данных, манипуляции над данными, управление основными данными. Также на его плечах лежат информационная стратегия, наука о данных и бизнес-анализ. Понятно, что с такими обязанностями директору по данным требуется техническое образование: например, математическое или инженерное. Далеко не лишней будет и маркетинговая подготовка, которая поможет при выстраивании бизнес-процессов и продвижении цифровых активов организации.

В каких сферах нужны?

На сегодняшний день большинство компаний задумываются только о части цифровых проектов, в особенности той из них, которые связаны с данными. С этим фактом связаны и мероприятия, направленные на освещение деятельности директоров по данным, их компетенций и опыта. Один из таких примеров – премия CDO Award 2019, вручение которой прошло в рамках форума Big Data 2019. Исходя из списка номинантов премии, можно с уверенностью сказать: CDO востребованы практически везде.

«Аналитики сходятся во мнении, что рынок вступил в стадию формирования экосистем, в рамках которых все действующие лица будут получать удобные и взаимовыгодные сервисы, — считает Азат Шамсутдинов, директор по цифровым технологиям Sever.AI. — Финтех эту стадию уже практически прошел, а остальным направлениям предстоит преодолеть этот путь. Логичным продолжателем пути пионеров становится HR-сфера, включая поиск и подбор сотрудников».

Роль CDO в современных цифровых компаниях является одной из ключевых

Полезны CDO будут и в ресторанном бизнесе. «Сеть Burger King начала бурно развиваться с 2012 года, тогда у нас было несколько десятков ресторанов и появился стратегический партнер, — рассказывает Максим Шарапов, директор департамента ИТ «Интернэшнл Ресторант Брэндс». — Получив финансирование, сеть начала экспансию. <…> Базисом всей дальнейшей работы была подготовка единого источника данных, необходимого для последующего внедрения цифровых сервисов. Мы приняли решение внедрять ERP-систему, объединив в единой базе разрозненные данные различных подразделений. Более того, ERP стала системой мастер-данных. Таким образом был создан фундамент для дальнейшей цифровой трансформации».

Но пока что наиболее востребованы CDO в финансовом секторе и в телекоме. «“Ростелеком” развивается, и бизнес прекрасно понимает вызовы, которые бросает нам рынок, — говорит Сергей Носов, директор по управлению данными ПАО «Ростелеком». — Мы понимаем, что бизнес-решения нельзя принимать, руководствуясь только опытом и интуицией. Взвешенные, оптимальные решения должны быть основаны на фактах, проверке гипотез реальными данными. Рост бизнеса, расширение продуктового ряда и всеобщая цифровизация приводят к тому, что данных становится все больше и их надо структурировать и систематизировать».

Эти и многие другие кейсы подчеркивают, что роль CDO в современных цифровых компаниях является одной из ключевых. Chief Data Officer позволяет реализовывать инновационные решения и использовать потенциал данных, которые важны не только в контексте представления компании на рынке, но и в контексте повышения прибыли и дальнейшего роста ее бизнеса.

Скачайте прямо сейчас исследование IDC «Аналитика Больших данных как инструмент бизнес-инноваций»!

Что, по вашему мнению, подразумевается под термином «цифровая трансформация»? С какого момента цифровая трансформация стала актуальной для бизнеса?

Это процесс, при котором роль цифровых технологий выходит на первый план. Они используются не только для автоматизации основных бизнес-процессов, оцифровки физических «вещей», но сами дают возможность и способствуют изменению бизнес-модели, цепочки создания добавленной стоимости.

Владимир Щукин: «Цифровая трансформация — это, прежде всего, конкурентная битва за нового клиента поколения "Y" и "Z"»

При этом цифровая трансформация не должна являться самоцелью для предприятия или модным лозунгом под эгидой государственных программ развития. Прежде всего, это конкурентная битва за нового клиента поколения «Y» и «Z». Социальные сети и платформенные сервисы воспитали новый тип потребителя – «удобно, быстро и бесплатно». Новая модель потребления услуги означает максимально быструю реакцию на запрос, простое и интуитивно понятное взаимодействие в любой географической точке, персонификацию предложения и интерфейса. Сложно себе представить, как эти принципы перенести на тяжелую промышленность, разработку недр или непрерывное производство, но этот процесс уже идет во многих отраслях. И называют его «четвертой промышленной революцией», основные идеи, принципы и драйверы которой были озвучены на Всемирном экономическом форуме в 2016 году.

Почему эта революция произошла?

Как бывает с любой революцией, она стала возможна при стечении нескольких факторов, в том числе в области развития информационных технологий (большие данные, виртуальная и дополненная реальность, машинное обучение и искусственный интеллект, Интернет вещей и т.д.). Благодаря развитию облаков и облачных вычислений стоимость ИТ-ресурсов для стартапов за 10 лет снизилась в почти в два раза, что привело на рынок разработки приложений и сервисов множество небольших амбициозных и профессиональных команд. Появилась новая модель монетизации — платформенный бизнес, позволяющий привлекать новых поставщиков и пользователей сервисов, и обеспечивающий им удобное и выгодное взаимодействие друг с другом. Как следствие, мы наблюдаем вторжение в традиционные рынки предоставления услуг игроков нового типа.

Гиганты рынка информационных технологий также приняли ряд мер для защиты своего бизнеса и результатов инвестиций через консорциумы, соглашения и комитеты. Таким образом, например, был организован консорциум IIC (Industrial Internet Consortium). Его цель заключается в координации, установлении приоритетов и стимулировании развития технологий, разработке отраслевых рекомендаций, устранении препятствий и снижении барьеров для входа на рынок.

Нужно отметить, что за последние несколько лет суммарная капитализация цифровых компаний превысила капитализацию производственных гигантов и нефтегазового сектора и продолжает быстро расти. Например, капитализация Amazon с 2011 по 2018 год выросла со 100 до 700 млрд долл., Apple также подорожал за восемь лет.

Успехи и подходы этого сектора стали изучаться, классифицироваться и применяться в других отраслях. Компании обнаружили угрозу разрушения сложившихся рынков и одновременно возможность защитить своё будущее за счет инноваций. В настоящее время не только отраслевые игроки и международные корпорации, но и целые страны входят в процесс цифровой трансформации, развивая комплементарные сервисы на имеющейся инфраструктуре.

Всем ли компаниям нужна цифровая трансформация? От чего это зависит?

Большая часть нашей жизни сейчас сосредоточена в Интернете. Тот, кто хочет работать в этом пространстве, вынужден иметь соответствующие инструменты. Возможно, в будущем появятся «киберхиппи», которые будут пользоваться только «нецифровыми» сервисами, но объем рынка для них будет невелик.

Пока существующий бизнес компании защищен различными механизмами, а издержки и потери покрываются ценой продукции, необходимости в изменении бизнес-модели нет. Цифровые компании дают своему клиенту скорость реакции на его уникальный запрос, гибкость и адаптивность ответа. Поэтому темп и масштаб реализации цифровых изменений зависит от того, какие риски есть в конкретном секторе экономики. Можно ли потерять клиентов, желающих пользоваться продуктами и сервисами по-другому? Есть ли вероятность изменения бизнес-модели и сокращения цепочки создания ценности за счёт цифровых технологий? Реализуем ли такой сценарий, и будет ли это выгодно обеим сторонам? Вот вопросы, на которые необходимо ответить на старте преобразований.

Что необходимо компании для обеспечения цифровой трансформации?

Процесс цифровой трансформации в конечном счете должен затронуть практически все отделы компании. Поэтому нужно видение топ-менеджмента, доверие и поддержка офиса трансформации и CDO (Chef Digital Officer), изменения в бизнес-процессах и даже организационной структуре предприятия, поддержка цифровых «евангелистов» и центров кристаллизации инициатив, а также создание новой цифровой среды и культуры.

Какие продукты необходимы компаниям для обеспечения цифровой трансформации?

Цифровая трансформация невозможна без использования цифровых продуктов, но их выбор зависит от размера бизнеса компании, стратегии изменений, экосистемы партнеров, а также отраслевой и государственной политики в сфере информационных технологий. К программным решениям, которые могут быть необходимы компании, можно отнести платформы индустриального интернета вещей, системы краевых вычислений (edge computing), включая программно-аппаратные платформы и приложения для задач управления производственными ресурсами, обслуживания оборудования, безопасностью персонала, online-аналитики), системы и средства обработки больших данных (Big Data), контроллеры и микрокомпьютеры, которые делают оборудование «умным», а также телекоммуникации.

На рынке есть организации, которые занимаются разработкой таких продуктов. Один из примеров – решения корпорации Hitachi Vantara. С помощью технологии Hitachi Content Platform (HCP), например, можно расширить возможности управления данными компании, обеспечить оптимизацию облачной инфраструктуры и модернизировать сервисы для работы с файлами. Или Pentaho Business Analytics Platform – единая платформа для управления конвейером аналитических данных. Она позволяет мгновенно создавать трансформации с помощью динамических и многоразовых шаблонов интеграции данных; проводить мониторинг производительности, откат и перезапуск заданий для оптимизации аудита использования.

Каковы основные этапы цифровой трансформации?

Пока в нашей стране принято больше говорить об уровне готовности к цифровой трансформации или уровне проникновения цифровых технологий, и планировать мероприятия и проекты в этой сфере. Проекты, исходя из степени готовности, делятся на три категории:

Pre-digital – это оптимизация и автоматизация процессов внутри предприятия, переход от аналоговых систем управления производством к цифровым («оцифровка»). Затем идет категория Digital — расширение собственных рыночных возможностей за счет предложения продуктов и сервисов. И, наконец, этап New business model – создание экосистемы партнеров, применение новых бизнес-моделей.

Есть несколько успешных и многократно цитируемых проектов в мировой промышленности, которые относятся к третьей группе, однако новых масштабных бизнес-кейсов, которые перевернули бы еще одну отрасль, пока нет.

Вы упомянули участие в процессе трансформации новой роли руководителя, появляющейся в цифровых компаниях, — Chef Digital Oficer. Какой должна быть его команда?

В команде CDO должен быть системный архитектор, проектный менеджер, желательно иметь полный набор специалистов по основным на сегодня технологиям: искусственному интеллекту, виртуальной и дополненной реальности, платформам, edge computing, сетевым технологиям. CDO вместе с CIO (ИТ-директором) отвечает за инновационную, инфраструктурную и технологическую составляющую, и вместе с ними в этом процессе должны участвовать другие руководители (CSO – руководитель отдела безопасности; CTO – технический директор и т.п.), чтобы менялась организационная структура, а также внутренняя культура компании.

Есть ли какие-то отрасли, для которых цифровая трансформация на данный момент особенно важна?

Все отрасли, которые испытывают давление рынка — снижение объемов, прибыли, повышение конкуренции — должны задуматься о необходимости цифровой трансформации. В этом процессе будет тяжело остаться в стороне, так как изменение в цепочке создания ценности и кроссиндустриальное взаимодействие на базе цифровых платформ означают только одно: трансформируйся или изолируйся.

Критичность проекта цифровой трансформации определяется несколькими стартовыми условиями: наличие успешных бизнес-кейсов в отрасли, давление рынка со стороны клиентов, активность прямых конкурентов, наличие центров компетенций в отрасли и в компании, доступность компонентов, ресурсов и средств информационной безопасности при реализации проектов.

Есть ли лайфхаки, которые помогут компаниям пройти через цифровую трансформацию максимально быстро и просто?

Быстро и просто пройти через это не получится, особенно если бизнес достаточно успешен на сегодняшний день. Цифровые компании ломают сложившейся рынок, проникают в новые ниши, оказывают давление на больших игроков. Традиционные компании вынуждены либо покупать опасные на их взгляд стартапы, либо защищаться с помощью патентов на технологии и запретительных отраслевых стандартов.

И вот главный, на мой взгляд, рецепт трансформации: успех инноваций лежит в отказе от старых привычек.

Насколько важна функциональность современной инфраструктуры хранения данных? Какие характеристики с точки зрения технологической составляющей необходимы?

Широкие функциональные возможности программного обеспечения для работы с данными — это одно из ключевых требований современности. От того, насколько полно и эффективно мы используем наши данные, зависит успешность бизнеса. Я полностью согласен с выражением: «Данные – это нефть XXI века». Сегодня в ИТ-департаментах при выборе решения для хранения данных большое внимание уделяют вариантам их эффективного использования.

Алексей Силин: «Интеллектуальность программного обеспечения, надежность хранения данных и высокая производительность — три основные характеристики современной инфраструктуры хранения данных»

Необходимые характеристики современной инфраструктуры, с точки зрения нужд заказчиков, — использование в программном обеспечении возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Это уже никого не удивляет. Жесткие критерии или алгоритмы для мониторинга, анализа и управления инфраструктурами уходят в прошлое. Такой подход уже не отвечает современным реалиям. Только программное обеспечение с элементами ИИ и МО позволит нам наиболее эффективно анализировать состояние инфраструктуры и правильно взаимодействовать с ней.

Каковы важнейшие характеристики инфраструктуры систем хранения данных, предоставляемой Hitachi Vantara?

Интеллектуальность программного обеспечения, надежность хранения данных и высокая производительность — три основные характеристики современной инфраструктуры хранения данных. Первая из них подразумевает возможность переложить максимум задач на программное обеспечение без ущерба для функционирования инфраструктуры хранения. В ИТ-сфере очень часто наблюдается нехватка квалифицированного ИТ-персонала, вот почему бывает так необходимо возложить мониторинг, управление и контроль за каким-либо процессом или задачей на умное программное обеспечение, использующее ИИ и МО. Именно поэтому программное обеспечение Hitachi Vantara для мониторинга, автоматизации и поиска неисправностей Hitachi Performance Analytics уже около двух лет использует ИИ и МО в своем составе.

Вторая важная составляющая — это надежность хранения данных. Мы занимаемся хранением данных уже свыше 20 лет, и большинство наших систем используется для критичных задач, когда надежность — одно из ключевых требований заказчика. Архитектура наших систем хранения «выросла» из мейнфреймов, которые всегда отличались максимальной надежностью, и это свойство мы воплотили в наших СХД.

И третий элемент — это производительность. Последние поколения систем хранения VSP G/F имеют высочайшую производительность и удовлетворяют всем современным потребностям заказчиков.

В платформе для модернизации ЦОД Hitachi Vantara предлагает набор технологий, дополняющих аппаратную часть (интеллектуальное сканирование, сбор данных телеметрии и т. п.). Каковы их важнейшие функции?

Начну с того, что хранилища данных призваны хранить и защищать данные, предоставлять к ним доступ, обеспечивая при этом требуемую производительность. Чем функциональнее система хранения, тем больше вычислительных ресурсов она требует и тем меньше ее максимально возможная производительность. Вместо того чтобы наращивать аппаратную составляющую системы хранения и тем самым увеличивать ее стоимость, мы вынесли часть функционала по работе с данными на внешнее программное обеспечение. В качестве примера приведу программный продукт Hitachi Performance Analytics, который может собрать информацию не только с системы хранения данных, но и со всего ЦОД, а также осуществлять мониторинг ключевых параметров.

В этом решении задействована функция искусственного интеллекта. Такой набор программных средств позволяет анализировать собранные данные, находить корреляцию между любыми комбинациями данных. Для чего здесь нужен искусственный интеллект? Дело в том, что мы не всегда можем предугадать, как нам следует обрабатывать данные. Например, для подготовки прогнозов в составе нашей аналитики имеются элементы предиктивной аналитики. Заказчики могут увидеть, какие проблемы существуют сейчас, и — что еще лучше — какая проблема может возникнуть через неделю, месяц и т. д. Это позволяет им, например, заранее спланировать апгрейд и не попасть в ситуацию, когда вследствие роста объемов данных ресурсы будут исчерпаны. Всегда лучше увидеть проблему заранее и предотвратить ее.

Как решение от Hitachi Vantara в области модернизации ЦОД повышает производительность системы?

Любая модернизация — это в первую очередь замена оборудования на более производительное, функциональное и т. п. Но даже самое высокопроизводительное оборудование нужно уметь правильно использовать. Это как гоночный болид: несмотря на то, что он высоконадежный и высокоскоростной и в нем использованы самые последние разработки, управлять им сможет только подготовленный профессионал.

То же самое с системами хранения: недостаточно иметь самую мощную, самую функциональную СХД, нужно еще уметь с ней правильно работать. Поэтому нашим заказчикам мы предлагаем средство автоматизации Hitachi Automation Director, которое позволит правильно и максимально эффективно выделить ресурсы для различных типов приложений, таких как Oracle, MS SQL, VMware, SAP HANA и т. д. Кроме стандартных приложений, Hitachi Automation Director может выделить любые ресурсы для любых приложений после настройки и доработки элементов под конкретную инфраструктуру заказчика, его требования и т. д.

По вашему мнению, как будет меняться спрос на подобные решения?

Я думаю, что спрос на подобные решения будет расти. Системы будут все более интеллектуальными, а значит, и помощь от них будет все существеннее. Интеллектуальное программное обеспечение позволит лучше справляться с растущим объемом данных, с разнообразными приложениями, которых уже сейчас тысячи, и все они требуют различных подходов к выделению ресурсов. На мой взгляд, будут востребованы решения по автоматизации, которые позволят снизить нагрузку на ИТ-персонал, высвободив ему время для развития и совершенствования ИТ-инфраструктуры.

Как в Hitachi Vantara интерпретируют термин «цифровая трансформация»?

Понятие цифровой трансформации применимо именно к традиционным компаниям, оно означает процесс перехода в новую эпоху, когда данные используются максимально возможным образом. Что касается лидеров рынка, таких как Uber и подобных им, то о них можно сказать, что они «родились в облаке», — их бизнес изначально строился на анализе данных. Традиционные компании частенько отстают в плане использования технологий обработки данных: у них имеется множество разрозненных ИТ-систем, которые не обмениваются информацией, поэтому таким организациям сложно, например, получить панорамное видение своих клиентов.

Традиционные компании сегодня начинают внедрять системы анализа тональности высказываний в социальных медиа или инструменты, позволяющие оперативно учитывать влияние погодных условий на бизнес, и т. д. В ходе цифровой трансформации они пытаются комбинировать данные, чтобы использовать их для роста бизнеса, уменьшения затрат и улучшения обслуживания клиентов.

Стивен Льюис: «Мы пользуемся собственными системами, работающими у заказчиков, чтобы предлагать им новые сервисы»

Коснулись ли цифровые преобразования самой компании Hitachi Vantara?

Мы тоже проходим через определенные преобразования, направленные на изменение принципов управления внутренними проектами и структурную реорганизацию. Кроме того, у нас изменились принципы поиска заказчиков и работы с клиентами. В частности, вместо продукта или решения сегодня мы стараемся предложить сервис. Прежде всего, это коснулось решений для управления ЦОД — именно они стали нашими первыми предложениями «технологий как сервиса».

Сегодня мы, например, предлагаем «умный ЦОД как сервис» — решение, которое может использоваться локально или в хостинге. Мы получаем от дата-центра клиента телеметрические данные, обеспечиваем необходимую координацию его работы и подготовку отчетов, которые позволяют оптимизировать управление средой, прогнозировать события, заблаговременно принимать меры и осуществлять масштабную автоматизацию. Другими словами, мы пользуемся собственными системами, работающими у заказчиков, чтобы предлагать им новые сервисы.

Чем вызван интерес Hitachi Vantara к средствам аналитики Больших Данных?

Около трех лет тому назад мы приобрели компанию Pentaho, разработчика систем бизнес-аналитики. Это приобретение было совершено с учетом рыночных тенденций, обусловленных ростом объемов данных, которые генерируются не людьми, а всевозможными автоматическими средствами. В мире Интернета вещей машины будут создавать гигантское количество данных, большей частью неструктурированных, и их анализ имеет огромное значение для множества отраслей с точки зрения возможности улучшения обслуживания клиентов, понимания их потребностей и продажи им большего объема услуг.

Как вы оцениваете спрос на технологии аналитики Больших Данных на рынке сегодня и в ближайшем будущем?

Дело в том, что методы аналитики, о которых сегодня идет речь, не новы, они известны уже много лет. Новшеством стали возможности обработки гигантских объемов данных с высокой скоростью и выдачи ответов практически в реальном времени. Именно поэтому сегодня аналитика применяется гораздо шире. В частности, эти технологии широко используются для управления активами, причем под активами я имею в виду любые механизмы, машины, производственные конвейеры и т. д. Аналитика позволяет уменьшать затраты за счет перехода на прогнозное обслуживание активов.

Каждый поезд Hitachi Rail имеет около 2,5 тыс. различных датчиков и передает в среднем примерно пять показаний в секунду

Пример из нашей собственной практики — проект для компании Hitachi Rail, которая не так давно поставила около 300 новых составов британской железнодорожной сети междугородного сообщения. Каждый поезд имеет около 2,5 тыс. различных датчиков и передает в среднем примерно пять показаний в секунду. Анализируя эти данные, мы выявляем тенденции для прогнозирования неисправностей, а также получаем сведения, позволяющие оптимизировать текущее обслуживание состава.

Еще один пример — наше сотрудничество с крупной европейской автомобилестроительной компанией, в которой благодаря современным возможностям анализа данных, полученных из более широкого круга источников, смогли выяснять первопричины невыполнения планов по выпуску продукции и оптимизировать выработку.

Используется ли аналитика Больших Данных в самой Hitachi Vantara?

Да, конечно. Например, системы для ЦОД, которые мы устанавливаем для клиентов, передают телеметрические данные о работе и качестве предоставляемого нами сервиса. Эти сведения мы применяем для выяснения причин неполадок, для прогнозного обслуживания. Средства аналитики интегрированы со слоем ПО автоматизации, что в совокупности позволяет обеспечить полностью автоматическое обслуживание ЦОД. Кроме того, мы передаем данные в систему Hitachi Automation Director, с помощью которой можно автоматически варьировать параметры большого количества сторонних продуктов, используемых в ЦОД.

А, кстати, почему концерн Hitachi решил создать компанию Hitachi Vantara?

Напомню немного ее историю. Компания, которая позже стала называться Hitachi Data Systems (HDS), появилась в конце 1970-х в результате альянса между японской Hitachi и американской National Semiconductor. Hitachi уже тогда продавала продукцию крупным ИТ-вендорам, и было решено, что HDS будет предлагать IBM-совместимые мейнфреймы. Все технологии HDS разрабатывались в Японии, хотя штаб-квартира компании располагалась за пределами страны.

Компания, которая позже стала называться Hitachi Data Systems, появилась в конце 1970-х в результате альянса между японской Hitachi и американской National Semiconductor

Примерно в 2000 году HDS занялась системами хранения данных, поскольку рынок IBM-совместимых мейнфреймов к тому времени исчез. Мы по-прежнему использовали разработки нашей головной компании в Японии, где технологическая отрасль всегда была очень прогрессивной, способной опережать свое время на много лет. Hitachi регистрировала очень много патентов в сфере ИТ, в частности мы стали первыми, кто обеспечил виртуализацию хранения. HDS между тем начала приобретать новые интеллектуальные активы. Так, ради технологии NAS-накопителей была куплена BlueArc; кроме того, мы приобрели поставщиков платформ управления контентом, а затем и компанию Pentaho с ее системой аналитики.

В рамках HDS было создано независимое подразделение Hitachi Insight, которое развивало решения для Интернета вещей, в частности платформу Lumada, позволяющую анализировать данные в центре и на периферии в рамках определенной задачи. Эту платформу применяют компании группы Hitachi, работающие главным образом в производственной отрасли: они выпускают оборудование для АЭС, медицинские сканеры, поезда и т. д. Создав Lumada, мы смогли выйти в сегмент «цифровых двойников» — полных цифровых моделей физического оборудования. Такие модели строятся с использованием данных, полученных в ходе испытаний и рабочего применения оборудования, и позволяют моделировать различные ситуации, в которых может оказаться ваша единица оборудования.

«Цифровые двойники» — очень ценный инструмент для производственных предприятий. Приведу в пример производство водяных насосов. Если прежде поставщики продавали их заказчикам и насосы просто становились их имуществом, то сегодня, используя «цифровых двойников», компании вроде Hitachi могут продавать не насос как таковой, а услугу по перемещению воды из пункта А в пункт Б, а заказчик платит только за объем перемещенной воды. В этом состоит колоссальная перемена, ставшая возможной благодаря Интернету вещей.

HDS традиционно поставляла решения для ЦОД, но с появлением Hitachi Insight мы увидели для себя новые возможности. Для их реализации год назад и была создана новая компания Hitachi Vantara, которая объединила технологии HDS, Hitachi Insight и Pentaho. Мы улучшаем обслуживание наших клиентов, использующих решения для ЦОД, но также выходим на новые сегменты в различных отраслях, которым необходимы решения на базе технологий Интернета вещей.

В каких секторах экономики Интернет вещей оказывает или будет оказывать наибольшее влияние?

Если говорить о направлениях, на которые ориентируемся мы, то в первую очередь это транспорт. Я уже говорил об интеллектуальном управлении активами и о железнодорожном проекте, упомяну также сотрудничество с крупнейшим оператором грузоперевозок США, который владеет парком из примерно 250 тыс. большегрузных автомобилей. Алгоритмы машинного обучения, выполняемые в Pentaho, позволяют клиенту осуществлять прогнозное обслуживание автопарка и благодаря этому работать с минимальными затратами.

Кроме того, мы работаем с участниками рынка телекоммуникаций. Ядро Pentaho получает данные от всех коммутаторов в сети оператора, что позволяет определять участки, где вероятно возникновение проблем, и заранее пускать трафик обходными маршрутами. Таким образом, телекоммуникационные компании могут управлять качеством обслуживания в прогнозном режиме и гарантировать более высокое качество самым ценным клиентам.

Безопасность и Интернет вещей будут развиваться рука об руку

Как, по вашему мнению, будут развиваться технологии Интернета вещей в дальнейшем?

Мир сегодня сильно меняется в отношении безопасности и анонимности большого объема данных. Есть прогнозы, согласно которым ИТ-индустрия просто не сможет выпускать достаточно накопителей, чтобы сохранять все генерируемые данные. Так что развитие пойдет по пути создания интеллектуальных архитектур, в рамках которых максимум обработки будет происходить в непосредственной близости к источникам данных. Таким образом, речь идет о ИТ-решениях, распределяющих обработку между центром и периферией.

В примере про железнодорожные составы значительный объем генерируемых датчиками данных может обрабатываться непосредственно на борту, отбрасывая лишнее и передавая для анализа и хранения в центр «разумный» объем информации. Если вы контролируете температуру и она три месяца подряд остается на отметке 20°, вам не нужно передавать постоянный поток показаний термометра, достаточно делать это лишь раз в квартал.

Еще одно широкое направление развития в области Интернета вещей связано с обеспечением безопасности. Используя все больше различных датчиков, вы фактически увеличиваете поверхность для возможных кибератак, достаточной защиты от которых такие датчики зачастую попросту не имеют. Если говорить об атаках на отказ в обслуживании, возможен сценарий, когда злоумышленники взламывают систему освещения целого города и требуют выкуп за ее включение. Так что безопасность и Интернет вещей будут развиваться рука об руку.

В Калифорнии прошла ежегодная конференция NEXT 2018, на которой эксперты Hitachi Vantara анонсировали технологические усовершенствования программных решений, подводили итоги своей работы за год и строили планы на будущее, а также делились новостями о расширении партнерских программ.

Уже второй год конференция Hitachi NEXT собирает экспертов и специалистов в области цифровых технологий. На конференции NEXT 2017 было объявлено о создании новой цифровой компании Hitachi Vantara. Спустя год Hitachi Vantara говорит о рекордном уровне популярности своих продуктов, а также о выпуске новых решений, призванных помочь заказчикам извлекать пользу из данных, которые у них есть.

Брайан Хаусхолдер: «Данные меняют то, как мы конкурируем»

Брайан Хаусхолдер (Brian Householder), генеральный директор компании Hitachi Vantara, в своем выступлении на конференции отметил: «Каждая компания должна использовать новые технологии и данные для ведения своего бизнеса. Идет совершенно новая игра, и эта игра сосредоточена вокруг данных. Данные меняют то, как мы конкурируем».

Ссылаясь на исследования, проведенные Harvard Business Review, Брайан Хаусхолдер отметил, что компании-лидеры в области аналитики данных стали более гибкими, снизили затраты и улучшили соответствие нормативным требованиям. Также, согласно прогнозам McKinsey, организации, которые используют технологии искусственного интеллекта для обработки данных, могут ожидать рост выручки на 10%.

Эксперт также обозначил три главных барьера, препятствующих большинству компаний собирать разрозненные данные, анализировать их и превращать в полезную информацию: старая архитектура, отсутствие общей стратегии и отсутствие культурных перемен, которые необходимы для управления данными. «Теперь, как никогда раньше, важно привлекать и удерживать талантливых людей в команде», – добавил CEO Hitachi Vantara.

Итоги года и новые проекты

На NEXT 2018 были подведены итоги работы компании за год. Уже в марте Hitachi Vantara представила инструментарий для управления моделями машинного обучения — инновационную разработку Hitachi Labs, которая позволила организациям быстрее встраивать модели в продуктивную среду, максимально повышать их точность и осуществлять совместную работу и управление операциями с ними в нужном масштабе.

Hitachi Vantara ориентирована на данные и предлагает заказчикам сочетание проверенных решений и экспертного опыта

В мае был заявлен ряд инновационных разработок, призванных стимулировать модернизацию ЦОД путем внедрения новых высокопроизводительных систем хранения с интегрированными кросс-платформенными программными средствами автоматизации на базе ИИ. Кроме того, компания выпустила платформу Pentaho 8.0 и анонсировала ее усовершенствованную версию Pentaho 8.1 с расширенными возможностями мультиоблачной интеграции данных с платформой Google Cloud. Работа продолжалась и летом: Hitachi Vantara приобрела компанию REAN Cloud с целью расширить возможности и обеспечить безопасность внедрения облачных инфраструктур в мультиоблачных средах, а также поддержать работу традиционных приложений и новых рабочих нагрузок в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

На конференции NEXT 2018 были представлены и новые программные решения. В их числе решения серии Lumada Maintenance Insights, которым предстоит пополнить линейку решений Lumada, разработанных на основе искусственного интеллекта. Они не только помогают заказчикам выявлять потенциальные сбои в оборудовании, но и предоставляют им рекомендации по ремонту и обслуживанию, что позволяет повысить эффективность эксплуатации и избежать простоев. По некоторым оценкам, около 37 млрд долл. заказчики тратят на предложения от разных конкурирующих компаний, которые пытаются связать разрозненные программные продукты для планирования, подготовки, ремонта и выставления счетов. В решениях серии Lumada Maintenance Insights используется интегрированный подход для поддержки всех участников в процессе ремонта и обслуживания – от техников по ремонту и менеджеров по обслуживанию до директоров производств и руководителей бизнес-направлений.

Среди предстоящих технологических усовершенствований компании — первая гиперконвергентная система Hitachi, целиком построенная на базе энергонезависимой памяти NVMe, которая способна обеспечить значительно более высокую производительность и эффективность для пользователей платформы Hitachi Unified Compute Platform HC (UCP HC). Новые варианты серверов на основе конвергентной инфраструктуры, обновление функциональности и модернизация решений для поддержки прикладной инфраструктуры позволяют расширить возможности линейки решений, обеспечив поддержку любых приложений в современных мультиоблачных инфраструктурах любого размера.

Также компания объявила о предстоящем обновлении линейки решений Hitachi Content Platform (HCP), которое призвано расширить возможности управления данными, обеспечить оптимизацию облачной инфраструктуры и модернизировать сервисы для работы с файлами. Это поможет организациям управлять данными и обеспечивать высокий уровень защиты в мультиоблачной среде, а также достичь новых результатов за счет максимально полного использования потенциала данных, независимо от их местонахождения. «Благодаря инновационной деятельности Hitachi Vantara линейка решений Hitachi Content Platform занимает ведущие позиции на рынке объектно-ориентированных систем хранения данных, – считает Амита Потнис (Amita Potnis), руководитель исследований в области файловых и объектных систем хранения компании IDC. – Недавнее исследование показывает, что 56% респондентов планируют использовать частные или мультиоблачные платформы в ближайшие 18 месяцев. Последние обновления программного обеспечения предоставят заказчикам возможность управлять процессами хранения, защиты, управления и обеспечения доступа к данным различных приложений, размещаемых на различных внутренних платформах и в публичных облачных инфраструктурах».

Брайан Хаусхолдер считает, что в условиях современной экономики с ее зависимостью от данных организациям, недостаточно быстро внедряющим цифровые стратегии, будет сложно сохранять конкурентоспособность. Hitachi Vantara ориентирована на данные и предлагает заказчикам сочетание проверенных решений и экспертного опыта, которое обеспечит отдачу от имеющихся данных на каждом этапе пути к цифровой трансформации бизнеса.

Благодаря блестящей цифровой стратегии компания лидирует на рынке высоких технологий, раз за разом разрабатывая для своих заказчиков оригинальные и действенные решения. Теперь за стремительными изменениями в технологиях работы с Большими Данными и IoT стало следить не столько тревожно, сколько интересно: NEXT 2019 интригует уже сейчас.

Построение партнерской сети

В настоящий момент одной из глобальных целей работы Hitachi Vantara стало создание экосистемы партнеров, пользователей, поставщиков и технологических компаний, которые должны объединиться для решения общих проблем. «Мы не можем сворачивать горы в одиночку, нам необходима экосистема партнерских отношений», — заявил в своем выступлении генеральный директор Hitachi Consulting Corporation Хичам Абдессамад.

Хичам Абдессамад: «Нам необходима экосистема партнерских отношений»

За минувший год Hitachi Vantara выстроила партнерство более чем с 1000 новых заказчиков. Среди ее новых клиентов — Health City (канадская организация экономического развития в сфере здравоохранения), MyRepublic (телекоммуникационный оператор, работающий в Азиатско-Тихоокеанском регионе и в одной из главных государственных организаций Германии в партнерстве с IT Novum), CERN (Европейская организация по ядерным исследованиям, крупнейшая в мире лаборатория физики высоких энергий), Тель-Авивская фондовая биржа и др. Эти компании среди всех конкурентных предложений выбрали решения Hitachi Vantara, стремясь ускорить цифровые преобразования и обеспечить высочайший уровень обслуживания своих клиентов.

Так, результатом партнерства с компанией Vigilent, ведущим поставщиком систем динамического управления охлаждением, стала разработка модуля оптимизации охлаждения для Smart Data Center от Hitachi Vantara, который, опираясь на автоматизацию и функции машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяет создавать автоматически оптимизируемые ЦОД, сокращающие операционные затраты на обслуживание инфраструктуры ИТ, уменьшающие риски и повышащие гибкость реагирования на изменения в бизнесе. Технология компании Vigilent использует машинное обучение и технологии Интернета вещей для мониторинга и анализа состояния системы охлаждения в ЦОД, а также для автоматической коррекции температурного режима и воздушных потоков в случае возникновения проблем. В итоге средняя ежегодная экономия на обслуживании ЦОД составляет порядка 38%.

Помимо сотрудничества с новыми партнерами, Hitachi Vantara продолжает поддерживать партнерские отношения более чем с 10 000 уже существующих заказчиков со всего мира из самых разных отраслей.

Директор по технологическим инновациям Лас-Вегаса Майкл Шервуд подчеркнул, что используемые городом решения Hitachi Smart Spaces и Video Intelligence позволяют получать ценные данные о движении велосипедистов, пешеходов, автомобильном движении и транзитных перевозках, а также о безопасности на парковках и в общественных местах: «Это помогает добиться целей нашей инициативы создания интеллектуального города: повысить эффективность, диверсифицировать экономику и стимулировать инновации».

В рамках конференции Hitachi Vantara отметила победителей премии NEXT 2018 Partner Awards. Из более чем 25 номинаций было отобрано пять партнеров, признанных лучшими в четырех категориях в области инноваций и реализации клиентских решений на основе технологий Hitachi Vantara. За лучшее сотрудничество и командную работу были награждены проекты IT Novum для BVA и HCL, лучшими в IoT признали разработки Consiliant Technologies для Лас-Вегаса, Дублина и некоммерческой системы здравоохранения с корпоративным штабом в Нью-Хейвене. За самое инновационное решение был награжден проект Cognizant для Centrica, а компания CGI была отмечена за достижение значительного прогресса в преобразовании компании.

Александр Тимчур, архитектор аналитических решений Hitachi Vantara, рассказывает о том, для чего нужна самостоятельная подготовка и анализ данных, в каких отраслях она будет полезна и какие флагманские решения существуют сегодня на рынке.

— Насколько актуальна тема аналитики данных по модели самообслуживания (Self-Service Data Preparation) для заказчиков в России и СНГ?

Данная тема стала актуальной в России чуть менее двух лет назад. Мы отстаем от Европы и Северной Америки в среднем на год-полтора, что по меркам введения подобных инноваций очень мало. Раньше отставание России и СНГ в новых ИТ-темах составляло 3-4 года.

В основном мы получаем запросы на подобные проекты от заказчиков из финансового сектора, это банки и страховые компании. Также самостоятельной подготовкой и анализом данных интересуются ретейл-компании и телеком-операторы. Есть запросы и от государственного сектора.

— Какие бизнес-задачи помогает решать модель самообслуживания? Какие преимущества получают компании?

Во-первых, анализ данных по модели самообслуживания позволяет сократить финансовые затраты на услуги, связанные с подготовкой обогащенных и очищенных витрин данных, по которым строится аналитика, и самой прикладной аналитики — инфопанелей, отчетов, аналитических кубов. Во-вторых, Self-Service Data Preparation сэкономит время на подготовку и выполнение полноценного проекта по аналитике. Сейчас, во время финансового кризиса по всему миру, в том числе и в России, у заказчиков возникают трудности с оперативным поиском бюджета под внезапно появившуюся задачу — неважно, будет ли задача решаться внутри компании или внешним подрядчиком. Экономия же времени при выведении нового продукта на рынок или реагирование на внешние вызовы, в том числе и на вызовы безопасности, являются еще более важной задачей, нежели экономия денежных средств.

Александр Тимчур: «Во-первых, анализ данных по модели самообслуживания позволяет сократить финансовые затраты на услуги, связанные с подготовкой витрин данных и прикладной аналитики. Во-вторых, Self-Service Data Preparation сэкономит время на подготовку и выполнение полноценного проекта по аналитике»

Если говорить о преимуществах, то для разных компаний они могут быть разные. Типовой кейс, который встречается в банках, — это подготовка аналитики для руководства в рамках входной задачи. Например, анализ рисков, когда требуется выполнить совместный анализ информации из разноплановых внутренних и внешних источников данных при условии, что форматы этих данных с течением времени меняются. При обычном подходе факт изменения любого из форматов входящих данных приводит к неработоспособности всей аналитики.

Сложнее всего бывает, когда активно используется аутсорсинг, ведь формальная передача задачи внешнему подрядчику, ее выполнение и приемка — все это требует немалых затрат времени. Типичные для аутсорсинговых компаний проекты, включающие в себя подготовку технического задания заказчиком, реализацию и тестирование всего проекта внешними подрядчиками, а также совместная передача в промышленную эксплуатацию объекта могут занимать от нескольких месяцев до полугода и более. Применение подхода с самообслуживанием, когда задача будет решена сотрудниками ИТ-отдела компании, может сократить этот срок буквально до одной-двух недель.

— В чем разница между подготовкой данных (Self-Service Data Preparation) и аналитикой (Self-Service Analytics), реализуемых по модели самообслуживания?

В полном смысле аналитика данных по модели самообслуживания включает в себя и задачи по созданию витрин или наборов данных (datasets), то есть разработку процессов по очистке, преобразованию и обогащению данных, полученных из различных источников. Вы можете возразить, что есть корпоративное хранилище данных (КХД), где эти задачи уже решены. Но дело в том, что не у всех организаций КХД внедрено, к тому же жизнь стала многообразнее, и хранилище данных теперь не «единая версия правды», а всего лишь один из источников информации. Кроме хранилища у заказчика обычно присутствуют пользовательские «песочницы» данных или озера данных — с массивной информацией (как правило, неочищенной), которая тоже нужна в работе, но не «заслужила» централизованного размещения в КХД. В случае если инструмент неспособен решать указанные задачи пользовательского ETL, задача сужается, и Self-Service Data Preparation превращается в Self-Service Analytics.

— Почему обсуждение этой темы затрагивает такие системы, как SAP ERP и SAP BW?

Мы говорим об особом выделении задач интеграции аналитики данных платформ SAP ERP/BW в корпоративный ландшафт, потому что форматы хранения данных в этих системах сложны по своей природе. Они частично закрыты и недоступны. В частности, предметные сущности распределены по десяткам именованных акронимами таблиц и обычным пользователям совершенно непонятны.

— Как компании решают задачи интеграции и аналитики SAP-данных за пределами SAP-систем?

Есть несколько подходов. Как правило, реализуются специализированные выгрузки данных из SAP-систем, и вся последующая интеграция аналитики строится на основе этих выгрузок. Выгрузки осуществляются при помощи специализированных процедур на внутренних языках SAP, для которых необходим квалифицированный разработчик. Еще часто производят выгрузку данных через Microsoft Excel, то есть используют методы, созданные при внедрении SAP. В этом случае необходимы ручные процессы при интеграции SAP-данных с не-SAP-данными. Сложности здесь возникают, с одной стороны, в дорогих и постоянно занятых разработчиках, с другой — в ручных процессах «наколеночной сборки».

— Чем отличается подход Hitachi Vantara?

Наше предложение заключается в следующем: к возможностям пользовательского ETL и анализа данных по модели самообслуживания, реализованным в нашей платформе Pentaho Enterprise, мы добавляем простую в использовании интеграцию платформы с SAP-системами. Наш партнер компания IT-Novum разработала специализированный модуль для извлечения данных как из SAP-приложений, так и из BW-систем. Этот модуль использует SAP-метаданные для отображения SAP-сущностей в формате, понятном обычным пользователям и аналитикам. Благодаря этому работа с SAP-системами по модели самообслуживания и обогащение данных SAP-контура данными внешних систем или пользовательских «песочниц» и озер данных становится достаточно несложной и быстрореализуемой.

Еще в XVII веке Джон Драйден писал: «Жаждущему найти жемчужину придется нырнуть глубже». Эти слова прекрасно описывают суть аналитики данных, несмотря на то что автор и представить не мог при жизни что-либо подобное. Рассказываем, насколько глубоко компаниям нужно погружаться в аналитику данных в поисках необходимой информации.

В зависимости от потребностей своего бизнеса компании выбирают, насколько глубоко им следует погружаться в анализ данных

Существует четыре типа аналитики, и чем сложнее аналитика, тем эффективнее станет работа организации. Описательная аналитика берет за основу уже случившиеся факты. Так, например, руководитель медучреждения знает, сколько пациентов было госпитализировано в прошлом месяце; розничный торговец в курсе среднего еженедельного объема продаж; производитель на базе анализа ежемесячной выручки решает, на какой категории продуктов необходимо сфокусироваться.

Однако описательная аналитика лишь оперирует фактами, взятыми из одного или нескольких источников. Она может указать, что что-то идет не так, что-то работает неправильно, но, констатируя факты, не сообщает об их причинах, как это делает диагностическая аналитика .

Данный вид аналитики сравнивает накопленные данные с другими данными посредством более сложных алгоритмов, и в результате пользователь получает ответ на вопрос, почему произошло так, а не иначе. Благодаря диагностической аналитике стало возможным подробное изучение проблем, определение слабых мест и выявление закономерных цепочек событий, что помогает компаниям досконально разобраться в причинах конкретных проблем.

Предсказательная, или прогнозная аналитика сообщает о том, что может произойти или в каких объемах. Для выявления тенденций, групп сходных событий, исключений и для прогнозирования будущих тенденций она использует результаты описательной и диагностической аналитики.

«Несмотря на то что данный тип аналитики стал весьма ценным инструментом для прогнозирования и предоставляет многочисленные преимущества, важно понять, что прогнозирование — это в первую очередь оценка, точность которой в значительной степени зависит от качества данных и стабильности ситуации, — рассказывает Александр Тимчур, архитектор аналитических решений Hitachi Vantara. — А для этого требуются тщательная предварительная обработка данных, точный отбор признаков и непрерывная оптимизация прогнозной модели на "живых" данных, что обеспечивается за счет качественной экосистемы сопутствующих программных продуктов. Например, такие задачи решает интеграция предсказательных моделей (неважно, разработанных на компонентах Pentaho MI или open-source-инструментах Python/R) в промышленные процессы при помощи Pentaho Data Integration/Machine Orchestration. Компоненты Pentaho Business Analytics позволяют анализировать и визуализировать данные по нескольким измерениям, выявляя ценную информацию без помощи ИТ-специалистов компании».

Предсказательная аналитика помогает, например, телекоммуникационным компаниям идентифицировать тех абонентов, которые, скорее всего, сократят свои расходы или перейдут на обслуживание к другому оператору, и, соответственно, вовремя провести целевые маркетинговые акции во избежание потери клиентов. На основе анализа и прогнозирования объемов денежных потоков команда может взвесить риски инвестирования в расширение своей компании.

Предсказательная, или прогнозная аналитика активно используется на промышленных предприятиях, а также в транспортных компаниях. Например, программные системы Pentaho для интеграции и аналитики помогли компании Caterpillar Marine увязать между собой информацию, представленную в самых разрозненных форматах, для выявления скрытых взаимосвязей в работе разных механизмов судна и влияния внешней среды. Caterpillar Marine получила возможность учитывать те внешние факторы, которые почти не использовались в анализе ранее: показатели температуры топлива и двигателя, давления и частоты вращения, значения текущего местоположения судна, погоды, волнения и углов движения по отношению к волне.

Александр Тимчур: «Компоненты Pentaho Business Analytics позволяют анализировать и визуализировать данные по нескольким измерениям, выявляя ценную информацию без помощи ИТ-специалистов компании»

«Находящаяся на корабле локальная система каждые 15 минут отправляет информацию в дата-центр на суше, — продолжает Александр Тимчур, — Здесь разнородные данные при помощи компонентов Pentaho Data Integration приводятся в унифицированный формат и загружаются в аналитическую систему, которая обеспечивает их масштабируемое согласование и передачу в инструменты предсказательной аналитики на базе открытого ПО, а также инфопанели и отчеты компании».

Цель рекомендательной аналитики — предложить, как именно следует поступать для устранения потенциальной проблемы или, например, как в полной мере использовать перспективную тенденцию. С помощью этого типа аналитики компании могут определить ассортимент дополнительных товаров для расширения списка покупок, изучив поведение клиентов и историю продаж, или изменить план обслуживания электропоездов для снижения частоты выхода их из строя.

Этот ультрасовременный тип аналитики требует не только накопленных архивных данных, но и получения адекватной внешней информации с помощью статистических алгоритмов, применяемых в процессе анализа. Кроме того, рекомендательная аналитика использует также машинное обучение, что делает ее достаточно сложной для реализации и управления. Поэтому, прежде чем принять решение о применении рекомендательной аналитики, компания должна оценить требуемые усилия, возможности и ожидаемую выгоду.

Какую аналитику выбирает бизнес?

Чтобы определить преобладающий тип аналитики данных, обратимся к недавним исследованиям по этой теме. В международном обзоре «Крупные решения» (Global Data and Analytics Survey: Big Decisions) приводятся результаты опроса более 2 тыс. руководителей, которые выбирали категорию, лучше всего описывающую процесс принятия решений в их компаниях. Кроме того, важно было выяснить, на какой тип аналитики больше всего полагаются респонденты. По результатам опроса в категории «редко принимаемые решения» доминировала описательная аналитика с показателем 58%, в категории «управление данными» список возглавила диагностическая аналитика (34%), прогнозный и рекомендательный типы расположились довольно близко: 29 и 28% соответственно.

Результаты этого исследования продемонстрировали, что на разных этапах развития компаний появляется потребность в аналитике разных типов. Фактически компании, которые стремятся к осознанному принятию решений, находят описательную аналитику недостаточной, прибегают к диагностической, а после и к прогнозной аналитике.

В ходе того же опроса обнаружилась еще одна интересная тенденция. Все руководители хотят, чтобы принятие решений осуществлялось быстрее, а сами решения были эффективнее. Это означает, что все большее количество организаций стремится к постепенному увеличению доли интеллектуальной аналитики. Еще одно исследование тенденций бизнес-аналитики за 2017 год, проведенное BARC, подтверждает эту гипотезу: 2800 руководителей отметили всевозрастающую важность интеллектуальных аналитических средств и интеллектуального анализа данных.

Подводя итоги, можно сказать, что компании выбирают, насколько глубоко им следует погружаться в анализ данных в зависимости от потребностей своего бизнеса. Описательная и диагностическая аналитика предлагают оперативный подход, прогнозная и рекомендательная аналитика позволяют пользователям принимать решения. Современные тенденции свидетельствуют о том, что ситуации, в которых компаниям необходим углубленный анализ данных, возникают все чаще. Вот почему организации по всему миру заинтересованы в качественных программных продуктах, позволяющих узнать бизнес со всех сторон и принять грамотные решения.

Аналитики Gartner полагют, что на сегодняшний день уже используется не менее 3,1 млрд IoT-устройств. Другие считают, что их гораздо больше, и к 2025 году число таких устройств превысит 75 млрд. Вместе они будут генерировать огромные массивы информации, вот почему предприятия во всех отраслях уже сейчас стараются подготовиться к работе с IoT и найти способы наиболее эффективно использовать полученные данные.

Информация, полученная путем анализа данных IoT, помогает людям и машинам корректировать действия, избегать простоев оборудования, лучше понимать клиентов, создавать более востребованную продукцию

Устройства и оборудование с возможностью подключения к IoT используются для разных целей. Иногда они нужны, чтобы передать статус объекта, сообщить о том, что устройство работает нормально или, наоборот, со сбоями. В других случаях устройства и оборудование с возможностями IoT предоставляют пользователю данные, которые служат источником ценной аналитической информации. Она помогает людям и машинам корректировать действия, избегать простоев оборудования, лучше понимать своих клиентов, создавать более востребованную продукцию.

«Возьмем, например, компанию Sullair, – рассказывает Ирина Яхина, директор по технологиям компании Hitachi Vantara в регионе EMEA. – Более 50 лет она производит воздушные компрессоры, которые применяются во многих промышленных системах. Каждый компрессор снабжен датчиком для удаленного мониторинга, позволяющим заказчикам оценивать состояние оборудования и получать оповещения о необходимости обслуживания, благодаря чему сокращается время простоев. А простои компрессора – одна из самых серьезных проблем на производстве.

Отслеживание работоспособности такого оборудования и исключение внепланового технического обслуживания – хороший способ повысить эффективность производства».

Независимо от способа применения данных, собранных с помощью Интернета вещей, следующие шесть рекомендаций помогут вашей компании использовать эти данные максимально эффективно.

1. Определитесь с целями

Даже если вы пока только исследуете возможности промышленного IoT, следует наметить конкретную цель, которую вы хотите достичь с помощью новых инициатив. На стадии испытаний может потребоваться подтверждение работоспособности техники, анализ ее эффективности или выявление системных проблем, которые могут возникнуть в процессе внедрения Интернета вещей. Нужно наметить примерный курс, сделать пробный проект и по его результатам оценить, насколько успешно ваше продвижение к цели и соответствуют ли полученные результаты вашим ожиданиям. Даже незначительный опыт поможет вам принимать более продуманные решения в дальнейшем и получить от IoT максимальные преимущества.

2. Изучите специфику источников данных

Одна из проблем при внедрении технологии — это правильно собрать данные, получаемые от систем IoT. В бизнесе и в производстве используется множество типов устройств с поддержкой IoT, в том числе:

• оборудование и промышленные системы управления, обеспечивающие централизованный контроль и мониторинг в производственной среде;
• датчики и устройства для мониторинга температуры, давления, влажности и других параметров окружающей среды;
• маяки для определения местоположения и системы GPS;
• планшеты и другие устройства с бизнес-приложениями.

Однако данные могут поступать не только с этих устройств, но и из других источников, например из открытых интерфейсов прикладного программирования (API), обеспечивающих соединение с внутренними и внешними сетями и системами, а также из веб-приложений и социальных сетей. Чтобы пользоваться всеми преимуществами IoT, необходимо знать, откуда получены данные. Только тогда можно будет оценить степень полезности и значимости этих данных.

3. Решите проблему интеграции

В промышленной среде сбором данных могут заниматься тысячи устройств одновременно. Однако необработанные данные не имеют особой ценности, пока они не структурированы и не помещены в контекст. Это подтверждает и недавнее исследование, проведенное Forbes Insights. Респондентов из числа высших руководителей попросили перечислить самые серьезные проблемы, с которыми столкнулись их компании при создании IoT-систем. 30% опрошенных главной проблемой посчитали сложности, связанные с интеграцией разрозненных данных. Чтобы максимально реализовать их потенциал, данные необходимо собрать, объединить и передать в такую систему, которая позволит получить о них целостное представление.

4. Обеспечьте умный анализ данных

После сбора и интеграции данных необходимо их проанализировать, что требует немалых затрат времени и средств. Треть опрошенных Forbes Insights руководителей признались, что собирают большие объемы данных, но не могут извлечь из них все преимущества.

Анализ данных имеет множество нюансов. Например, нужно определить оптимальную периодичность сбора данных. Если данные собирают слишком часто, труднее понять общие тенденции.

Сложность и неоднородность самих данных также может стать проблемой. Непросто выявить отклонения в огромном массиве данных из множества отдельных источников. К тому же системы иногда дают сбои, датчики могут некорректно считать информацию, а сеансы передачи данных — прерваться. Все это необходимо учесть, прежде чем объединять и анализировать информацию.

Ирина Яхина: «Чтобы надлежащим образом проанализировать данные, их необходимо подготовить»

«Чтобы надлежащим образом проанализировать данные, их необходимо подготовить. Как правило, такая подготовка предусматривает объединение данных из нескольких источников, таких как всевозможные устройства, датчики, базы данных и приложения, например системы управления взаимодействием с клиентами (CRM) и планирования ресурсов предприятия (ERP), – считает Ирина Яхина. – Как только все данные объединены, необходимо нормализовать их атрибуты и отношения, чтобы устранить избыточные данные и повысить их согласованность. При этом могут возникнуть все вышеперечисленные проблемы: периодичность сбора, сложность данных и ненадежность устройств. Тем не менее многие проблемы можно устранить, используя соответствующие платформы и аналитические инструменты, например IoT-платформу Lumada от Hitachi Vantara».

5. Привлеките квалифицированных специалистов

Согласно результатам исследования Boston Consulting Group, ежегодные затраты на системы IoT к 2020 году превысят 250 мрлд долл. Почти 10% этой суммы (21,4 млрд) будет уходить на средства аналитики для поддержки приложений IoT. И значительная часть денег понадобится на оплату труда квалифицированного персонала. Без команды профессионалов данные, полученные от IoT-проектов как в бизнесе, так и в промышленности, практически бесполезны. Для работы с IoT нужны эксперты, способные создавать алгоритмы, эффективно управлять данными, сегментировать их, интерпретировать результаты и, самое главное, представлять эти инсайты в понятном и полезном для специалистов других бизнес-направлений виде.

6. Сконцентрируйтесь на результатах

Независимо от того, планирует ли ваша компания программу по внедрению систем IoT или уже активно ее реализует, тщательно продумайте, как вы будете собирать, анализировать и использовать данные, которые генерируются системами. Большое количество источников данных может затруднить эти процессы, но, если вы четко определили цель в начале работы и можете оценить, каких успехов достигли в конце, вы поймете, что внедрение IoT способно значительно улучшить результаты деятельности компании. Собранные с помощью технологий Интернета вещей данные могут не только сократить затраты компании, но и создать новые возможности для развития бизнеса.

Hitachi Vantara, дочернее предприятие Hitachi, Ltd., второй год подряд отмечена в секторе лидеров по результатам исследования Gartner «Магический квадрант для массивов твердотельных дисков». Оценивая решения Hitachi Vantara, аналитики Gartner рассматривали ранние поколения массивов Hitachi VSP – VSP F400, VSP F600, VSP F800 и VSP F1500.

Недавно Hitachi Vantara объявила о расширении семейства массивов VSP

Недавно Hitachi Vantara объявила о расширении семейства массивов VSP, целиком построенных на базе флэш-памяти (AFA), обновлении программной системы Hitachi Vantara на базе искусственного интеллекта, предназначенной для аналитики и автоматизации ИТ-сред, и распространении на новые решения единственной в отрасли гарантии доступности данных на уровне 100%. Совместное использование этих решений позволит компаниям модернизировать центры обработки данных (ЦОД), обеспечив их интеллектуальное автономное функционирование и беспрецедентно высокую степень гибкости и масштабируемости, что повлияет на сокращение затрат и повышение операционной эффективности.

«Мы очень рады войти в число лидеров рынка твердотельных массивов второй год подряд, – сообщил Ири Трашански, старший вице-президент Hitachi Vantara по инфраструктурам и передовым продуктам. – Hitachi руководствуется стремлением разрабатывать ориентированные на данные решения, способные обеспечить бизнесу конкурентные преимущества в цифровую эпоху. Мы считаем, что истории успеха реальных компаний и показатели окупаемости инвестиций, каждый день демонстрируемые нашими заказчиками, неопровержимо доказывают: Hitachi продолжает выводить на рынок ценные инновационные разработки, которые компании могут задействовать уже сегодня, создавая прочный фундамент для успешного будущего».

Gartner, Magic Quadrant for Solid-State Arrays, Valdis Filks, John Monroe, Joseph Unsworth, Santhosh Rao, (Gartner, «Магический квадрант для массивов твердотельных дисков». Валдис Филкс, Джон Монро, Джозеф Ансворт, Сантош Рао), 23 июля 2018 г. В аналогичном отчете за 2017 год компания фигурировала под названием Hitachi Data Systems.

Выпущенная в 2011 году высокопроизводительная система управления базами данных SAP HANA, совершающая все процессы in-memory — в оперативной памяти, сегодня помогает воплощать проекты крупнейших компаний по всему миру. Бизнес все время требует инноваций, а устаревшие технологические системы могут иметь серьезные последствия для заказчиков, вложивших в них существенные средства. Чтобы этого не случилось, компания SAP постоянно совершенствует свои продукты, оставаясь конкурентной на рынке.

Благодаря тому что детальный анализ информации в решениях SAP HANA и S/4HANA занимает секунды, специалисты любой компании, пользующейся этими технологиями, могут принимать более быстрые и эффективные решения и практически в реальном времени реагировать на изменения рынка

InsiderRESEARCH, независимое исследовательское подразделение компании Wellesley Information Services, по запросу Hitachi Vantara провело опрос среди действующих заказчиков SAP с годовой выручкой не менее 1 млрд долл. Исследование было призвано определить, на каком этапе цифровых преобразований находятся заказчики SAP на текущий момент, как влияют основные технологические тенденции в отрасли на формирование плана по переходу к новой инфраструктуре, а также выявить препятствующие этому проблемы.

В опросе приняли участие представители самых разных отраслей производства и сфер услуг из более чем 60 стран — руководители, директора, менеджеры компаний, а также специалисты в области ИТ и бизнеса.

В ходе исследования подтвердилось, что сохранение устаревших систем, размещаемых в инфраструктуре заказчика, – это заведомо проигрышная стратегия для организации, которая стремится к инновациям для улучшения качества обслуживания клиентов и перестройки бизнес-процессов. Ответы респондентов свидетельствуют, что решения SAP HANA и/или S/4HANA являются обязательной частью стратегического плана действий на ближайшее время. На сегодняшний день с решением S/4HANA работают всего 29% респондентов, и 78% используют SAP Business Suite. 51% участников опроса используют HANA. Большое число респондентов указали, что используют в качестве СУБД Oracle (57%) или Microsoft SQL Server (55%), однако планирует перейти на решения SAP.

Сейчас большинство заказчиков SAP понимают, что S/4HANA является стартовой точкой на пути реализации стратегии цифровой трансформации. «Однако, — заключает InsiderRESEARCH, — как и в случае с любой новой технологией, ее массовое внедрение не происходит за одну ночь». Это подтверждается и результатами исследования: большинство респондентов пока еще находятся в начальной точке цифровых преобразований.

Переход на «цифру»

Приоритетными целями цифровых преобразований SAP является перевод бизнес-процессов на цифровую основу и более оптимальное использование новых цифровых технологий. Как убеждены респонденты, эти технологии помогут их компаниям стать более конкурентоспособными. Так 65% опрошенных отдают предпочтение интеллектуальным приложениям, 39% выступают за прикладной искусственный интеллект и расширенное машинное обучение, 27% проголосовали за интеллектуальные устройства.

Главные проблемы участники опроса видят в высоких затратах (59%), дефиците ресурсов (44%) и недостаточной компетентности в указанной сфере (40%).

Первоочередными факторами, ограничивающими предоставление дополнительных ИТ-услуг, заказчики считают необходимость внедрения новых бизнес-процессов (45%) и загруженность приложениями общего характера (31%).

Дальнейшая разработка SAP предполагает использование облачных технологий для любых цифровых трансформаций. На данный момент около 75% имеющихся ресурсов размещено во внутренней инфраструктуре заказчиков, однако половину элементов инфраструктуры в области разработки, тестирования, контроля качества и промышленной среды они планируют в течение ближайших трех лет перенести в облако. В целях экономии времени такой переход просто необходим.

При переходе на облачную инфраструктуру компании могут чувствовать себя уверенно, поскольку технологии компаний Hitachi и SUSE, с которыми плотно сотрудничает SAP, оптимизированы для частных и гибридных облачных сред. Так, развернуть HANA и S/4HANA позволяет SUSE Linux Enterprise Server, связывающий конвергентные системы Hitachi Vantara и приложения SAP.

Благодаря тому что детальный анализ информации в решениях HANA и S/4HANA занимает секунды, специалисты любой компании, пользующейся этими технологиями, могут принимать более быстрые и эффективные решения и практически в реальном времени реагировать на изменения рынка. Новые технологические разработки SAP главным образом нацелены на повышение конкурентоспособности компаний и полностью оправдывают шаги на пути к достижению этих целей.

По мере развития технологий ИТ-инфраструктура предприятий становится все сложнее. Растут возможности оборудования, появляются новые стандарты и протоколы. Больше всего это отражается на центрах обработки данных (ЦОД): основные сервисы (вычисление, хранение информации, сети) теперь реализуются исключительно на программном уровне, вне зависимости от аппаратной платформы.

Алексей Никифоров: «Основным направлением в разработке программного обеспечения является упрощение работы с ИТ за счёт автоматизации процессов управления»

«Чем крупнее организация, тем сложнее ИТ-инфраструктура, — рассказывает Алексей Никифоров, руководитель подразделения технологических решений Hitachi Vantara. — Основным направлением в разработке программного обеспечения является упрощение работы с ИТ за счёт автоматизации процессов управления. Примеров этому множество: это и облачные решения, и контейнеры, и VDI или автоматические системы оценки защищенности и анализа поведения пользователей».

Внимание — к деталям

Упростить работу ИТ-инфраструктуры помогают, в частности, программы наподобие SAP HANA — высокопроизводительные платформы для хранения и обработки данных. Одним из наилучших вариантов для сред SAP являются решения компании SUSE, что подтверждает их двадцатилетнее сотрудничество. «Свыше 70% всех установок решений SAP на платформе Linux и свыше 90% установок SAP HANA во всем мире работают на дистрибутиве SUSE Linux Enterprise, — подчеркивает Владимир Главчев, управляющий директор SUSE в России и странах СНГ. — Для выполнения приложений SAP создан SUSE Linux Enterprise for SAP Аpplications — специальный вариант дистрибутива, предназначенный для построения отказоустойчивой и безопасной серверной инфраструктуры. Наша компания оптимизировала для выполнения SAP HANA настройки входящего в дистрибутив ядра Linux, а также встроила специализированные средства и шаблоны для быстрого развертывания приложений SAP в средства установки системы и конфигурации отказоустойчивого кластера. Всё это доступно для аппаратных архитектур x86-64 и IBM Power на физических серверах и в виртуальной или облачной среде».

Основным преимуществом использования дистрибутива стала гарантированная совместимость и высокая надежность совместного решения компаний. Вкупе с гибкой ценовой политикой это ощутимо снижает капитальные и операционные затраты. Время простоя системы минимизируется, новые приложения SAP создаются всё быстрее, а уже существующие — совершенствуются.

Для пользователей дистрибутива SUSE Linux Enterprise for SAP Аpplications обе компании предоставляют круглосуточную техподдержку, а для администраторов, прежде работавших на Windows, проводят специальные учебные курсы, позволяющие им быстрее освоить Linux.

Как считают в SAP, дистрибутив SUSE Linux Enterprise for SAP Аpplications идеально подходит для выполнения процессов HANA и S4/HANA. Это обусловлено не только оптимизацией параметров ядра в части управления памятью и автоматизацией настройки системы под приложения SAP при установке, но и включением в ее состав двух важнейших компонентов, предназначенных для обеспечения высокой доступности и безопасности одновременно. SUSE Linux Enterprise High Availability Extension и встроенный механизм дублирования SAP HANA организуют отказоустойчивый кластер, узлы которого выполняются на физических или виртуальных машинах, что позволяет сохранить доступность системы при аварии.

Владимир Главчев: «Свыше 70% всех установок решений SAP на платформе Linux и свыше 90% установок SAP HANA во всем мире работают на дистрибутиве SUSE Linux Enterprise"

«В основе стратегии компании SUSE лежит разработка Open Source — программного обеспечения с открытым колом, — продолжает Владимир Главчев. — Специалисты компании принимают активное участие в сообществах разработчиков популярных программных проектов (Linux, OpenStack, Ceph и т. д.), и все её решения базируются на их технологиях. Техническая поддержка, подписки на обновления, консультация и обучение специалистов, предоставляемые компанией SUSE, полностью соответствуют актуальным корпоративным стандартам».

Вместе — лучше

Не первый год продолжается и технологическое сотрудничество компаний SUSE и Hitachi. В результате была создана целая линейка интегрированных решений и проверенных конфигураций, оптимизированных и сертифицированных для выполнения процессов SAP HANA. Сочетая в себе все преимущества Hitachi Unfied Compute Platform (UCP) Select for the SAP HANA Platform и SUSE Linux Enterprise for SAP Аpplications, они позволяют достигать высочайшего уровня доступности важнейших для бизнеса приложений. Для совместных решений характерна также хорошая масштабируемость при разумных затратах, что сегодня очень актуально. SUSE и Hitachi активно сотрудничают в области внедрения и модернизации приложений SAP в частных и гибридных облаках, построенных на оборудовании Hitachi и программных продуктах SUSE Linux Enterprise Server и SUSE OpenStack Cloud.

Инфраструктура должна быть готова к внедрению новых технологий.

Открытость и гибкость — главные требования передовых технологий к программной инфраструктуре современной компании. Стремительно меняются требования бизнеса к ИТ, и, судя по всему, в ближайшем будущем эта тенденция сохранится. Кроме того, необходимо укладываться в бюджет, не снижая внимания к управляемости и безопасности. Инфраструктура должна быть готова к внедрению новых технологий, и для реализации поставленных перед ней задач ей необходимо обеспечивать гибкость — что и делают технологические гиганты, разрабатывая наилучшие программные решения для всех областей современной ИТ-инфраструктуры.

В 2011 году компания SAP по инициативе основателя Хассо Платнера выпустила высокопроизводительную СУБД HANA (High-Performance Analytic Appliance). Особенность нового продукта состояла в том, что размещение, обработка, хранение информации, а также произведение расчетов и вычислений происходили только в оперативной памяти (in-memory), диски использовались только для хранения «мгновенных снимков» системы на случай ее полного восстановления.

SAP HANA может агрегировать информацию «на лету», давая пользователю возможность работать с детализированной информацией и принимать более продуманные решения.

Сегодня SAP HANA имеет куда большие возможности: технология предоставляет мгновенный доступ к информации из оперативной памяти, легко внедряется, потому что не требует изменения настроек старых приложений, производит вычисления на высокой скорости и повышает гибкость компании благодаря упрощенному ИТ-ландшафту.

Оптимизация работы системы направлена на взаимодействие оперативной памяти и процессора. Кроме того, SAP HANA реализует поколоночный метод хранения информации, что позволяет системе использовать механизмы компрессии данных. Таким образом, платформа работает с уже сжатой информацией и может не тратить время и другие ресурсы на ее разархивирование. Поколоночное хранение также способствует снижению объемов данных, которые хранятся в системе. Это происходит за счет того, что система может агрегировать информацию «на лету», а пользователь — работать с детализированной информацией и принимать более продуманные решения.

В SAP HANA устранен даже такой недостаток поколоночного хранения, как низкая скорость записи данных. Этого удалось достичь с помощью внедрения технологии Delta Storage, которая быстро вносит данные в систему и учитывает их при расчетах.

Не только хранилище

SAP HANA имеет ряд дополнительных возможностей помимо хранения и структурирования больших данных. Например, в программу встроена библиотека функций PAL (Predictive Analytics Library), реализующая прогнозирование, библиотека бизнес-функций BFL (Business Function Library) и набор инструментов для работы с геолокационной информацией. Эти программы позволяют производить обработку и структурирование данных на стороне платформы, не передавая информацию между серверами приложений и СУБД SAP HANA.

Ирина Яхина: «Благодаря совмещению свойств аналитической и транзакционной СУБД в одном продукте SAP HANA также может использоваться как аналитическая СУБД, что позволит сэкономить средства, необходимые для создания аналитического хранилища»

«Благодаря подходу к вычислениям in-memory технология может обрабатывать информацию в режиме реального времени, — рассказывает Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Vantara в регионе EMEA. — Это повышает производительность транзакций, что позволяет специалисту выполнять комплексные аналитические запросы в учетной системе. Ему больше не нужно ждать, пока в аналитической системе отразятся последние изменения, — все текущие бизнес-процессы видны пользователю во время работы с информацией. Благодаря совмещению свойств аналитической и транзакционной базы в одном продукте SAP HANA также может использоваться как аналитическая система управления базами данных, что позволит сэкономить средства, необходимые для создания аналитического хранилища. Ценно и то, что SAP HANA активно работает с другими технологическими компаниями. Например, развернуть SAP HANA и SAP S/4 HANA позволяет SUSE Linux Enterprise Server, который связывает конвергентные системы Hitachi Vantara и приложения SAP. Решения Hitachi в сочетании с технологиями SUSE оптимизированы для частных и гибридных облачных сред, благодаря чему компании могут чувствовать себя уверенно в процессе перехода на облачную инфраструктуру».

SAP HANA работает на больших мощностях, а потому обладает высокой производительностью и быстродействием, которая способствует реализации проектов крупных компаний по всему миру. Программа также имеет гибкие возможности вертикального и горизонтального масштабирования вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, что позволяет ей справляться с экспоненциальным ростом данных. Она позволяет сократить задержку между бизнес-операциями и получением аналитики, благодаря чему возможен оперативный бизнес-анализ. Специалисты могут принимать более эффективные и оперативные решения, потому что получают возможность детально анализировать информацию за секунды и реагировать на изменения рынка в реальном времени, не ожидая результатов обработки данных в течение нескольких дней.

SAP HANA достаточно проста в управлении, что существенно облегчает работу ИТ-специалистов и позволяет им уделить время более важным проектам. При этом технология обеспечивает круглосуточную бесперебойную работоспособность значимых приложений, а также безопасность и доступность хранимых в системе данных.

Где использовать SAP HANA?

Технология SAP HANA может эффективно применяться во многих отраслях – от энергетической и машиностроительной до финансовой и розничной. В нефтегазовой отрасли платформа поможет мониторить процессы бурения, отслеживать график строительства, текущую ситуацию на скважине, прогнозировать возможные критические ситуации. С помощью SAP HANA компания может реализовать более эффективный сбыт ресурсов и анализировать текущие цены на рынке. Для похожих целей внедряется технология и в металлургии: здесь SAP HANA обеспечивает дистанционный оперативный мониторинг электроэнергии в отдельных частях производства, благодаря чему производитель сможет устранить все факторы ее неэффективного использования. В энергетике SAP HANA также наиболее часто используется для отслеживания количества и распределения ресурсов.

«В сфере транспорта технология используется для контроля дислокаций, выполнения графиков, планирования расписаний, а также оптимизации расхода топлива, — рассказывает Ирина Яхина. — В финансовой отрасли SAP HANA может внедряться для анализа кредитоспособности, фиксации финансовых показателей в режиме реального времени, управления дебиторской и кредиторской задолженностями, автоматизации контроля межсистемных процессов, оптимизации управления коммерческими предложениями, формирования консолидированной отчетности компании и продуманного управления затратами на кадровые ресурсы. В банковском секторе технология помогает снизить нормы резервирования и риски, а в связке с системой защиты от мошенничества понижается уровень потерь от неправомерных действий».

Опыт России

В России SAP HANA уже успешно реализуется крупными компаниями. На ее базе работает аналитическая система «М.Видео» — эта торговая сеть использует технологию для создания аналитических отчетов, структурирования больших данных, отслеживания информации о продажах с последующим расчетом необходимого количества товара и исключением издержек из-за ошибок логистики. После внедрения технологии SAP в инфраструктуру компании время формирование отчетов сократилось с 24 часов до нескольких минут, время выполнения аудиторских запросов — с половины рабочего дня также до нескольких минут, загрузка данных в отчеты по товародвижению — с трех часов до получаса.

Другой продавец электроники, использующий SAP HANA, компания «Эльдорадо» получила доступ к данным продаж в режиме реального времени, что позволило ей корректировать маркетинговые кампании и проводить комплексный мониторинг жизненного цикла продукта с точки зрения поведения потребителей. Кроме того, на 66% было ускорено комплексное управление товарным ассортиментом, а время планирования, наоборот, сокращено с 35 до 12 часов.

Преимущества SAP HANA используют и в «РЖД», где с внедрением платформы преобразовалась работа информационной системы компании. Чтобы успешно провести модернизацию транспортного обслуживания, «РЖД» потребовалось трансформировать техническую базу компании, для чего в системе были объединены все бизнес-процессы. Тем самым изменилась работа около 200 тыс. сотрудников «РЖД». С помощью SAP HANA компания доработала старые приложения, улучшила продажу пассажирских билетов через Интернет и систему управления пассажирскими и грузовыми перевозками.

SAP HANA и SAP S/4 HANA являются одним из необходимых звеньев при реализации стратегии цифровой трансформации независимо от предпочтительных бизнес-результатов и долгосрочных стратегических целей. Это подтверждают и результаты исследований: например, в ходе исследования insiderRESEARCH, проведенного по заказу Hitachi Vantara, около половины (44%) из 140 опрошенных сообщили о том, что планируют внедрить ERP-систему SAP S/4HANA уже в этом году, при этом 25% предполагают использовать пакет бизнес-приложений SAP Business Suite на платформе SAP HANA, а 24% планируют использовать хранилище данных SAP BW/4HANA. Все это подчеркивает важность работы с платформой, а также свидетельствует о желании бизнеса пройти через цифровую трансформацию, работая с большими данными и аналитикой.

Oxford Economics: 84% респондентов считают цифровую трансформацию важнейшим условием выживания компании на рынке в ближайшие пять лет.

Цифровая трансформация — это новая реальность, которая требует от компаний по всему миру радикального пересмотра своих бизнес-процессов. Способность быстро адаптироваться к изменениям, оптимизировать свою работу и подстраиваться под ожидания клиента являются залогом устойчивости компании на рынке.

Одна старая английская поговорка гласит, что «изменение — это единственная постоянная». Она справедлива и по отношению к бизнесу: для того, чтобы компании могли успешно работать на рынке, им необходимо меняться. Пока одни организации осознанно пытаются ввести в свою бизнес-деятельность позитивные изменения, другие продолжают сопротивляться цифровизации, думая, что смогут устоять на рынке с помощью традиционных подходов. Тем временем многочисленные исследования и эксперты доказывают, что это не так: например, согласно исследованию Oxford Economics, в ходе которого было опрошено порядка 3 тысяч руководителей среднего и высшего звена в 17 странах, 84% респондентов считают, что цифровая трансформация станет важнейшим условием выживания компании на рынке в ближайшие пять лет.

Научный журнал MIT Sloan Management Review считает, что существует три этапа цифровой трансформации бизнеса, которые состоят из девяти блоков. Во-первых, это преобразование клиентского опыта. Сюда входят такие аспекты, как улучшение понимания потребностей клиентов с помощью бизнес-аналитики, использование интеллектуального маркетинга в режиме реального времени и цифровизация отношений с клиентами, например, социальные сети для обратной связи или наличие приложений для реализации возможностей самообслуживания.

Второй этап — преобразование операционных процессов. В первую очередь, это автоматизация производства, использование решений на базе новейших технологий для повышения эффективности работы компании, создание виртуальной инфраструктуры для возможности удаленной работы сотрудников и принятие управленческих решений на основе углубленных знаний о клиентах, регионах, продуктах и т.п.

Наконец, третий этап заключается в трансформации бизнес-модели во всех филиалах многонациональных компаний, а также в трансформации бизнес-моделей компаний-партнеров. Сотрудничество с аналогичными цифровыми организациями позволяет создавать новые системы производства и распространения продуктов и в итоге приводит к цифровой глобализации на рынке.

Ирина Яхина: «Для построения действительно инновационной компании необходима не только активность в области цифровых технологий, но и более глубинные изменения, связанные с корпоративной культурой, сложившейся в организации, а также ее руководством, которое является драйвером серьезных изменений».

«Для построения действительно инновационной компании необходима не только активность в области цифровых технологий, но и более глубинные изменения, связанные с корпоративной культурой, сложившейся в организации, а также руководством, которое является драйвером серьезных изменений, — считает Ирина Яхина, директор по технологиями Hitachi Vantara в регионе EMEA. — Решить эту проблему помогает обмен знаниями с более успешными цифровыми компаниями на рынке, а также организация соответствующих курсов внутри компании, которые проводятся при участии приглашенных экспертов и руководителей подразделений».

Суммируя опыт, сложившийся в компаниях, успешно прошедших через цифровую трансформацию, можно выделить четыре основных шага для реализации стратегии digital transformation.

Шаг №1: определите цели цифровой трансформации

Есть две ошибки, которые часто делают компании при внедрении новых технологий. Во-первых, они пытаются внедрить абсолютно любые технологии, появившиеся на рынке и вызывающие интерес со стороны бизнеса. Во-вторых, они начинают реализовывать инициативу без анализа конкретных проблем, которые они хотят решить, или целей, к которым стремятся. Эти ошибки могут привести к внедрению технологий, которые в дальнейшем будет трудно интегрировать и масштабировать в рамках всей организации.

Вместо этого компании должны начать с определения того, чего они хотят достичь посредством цифровой трансформации. Цель может быть связана с эффективностью работы, повышением прибыльности компании, улучшением качества клиентского обслуживания. В этом случае предприятия смогут внедрять технологии с четкой ориентацией на улучшение бизнеса в целом, а не его отдельных процессов, что помогает в разработке всеобъемлющей стратегии и позволяет избежать внедрения «пустых» с точки зрения эффективности в рамках всей компании решений.

Шаг №2: оцените существующие решения и компетентность сотрудников

Этот шаг включает в себя анализ существующего программного обеспечения, приложений и технологий компании. Исходя из установленных целей, компания должна определить, какие из конкретных технологий необходимо сохранить, обновить, автоматизировать, а какие — списать в утиль. Этот шаг поможет использовать в своей деятельности только те технологии, которые компании действительно необходимы.

Также не стоит забывать о том, что цифровая трансформация во многом зависит от команды. Необходимо понять, каковы навыки работы сотрудников с теми или иными технологиями, в каких областях есть пробелы и как их можно устранить.

Шаг №3: выберите новые решения и повысьте компетентность коллектива

Следующим шагом в стратегии digital transformation является оценка и выбор возможных решений для достижения поставленных целей, получения желаемого опыта и результатов.

«Этот шаг требует тщательного анализа возможных решений, — считает Ирина Яхина. — Они должны быть функциональными, удобными в использовании, масштабируемыми. На данный момент на рынке их достаточно много, и все они отвечают тем или иным задачам. Например, гибкие решения для консолидации всех типов данных SAP HANA и SAP 4/S HANA, которые работают на SUSE Linux Enterprise Server и устанавливаются на конвергентные платформы Hitachi, позволяют модернизировать ИТ-инфраструктуру компании для достижения наилучших результатов».

Шаг №4: следуйте строгому графику

Цифровая трансформация требует времени и ресурсов: как человеческих, так и финансовых. Вот почему реализовывать ее необходимо поэтапно. Крайне важно тщательно планировать, когда необходимо предпринять каждое действие — например, оценку технологий, анализ существующих на рынке решений, закупку этих решений, их внедрение в бизнес-процессы. Конкретные сроки помогут компании обеспечить бесперебойную реализацию инициативы, минимизировать сбои в деловых процессах, а также послужат ориентиром для сравнения запланированных и фактических результатов.

В сегодняшней гиперконкурентной бизнес-среде цифровые преобразования — это требование, а не роскошь. Цифровая трансформация позволяет организациям открывать новые каналы продаж, находить новые рынки и возможности, увеличивать свои доходы и повышать эффективность отдачи от инвестиций. Но для успешной реализации стратегии цифровой трансформации нужно понять цели организации, определиться со сроками цифровых преобразований и быть внимательным к потребностям своего бизнеса.

Задача по созданию цифровой экономики в той или иной мере стоит перед всеми развитыми странами. Ее фундаментом являются новые технологии, такие как искусственный интеллект, аналитика Больших Данных и Интернет вещей. Последняя технология занимает особое место в этом ряду, ведь именно она дает «пищу для размышлений» системам анализа Больших Данных и искусственного интеллекта.

Рынок Интернета вещей в ближайшее время будет быстро расти. Как полагают в IDC, уже в текущем году он увеличится на 14,6% и превысит 772 млрд долл. Первенство по объемам использования Интернета вещей будет принадлежать производственному сектору (189 млрд долл.); на втором и третьем местах — транспортная отрасль (85 млрд) и коммунальные службы (73 млрд). Потребительский сегмент рынка Интернета вещей в 2018 году вырастет до 62 млрд долл. В 2020 году рынок Интернета вещей превысит 1 трлн долл. и составит почти 20% всего мирового ИКТ-рынка.

В России, как показал опрос «Настоящее и будущее цифровой трансформации в России», проведенный в 2017 году OSP Data и Hitachi Vantara, Интернет вещей признан третьей по важности технологией, без которой невозможна цифровая трансформация бизнеса. По оценке IDC, рынок Интернета вещей растет у нас на 22% в год и к 2021 году может достичь 9 млрд руб. особенно если будут устранены сдерживающие факторы, например отсутствие стандартов в этой сфере.

Основные потребители таких решений в нашей стране — транспорт, промышленность, телеком и энергетика, а также госсектор, нацеленный на создание умных городов. Как считают в PwC, к 2025 году экономический эффект от внедрения Интернета вещей в России составит по основным отраслям приблизительно 3 трлн руб.

Интернет вещей «уже сейчас»

Цель нового исследования, проведенного OSP Data при поддержке компании Hitachi Vantara в 2018 году, состояла в том, чтобы определить, насколько важным считают Интернет вещей потенциальные потребители — руководители государственных и коммерческих структур, понять, какова степень проникновения этих решений на предприятия и как происходит процесс внедрения технологии; изучить, какую пользу эти решения приносят уже сейчас, что мешает внедрению Интернета вещей и каких результатов от его использования ожидать в ближайшие годы.

В рамках исследования были опрошены представители предприятий основных отраслей российской экономики, которые уже реализуют проекты в области Интернета вещей. Большую часть респондентов составили ИТ-руководители компаний разного уровня. Около трети из них занимают должности директоров, вице-президентов по ИТ и т. д., более половины — заместителей директоров по ИТ, начальников ИТ-отдела или управления.

Пока еще Интернет вещей «не дорос» до того, чтобы стать предметом интереса высшего руководства: только в трети компаний имеется единая корпоративная стратегия в этой сфере, в остальных разработки осуществляются по инициативе отдельных специалистов или небольших групп.

Тем не менее почти половина компаний уже ведет проекты в области Интернета вещей, пилотные или рабочие, причем почти у пятой части они существенно влияют на бизнес в целом.

Основная направленность проектов в области Интернета вещей — «повышение эффективности деятельности», второй по популярности ответ — «улучшение клиентского обслуживания». Кроме того, опрошенные надеются снизить затраты и даже обеспечить новые источники доходов.

Почти в половине компаний проекты в сфере Интернета вещей приносят дополнительный доход. Как правило, они открывают возможность предоставить клиентам дополнительные услуги на основе анализа данных или создать новые продукты и решения.

Проблемы

Как и всякой новой технологии, Интернету вещей в процессе внедрения сопутствуют различные сложности. Проблемы, перечисленные респондентами при ответах на вопрос о том, что мешает реализовывать проекты в области Интернета вещей, можно разбить на три большие группы: технологические; кадровые и финансовые; организационные. На первые указали 42% опрошенных, на кадровые и финансовые — 32%, на организационные — 26%. Наиболее частые конкретные причины — «сложности с интеграцией разнородных данных», «недостаточное качество доступных технологий» и «отсутствие стратегии развития».

Будущее Интернета вещей в различных сферах бизнеса

Мы попросили наших респондентов оценить два аспекта будущего Интернета вещей в пятилетней перспективе. Во-первых — то, насколько велико будет его значение по сравнению с другими новыми технологиями. Во-вторых — внедрение в каких отраслях окажет наибольшее влияние на совершенствование технологий Интернета вещей («компьютерные» и «телекоммуникационные» применения были выведены за скобки) . В обоих случаях оценки усреднялись по пятибалльной шкале.

Относительная важность Интернета вещей оказалась довольно велика. Он с 2,7 балла лишь совсем немного уступил искусственному интеллекту (2,8 балла), обучение которого во многих случаях будет завязано как раз на потоки данных Интернета вещей. Далее идут робототехника (2,4 балла) и 3D-печать (2,2 балла). Замыкают рейтинг нанотехнологии (2,0 балла), дополненная реальность и дроны (по 1,9 балла).

Что касается второго вопроса, то, по мнению опрошенных, в наибольшей степени на развитие Интернета вещей повлияет организация обслуживания клиентов (3,9 балла), управление складами и логистикой (3,7 балла), отслеживание активов и управление ими (3,6 балла).

***

Как показало исследование, у половины опрошенных решения в сфере Интернета вещей уже в том или ином виде работают. Нынешние технологические трудности не будут долговременными: над совершенствованием устройств и программного обеспечения в области Интернета вещей работают и лидеры ИТ-рынка, и множество стартапов. А по мере зрелости технологий и появления историй успеха (и поучтительных историй провалов) к Интернету вещей повернутся лицом топ-менеджеры и финансисты.

Для того чтобы поднять статус проектов в области Интернета вещей, ответственным за это направление необходимо, с одной стороны, подчеркивать их важность для внедрения других технологий, задействованных в цифровой трансформации, с другой — демонстрировать конкретную пользу даже небольших проектов. Умение добиваться пусть скромных, но долговременных успехов в решении стратегических задач — залог победы любой революции, и нынешняя не исключение.

Умный город – это город будущего, который подразумевает комфорт и безопасность, экономию ресурсов и интеллектуальное управление инфраструктурой. При этом умный город не обязательно создавать с нуля – достаточно изменить подход.

Хью Йошида, технический директор Hitachi Vantara

Интересным с этой точки зрения является город Лас-Вегас. На данный момент в нем запущено беспилотное маршрутное такси, созданы интеллектуальные перекрестки и интеллектуальная система сбора мусора.

Кстати, одним из первых пользователей Интернета вещей и машинного обучения в городе стали казино: они использовали новые технологии, чтобы исключить человеческий фактор и отслеживать расходы клиентов по программам лояльности.

Директор городского департамента технологий и инноваций города Лас-Вегаса Майкл Шервуд, внедряя современные технологии в городскую среду, оценивает IoT не в контексте технологий, а с точки зрения результатов того, насколько Интернет вещей позволяет сделать город безопаснее, удобнее и комфортнее. Также он оценивает экономию средств за счет повышения эффективности городских систем. Ведь успех инноваций, по его мнению, определяется конечным результатом. Причем речь идет о конечном результате не только для бизнеса, но и для общества в целом.

В отель – на беспилотнике

Если вам приходилось бывать в Лас-Вегасе, то вы знаете, что отели там расположены довольно далеко друг от друга, но не настолько далеко, чтобы пользоваться такси. Однако передвигаться между ними пешком бывает довольно утомительно, так как городские кварталы масштабны, а здания имеют огромные территории.

Беспилотное маршрутное такси Hop On совершает рейсы по кольцевому маршруту протяженностью около километра в деловом центре Лас-Вегаса.

Беспилотное маршрутное такси под названием Hop On способно исправить эту ситуацию. Автономное транспортное средство, которое начало работу в ноябре прошлого года, вмещает восемь пассажиров и совершает рейсы по кольцевому маршруту протяженностью около километра в деловом центре Лас-Вегаса. И местные жители, и туристы могут пользоваться им бесплатно.

Не транспортом единым

Город славится не только своими беспилотными такси. Интеллектуальные датчики и камеры на перекрестках мониторят дорожное движение и оптимизируют сигналы регулировки таким образом, чтобы свести к минимуму время ожидания для транспортных средств и пешеходов, а также сократить выбросы углекислого газа от автомобилей, которые работают в режиме холостого хода. Камеры обеспечивают возможность мониторинга общественных мест не только в целях безопасности, но и для более эффективного сбора мусора. Теперь мусор можно вывозить не по расписанию (независимо от того, требуется это или нет), а только когда возникает необходимость. Это позволяет высвободить рабочих для выполнения других задач, например для удаления граффити со стен домов.

Большая часть уличного освещения находится в ведении города, и Лас-Вегас модернизирует это оборудование в рамках интеллектуальной платформы, предназначенной для обеспечения безопасности и создания коммуникационной сети. Каждое новое осветительное устройство включает многоцветные светодиодные лампы, модуль для системы камер безопасности и средства подключения по оптоволоконной и сотовой сетям, а также сети Wi-Fi. Платформа предусматривает использование и других модулей – регистрации выстрелов и приборов для измерения расстояния. Объединение множества устройств для уличного освещения друг с другом позволяет создать многосвязную сеть, обеспечивающую возможность автоматически отправлять световые оповещения, которыми можно управлять локально без необходимости подключения к облачной системе.

Кстати, решения Hitachi – Visualization Suite и Pentaho – также задействованы в этих проектах. ИT-платформа Hitachi HVP для камер видеонаблюдения обеспечивает возможность записи, хранения и обработки видеоданных.

Высокотехнологичные решения используются не только в открытом городском пространстве, но и в помещениях: одним из революционных шагов к городу будущего стало внедрение платформы, которая отслеживает движение лифтов. Благодаря этому значительно улучшилось качество обслуживания и сократилось время простоя оборудования.

Достаточно важно и то, что Лас-Вегас передает свои знания другим городам и проектам: в нем проходят ежегодные технологические конференции, например Consumer Electronics Show (CES).

Интересно отметить, что, по мнению Майкла Шервуда, проблем с привлечением высококвалифицированных специалистов для работы над технологичными городскими проектами не возникло. Ведь специалистов в таких проектах привлекает прежде всего не финансовая составляющая, а прогрессивные концепции и возможность принять участие в разработке инновационных решений.

С каждым годом умных городов становится все больше: за развитием технологий идут удобные и простые решения, улучшающие жизнь общества. Пока многие из них находятся на стадии разработки, однако их внедрение и использование дает нам возможность экспериментировать над тем, каким будет наш завтрашний день.

В эпоху глобальных изменений новые технологии тесно взаимодействуют с людьми через бизнес-среду, которая производит данные о нашем обществе и предлагает более интеллектуальные задачи сотрудникам. Вот почему так важно переходить от старых технологий к новым. О важности данных для бизнеса и общества, о передовых компаниях рассказал вице-президент Hitachi Vantara по стратегическим решениям в регионе EMEA Стив Фернис.

Стив Фернис: «Одна из сложностей состоит в том, что компании попросту не умеют пользоваться данными»

Многие компании следят за новыми технологиями, но не спешат внедрять их в свой бизнес. Почему?

Новые технологии только начинают развиваться, и пока что у нас мало действительно хороших примеров и рабочих стратегий. Некоторые компании рассматривают технологии в отрыве от их практического применения. Это ошибочно: если вы не видите для своей компании реальной пользы от той или иной технологии, то и работать с ней не стоит, иначе проект, скорее всего, окажется провальным. Таких проектов сейчас много в области Open Source, там, где нет реальных бизнес-кейсов.

Все ли новые технологии полезны для бизнеса или среди них есть раскрученные, под которыми прячутся давно изученные понятия?

Сейчас мы учимся использовать уже работающие вещи в новом качестве, получать от них новый смысл и новую ценность. Например, индустриальный Интернет вещей. С одной стороны, под этим понятием скрывается знакомая нам автоматизация производства. Но автоматизация – это не все, важно получать с помощью нее данные, которые потом могли бы сыграть свою роль в уменьшении затрат на производстве и улучшении качества продукции. Недавно мы проанализировали лог-файлы одного из наших клиентов и выяснили, что 85% всех действий сотрудников этой компании повторяются. Да, работа делается хорошо и быстро, однако она не приносит людям удовлетворения. Компания не стала внедрять автоматизацию, решив, что пока дела обстоят хорошо. Но ведь и мы говорим не о настоящем, а о будущем, когда этих сотрудников можно будет увлечь более интересными и интеллектуальными задачами. Пользы бизнесу от этого будет куда больше.

Насколько сейчас важны для бизнеса данные? Какие сложности возникают у компаний, которые хотят их использовать?

Данные становятся неоценимым ресурсом для бизнеса, в связи с чем появляется все больше вопросов о том, как их можно ранжировать и использовать. В Европе для этих целей был выработан Общий регламент по защите данных (GDPR), в нем описано множество параметров, по которым происходит поиск и отбор данных, а также анализ информации, хранящейся в ИT-отделах компаний.

Одна из сложностей состоит в том, что компании попросту не умеют пользоваться данными. Мы сами сталкивались с тем, что клиенты разбираются в данных куда хуже, чем думают. Недавно мы провели исследование в одной шотландской страховой компании и нашли 7,5 млн файлов, о существовании которых в ней даже не подозревали. Или, например, мы анализировали компанию-заказчика в Южной Африке и выяснили, что она может сэкономить 76% стоимости хранилища, если перейдет на более дешевые носители.

А еще мы начали исследовать, когда и зачем заказчики переносят свои цифровые активы из локального первого уровня в архив или в облако. Оказалось, что данные перемещают в облако тогда, когда нет необходимости иметь доступ к файлам, однако важно иметь их в наличии. Не имеет значения, добавляет ли компания туда новую информацию или, скажем, повторно их анализирует.

Данные востребованы только в бизнесе или они имеют важное значение для всего мира?

Я думаю, что сбор и анализ данных нужен не только для бизнеса, но и для разных сфер жизни в целом. Существует множество компаний, которые занимаются исследованиями различных причинно-следственных связей, например, как уменьшить количество углеродных выбросов за счет более быстрой парковки. Исследования показали, что выброс большей части углекислого газа и вредных веществ в городах происходит из-за того, что люди долго ищут место для парковки. Можно ли заставить их парковаться быстрее или отказаться от машины вообще, чтобы уменьшить экологическое загрязнение? Можно, если использовать полученные данные, анализировать их и обмениваться ими. Можно «смешать» друг с другом все источники информации и на основе полученных данных использовать прогнозную аналитику. А вот результаты нужно сделать доступными всем, поскольку все эти показатели крайне полезны для общества.

Мы работаем во многих городах и странах мира и стараемся сделать так, чтобы люди делились информацией, как мы делимся информацией с энергетическими компаниями, с людьми, с клиентами, чтобы минимизировать ущерб от углерода в конкретной среде, оптимизировать подачу электричества или же мотивировать людей поступать не так, как они поступали всегда. Я не знаю, что из этого выйдет, но уверен в том, что чем больше информации у нас будет, чем больше мы будем делиться данными, тем лучше станет цифровое общество.

В марте Hitachi Vantara исполнилось полгода. Изменилось ли что-нибудь за это время в компании?

Как и вся бизнес-индустрия, наша компания подверглась серьезной трансформации: мы перешли к использованию новейшей технологии Skylake, а наши решения стали более гибкими и адаптивными. Теперь в нашем портфолио появилось четыре новых продукта – для архитектур converged, scale-up, scale-out и rack-scale.

Мы замечаем растущую потребность бизнеса в наших продуктах. Мы одна из немногих компаний в мире, которые сертифицированы для использования SAP HANA на 12 Тбайт. И одна из трех компаний в мире, имеющих архитектуру rack-scale с применением технологий VMware, которые используют NSX, VCF и vSEC.

Все это значит, что мы можем предложить нашим клиентам большие возможности, которые принесут выгоду. Для всех наших заказчиков запуск этих продуктов будет очень интересным событием.

По прогнозам компании IBS, к 2020 году количество информации в мире достигнет 40-44 зеттабайтов. Для того чтобы человечество смогло овладеть этими данными и извлечь из них пользу, уже сейчас необходимо внедрять технологии, помогающие их структурировать и анализировать. Тогда полученные знания удастся эффективно применять во всех сферах человеческой жизни, в том числе в бизнесе.

Что такое бизнес-аналитика и для чего она нужна

Бизнес-аналитика – это технология и практика исследования деловой активности. Данные, которые получает компания в результате аналитики, демонстрируют эффективность ее работы и помогают лучше планировать бизнес-стратегию.

Основу бизнес-аналитики составляют статистический анализ данных, а также объяснительное и предсказательное моделирование

Основу бизнес-аналитики составляют статистический анализ данных, а также объяснительное и предсказательное моделирование. В связи с этим показатели, полученные в ходе анализа, очень сильно зависят от качества и объемов исходных данных, обеспечить которые – одна из основных проблем многих организаций.

Традиционную бизнес-аналитику можно разделить на описательную, прогнозную и предписывающую. Первая описывает ситуацию, сложившуюся в компании. Важным аспектом описательной аналитики является визуализация полученных данных.

Прогнозная аналитика строится на основе данных, полученных за определенный отрезок времени, и нацелена на получение рекомендаций. Такие рекомендации необходимы для выстраивания эффективной стратегии поведения компании на рынке.

В описательной и прогнозной аналитике требуется участие менеджера, который сможет интерпретировать результаты и принять окончательное решение на основе полученных данных, предписывающая же аналитика позволяет автоматизировать процесс принятия решений за счет выбора приоритетной модели.

Бизнес-аналитика и Большие Данные

Бизнес-аналитика была востребована на рынке и до появления новых технологий. Однако с появлением Больших Данных в бизнес-аналитике наступила новая эра. Теперь компании могут собирать не только данные о продажах, но и данные, связанные со смежными областями и побочными факторами, например о движениях и мимике людей во время совершения покупки. К слову сказать, Еврейский университет в Иерусалиме разработал программу, которая с точностью до 83% распознаёт сарказм в отзывах покупателей.

49% респондентов из бизнес-подразделений нуждаются в аналитике ежедневно

Если вы думаете, что эта история не про вашу компанию, то вы ошибаетесь: еще в 2013 году компания QlikTech совместно с порталом TAdviser провела исследование, чтобы узнать, как часто организации или их отдельные сотрудники работают с Big Data и насколько полезно использование бизнес-аналитики. В опросе приняли участие специалисты отделов продаж, маркетинга, финансов, логистики и закупок, а также руководители компаний различных отраслей. Выяснилось, что 49% респондентов из бизнес-подразделений нуждаются в аналитике ежедневно. Еще более высокая потребность в Больших Данных оказалась у сотрудников госсектора: 100% опрошенных сталкивались с бизнес-аналитикой каждый день. Ежедневно обращаются к аналитике данных 87,5% представителей производственных компаний, 84% — финансовых, 83% — фармацевтических и 77% сотрудников торговых и дистрибьюторских компаний.

Почти все опрошенные отметили высокую эффективность бизнес-аналитики. Результатами работы с Большими Данными стало повышение качества принимаемых решений, рост контроля над производственными процессами, быстрое выявление проблемных зон организации, а также повышение качества коммуникации с клиентами. Для ИТ-специалистов важнейшими выгодами от работы с Вig Data стала ускоренная консолидация данных из различных источников и их интерактивная визуализация.

Как свидетельствуют результаты более поздних исследований, в России свыше трети компаний уже начали использовать Big Data. Из 108 компаний, опрошенных в исследовании Oracle, 17% начали проводить эксперименты с использованием аналитики данных, а 20% уже внедрили ее в рабочие процессы. Использование Big Data помогло решить ряд проблем: высокой стоимости хранения больших объемов информации, низкой производительности, потребности в анализе неструктурированных данных.

Сферы применения и польза

«Чаще всего аналитика Больших Данных применяется в маркетинге и продажах, — считает Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Vantara в North EMEA. — Бизнес-аналитика составляет основу работы рекламных компаний, помогая им персонализировать аудиторию. Исследуя Большие Данные, корпорация может понять, какое рекламное объявление стоит показать соответствующей аудитории для достижения максимального эффекта, с каких платформ совершается наибольшее число переходов на сайт компании, и на основе этих данных усовершенствовать поиск целевой аудитории».

Ирина Яхина: «Не стоит бросаться с места в карьер только ради того, чтобы в вашем бизнесе было какое-то новое технологическое решение, которое сейчас на пике популярности»

Бизнес-аналитика также используется в сфере здравоохранения, где данные помогают прогнозировать скорость развития заболевания и эффективность препаратов. Некоторые частные клиники уже сейчас создают графики лечения, основанные на аналитике, соблюдение этих графиков, как показывают результаты, приводит к более скорому выздоровлению пациентов.

В России бизнес-аналитика наиболее часто используется в банковской сфере, страховании, энергетике, логистике, госсекторе, телекоммуникациях и промышленности. Например «Билайн» и Сбербанк применяют аналитику для того, чтобы защитить своих клиентов от мошенничества. «Альфа-Банк» и «Тинькофф-банк» задействуют бизнес-аналитику для анализа платежеспособности клиентов (как существующих, так и потенциальных), контроля продаж и возможных рисков.

Примеры положительного влияния бизнес-аналитики на развитие предпринимательства в России существуют и в промышленной сфере. Так, «Магнитогорский металлургический комбинат» и «Сургутнефтегаз» используют

Big Data для оптимизации производства, в том числе для регулирования расходуемых ресурсов и учета цен.

На заметку

Компаниям, которые хотят заняться бизнес-аналитикой и извлечь пользу из данных, в первую очередь нужно помнить о том, для чего они это делают, а не бездумно гнаться за новыми технологиями.

«Не стоит бросаться с места в карьер только ради того, чтобы в вашем бизнесе было какое-то новое технологическое решение, которое сейчас на пике популярности, — продолжает Яхина. — Важно понять, какие данные есть в компании, зачем их анализировать, какова их «точка приложения», то есть где они в дальнейшем будут использоваться. Уже потом стоит переходить к выработке стратегии и решениям, которые предлагают ИТ-компании».

Нужно понимать, что при анализе Больших Данных бизнес может столкнуться с рядом проблем. Прежде всего это компетентность сотрудников. Компания должна быть готова привлечь необходимых специалистов и предоставить им финансирование. В ином случае можно получить неверный анализ или ошибочную интерпретацию данных, что повлечет за собой проблемы при дальнейшем выстраивании стратегии.

При реализации проектов, связанных с бизнес-аналитикой, важно сотрудничество разных отделов организации

При реализации проектов, связанных с бизнес-аналитикой, важно обеспечить сотрудничество разных отделов организации. Руководителям групп необходимо объяснить, почему бизнес-аналитика стратегически важна для успешной работы компании на рынке, а также наладить эффективное и комфортное взаимодействие отделов внутри компании. Конечно, очень большое значение имеет выбор платформы, на которой будет реализован проект. Если внутри компании должный опыт отсутствует, то лучше всего обратиться к сторонним организациям, они посоветуют комплексные варианты. «Например, платформа Pentaho 8.0 имеет оптимизированный пользовательский интерфейс, широкий набор функций для эффективного управления огромными массивами данных, встроенные инструменты для визуализации данных, полученных в ходе анализа, — рассказывает Яхина. — Одним из вариантов также является решение Pentaho Business Analytics, которое анализирует и визуализирует данные сразу по нескольким параметрам».

Таким образом, исследования и реальные бизнес-кейсы подчеркивают растущую важность Big Data и бизнес-аналитики в современном мире. Накопленный опыт подсказывает: не нужно бояться нового, его нужно использовать на благо компании и для удобства своих клиентов.

Объемы данных растут с невероятной скоростью. Облачные хранилища, аналитические инструменты для обработки Больших Данных, программы Industry 4.0 и огромное количество устройств Интернета вещей — все это способствует резкому скачку объемов неструктурированных данных, которыми компании должны управлять, которые должны храниться и использоваться для получения преимуществ перед конкурентами. Согласно одной из оценок, приведенных в исследовании IDC «Цифровая вселенная», к 2020 году объемы данных в глобальном масштабе вырастут в десять раз.

Следует учесть, что появление нормативно-правовых требований регулирующих органов, таких как GDPR (Генеральный регламент ЕС по защите данных), приводит к необходимости строго соблюдать правила по защите данных, предусматривающие хранение сведений о заказчиках и клиентах в течение четко оговоренных сроков. Компаниям, работающим в сфере фармацевтики или финансов, вполне возможно, придется иметь дело с целым рядом дополнительных требований, регламентирующих работу с данными.

На первый взгляд все это выглядит устрашающе. Ускоренный рост объемов данных становится головной болью для директоров и сотрудников служб ИТ, а постоянно увеличивающиеся затраты на приобретение и обслуживание систем хранения данных вызывают растущее недовольство финансовых служб. Так что же делать?

Стандартное хранилище: не идите по ложному следу

Для многих компаний естественным решением видится традиционный путь дальнейшего увеличения ресурсов: разворачивать новые системы в сети хранения данных (SAN), добавлять новые сетевые хранилища (NAS) и внедрять новые файловые серверы. По сути, это означает бежать в два раза быстрее для того, чтобы просто остаться на месте.

В последнее время стало очевидным, что традиционные иерархические архитектуры хранения данных не обладают достаточным уровнем масштабируемости, чтобы справиться с таким ростом объемов данных. Внедрение дополнительных систем хранения ведет лишь к бесконтрольному расширению и усложнению инфраструктуры центра обработки данных компании, из-за чего эффективно управлять им становится сложнее. К примеру, процедуры резервного копирования становятся все более сложными, а их выполнение занимает все больше времени.

И что же в итоге? Огромное количество разрозненных хранилищ данных ограничивает возможности бизнес-пользователей в поиске файлов и доступе к ним. И соответственно затрудняет эффективную совместную работу, делая невозможным извлечение ценной информации, которая могла бы сыграть решающую роль в бизнес-деятельности компании.

Поступайте умнее: интеллектуальное объектное хранилище

Чтобы быть готовым к вызовам, которые несут с собой Большие Данные, компаниям нужен альтернативный подход. Подход, который обеспечивает необходимый уровень масштабируемости и простоту управления, позволяет создавать четкие и ясные административные правила и, к примеру, помогает пользователям выявлять скрытые закономерности клиентского спроса.

Объектное хранилище — вот ответ на этот вызов. Вместо иерархической архитектуры объектное хранилище использует плоскую структуру ресурсного пула, устраняя таким образом проблему разрозненных данных. Файлы, к каждому из которых прилагается настраиваемый перечень метаданных, хранятся в виде объектов, снабженных уникальным идентификатором. Приложения могут моментально определить местонахождение файлов, которые нужны пользователям, для этого теперь не требуется выполнять долгий поиск по множеству каталогов.

С помощью расширенных метаданных, дающих дополнительную информацию об объекте, можно описать правила сохранения и удаления данных, обеспечивающие соблюдение нормативных требований и безопасность данных.

Решение для бизнеса

Одна из наиболее успешных платформ для организации корпоративного объектного хранилища — Hitachi Content Platform (HCP). Это масштабируемая облачная платформа для хранения данных, которая включает в себя следующие возможности: самозащищающееся хранилище, шифрование, журнал регистрации событий, хранение данных в неизменном виде, хранение данных для судебных разбирательств и многое другое.

Данная платформа позволяет обеспечить безопасное хранение огромных объемов данных, генерируемых различными корпоративными программами. С помощью платформы можно организовать дистанционную синхронизацию и безопасный доступ к файлам с разнообразных мобильных устройств для удаленных пользователей, находящихся в поездках.

HCP обладает полной совместимостью с облачными технологиями. К примеру, она позволяет быстро организовать частное корпоративное облако для хранения данных, находящихся на файловых серверах компании, в системах корпоративного управления и других ключевых системах. Данная платформа поддерживает все стандартные публичные облачные протоколы, обеспечивая гибкие возможности размещения зашифрованных данных из внутренних систем на таких облачных платформах, как Microsoft Azure, Google Data Platform и Amazon Web Services.

HCP насчитывает уже более 2000 коммерческих внедрений и функционирует в партнерской экосистеме, включающей в себя около 500 специализированных партнеров, более 100 ISV-партнеров (независимых разработчиков программного обеспечения) и около 200 сертифицированных приложений, разработанных партнерами.

Навигация по океану Больших Данных

Расширенные метаданные, описывающие каждый файл, обеспечивают прозрачность местонахождения информационных ресурсов. Скорость, надежность и мощь объектного хранилища значительно облегчают бизнес-пользователям поиск и извлечение нужной информации, помогая им планировать интеллектуальные аналитические задания.

Скорость, надежность и мощь объектного хранилища значительно облегчают бизнес-пользователям поиск и извлечение нужной информации, помогая планировать интеллектуальные аналитические задания

Для повышения качества данных и, как следствие, эффективности их аналитической обработки наряду с HCP можно использовать дополнительный инструмент Hitachi Content Intelligence (HCI). HCI позволяет принимать конкретные запросы от пользователей: например, информацию о покупках клиентов, чтобы выявить тенденции спроса. HCI извлекает данные из HCP, классифицирует их и предлагает ряд рекомендаций на основе исходного запроса. Это дает пользователям возможность своевременно получить данные, необходимые для принятия более эффективных коммерческих решений.

Более прозрачное размещение информационных ресурсов нивелирует проблему «серых" данных, которые появляются в связи с наличием разрозненных хранилищ в центре обработки данных. Благодаря автоматическому перемещению данных по уровням, HCP упорядочивает содержимое хранилища в соответствии с его ценностью для бизнеса, обеспечивая более эффективную и рентабельную стратегию хранения данных.

Простота управления данными

Помимо прочего, HCP избавляет от необходимости выполнять резервное копирование. Как правило, стремясь обеспечить непрерывность бизнес-процессов в условиях постоянного роста объемов данных, компании используют ленточные библиотеки или дорогостоящие средства управления резервным копированием. В процессе эксплуатации практически любого другого объектного хранилища им все равно приходится копировать неструктурированные данные, поскольку при каждом изменении объекта его оригинал теряется (в отсутствие копии).

Чтобы обойти эту проблему и облегчить нагрузку, выпадающую на сотрудников ИТ-службы, HCP хранит как новую версию измененного объекта, так и его исходную версию в двух разных местах. Таким образом, у пользователей всегда имеется доступ к копиям данных.

Надежное и безопасное архивирование данных

HCP предлагает более интеллектуальный и гибкий подход к долгосрочному хранению данных, чем традиционный архив контента. При использовании традиционного архива требуются приложение для индексирования, ресурсы базы данных и файловый сервер. Кроме того, прочитать и понять данные можно только с помощью оригинального приложения. В итоге процесс работы с архивными данными отнимает слишком много времени и сил.

Благодаря расширенному набору метаданных и применению облачных протоколов, таких как S3 и Swift, платформа HCP предлагает кардинально иной подход. Она позволяет мгновенно получить доступ к архивным данным в понятном формате, не беспокоясь о том, где и как найти приложение, с помощью которого был создан данный файл.

По мере истечения жизненного цикла приложений HCP может выступать в качестве целевой платформы для архивирования данных из любых систем — от почтовых серверов и хранилищ документов до критичных для бизнеса систем SAP. Данные и метаданные объединены в рамках защищенного, консолидированного архива внутри платформы HCP, предлагающей пользователям интуитивно понятный портал.

Большие Данные: готовы ли вы?

Рост объемов данных — это процесс, который происходит на наших глазах, вот почему стратегия управления данными является важным фактором для достижения успеха компании в долгосрочной перспективе.

Все больше организаций проходит через цифровую трансформацию бизнеса, а стартапы начинают работать на базе инновационных решений. Это обусловлено ростом популярности новых технологий и пониманием их преимуществ. Расскажем, какие проблемы можно решить благодаря цифровой трансформации бизнес-процессов.

Суть цифровой трансформации бизнеса заключается не только в обновлении оборудования предприятия и во внедрении новых технологий, но и в изменении траектории развития. Бизнес корректирует свои планы, основываясь на наблюдениях за цифровой и коммуникационной средой, подстраиваясь под меняющиеся запросы потребителей. Бизнес не замирает на месте, а постоянно меняется вслед за переменами, происходящими в обществе.

Ирина Яхина: «Цифровая трансформация в настоящее время — это необходимая траектория развития для бизнеса, который рассчитывает оставаться востребованным на протяжении следующего десятилетия».

«Цифровая трансформация в настоящее время — это необходимая траектория развития для бизнеса, который рассчитывает оставаться востребованным на протяжении следующего десятилетия, — считает директор по технологиям Hitachi Vantara в регионе North EMEA Ирина Яхина. — Уже сейчас на разных этапах создания продукта возникают проблемы, связанные с пониманием поведения клиентов, скоростью принятия решений, автоматизацией рутинных процессов. И рынок технологий помогает справиться с этими проблемами. Например, ИТ-решения компании Hitachi Vantara помогают пользователям анализировать данные, чтобы выстроить более эффективную стратегию развития компании, дают возможность расширять инфраструктуру по мере роста бизнеса, использовать для хранения данных только самые передовые системы. Именно эти технологии позволяют организациям смело идти вперед, решая актуальные проблемы, которые встают перед бизнесом в XXI веке».

Бизнес должен знать своих клиентов

Изменения происходят не только в обществе, меняются и сами люди. Бизнес, чтобы выстроить грамотную коммуникацию с потребителями, остро нуждается в знаниях об этих изменениях, при этом нельзя основываться на данных пятилетней давности. Даже год уже большой срок.

Стартапы и бизнес-проекты, которые сейчас занимаются изучением поведенческих характеристик своих клиентов, более успешно продвигают свой бренд на рынке и продают товары и услуги, именно поэтому традиционный бизнес спешно внедряет аналитику данных. Благо на рынке полно успешных примеров. Так,«Яндекс» на протяжении последних лет активно использует анализ данных и машинное обучение при ранжировании результатов поиска, распознавании изображений и речи, составлении персональных рекомендаций в сервисе Яндекс.Радио. Популярность и востребованность направления подтверждается появлением соответствующих образовательных программ; например, в Школе анализа данных и на факультете компьютерных наук в Высшей школе экономики.

Второе направление развития — коммуникация с клиентом и презентация своего бизнеса в медиасреде, этим активно занимаются такие компании-гиганты, как Facebook и Google. Интернет сейчас стал пространством, где люди проявляют себя в большей степени, чем где бы то ни было, а потому именно там наладить диалог легче.

Бизнесу необходима автоматизация процессов принятия решений

Оформление дебетовой или кредитной карты в разных банках России может занимать от 36 минут до нескольких недель. Чем выше эта цифра, тем более лоялен клиент по отношению к кредитной организации. Это объясняется тем, что современный потребитель раздражается даже из-за самой небольшой траты времени на получение желаемого товара или услуги, а более длительные временные затраты вызывают резко негативное отношение к самому бренду.

На начальном этапе трансформации бизнеса и внедрения автоматизации бизнес-процессов необходимо выбрать те области, которые связаны со взаимодействием с клиентом.

Автоматизация бизнес-процессов увеличивает скорость обработки информации и сокращает сроки решения повторяющихся задач, повышает прозрачность бизнеса и его технологичность, дает возможность контролировать большие объемы информации и принимать быстрые решения в стереотипных ситуациях и, самое ценное, снижает количество ошибок и повышает уровень организации управления. Автоматизацией бизнес-деятельности на данный момент занимаются многие финансовые организации, например Сбербанк, «Внешэкономбанк», «Тинькофф Банк».

«Платформы бизнес-аналитики позволяют формировать единое видение бизнеса на основании данных из множества корпоративных систем, — рассказывает коммерческий директор компании «Аплана. Центр Разработки» Ярослав Макаров. — В качестве примера можно привести наш проект по созданию клиентского хранилища данных ФГУП «Почта России», реализованный на платформе Pentaho Business Analytics. В хранилище ежедневно собирается информация более чем из десяти корпоративных информационных систем. С его помощью заказчик активно развивает маркетинговые коммуникации и осуществляет меры по удержанию существующих клиентов и привлечению новых, повышению эффективности каналов коммуникаций и общей результативности продаж продуктов и услуг».

Эксперты отмечают, что на начальном этапе трансформации бизнеса и внедрения автоматизации бизнес-процессов необходимо выбрать те области, которые связаны со взаимодействием с клиентом. Например, банк может снизить затраты на 70%, внедрив автоматизированную систему предварительного одобрения ипотеки, такие примеры уже есть. Это позволяет сократить длительность процедуры с нескольких дней до нескольких минут. Такая трансформация будет особенно эффективна в финансовом секторе и в страховых компаниях.

Бизнесу нужен Agile

В основу философии Agile лег подход, который был реализован на заводе Tesla: там каждый сотрудник имел право остановить конвейер, чтобы устранить дефект или внести рационализаторское предложение. Изначально Agile использовался как метод разработки ПО, теперь же все чаще становится новой культурой управления компаниями.

Изначально Agile использовался как метод разработки ПО, теперь же все чаще становится новой культурой управления компаниями.

Аgile — подход инновационного переосмысления создания продукта или услуги. Он базируется на очень простой идее: каждый участник компании должен быть вовлечен в процесс переосмысления своих задач и общего дела. Хороший пример — стартапы, в которых на ранних этапах все делают всё, и зачастую именно это служит основой для обмена опытом, становится залогом слаженной работы команды.

Одной из наиболее гибких методик работы по Agile является Scrum, предложенная Джеффом Сазерлендом, американским программистом и автором Agile Manifesto. Согласно методике, у проекта/продукта должен быть лидер — тот, кто видит, к какой цели идет команда и что в итоге она должна получить. Команда, как правило, состоит из 3-10 человек, владеющих необходимыми навыками. Для работы выбирают scrum-мастера: человека, который будет следить за ходом проекта и помогать команде преодолевать трудности.

Затем следует собрать бэклог продукта — все требования к продукту, ранжированные в зависимости от приоритетности задач, и запланировать спринты (отрезки времени, за которые команда выполняет набор задач). Для контроля над ходом проекта необходимо проводить ежедневные 15-минутные встречи, в ходе которых каждый член команды отвечает на три вопроса: что я делал вчера, что я буду делать сегодня, какие трудности мне мешают решить задачу? После каждого спринта agile-команда обсуждает существующие проблемы и ищет решения.

Данную методику используют многие крупные компании, в том числе Google и Apple. Наиболее ярким примером в России является Сбербанк. По данным исследования VersionOne за 2016 год, Agile ускоряет выпуск продукта, дает возможность менять приоритеты по проекту, увеличивает продуктивность команды, улучшает прозрачность бизнес-процессов, повышает качество продукта, при этом снижая его стоимость и риски.

Бизнесу пора сокращать издержки и риски

«Оптимизация процессов в компании, включение новых технологий в производство приведет к уменьшению рисков и себестоимости оказываемых услуг, — рассказывает Ирина Яхина. — Современные технологии гарантируют владельцу бизнеса надежность и высокое качество выпускаемой продукции, а также минимизируют вероятность финансовых потерь. Например, с помощью прогнозной аналитики владелец бизнеса может более четко выстроить стратегию развития, благодаря чему сократится отток клиентов и компания получит больше прибыли. Современные технологии также помогают безопасному хранению данных и стабильной работе сервисов, что сейчас является особенно важным. Мы рекомендуем заказчикам обращать внимание в первую очередь на комплексные ИT-решения для трансформации бизнеса, которые помогают оптимизировать весь бизнес в целом, а не только решить проблемы в какой-то одной отрасли бизнеса».

Цифровая трансформация помогает компаниям быть более устойчивыми как изнутри, так и снаружи.

Примеров снижения рисков посредством внедрения инноваций масса: на производствах появляются ERP-системы, позволяющие поднять эффективность бизнеса на новый уровень, в маркетинге — CRM-системы и новые инструменты коммуникации, способствующие снижению затрат на клиентский сервис, повышению лояльности и увеличению продаж.

«Для компаний, которые используют технологии Big Data, такие как NoSQL и Hadoop, становится крайне актуальной проблема минимизации издержек на сопровождение и развитие своих аналитических решений, — продолжает Ярослав Макаров. — Такие платформы, как Pentaho Business Analytics, позволяют создавать комплексные алгоритмы распределенных вычислений на основании данных, хранящихся в кластерах Hadoop, а наличие развитого графического интерфейса платформы дает возможность снизить требования к квалификации ИТ-специалистов, которые развивают и обслуживают решение».

Таким образом, цифровая трансформация помогает компаниям быть более устойчивыми как изнутри, так и снаружи. Сильная команда, члены которой дополняют друг друга, автоматизированные процессы, снижающие временные и финансовые затраты, аналитика, позволяющая знать потребности клиентов, надежное хранение данных, обеспечивающее безопасность, — все это выводит компанию в мир цифровой элиты, делая ее мощнейшим конкурентом в любой сфере бизнеса.

«Умный город» — это концепция, подразумевающая интеграцию информационных и коммуникационных технологий для повышения уровня комфорта и качества жизни человека, а также снижения расходов и потребления ресурсов

В конце 2017 года крупнейшие госкорпорации и образовательные учреждения подписали меморандум о создании в России 50 первых умных городов, в которых будет внедрен беспилотный транспорт, повышена эффективность ЖКХ и созданы благоприятные условия для развития инновационных компаний. При этом понимание того, что же такое «умный город», до сих пор достаточно поверхностное. Постараемся конкретизировать понятие, расскажем о наиболее успешных кейсах и приведем инструкцию по созданию инновационных городов.

Умный город — он какой?

Люди, далекие от мира технологий, нередко воспринимают умный город как пространство, сплошь усеянное небоскребами, по этажам которых передвигаются роботы. На самом деле умный город — это концепция, в первую очередь подразумевающая интеграцию информационных и коммуникационных технологий для повышения уровня комфорта и качества жизни человека, а также снижения расходов и потребления ресурсов. Инновационный город не должен быть большого размера. Одна из его главных характеристик — компактность. Дома строятся неширокими, но высокими (преобладающим типом зданий являются небоскребы), под строительство также задействовано пространство под землей. Основные архитектурные сооружения в инновационном городе те же, что и в обычном: жилые дома, офисные здания, школы, университеты, детские сады, магазины, развлекательные центры.

При этом здания могут быть модифицированы за счет решений, связанных с повышением экологичности города: например, некоторые ученые, занятые развитием проектов инновационных городов, предлагают размещать на крышах небоскребов сады, теплицы или даже скотоводческие и сельскохозяйственные фермы — это позволяет сэкономить место на территории города и одновременно увеличить количество зеленых территорий.

Важную роль в жизни умного города играет Интернет вещей. С одной стороны, он помогает человеку в бытовом плане: умные дверные замки повышают его безопасность, а бытовые приборы, управляемые с помощью приложений, делают жизнь удобной и комфортной. С другой стороны, Интернет вещей позволяет снизить ресурсозатраты всего города за счет систем, управляемых из городской администрации (системы парковки и освещения, умные светофоры и мусорные баки и т. п.).

В инновационном городе большинство людей передвигается пешком, на велосипедах или самокатах. Для преодоления больших расстояний используются беспилотники, оснащенные системами безопасности, для переездов из города в город — электропоезда.

Инновационные города постепенно создаются во многих странах Европы и Азии

Реальные кейсы

Инновационные города постепенно создаются во многих странах Европы и Азии. Например, еще пять лет назад крупнейший город Шотландии Глазго получил правительственный грант в размере 24 млн фунтов стерлингов на реализацию проекта умного города. Благодаря этому в Глазго удалось создать удобную транспортную инфраструктуру (водители могут самостоятельно выбирать маршруты в зависимости от загруженности на дороге), модифицировать систему отопления, улучшить уличное освещение, заменив традиционные лампы современными LED-светильниками и подключив их к Интернету, объединить системы уличного наблюдения и управления дорожным движением.

Активно развиваются умные города и на Востоке. По данным консалтингового агентства Jones Lang LaSalle, половина из 30 наиболее динамично развивающихся городов и агломераций расположена в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Один из лидеров — экстраординарный город-государство Сингапур, который занимает первую строчку рейтинга умных городов по версии Juniper Research. В городе реализована система общественного транспорта Mass Rapid Transit (MRT) — это городское метро, большая часть которого работает в беспилотном режиме. Через специальные приложения жители города могут узнать о том, через какое время на остановку прибудет автобус и сколько в нем свободных мест. При этом система Parking Guidance System (PGS) найдет место на парковке, а система Electronic Road Pricing (ERP) сама спишет за нее деньги. Реализовывается в городе и система контроля за санитарными условиями.

Ирина Яхина: «Умный город — это в первую очередь история про удобство»

«Безусловно, все это было бы невозможно без развития современных технологий, таких как анализ Больших Данных или Интернет вещей, — считает Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Vantara в регионе North EMEA. — В конечном счете анализ данных, скажем, о передвижениях горожан, помогает прогнозировать не только прибыльность магазинов в тех или иных районах города, но и популярность городских мероприятий, количество народа в час пик и необходимое число транспортных средств для разгрузки коллапса. Умный город — это в первую очередь история про удобство; это инфраструктура, ориентированная на безопасность людей, имущества и данных; это развитие городского пространства за счет внедрения инноваций и повышения эффективности. Конечно, это также обмен данными и их анализ для более согласованного развития инфраструктуры. На это направлены решения Hitachi Smart Spaces и Video Intelligence, которые помогают собирать, унифицировать и анализировать данные, полученные с умных устройств, тем самым повышая уровень общественной безопасности и комфорта в городской среде».

Инструкция по созданию

Эксперт в области инновационного развития городов Билл Хатчинсон предлагает выделять три типа умных городов. К первому типу он относит города, созданные без общей стратегии, в которых существуют автоматизированные элементы, не связанные между собой. Города второго типа стремятся свести воедино как можно больше источников информации и осуществить обмен данными. Третий тип умных городов характеризуется комплексным стратегическим развитием, а базисом инфраструктуры в них являются интеллектуальные технологии.

Для того чтобы создать умный город третьего типа, необходимо построить надежную платформу общего пользования, которая упорядочит все городские службы. Такая платформа объединит все умные технологии — от электрических сетей до счетчиков воды и других умных устройств. При этом нужно организовать широкую связь между датчиками, системами анализа данных и городскими службами: это позволит синхронизировать систему и своевременно передавать информацию в соответствующие органы.

Основу города будущего составляет предпринимательство как сфера деятельности, направленная на улучшение жизни горожан

Если обратиться к вопросам организации экономической среды, то основу города будущего составляет предпринимательство как сфера деятельности, направленная на улучшение жизни горожан. Свой бизнес предпринимателям рекомендуется переносить в цифровой формат.

Первостепенными сферами функционирования инновационного города также считаются здравоохранение, транспорт, промышленность и туризм. Большое внимание уделяется ИТ-образованию жителей и расширению возможностей их взаимодействия друг с другом с помощью сетевых технологий.

Немаловажным критерием для эффективного развития инновационного города является комфорт горожан, их удовлетворенность от места проживания и собственной деятельности. Работа здесь не должна вызывать у людей негативные эмоции, в противном случае у них не будет желания двигаться дальше, а значит, модернизация и совершенствование города затормозятся. Кроме того, жители должны быть вовлечены в процесс принятия важных решений — это поможет создать благоприятную социальную среду.

«Конечно, трансформация обычных городов в умные требует временных и ресурсных затрат, серьезного планирования и стратегического сотрудничества специалистов в области урбанистики, социальных наук и новейших технологий, — говорит Ирина Яхина. — Тем не менее уже сейчас делаются первые серьезные шаги к реализации амбициозных планов по созданию инновационных городских пространств. Можно надеяться, что в будущем люди действительно смогут использовать технологические решения максимально эффективно и организовать экологически чистый, безопасный и комфортный город».

В чем преимущество индустриального Интернета вещей и как обнаружить данные там, где их, кажется, быть не может? Ваэль Эльрифаи, старший директор по корпоративным решениям компании Hitachi Vantara, в своем интервью рассказал, как заставить старые системы взаимодействовать с современными и внедрить технологии машинного обучения. 

У предприятий, работающих уже давно, накопилось большое количество традиционных ИТ-систем. У них большой срок службы, но они мало совместимы с решениями нового поколения. К тому же затраты на замену старых систем вполне могут перевесить прогнозируемые выгоды для бизнеса. Что делать руководителям предприятий, чтобы объединить возможности Интернета вещей и машинного обучения с традиционными инфраструктурами?

Ваэль Эльрифаи: «Типичная проблема с новыми технологиями заключается в том, что люди ищут проблемы. Это не имеет смысла. Ищите решение!»

Меня удивляет, почему мы подходим к этому вопросу так, будто в прошлом эти системы не генерировали никаких данных. Не забывайте: бизнес уже давно использует множество роботизированных систем, и они оснащены датчиками, которые приносили данные в течение десятилетий. Такие системы, как программируемые логические контроллеры (ПЛК) и системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA), уже давно занимаются сбором промышленных данных. Сейчас нужно только извлечь эти данные из систем. Для этого создаются так называемые средства интеграции данных.

Расскажите, что такое прогнозное обслуживание и как быть тем предприятиям, на которых сбор данных никогда не осуществлялся?

Прогнозное обслуживание – технология тоже отнюдь не новая. С ее помощью бизнес может снизить стоимость вычислительных ресурсов и систем хранения. Здесь действует положительная обратная связь: если компании удается собирать больше данных, она может производить более сложные вычисления – в частности, использовать прикладную математику, машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ).

И наоборот, в ситуациях, когда производство чисто механизированное и роботизация и сбор данных не используются в принципе, необходимо искать любые способы их получения. Для этого может потребоваться дооснащение производства, однако, по моему опыту, немало данных уже присутствует в системах – на них просто никто не обращает внимания.

В некоторых отраслях внедрение систем Промышленного интернета вещей ( IIoT ) продвигается довольно быстро, тогда как другие отрасли даже не интересуются подобными технологиями. Как убедить традиционный бизнес в том, что Интернет вещей и машинное обучение приносят реальную выгоду?

Сложные методики машинного обучения активно используются, например, в портовой отрасли. Так, логистические компании применяют метод имитации отжига топлива, чтобы оптимизировать планирование судовых перевозок — благодаря этому портовые краны выполняют нужные действия в нужное время, а грузовые контейнеры перемещаются в соответствии с оптимальным графиком.

Это пример очень эффективного использования машинного обучения. Однако недавно мне довелось побывать на сталелитейной фабрике, которая стремилась повысить эффективность производства. Несколько раз в день там происходили сбои в работе. Из-за них продуктивность компании падала примерно на 10% – для сталелитейной отрасли это огромная цифра. Проблема давала о себе знать довольно необычным образом: помещение аппаратного зала начинало вибрировать. Когда фабрика решила взяться за эту проблему, применив методики прогнозного обслуживания, ее руководство даже не подозревало, что все необходимые данные у них уже есть.

На этом предприятии учитывались только несколько параметров — пять, десять или двадцать – тех, что использовались в системе SCADA. Персоналу не пришло в голову интегрировать их с тысячами других источников данных. Методики статистического анализа, которые применяют сегодня фабрики, имеют малую размерность. Убедить специалистов расширить масштаб анализа – значит объяснить им, что это просто логическое продолжение того, что они уже делают.

Какую роль играет человек в машинном обучении – помимо того, что пишет изначальные алгоритмы?

Человеческий фактор – действительно важный аспект при использовании машинного обучения и искусственного интеллекта. Если говорить о контролируемом обучении – по сути, просто прогнозировании, то контрольные данные, которые используются для тренировки таких систем, зачастую поступают именно от человека. И эти системы должны развиваться, поскольку технологии не стоят на месте, развивается и требует большего бизнес, который их использует. Думаю, люди всегда будут участвовать в процессах организации ИИ, помогая устанавливать базовые истины. По крайней мере — в обозримом будущем.

Может ли машина полностью заменить человека на производстве?

Надо отметить, что нередко на фабриках вероятность отказа оборудования оценивают несколько разных алгоритмов, но и эксперты тоже принимают в этом участие. Используя подобные методы – коллективные, если угодно, вы получаете более точные результаты. К примеру, машина самостоятельно способна дать прогноз с точностью 75%, а человек – с точностью 68%. Объединив их усилия, вы получите более высокий показатель, скажем, 80 или 85%. Возможности для совместной работы человека и машины пока сохраняются. Не думаю, что алгоритмы уже сейчас способны целиком взять на себя эту задачу.

Многие компании в принципе настороженно относятся к любым новым технологиям. Почему так происходит?

Все, что требуется, чтобы подключить традиционное оборудование к системам IIoT, – это организовать базовую инфраструктуру инженерии данных или машинного обучения. Это недорого

Типичная проблема с новыми технологиями заключается в том, что люди ищут проблемы. Это не имеет смысла. Ищите решение! Начните со сценариев использования технологий. Таков универсальный совет для всех компаний, планирующих подключить традиционное оборудование к системам IIoT.

Кажется, сложилось мнение, будто это требует чрезвычайно больших затрат. В действительности все, что требуется, – это организовать базовую инфраструктуру инженерии данных или машинного обучения. Это недорого. Сейчас существует множество средств автоматизации, позволяющих упростить машинное обучение. Когда бизнес пытается строить модели машинного обучения, примерно 80-90% вкладываемых усилий приходится на инженерию данных и функций, подготовку данных, их фильтрацию – на все эти простые задачи.

А между тем многие процессы подготовки данных к инженерии можно выполнять автоматизированным способом. Мне кажется, люди этого не понимают. Они пытаются использовать старые инструменты для решения новых проблем.

10 лет назад студент Массачусетского технологического института Дрю Хьюстон сел в автобус, идущий из Бостона в Нью-Йорк. Чтобы не скучать в дороге, Хьюстон взял с собой ноутбук, но тут же обнаружил, что забыл захватить флэш-карту. Раздосадованный, он прямо в автобусе начал писать приложение для синхронизации данных и обмена файлами через Интернет, которое сегодня известно всему миру как Dropbox. За 10 лет идея Хьюстона превратилась в один из ведущих на рынке продуктов: число зарегистрированных пользователей сервиса превышает 500 млн, ежедневно с его помощью выполняется синхронизация более чем 1,2 млрд файлов.

«Функция, а не продукт»

Сегодня одна из главных задач Dropbox – расширить аудиторию, добавив к частным пользователям бизнес-сегмент. Привлечение бизнес-пользователей позволит компании серьезно увеличить выручку – Dropbox далеко не первая организация, которая пытается это сделать. Но нужна ли предприятиям очередная отдельная технология для управления и обмена файлами? Когда в 2009 компания Apple хотела приобрести Dropbox, Стив Джобс заметил, что этот сервис – «функция, а не продукт».

Ирина Яхина: «Попробуйте извлечь знания из данных, сопоставляя или комбинируя информацию из Dropbox с другими наборами данных, хранящихся в разрозненных массивах по всей организации. Сделать это практически невозможно»

И это действительно так. На рынке средств синхронизации и совместного использования данных сейчас работает множество подобных компаний, и порой бывает трудно отличить их друг от друга. Как показывает опыт Dropbox и других игроков рынка, по-настоящему разница определяется тем, кто является целевой аудиторией сервиса – частные потребители или бизнес-пользователи.

В 2018 году проблема работы с облачными файлообменниками станет для бизнеса еще острее. Компании быстро переходят на облачные сервисы – общедоступные, частные и гибридные, и синхронизация файлов, несомненно, становится неотъемлемой функцией корпоративной стратегии управления данными. При этом предприятиям совершенно не нужны новые отдельные массивы данных, которыми необходимо управлять. Они хотят, чтобы функции подобных инструментов были частью их информационных систем, где бы они ни располагались – на территории организации или за ее пределами.

В прошлом году генеральный директор Dropbox Дрю Хьюстон упомянул о том, что его клиенты хранят файлы и в Dropbox, и на физических серверах компаний, в которых они работают. Хьюстон отметил, что это совершенно «неразумно», в чем он абсолютно прав. Если добавить к этому все копии файлов в сообщениях электронной почты, в системах управления контентом, в облачных сервисах хранения, на веб-сайтах, на пользовательских устройствах с учетом репликации, резервного копирования и архивирования всех этих копий, мы получим тысячи экземпляров одного и того же файла, разбросанные повсюду.

Контролировать данные

Бизнес стремится полностью контролировать корпоративные данные: ИТ-руководители хотят, чтобы средства контроля легко интегрировались в имеющиеся системы и гибко их дополняли. Им не нужны все новые разрозненные структуры данных, которыми необходимо управлять; им требуются средства обеспечения конфиденциальности и безопасности данных с широкой поддержкой приложений.

«У Dropbox много альтернатив: "Яндекс.Диск", Google Drive, OneDrive, iCloud и другие сервисы, – рассказывает Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Vantara. – С другой стороны, исключительно с корпоративным сегментом и крупными бизнес-игроками работает не так много организаций. Созданная нами технология Hitachi Content Platform (HCP) – это одно из немногих решений, обладающих функционалом синхронизации и совместного использования файлов enterprise-класса, которое при этом входит в состав чрезвычайно гибкой экосистемы хранения данных». По словам эксперта, решение HCP Anywhere используется для организации совместного доступа к файлам в корпоративной среде, независимо от того, располагаются данные на территории организации или за ее пределами. За последние три года на этот продукт продано более миллиона корпоративных пользовательских лицензий.

Информация в безопасности

Несмотря на то что Dropbox активно рекламирует свои протоколы безопасности, в последние годы обеспечение сохранности данных требует от компании все более серьезных усилий. Как любой общедоступный и широко известный сервис, Dropbox подвержен определенным рискам, будь то передача по сети сведений о 60 млн учетных записей или опасность появления уязвимости в системе в результате действий клиента. Так, по мнению экспертов компании Legal Technology, «Dropbox останется целью злоумышленников и всегда будет подвергаться подобным атакам, поскольку потенциальный выигрыш хакеров слишком велик».

В 2018 году проблема работы с облачными файлообменниками станет для бизнеса еще острее.

В случае с Dropbox безопасность данных и простота использования сервиса зачастую вступают в прямой конфликт. Хотя Dropbox и предусматривает шифрование файлов в местах хранения, компания признает наличие определенных уязвимых мест. На сайте Dropbox сказано, что компания не поддерживает создания пользовательских закрытых ключей и не предусматривает шифрования данных на стороне клиента.

Любому средству обмена файлами присущи подобные риски, однако бизнес нуждается в инструментах, позволяющих управлять потенциальными уязвимостями. Dropbox самостоятельно контролирует ключ шифрования, а значит, имеет доступ к файлам, хранящимся в данном сервисе, тогда как для многих компаний это неприемлемо.

«Я действительно верю, что они 'реализовали несколько уровней безопасности', – говорит Дэвид Келли, инженер, преподаватель и основатель компании IDEO. – Я не сомневаюсь, что они выполняют резервное копирование моих файлов, чтобы я мог не опасаться потери данных. И я действительно верю, что они шифруют мои данные с использованием алгоритма 256-битного шифрования Advanced Encryption Standard (AES), чтобы защитить меня от хакеров. Но все это бесполезно, если они располагают закрытым ключом для дешифровки моих данных и могут предоставить доступ к моим данным государству, если их на то обяжет закон. Меня заботит не безопасность, а конфиденциальность данных! Меня не пугает атака китайских хакеров. Я обеспокоен тем, что сам Dropbox может шпионить за мной и сотрудничать с Агентством национальной безопасности».

Управление и затраты

Количество точек доступа к данным в виде пользовательских устройств и мобильных приложений продолжает быстро увеличиваться, что влечет за собой бесконтрольное «разрастание» данных. В цифровую эпоху повышается ответственность организаций за применяемые практики управления данными; в свете необходимости подтверждать свою способность контролировать, находить, удалять, предоставлять и обрабатывать данные использование разрозненных средств и технологий может оказаться неэффективным. Помимо упрощения юридических, нормативных и общих аспектов управления данными, более централизованный подход к управлению информацией дает и другие преимущества, среди которых возможность использовать сами данные для получения аналитики, извлечения знаний и принятия решений. «Опять-таки, попробуйте извлечь знания из данных, сопоставляя или комбинируя информацию из Dropbox с другими наборами данных, хранящихся в разрозненных массивах по всей организации. Сделать это практически невозможно», – поясняет Ирина Яхина.

Эксперты LETA Capital относят автомобилестроение к числу наиболее перспективных отраслей для применения смарт-технологий: автомобили занимают третье место среди самых быстрорастущих рынков подключенных устройств. Подтверждения тому можно увидеть сейчас: электромобили Tesla уже не являются монополистами в своей отрасли, активно эволюционируют различные марки беспилотных автомобилей, развивается телематика, превращающая обычный автомобиль в умный. Аналитики утверждают, что распространение этих технологий уже в самом скором времени может снизить смертность на дорогах на 1,25 млн случаев. Однако пока нельзя с уверенностью сказать, что отрасль действительно готова к решительному технологическому прорыву.

Обострение конкуренции

Мировой рынок автомобилестроения является одним из самых насыщенных: лидерство по производству автомобилей и их техническому оснащению непрерывно разыгрывается между США, Японией, Кореей и странами Европы. В век инноваций конкуренция между ведущими производителями только выросла: в информационную эпоху компания может потерять клиентов и прибыль, отстав от ближайшего конкурента лишь на один технологический цикл. Новые модели автомобилей поступают на рынок серийно каждые три-пять лет, однако за это время технологии, заложенные в их основу, меняются до неузнаваемости. Чтобы не потерять конкурентоспособность, предприятия вынуждены искать способы добавлять новые умные решения в уже проданные машины.

Ирина Яхина: «В ближайшее время преимущества – как финансовые, так и по скорости внедрения инноваций – будут у тех автопроизводителей, кто хотя бы частично перевел свой бизнес на выпуск электрокаров»

«Гаджеты и технологические устройства, которыми мы пользуемся каждый день, обновляются гораздо быстрее автомобилей, – сказала Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Vantara в России, – В среднем их жизненный цикл один-два года. Пользователи привыкли, что новые технологии приходят в их обиход очень быстро, и ожидают, что то же будет распространяться и на их автомобиль. Однако никто не станет покупать автомобиль, чтобы через пару лет утилизировать его, а на замену приобрести более современную модель».

На пути к электрокарам

Бортовые компьютеры большинства современных автомобилей, конечно, имеют функцию обновления ПО, однако установить его можно, только предварительно загрузив соответствующее приложение на смартфон. Производителями таких приложений, как и многих других комплектующих для автомобиля, выступают сторонние разработчики: всего в производстве одного изделия принимает участие порядка 50 различных компаний. При таком количестве поставщиков автопроизводители не могут быстро наращивать темпы технологического развития – получается, что в некоторых случаях конкурентоспособность той или иной автомобильной марки определяется тем, насколько быстро совершенствуется оборудование, производимое ее партнерами.

Один из самых действенных способов упростить производственный процесс – заменить двигатель внутреннего сгорания на электрический: по своему устройству он гораздо проще и избавляет производителя от необходимости заниматься комплектовкой карбюратора, трансмиссии, выхлопной трубы, системы фильтрации, топливной системы и других деталей автомобиля, постепенно уходящих в прошлое. «Можно с большой уверенностью сказать, что в ближайшее время преимущества – как финансовые, так и по скорости внедрения инноваций – будут у тех автопроизводителей, кто хотя бы частично перевел свой бизнес на выпуск электрокаров. Это действительно хороший способ удержаться на рынке и найти новых клиентов, не говоря уже о пользе для экологии», – заявила Яхина.

Обучение «беспилотников»

По данным LETA Capital, в ближайшие пару лет рынок автосенсоров будет расти по экспоненте и к 2020 году достигнет объема в 35,2 млрд долл. Сейчас к основным продуктам этого рынка относят системы ночного видения, камеры для автоматической парковки, сонары адаптивного круиз-контроля и лидары для контроля полосы движения. Однако укомплектовать автомобиль этими технологиями не значит создать беспилотный автомобиль. Так, в основе принципа работы «беспилотников» компании Google – первопроходцев в данной области лежат принципы машинного обучения, а точнее, самообучения.

Илон Маск мечтает о дне, когда машины на автопилоте станут безопаснее управляемых человеком.

Как пояснили эксперты Hitachi Vantara, невозможно создать программу, способную предвидеть все ситуации, с которыми автомобиль может столкнуться на дороге. «Системы машинного обучения, которыми оборудуются беспилотные автомобили, должны ежесекундно работать с огромным количеством данных. Главное преимущество гугл-каров состоит в том, что все они объединены в единую сеть, через которую могут обмениваться накопленными знаниями. Иными словами, для того чтобы довезти вас от дома до работы, ваша машина может использовать "мозг" машины вашего соседа», – рассказала Яхина.

Таким образом, беспилотный автомобиль должен быть оборудован мощнейшими системами сбора и анализа данных, а также функционалом обмена информацией с другими машинами. Эксперты рынка уверены, что создание подобных машин вполне достижимо в ближайшем будущем; так, консультанты компании BCG утверждают, что к 2035 году 38% автомобилей в мире будут полностью автономными, а 39% – частично автономными. Аналитики HIS Automotive скромнее в ожиданиях: они прогнозируют, что к 2035 году ежегодные продажи беспилотных автомобилей достигнут 21 млн единиц.

Илон Маск, самый известный адепт умного машиностроения, называет систему, разработанную компанией Tesla, суперкомпьютером на борту, при этом он отмечает, что решить, когда действительно можно будет использовать автопилот в вождении, должны государственные регуляторы и общество. А пока встроенные в Tesla системы автопилотирования будут работать в «теневом режиме» и собирать данные, позволяющие улучшить технологию. По словам Маска, он мечтает о дне, когда машины на автопилоте станут безопаснее управляемых человеком.

Технический директор Hitachi Vantara Хью Йошида продолжает комментировать основные тенденции наступившего года в ИТ-индустрии. На этот раз речь идет не о технологиях, а о тех бизнес-процессах, что были запущены благодаря цифровой трансформации и сегодня помогают компаниям адаптироваться к новым экономическим реалиям.

• Начало: тенденции в области виртуализации и Интернета вещей >>>
• Продолжение: тенденции в области интеллектуального хранения данных >>>
• Продолжение: тенденции блокчейна, биометрии и видеоаналитики >>>

Хью Йошида: «Производители сегодня не могут тратить несколько лет на разработку технологии, а потребители не могут строить свой бизнес исходя из многолетних планов развития, которые не гарантируют получения того, что им нужно».

Совместное создание стоимости

В 2018 году мы будем наблюдать переход от создания стоимости, ориентированного на выгоду производителя, к парадигме совместного создания стоимости. Традиционное деловое мышление исходит из предпосылки, что производитель самостоятельно определяет стоимость посредством выбора продуктов и услуг. Мнение потребителей учитывается в рамках исследований рынка, но их роль в создании продуктов и их стоимости остается пассивной. Это традиционный подход к созданию стоимости, однако в цифровом мире производители и потребители не смогут выжить, работая в таких условиях. В цифровом мире темпы изменений возрастают, проблемы охватывают сразу несколько областей, поскольку границы экономических отраслей размываются. Производители не могут тратить несколько лет на разработку технологии, а потребители не могут строить свой бизнес исходя из многолетних планов развития, которые не гарантируют получения того, что им нужно.

Для того чтобы и потребители, и производители могли внедрять инновационные решения, обе эти стороны должны активно участвовать в процессе создания стоимости. Hitachi рассматривает совместное создание стоимости как процесс взаимодействия со своими заказчиками и другими компаниями в рамках единой экосистемы — только так компания может поддерживать развитие инноваций и создавать новые источники прибыли для бизнеса и общества в целом.

Методология Agile

Методологией Agile называют такой подход к ведению бизнеса, при котором продукты или услуги компании регулярно меняются, дорабатываются и модернизируются исходя из рекомендаций конечных пользователей. Эта методология может затрагивать все процессы в компании – от организации ИТ до облика и характеристик продукта, который попадает к клиенту. Все это должно быть обеспечено поддержкой программного обеспечения и технологических решений, ориентированных на итеративную разработку, динамическое формирование требований и их скорейшую реализацию.

В последние десятилетия методология Agile развивается при разработке программного обеспечения, причем она часто применяется в сочетании с практиками DevOps. Если в центре внимания методологии Agile находятся главным образом процессы, то DevOps основной упор делает на автоматизированную сборку, автоматизированное тестирование, непрерывную интеграцию и непрерывную поставку технологий.

В 2018 году мы сможем наблюдать переход на методологию Agile и практики DevOps в области разработки программного обеспечения, при этом их применение распространится в масштабе всего предприятия. Мы знаем, что ключевые идеи цифровой трансформации компании – это, во-первых, максимальнакя финансовая эффективность и, во-вторых, взаимодействие между бизнесом и ИТ, способствующее созданию новых моделей управления компанией, выходу на более широкие рынки и поиску путей взаимодействия с клиентами.

ИТ-подразделение Hitachi Vantara применяло методологию Agile в течение последних двух лет, чтобы стимулировать цифровую трансформацию внутри компании. И результаты оказались весьма впечатляющими.

В подобных условиях переход к методологии Agile – стратегически верный шаг, поскольку множество ИТ-организаций работают по унаследованной разрозненной эксплуатационной схеме, когда администраторы, отвечающие за серверы, сеть, системы хранения данных, базы данных и облачные решения, передают друг другу данные о любых изменениях. Даже когда в ЦОД внедрялись технологии для создания совместных хранилищ данных и устранения этой разрозненности, различные функциональные подразделения по-прежнему фокусировались на своих собственных задачах, а не на задачах бизнеса компании в целом.

Методология Agile предполагает, что в состав межфункциональных групп наряду с представителями ИТ входят также представители бизнес-подразделений. Все они совместно работают над оперативным выпуском решений (каждые две-четыре недели), а ИТ-подразделения в свою очередь могут сосредоточить усилия на значимых для бизнеса результатах и эффективнее обеспечивать их достижение.

ИТ-подразделение Hitachi Vantara под руководством ИТ-директора Рене Маккасл применяло методологию Agile в течение последних двух лет, чтобы стимулировать цифровую трансформацию внутри компании. И результаты оказались весьма впечатляющими. Только за 2017 год наше ИТ-подразделение смогло перейти на новую CRM-систему, которая объединяет данные всех подразделений компании, а также перенести центр обработки данных из Индианаполиса на совместную площадку в Колорадо, откуда мы оказываем услуги дочерним компаниям Hitachi в Северной и Южной Америке. Кроме того, были обновлены веб-службы и благодаря этому налажено нормальное функционирование наших приложений на мобильных устройствах, нам также удалось объединить три компании – Hitachi Data Systems, Hitachi Insight Group и Pentaho – в единый проект Hitachi Vantara, при этом ребрендинг в наших электронных системах и службах поддержки клиентов по всему миру был проведен менее чем за 30 часов!

Во всех этих процессах ИТ-подразделение являлось частью более крупной схемы применения методологии Agile: наш директор по коммуникациям Мэри Энн Галло смогла объединить все заинтересованные в преобразованиях стороны – от отдела продаж до отдела кадров. Вместе они завершили процесс ребрендинга менее чем за 6 месяцев, тогда как по обычной схеме на него ушло бы более года. Таким образом, применение методологии Agile в Hitachi Vantara вышло за рамки разработки программного обеспечения и охватило всю организацию.

Аксиома рынка 2017 года: объемы данных растут. Однако данные не только растут, но и меняются. О том, какие типы данных будут востребованы в наступающем году, а также как их хранить их и как управлять ими, в своем блоге  рассказал  технический директор Hitachi Vantara Хью Йошида.

• Начало: тенденции в области виртуализации и Интернета вещей >>>
• Продолжение: тенденции в области интеллектуального хранения данных >>>

Хью Йошида: « В 2018 году системы анализа видеоконтента станут своего рода "третьим глазом" бизнеса ».

Блокчейн: от моде к зрелости

В настоящий момент развитие  технологий блокчейн  обусловлено двумя факторами. Первый – активное использование криптовалют и впечетляющий рост биткоина. В 2017 году курс биткоина вырос  со 1000 долл.  до более чем  17 тыс. долл.  на момент написания этой публикации! Всю последнюю неделю мы наблюдали лавинообразный рост этой криптовалюты: её стоимость увеличивалась на тысячу долларов  менее  чем за сутки. Одна из причин, определяющих рост популярности биткоина, – его распространение в странах, где остро стоит проблема гиперинфляции. Так, например, в Венесуэле или Зимбабве биткоин служит «стабильной» валютой, тогда как Япония и Сингапур сообщают, что намерены создать фиатные  (то есть не имеющие самостоятельной стоимости. – Прим. ред. ) криптовалюты к 2018 году.  Такие платежные системы будут управляться банками и контролироваться регулирующими органами. Конечные потребители будут использовать их для перевода средств частным лицам и электронных покупок. В свою очередь, чтобы управлять криптовалютными счетами, банки планируют нарастить информационные мощности.

Другой фактор развития блокчейна – применение этой технологии в финансовом секторе для решения  задач, не связанных с   криптовалютами . В следующем году в финансовых организациях постепенно войдет в практику использование систем блокчейн для реализации функций внутреннего регулирования, таких как KYC (информация о клиенте), CIP (программа идентификации клиентов), работа с клиентской документацией, обязательная отчетность и многое другое.

Кроме того, межбанковский перевод средств через абстрактные криптовалюты и блокчейн-журналы скоро выйдет за пределы тестовых транзакций. Так, недавний прорыв в криптографии – изобретение протокола доказательства с нулевым разглашением  (Zero-Кnowledge  Proof) – может устранить одно из самых серьезных препятствий для использования блокчейна в частном финансовом секторе, где данные о транзакциях не должны разглашаться. Прежде пользователи могли сохранять анонимность, однако верификация транзакций осуществлялась таким образом, что все участники сети могли видеть данные о транзакции. Это делало  клиентов,  и  сами банки  уязвимыми перед конкурентами, которые могли извлечь выгоду из информации о совершенной сделке. В 2017 году протокол доказательства с нулевым разглашением уже был внедрен в нескольких блокчейн-системах – например, zCash (ZEC) и Ethereum, и, по прогнозам, в 2018 году будет широко внедряться финансовыми учреждениями. Это может в корне изменить работу ИТ на предприятиях финансового сектора.

Блокчейн позволяет контролировать происхождение тех или иных данных благодаря тому, что  историю  любого материала или продукции в системе можно отследить вплоть до их первого появления. Поэтому в других отраслях, вероятно, начнут появляться прототипы систем со смарт-контрактами для сервисов контроля происхождения и подлинности различных документов. Эти технологии могут применяться в здравоохранении, государственном секторе,  ретейле,  выявлении контрафактных товаров и так  далее. Можно будет, например,  выяснить, где был создан тот или иной товар, отследить происхождение загрязненных продуктов питания или краденых денег, ценных бумаг или драгоценностей.

Эпоха биометрии

Проведенное в 2016 году исследование показало, что среднестатистический англоговорящий пользователь интернета имеет 27 разных учетных записей. А аналитики компании ITPro, к примеру, считают, что к 2020 году среднее количество отдельных учетных записей на одного пользователя может достичь уже 200! Если бы каждая такая учетная запись имела уникальный пароль, управление ими превратилось бы в кошмар. Подумайте о необходимости обновлять эти пароли каждые 90 дней: вам пришлось бы генерировать и отслеживать 800 паролей! В действительности большинство из нас использует одинаковые пароли для тех учетных записей, которые мы считаем не очень важными. К несчастью, хакеры осведомлены об этом, и, узнав один из паролей, они успешно используют его для взлома остальных учетных записей.

Доказано, что уже сейчас  20-символьный пароль можно   с помощью искусственного интеллекта     взломать     за 20 минут. Даже если мы будем строго придерживаться рекомендованных практик создания и обновления паролей, их все равно можно узнать, атаковав стороннюю компанию, как это произошло с бюро кредитных историй Equifax. Таким образом, бизнес постепенно приходят к пониманию того, что объекты-посредники, используемые для нашей идентификации, – пароли, банковские карты, пин-коды – даже при использовании двухфакторной аутентификации можно взломать. Именно поэтому самый распространенный в США идентификатор гражданина – номер карты социального обеспечения – никогда не предполагалось использовать в качестве национального средства идентификации.

В различных отраслях, вероятно, начнут появляться прототипы систем со смарт-контрактами для сервисов контроля происхождения и подлинности различных документов.

Производители смартфонов и некоторые финансовые компании стараются решить эту проблему с помощью биометрических данных человека. Так, правительство Индии сейчас реализует национальную программу идентификации, предусматривающую сканирование радужной оболочки глаза и снятие отпечатков пальцев. Однако при этом очень важно выбрать оптимальный вид биометрии, ведь если ваш отпечаток пальца был «скомпрометирован», его нельзя сбросить, как пин-код или пароль. Мы оставляем отпечатки пальцев повсюду, и легко представить, что злоумышленник может снять их и использовать в своих целях. Поэтому разработчики Hitachi рекомендуют использовать для биометрии не отпечаток, а рисунок вен пальца, который можно увидеть только в инфракрасном свете – это делает его куда более устойчивым к подлогу.

Курс на видеоаналитику

В 2018 году системы анализа видеоконтента станут своего рода «третьим глазом» бизнеса: эти технологии могут предоставить компаниям более глубокие знания о клиентах и рынке, высокую продуктивность и эффективность. Они будут востребованы в целом ряде отраслей, помимо традиционной охраны общественного порядка: от розничной торговли, здравоохранения и автомобильной промышленности до сферы образования и индустрии развлечений.

В сочетании с другой информацией из систем Интернета вещей (IoT) – например, данными GPS с сотовых телефонов и лентами публикаций в соцсетях – видеоданные могут дать предприятиям возможность проводить поведенческий анализ своей аудитории и ближе общаться с рынком. Так,  розничные сети  используют видео для анализа перемещения покупателей и времени пребывания в магазине – это позволяет им  выялять закономерности поведения клиентов и, зная их,  размещать товары на полках и координировать работу консультантов так, чтобы максимально повысить продажи.

В то же время компания Daicel, производитель насосов для автомобильных подушек безопасности и один из клиентов Hitachi, применяет видеоаналитику в системе менеджмента  качества  своих товаров, чтобы снизить затраты на исправление дефектов и устранить коренные причины неисправностей.

Эффективность видеоаналитики во многом зависит от качества входных данных: в следующем году бизнес будет внимателно относиться к тому, чтобы отчищать видео от шумов, стабилизировать изображение и использовать съемку в сверхвысоком разрешении. Таким образом, у технологий видеоаналитики есть все шансы быстро завоевать рынок: они просты в использовании, демонстрируют высокую  окупаемость  инвестиций и способны генерировать ценные для бизнеса знания.

Технический директор Hitachi Vantara Хью Йошида продолжает делиться с читателями своего блога прогнозами развития ИТ на предстоящий год. На этот раз он назвал основные тренды в области интеллектуального хранения данных.

• Начало: тенденции в области виртуализации и Интернета вещей >>>

Хью Йошида: «В 2017 году бизнес встал на путь цифровой трансформации, и первая проблема, с которой ему пришлось столкнуться, – неспособность получить доступ к полезным данным»

Управление данными бизнеса — версия 2.0

В 2018 году бизнесу предстоит кардинально пересмотреть подход к управлению данными. Еще совсем недавно организация работы с корпоративной информацией основывалась лишь на обработке данных и метаданных. Однако сейчас бизнесу необходимо учитывать рыночный контекст и быть достаточно гибким, чтобы адаптироваться к реалиям цифровой экономики и новым типам данных – таким, как криптовалюты, например.

Новые принципы управления данными бизнеса должны учитывать контекст данных. Так, европейские организации вскоре столкнутся с необходимостью выполнять требования нового регулятора: 25 мая 2018 года в силу вступает Генеральный регламент ЕС о защите данных (GDPR). Он затронет все страны, в которых осуществляется обработка персональных данных граждан Евросоюза. Новый регламент вводит более строгие правила по защите персональных данных в Европе, тогда как в России действует собственный закон «О персональных данных», который вкупе с предписаниями так называемого «пакета Яровой» предъявляет к компаниям не менее жесткие требования.

Введение регламента GDPR вызвало в Европе не меньше споров, чем аналогичное законодательство в России, однако предприятиям, которые привыкли работать в отраслях с жестким регулированием, они кажутся вполне обычными. В любом случае, если граждане разных стран постепенно становятся такими же «цифровыми», как и данные, то попытка формализовать общие требования к получению, контролю и использованию информациии кажется вполне разумной. В связи с этим становится очевидной потребность бизнеса в более современных и интеллектуальных инструментах, которые помогут обнаружить нарушение безопасности и уведомить о нем. Таким образом, в наступающем году мы ожидаем рост спроса на технологии, основанные на интеллектуальных функциях адаптации к требованиям регулирующих органов и рынка.

Объектные системы хранения становятся интеллектуальными

В 2017 году бизнес встал на путь цифровой трансформации, и первая проблема, с которой ему пришлось столкнуться, – неспособность получить доступ к полезным данным. Приложения и технологические решения зачастую порождают труднодоступные изолированные «островки» данных, тогда как извлечение и применение нужной информации сопряжено с большими затратами. Такие «островки» создавались с конкретной целью и совсем не обязательно с намерением обмениваться данными. Многие из них содержат данные, которые дублируются или устарели либо еще корректны, но уже перестали использоваться из-за изменений бизнес-процессов или смены владельцев предприятия.

80% усилий, связанных с получением из данных ценной аналитической информации, приходится на кропотливую работу по сбору и подготовке данных

Специалисты по обработке и анализу данных утверждают, что 80% усилий, связанных с получением из данных ценной аналитической информации, приходится на кропотливую работу по сбору и подготовке данных. Концепция озер данных привлекательна, но невозможно просто слить все данные в одну систему. Если эти данные надлежащим образом не очистить, не отформатировать или не снабдить тегами-метаданными, позволяющими учитывать контекст, вы получите не озеро, а болото данных.

Объектные хранилища вмещают огромные объемы неструктурированных данных и даже обладают функционалом поиска и управления метаданными, но им не хватает способности распознавать контекст. В 2018 году объектное хранилище может стать умным: необходимо только получить программное обеспечение, способное выполнять поиск и чтение контента во множестве разрозненных массивов структурированных и неструктурированных данных и анализировать для очистки, форматирования и индексирования. Например, программное средство Hitachi Content Intelligence позволяет извлекать данные из разрозненных массивов и передавать их в рабочие процессы для обработки различными способами.

У нас уже была возможность увидеть эту и другие подобные технологии в действии; так, недавно одна медицинская компания проводила ситуационное исследование данных компьютерной томографии при острых нарушениях мозгового кровообращения. Для этого использовался специализированный сценарий, созданный для синтаксического анализа данных стандарта DICOM, разработанного для хранения медицинских изображений и историй болезни пациентов. Изначально процесс фильтрации и извлечения данных с тегами DICOM занимал 50 часов, однако использование Hitachi Content Intelligence на этапе обработки данных DICOM с набором тех же медицинских изображений позволило сократить время выполнения запроса до 5 минут. Это лишь наглядный пример повышения производительности системы более чем на 99,8% при грамотном использовании средства для умной работы с данными.

• Окончание: блокчейн, биометрия и видеоаналитика >>>

Технический директор Hitachi Vantara Хью Йошида поделился с читателями своего блога прогнозом развития ИТ на предстоящий год и назвал основные тенденции в области виртуализации и Интернета вещей.

Хью Йошида: «Именно в этом уходящем году многие из нас изменили свой подход к использованию технологий»

С точки зрения цифровых преобразований 2017 год стал для рынка переломным. Он не ознаменовался крупными технологическими прорывами, однако именно в этом году многие из нас изменили свой подход к использованию технологий.

В 2017 году большое число бизнес-руководителей всерьез подошли к проектам в области цифровых преобразований и инвестировали в них средства. В свою очередь первые признаки того, что технологиям удалось остановить спад продуктивности предприятий и изменить ситуацию на противоположную, также дали о себе знать.

Формулируя тренды развития ИТ в 2018 году, я решил в большей степени сосредоточиться на переменах в операционной среде, которые, по моему мнению, окажут заметное влияние на рынок технологий. Я планирую подготовить четыре блока прогнозов в разных сферах. Вот первый из них, он посвящен развитию Интернета вещей.

ИТ начнут задействовать платформы Интернета вещей

Применение решений для IoT (Интернета вещей) быстро становится стратегической необходимостью практически для каждой отрасли и каждого сегмента рынка. Такие решения способны дать бизнесу ценную аналитическую информацию, которая незаменима в процессе цифровых преобразований. Чтобы начать использовать решения для Интернета вещей, ИТ-подразделения компаний должны более тесно взаимодействовать с операционными бизнес-направлениями: это позволит им сосредоточиться на реальных задачах предприятия и совместно с топ-менеджментом определить объем и содержание IoT-проекта.

Технологии Интернета вещей способны принести пользу (в виде финансовой прибыли и новых клиентов) компании из любой отрасли, будь то высокоавтоматизированная промышленность или сельское хозяйство. В последнем, кстати, Интернет вещей демонстрирует высокую эффективность: сельскохозяйственные предприятия могут использовать источники актуальной информации о погодных условиях, состоянии почвы, техническом состоянии оборудования, оптимизируя свою деятельность.

От идей к технологиям

Между тем создание IoT-решений может оказаться непростой задачей, если у компании нет базовой архитектуры и глубокого понимания специфики работы с подобными технологиями. Чтобы грамотно моделировать и преобразовывать в цифровую форму объекты и процессы операционной деятельности, бизнесу потребуется ответственно отнестись к выбору IoT-платформы и опытного провайдера услуг.

Построить такую платформу с нуля нелегко; если использовать готовую IoT-платформу наподобие Hitachi Lumada, то получение выгоды ускорится, а ИТ-специалисты смогут сосредоточиться на конечных результатах бизнеса. В зависимости от сложности проекта решение для Интернета вещей должно представлять собой полноценный аппаратно-программный комплекс или распределенную платформу, охватывающую границу сети, шлюзовые устройства, опорную сеть и облако.

Выход на новый уровень виртуализации благодаря технологии производства контейнеров

Приложения Интернета вещей создаются для работы в масштабируемой и гибкой облачной среде. Вполне возможно, что в 2018 году широкое распространение получит технология виртуализации на базе контейнеров, разработанная специально для облака.

Контейнеризация – это метод виртуализации на уровне операционной системы, предназначенный для развертывания и выполнения распределенных приложений на отдельной чисто аппаратной системе или на виртуальном узле с операционной системой. Такие системы представляют собой следующее поколение виртуализации: если традиционная виртуальная машина (ВМ) позволяет абстрагировать устройство полностью, включая ОС, то контейнеры содержат только приложение и все зависимые компоненты, в которых оно нуждается. Таким образом, значительно упрощается разработка и развертывание приложений. Неразделяемые на компоненты приложения можно реализовать в виде микросервисов и выполнять в контейнерах, что позволит достичь большей гибкости, масштабируемости и надежности ИТ-систем.

В контейнерах работают все сервисы Google, от Gmail до YouTube. Еженедельно они создают свыше 2 млрд контейнеров. Контейнеры использует практически каждая общедоступная облачная платформа. Если мы намерены справиться со взрывным ростом объемов данных в эпоху Интернета вещей, от всех корпоративных приложений потребуется такой же уровень гибкости и масштабируемости, каким обладают общедоступные облачные сервисы.

Важным источником прибыли в будущем году станет монетизация данных.

Аналитика и искусственный интеллект

Одно из основных предназначений IoT-платформ – сбор данных для анализа. В решении этой задачи можно и нужно использовать машинное обучение и автоматизацию на базе искусственного интеллекта (ИИ). В 2018 году бизнес оценит реальную выгоду инвестиций в искусственный интеллект, и это направление получит стимул для активного развития.

По мнению аналитиков IDC, у трети компаний из списка Fortune 500 доходы от ИТ-продуктов к концу 2017 года вдвое превысят выручку от остального ассортимента продуктов и услуг. Важным источником прибыли станет монетизация данных: объемы создаваемых в мире данных, в 2015 году составлявшие 10 зеттабайт, к 2025 году возрастут до 163 зеттабайт. Кроме того, IDC ожидает, что более четверти этих данных по своей природе будут данными реального времени, при этом 95% из них будет приходиться на долю Интернета вещей.

«Ерунда на входе – ерунда на выходе»

Подготовка широкого спектра типов данных к анализу – сложнейшая задача, решать которую придется как бизнес-аналитикам, так и работающим с ними группам ИТ-специалистов. Исследования показывают, что специалисты по теории и методам анализа данных затрачивают на сбор необходимой информации 20% времени и 60% – на ее очистку и систематизацию. Собственно, на выполнение анализа остается лишь 20% времени. Именно поэтому бизнес стремится применять инструменты для самостоятельной подготовки данных в сочетании с их интеграцией, бизнес-аналитикой и функциями интеллектуальной обработки. Старый принцип «ерунда на входе – ерунда на выходе» применим и к аналитике. Поэтому работу с данными необходимо начинать с их подготовки: уточнения, комбинирования, предварительной очистки и дополнения. Затем средствами аналитики можно осуществлять операции разработки, оценки, моделирования, визуализации и анализа.

Применение систем ИИ становится обычной практикой при создании потребительских продуктов и голосовых помощников, таких как Alexa и Siri. Специалисты Hitachi считают, что именно взаимодействие искусственного интеллекта и человека принесет реальную пользу обществу. Наша цель – радикально упростить процессы инжиниринга и интеллектуальной обработки данных с помощью таких инструментов, как Pentaho Data Integration. Тогда возможности машинного интеллекта (ИИ + МО) станут более доступными широкому кругу разработчиков и инженеров.

• Продолжение: тенденции в области интеллектуального хранения данных >>>
• Окончание: блокчейн, биометрия и видеоаналитика >>>

Протокол для связи флэш-массива с сервером NVMe over Fabrics создан, чтобы совершить революцию в использовании флэш-технологий. Сегодня рынок решает вопрос его будущего: NVMe over Fabrics нужен сетевой транспорт, и выбрать его не так просто. Менеджер ОЕМ-бизнеса Brocade в России Николай Умнов рассказывает, какие пути открыты перед NVMe сегодня.

Закат интерфейса SCSI

Стремительное развитие бизнеса и ИТ выдвинуло новую аксиому: основная ценность любой компании – это данные, которые она хранит и обрабатывает. Начиная с 60-х годов прошлого века и до настоящего времени основным средством хранения данных были так называемые жесткие, или стандартные, магнитные диски. Изначально они обладали целым спектром преимуществ, однако с течением времени стало очевидным, что эта технология имеет серьезные ограничения по быстродействию, а производительность систем, использующих магнитные диски, не демонстрирует значительных показателей роста. Для сравнения: если за последние десятилетия производительность процессора или памяти выросла на несколько порядков, то производительность жестких дисков выросла максимум в несколько раз. Это не соответствует возможностям современных вычислительных технологий и серьезно тормозит их развитие.

Использование новых флэш-дисков с протоколом доступа NVMe может существенно увеличить производительность СХД

Несколько лет назад на смену жестким дискам пришли твердотельные SSD-диски, или флэш-память. Потенциально твердотельная память содержит в себе огромный потенциал: она дает возможность осуществлять доступ к данным со скоростью в десятки раз выше, чем в случае со стандартными магнитными дисками, тем самым обеспечивает более высокую скорость хранения, более плотное хранение и ряд других преимуществ, ценных для отрасли.

Однако и у SSD-дисков есть слабое место. Дело в том, что классические магнитные диски всегда использовали интерфейс доступа SCSI (Small Computer System Interface), разработанный еще в прошлом веке. Он развивался вместе с технологиями и имел множество инкарнаций, но его фактическую основу так или иначе составляют технологии, разработанные в 1980-х годах. С появлением флэш-памяти стало очевидным, что доступ к ней может быть также осуществлен посредством интерфейса SCSI, однако кардинального увеличения скорости в сравнении с магнитными дисками не будет. Интерфейс SCSI основан на большом количестве промежуточных регистров и не поддерживает распараллеливание задач — иными словами, не рассчитан ни на необходимую флэш-системам скорость передачи данных, ни на возможность мгновенного доступа к ним. Аллегорически использование интерфейса SCSI с флэш-массивами выглядит так, будто кто-то пытается вычерпать бочку воды чайной ложкой.

NVMe: выход на рынок

Для решения этой задачи группа из 13 компаний, называемых NVMe promouter group, взялась за разработку нового программного интерфейса, который позволил бы ускорить доступ к любому типу современной флэш-памяти. При разработке нового интерфейса была использована широко распространенная в индустрии компьютерная шина PCI Express, а в дополнение к ней была разработана спецификация на протоколы доступа к твердотельным накопителям, получившая название NVM Express. NVM в названии спецификации обозначает энергонезависимую память, в качестве которой в SSD повсеместно используется флэш-память типа NAND.

Первая спецификация протокола NVMe состоялась в 2011 году, и к сегодняшнему дню в мире уже выпускается некоторое количество жестких дисков, которые его поддерживают. В сравнении с дисками, основанными на интерфейсе SCSI, их преимущества видны невооруженным глазом. Протокол NVMe обеспечивает увеличение производительности в полтора-два раза даже на существующих технологиях; кроме того, он поднимает скорость передачи данных, сокращая при этом время доступа к ним примерно вдвое. Сам по себе протокол NVMe разрабатывался с учетом перспектив развития флэш-памяти; так, уже сейчас компания Intel создает технологию энергонезависимой памяти 3D XPoint, Первое поколение подобных твердотельных накопителей, согласно анонсу компании, достигнет 95 тыс. операций ввода-вывода в секунду и с задержками порядка 9 микросекунд. А протокол NVMe, в свою очередь, рассчитан на эволюцию флэш-технологий и сможет обеспечить реальную производительность подобных систем.

В поиске NVMe over Fabrics

Что такое внешняя СХД? Фактически это компьютер, на котором установлено большое количество жестких дисков, которые с помощью различных сетей передачи данных подключаются к серверам, рабочим станциям. Использование новых флэш-дисков с протоколом доступа NVMe может существенно увеличить производительность СХД, то есть ускорить работу системы как с точки зрения объема передаваемых данных, так и с точки зрения скорости доступа к ним. Однако в текущей версии протокол NVMe пока не поддерживает работы сетей хранения данных или передачи данных. Для решения этой задачи ассоциация NVMe разработала стандарт спецификации NVMe over Fabrics и представила его участникам рынка. Эта спецификация дает возможность использования различных транспортов для поддержки NVMe в сетевой архитектуре; но какой конкретно из них будет принят рынком и станет стандартом де-факто для центров обработки данных, пока неизвестно. На данный момент наиболее вероятным является использование NVMe с одной из следующих технологий: Fibre Channel, InfiniBand и RoCEv2. У всех представленных вариантов есть свои преимущества и недостатки, однако ни один из них еще не был окончательно принят сообществом.

NVMe over FC

Так или иначе, но в ближайшее время рынок должен будет определиться с наиболее предпочтительным стандартом. Компания Brocade поддерживает ту его версию, в основе которой лежат технологии Fibre Channel. Технология FC дает компаниям, владеющим коммутаторами Brocade пятого и шестого поколения, возможность перейти на использование протокола NVMe, практически ничего не изменяя в своей инфраструктуре. Поколения коммутаторов Brocade, выпускаемые с 2011 года, поддерживают передачу данных NVMe over FC без изменения программного и аппаратного кода. Кроме того, передачу подобных данных поддерживает последнее поколение FC хост-адаптеров – сетевых карт. В некоторых ситуациях с NVMe over FC компании может потребоваться обновление микрокода, но это несложная задача.

Николай Умнов, менеджер ОЕМ-бизнеса Brocade в России: «Наиболее многообещающими из представленных технологий выглядят NVMe over FC и NVMe over RoCEv2»

На данный момент на рынке нет готовой СХД, которая бы поддерживала тут или иную реализацию NVMe over Fabrics. Тем не менее многие компании сообщают о том, что имеющиеся у них системы хранения с флэш-памятью являются NVMe-ready. Иными словами, если на имеющиеся у таких производителей СХД установить NVMe-диски и обновить программный код, системы смогут работать с новыми технологиями, подключаясь к сети с помощью имеющихся сетевых устройств Fibre Channel. На данный момент прототипы технологии NVMe over FC уже демонстрируют ускорение доступа к данным на 55-60%, а после появления новых типов памяти эта цифра продолжит расти.

Кроме того, устройства Fibre Channel и Brocade дают возможность в одной инфраструктуре сочетать разные типа технологий: СХД может работать как с магнитными дисками с интерфейсом SCSI, так и с новыми дисками с протоколом NVMe и обмениваться данными через одно и то же сетевое устройство. Это представляет особую выгоду для бизнеса, поскольку у любой компании – большой или малой – априори много оборудования, значительная часть из которого не нуждается в увеличении производительности и будет в дальнейшем работать по протоколу SCSI.

Немаловажным фактором для бизнеса является и то, что FC – проверенные временем технологии. В свое время многие передовые решения казались перспективными с точки зрения возможного технологического преимущества, однако не состоялись в реальности и не были приняты рынком – их было слишком тяжело внедрить, они требовали слишком серьезных перемен в инфраструктуре. Fibre Channel привлекателен своей надежностью; так, компания Brocade умеет отслеживать подобный трафик, управлять им, анализировать его и при этом не проигрывает в скорости доступа к данным. Подобные технологии уже признаны рынком: во всех современных организациях сегодня существуют ЦОД, где используются сети хранения данных, построенные на протоколе FC. Возможности, предоставляемые Fibre Channel, для современного бизнеса имеют ключевую роль: если компания не может увидеть и измерить свои данные, она не может ими управлять.

Для многих компаний решающим фактором остается и то, что FC не моновендорная технология. Помимо Brocade, коммутаторы Fibre Channel производит компания Cisco – их решения также поддерживают технологии NVMe over FC на существующем оборудовании. Таким образом, FC позиционирует себя не как закрытая, узкопрофильная инновация, а как индустриальный стандарт, поддерживаемый многими участниками рынка.

NVMe over InfiniBand

Технология NVMe over FC проигрывает технологии InfiniBand только по одному пункту – скорости доступа к данным. Однако ключевым недостатком технологии InfiniBand по-прежнему является ее высокая стоимость – при том, что подобные решения очень узко используются в ЦОД, в основном только для построения высокопроизводительных кластеров. При этом для того, чтобы внедрить сеть передачи данных на технологиях InfiniBand, компания должна закупить новое коммутирующие оборудование, сетевые интерфейсы, как в СХД, так и в серверы. Как правило, ЦОД оборудованы двумя сетями: передачи данных IP и хранения данных SAN. На данный момент построение третьей сети, основанной на технологиях InfiniBand, выглядит для предприятия чересчур затратным и непрактичным. Хотя технологии InfiniBand и показывают впечатляющие результаты по скорости доступа к данным, они не масштабируются, то есть могут существовать только в пределах одного центра обработки данных. Функцию связи нескольких ЦОД между собой InfiniBand не поддерживает, в то время как Fibre Channel может выходить за пределы ЦОД и масштабироваться почти на любые расстояния.

NVMe over RoCEv2

Следующий вариант, широко продвигаемый многими компаниями, – NVMe over IP, или подключение через различные IP-сети, сети передачи данных. Преимущество данной технологии в теории понятно: сети передачи данных есть везде, в любом ЦОД так или иначе существуют серверы, которые связаны между собой с помощью сетей передачи данных. Имеющиеся на рынке решения показывают неплохие результаты по быстродействию. Весьма вероятно, что наибольшую конкуренцию технологии NVMe over FC составит технология NVMe over RoCEv2. RoCEv2 – один из вариантов передачи данных по сетям IP. Однако подключение через IP само по себе не лишено проблемных моментов, в числе которых сложности протоколов и сложности настройки подобных сетей. Кроме того, возникает организационный вопрос, связанный с сетями IP: для осуществления передачи данных NVMe over RoCEv2 требуется включение специальных протоколов внутри сетей IP, которые обычно остаются выключенными за ненадобностью для стандартных сетей передачи данных. Кроме того, для работы с нормальной скоростью подобным решениям требуются специализированные сетевые карты, которые нужно устанавливать в серверы: текущие сетевые карты, как правило, не поддерживают этот протокол.

Производители СХД в один голос заявляют: если какая-то организация хочет строить SAN-сеть, эта сеть должна быть изолирована вне зависимости от типа используемых протоколов. Иными словами, совмещение сетей передачи данных LAN и хранения данных SAN приводит к плохим последствиям: трафик сетей начинает конкурировать между собой, и инфраструктуру становится тяжело поддерживать. Как правило, сетями LAN в больших компаниях управляют централизованные сетевые департаменты, в то время как сетями SAN управляют люди, которые отвечают за хранение данных, администраторы СХД либо системные администраторы, относящиеся к совершенно другим департаментам. В данном случае координация их достаточно сложна. Возможно, именно поэтому сети хранения данных, построенные на IP-технологиях, пока не получили достаточного применения в отрасли, хотя на них и возлагали большие надежды.

NVMe-эволюция

Наиболее многообещающими из представленных технологий выглядят NVMe over FC и NVMe over RoCEv2. Когда в 2017-2018 году начнется поступление на рынок NVMe устройств СХД, между двумя этими решениями начнется конкуренция, и время выявит победителя. FC – устоявшаяся технология, имеет большое количество инсталляций в ЦОД и позволяет легко запустить оборудование на существующей инфраструктуре. Сеть RoCEv2 также может быть основана на имеющейся инфраструктуре – сети передачи данных. Кроме того, на данный момент эту технологию поддерживает большое количество компаний, производящих сетевое оборудование. Ожидается, что первые системы хранения, основанные на технологиях NVMe over Fabrics, появятся на рынке в течение ближайших месяцев. Далее последует принятие новых решений рынком, и, вероятно, в 2018-2019 годах – эволюция инфраструктуры по замене текущих СХД на новые, поддерживающие протокол NVMe.

Искусственный интеллект – уже реальность

У искусственного интеллекта нет определения. Точнее, нет единого определения, признанного научным сообществом, – впрочем, единого определения у человеческого интеллекта тоже нет.

Человечество уверено, что ИИ, обладающий личностью или сознанием, – выдумка научной фантастики. Так это или нет, по прогнозам ученых, мы узнаем через 40-60 лет. Но уже сегодня можно сказать, что искусственный интеллект, который может налаживать производство, управлять автомобилями и предсказывать преступления, не будущее и не художественная литература, а реальность.

Тест Тьюринга Отождествлять ту или иную технологию с понятием «искусственный интеллект» ученые начали после появления теста Тьюринга – эмпирического теста, идею которого предложил английский ученый Алан Тьюринг. Он задался целью определить, может ли машина мыслить. Алан Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить Стандартная интерпретация этого теста звучит так: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем разговаривает — с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Участники теста не видят друг друга. Если судья не может определенно сказать, кто из собеседников – человек, считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не ее возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст» — например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна осуществляться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило все еще действует, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

Интеллект или не интеллект?

Характерная черта искусственного интеллекта – способность к самообучению. «Сегодня человека окружает так много инноваций, что зачастую ответить на вопрос, что является ИИ, а что – нет, очень затруднительно, – рассказывает Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Data Systems (HDS) в North EMEA. –Так, например, поисковик Google – это не искусственный интеллект: в основе его алгоритмов лежит так называемый контекстный поиск (поиск фрагментов текстовых записей путем их сравнения с заданной пользователем последовательностью символов), а не смысловой».

Беспилотный автомобиль Google – уже искусственный интеллект.

В то же время беспилотный автомобиль Google – уже искусственный интеллект. Технологии анализа данных, которые он использует, исследуют информацию с карт, датчиков, камер и контроллеров и на ее основе выстраивает траекторию своего движения.

«Сегодня вся мировая экономика находится в стадии перехода к новому технологическому укладу, основу которого составляют системы ИИ и роботизированные решения, — говорит Ольга Ускова, президент компании Cognitve Technologies. – На наших глазах продукты приобретают принципиально новые качества. Из объектов становятся мыслящими субъектами, способными принимать решения. В этом смысле применение систем ИИ позволит существенно повысить эффективность, качество и удобство продуктовых направлений, создать новые сегменты услуг».

Интеллект для предсказаний

Если машину можно научить, например, анализировать десятки тысяч различных переменных, выявлять повторяющиеся шаблоны (паттерны) и делать на их основе прогнозы на будущее, она заинтересует уже не только ученых, но и государство, и бизнес. Так, разработчики компании Hitachi утверждают, что с помощью искусственного интеллекта можно заблаговременно предсказывать преступления.

Разработчики Hitachi утверждают, что с помощью искусственного интеллекта можно заблаговременно предсказывать преступления

До сегодняшнего дня такие технологии напоминали мир голливудских блокбастеров. Именно о предсказании преступлений, к примеру, идет речь в фантастическом триллере «Особое мнение» с Томом Крузом. Однако вместо мутантов-провидцев в Hitachi Data Systems для предупреждения преступлений используют высокие технологии, в основе которых лежит машинное обучение.

Технология, предложенная HDS, представляет собой комплекс связанных между собой решений, включающий системы видеонаблюдения, мониторинга и аналитики. Технология, получившая название Hitachi Visualization Suite, собирает информацию с датчиков, в том числе с камер видеонаблюдения, добавляет к ним данные из Интернета и контекстуальные данные о преступлениях за прошлые периоды из систем управления записями, после чего применяет к собранным сведениям то, что и называется машинным обучением. При этом используется известный язык программирования R, который «перемалывает» всю полученную информацию для поиска паттернов, не обнаруженных людьми.

«Человек просто не в состоянии справиться, когда речь заходит о десятках или сотнях переменных, которые могут повлиять на потенциальное преступление, – рассказывает Даррин Липском, один из основателей компаний Avrio и Pantascene – изначальных разработчиков технологии мониторинга преступлений, которую приобрела компания Hitachi. – Важно учитывать максимальное количество доступных факторов: социальные сети, близость к учебным заведениям или станциям метро, сведения с датчиков выстрелов и звонки в службу спасения, погоду».

Таким образом, технология анализирует множество различных переменных по уже случившимся преступлениям: кто и когда их совершил, где, какие события этому предшествовали, какие данные из Интернета из социальных сетей указывали на преступление и т. п. После чего выделяет среди них закономерности, затем «запоминает» их и, исследуя вновь поступившие данные, анализирует их, исходя уже из собственного «опыта».

Предсказание будущего на практике

Данная технология способна отфильтровать все сообщения в Twitter, привязанные геотегами к определенному месту на карте для поиска значимых слов. «Преступники, к примеру, используют различные ключевые слова для обозначения предстоящих встреч или действий, – рассказывает Липском. – Наш подход позволяет вычленить нечто аномальное, например слово, не соответствующее теме, или крайне частое, привязанное к географическому положению употребление определенного слова, тогда ему назначается более высокий весовой коэффициент».

«Средний» ИИ ориентирован на анализ Больших данных и датчиков устройств Интернета вещей и может принести пользу не только компаниям, но и обычным людям.

Применение этой технологии на практике напоминает сцену из «Особого мнения», где шеф Андертон стоит перед огромным экраном, на котором вся доступная информация показана в виде таблиц, шкал и графиков. Машина сделала свои прогнозы и представила их в визуальном интерфейсе, где карты с цветовым кодированием показывают интенсивность различных криминальных показателей. Система может указать на определенное место с точностью до 200 квадратных метров и присвоить ему уровень потенциальной угрозы в диапазоне 0-100%

По мнению Ольги Усковой, безопасность – одна из основных задач искусственного интеллекта, в частности беспилотного транспорта. «Если сегодня, по данным Всемирной организации здравоохранения, на дорогах мира гибнет более 1,2 млн человек, то с приходом беспилотников, например, ситуация изменится на порядки. Это число, по разным прогнозам аналитико, составит сотни, если даже не десятки человек в год. Более того, и эти цифры будут постоянно снижаться, поскольку системы ИИ постоянно самообучаются и совершенствуются. Причины, приводящие к авариям, будут учитываться в интеллектуальных алгоритмах и, в отличие от человека, больше повторяться не будут», — отмечает эксперт.

У ученых существует представление о сильном, среднем и слабом ИИ: первый тип интеллекта еще пока не разработан, тогда как последним, слабым, мы пользуемся каждый день, когда обращаемся к подсказкам Siri или Google-переводчику. В данном случае мы имеем дело даже не с сильным искусственным интеллектом, который мог бы рассуждать, обучаться без прописанных программ и даже делиться мнением. «Подобные разработки Hitachi являются примером среднего ИИ – AGI (artificial general intelligence). Он ориентирован на анализ Больших Данных и датчиков устройств Интернета вещей и может принести пользу не только компаниям самого разного рода и масштаба, но и обычным людям», – считает Ирина Яхина.

Основная идея Altyn-i заключалась в том, чтобы избавить людей от хождений по отделениям банка и сберечь их время

Клиенты сегодня предъявляют весьма строгие требования к банкам, которые их обслуживают: банковские услуги должны быть оказаны в любое время суток, через любое мобильное устройство и в любом месте, где бы клиент ни находился. Чтобы выполнить требования столь строгой аудитории, работающий в Казахстане Altyn Bank в марте 2016 года объявил о запуске цифрового банка Altyn-i . По сути, это прямое воплощение новой бизнес-модели — с новой организацией бизнес-процессов и новой ИТ-инфраструктурой, которая работает параллельно с прежней, нацеленной на оказание финансовых услуг традиционным способом. Однако не исключено, что в будущем цифровой банк, рассчитанный в первую очередь на обслуживание розничных клиентов, полностью заменит традиционный.

Для самых взыскательных клиентов

Каждому из нас хоть раз в жизни довелось столкнуться в физическом отделении банка с очередями, которые выстраивались к операционистам, банкоматам или терминалам. При этом далеко не всякий вопрос клиенты традиционного банка могут решить быстро и без лишней бюрократии. Современные же технологии избавляют от многих неудобств, с которыми сталкиваются посетители банковских офисов. Кроме того, цифровая эпоха сформировала определенный тип людей, принципиально избегающих очного общения с сотрудниками банков.

Большинство пользователей банковских сервисов сегодня предпочитают получать финансовые услуги удаленно — просто потому, что это удобно и экономит время, в особенности если речь идет о жителях мегаполисов.

Основная идея при создании Altyn-i заключалась в том, чтобы люди могли стать клиентами банка не выходя из дома, а также чтобы помочь розничным клиентам сберечь время, предоставив им возможность получать дистанционно все банковские услуги. Для этого нужно было создать вариант банка без отделений, который бы быстро и максимально удобным способом предоставлял банковские услуги, необходимые в повседневной жизни каждого человека.

Олег Добжаев: «Как мы и ожидали, выросли не только объемы данных, но и требования к их хранению».

По словам Олега Добжаева, директора по ИТ АО «Altyn Bank», при проработке идеи проекта Altyn-i его команда в значительной мере опиралась на «Манифест клиента цифрового банка», описанный в статье «Создание розничного банка будущего» (Bain & Company, 2014) . Основные идеи «Манифеста клиента» следующие:

1. Вы цените меня как важного клиента и потому заботитесь обо мне.
2. Я легко могу найти простую, понятную информацию о продуктах и услугах банка.
3. Я легко могу получить квалифицированную помощь и совет, когда это удобно мне.
4. Я могу начать транзакцию в одном устройстве и спокойно завершить ее в другом.
5. У меня есть доступ ко всем моим счетам на всех устройствах.
6. Я могу проводить все мои транзакции в цифровых каналах.
7. Я могу осуществлять покупки, платежи и переводы со своего смартфона.
8. Я легко могу давать обратную связь, включая социальные медиа, и мой банк быстро решит мой вопрос.

Основными факторами, оказавшими влияние на решение о запуске полностью цифрового банка, стали глобальные тенденции цифровой трансформации бизнеса и повсеместное проникновение мобильного Интернета.

Выгоды банка от данного проекта связаны с укреплением позиций в розничном сегменте, причем среди той части его клиентов, которые хорошо воспринимают современные технологии и готовы использовать инновационные продукты. В свою очередь, клиенты благодаря реализации проекта получают широкий спектр банковских услуг в любое время и в любом месте, находясь в комфортных для себя условиях.

Для реализации этой идеи была разработана цифровая платформа, которая призвана полностью исключить физический контакт клиента с банком. Кроме того, были спроектированы и внедрены и другие автоматизированные приложения для управления цифровым банком, в том числе и бэк-офисные системы.

Чтобы координировать развитие Altyn-i, был создан проектный офис, куда вошли сотрудники, отвечающие как за ИТ-составляющие нового проекта, так и за связь технологий с бизнес-моделью. На все бизнес-процессы цифрового банка его работники смотрят прежде всего глазами клиента. Основная цель — сделать банковскую услугу такой же простой и легкой, как пользование современными гаджетами, для чего были максимально упрощены и ускорены банковские бизнес-процессы.

Новый подход к работе с данными

Еще на этапе разработки проекта стало очевидно, что новые клиенты банка, привыкшие жить в цифровом пространстве, принесут с собой огромное количество новых данных, которые будет необходимо хранить и анализировать. «Как мы и ожидали, выросли не только объемы данных, но и требования к их хранению. Системы хранения сегодня должны работать гораздо производительнее, чем раньше, причем хранение данных должно быть организовано так, чтобы мы смогли быстро предоставлять необходимую информацию руководству, маркетингу и другим заинтересованным подразделениям», — говорит Добжаев.

Для реализации проекта Altyn-i была разработана цифровая платформа, призванная полностью исключить физический контакт клиента с банком

Для развертывания новых систем банк приобрел системы хранения данных Hitachi Data Systems. «Изучив рынок, мы пришли к выводу, что именно технологии Hitachi подходят для цифровой трансформации нашего бизнеса: они обеспечивают надежное хранение данных, высокую производительность и при этом имеют разумную стоимость», — отмечает Добжаев.

В настоящий момент с помощью СХД Hitachi обрабатывается более 200 Тбайт данных. «Мы уверены, что это не предел, так как бизнес цифрового банка растет, клиентская база расширяется, происходит постепенное увеличение количества операций, совершаемых клиентами, и соответственно растет объем данных, — комментирует Добжаев. — Переход на системы HDS обеспечил существенный рост производительности бизнес-приложений, что в свою очередь позволило нам увеличить приток клиентов и объем обрабатываемых операций».

На основе СХД Hitachi сегодня работают все бизнес-процессы банка: регистрация клиентов, открытие депозитов, выдача кредитов и многие другие. Соответственно и все бизнес-решения, которые в настоящий момент используются в банке, также работают на основе СХД Hitachi. В их числе системы управления бизнес-процессами и управления контентом, средства бизнес-аналитики, CRM-система Oracle Siebel и скоринговая система SAS.

Стремясь усовершенствовать процессы принятия решений по кредитам, банк в настоящее время планирует работы по сбору и анализу данных из социальных сетей, поэтому в ближайшее время объемы данных наверняка стремительно вырастут.

«На основе имеющихся данных о клиентах мы проводим скоринговый анализ и принимаем решение о выдаче кредита, — поясняет Добжаев. — Также мы отслеживаем активность клиентов, чтобы понять, где и как мы можем быть им полезны. Чтобы стимулировать клиентов, проводим акции, даем возможность выгоднее проводить платежи — предоставляем скидки, организуем совместные акции с платежными системами".

Для оперативного анализа данных в проекте Altyn-i внедрен BI-инструмент компании Tableau. Сейчас им пользуются многие подразделения банка: топ-менеджеры с его помощью ежедневно получают сводную оперативную отчетность, проектная команда цифрового банка анализирует данные об активности клиентов по регионам, браузерам и устройствам. Сделанные наблюдения и выводы учитываются при принятии решений о дальнейшем развитии не только систем, но и бизнеса банка.

Внедрение СХД Hitachi помогло снизить издержки ИТ-департамента и повысить эффективность его процессов. «Многие ИТ-операции теперь автоматизированы, и администраторам стало значительно легче отслеживать работу систем, — комментирует Добжаев. — Системы хранения Hitachi легко интегрируются с VMware, благодаря чему мы стали использовать гораздо больше виртуализованных систем. Их стало легче масштабировать, проще отслеживать текущее состояние. Используя технологии Hitachi, наши ИТ-специалисты самостоятельно разработали систему мониторинга, которая обеспечивает быструю реакцию на возможные сбои. За все время эксплуатации оборудования Hitachi в системах не было ни одного сбоя».

Финансовая омниканальность

Омниканальность была одной из ключевых идей проекта Altyn-i

Важной частью проекта стала реализация омниканального подхода к работе с розничными клиентами. «Омниканальность была одной из ключевых идей проекта: клиент, начиная какое-то действие, скажем в веб-приложении, должен иметь возможность продолжить его в мобильном приложении или наоборот, — поясняет Добжаев. — И сейчас, например, если клиент начал оформлять кредит на компьютере, ввел заявку, а его отвлекли и он прервал процесс, то он может продолжить процедуру оформления кредита через мобильное приложение в любом удобном для него месте и в любое время».

Составной частью омниканального взаимодействия стал контакт-центр банка. Сейчас его функцию выполняет подразделение, получившее название «Универсальные банкиры». По сути, это удаленно работающие консультанты, которые в случае необходимости помогают клиенту успешно завершить операцию либо объясняют, как ее осуществить. В качестве рабочего инструмента «Универсальные банкиры» используют CRM-систему Oracle Siebel.

Автоматизированный бизнес

Современный цифровой банк не может позволить себе заставлять клиента ожидать принятия решения по его кредитной заявке. «Клиент скорее потратит время на поиск другого банка, чем на пустое ожидание, — считает Добжаев. — Мы осуществили полную автоматизацию скоринговых процессов, благодаря чему банк может быстро анализировать данные клиента и принимать решение о выдаче кредита практически мгновенно — даже в выходной день или в нерабочее время». Сейчас автоматизация скоринга реализована в банке с использованием двух систем, дублирующих друг друга, — скорингового решения компании SAS и сервиса от компании «Первое кредитное бюро». Необходимость дублирования вызвана тем, что в системе ПКБ накоплена богатая кредитная история, тогда как данные для системы SAS пока еще не достигли достаточного объема, и скоринговая система SAS находится на стадии обучения.

Как отмечает Добжаев, в ходе проекта немалых усилий потребовала интеграция, поскольку для реализации Altyn-i понадобилось состыковать и добиться согласованной работы 12 отдельных информационных систем: «Для Altyn-i мы, по сути, строили ИТ-инфраструктуру с нуля, а также реализовали интеграцию с нашей автоматизированной банковской системой, которая работает одновременно с Altyn-i и с Altyn Bank, причем с соблюдением всех регуляторных требований».

По данным исследований, 65% россиян называют экологическую обстановку в своих городах и регионах неблагополучной. 59% опрошенных встревожены загрязнением водоемов, 52% – состоянием воздуха, 36% – обилием мусора и загрязненностью почвы, еще 35% жалуются на плохую питьевую воду. Почти 60% россиян отметили, что загрязнение окружающей среды приводит к ухудшению их здоровья.

Одной из главных проблем экологии при этом остается нерациональный подход к получению энергии: мы до сих пор получаем тепло и топливо из горючих ископаемых – нефти, природного газа, торфа, угля. Не только их использование, но и даже сам процесс их добычи приводит к выбросу в атмосферу большого количества углекислого газа, различных сернистых соединений, оксида азота – а кислорода, напротив, становится меньше. От этого меняется климат, наше здоровье и природа вокруг нас – нерациональное использование природных ресурсов оборачивается безумной энтропией: мы не можем жить без топлива, но разрушаем сами себя, не в силах отменить индустриальную революцию.

Микросеть снабжает определенный район энергией точно так же, как Wi-Fi снабжает интернетом свою зону покрытия.

Что такое микросети?

Микросеть или Smart Microgrid – это комплекс зданий (офис-парк, кампус, жилой комплекс или целый населенный пункт), обладающий собственными генерирующими мощностями. На его территории создается внутренняя сеть распределения и внутренний источник энергии. Она также зависит от единой энергосистемы и вряд ли сможет когда-нибудь полностью отказаться от ее ресурсов – однако может в любой момент отключиться и продолжительное время жить собственной, обособленной жизнью, питая людей электричеством и теплом.

«Принцип работы микросетей похож на принцип работы сети Wi-Fi, – рассказала Ирина Яхина, Директор по технологиям Hitachi Data Systems (HDS) в North EMEA, – Микросеть снабжает определенный район энергией точно так же, как Wi-Fi снабжает интернетом свою зону покрытия. Если объединить несколько сетей для разных районов в один кластер, они смогут брать энергию друг у друга – так же, как в случае сбоя одного сетевого узла в интернете, трафик начинает работать с другими узлами».

Правда, подобная работа микросетей возможна только при достижении высокого уровня устойчивости сетей, интеграции распределенных генерирующих мощностей и систем хранения энергии. Но в этом случае, по мнению американского журналиста Говарда Болдуина, Smart Microgrid – это энергетические сети эпохи Интернета.

Причем тут экология?

Микросети позволяют использовать электроэнергию экономнее: так, микросеть, снабжающая населенный пункт, берет у основной электросети ровно столько энергии, сколько действительно необходимо горожанам. Соответственно, электросеть не производит излишков энергии, не сжигая лишнее топливо и не угрожая тем самым окружающей среде. Цена электричества для конечного пользователя от этого тоже, кстати, падает.

Ирина Яхина: «Технологии помогают бизнесу и обществу лучше узнать друг друга».

Но главное преимущество микросетей заключается в том, что они являются самым эффективным способом распространения электричества, выработанного альтернативными источниками энергии. Так, некоторые компании, занимающиеся разработкой Smart Microgrid, используют в качестве источника энергии солнечные батареи. К примеру, предприятие General Microgrids с помощью альтернативных источников энергии электрифицирует сельские районы Кении и Индии: вместо того, чтобы строить длинные линии электропередач, компания передает энергию с помощью распределенных систем микросетей.

Компания Hitachi также занимается разработкой микросетей Microgrid. «К этому наших разработчиков подталкивает беспокойство о том, к каким природным катаклизмам могут привести изменения в экологии. В экстренных ситуациях людям необходимы свет и тепло – но когда в 2012 году ураган «Сэнди» обрушился на Карибы и Восток США, только в одном Нью-Йорке без электричества остались около 8 миллионов человек. Однако некоторые американские университеты, использовавшие микросети для питания своих кампусов, продолжали генерировать энергию. В России, где климат жестче, а природные катаклизмы также не являются редкостью, эта технология пришлась бы как нельзя кстати», – пояснила Ирина Яхина.

Где взять альтернативную энергию?

Солнце. Методов получения солнечной энергии масса: от небольших панелей до целых гелиостанций. В разработке уже находятся оконные солнечные батареи и даже космические солнечные станции – проще говоря, панель с фотоэлементами можно прикрутить в любом месте, где хотя бы иногда светит солнце. Конкурентоспособность этой технологии будет расти, однако для этого потребуется время: технология производства может быть совершеннее, а сами солнечные батареи – дешевле. К тому же, экономическая эффективность солнечной энергии доказана уже даже в России: так, в Якутии использование солнечных батарей в небольших обособленных энергосистемах оказывается дешевле, чем энергия дизельных станций, работающих на топливе, – она дорого обходится городам из-за проблем с доставкой.

Ветер. Ветряные электростанции очень органично вписываются в любой ландшафт – удивительно, что природа не создала их сама. Кроме того, они достигли определенного совершенства в технологическом и экономическом плане и понемногу начинают «выдувать» с рынков поставщиков горючего топлива. Однако ветряным электростанциям нужны просторные территории – чем европейские страны, к примеры, редко располагают. «Ветряки» можно устанавливать и в море – но это требует куда больших затрат.

Океан. Энергия приливов и отливов в меньшей степени зависит от погодных условий, чем солнечные и ветряные электростанции. Но в отличие от гидроэнергетики, она вряд ли сможет себя окупить – впрочем, гидроэнергетику вряд ли можно назвать экологически чистым способом получения энергии. Более перспективной может стать технология «подводного ветряка», приводимого в действие приливными течениями.

Вулканы. Энергия тепла подземных лавовых потоков обеспечивает 27% электроэнергии Филиппин и 30% Исландии. Запасы геотермальной теплоты в 35 млрд раз превышает годовое потребление энергии всего человечества. В Исландии 80% жилых домов обогревается с помощью горячей воды, добытой из геотермальных скважин под Рейкьявиком. Однако геотермальная энергетика естественным образом ограничена районами вулканической активности, к тому же естественные изменения земной горы делают производство такой энергии нестабильным.

Термоядерный синтез. Суть получения такого рода энергии заключается в объединении более легких атомных ядер в более тяжелые. Атомные осколки водородной плазмы – ядра и электроны – при колоссальной температуре разгоняются до огромных скоростей и налетают друг на друга с такой силой, что преодолевают свое взаимное электрическое отталкивание и сливаются воедино. Тогда из двух ядер обычного («легкого») водорода, получается ядро тяжелого водорода — дейтрон. Вместе с тем вылетают прочь отходы реакции – электрон и нейтрино. Так в результате реакции синтеза освобождается термоядерная энергия. В классическое физике феномен образования дейтрона попросту не существует – протоны должны отталкивать друг друга. Объяснить выделение термоядерной энергии смогла лишь квантовая механика – и благодаря ее стараниям к 2025 году на юге Франции будет достроен Международный экспериментальный термоядерный реактор (стоимость которого уже превысила €19 млрд). Возможно, он навсегда перевернет наше представление об энергии.

Возобновляемое будущее

«Это означает, что с каждым годом микросети как способ распространения и эффективного использования «зеленой» энергии будут становиться все более и более востребованными. Но это далеко не единственный способ сделать жизнь людей более здоровой, безопасной и комфортной. HDS участвует в программах создания и развития «умных» городов – на сегодняшний день совместно с властями Копенгагена мы запустили проект «Городской базы обмена данными» (City Data Exchange) – первой цифровой площадки, где общественные и частные данные стали доступными для любого бизнеса и каждого гражданина. Мы стимулируем бизнес к внедрению «умных» городских программ – ведь такие технологии, как аналитика Больших данных и информации с устройств Интернета вещей могут многое дать для грамотной организации дорожного движения, интеллектуального управления и «умного» использования цифровых городских сервисов. Таким образом, технологии помогают бизнесу и обществу лучше узнать друг друга», – считает Ирина Яхина.

Буксиры, баржи, паромы – источник дохода для американской компании Caterpillar Marine, крупнейшего производителя судовых дизельных двигателей. Суда с оборудованием Caterpillar – не собратья речным трамвайчикам: чаще всего это грузовые баржи или крупные паромы, которые должны работать круглосуточно, иногда в отсутствии команды и механиков. Под обшивкой таких судов скрыт сложный технический механизм: дизельные двигатели, насосы, навигационное оборудование, холодильные установки и системы отчистки воды. Весь этот набор техники должен работать в суровых погодных условиях, подвергаясь солевой коррозии, морской качке и перепадам давления.

И иногда машины ломаются.

Большие данные против морской соли

Руководство компании Caterpillar решило оптимизировать затраты на топливо и обслуживание производственного оборудования, а также сократить время внеплановых простоев судов в случае поломки. И на помощь пришли инновационные технологии. Компания воспользовалась системами для прогностических исследований и анализа Больших данных на базе программного обеспечения от Pentaho. С помощью датчиков, встроенных в бортовое оборудование, клиенты Caterpillar могли определять возникающие неисправности, анализируя показатели давления и температуры. Технологии, которые использует Caterpillar Marine, дискретизируют данные со средней частотой от 1 до 20 000 раз в секунду. Каждые 15 минут бортовая система Caterpillar Marine анализирует собранные данные и передаёт их на берег для более детального изучения – все это дало собственникам судов возможность заранее планировать техобслуживание, избегать простоев и финансовых потерь.

Сбор данных с кораблей и последующий их анализ обеспечивают собственникам судов возможность заранее планировать техобслуживание, избегать простоев и финансовых потерь.

«История успеха Caterpillar – это западный опыт. В России множество компаний имеют схожие задачи – рассказывает Петр Травкин, руководитель направления Big Data в компании Hitachi Data Systems, – Нефтегазовая промышленность, машиностроение, металлургия, транспорт – это лишь немногие отрасли, нуждающиеся в выработке эффективных технических решений в области управления процессами, предупреждающими отказ оборудования на производстве». По словам эксперта, сегодня поставщики технологических решений наблюдают рост интереса руководства компаний к прогностической аналитике – ведь в крупных компаниях ущерб от остановки производства, случившейся из-за технических проблем, может быть весьма значительным.

Море техники

В свою очередь, компания Caterpillar использует Большие данные и прогностическую аналитику на базе программного обеспечения от Pentaho, чтобы помочь клиентам эффективнее управлять ресурсами своих судов. Главными преимущества решений Pentaho специалисты Caterpillar называют возможность интегрировать и преобразовывать данные: всю информацию с судов, которая касается температуры, давления и географических координат, можно преобразовать в единый формат и проанализировать. После того, как данные объединяются и исследуются, руководство компании старается понять, что они значат в контексте производительности всего судна.

Решение Pentaho помогает Caterpillar Marine сосредоточиться на визуализации происходящего на суднах и создании многофакторных моделей на основе полученной информации.

Кроме того, судовладельцам предоставляется информация о производительности оборудования на каждом их судне: так, в 2015 году Caterpillar Marine приобрели технологию от компании ESRG Technologies Group для мониторинга эффективности оборудования, способную заставить приборы и агрегаты судна работать с максимальной отдачей и долго оставаться в строю. Эта система анализирует показатели сенсоров и датчиков, установленных на оборудовании, и предупреждает, если какие-либо характеристики отклонились от заданных параметров и механизм может скоро сломаться. Так, в одном из рабочих случаев система обнаружила, что давление в масляных насосах на судне начинает падать за семь дней до их поломки, а за четыре дня до выхода из строя это падение усиливается. Компания Caterpillar Marine получила подтвержденную модель развития аварийной ситуации и предложила клиенту перейти от жесткого расписания ремонтов масляных насосов к ремонтам по требованию. Результат от инвестиций в оборудование не заставил себя ждать: решения предиктивной аналитики позволили каждому клиенту компании Caterpillar сэкономить до $35 тыс, сократив затраты обслуживание своих судов, а сама компания, в свою очередь, сумела расширить аудиторию своих клиентов за рамки судовых предприятий.

Достичь таких успехов удалось благодаря специальному дата-центру Caterpillar Marine, оборудованному программными продуктами Pentaho Data Integration. Разрозненные данные, получаемые с судов, здесь приводятся в единый вид и загружаются в аналитическую систему. По словам руководства Caterpillar Marine, решение Pentaho помогает им сосредоточиться на визуализации происходящего на суднах и создании многофакторных моделей на основе полученной информации. А клиенты компании, в свою очередь, могут наглядно увидеть, как взаимодействуют и влияют друг на друга различные характеристики их оборудования. К примеру, такие данные могут содержать информацию о потреблении горючего, скорости работы двигателей, загрузке судна, силе и направлении ветра. А анализ этих данных с помощью решения Pentaho позволяет выявить наиболее экономичные и действенные режимы работы оборудования.

Есть и другой пример экономии для заказчиков Caterpillar Marine, которой удалось достичь, благодаря применению технологий аналитики. Судовладельцы-клиенты компании полагали, что одновременное использование всех электрогенераторов, питающих энергоемкое оборудование, – слишком затратное предприятие. Они предпочитали загружать только часть генераторов – к примеру, два из имеющихся пяти – но на полную мощность. С помощью анализа данных удалось выяснить, что куда экономнее использовать все генераторы сразу, загружая их только наполовину: это позволяет экономить порядка $30 в час с каждого корабля, а следовательно – $650 тыс. в год в расчете на 50 судов, работающих круглые сутки 26 недель в году.

«Используя опыт Caterpillar, мы предлагаем решения Pentaho и на российском рынке, учитывая интересы и потребности наших клиентов. Сегодня к нам обращаются крупные промышленные предприятия, заинтересованные в повышении безопасности производства, снижении затрат на техобслуживание и исключении расходов, связанными с отказами оборудования», – утверждает Петр Травкин.

Вы никогда не задумывались, исходя из каких критериев мы можем назвать город умным? Какие технологии определяют облик города будущего? Если по городу летают дроны и передвигаются роботы, а кругом развитая интеллектуальная транспортная сеть, то можно ли его назвать умным? Эксперты из PwC составили собственный рейтинг городов, которые управляются Большими Данными (Data driven city или DDC). В них муниципальные органы используют технологии сбора, обработки и анализа данных, чтобы улучшить социальную, экологическую, экономическую ситуации и, конечно, повысить уровень жизни населения.

В рамках исследования был проанализирован опыт 28 городов разных стран, в которых реализуется концепция DDC. Исследование PwC основывалось на двух методах: семантическом анализе метаданных о городах и технологиях, а также экспертной оценке решений, принимаемых на основе данных, которые используются в городах. В результате технологическими лидерами по реализации концепции DDC стали Нью-Йорк, Лондон, Москва, Барселона и Сидней.

Нью-Йорк: MODA на технологии

Нью-Йорк лидирует по результатам оценки комплексных показателей степени внедрения концепции DDC и уровню готовности городской системы. Технологии применяются для оперативного управления и планирования развития в транспортной сфере, электроснабжении, безопасности, а также здравоохранении. В городе существует департамент анализа данных Mayor’s Office of Data Analytics (MODA) – единый центр сбора и интеграции данных из различных департаментов. Благодаря работе MODA городские власти способны более эффективно принимать решения в сфере борьбы с преступностью, обеспечения общественной безопасности и высокого качества жизни горожан.

Технологическое развитие Нью-Йорка просто поражает. В городе внедрена даже система прогнозирования пожаров. Уже в первые годы ее применения были достигнуты колоссальные результаты. Благодаря этой системе на 70% увеличилась эффективность обнаружения пожароопасных помещений.

В целях безопасности правительство Нью-Йорка также внедрило систему распознавания выстрелов из огнестрельного оружия. Специальные датчики улавливают вибрацию от выстрела и передают информацию в ближайшее отделение полиции, которая сразу же выезжает на место преступления.

Лондон: транспортная сеть и безопасность

В Лондоне реализовано большое количество технологических решений для анализа данных, которые генерируются различными источниками в городе. На основе данных системы оплаты проезда «Управление транспортом Лондона» (Transport for London) планирует маршруты общественного транспорта, а также информирует жителей в случае ремонтных работ.

Городской портал открытых данных (London Datastore) публикует данные из различных источников — функциональных департаментов управления, районов и т. п. В рамках реализации концепции Data driven city разрабатывается специальная платформа: она будет агрегировать все имеющиеся в London Datastore функциональные и территориальные данные, анализировать их и визуализировать в 3D-формате.

В Лондоне, как и в Нью-Йорке, тоже существует система прогнозирования пожаров. В 2008 году была внедрена аналитическая система SAS, способная распознавать пожароопасные помещения. В результате количество возгораний в городе резко уменьшилось.

Москва: транспорт, онлайн-сервисы и медицина

Москва активно внедряет современные технологические решения на основе данных в транспортную систему, безопасность, здравоохранение и онлайн-сервисы. Единая медицинская информационно-аналитическая система (ЕМИАС) – одно из главных достижений Москвы в рамках концепции DDC. Благодаря этой системе в поликлиниках города стало меньше очередей, улучшилось обслуживание пациентов. Сейчас к системе ЕМИАС подключено более 660 больниц и поликлиник, а сервисом пользуется около 21 тыс. врачей. Кроме того, в Москве на базе решений Hitachi Data Systems была внедрена система электронного документооборота Правительства Москвы, которая значительно упростила процесс взаимодействия между населением и государственными службами.

В Москве также работает единый центр управления транспортными службами, функционирует единая транспортная карта «Тройка», а на улицах установлены умные знаки, которые в режиме реального времени информируют водителей о ситуации на дорогах. Благодаря современным технологиям больше половины дорожных нарушений в городе регистрируется и оформляется в электронном виде. Например, проект «Мобильный инспектор» позволил вдвое сократить время оформления аварии, разгрузить дороги в городе и более эффективно использовать время дорожных инспекторов. Кроме того, в Москве реализована одна из самых технологичных систем обеспечения безопасности: городская система видеонаблюдения включает в себя более 137 тыс. камер, с помощью которых выявляется и раскрывается до 70% преступлений.

Сидней: дороги, открытые данные, экология

Власти Сиднея стремились создать среду, которая стимулировала бы развитие инновационных проектов. Для этого использовалась концепция открытых данных. В результате во всех сферах городского управления были созданы платформы для пользования и обмена данными между гражданами, бизнесом и государством. National Map, AREMI (the Australian Renewable Energy Mapping Infrastructure), СDO (Climate data online), NSW Bionet – все эти платформы обеспечивают повсеместный доступ к официальным данным о климате, экологии и т. д.

В Сиднее Большие Данные также эффективно применяются в области здравоохранения: платформа eHealth собирает и хранит всю информацию о пациентах, а система Patient Admissions Prediction Tool (PAPT) с точностью до 90% прогнозирует нагрузку на медицинские службы и оптимизирует работу медперсонала. Стоит отметить, что в Сиднее в 1963 году разработали интеллектуальную систему SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System – Адаптивная система контроля дорожного движения). К ней подключено около 11 тыс. перекрестков. Благодаря работе SCATS количество пробок в Сиднее уменьшилось на 40%, а объем выхлопных газов сократился на 7%.

Барселона: данные, данные и еще раз данные

В Барселоне большинство инновационных решений используется для улучшения городской инфраструктуры: создаются проекты умного освещения, умных сетей электроснабжения, умной системы сбора мусора. И конечно, все проводимые улучшения основываются на использовании Больших Данных. Барселона – уникальный в этом плане город, потому что в нем действует общая платформа для сбора показаний со всех датчиков. Платформа Sentilo объединяет приборы наблюдения водоснабжения, света, энергетики, дорожной обстановки и т. п. Вся собранная с датчиков информация находится в открытом доступе, что позволяет любому жителю города использовать ее в своих целях.

Барселона стремится к открытой и прозрачной информационной среде, для этого власти города создали единый портал открытых данных (OpenDataBCN). На основе данных с портала было разработано приложение SOS info, которое хранит информацию о состоянии здоровья пользователя и показывает ближайшие к нему больницы. Стоит отметить, что в Барселоне, как и в Москве, также существует портал госуслуг: сервис City Council в режиме онлайн позволяет пользователям оформить нужный документ, получить справку или просто узнать всю необходимую информацию.

Цифровая трансформация — один из главных слоганов ИТ-индустрии последних лет. Предполагается, что своевременно «трансформировавшиеся» предприятия не только оставят позади конкурентов на уже существующих рынках, но и создадут новые, ранее недоступные продукты и услуги.

Для того чтобы понять реальное отношение бизнеса к многообещающей концепции, в прошлом году Hitachi Data Systems совместно с Forbes Insights опросили почти 600 топ-менеджеров по всему миру (см. «Пять шагов к успеху цифровых преобразований в бизнесе», Computerworld Россия, 30 ноября 2016). А в конце прошлого года HDS провела аналогичное исследование и в России, совместно с аналитическим агентством OSP Data. Было опрошено более ста ИТ-руководителей крупных компаний из финансовой, телекоммуникационной, нефтегазовой отраслей и промышленности.

Опрос помог определить, как именно отечественные ИТ-руководители понимают термин «цифровая трансформация», насколько, по их мнению, она актуальна для нашей страны, кто отвечает за разработку стратегии в этой области, какие изменения она принесет, что тормозит перемены и т. д. Исследователей интересовало не только общее отношение респондентов к цифровой трансформации, но и то, насколько готова к переменам их собственная компания, какие трансформационные процессы идут в ней в настоящее время и какие планы имеются на ближайшие два года.

«Опрос показал, что 50% компаний уже начали цифровую трансформацию, а еще 35% находятся на этапе определения ее целей в стратегии бизнеса, — рассказал Юрий Скачков, генеральный директор Hitachi Data Systems в России и СНГ — Более 70% опрошенных отметили, что трансформироваться должен весь бизнес или как минимум основные бизнес-функции. Но и препятствий на пути к цифровой трансформации у компаний немало: в основном респонденты говорили об организационных трудностях, хотя упоминались и проблемы, связанные с распределением бюджета. Зато почти все ИТ-руководители считают свои подразделения полностью готовыми к внедрению новых технологий, и это не может не радовать».

«Успешные примеры представителей новой, цифровой экономики на Западе просто не могут оставлять равнодушными руководителей российских компаний, особенно в ситуации, когда многие традиционные технологии и бизнес-модели уже подошли к пределу своей эффективности, — говорит Александр Барсков, главный эксперт OSP Data. — Поэтому оптимизм опрошенных нами специалистов в отношении цифровой экономики понятен, за ней будущее. Технологии для цифровой трансформации по большей части готовы, поэтому главное для отечественных компаний — определиться, готовы ли они к новым организационным и бизнес-моделям, ну и, конечно, изыскать средства на цифровое развитие».

База опроса

Цифровая трансформация особенно актуальна для крупных компаний и тех, которые работают на высококонкурентном рынке, уже «выжавшем» все, что можно, из традиционных технологий.

Поэтому наибольшую активность в исследовании проявили представители крупных структур численностью более 500 человек (две трети опрошенных) и финансового сектора (почти половина респондентов). Треть опрошенных занимают должности директоров, вице-президентов или вице-президентов по ИТ, и еще 59% респондентов — руководители среднего уровня (начальник отдела, управления, замдиректора по ИТ).

Вопрос терминологии

Респондентам было предложено следующее определение цифровой трансформации:

«Цифровая трансформация — преобразование бизнеса (формирование принципиально новых бизнес-моделей и бизнес-процессов, создание инновационных продуктов и услуг) на базе комплекса передовых технологий, таких как облака, мобильность, продвинутая аналитика, социальное взаимодействие и Интернет вещей».

С ним согласились 90% опрошенных. Иногда с поправками: кому-то не хватило в определении упоминания Больших Данных, кто-то считает, что основа всему — Промышленный интернет, а уже из него вытекают все перечисленные технологии.

Точка зрения относительно того, какая технология «главная», в немалой степени зависит от сферы деятельности. Что до Больших Данных, то они, на наш взгляд, в определении присутствуют, хотя и в неявном виде: все перечисленные в определении решения служат в той или иной мере источниками Больших Данных, средствами их сбора или обработки.

Цифровая трансформация в теории…

Респондентов попросили рассказать о том, каковы, по их мнению, основные цели цифровой трансформации и кто должен отвечать за выработку ее стратегии, ведь любые перемены должны в идеале начинаться с определения задач и методов их достижения. Также опрошенные отметили технологии, которые сыграют наибольшую роль в ходе модернизации, что необходимо менять самым радикальным образом, как оценить эффективность трансформации и что может помешать ее воплощению.

Основными целями цифровой трансформации респонденты назвали «повышение удовлетворенности клиентов» (58%), «преобразование бизнес-моделей» (57%), «сокращение затрат» (54%), «повышение эффективности уже существующих процессов» (48%) и «выход на новые рынки, расширение ассортимента продуктов и услуг» (33%).

Выработкой стратегии, по мнению опрошенных, должен заниматься топ-менеджмент или комитет, составленный из представителей различных подразделений. Эти два варианта ответов собрали почти по 50% голосов (можно было указывать несколько позиций). ИТ-департамент, который, собственно, и представляли респонденты, финишировал третьим (24%).

Самыми главными технологиями цифровой трансформации (отвечая на этот вопрос, также можно было отмечать несколько вариантов) признана аналитика Больших Данных — ее упомянули 61% участников опроса. Далее идут мобильные технологии (56%) и облака (51%), и лишь затем Интернет вещей (34%), социальные медиа (25%) и робототехника (8%).

Участники опроса уверены, что в ближайшие два года цифровая трансформация затронет процессы создания инновационных продуктов и услуг и методы взаимодействия с клиентами, — так ответили 57 и 56% респондентов соответственно. 45% полагают, что цифровизация принесет с собой новые модели бизнеса и источники доходов. Кроме того, претерпят изменения как внутренние бизнес-процессы (35%), так и внешние, отвечающие за работу с различными контрагентами — поставщиками, покупателями и т. д. (39%).

Главными показателями эффективности трансформации респонденты считают повышение удовлетворенности клиентов (60%) и сокращение затрат (58%). В то же время пункт «появление новых продуктов/услуг», входящий в определение самой цифровой трансформации, существенно отстал (49%).

Что касается препятствий на пути к переменам, то около 40% голосов набрали почти все предложенные варианты: «отсутствие согласованной стратегии», «недостаточная поддержка со стороны высшего руководства», «неспособность наглядно продемонстрировать окупаемость инвестиций», «трудности реализации в масштабе всей организации из-за разобщенности подразделений», «недостаток специалистов с необходимыми квалификациями». Реже всего опрошенные упоминали «проблемы с бюджетом» (31%) и «неготовность ИТ-департамента поддерживать преобразования» (18%).

...и на практике

Респондентов также попросили ответить на практические вопросы: о том, как обстоят дела с цифровой модернизацией в их собственных компаниях.

Как выяснилось, 48% опрошенных полагают, что у них уже осуществляются в той или иной степени проекты по цифровой трансформации, еще 35% в настоящий момент определяются относительно стратегии. Еще 10% полагают, что новая концепция в целом понятна руководству компании, но воплощать ее в жизнь пока не планируется.

В ближайшие два года цифровая трансформация станет приоритетным процессом в 45% организаций. Более важными задачами были названы «повышение ориентированности на клиентов«(62%) и «разработка новых продуктов и услуг» (52%).

Как бы там ни было, через два года положение вещей существенно изменится: 25% респондентов считают, что цифровые технологии трансформируют весь бизнес, 45% — что изменятся основные бизнес-функции, а 21% полагают, что изменятся какие-либо отдельные направления деятельности (еще 9% полагают, что к 2019 году в их компаниях только начнут изучать перспективы цифровой трансформации).

Большинство респондентов уверены, что технологическая революция требует улучшения соответствующего «обмундирования» компаний. Сейчас, оценивая по пятибалльной шкале отдельные технологии, являющиеся составной частью цифровой трансформации, опрошенные сочли, что в среднем им лучше всего удается хранить данные (3,8) и обеспечивать их конфиденциальность и защиту (3,7). Способность организаций работать с данными, особенно неструктурированными, анализировать их, превращать полученные знания в реальное подспорье бизнесу опрошенные оценили гораздо ниже — менее чем на «троечку».

В то же время без продвинутой аналитики соцсети, Интернет вещей и другие источники данных попросту бесполезны. Опрошенные это понимают: как указывалось выше, аналитику считают ключевой технологией почти две трети из них.

Потребности в трансформации

Стоит признать, что в большинстве случаев бизнес консервативен. В любую эпоху, не исключая нынешнюю, провозглашаемую эпохой цифровой трансформации, для обеспечения роста руководителям нужно прежде всего повышать удовлетворенность клиентов, выводить на рынок новые услуги, совершенствовать внутренние бизнес-процессы и способы работы с контрагентами.

Процесс «оцифровки» бизнеса, то есть эволюционного улучшения уже существующих продуктов и услуг за счет внедрения информационных технологий, идет не один десяток лет. И технологии, входящие в определение цифровой трансформации при этом активно используются. Поэтому, для того чтобы донести концепцию необходимости внедрения инноваций бизнес-менеджменту, необходимо показать революционный характер перемен вследствие синергии уже используемых технологий.

Ключевое требование к ИТ сегодня – не повышение эффективности технических систем, а как можно более быстрое предоставление нужных бизнесу ресурсов.

Новый год – время прогнозов, в том числе в области ИТ. Тем более, что в этой сфере наступивший год сулит множество изменений по ряду перспективных направлений. Хью Йошида, вице-президент и директор по технологиям компании Hitachi Data Systems, предложил свою «горячую десятку» тенденций, разделив ее по трем группам: тенденции в области ЦОД, технологические тенденции, а также тенденции в области развития средств аналитики данных и Интернета вещей.

Тенденции в области центров обработки данных

1. Производительность бизнеса зависит от сотрудников

Несмотря на бурный рост новых технологий, наблюдавшийся в последние 10 лет, производительность бизнеса снизится даже в странах, считающихся наиболее развитыми в технологическом плане, – к такому выводу пришли эксперты Организации экономического сотрудничества и развития (OECD).

Производительность труда, или результат за единицу времени, вычисляется как отношение индекса реального результата на индекс времени, потраченного на его получение. Информационные системы как компоненты инфраструктуры становятся все более экономически выгодными, вместе с тем инвестиции в информатизацию существенно не отражаются на улучшении продуктов или услуг. Пользу от высоких технологий сегодня начинают измерять исключительно по степени их влияния на бизнес-результаты. Есть надежда, что цифровая трансформация усилит эту тенденцию.

Несмотря на бурный рост новых технологий, производительность бизнеса снизится даже в странах, считающихся наиболее развитыми в технологическом плане.

 
2. Трансформация ИТ на основе Agile-методик

Ключевое требование к ИТ сегодня – не повышение эффективности технических систем, а как можно более быстрое предоставление нужных бизнесу ресурсов. Предприятиям необходимо меняться – и в контексте нынешних реалий это означает внедрение инновационных приложений и платформ, охватывающих все аспекты бизнеса. Все больше ИТ-руководителей берут на вооружение гибкие (Agile) методики и с самых первых фаз проектов работают в тесной связке с бизнес-заказчиками, регулярно получая от них обратную связь. ИТ-подразделениям следует переосмыслить свои процессы, провести ревизию компетенций ИТ-сотрудников и привести их в соответствие с нынешними потребностями бизнеса. Что касается ИТ-руководителей, то им, в первую очередь, следует ориентироваться на интересы бизнеса, а не на управление ИТ-подразделением как центром затрат.
 
3. Изменение моделей приобретения ИТ

На рынке произойдут изменения: организации будут отходить от приобретения технологических активов. Бизнес переосмыслит схемы ИТ-закупок как в части инфраструктуры, так и в части внешних ИТ-услуг, добиваясь снижения расходов, увеличения гибкости и ускорения окупаемости инвестиций – добиться этого помогут облачные сервисы и услуги хостинга.
 
4. Ускоренный переход в облака

По мнению Эда Андерсона, вице-президента Gartner по части исследований, стратегии, ориентированные на облака, являются основой конкурентоспособности на сегодняшнем рынке. ИТ-менеджерам предстоит развить навыки в области мониторинга облачных сервисов, управления производительностью и безопасностью облаков, а также объемами облачного хранения данных. Упростить переход в облако помогут виртуализация, конвергентные технологии, объектные системы хранения и порталы управления облачными сервисами.

Технологические тенденции

5. Бимодальные ИТ

Многие компании вынуждены, с одной стороны, поддерживать и развивать критически важные для бизнеса системы (в первую очередь учетные), которые должны работать надежно и непрерывно, и, с другой, создавать и совершенствовать новые системы, лежащие в основе появляющихся у бизнеса инновационных возможностей, опираясь на которые предприятия осуществляют свою цифровую трансформацию. Идея бимодальных ИТ базируется на сосуществовании двух разных моделей работы ИТ-подразделений:

• традиционная, ставящая во главу угла точность и безопасность,
• и нелинейная, основные приоритеты которой – гибкость и быстрота.

ИТ-департамент должен уметь работать на основе обеих моделей. Это касается и организации работы центров обработки данных.
 
6. Ориентация на флэш-технологии

Стоимость хранения единицы информации в флэш-системах хранения большой емкости уже сегодня ниже, чем в СХД на базе жестких дисков (в расчете на пять лет эксплуатации с учетом затрат на электроэнергию, охлаждение, пространство серверных помещений, обслуживание и управление). По мнению аналитиков, переход на флэш-СХД ускорится, и уже в 2017 году объемы продаж флэш-массивов могут превысить продажи СХД на жестких дисках.
 
7. Централизованное хранение данных

Сегодня наблюдается взрывообразный рост объемов данных, при этом ценность их растет по мере того, как удается находить корреляции данных, поступающих из разных источников, делать на их основе новые интересные выводы и использовать для решения новых бизнес-задач. Данные – это сокровища компаний, и ИТ-подразделения усиленно работают над централизацией хранения данных, стремясь улучшить управление ими, обеспечить более высокий уровень их защищенности и усовершенствовать возможности поиска нужной информации. Весьма полезно для этих целей применять объектное хранение – оно позволит уйти от ограничений, связанных с файловым хранением, упростить сбор данных из разных источников, а также обеспечить удобный поиск данных и управление их хранением не только на внутренних ресурсах, но также в публичных облаках и на мобильных устройствах.
 
8. В центре внимания – аналитика в реальном времени, Hadoop, визуализация и прогнозная аналитика

Интерес компаний к прогнозной аналитике растет, и это закономерно: руководители предприятий стремятся предвидеть события, способные оказать влияние на их бизнес. Они расширяют использование СУБД с обработкой данных в оперативной памяти и платформ потоковой аналитики, способных в реальном времени распознавать текущие тенденции. Системы аналитики в реальном времени будут интегрироваться с системами аналитики данных в Hadoop, а результаты будут записываться в объектных хранилищах, чтобы упростить их последующее изучение. Аналитические решения, например, производимые компанией Pentaho, позволят исследовать и структурированные, и неструктурированные данные из различных источников, предоставляя бизнесу возможность всестороннего анализа данных.

Тенденции ИТ, технологий операционной деятельности и Интернета вещей

9. Умные ИТ:  интеграция ИТ и технологий операционной деятельности

Технологические данные операционной деятельности (или данные, получаемые от датчиков или систем, генерирующих отчеты о произведенных операциях) помогут дополнить данные, извлекаемые из других информационных систем и получить более полное понимание того, как работают технологии и что это значит для бизнеса. Подобные «умные ИТ» станут основой умных банков, умного ритейла, умного транспорта, умного производства и пр. Например, розничные сети уже сегодня активно комбинируют данные, получаемые из торговых точек, с данными социальных сетей, пытаясь оптимизировать процессы закупок и управление цепочками поставок. Чтобы обеспечить интеграцию данных систем ИТ и операционной деятельности, многие компании займутся поиском инструментария, подобного решениям Pentaho.
 
10. ЦОД подготовят к обработке данных Интернета вещей

Как известно, Интернет вещей представляет собой объединенные сетями физические устройства, транспортные средства, здания и другие объекты, в которые встроены электронные, программные компоненты, датчики, приводные механизмы и элементы сетевой инфраструктуры, позволяющие объектам собирать, обмениваться данными и обрабатывать их в реальном времени. Возможность взаимодействия объектов посредством сетей в конечном итоге окажет влияние на очень многие аспекты нашей с вами жизни. Интеграция данных систем ИТ и операционной деятельности позволит создать множество новых приложений, например, для обеспечения общественной безопасности. И хотя эта тенденция не будет одной из ведущих в 2017 году, Интернет вещей, безусловно, будет находиться в поле зрения руководителей бизнеса и ИТ. Интеграция данных систем ИТ и операционной деятельности со средствами аналитики – это, по сути, первый серьезный шаг к использованию Интернета вещей.

ООН опубликовала рейтинг самых развитых электронных государств 2016 года: Россия в нем находится на 35 позиции. Рейтинг составлялся на основе таких показателей, как индекс развития электронного правительства (EGDI), ИКТ-инфраструктуры, человеческого капитала, степень охвата и качество интернет-услуг, а также индекс электронного участия (EPI).

«Цифровая зрелость»: города и регионы

Как же в России в целом обстоят дела с цифровизацией? Инновационные технологии сегодня внедряются во все сферы жизни общества: ЖКХ, образование, здравоохранение. Благодаря применению высоких технологий в нашей стране появились Единая медицинская информационно-аналитическая система (ЕМИАС), которая каждый день облегчает жизнь миллионам пациентов при записи на прием к врачу. Портал городских услуг помогает россиянам не стоять в долгих очередях и экономить огромное количество времени. Система электронного документооборота Правительства Москвы, внедренная «Электронной Москвой» на базе решений Hitachi Data Systems, каждый день обрабатывает тысячи запросов пользователей, делая процесс общения с властью удобным и эффективным.

По данным The Boston Consulting Group, темп роста цифровизации в России находится на уровне 24%.

Учитывая, что больше 70% населения РФ, по данным Росстата, проживает в городах, преобразование городской среды – одна из главных задач государства. Поэтому в России приоритетными направлениями для инвестиций по-прежнему остаются городское пространство и ЖКХ. Ближе всего к «цифровой зрелости» на данный момент подошли Москва, Санкт-Петербург и несколько других городов-миллионников. Но в последние годы цифровая трансформация предприятий набирает обороты и в регионах: например, научная компания «НПФ ПИТЭС» развернула в Ставрополье проект по разработке цифровой мультиагентной системы управления интеллектуальной распределительной электрической сетью. Ее ключевое преимущество – способность к самовосстановлению после сбоев. А компания «Инфоком-С» разрабатывает для Ставропольского края программно-технический комплекс мониторинга инфраструктуры энергетических систем на основе технологий Интернета вещей. Этот комплекс может снизить промежуточное количество узлов и ЦОДов, сократить стоимость внедрения и владения инфраструктурой мониторинга, а также облегчить цифровизацию инфраструктуры энергетических компаний в регионе.

Так как экономика России во многом зависит от сырьевого сектора, то цифровизация предприятий минерально-сырьевого комплекса может значительно увеличить их производительность и эффективность. Например, компания «Башнефть» в процессе цифровой трансформации производства создала центр сопровождения бурения, который позволяет в режиме реального времени получать информацию о строении пласта с 12 скважин, а также принимать оптимальные решения по проводке и конструкции ствола скважины. Это позволило сократить время реакции на события (так как специалистам центра больше не нужно выезжать на скважину), а также оптимизировать усилия и рабочее время сотрудников.

Градус цифровизации

По данным международной консалтинговой компании The Boston Consulting Group (BCG), темп роста цифровизации в России находится на уровне 24%. Аналитики из BCG в качестве решения для увеличения показателей предлагают внедрять цифровые технологии во все отрасли экономики, в том числе, в медицину и транспорт. Исследователи BCG убеждены: если в России продолжится интенсивное развитие и внедрение цифровых технологий, то у страны есть все шансы увеличить долю цифровой экономики до 5,6% ВВП. Для этого необходимо произвести ряд изменений как на государственном, так и частном уровнях, вкладывая средства в перспективные направления, вроде развития Интернета вещей и Больших данных.

Компании всего мира вроде бы восторженно приняли идею о преобразовании бизнеса с помощью цифровых технологий. Одни пустились разрабатывать мобильные приложения, другие – внедрять новые аналитические инструменты. Независимо от размеров инвестиций все эти компании нацелены на успех – но добиться его не так просто.

К примеру, некий банк решает дать своим клиентам возможность получать кредиты с помощью мобильного приложения. С одной стороны, информация о заявке на кредит будет поступать в банк быстрее, чем когда-либо. Но с другой – внедрение мобильной технологии никак не сказывается на внутренних процессах банка: процесс одобрения или отклонения кредитной заявки по-прежнему занимает три недели. Приложение – ход новаторский, но банк работает по-старому, его продуктивность никак не изменяется. В цифровом мире, где все должно происходить немедленно и автоматически, клиент неизбежно выберет тот банк-конкурент, который рассмотрит его заявку быстрее.

Успех бизнеса зависит не только от технологий

«Для подлинных преобразований требуется нечто большее, чем технологии, — уверена Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Data Systems (HDS) в North EMEA, — Цифровая трансформация предприятия – это еще и трансформация его рабочих процессов, акцентирование внимания не на инфраструктуре, а на результатах».

Ирина Яхина: «Для подлинных преобразований требуется нечто большее, чем технологии»

Почти пять миллиардов человек на планете всегда имеют под рукой мобильный телефон или компьютер. Все эти люди – клиенты каких-то компаний, но их цифровой образ жизни не всегда может стать катализатором продуктивности бизнеса. Что же этому препятствует? Предприятия просто не изменяют свои процессы таким образом, чтобы полностью реализовать потенциал новых технологий.

Большинство компаний хотят быть современными: интернет-сайт, мобильное приложение, возможность интерактивно общаться с клиентами и даже системы, собирающие о потребителях данные, которые могли бы послужить достижению каких-то маркетинговых высот. Это и есть так называемый «цифровой фасад» – на первый взгляд компания открывает себе и своим клиентам новые возможности для развития, однако в итоге затраты на создание инновационной инфраструктуры не окупаются.

Цифровые технологии не будут работать без переосмысления бизнес-процессов

Бизнес начал настоящую «охоту за данными»: технологии сбора и обработки Больших данных становятся все более популярными и пророчат использующим их компаниям невероятные перспективы. Аналитика в режиме реального времени, прогностическое принятие решений, возможности решений Интернета вещей – все это означает получение серьезных конкурентных преимуществ. Или не значит ничего, если компания не собирается преобразовывать свои бизнес-процессы так, чтобы они позволяли оперативно действовать, опираясь на новые данные.

Возможность модернизировать базовые системы с помощью инновационных приложений и сверхбыстрых вычислений в оперативной памяти – один из ключей к цифровому преобразованию. В таком случае следующим шагом была бы интеграция новых технологий в единую бизнес-архитектуру и отслеживание реальных показателей увеличения производительности бизнеса. Но если на предприятии установлены устаревшие системы и базы данных, компания застопорится на самом первом шаге – несовременное оборудование станет препятствиями для сверхбыстрого взаимодействия со средствами анализа данных в оперативной памяти.

Транспорт как опора

Один из самых высоких уровней инноваций сегодня – в отрасли общественного транспорта. Это неудивительно: ритм жизни людей ускорился, и пассажиры стали более требовательно относиться к качеству услуг – при малейшем сбое в расписании движения транспорта они требуют немедленной реакции.

Один из самых высоких уровней инноваций сегодня – в отрасли общественного транспорта.

«Компания Hitachi Data Systems много взаимодействует с заказчиками из транспортного сектора, – рассказывает Ирина Яхина. – Мы обратили внимание, что в целом наши клиенты имеют представление о предиктивной аналитике и заблаговременном исправлении неполадок, могут удаленно узнавать о нештатных ситуациях с инфраструктурой и даже пользуются моделями скользящего бюджетирования. В то же время нас поразило, насколько разрозненно и несогласованно используются эти знания: заказчики знают, как работает предиктивная аналитика, но не умеют применить ее на реалии своей компании».

Советы для всех

Основываясь на опыте общения с транспортными организациями, компания Hitachi Data Systems вывела перечень рекомендаций для того, чтобы сделать цифровые технологии способом получения прибыли, вместо того, чтобы растрачивать средства на приобретение «цифровых фасадов». Эксперты компании считают, что умение обобщать полученную аналитику – лишь капля в море от того, что могут дать данные в реальности. Помимо обобщающей аналитики компаниям необходима маневренность, то есть специалисты должны консолидировать информацию в реальном времени, чтобы постоянно сопоставлять фактические показатели с бюджетами и прогнозами и даже корректировать и моделировать их в процессе анализа.

«Транспорту нужно добиться одновременного существования трех составляющих технологического успеха. Первая – контроль внештатных ситуаций в поездах, автобусах, вагонах метро. Вторая – сокращение затрат на ремонт и обслуживание за счет предупреждающей аналитики и прогнозирования поломок. Третья – управление задержками в расписании, основанное на использовании геопространственных данных. Впрочем, осознанное осуществление цифровой трансформации позволит построить подобную модель для предприятия из любой отрасли», – уверена Ирина Яхина.

Андрей Герасимов, начальник управления технических средств ИТ-департамента «СДМ-банка» рассказал о том, как с помощью современных технологий перестать беспокоиться об инфраструктуре банка и сделать его доступным клиенту 24 часа 7 дней в неделю.

Про большие перемены

Последние 5 лет ИТ-инфраструктура банка терпела значительные изменения. Во-первых, в 2012 году мы организовали новый ЦОД. Теперь у нас их три: два основных в головном офисе в районе Тушино и резервный, удаленный от основных площадок на 25 километров. Резервный ЦОД находится при одном из отделений банка – и это не случайно. В случае какой-либо глобальной проблемы – потери здания, затопления, пожара в основном офисе – отделение при другом ЦОД сможет принять на себя все функции банка и поддержать необходимые бизнес-процессы.

Банковский бизнес — это ИТ-зависимый бизнес: любые бизнес-процессы завязаны на работе ИТ-инфраструктуры.

Во-вторых, последние три-четыре года мы активно переводим сервисы в виртуальную инфраструктуру. Впрочем, виртуализация абсолютно всех сервисов – не самоцель для нас, мы ждем, пока существующее оборудование выработает свой ресурс, полностью окупит вложенные в него инвестиции – и только затем выводим его из эксплуатации и виртуализируем нужный сервис. Сейчас у нас полностью виртуализирован процессинг, часть банк-клиента и большая половина инфраструктурных сервисов, оставшиеся сервисы будут виртуализированы в течение двух-трех лет.

Банковский бизнес — это ИТ-зависимый бизнес: любые бизнес-процессы так или иначе завязаны на работе ИТ-инфраструктуры. В «СДМ-банке» ИТ-отдел выполняет две функции. С одной стороны, мы должны поддерживать доступность всех банковских услуг и клиентских сервисов 24 часа в сутки 7 дней в неделю. А с другой, избавлять высшее руководство от необходимости беспокоиться об инфраструктуре, позволяя ему сосредотачиваться на решении бизнес-задач. Отмечу, что любой простой оборудования означает репутационные и финансовые потери, которые банк не может себе позволить. Именно поэтому в 2015 году бизнес поставил перед нами задачу: найти решение, способное обеспечить функционирование процессингового центра 24х7 при любых внешних обстоятельствах. Иными словами, в случае, если банк потеряет одну из площадок обработки данных или любой основной компонент процессингового центра, либо даже все компоненты сразу – на клиентах это отразиться не должно.

Про технологии, которые нужны бизнесу

В начале 2015 года эксперты Hitachi Data Systems рассказали нам о технологии Global Active Device, работающей на СХД VSP G200. Как нам тогда показалось, эта технология способна отлично вписаться в нашу концепцию высокой доступности процессингового центра. Мы провели анализ рынка и выяснили: эта технология является единственной в своем роде и не имеет аналогов у других производителей – по крайней мере, так было на момент решения нашей задачи. И даже более того: мы стали первой в России финансовой организацией, внедрившей решение Global Active Device – до этого подобные технологии применялись лишь за рубежом.

На СХД и сервера Hitachi будет установлена система АБС — одна из основных автоматизированных банковских систем.

Итак, проект по внедрению в нашу инфраструктуру решения Global Active Device стартовал в конце 2015 – начале 2016 года, а уже в октябре 2016 все необходимые тесты подошли к концу, и интеграция была полностью завершена. Мы тестировали оборудование очень жестко: имитировали выход из строя основных компонентов ЦОД, резервных площадок, процессингового центра, выдергивали системы из питания – и убедились: технология Hitachi работает как часы.

Таким образом, на сегодняшний день мы используем не только СХД компании Hitachi, но и ее серверы CB500 – на этом оборудовании работают приложения процессингового центра и инфраструктурные сервисы. В данный момент мы проводим дополнительную закупку оборудования, и на СХД и сервера Hitachi будет установлена система АБС — одна из основных автоматизированных банковских систем. Предварительно мы провели большой тендер, по результатам которого компания Hitachi смогла предоставить наиболее конкурентные условия и превзойти Fujitsu — еще одного приоритетного вендора «СДМ-банка», благодаря функционалу и надежности оборудования. Таким образом, «СДМ-Банк» стал первым в России банком, внедрившим в продуктив технологию Global Active Device.

Про нужды клиентов банка

Сегодняшнему пользователю банковских услуг необходимо решать все проблемы, не вставая со своего стула и не выпуская из рук мобильного телефона. Перевести деньги, оплатить счета, купить что угодно — от билетов на поезд до автомобиля – должно быть так же легко, как позвонить или написать сообщение другу. При этом все функции банка должны быть доступны круглосуточно: современная организация не может позволить себе вывески «сервис недоступен» или «ведутся технические работы». Если система остановится хоть на секунду – клиент не должен почувствовать это на себе. Именно таких результатов мы добиваемся, внедряя ИТ-решения, и именно таких показателей ждет бизнес от ИТ-службы.

Ближайшие два года станут переломными в плане цифровой трансформации — таковы настроения респондентов, опрошенных экспертами Forbes Insights. Около половины (49%) из 573 топ-менеджеров, принявших участие в исследовании «Как выиграть в ходе цифровой трансформации: наблюдения и выводы глобального опроса топ-менеджеров» («How to Win at Digital Transformation: Insights from a Global Survey of Top Executives»), организованного совместно с компанией Hitachi Data Systems, высказали уверенность в том, что их организациям в предстоящие пару лет предстоит пережить серьезные изменения, связанные с освоением новейших информационных технологий и с адаптацией бизнеса к новым цифровым реалиям.

Цифровая трансформация затронет практически все отрасли.

Аналитики уверены, что цифровая трансформация затронет практически все отрасли и коснется не только первопроходцев-новаторов вроде Uber и Airbnb, но и все другие организации, включая лидеров в своих сегментах, — им придется меняться, чтобы обеспечить конкурентоспособность в долгосрочной перспективе. В противном случае им на смену придут компании, изначально нацеленные на использование новых цифровых возможностей.

Уже сегодня 45% опрошенных заявили, что их организации достаточно далеко продвинулись в русле цифровой трансформации и считают, что достигли серьезного или лидирующего уровня в этой области. И 55% опрошенных признались, что их компании находятся лишь в начале цифровых преобразований либо эти изменения касаются отдельных направлений бизнеса, а не организацию в целом. При этом 32% рассчитывают осуществить цифровые изменения в ближайшие пару лет, 42% — менее чем за год и 27% — более чем за два года. Около 61% опрошенных топ-менеджеров считают, что предстоящие изменения будут значительными.

Эксперты Forbes Insights сформулировали пять шагов, которые помогут предприятиям успешно пройти по тернистому пути цифровой трасформации бизнеса.

1. Определение правильных стратегических и инвестиционных приоритетов

Топ-5 инвестиционных приоритетов бизнеса. Источник: Forbes Insights

Руководителям организаций следует учитывать, что изменения не удастся провести одномоментно, особенно это касается крупных предприятий, поскольку предстоит изменить не только бизнес-модель и процессы, но также корпоративную культуру и менталитет сотрудников.

Кроме того, многим предстоит серьезно пересмотреть инвестиционные приоритеты. Около 51% респондентов оценили инвестиции в новые технологии как приоритет №1 в области инвестиций на ближайшие два года, столько же топ-менеджеров заявили о том, что планируют инвестировать в расширение использования данных и возможностей бизнес-аналитики.

2. Поиск новых бизнес-моделей и инноваций — движущих сил преобразований

По мнению ИТ-руководителей, участвовавших в опросе, именно поиск новых бизнес-моделей станет движущей силой преобразований в бизнесе — так считают 46%, тогда как 43% полагают, что именно технологии выступят в этой роли.

Ключевые внешние движущие силы цифровой трансформации. Источник: Forbes Insights

Одним из решающих факторов станет поиск новых бизнес-моделей, которые могли бы оказаться перспективными в данном секторе рынка, в том числе тех, что используют новые игроки, изначально нацеленные на использование возможностей новых технологий. Особое внимание следует обратить на новые бизнес-модели, которые могут быть внедрены в рамках партнерских альянсов и экосистем. К сожалению, взгляды большинства (57%) компаний, проводящих цифровую трансформацию, устремлены внутрь себя, тогда как очень важное значение сегодня получают экосистемы, объединяющие конкурентов, новых игроков, а также отраслевые ассоциации и консорциумы.

Еще одной движущей силой преобраований станут инновации — 46% опрошенных уверены, что способность осваивать их с выгодой для бизнеса станет ключевым показателем успеха цифровых преобразований, тогда как 43% считают, что таким показателем должно стать снижение расходов.

3. Использование возможностей данных и аналитики

Подавляющее большинство — 91% респондентов — заявили, что использование данных и аналитики способствовало увеличению доходов их организаций. Почти треть (31%) считают, что благодаря им доходы увеличились на 5% и более.

При этом одним из ключевых направлений использования данных и аналитики станет улучшение клиентского опыта — данные о клиентах и их углубленный анализ станут основой для развития сегментации клиентов, омниканального взаимодействия и подготовки персонифицированных предложений.

4. Освоение цифровых технологий в масштабах всего предприятиям

Ключевые технологии цифровой трансформации Источник: Forbes Insights

В принятии решений, касающихся внедрения цифровых технологий, согласно данным респондентов, вовлекается 62% генеральных директоров компаний, 43% технических и 40% ИТ-руководителей. Вместе с тем, в 43% организаций команды, в которые входят представители различных структурных подразделений, недостаточно глубоко вовлекаются в разработку стратегии цифровой трансформации и в 35% — в ее реализацию. Это говорит о необходимости более тесного диалога между представителями технологических и бизнес-направлений на всех этапах цифровых преобразований.

5. Поиск баланса между человеческим фактором и технологиями

По мнению аналитиков, технологии в ходе цифровой трансформации становятся подобны обоюдоострому мечу: с одной стороны, они представляют собой основную проблему (так считают 29% опрошенных), с другой — они обеспечивают решающий вклад в успех преобразований (в этом уверены 56% топ-менеджеров). Вторая серьезная проблема — человеческий фактор (таково мнение 23% респондентов). Вместе с тем, он, к сожалению, не рассматривается как один из ключевых факторов успеха изменений, что несколько странно: ведь если у сотрудников не будет навыков, достаточных для того, чтобы извлекать пользу из внедряемых технологий, то ни о каком значимом успехе говорить не придется.

Ключевые факторы успеха цифровой трансформации Источник: Forbes Insights

«Все, что может быть подключено к компьютерным сетям, должно быть подключено» — примерно так, по мнению аналитиков компании CompTIA, считают сторонники активного использования Интернета вещей (IoT). Подтверждением тому стал отчет «Интернет вещей. Анализ и возможности» (Internet of Things. Insights and Opportunities»), опубликованный CompTIA в июле 2016 года.

Согласно прогнозу аналитиков, в 2020 году на каждого жителя Земли будет в среднем приходиться по 6,3 устройства, подключенных к компьютерным сетям или обладающих компьютерным интеллектом, а их общее количество достигнет 50,1 млрд.

Столь широкое проникновение Интернета вещей в нашу жизнь вызвано не только ростом мощности компьютеров. Развитие IoT-технологий подпитывается все более увеличивающимися объемами хранимых данных, а также появлением множества миниатюрных датчиков и устройств, надежных беспроводных сетей, IPv6-протокола и программно-конфигурируемых инфраструктур. IoT включает в себя огромное множество объектов, используемых практически ежедневно. Объектов, которые подключены к сетям, которые самостоятельно обмениваются информацией и управляются с помощью данных: к ним уже можно отнести компьютеры, мобильные телефоны, планшеты, телевизоры, приемники потокового видео, умные часы, устройства для фитнеса, автомобили, банкоматы, RFID-метки, электронные проездные документы, системы навигации и определения координат, автоматизированные датчики на производстве, сервисы парковки, системы освещения и противопожарной безопасности зданий и т. д.

Рис. 1. Прогноз динамики Интернета вещей на ближайшие годы

Столь огромный объем подключенных устройств окажет серьезное влияние на мировую экономику. Так, по мнению аналитиков McKinsey, в перспективе до 2025 года общий экономический эффект от использования продуктов и услуг на основе технологий Интернета вещей составит от 3,9 до 11,1 трлн долл. в год. Эксперты General Electric считают, что благодаря Интернету вещей в промышленности мировой уровень ВВП может вырасти на 15 трлн долл. в ближайшие 20 лет.

Компания IDC прогнозирует рост рынка Интернета вещей с 1,9 трлн долл. в 2013 году до 7,1 трлн долл. в 2020-м. (Для сравнения: объем всего мирового рынка ИКТ в 2016 году, включая и ИТ, и телеком, IDC оценивает в 3,8 трлн долл.) Объем рынка базовых технологий Интернета вещей (по сути, совокупная стоимость подключенных к сети и умных устройств) в 2020 году достигнет 1,7 трлн долл.

Аналитики McKinsey предупреждают: в цифровых технологиях нет ничего нового, однако, используя их, можно добиться новых бизнес-эффектов. Сами по себе умные устройства не гарантируют прибыли, а лишь создают возможность для этого. Именно поэтому огромную роль в создании и использовании решений Интернета вещей получает его экосистема — неоднородная и включающая множество секторов. Аналитики компании MarketsandMarkets выделяют следующие:

• безопасность систем Интернета вещей — предполагается, что объем этого рынка в 2021 году достигнет почти 37 млрд долл.;
• IoT-аналитика — одна из движущих сил рынка Интернета вещей; объем этого сектора к 2020 году будет оцениваться в 16,35 млрд долл.;
• встроенные процессоры, датчики, антенны и другие миниатюрные устройства — общий объем их поставок к 2022 году вырастет до 10,78 млрд долл.

Исследователи MarketsandMarkets также оценивают перспективы Интернета вещей на некоторых вертикальных рынках: например, общий экономический эффект от внедрения устройств IoT в секторе здравоохранения в 2020 году составит 163,24 млрд долл., в розничных сетях — 35,64 млрд долл.

Эксперты CompTIA выделяют в экосистеме Интернета вещей четыре основных направления:

• оборудование — самое разнообразное, от устройств до сетей и серверов;
• программное обеспечение — все приложения, обеспечивающие доступ к системам Интернета вещей и управление ими;
• регулятивные правила и стандарты, способствующие раскрытию потенциала технологий;
• сервисы, обеспечивающие получение пользы широкому кругу компаний.

Рис. 2. Основные компоненты экосистемы Интернета вещей

Оборудование

Устройства, которые можно подключить к компьютерным сетям, становятся все более миниатюрными и дешевыми. А значит, растет и спектр возможностей, которые они предоставляют: от геолокации до измерения температуры тела и кровяного давления. Данные, которые собирают объекты Интернета вещей, могут обрабатываться прямо внутри них, но нередко они передаются на отдельные вычислительные площадки для централизованной обработки. Кроме того, наряду с IoT-датчиками и устройствами, важным компонентом Интернета вещей выступают сети передачи данных: от их надежности, безопасности и пропускной способности зависит сама возможность создания систем умных устройств.

Программное обеспечение

Именно программное обеспечение позволяет «вдохнуть» интеллект в оборудование Интернета вещей: оно отслеживает работу устройств и управляет ими на основе получаемых от них данных. В особенности это касается ПО, поставляемого вместе с устройствами (firmware) — носимыми гаджетами, оборудованием умных домов, бортовыми системами автомобилей и пр. Еще одна ключевая категория ПО для Интернета вещей — облачные приложения, способные собирать данные со множества объектов и управлять ими. Следовательно, очень значимой будет и роль компаний, которые смогут предоставлять доступ к таким приложениям, то есть облачных провайдеров. Важное значение будет иметь и ПО, встроенное в сетевое оборудование, — его способность правильно управлять потоками данных во многом определит успех систем Интернета вещей.

Регулятивные правила и стандарты

Успешная совместная работа огромного количества устройств будет определяться их функциональностью и совместимостью, которая в свою очередь сильно зависит от того, какие правила и стандарты в области Интернета вещей будут приняты.

По аналогии с TCP/IP стандарты и протоколы Интернета вещей также будут строиться по уровням:

• подключение — сотовые сети и сети Wi-Fi должны взаимодействовать, чтобы обеспечивать оптимальные способы подключения;
• передача данных — пакеты TCP, вероятно, придется модифицировать, чтобы обеспечить их эффективную передачу по сетям;
• устройства — многие из них будут работать автономно, поэтому ключевое значение будут иметь показатели энергосбережения.

Первые протоколы для Интернета вещей уже появляются: 6LoWPAN, Constrained Access Protocol (CAP) и Time Synchronized Mesh Protocol (TSMP) помогут организовать совместную работу устройств на разных уровнях.

Требования информационной безопасности систем Интернета вещей, вероятно, определят законодатели и государственные регулирующие органы. В частности, уже сейчас во многих странах приняты законы и нормативные акты, касающиеся защиты персональных данных, медицинской информации и безопасности финансовых организаций.

Сервисы

Сервисы — это, по мнению аналитиков CompTIA, самый верхний уровень экосистемы Интернета вещей. Именно сервисы помогут связать множество технологических компонентов в нечто полезное для конечных пользователей или, по крайней мере, упростить для них использование решений, которые появятся на рынке. Реальную выгоду клиенты и заказчики получат благодаря тому, что данные, сгенерированные в системах Интернета вещей, затем будут собраны и проанализированы. Сами по себе данные не принесут большой пользы, до тех пор пока в результате их анализа не будут сделаны выводы и заключения, которые можно использовать на практике. Также необходимо обеспечить доступность и безопасность данных: правильно созданные сервисы и будут путем к достижению всего этого.

Другой, уже не столь приятный аспект систем Интернета вещей — их высокая сложность. Необходимо наладить, координировать и поддерживать взаимодействие большого количества самых разнообразных устройств. Владельцы высоковольтных ЛЭП, умных зданий, осветительных, развлекательных и многих других систем наверняка захотят централизованно управлять ими, причем используя для этого привычные всем устройства — ПК, планшеты и смартфоны. Обеспечить такую возможность при отсутствии вспомогательных сервисов будет весьма сложно.

Уже есть множество компаний, предлагающих клиентам сервисы самого разного уровня — от создания инфраструктуры систем Интернета вещей до сбора данных и интеграции технологических компонентов, и среди этих компаний уже видны явные лидеры. «Бизнесу, желающему преуспеть в применении IoT-устройств, недостаточно закупать датчики и массово подключать к сети свои объекты, — отмечает директор по технологиям Hitachi Data Systems (HDS) в North EMEA Ирина Яхина. — Первая ступень к Интернету вещей — обеспечение грамотной аналитики накопленных в компании данных».

Сейчас в HDS прорабатывают новые способы извлечения прибыли из той информации, что уже имеется у предприятий, и создают решения, которые смогут помочь бизнесу лучше узнать своих клиентов, проанализировать сильные и слабые места производства, четче понять механизмы взаимодействия разных подразделений одного предприятия. Кроме того, HDS предлагает своим заказчикам расширить спектр источников данных, например изучить настроение целевой аудитории с помощью анализа социальных сетей. «Многообразие подобных источников данных дает понять, что в масштабах только одной компании могут генерироваться петабайты информации — это большие данные в чистом виде. HDS предлагает решения, способные хранить и анализировать огромные объемы неструктурированных данных, — поясняет Яхина. — Фактически всю техническую часть цифровой трансформации мы берем на себя, бизнесу же остается генерировать идеи и использовать те преимущества, которые несет в себе аналитика данных».

По прогнозам большинства экспертов, фундаментальные изменения бизнес-моделей, происходящие под влиянием новейших цифровых технологий, в ближайшие три года ожидают компании финансовой сферы, телекома и медиаиндустрии, транспорта и сегмент производства потребительских товаров. Но, как считает Боб Пламридж, генеральный технический директор HDS в регионе EMEA, даже эксперты иногда ошибаются, и серьезные перемены вполне могут произойти в других, самых неожиданных сферах.

Появившиеся инновационные конкуренты, например производитель электромобилей Tesla в автопроме, Uber в транспортных перевозках, Airbnb в гостиничном бизнесе, Alibaba в финансовом секторе, становятся колоссальным вызовом для традиционного бизнеса, заставляя участников рынка искать аналогичные или еще более новаторские пути достижения успеха. «Uber, Airbnb, Alibaba – это компании, которые добились огромного коммерческого успеха, практически не имея собственных ресурсов. Их главный актив – данные и новые способы их использования», — поясняет Пламридж.

Кардинальные перемены в бизнес-моделях сегодня становятся реальностью именно благодаря тому, что компании открывают для себя возможности эффективно использовать огромные массивы накапливаемых данных, ранее лежавших мертвым грузом. «Если сегодня в большинстве компаний менее 1% данных используется для бизнес-целей, то, по прогнозам, к 2020 году более 60%накопленных данных станут инструментом бизнеса», — отметил Пламридж.

Новые роли для ИТ-директора

Сегодня ИТ-служба должна стать чрезвычайно гибкой, оперативно реагировать на изменения в задачах бизнеса и очень быстро развертывать новые сервисы для клиентов. Успех упомянутых компаний – революционеров цифрового бизнеса – определяется в огромной степени тем, что они взаимодействуют с пользователями своих сервисов посредством удобных мобильных приложений. Пользовательский опыт – доступ к услугам отовсюду, к тому же быстро и без нареканий, – вот одно из ключевых условий успеха в цифровом бизнесе. Как рассказал Пламридж, в Великобритании, например, один из самых популярных среди населения розничный банк работает полностью онлайн. Но реализация всех этих возможностей также завязана на получение и глубокий анализ разнообразных массивов данных о клиентах.

ИТ-директор должен взять на себя роль ключевого эксперта в области цифровой трансформации, источника знаний, данных и инновационных идей.

В условиях цифровой трансформации полностью меняется роль ИТ-директора и ИТ-службы. «Мы привыкли считать ИТ обеспечивающим подразделением, отвечающим за то, чтобы все ‘лампочки горели’», — отмечает Пламридж. Но сегодня ИТ-служба должна превратиться в основного проводника цифровых преобразований, иначе она рискует оказаться просто проигнорированной бизнесом, который начнет искать революционные идеи вне компании.

По словам Пламриджа, от ИТ-подразделений сегодня ждут решений, способных ускорять инновации, обеспечивать управление рисками, связанными с развертыванием и использованием новых приложений, и в конечном счете повышать монетизацию этих приложений. А ИТ-директор должен взять на себя роль ключевого эксперта в области цифровой трансформации, источника знаний, данных и инновационных идей, призванных эту трансформацию осуществить.

«Мы отдаем себе отчет, что преобразования, которые предстоит реализовать ИТ-департаменту, чтобы стать лидером цифровой трансформации, очень непростые и затрагивают все направления – людей, процессы и технологии, — напомнинает Пламридж. – Но их необходимо начинать уже сегодня, потому что завтра может быть поздно. И мы в HDS готовы помогать своим заказчикам в этом».

В компании накоплен огромный опыт и знания в области цифровой трансформации, и прежде всего это касается подходов к работе с данными, которые являются ключевым драйвером перехода к цифровому бизнесу. Достаточно сказать, что HDS занимает первое место по числу патентов в области Больших Данных и аналитики, а на исследования и разработки ежегодно тратит свыше 3 млрд долл. Компания является поставщиком проверенных решений для работы с данными: по оценкам Gartner и IDC, системы HDS лидируют среди высокопроизводительных платформ хранения и объектных СХД корпоративного класса.

Глубокая экспертиза позволяет HDS рекомендовать своим заказчикам стратегию использования данных для цифровой трансформации бизнеса. В основу стратегии положено совместное использования всех источников данных – структурированных и неструктурированных. На этой платформе должны быть выстроены процессы и реализованы инструменты для управления данными, обеспечения их целостности и достоверности, мобильного доступа к данным и, что особенно важно, анализа данных для извлечения из них ценных знаний, которые и будут стимулировать инновации для бизнеса.

Что касается источников данных, то ключевое значение среди них приобретает Интернет вещей, считает Пламридж. Этому направлению компания Hitachi уделяет очень большое внимание: на рынке уже представлено 33 ее IoT-решения, выручка Hitachi в области IoT в 2015 году составила порядка 5,5 млрд долл, созданием систем для Интернета вещей занимается более 16 тыс. сотрудников компании. В мае текущего года было сформировано специальное подразделение Hitachi Insight Group, которое займется исследованиями и разработками в сфере IoT. Компания намерена в ближайшие три года инвестировать в эту деятельность 2,8 млрд долл.

Российский опыт

Успешные проекты преобразования бизнеса с помощью цифровых технологий компании Hiachi имеются и у российских заказчиков. По словам Ирины Яхиной, руководителя подразделения технологических решений HDS, большинство российских ИТ-специалистов воспринимают цифровую трансформацию как очередной этап эволюции ИТ. Вместе с тем этот этап очень важен для российского бизнеса, поскольку он позволяет существенно улучшить взаимодействие со своими клиентами.

HDS уже несколько лет сотрудничает с РЖД в проектах повышения эффективности операционной деятельности. Технологии HDS позволили перевести на инновационную платформу SAP HANA управление грузовыми и пассажирскими перевозками и онлайн-продажи билетов. Благодаря консолидации аналитических и производственных сервисов на единой платформе стала быстрее и качественнее подготавливаться финансовая отчетность, решения теперь принимаются более оперативно, к тому же улучшился пользовательский опыт – клиенты РЖД получили стабильно работающий сервис покупки билетов на сайте компании.

«Электронная Москва», основной поставщик ИТ-решений для правительства Москвы, с помощью технологий HDS перевела в цифровую форму весь документооборот столицы. В «мегаоблаке» централизовано делопроизводство аппарата мэра и правительства, департаментов, комитетов, префектур и других госорганов города. Единое хранилище поддерживает работу 60 тыс. активных пользователей с более чем 140 млн файлов. А москвичи в результате получили удобные и быстрые цифровые сервисы для уплаты налогов, записи к врачу, оформления нужных справок и документов.

Один из крупнейших российских операторов связи «Межрегиональный Транзиттелеком» (МТТ) тоже работает с облаком на базе решений HDS. Этой компании облачные технологии позволяют осваивать новый бизнес (МТТ внедрила виртуальную АТС) и выходить на новые, зарубежные рынки. Оптимизирована и текущая операционная деятельность – количество отказов в совершении вызовов сократилось более чем вдвое, при том что число клиентов постоянно растет.

Именно перспективные бизнес-идеи, а не технологии должны браться в качестве основы цифровой трансформации, уверен Боб Пламридж, генеральный технический директор Hitachi Data Systems (HDS) в регионе EMEA, — это доказывает опыт множества успешных проектов цифровой трансформации организаций различных отраслей, в которых довелось участвовать ему и его коллегам.

Можно ли утверждать, что цифровая трансформация становится одной из ключевых тенденций в бизнесе?

На данный момент это пока еще не ключевая тенденция, но, безусловно, ее значимость растет. По нашим наблюдениям, большинство компаний сейчас находится на стадии изучения цифровой трансформации, они пытаются понять, какие возможности для бизнеса открываются в рамках данной концепции и какие усилия необходимо предпринять, чтобы реализовать эти возможности. Кроме того, мы наблюдаем, что в некоторых отраслях компаниям удалось достигнуть большего продвижения в области цифровой трансформации, чем в других. В частности, достаточно далеко продвинулись учреждения здравоохранения Великобритании. Также надо заметить, что многие стартапы сегодня являются цифровыми практически с момента своего основания.

Боб Пламридж: «Очень важно, чтобы бизнес-руководители и пользователи имели ясное представление о том, чего они хотят добиться в ходе цифровой трансформации»

Так ли необходимо в ходе цифровой трансформации проводить радикальные изменения в бизнесе?

Необходимости проводить их сразу нет. Лично я не могу себе представить ситуацию, когда традиционная компания со своим устоявшимся укладом всего за три месяца разрушает всю прежнюю модель бизнеса и переходит к новой. Как правило, цифровая трансформация начинается с реализации небольших пилотных проектов внутри компании: ставится какая-то конкретная задача, определяется, что необходимо сделать, чтобы ее выполнить, и реализуются необходимые действия. Но, замечу, рамки производимых изменений при этом очень ограниченны. Думаю, вы согласитесь с мнением большинства экспертов о том, что попытки изменить все аспекты бизнеса сразу, скорее всего, будут обречены на провал. И не нужно забывать, что деятельность компании нельзя останавливать на время, пока она будет меняться, она должна непрерывно работать, обслуживать своих клиентов и получать доход. Нельзя, например, закрыть банк на полгода, все в нем изменить и затем открыть заново.

Можно ли пройти путь цифровой трансформации посредством маленьких успешных шагов?

Да, и я считаю, что это вообще единственно возможный подход, если речь идет о компании со сложившейся практикой бизнеса. Сценарий, который при этом следует использовать, выглядит примерно так: нужно определить параметры небольшого проекта, успешно его выполнить и затем на его основе развивать успех далее. Это общее правило: один успех порождает другой. Мы в Великобритании наблюдали множество примеров, как банки потихоньку начинают с того, что предлагают своим клиентам мобильное приложение, затем постепенно добиваются новых успехов и развивают свою деятельность в области цифровой трансформации.

Как примерно может выглядеть «дорожная карта» цифровой трансформации бизнеса?

Очень важно, чтобы бизнес-руководители и пользователи имели ясное представление о том, чего они хотят добиться в ходе цифровой трансформации. Цель (например, повышение персонализации обслуживания, или ускорение предоставления услуг, или улучшение финансовых показателей компании, или иная) должна быть сформулирована четко и ясно.

Одним из определяющих аспектов цифровой трансформации является наличие доступа к данным. Во многих организациях данные хранятся в 10, 20, 30 различных форматах, размещаются в разных источниках, доступ к которым осуществляется через разные потоки. Одна из ключевых задач, которые приходится решать уже на первых этапах цифровой трансформации, состоит в том, чтобы интегрировать данные из разных источников в единый пул — озеро данных. После того как оно будет создано, к этим данным можно применять различные инструменты аналитики. Приведу пример из сферы здравоохранения. В одном из проектов, в котором мы участвовали, изучались случаи возникновения диабета у детей: предстояло выявить причину этого заболевания. На основе собранных данных анализировались особенности образа жизни детей, уровень их физической активности, география их проживания и пр. После выявления причин предстояло найти ответ на вопрос о том, что делать, как помочь детям. Изменить ли систему образования, или скорректировать их питание, или заставить их больше двигаться, делать какие-то упражнения? В области здравоохранения сейчас основные усилия сосредоточены на профилактике заболеваний, а не на устранении их последствий.

Какие шаги необходимо предпринять для создания новых бизнес-моделей, к которым переходит бизнес в ходе цифровой трансформации?

Прежде всего, необходимо хорошо понимать, каких целей хочет добиться бизнес. Также необходимо создать озеро данных и, конечно, обеспечить доступ к нему. И здесь подстерегает опасность: по мере того, как вы продумываете список ваших целей, рамки проекта становятся все шире и шире, и, если вы вовремя не остановитесь, вероятность провала проекта будет стремительно расти.

Можно ли утверждать, что именно бизнес-идеи, а не технологии должны стать основой цифровой трансформации?

Да, именно идеи для бизнеса играют здесь ведущую роль. Но надо иметь в виду, что некачественно реализованные технологические решения могут стать барьером на пути хороших идей бизнеса. Предположим, у вас есть фантастическая с точки зрения бизнеса идея, но нет доступа к данным. Очевидно, что вы не сможете эту идею осуществить.

Можете ли со стороны Hitachi предложить какие-нибудь перспективные бизнес-идеи и бизнес-модели, которые можно было бы реализовать в процессе цифровой трансформации?

Разумеется. Я уже упомянул о новых подходах в здравоохранении, основанных на применении Больших Данных и аналитики. В Европе уже сегодня видна польза от применения таких подходов для профилактики диабета, инсультов, инфарктов и некоторых видов онкологических заболеваний. Об онкологии следует сказать особо. В ходе проектов в этой области медики пытаются выявить различия в эффективности разных методов лечения применительно к разным видам рака, а также найти причины индивидуальных особенностей лечения: почему, например, определенный метод лечения одной из разновидностей рака оказывается весьма эффективным для одного пациента и не дает никаких положительных результатов другому.

Еще одна тема — так называемые умные города. В столице Дании Копенгагене мы работаем над проектом, который охватывает практически все аспекты городского хозяйства: водоснабжение, электроснабжение, газовое хозяйство, ситуацию на дорогах и пр. Цель проекта — добиться эффективного предоставления различных коммунальных услуг с минимальными затратами. Проект разделен на два этапа: первый предусматривает построение инфраструктуры и ее оснащение необходимым количеством датчиков, чтобы обеспечить сбор данных о работе городских систем, а второй — создание программных приложений, которые смогут правильно интерпретировать эти данные и на их основе предоставлять гражданам необходимую им информацию в удобном для них формате.

Цифровая трансформация бизнеса сопровождается существенным ростом объемов данных и скорости обработки, а значит, растут и требования к системам хранения. Почему это происходит и какие технологиии хранения помогут предприятиям успешно провести цифровую трансформацию, рассказывает Ирина Яхина, руководитель департамента технологических решений Hitachi Data Systems.

Чем цифровая трансформация отличается от прежних эпох автоматизации, наблюдавшихся в России?

Основное ее отличие от прежних волн автоматизации заключается в том, что она оказывает сильное влияние не только на деятельность предприятий, но и на повседневную жизнь большого числа граждан, среди которых, замечу, есть множество клиентов различных компаниий. Приведу свежие примеры: внедренные в Москве системы ЕМИАС для онлайн-записи к врачам в городских поликлиниках, школьный «Электронный дневник» и т.д.

Ирина Яхина: «Флеш-массивы помогают обслуживать большее число клиентов, предоставлять им быстрые и надежные сервисы — эту выгоду легко обосновать»

С точки зрения ИТ-специалистов, цифровая трансформация — это очередной виток эволюции автоматизации российского бизнеса и ИТ-индустрии в целом. Вместе с тем это очень важный шаг для бизнеса, особенно для бизнеса, работающего на массовом рынке, поскольку цифровая трансформация позволяет значительно улучшить взаимодействие с потребителями, или, как сейчас говорят, клиентский опыт (Customer Experience, CX) — совокупность впечатлений, которые клиент получает в ходе взаимодействия со «своей» компанией. Яркий пример — система интернет-банкинга «Сбербанк Онлайн». В нашей стране банковские карты Сбербанка есть почти у всех, поэтому многим проще и быстрее перевести деньги своим родственникам или друзьям, используя «Сбербанк Онлайн», — это очень удобный инструмент для таких переводов.

Насколько неизбежны увеличение объемов хранимых данных и повышение требований к доступу к ним в ходе цифровой трансформации?

Это неизбежно. Объемы данных объективно растут. Сравните, скажем, объемы файлов фотографий или отсканированных документов сейчас и лет десять назад — разница очевидна. Или другой пример — объемы и качество записей с камер видеонаблюдений: если раньше можно было видеть лишь силуэты людей, то теперь отчетливо видны лица. Объемы хранимых данных, разумеется, будут увеличиваться и дальше.

Требования к доступу к данным тоже будут становиться все более жесткими — этого требует бизнес, которому необходима надежность для обслуживания клиентов в реальном времени. Также будут расти требования в части скорости доступа к данным и их передачи по сетям.

Может ли прежняя инфраструктура хранения данных стать заметным барьером для цифровой трансформации?

Чаще всего этого не происходит. В среде ИТ-специалистов есть правило: если система работает исправно и основные ее показатели устраивают, то лучше ее не трогать. Поэтому прежняя инфраструктура, нередко поддерживающая работу критически важных для бизнеса приложений, как правило, сосуществует с новой и модернизируется постепенно. Вот яркий пример: компания Tele2 модернизировала систему хранения, с которой взаимодействуют ее биллинговые приложения, и благодаря этому смогла успешно работать на московском рынке, обслуживая гораздо больше абонентов, чем раньше. Другие системы компании продолжают функционировать с прежними СХД.

Имеет ли смысл предприятиям вкладываться в замену дисковых СХД на гибридные или же лучше сразу нацеливаться на флеш-массивы?

На рынке СХД сейчас есть немало новых компаний, которые акцентируют внимание покупателей на том, что их массивы, целиком построенные на флеш-технологиях, обладают фантастическими показателями производительности. Однако нередко с их флеш-массивами возникает множество проблем при попытке, например, обеспечить репликацию данных на другой массив, перенести редко используемые данные на массив с более медленным доступом и т. д. Также не всегда удовлетворительно решены вопросы надежности хранения, технической поддержки покупателей и пр.

Крупные игроки, в том числе Hitachi Data Systems, которые производят массивы хранения давно и накопили богатый опыт создания и использования СХД, от систем на базе мэйнфреймов до облачных сред, стараются учитывать самые разные требования заказчиков и предлагают им найти разумный баланс между различными характеристиками массивов хранения. Наша компания больше ориентирована на гибридные СХД, поскольку мы считаем, что они, не уступая флеш-массивам по производительности на основной массе решаемых задач, обладают более низкой стоимостью владения, оптимально распределяют данные между флеш-модулями и жесткими дисками и при этом более надежны. Кстати, мы видели множество примеров того, как российские заказчики приобретали флеш-массивы, экспериментировали с ними и затем возвращались к более традиционным решениям, в том числе к гибридным СХД, поскольку далеко не всегда удается обеспечить, в частности, достаточный уровень отказоустойчивости флеш-массивов, купленных у небольших вендоров.

Реально ли обеспечить окупаемость флеш-массивов путем повышения производительности приложений, которые с ними работают?

Да, вполне реально. Компания Tele2, например, благодаря флеш-массивам смогла обслуживать больше клиентов. В компании МТТ после внедрения флеш-массивов в два раза сократилось число отказов при попытке дозвона абонентов. Флеш-массивы помогают обслуживать большее число клиентов, предоставлять им быстрые и надежные сервисы — эту выгоду легко обосновать. Также нельзя забывать об экономии на эксплуатационных расходах, в том числе на электропитание, охлаждение и пр. Если прежнюю СХД, занимавшую пять стоек, удается заменить на флеш-массив, помещающийся в половине стойки, и при этом получить в два раза большую производительность, то такую модернизацию, скорее всего, высоко оценят в компаниях телекоммуникационного, финансового, розничного секторов, а также на предприятиях, уделяющих особое внимание анализу данных.

В «Райффайзенбанке» в ходе модернизации центров обработки данных планируют существенно расширить применение флеш-СХД Hitachi, чтобы повысить эффективность использования инженерной инфраструктуры. О преимуществах флеш-массивов и планах их применения в банке рассказывает Сергей Квашук, старший вице-президент, руководитель отдела управления базовой ИТ-инфраструктурой «Райффайзенбанка».

В ИТ-инфраструктуре вашего банка продукты Hitachi применяются достаточно широко. Как появилась идея перехода на флеш-СХД Hitachi?

«Райффайзенбанк» использует системы хранения Hitachi более 10 лет, большая часть данных у нас находится именно на этих массивах. Мы уже убедились в их надежности — за эти годы не было ни одного сбоя, вызванного какими-либо дефектами оборудования или ошибками в ПО от производителя. По оценкам наших специалистов, СХД Hitachi и дальше будут находиться в русле технологических тенденций и в перспективе смогут обеспечить наши потребности по части производительности ИТ-систем.

Сергей Квашук: «Переход на флеш-технологии стал очередным шагом в эволюции систем хранения данных, используемых в нашем банке»

Переход на флеш-технологии стал очередным шагом в эволюции систем хранения данных, используемых в банке. Такая необходимость обусловлена нашим стремлением максимально экономно использовать ресурсы инженерной инфраструктуры центров обработки данных банка — в первую очередь площади ЦОД, то же касается и электропитания. Мы стараемся удерживаться в рамках имеющихся площадей, ведь их расширение будет очень затратным.

Массивы данных, целиком построенные на базе флеш-технологии (All-Flash Array, AFA), мы используем уже более трех лет, у нас стоят СХД четырех вендоров. Нам определенно нравится то, что системы Hitachi универсальны — их можно применять в самых разных ситуациях с задачами ввода-вывода любого типа.

Какие приложения работают с флеш-массивами? И что дал банку переход на эту технологию?

С флеш-массивами работают внедренные в банке платформы серверной виртуализации, VDI, на них построено большое количество баз данных и серверов приложений. То, какие СХД каких вендоров и для каких именно прикладных задач следует использовать, определяют корпоративные стандарты банка, разрабатываемые совместно с нашей материнской структурой RBI.

Переход на флеш-СХД позволил свести к минимуму задержку отклика всех работающих с ними бизнес-приложений и дает нам возможность успешно преодолевать периоды пиковых нагрузок. Нагрузки бывают внезапными — возникающими, например, во время ажиотажа на банковском рынке, когда резко меняются курсы валют или происходят иные события, вызывающие значительное увеличение числа запросов к базам данных.

Большая часть СХД, используемых сегодня в банке, гибридные, в них сочетаются довольно медленные жесткие диски большого объема и быстрые флеш-диски. Но, поскольку в настоящее время стоимость флеш-массивов существенно снизилась и практически сравнялась с ценой дисковых СХД на момент их закупки, перед нами открываются очень широкие возможности в плане высвобождения площадей в наших ЦОД. То же касается и качества услуг, которые предоставляет бизнесу наше ИТ-подразделение: если раньше допустимая задержка при доступе СУБД к системам хранения данных составляла 5 мс, то теперь мы можем обеспечить задержку в 1 мс — это означает увеличение производительности серверов, а вместе с ними и приложений, на которых они развернуты. В результате заметно повышается общая эффективность имеющейся ИТ-инфраструктуры.

Каковы дальнейшие планы по использованию флеш-массивов в вашем банке?

Мы работаем в рамках общей стратегии группы «Райффайзен». В том, что касается систем хранения данных, эта стратегия предусматривает широкое использование AFA-массивов. У Hitachi мы приобретаем системы серии F (F400, F600, F800) и планируем использовать их в ходе модернизации оборудования в наших ЦОД. Мы рассчитываем на то, что эффективность использования СХД удастся значительно повысить благодаря функциям компрессии, реализованным во флеш-модулях Hitachi FMD: тесты, проведенные на наших собственных ресурсах, показывают, что функция компрессии обеспечивает сжатие данных в 1,8 и более раз, — это очень хороший показатель, открывающий широкие возможности для более эффективного использования инфраструктуры ЦОД.

Компания Brocade – разработчик и производитель сетевых решений для дата-центров: сетей хранения данных SAN и IP-решений. В России компания Brocade продает коммутаторы Fibre Channel SAN через глобальных ОЕМ-партнеров – крупнейших мировых производителей систем хранения данных и серверов. Менеджер ОЕМ-бизнеса Brocade в России и СНГ Николай Умнов рассказал о новом поколении решений компании и о том, чего ждет рынок от создателей инновационных технологий.

Совсем недавно компания Brocade представила рынку SAN-коммутаторы шестого поколения, предназначенные для центров обработки данных на флеш-технологиях. Расскажите подробнее об этом.

Да, 19 июля компания Brocade действительно объявила о выходе двух модульных коммутаторов (директоров) Х6 и специального лезвия SX6 Extension Blade, которое позволяет соединять дата-центры между собой на больших расстояниях. Это аппаратные новинки. Помимо них мы представили новый функционал программного обеспечения коммутаторов. Этот функционал позволит следить и оперативно реагировать на то, что происходит в SAN-инфраструктуре.

Какими принципиальными отличиями обладают директоры шестого поколения?

Есть несколько моментов. Первое – то, что лежит на поверхности, – это увеличенные скорости, 32 и 128 Гбит/с, а также снижение задержек обработки FC-пакетов. Использование современного флеш-массива вместе с коммутаторами шестого поколения позволяет существенно снизить задержку при передаче данных. Например, мы показали на тестах, что для конкретных приложений, в сравнении с четвертым поколением коммутаторов, задержка становится ниже примерно на 70%. Для многих приложений это очень важно. Второе отличие – это наличие нового программного функционала. Кроме того, в новом поколении директоров заложена поддержка грядущих технологий. Например, мы возлагаем большие надежды на развитие технологий работы с энергонезависимой памятью (NVMe over Fibre Channel), которая позволит сетям хранения данных поддерживать еще большие скорости и меньшие задержки.

Оборудование Brocade SAN мы поставляем на рынок через наших OEM-партнеров – компании, продающие решения Brocade под своей торговой маркой. Новые директоры Х6 и лезвия SX6, например, еще до официального анонсирования Brocade 19 июля были объявлены 18 июля нашим ОЕМ-партнером, компанией Hitachi Data Systems – надежным и успешным игроком на ИТ-рынке.

Николай Умнов: «Мы оцениваем потребности бизнеса, и наша задача – предсказать их»

В анонсе новых продуктов компании сказано, что подобные решения – это способ адаптироваться к потребностям цифрового бизнеса. Почему вы так считаете?

Сейчас бизнес во всем мире проходит через процесс цифровой трансформации. Эта трансформация состоит из так называемых компонентов SMAC (Social media, Mobility, Analytics, Cloud computing). Компоненты SMAC генерируют очень много данных и предъявляют жесткие требования к инфраструктуре – для поддержки подобных преобразований нужны новые технологии, в том числе и предлагаемые нашей компанией.

Производителям решений и их клиентам следует учитывать, что рост объемов хранимых данных неизбежен. В связи с этим большую роль в развитии рынка хранения данных приобретают флеш-технологии. Они совершенствуются быстрее, чем мы ожидали. Изменения, которые они дают, как нельзя лучше иллюстрирует личный опыт людей: для тех, кто раньше работал на персональных компьютерах с жесткими дисками, а затем перешел на твердотельные SSD-накопители, разница очевидна. Включаешь компьютер – и он включается. Процесс загрузки стал мгновенным, и ждать пользователю больше не приходится. То же самое предстоит почувствовать и многим заказчикам при переходе на дата-центры all-flash. Технологии хранения информации развиваются очень быстро – следовательно, чтобы не стать узким местом, сетевые решения должны развиваться в том же темпе. Директоры нового поколения Brocade как раз нацелены на решение этой задачи.

А в чем конкретно может быть это узкое место?

Сеть хранения данных состоит из трех частей. Это СХД, серверы и сеть между ними. Если у вас мощный сервер и СХД, а сеть устаревшая – сеть станет узким местом. Сеть должна обеспечивать передачу большого количества данных быстро, с малыми задержками, быть надежной и безопасной. Под эти требования в полной мере подходит технология Fibre Channel (FC).

То есть, по вашему мнению, новые потребности цифрового бизнеса связаны с высокой пропускной способностью сети и минимизацией задержек при передаче данных?

Не только. Давайте представим, что современная флеш-СХД – это быстрый автомобиль, Lamborghini например. Сеть Fibre Channel – это широкая, гладкая дорога. Но для того, чтобы знать, что мы точно приедем к месту назначения вовремя, нам нужно быть уверенными, что на дороге нет пробок, иметь карту с указаниями сложных участков и заторов. Для этого Brocade расставляет по всей дороге – по всей SAN-сети – датчики, которые показывают, что происходит вокруг, и позволяют нашему водителю доехать до места назначения в заданные сроки. Эти датчики – тот программный функционал, который выпускает сейчас Brocade: IO Insight, VM Insight – компоненты программного решения, позволяющие отслеживать задержки ввода-вывода и работу виртуальных машин в SAN-инфраструктуре.

Почему курс дальнейшего развития решений Brocade был взят именно в направлении флеш-технологий?

Не сказать, чтобы мы выбрали этот курс, его выбрал рынок. Переход СХД к флеш-технологиям – это революционное изменение на рынке, радикальное изменение, которое предъявляет к сетевой инфраструктуре дата-центров совершенно новые требования, поэтому мы и идем вслед за потребностями рынка. Другое дело, что строительство инфраструктуры SAN – процесс долгосрочный. Но и эксплуатировать ее будут долго: пять, а то и десять лет. Поэтому важно продумать заранее, чего будет ожидать бизнес от ИТ-инфраструктуры в будущем. В этом смысле Brocade приходится предлагать рынку свои технологии «на вырост», предсказывая его потребности, в том числе и будущие тренды, определяющие развитие в области СХД и серверов.

Компания Brocade оказала большое влияние на рынок сетевой инфраструктуры ЦОД, разработав первые коммутаторы и директоры Fibre Channel. Как, по вашему мнению, развивался бы этот рынок без вклада Brocade?

Думаю, все было бы примерно так же. Brocade как компания появилась в 1995 году. Тогда же на рынке было много разных игроков, развивавших те же технологии: McDATA, Inrange, CNT. Они постепенно поглощали друг друга – проходила консолидация, пока наконец в 2007 году компания Brocade не купила компанию McDATA. Не было бы нас – консолидация рынка шла бы немного по-другому, но шла бы все равно. Ведь был бизнес, нуждавшийся в такой технологии, как Fibre Channel, поэтому так или иначе сетевая инфраструктура пришла бы к той же фазе развития, которую мы видим сегодня.

Как вы думаете, сильно ли за последние 10 лет изменился объем данных, которые приходится хранить компаниям?

Да, радикально! Для того чтобы почувствовать это, даже не нужно рассматривать примеры из бизнеса, можно обратиться к нашему личному опыту. Чуть больше десяти лет назад мы с вами начали активно использовать цифровые фотоаппараты – это был мощный прирост цифровых данных в нашу жизнь. Но сегодня мы имеем дело с мобильными данными, и их еще больше. Мы пользуемся смартфонами, можем смотреть полнометражные фильмы с помощью мобильного Интернета, накапливаем и передаем через сеть гигабайты видеозаписей и фотографий. Таким образом, все устройства вокруг нас – от смартфонов и планшетов до видеокамер – позволяют накапливать большие объемы данных, и существование этих данных делает необходимым развитие технологий их хранения, передачи и обработки.

Можно ли сказать, что решения Brocade в течение последних 10 лет эволюционировали вслед за потребностями бизнеса? Или же наоборот — развивались решения, а бизнес догонял?

Думаю, это двунаправленный процесс. Мы оцениваем потребности бизнеса, и наша задача – предсказать их, ведь на разработку любого нового решения нужно немало времени. Так, процесс разработки, производства и отладки микросхем, которые используются в наших коммутаторах, занимает не один год. Только когда продукт выйдет на рынок и мы увидим (или не увидим) спрос на него, мы поймем, верны ли были наши представления о том, чего хочет рынок.

В нашем бизнесе за последние 10 лет также изменилось многое. 10 лет назад у нас еще не было IP-бизнеса, только что вышли коммутаторы FC 4 Гбит/с. Сегодня же компания Brocade сконцентрирована на крупных корпоративных сетевых решениях по хранению данных: Fibre Channel и IP-фабриках. Небольшие решения умеют делать многие. Мы же умеем делать большие, надежные SAN, способные работать с петабайтами данных.

А как выглядит процесс предсказаний потребностей бизнеса? Это ведь не гадание на кофейной гуще?

Конечно, нет. Каждый год Brocade собирает вместе своих ключевых заказчиков – в этом году это будет в сентябре. Во время встречи наши разработчики рассказывают о том, как мы понимаем состояние рынка, и спрашивают, как его понимают заказчики. Мы обсуждаем, куда идет рынок и что необходимо для того, чтобы не отставать от его движения. А так как мы делаем это регулярно, любые изменения учитываются и фиксируются.

Если вообще говорить о технологиях грядущего, считаете ли вы, что основной акцент в них будет сделан именно на скорости?

Не совсем. Вернемся к нашей аналогии с автомобилем – он может быть быстрым, но из-за пробок далеко не уедет. Нужно учитывать все: и скорость автомобиля (ее поддержат флеш-массивы), и качество дороги (его дают новые скорости коммутаторов сети Fibre Channel), и карту пути (то есть анализ состояния инфраструктуры SAN в реальном времени и заблаговременное предсказание проблем, а в ряде случаев их автоматическое устранение).

Как вы представляете себе СХД будущего, СХД нового поколения?

В нашем быстро меняющемся мире сложно загадывать, но я думаю, что системы хранения данных ближайшего будущего – это сетевые флеш-массивы. Они будут надежными, высокопроизводительными, будут иметь большую емкость и смогут предоставлять вам ваши данные где угодно.

По прогнозам IDC, наибольшее число вопросов, волнующих ИТ-руководителей, будет так или иначе связано с цифровой трансформацией. Генеральные директора и президенты компаний ожидают, что ИТ-руководители возглавят процессы цифровой трансформации и помогут, с одной стороны, добиться соответствия бизнеса потребностям новых клиентов, а с другой – сохранить и преумножить все то, чего удалось достичь ранее. Какие подходы выбирают ИТ-руководители, чтобы оправдать ожидания руководства?

Эпоха цифровых перемен

Практически все CIO сегодня понимают, что традиционные модели организации работы ИТ-подразделений уже не способны поддержать стремительно растущие потребности бизнеса в ИТ. Разрыв между тем, что ИТ-службы могут предложить, и тем, что реально нужно бизнесу в области ИТ, растет, и, как следствие, появляются новые мощные игроки вроде Uber и Airbnb, которые выходят на традиционные рынки с новыми бизнес-моделями, активно использующими потенциал ИТ. Их мощный успех, подобно взрыву, разрушает устоявшиеся представления о возможностях и способах получения прибыли.

Согласно прогнозу IDC, в 2019 году затраты на технологии цифровой трансформации составят более 2,1 трлн долл.

Путь к новым бизнес-моделям лежит через цифровую трансформацию. Аналитики IDC определяют ее как «непрерывный процесс, в ходе которого предприятия адаптируются к радикально меняющимся требованиям клиентов или рынков (внешней экосистемы) или становятся движущей силой таких изменений, опираясь на цифровые компетенции и стремясь внедрять новые бизнес-модели, продукты и услуги, которые бесшовно соединяют практику использования цифровых и физических подходов, опыт бизнеса и его клиентов, позволяя повысить эффективность деятельности организации и ее производительность». Другими словами, цифровая трансформация — это, по сути, создание самоадаптирующейся организации, способной быстро реагировать на происходящие вокруг нее изменения.

Как отмечают в IDC, цифровая трансформация требует внедрения инноваций и охватывает работу предприятия в рамках по крайней мере одного из следующих направлений (помимо внедрения технологий): организация деятельности и управление сотрудниками, опыт использования множества каналов взаимодействия с клиентами, изменение операционной модели (то есть модели бизнеса и его процессов), информация, а также методы руководства предприятием.

С точки зрения технологий, по мнению IDC, ключевую роль в цифровой трансформации сыграют приложения (часто создаваемые специально для конкретного предприятия, чтобы поддержать его новую бизнес-модель), данные (причем качественные и в больших объемах), решения Интернета вещей (IoT), когнитивные системы (представляющие собой, по сути, некий симбиоз аналитики и искусственного интеллекта) и облачные системы. Все это вместе аналитики IDC называют третьей платформой.

Что важно, цифровая трансформация активно набирает ход практически во всех отраслях и секторах — даже в финансовом, традиционно консервативном секторе, находящемся под неусыпным контролем со стороны государственных регуляторов и работающем по их правилам и регламентам. Финансовые организации охотно инвестируют в стартапы и внутренние проекты в области финансовых технологий — новых бизнес-моделей, помогающих удовлетворить растущие потребности клиентов, опираясь на возможности ИТ.

На что CIO направляют свои усилия

Вопросы цифровой трансформации сегодня волнуют очень многих ИТ-руководителей. В этом убедился в ходе встреч с ними Хью Йошида, вице-президент и директор по технологиям компании Hitachi Data Systems. Каким образом ИТ-руководители подходят к удовлетворению потребностей бизнеса в цифровой трансформации? Йошида в своем блоге выделил три различных подхода.

Снижение затрат, внедрение более экономичных ИТ и сокращение ИТ-персонала, очевидно, не обеспечивают создание самоадаптирующейся организации, быстро реагирующей на изменения бизнес-среды.

Первый подход нацелен на то, чтобы достичь значимых результатов меньшими ресурсами — к этому стремятся CIO, привыкшие считать ИТ-департамент центром затрат. Вместе с тем снижение затрат, внедрение более экономичных ИТ и сокращение ИТ-персонала, очевидно, не обеспечивают создание самоадаптирующейся организации, быстро реагирующей на изменения бизнес-среды. Чтобы преобразовать ИТ-подразделение, потребуются новые навыки, время, деньги и методы руководства, уверен Йошида.

По его наблюдениям, во многих компаниях ИТ-руководители находятся в подчинении у финансового директора или вице-президента по финансам. Это вполне логично, если ИТ-департамент рассматривается как центр затрат, в этом случае финансовая «вертикаль власти» предприятия вполне может оказать положительное влияние на управление ИТ-службой. Однако, если ИТ-департамент так и не дорос до удовлетворения потребностей бизнеса в цифровизации, вполне логично ожидать появления «теневых» ИТ-отделов, работающих в составе бизнес-подразделений совершенно независимо от ИТ-департамента и его руководителя. «Теневые» ИТ-отделы находятся под полным контролем руководителей бизнес-направлений и решают задачи, которые те перед ними ставят.

Результатом этого, очевидно, становятся многочисленные проблемы, связанные не только с хаотичным разрастанием ИТ, но и с вопросами информационной безопасности, интеграции, доступности, подотчетности, соответствия требованиям регуляторов, — всем тем, что следовало бы контролировать ИТ-департаменту.

Выходом из ситуации, согласно рекомендациям аналитиков Gartner, может стать переход к бимодальным ИТ, в этом случае прежний ИТ-департамент, работая в «режиме 1», сможет управлять традиционными ИТ-сервисами — он это хорошо умеет, а в «режиме 2» займется реализацией проектов и дальнейшим сопровождением систем, в которых главными требованиями являются быстрота создания новых возможностей и гибкость. Координировать взаимодействие и обеспечивать коммуникацию в этом случае будет бизнес, нацеливая всех ИТ-специалистов на достижение единой цели — повышение производительности предприятия в целом. Согласно прогнозам Gartner, в 2017 году 75% ИТ-департаментов будут работать на основе бимодальной модели.

Однако переход на бимодальные ИТ не устраняет разрыв между тем, что могут предложить ИТ-службы, и тем, что реально нужно бизнесу, отмечает Йошида, и ИТ-специалистам придется поддерживать два типа систем — традиционные и инновационные, те, что созданы в соответствии с давно сложившимися требованиями бизнеса, и те, что разрабатывались ради новых возможностей, дающих бизнесу преимущества благодаря быстрому выводу на рынок продуктов и услуг, основанных на новейших ИТ.

Есть и другой выход — заново переосмыслить всю структуру и операционную деятельность ИТ-департамента, начиная с самых его основ и заканчивая методами руководства этим подразделением, и радикально его изменить, сделать по-настоящему ценным для бизнеса и полностью управляемым, готовым к восприятию и внедрению новейших идей и технологий, именно такие преобразования в ИТ-департаменте из 420 сотрудников осуществил Скотт Краудер, CIO компании BMC Software. Подобным образом поступили и ИТ-руководители ряда других компаний, с которыми довелось побеседовать Йошиде.

Какой подход выберете вы?

Интерес бизнеса, особенно представителей финансового сектора, к технологии блокчейн сегодня огромен – они надеются с ее помощью снизить издержки и повысить безопасность межбанковских переводов и платежей. Вместе с тем, аналитики Forrester обращают внимание на то, что блокчейн – технология еще недостаточно зрелая для широкого применения в такой ответственной сфере, как финансовые транзакции.

Так, Марта Беннетт, главный аналитик компании Forrester Research, обратила внимание гостей прошедшей в Лондоне конференции Forrester Digital Transformation Europe, на то, что для блокчейн еще нет четкого общепринятого определения, в результате реализация этой технологии может не обеспечить ту безопасность транзакции, на который рассчитывают банкиры, – в частности, потому что распространенные определения блокчейн не предполагают шифрование, хотя и гарантируют немедленное выявление любых изменений в транзакциях. Содержание записей, хранящих детали транзакций (в том числе персональные данные клиентов) как правило, представляет собой открытый текст, следовательно, при наличии подходящих инструментов получение доступа к нему не представляет большого труда. К тому же регламенты управления ключами доступа к записям цепочек блокчейн пока еще не стандартизованы, как и многие другие аспекты работы с блокчейн, и как действовать в случае если, например, ключи украдены, пока неясно.

Отдельный вопрос, на который обратила внимание Беннетт, – развертывание технологии блокчейн на предприятиях. В настоящее время опыт в этой области совсем невелик, проверенные методики масштабирования пилотных проектов, обеспечения безопасности и интеграции с корпоративными ИТ-системами отсутствуют, и те, кто внедряет блокчейн сегодня, действует на свой страх и риск. Особого обсуждения заслуживает и хранение данных блокчейн – при интенсивном потоке транзакций организация хранения может стать узким местом, если производительность доступа к данным окажется недостаточно высокой. Беннетт рекомендует тщательно продумывать сценарии пилотных проектов и затем проверять их на практике.

Впрочем, ИТ-вендоры уверены, что игра стоит свеч – блокчейн позволит в будущем отказаться от дорогостоящих платежных систем вроде SWIFT. Кроме того, уверена Ирина Яхина, руководитель подразделения технологических решений Hitachi Data Systems, блокчейн можно использовать для создания баз данных с персональной и конфиденциальной информацией, например, о кредитах, страховых полисов, о здоровье пациентов и пр. Также велики перспективы использования блокчейн для обработки больших данных и создания решений Интернета вещей. Что касается вопросов безопасности, то, безусловно, нюансы этой технологии потребуют более тщательной проработки, возможно, с использованием инновационных разработок в области охраны данных. Вместе с тем, прозрачность и быстродействие систем на базе блокчейн сами по себе становятся инструментами обнаружения и расследования любых мошеннических действий, считает Яхина.

Судя по всему, финансовый сектор ожидает серьезная цифровая трансформация. Банки инвестируют огромные средства в исследования и проекты в области финансовых технологий, чтобы соответствовать меняющимся предпочтениям клиентов и тем самым создать для себя новые возможности для извлечения прибыли.

За последние пять лет, по данным Investopedia, компании-стартапы, специализирующиеся на создании ИТ-систем для финансового сектора, привлекли около 50 млрд долл. В то же время банки занимаются и собственными разработками. О высокой активности в этой области можно судить по числу патентов, которыми владеют компании (см. рисунок).

Примечательно, что лишь одна технологическая компания вошла в тройку лидеров по числу патентов в области финансовых технологий — Hitachi. Также любопытно, что далеко не все патенты сконцентрированы у лидеров: на долю 200 ведущих владельцев патентов приходится лишь 39% их общего количества.

Стоит отметить, что финансовые организации осваивают и передовые бизнес-модели. Значительная часть инноваций основана на облачных технологиях, которые позволяют банкам отказаться от обременительного наследства в виде имеющихся приложений и ИТ-инфраструктур, чтобы приступить к использованию принципиально новых.

По мнению Хью Йошида, вице-президента и директора по технологиям компании Hitachi Data Systems, в будущем традиционные банки практически полностью уйдут с рынка.

Одна из технологий, которые окажут огромное влияние на финансовый сектор, — блокчейн. Сегодня она рассматривается как альтернатива традиционному централизованному хранению записей о банковских операциях — это требование относится к числу важнейших базовых принципов современного банковского бизнеса. Блокчейн, наоборот, предполагает распределенное хранение информации о транзакциях. Такой подход помог бы сэкономить миллиарды долларов за счет ликвидации централизованных органов и отказа от медленных и дорогих платежных сетей. Кроме того, предполагается, что переход на блокчейн повысит доверие к банковской системе со стороны клиентов.

Первым крупным банком, начавшим использовать эту технологию, стал испанский Santander — в его пилотном проекте, охватившем 6 тыс. клиентов, реализация блокчейна от компании Ripple использовалась в услуге переводов денежных средств, реализованной в мобильном приложении для Apple iOS.

Одна из технологий, которая окажет огромное влияние на финансовый сектор, — блокчейн.

Лаборатория финансовых инноваций, открытая недавно при Глобальном центре социальных инноваций компании Hitachi в городе Санта-Клара (шт. Калифорния, США), будет полностью сконцентрирована на исследовании в области технологии блокчейн и реализации проектов на ее основе в сотрудничестве со стратегическими партнерами из финансового сектора. Сотрудники лаборатории принимают участие и в работе созданного в феврале консорциума Hyperledger, цель которого — создание программных систем с открытым кодом, использующих технологию блокчейн для записи и проверки банковских транзакций.

Основная сфера применения, которая отводится блокчейну, — денежные переводы. Эксперты рассчитывают, что с помощью этой технологии удастся не только по-настоящему мгновенно выполнять переводы, но более успешно выявлять кражи, а возможно, и предотвращать их. С учетом прогнозов об ожидаемом в ближайшее время усилении кибератак на финансовые организации разработка подобных решений становится особенно актуальной. По данным Bloomberg, ряд крупных банков, в частности UBS Group и Barclays, планируют использовать блокчейн, рассчитывая снизить таким образом издержки и выйти в лидеры в области цифровой трансформации.

Разработка новых технологий будет играть ключевую роль в цифровой трансформации финансового сектора, в ходе которой объединят усилия все основные заинтересованные стороны: финансовые организации и стартапы, регуляторы и клиенты, технологические компании и консорциумы по разработке систем с открытым кодом. В скором будущем технологические инновации и разрабатываемые сегодня бизнес-модели радикально изменят банковский бизнес.

Согласно данным мониторинга IDC WW Quarterly Cloud Infrastructure Tracker, в первом квартале 2016 года затраты компаний на серверы, системы хранения данных и маршрутизаторы для создания и развития облачных инфраструктур в регионе Европы, Ближнего Востока и Африки выросли до 1,3 млрд долл., увеличившись на 17,6% по сравнению с прошлым годом. Что интересно, их доля в общем объеме ИТ-расходов на инфраструктурное оборудование в регионе EMEA превысила четверть и составила 25,1%, тогда как в прошлом году она составляла 4%. На фоне роста затрат интересен и такой факт: суммарная емкость дисковых хранилищ, приобретенных для облачных инфраструктур, составила 29,9%, это меньше на 6,1% по сравнению с аналогичным показателем годом ранее.

Сектор инфраструктурных решений для облаков будет одним из самых быстрорастущих в регионе, тогда как сектор традиционных решений вряд ли будет расти.

По словам Камила Грегора, аналитика по исследованиям из Европейской инфраструктурной группы компании IDC, к 2020 году ожидается рост облачного сегмента до 10,7 млрд долл., его доля достигнет 46,4% всех расходов на инфраструктурное оборудование. Сектор инфраструктурных решений для облаков будет одним из самых быстрорастущих в регионе, тогда как сектор традиционных решений вряд ли будет расти.

В Западной Европе затраты на облачную инфраструктуру примерно поровну разделились между корпоративными системами хранения (42%) и серверами (45%), затраты на эти решения по сравнению с прошлогодними показателями выросли соответственно на 12 и 16,6%.

Развивающиеся рынки Центральной и Восточной Европы, Ближнего Востока и Африки обеспечили 15% всех инвестиций в инфраструктурное оборудование для облаков в регионе EMEA, сделанных в первом квартале нынешнего года. Сдерживающим фактором стала, в частности, ситуация на российском рынке. Затраты на облачную инфраструктуру составили 17% всех трат на серверы, системы хранения и сетевое оборудование корпоративного уровня, затраты на публичные облака составили около 47% всех расходов.

За основу своего исследования аналитики взяли показатели продаж ведущих производителей инфраструктурных решений.

Комментируя ситуацию, аналитик IDC Иржи Хелебранд отметил: несмотря на то, что инвестиции в публичные облака в Центральной и Восточной Европе уменьшились, развертывание частных облаков продолжается – заказчики ценят их высокую гибкость, небольшие капитальные затраты, а также более быстрое по сравнению с традиционной ИТ-инфраструктурой развертывание.

Что касается нашей страны, то российский рынок облачных инфраструктур будет укрепляться, считает Ирина Яхина, руководитель подразделения технологических решений HDS в России и странах СНГ: «Облачные сервисы помогают компаниям сократить начальные инвестиции в ИТ и обеспечить постоянный контроль над сохранностью информации, чтобы уменьшить риски для бизнеса. Наиболее востребованы облака сегодня в тех секторах, где крайне важным для успеха показателем является время вывода на рынок новых продуктов и услуг. По мере реализации программ цифровой трансформации бизнеса и усиления борьбы за клиентов таких компаний будет становиться все больше».

Источник: IDC

По данным исследования IDC EMEA Quarterly Enterprise Storage Systems Tracker, в первом квартале 2016 года российский рынок систем хранения продемонстрировал умеренный рост на 7,1% в денежном выражении и существенный рост емкости на 89,6% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Системы хранения данных HITACHI STORAGE PLATFORM G1000

Совокупная емкость поставленных в Россию внешних систем хранения данных составила 141,2 петабайт; их совокупная стоимость превысила 90,02 млн долл. Аналитики IDC отмечают существенное снижение поставок поставки систем хранения данных на фоне впечатляющих результатов последнего квартала 2015 года. Несмотря на сезонное снижение продаж, на рынок продолжили действовать факторы увеличения количества накопленных данных и снижения стоимости флеш- и гибридных систем.

Лидерами рынка систем хранения первого квартала текущего года по объемам продаж явились EMC, IBM, Hitachi Data Systems, Hewlett Packard Enterprise и NetApp, которые заняли более 87% рынка в денежном выражении. Лидером по совокупной поставленной емкости систем хранения впервые за последние 12 кварталов стала компания Hitachi Data Systems.

По прогнозам аналитиков, умеренный рост инвестиций в системы хранения данных продолжится и в текущем квартале, однако, с другой стороны, в настоящее время рынок ожидает законодательных инициатив, способных радикально повлиять на потребность в емкости для хранения данных.

Одна из наиболее заметных за последнее время подобного рода инициатив – подписанный 7 июля Президентом РФ федеральный закон «О противодействии терроризму», обязывающий операторов связи хранить содержание разговоров и переписки абонентов. Этот закон был разработан под руководством председателя комитета Госдумы по безопасности Ирины Яровой и главы комитета Совета Федерации по обороне и безопасности Виктора Озерова. По оценкам операторов, затраты на реализацию закона по хранению данных составят порядка 2 трлн руб. Значительная часть этих средств будет направлена на приобретение и развертывание систем хранения данных.

Предназначение социальных инноваций — делать жизнь людей лучше. О том, почему бизнесу стоит внимательно следить за эволюцией человеческих потребностей и предоставлять клиентам максимально удобные для них услуги, рассказывает Боб Пламридж, генеральный технический директор Hitachi Data Systems (HDS) в регионе EMEA.

Боб Пламридж: «Именно решение, принятое бизнесом, должно стать движущей силой технологического развития предприятия, а не наоборот»

Что вы вкладываете в понятие «социальные инновации» и какое место отводите в них технологиям?

Социальные инновации — это комбинация высоких технологий и конкретных решений, предназначенных для общества. Например, сегодня больницы могут предоставлять персонифицированные медицинские услуги: медобслуживание не строится на основе какой-то общей модели, а приспосабливается к нуждам каждого конкретного пациента. Аналогичным образом можно подобрать и другие инновационные решения для любых жизненных ситуаций.

Еще одно направление социальных инноваций — отслеживание общественных потребностей и настроений. К примеру, в Великобритании власти обеспокоены резким увеличением смертности среди молодого поколения людей. Правительству и обществу важно понимать, почему так происходит. Возможно, дело в том, что они слишком много времени проводят в Интернете, вместо того чтобы укреплять здоровье, занимаясь спортом, а может, проблема кроется в чем-то другом. Чтобы повлиять на ситуацию, нужно собрать данные, проанализировать их, выявить причину проблемы и затем определить порядок дальнейших действий. В случае обнаружения какой-либо закономерности стоит принять соответствующие меры. Негативные последствия могут иметь, например, недостатки в системе образования и неправильное или неполноценное питание. Вероятно, многих родителей стоит научить основам здорового питания: не потреблять слишком много сахара, соли и полуфабрикатов, есть больше свежих фруктов и овощей. Именно так технологии помогают распознать задачу, которую ставит перед ними само общество, и быстро решить ее.

Каковы основные движущие силы социальных инноваций?

Очень часто движущей силой изменений становятся деньги: вы предоставляете некий объем услуг отдельным гражданам и оцениваете, что при этом происходит с совокупными расходами — увеличиваются они или нет. И вновь пример из области здравоохранения. Мы знаем, что с возрастом люди тратят все больше денег на заботу о своем здоровье. Вопрос: что можно предпринять в отношении молодых людей, чтобы со временем им не приходилось тратить так много средств на сохранение хорошего самочувствия? Некоторые исследователи сегодня приходят к выводу, что если мы не предпримем действенных мер в ближайшие десять лет, то уже довольно скоро многим странам придется тратить до 80% собираемых налогов на поддержание здоровья своих граждан. Разумно инвестировать необходимые средства сейчас, чтобы избежать огромных затрат через 10, 20, 30 лет.

В чем ценность социальных инноваций для бизнеса? Выгодно ли предприятиям вкладываться в социальные инновации?

Рассмотрим простой пример. Дело в том, что традиционный банковский сектор постепенно исчезает: для выполнения каких-либо операций клиенту больше не нужно посещать здание банка. Чтобы обеспечить рост основных показателей, банкам приходится менять свои бизнес-модели. Многие из них стоят перед выбором: либо инвестировать средства сейчас, чтобы не отстать от конкурентов, либо сегодня сэкономить, но в перспективе иметь серьезный риск банкротства. Такие компании, как PayPal или Alibaba, создали бизнес-модели, в основе которых лежат инвестиции не в огромные здания, а в ИТ-оборудование. Практически все, что нам нужно от банков, мы можем получить с помощью мобильных платформ. Более консервативные банки сегодня предоставляют оба вида доступа к услугам — и обслуживание в офисах, и дистанционное обслуживание через Интернет. Но если у клиента совсем не будет возможности пользоваться услугами удаленно, он найдет другой банк. Новое поколение хочет использовать мобильные приложения и компьютеры, осуществляя любые финансовые операции за пару секунд. Сегодня невозможно найти на рынке банк в том виде, в каком мы помним его пять или семь лет назад – он бы просто не выжил в современных условиях.

Каково место Интернета вещей в социальных инновациях?

Интернет вещей — это компонент сбора данных. Возможность подключить к сетям различные устройства позволяет узнать, что происходит с самыми разными объектами. Например, что с моей рукой, не пора ли мне обратиться к врачу? В центральном медицинском репозитории хранятся данные множества пациентов, с помощью информации любой специалист-медик сможет точно оценить симптомы и поставить диагноз.

Кроме того, Интернет вещей позволяет собирать мобильные данные с датчиков, расположенных в автомобилях, на морских контейнерах и любых производственных объектах. Собранные данные приводятся к определенному формату и затем помещаются в репозиторий, после чего с ними могут работать аналитики.

Какие шаги помогут начать предприятию использовать социальные инновации?

Следует начать с вопроса: к чему мы стремимся, чего хотим достичь? Именно решение, принятое бизнесом, должно стать движущей силой технологического развития предприятия, а не наоборот.

Вспомним истории успеха современных цифровых предприятий и спросим себя: «Что нужно моему бизнесу? Хочет ли мой банк предоставить клиентам удаленный доступ к счетам и дать им возможность переправлять деньги из банка в банк с помощью Интернета?" Для этого мне потребуется не большое здание, а приложение, способное работать на компьютерах, планшетах, смартфонах — любых устройствах, которые имеются в распоряжении моих клиентов.

Какой вы видите роль Hitachi в развитии социальных инноваций?

Мы верим, что находимся на своем месте. Мы используем Интернет вещей в отраслевых решениях на протяжении последних пяти-шести лет. Наша компания производит оборудование, которое порождает данные, у нас есть системы, способные эти данные хранить, и решения, помогающие их анализировать. Немногие компании могут похвастаться столь широким спектром отраслевых решений: мы создаем технологии для железнодорожного транспорта, здравоохранения, автопроизводителей, банков... Анализ данных для разных отраслей серьезно отличается, но мы продолжаем заниматься разработкой как узкоспециализированных, так и универсальных решений. По сути, нашим клиентом может стать любая компания, вставшая на путь цифровой трансформации: Hitachi всегда помогает своим клиентам адаптироваться к новой информационной среде.

Хью Йошида, технический директор Hitachi Data Systems, часто рассказывает о том, как работал в студенческие годы оператором новейших в то время компьютеров у одного известного вендора. Хью приходилось загружать программы с перфокарт, устанавливать и настраивать ленточные накопители с входными данными. Потом Хью ушел в армию и пять лет прослужил в стрелковой роте, в отрыве от компьютерных технологий. После увольнения в запас он решил устроиться на работу к тому же вендору, рассчитывая на свой прежний опыт. И первый вопрос, который задали Хью на собеседовании, – «что вам известно о DAS?» – поставил будущего технического директора в тупик. Он был в полной растерянности: оказывается, на смену перфокартам и бобинам с лентами, с которыми ему приходилось иметь дело пять лет назад, пришла вещь под названием «запоминающее устройство прямого доступа»! Сорок с лишним следующих лет Хью Йошида часто задавал себе и своей команде вопрос: способна ли какая-либо технология за столь же короткий период времени заменить дисковые хранилища? Всем нам сейчас кажется, что такой технологией стала флеш-память.

Флеш-модуль корпоративного класса Hitachi Accelerated Flash

Главное отличие дисковых накопителей от ленточных заключалось в способности осуществлять случайный доступ к данным. Главное отличие флеш-памяти от дисков – наличие программного обеспечения, позволяющего осуществлять виртуальный доступ к данным. По сравнению с дисками – чисто аппаратными устройствами – модули флеш-памяти являются программно-управляемыми. Данные больше не привязаны к секторам на дорожках, процесс доступа не сопровождается задержками вращения и поиска секторов, а при сбое сектора или дорожки не требуется дорогостоящего восстановления. Во флеш-памяти данные сопоставлены с ячейками, и пользователю не обязательно знать физическое расположение конкретной ячейки. Если одна из ячеек выйдет из строя, данные можно переназначить другой. Хотя флеш-накопители являются гораздо менее долговечными, чем диски, они способны использовать внутреннюю дополнительную память для повышения общей надежности системы и снижения затрат на обслуживание. Программное обеспечение может расширить функционал флеш-устройств или взять на себя часть нагрузки контроллера хранения. Hitachi дополнила модуль второго поколения Flash Module Drive программными функциями, позволяющими сжимать данные на устройстве без ущерба для производительности контроллера хранения или приложения.

Кому нужна флеш-память?

Дела с внедрением массивов хранения данных на флеш-памяти в России сегодня обстоят удачно. Главные заказчики – банки, финансовые и страховые организации, компании, предоставляющие услуги, связанные с ИТ. Почему именно они? Потому что такие организации работают на самом конкурентном рынке, потому что кому как не банку важны скорость, надежность и точность, потому что, если клиент придет в банк и будет полдня ожидать выполнения своей операции, в следующий раз он просто пойдет в банк, где доступ к данным осуществляется в десять раз быстрее. Набирает обороты использование флеш-памяти и в других отраслях – здравоохранении, медиа, телекоммуникациях, ретейле. Даже государство не остается в стороне: согласно государственному плану, ряд организаций уже преобразовали свои данные в цифровую форму и подключились, к примеру, к системе электронного документооборота.

Кстати, флеш-технологии пока что значительно опережают те требования к производительности, с которыми к нам приходят российские заказчики. Флеш сегодня покупают «на вырост», ведь даже у самой крупной компании пока не находится проекта, способного загрузить флеш-СХД на все 100%. Более того, возможность использовать такие решения не только для текущих, но и для будущих задач заказчики называют основным преимуществом флеш-систем, так как их можно масштабировать, «подгонять» под существующие запросы бизнеса.

Флеш в цифрах

По прогнозам, на рынке систем хранения в 2017 году продажи флеш-систем на базе SSD превысят показатели продаж традиционных HDD-дисков (согласно данным Gartner и оценкам инвестиционной фирмы Stifel). При этом темпы роста продаж жестких дисков в 2017 году составят 4% в год, а продажи решений на базе флеш-памяти продолжат расти на 20% в год. К 2019 году доходы в сегменте флэеш-систем должны примерно на треть превысить доходы в сегменте HDD. По данным IDC, доля рынка флеш-решений за последние 18 месяцев выросла с 1 до 10%.

Флеш-технологии vs. жесткие диски

Жесткие диски (HDD) – отличные устройства, они долго служили и людям, и бизнесу, и послужат еще. Но жесткие диски в определенном смысле являются «слугами двух господ»: они были созданы для того, чтобы снизить затраты на ИТ, и своими ценовыми характеристиками могут легко поддержать сценарий «мы тратим минимум ресурсов, и наши решения работают... ну, терпимо работают». Проблема заключается в том, что такой сценарий не работает, когда речь идет о центре обработки данных или ИТ-инфраструктуре любой крупной компании. А происходит вот что: при заполнении массивов на основе HDD-дисков данными возникает высокая вероятность ухудшения производительности и скорости доступа к информации.

Что может флеш и чего не может жесткий диск? Решения на флеш-памяти могут уменьшить масштабы ИТ-инфраструктуры: меньше энергии, меньше пространства, меньше работы людям, которым приходится эту инфраструктуру обслуживать. Ведь один флеш-диск – это условно где-то 50 HDD-дисков. Представьте себе, как сложно обслуживать такой крупный «шкаф» и как просто – одну маленькую флеш-систему. Некоторым нашим заказчикам удалось увеличить свою прибыль только за счет того, что сотрудники, раньше работавшие с оборудованием, получили возможность тратить время на выполнение других задач. Так что время говорить о том, что флеш-технологии – это прямой путь к изменению бизнес-модели предприятия, организации труда сотрудников, распределения задач и появлению новых источников прибыли. Но это уже совсем другая история.

Hitachi, компания с более чем вековой историей, вновь подтверждает свое лидерство — на сей раз как один из флагманов освоения нового рыночного сегмента технологических решений в области Интернета вещей (Internet of Things, IoT). Уже сегодня в портфель продуктов Hitachi для IoT входят системы обмена данными для умных городов, энергосистемы на базе возобновляемых и экологичных источников энергии, интеллектуальные транспортные системы, решения для прецизионной агротехники и производства, системы для обработки воды, строительства и экологически безопасной горнодобычи, а также решения для поддержки общественной безопасности. По итогам 2015 года оборот Hitachi в сфере IoT составил 5,4 млрд долл., портфель разработок в этом сегменте включил 33 решения, а численность сотрудников, занятых созданием новых технологий для Интернета вещей, достигла 16 тыс. человек.

Разработки Hitachi Insight Group для Интернета вещей станут рычагом для реализации корпоративной концепции социальных инноваций Hitachi.

Стремясь упрочить свои позиции на стремительно растущем рынке решений для IoT (согласно прогнозу IDC, его объем к 2020 году составит примерно 1,46 трлн долл.), Hitachi в мае 2016 года создала дочернюю компанию, специализирующуюся непосредственно на продуктах и услугах для Интернета вещей, — Hitachi Insight Group численностью порядка 7 тыс. сотрудников. Это подразделение со штаб-квартирой в Санта-Кларе (шт. Калифорния, США) будет отвечать за реализацию единой стратегии бизнес-направления IoT компании Hitachi на международном уровне. Цель Hitachi Insight Group — преобразование бизнеса и в жизни общества путем перехода к цифровым технологиям. Создаваемые этой группой цифровые решения основаны на возможностях интеллектуального сетевого взаимодействия, которые открывает Интернет устройств, и дают бизнесу возможность получать ценные практические знания о собственных товарах и клиентах. Информация, генерируемая устройствами Hitachi для IoT, позволит улучшить качество принимаемых руководителями компаний решений, даст основу для выдающихся бизнес-результатов и поможет сделать жизнь общества более разумной, безопасной и здоровой.

Иными словами, разработки Hitachi Insight Group для Интернета вещей станут рычагом для реализации корпоративной концепции социальных инноваций Hitachi. Подразделение выведет четкую стратегию исследований и займется реализацией решений и услуг Hitachi для IoT в четырех наиболее востребованных рыночных сегментах: умные города, умные энергосистемы, умное здравоохранение и умная промышленность. Уже сегодня в числе заказчиков Hitachi Insight Group — Министерство транспорта Великобритании и Городская биржа данных (City Data Exchange) Копенгагена — своего рода новая сервисная площадка, посредством которой коммерческие и государственные поставщики данных могут обмениваться доступной им информацией, получая новые возможности для ее монетизации.

В своей работе специалисты и эксперты Hitachi Insight Group опираются на открытые стандарты и тесное партнерство с признанными технологическими лидерами. Уже сейчас партнерами подразделения являются такие компании, как Intel, Microsoft, SAP, PTC, AT&T, Eurotech, Royal Philips и другие.

По мнению Кристиана Рено (Christian Renaud), директора по исследованиям в сфере IoT аналитической компании 451 Research, Hitachi успела накопить обширный опыт в области ИТ и технологий ведения бизнеса, что наделяет сотрудников компании «уникальным пониманием фундаментальных требований к созданию и развертыванию решений для IoT в глобальном масштабе». Рено также подчеркнул, что корпорация способна поделиться со своими заказчиками всесторонним пониманием преимуществ использования IoT, а также дать ход быстрому практическому применению полученных знаний.

Hitachi Insight Group громко заявила о себе на самом старте своей работы, выпустив на рынок Lumada — базовую платформу корпоративного класса на основе открытой адаптивной архитектуры, упрощающую создание и настройку решений для IoT. Платформа объединяет технологии всего комплекса решений Hitachi и использует ИТ-инструменты и технологии ведения бизнеса, проверенные опытом экспертов компании. Платформа базируется на мощных и надежных средствах координирования данных, потоковой аналитики и интеллектуальной работы с контентом, поддерживает имитационные модели, а также другие программные технологии, в число которых вошли и наработки компании Pentaho, которую Hitachi приобрела в июне 2015 года. Немаловажно и то, что Lumada способна ускорить получение ценных практических знаний, гарантируя бизнесу быструю окупаемость приобретаемых решений, повышение производительности и внутренней безопасности, оптимизацию производства, сокращение эксплуатационных затрат и уменьшение вредных выбросов, а в итоге (если речь идет о социальных инновациях) и улучшение качества жизни. Эта платформа призвана стать основой при создании всех решений Hitachi для Интернета вещей и обеспечить формирование экосистем для развития бизнеса IoT.

Как платформа для цифровой трансформации бизнеса и внедрения социальных инноваций Lumada имеет колоссальную ценность. Эта ценность, прежде всего обусловлена стремлением как коммерческих, так и государственных организаций к оптимизации производственных процессов за счет возможностей ИТ. Применение решений для IoT, незаменимых, когда речь идет о глубокой аналитике, быстро становится стратегической необходимостью почти в каждой отрасли и в каждом сегменте рынка. Однако без глубокого понимания процессов цифрового моделирования и операционной деятельности, как и без базовой архитектуры, способной дать мощную технологическую поддержку, создание по-настоящему ценных решений для Интернета вещей превращается в весьма непростую задачу.

Платформа Lumada спроектирована специально для решения проблем, возникающих при создании систем для IoT. Уникальная открытая и адаптивная архитектура делает ее готовой к применению в целом ряде рыночных отраслей. На базе этой расширяемой и гибкой платформы компания Hitachi вместе со своими заказчиками и партнерами может легко создавать инновационные, абсолютно индивидуальные решения.

Lumada обеспечивает полноценную ИТ-инфраструктуру, содержащую все ключевые компоненты решений для IoT: граничные устройства, средства интеграции подключений и приложений, репозитории данных, средства потоковой, пакетной обработки информации и расширенной аналитики, системы искусственного интеллекта, инструменты моделирования, интеграции и координирования данных, повторяемые готовые схемы решений и услуги корпоративного уровня.

Новые громкие анонсы решений Hitachi Insight Group наверняка не заставят себя ждать: в настоящее время подразделение активно инвестирует в новые исследования и разработки. В ближайшие три года руководство намерено вложить в эту область порядка 1 млрд долл. Весьма вероятно, Hitachi Insight Group, как и другие игроки рынка IoT, будет не совсем ИТ-компанией — она, несомненно, приложит серьезные усилия для развития компетенций еще и в разработке моделей и технологий ведения бизнеса, чтобы предлагать своим заказчикам не просто решения, а бизнес-сценарии, применение которых позволит быстро получать прибыль от инвестиций в проекты IoT.

Big Data в России и в мире

По итогам прошлого года аналитики констатировали общее падение российского ИТ-рынка. Главная причина тому – экономический кризис, неожиданная волатильность рубля. Однако компании, привыкшие использовать в своей работе все возможности инновационных технологий, не спешат отказываться от внедрения новейших ИТ-разработок. Преследуя тенденции мирового рынка, российский бизнес берет курс на Большие данные (Big Data). Согласно прогнозам международной исследовательской компании IDC, общемировые доходы в сегменте решений для обработки и анализа Больших данных будут расти в среднем на 27 процентов ежегодно и к 2017 году превысят 32 миллиарда долларов. Эти показатели примерно в 6 раз обгоняют темпы развития рынка информационных и телекоммуникационных технологий в целом. В перспективе использование Big Data выйдет из рук индивидуальных пользователей и крупных корпораций и станет доступным малому и среднему бизнесу. В России Большие данные уже сегодня пользуются большой популярностью в банковской сфере и телекоме, кроме того, стремительно набирает обороты их применение в ритейле, энергетике, добывающей промышленности, логистических компаниях и госсекторе. Хотя, в сравнении с мировыми масштабами, российский рынок Больших данных очень мал: в 2014 году IDC оценивала его всего лишь в 340 миллионов долларов. Тем не менее, наш рынок демонстрирует впечатляющие темпы роста: уже сейчас он прибавляет в объеме не менее 50 процентов ежегодно. По данным отчета СNews Analytics и Oracle, из 108 опрошенных российских компаний более трети уже приступили к использованию технологий Big Data. Порядка 20 процентов активно работают с такими решениями, а еще 17 процентов готовят пилотные проекты. Анализ исследований, проведенных IDC, позволяет сделать многообещающий вывод: в нашей стране применение Больших данных очень и очень востребовано. Рынок ищет инноваций, которые позволят быстро обрабатывать данные и извлекать из них практическую пользу. А данных для анализа предостаточно: в 2014 году в России уже было накоплено 155 эксабайт информации, а к 2020 году этот объем достигнет 980 эксабайт и займет более 2-х процентов мировых данных.

«Big Data is Dead»?

Итак, получившаяся картина весьма обнадеживает: рынок, готовый активно использовать все преимущества Больших данных растет как в России, так и во всем мире. Откуда же тогда взялся знаменитый девиз Gartner – известной компании, занимающейся исследованиями в области ИТ? Этот девиз звучит как «Big Data is Dead» («Большие данные мертвы») и мелькает в заголовках всех специализированных СМИ с тех пор, как в середине 2015 года Gartner не включила Большие Данные в свой традиционный «Цикл зрелости технологий» (Gartner Hype Cycle Emerging Technologies). Решение Gartner исключить Big Data из «Цикла зрелости» аналитики объясняют просто: извлечение из Больших данных практической пользы для бизнеса оказалось сложнее, чем предполагалось ранее. По словам Ирины Яхиной, руководителя отдела технологических решений московского представительства Hitachi Data Systems (HDS), сама по себе технология Big Data не несет в себе тех преимуществ, которые компании могли бы использовать моментально, не прилагая дополнительных усилий – разве что, позволяет осуществлять ускоренную обработку большого количества информации. «Для того, чтобы Большие данные вызвали прилив спроса со стороны бизнеса, необходимо, пожалуй, только одно: появление на рынке грамотных аналитиков, умеющих извлекать из данных практическую пользу. Такой специалист должен разбираться в специфике работы компании и, вместе с тем, уметь работать с Bid Data, понимать, какую информацию и по каким критериям нужно извлечь, чтобы оптимизировать работу предприятия и открыть новые возможности его развития», — рассказывает Ирина Яхина.

Что может Интернет вещей?

Возможно, по-настоящему оценить достоинства Больших данных можно только приложив эту технологию к другой, вызывающей сегодня у экспертов куда большее одобрение – Интернету вещей (Internet of Things, IoT). Применение технологии Big Data к обработке информации, генерируемой посредством взаимодействия предметов друг с другом, с внешней средой и человеком – а именно это и представляет собой IoT — способно в корне перестроить все существующие общественные, экономические и бизнес-процессы. По прогнозам экспертов, число подключенных к Интернету вещей устройств к 2020 году возрастет почти семикратно: с 7 миллиардов (на 2008 год) до 50 миллиардов устройств.

Внедрение концепции IoT открывает бизнесу колоссальные возможности контроля за эксплуатацией своей продукции, расширению ее объема и поиска маневров для привлечения новых потребителей – все, о чем может мечтать предприниматель. По сути, Интернет вещей может полностью изменить подход к работе предприятия: генерируемые устройствами данные расскажут, в каком состоянии находится проданное изделие и, если необходимо, предложат вызвать мастера на дом; анализ потребностей клиентов позволит в разы ускорить продажи; данные подскажут, как улучшить продукт и какие маркетинговые инструменты выбрать, чтобы отвоевать у конкурентов лакомый участок рынка – и это далеко не все, что может IoT.

Подобные технологии могут показаться немыслимыми – однако рынок уже демонстрирует спрос на них. Так, в июле 2015 года сотрудники Глобального института McKinsey изучили 150 разных способов применения IoT и заключили, что вклад Интернета вещей в экономику к 2025 году составит от 3.9 до 11.1 триллионов долларов. Неудивительно, ведь многие зарубежные производители уже используют актуальную для IoT коммуникацию между техникой (machine-to-machine, М2М) – и повышают тем самым эффективность работы своих изделий. При этом, следить за «общением машин», делать необходимые выводы и управлять ситуацией можно с максимальной скоростью и без участия человека.

Таким образом, скоро новая информационная среда Интернета вещей повлечет за собой и технологическую революцию. На смену пакетной аналитике придет потоковая, позволяющая в режиме реального времени анализировать данные с различных датчиков. «Можно ожидать, что уже в 2016 году ИТ-компании придут к партнерству с компаниями из сферы транспорта, сельского хозяйства, здравоохранения, телекоммуникаций, чтобы реализовать все возможности, которые открывает мир Интернета вещей», — пишет в своем блоге Хью Йошида, технический директор Hitachi Data Systems.

Сама HDS уже движется в этом направлении, активно взаимодействуя с другими подразделениями в составе Hitachi. К примеру, HDS заключила партнерство с компанией Clarion, входящей в Hitachi Group и разрабатывающей технологии для автомобильных информационных систем. Компании объявили о проведении совместных исследований, направленных на создание управляемых данными решений для систем автомобильной электроники нового поколения Clarion. По словам Хью Йошиды, это сотрудничество может дать водителям, страховым компаниям и производителям уникальные знания, которые позволят повысить уровень безопасности на дорогах и получить конкурентные преимущества на растущем автомобильном рынке.

Очевидно, что с повсеместным внедрением Интернета вещей компаниям придется адаптироваться под меняющиеся рыночные условия. При использовании данных, генерируемых IoT, а также при совершенствовании методов их анализа и обработки, любое предприятие будет вынуждено преобразовать свою бизнес-модель. Большинство российских предпринимателей уже отмечают как отсутствие хорошего технического описания приобретаемых технологий, так и их высокую стоимость. Для зарубежных IT-менеджеров основной проблемой пока является огромный масштаб данных, создаваемых Интернетом вещей. Это вполне логично — ведь в течение нескольких лет IoT создаст целую лавину данных. Часть их придется просеивать, а часть – анализировать.

Самое большое «озеро» в мире

И вот тут-то мы вновь возвращаемся к технологии Больших данных, а точнее – к пользе, которую она может принести Интернету вещей в случае, если потоки генерируемой им информации перерастут границы любой системы хранения данных. Речь идет о создании распределенной вычислительной системы и хранилища с горизонтальным масштабированием – «Озера Данных» («Data Lake») — для эффективного управления и анализа Больших данных. Авторство термина «Озеро Данных» приписывают директору по технологиям компании Pentaho Джеймсу Диксону. «Если стандартное хранилище данных можно сравнить с магазином, где продают бутилированную воду – очищенную, упакованную и упорядоченную по типам для простоты потребления – то «Озеро Данных» представляет собой огромный водоем в его естественном виде. Потоки контента из источников наполняют «Озеро» — и разные пользователи могут исследовать, углубляться в них или отбирать образцы», — рассуждает Диксон.

Подобные системы, или «Озера», будут содержать огромное количество данных, а доступ к ним можно будет получить через файловый или веб-интерфейс. Защита данных в «Озерах Данных» будет реализована с помощью репликации и не потребует резервного копирования, поскольку данные не будут подвергаться изменениям. Таким образом, использование открытых систем позволит снизить затраты на лицензирование, а вычислительные системы будут оптимизированы для аналитики в рамках MapReduce. Возможность автоматического перемещения по уровням хранения удовлетворит требования высокой производительности и длительного сохранения данных.

Конечно, многие специалисты считают, что «Озера» пока остаются бесконечно далекой перспективой. Технологии требует усовершенствования: ведь сложно управляемое хранилище данных рискует со временем превратиться в «болото». «Что бы не произошло с Большими данными, Интернетом вещей или «Озерами» в дальнейшем, производители решений сделают все возможное для того, чтобы обеспечить своих клиентов технологиями, не только удовлетворяющими, но и предупреждающими появление любых потребностей бизнеса, связанными с ИТ-архитектурой», — утверждает Ирина Яхина.

Габриэла Гарсия, эксперт Hitachi Data Systems в области систем хранения данных в регионе EMEA

На языке бизнеса: Габриэла Гарсия о флэш-технологиях и «гонке требований» к ИТ-производителям

Рынок готов к большим переменам: и вот уже компании, ранее отдававшие предпочтение твердотельным дисковым накопителям, не боятся инноваций и активно внедряют флэш-технологии в свои ИТ-инфраструктуры. О том, как решениям на основе флэш-памяти удалось так быстро завоевать популярность и какие цели преследует бизнес в погоне за инновациями, рассказала Габриэла Гарсия, эксперт Hitachi Data Systems в области систем хранения данных в регионе EMEA.

– Габриэла, популярность флэш-технологий на рынке растет нешуточными темпами. Чем вы можете объяснить такой успех?

– Флэш-технологии – очень модная на сегодняшнем рынке вещь. Заказчики охотно прибегают к решениям на флэш-памяти, потому что они помогают сэкономить им и финансы, и время, и пространство. Все дело в бизнесе: когда компания реализует новый проект, ей требуются значительно больше вычислительных ресурсов, а внедрение флэш-систем позволяет решить эту и другие проблемы очень быстро, при этом не изменяя кардинально ИТ-инфраструктуру компании. Есть два способа применения флэш-технологий: во-первых, заказчик может заменить обычные дисковые накопители на флэш-компоненты, во-вторых, добавить флэш-компоненты к уже существующим системам. Сегодня Hitachi Data Systems работает в обоих направлениях.

– И чего ждут заказчики от флэш-технологий?

– Конечная цель заказчика всегда одна: повысить качество обслуживания своих пользователей. К примеру, когда клиент приходит в банк и быстро решает там все вопросы, он остается довольным услугами, он – счастливый клиент, и он обязательно в этот банк еще вернется. Но мало кто задумывается о том, как тяжело с технической точки зрения организовать работу такого банка. Флэш-технологии – это хорошая возможность для предприятия максимально модернизировать свою ИТ-структуру, сократив при этом операционные расходы. Решения на основе флэш-памяти заменяют собой громоздкие и устаревающие дисковые накопители, экономят пространство, электроэнергию и при этом увеличивают производительность приложений и всей ИТ-инфраструктуры в целом. Вдобавок, уменьшение масштабов инфраструктуры упрощает ее обслуживание. В итоге мы видим, что внедрение флэш-технологий идет на пользу не только клиентам, но и сотрудникам организации, системным инженерам, разработчикам, администраторам баз данных, службе ИТ – в общем, абсолютно всем. Решение способно облегчить им многие задачи и помочь выполнять работу быстрее. Это значительный плюс: у нас есть несколько заказчиков, которым удалось улучшить коммерческие показатели только за счет повышения производительности оборудования и, соответственно, сотрудников, которые с ним работают. Таким образом, речь идет о действительно революционной технологии, способной изменить внутренний облик центров обработки данных и бизнес-модель предприятий.

– Можно ли отразить на конкретном примере, как меняется производительность компаний? Какие процессы могут упростить или улучшить флэш-технологии?

– Сейчас мы участвуем в нескольких крупных тендерах, объявленных автопроизводителями: происходит настоящая «гонка требований» к скорости работы систем, измеряемой по времени отклика. И единственный способ добиться нужных им показателей – это использовать системы с флэш-компонентами. Никаких других вариантов нет, для этих компаний дальнейшее движение вперед без флэш-технологий просто невозможно. Приведу наглядный пример: мы работаем с банком, который специализируется на подготовке кредитных отчетов для других банков. Ранее на подготовку этих кредитных отчетов у заказчика уходили дни. Только представьте себе: вы клиент банка, и вот вы приходите за ипотечным или потребительским кредитом, и вам нужно ждать несколько дней, прежде чем станет известно, дадут вам деньги взаймы или нет. Так вот, раньше на обработку одной заявки уходило несколько дней, а теперь банк может обрабатывать до десяти заявок в день, поскольку отчеты можно создавать постоянно. И все это – благодаря флэш-технологиям, внедренным в ИТ-системы.

– И что же является самым главным на данном этапе работы с флэш-технологиями?

– Главное сейчас – это иметь возможность продемонстрировать преимущества данной технологии для бизнеса, избегая сложного языка, на котором общаются между собой ИТ-специалисты. Такой подход позволяет нам сделать решения абсолютно прозрачными для заказчиков, для всего бизнес-сообщества. Чтобы руководители предприятий могли сделать выбор в пользу флэш-технологий, мы должны уметь продемонстрировать им сильные стороны решения на языке бизнеса.

– Множество производителей создают решения на основе флэш-технологий. В чем именно состоит преимущество разработок Hitachi Data Systems?

– Основное преимущество – это широкий ассортимент решений на основе флэш-технологий, который недавно пополнился новым продуктом Hitachi Flash Storage (HFS). Эта разработка позволяет нам предложить заказчикам решения с очень высоким разрешением, массивы, созданные полностью на основе флэш-памяти. Кроме того, мы предлагаем возможности интеграции с нашим программным обеспечением, обеспечивающим защиту данных, сокращение их объемов и непрерывность бизнеса. Это очень важно, поскольку все наши системы, начиная с Hitachi Virtual Storage Platform серии G (VSP G) и VSP F и заканчивая HFS, позволяют повысить производительность. Разница состоит лишь в дополнительных возможностях каждого из решений. Если клиенту нужна масштабируемость высшего уровня, наиболее полный комплекс программных решений в сочетании с производительностью, есть технология высокого разрешения VSP серии G, которая может быть реализована как полностью на базе флэш-памяти, так и в виде гибридного решения. Затем, есть VSP серии F. VSP F – это единственный массив, полностью построенный на основе флэш-компонентов, но имеющий при этом практически тот же самый набор микропрограмм, что и VSP G. Этот пакет с начальным набором программного обеспечения дает стопроцентную доступность данных и превосходную производительность, а также использует в своей структуре новейшие модули FMD. Наконец, у нас есть новое аппаратно-программное решение HFS. Эта разработка ориентирована, в первую очередь, на выполнение таких задач, как сжатие данных и повышение производительности определенных приложений на стороне заказчика. Она очень и очень компактна и обладает лучшими показателями плотности на рынке. В общем, в зависимости от особенностей реализуемого проекта мы можем предложить клиенту любое из упомянутых выше решений.

– Можно ли привести какие-то примеры использования этих технологий для решения конкретных задач?

– Типовые варианты использования HFS – виртуализация или инфраструктура для виртуальных рабочих столов. Функциональные возможности Flash Storage позволяют сильно повысить качество таких инфраструктур за счет экономии пространства и сокращения сроков развертывания новых приложений. Если вы рассматриваете решение для базы данных класса high-end, базы данных Oracle и базы данных SAP или чего-нибудь в этом роде, вам больше подойдет решение VSP F или VSP G. Они предоставят вам все функции класса high-end, больше подходящих для обслуживания высокопроизводительных баз данных с точки зрения скорости ввода-вывода (IOPS) и так далее. Иными словами - правильный выбор системы зависит от того, для каких целей вы собираетесь ее использовать.

– То есть, для заказчиков или инфраструктур с более высокими требованиями больше всего подходит решение VSP серии G?

– Да. Оно подходит для заказчиков, которым нужен максимальный уровень масштабируемости и доступности. У нас есть клиент, который хотел получить определенный уровень производительности за такую-то цену. Мы ответили ему: «Да, конечно, мы гарантируем, что вам подойдет решение HFS. Но, проанализировав необходимые заказчику показатели производительности, мы поняли, что ему нужно нечто большее и предложили решение VSP серии F. Тогда заказчик ответил: «Да, но еще я хочу получить определенный уровень масштабируемости, мы планируем в конечном итоге довести емкость нашей системы до максимального количества петабайт». «Хорошо, в таком случае вам подойдет решение VSP G», - решили мы. Как видите, переход от одного решения к другому в процессе выбора всегда зависит от прикладных требований заказчика.

– Тем не менее, на рынке представлено немало компаний, также разрабатывающих технологии для разных нужд бизнеса. Выделяется ли чем-то подход Hitachi к созданию решений или работе с клиентами в целом?

– Дело в том, что решения Hitachi Data Systems действительно способны обеспечить поддержку любых приложений и подходят для любых задач бизнеса. Но мы не можем сказать, что для всех заказчиков у нас есть одна, универсальная технология. Hitachi не идет путем некоторых своих конкурентов, которые предпочитают действовать в стиле «любое решение подходит для любых нужд». Возьмем, к примеру, флэш-технологии. Когда компания приступает к их внедрению, все поначалу выглядит очень привлекательно. Но затем заказчик думает: «Отличная платформа, я хочу сделать кое-что еще с помощью моей флэш-инфраструктуры», начинает создавать что-то поверх выбранной платформы, и вот тут-то оказывается, что флэш-компоненты могут быть вовсе не так хороши, как казалось раньше. Как решают эту проблему поставщики, имеющие только одно решение? Вот как: они продают вам одну систему, затем еще одну, и еще одну и так далее, а в итоге вы получаете целую кучу «коробок», которыми нужно управлять, подключать к сети питания и где-то хранить. Так что, если вы намерены встроить в свою инфраструктуру решение на основе флэш-технологий, лучше поинтересоваться у поставщика заранее, какую функциональность он вам предоставит, каковы ограничения приобретаемых модулей и что вам со всем этим делать в будущем. Ведь если начать проект, не представляя, чем он может завершиться, вполне возможно, вам придется менять стратегию в середине проекта, а это – дело нелегкое. Вот поэтому Hitachi и предлагает разные решения. Мы задаем нашим заказчикам ряд вопросов – каковы их требования, какой уровень масштабируемости им нужен, каковы их ожидания и потребности их бизнеса. Одна задача требует конкретного решения, но если заказчик планирует развивать свой бизнес – логично, что когда-нибудь ему понадобится нечто большее, нежели одна узкопрофильная технология.

– Недавно, во время анонса решений на основе флэш-памяти серии F, мы разговаривали с Бобом Пламриджем (Bob Plumridge). Боб сообщил, что накопители со скоростью вращения 15 тысяч оборотов в минуту в один прекрасный день исчезнут, и вся информация перетечет на флэш-память. Что вы об этом думаете?

– Я думаю, технология FMD является абсолютно уникальной на рынке. Она предлагает массу преимуществ с точки зрения производительности, масштабируемости и размера накопителей, полностью построенных на основе флэш-памяти. В отличие от стандартных, готовых аппаратно-программных решений, включение всех функций в полном объеме не приводит к существенному падению производительности массива, а ведь это всегда сказывается на работе приложений и, как следствие, - на обслуживании клиентов компании.

– Почему эта технология уникальна?

– С появлением флэш-технологий производители дисковых накопителей стали бороться со слабыми местами своих продуктов, устанавливая заказчикам побольше дисков. На самом деле, количество устанавливаемых ради повышения производительности дисков мало связано с увеличением емкости хранения. Зато если сравнивать такие показатели как мощность, занимаемое пространство и стоимость самих дисков, то становится ясно, что твердотельные накопители, вращающиеся со скоростью 15 тысяч оборотов в минуту, в целом, обходятся заказчикам гораздо дороже, чем флэш-модули: ведь дискам требуется гораздо больше мощности, больше пространства, больше трудозатрат на администрирование. Именно поэтому пришло время сказать, что, с коммерческой точки зрения, жесткие дисковые накопители не имеют никакого смысла. Многие заказчики спрашивают нас: «Когда мы сможем перейти на ваши флэш-технологии, будет ли это 2017 год или 2019?» Возможно, некоторые из них ожидают скорого снижения цен на решения с флэш-памятью. Однако я абсолютно уверена: эта технология достойна того внимания, которое ей уделяют, и компаний, которые уже используют ее.

«М.Видео» – лидер среди российских розничных сетей по продаже электроники и бытовой техники в России и одна из крупнейших европейских компаний в этом сегменте. Компания основана в 1993 году, сегодня в ней работают более 17 тысяч сотрудников. Товарный ассортимент магазинов «М.Видео» превышает 20 тыс. наименований различной техники: аудио/видео и цифрового направлений, мелкой и крупной бытовой электроники, товаров для развлечения, а также аксессуаров. Компания также предлагает своим клиентам высококлассную сервисную поддержку под брендом «М.Сервис».

РОСТ БИЗНЕСА КАК ДРАЙВЕР УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЙ

"Реализация данного проекта позволила успешно решить ряд технологических проблем, получить новые возможности для бизнеса и реализовать очередной этап в построении BI-стратегии компании" Михаил Будилов Руководитель отдела поддержки и развития систем отчетности, «М.Видео»

Оборот компании по итогам 2012 года составил 150 млрд. рублей, что на 20% выше, чем год назад. Важ­ным итогом 2012 года также стало открытие 45 гипермаркетов и 16 интернет-магазинов, в результате региональный трафик вырос более чем на 45% за полугодие, а оборот на 56%. В 2013 году компания пла­нирует открыть около 35 новых ма­газинов в большинстве российских регионов.

Однако для дальнейшего успешного роста бизнеса компании «М.Видео» необходимо было усовершенство­вать ряд процессов, связанных с обработкой аналитической инфор­мации. Открытие новых магазинов (включая интернет-магазины), рас­ширение числа поставщиков и то­варной матрицы, связанные с бы­стрым ростом бизнеса «М.Видео», закономерно привели к значитель­ному увеличению объема хранимых и обрабатываемых данных. Соот­ветственно выросла нагрузка на ис­пользовавшуюся систему аналити­ки, что создавало дополнительные риски сбоев и могло негативно от­разиться на сроках предоставления годовой финансовой отчетности.

Компания столкнулась с рядом про­блем:

• Значительные и постоянно возрас­тающие затраты времени на построе­ние отчетов для целей бизнес-анали­тики (сутки и более);
• Низкая оперативность принима­емых управленческих решений из-за недостаточной актуальности и детали­зации данных;
• Недостаточная точность прогнози­рования и планирования, связанная с нехваткой и недостаточной актуально­стью используемых данных по прода­жам, поставкам, складским остаткам;
• Несовершенство расчета модели прогнозирования товародвижения: расчет осуществлялся вручную сред­ствами MS Office, что было сопряже­но со значительными трудозатратами, не обеспечивая при этом достаточной оперативности и качества проверки результатов.

Серьезные ограничения для роста бизнеса создавала сложившаяся ИТ-инфраструктура использовавше­гося решения SAP BW на базе Oracle, в которой наметились несколько про­блем.

Вследствие своей универсальности она имела ограничение по производи­тельности и не позволяла использо­вать все возможности системы Oracle по работе с базами данных.

Дисковая подсистема работала по ме­ханизму записи данных Row Storage, осуществляющему запись построчно: в случае записи сколь угодно малого объема данных строка оказывается формально заполненной, что неэф­фективно расходует свободное про­странство. Аналогично, при запросе чтения информации из базы данных в ответ возвращается целая строка, что вызывает дополнительную задержку в обработке данных вследствие боль­шей нагрузки на аппаратные компо­ненты.

Для дальнейшей продуктивной работы необходимо было бы увеличить ско­рость построения отчетов в десятки раз, создать необходимый запас мас­штабируемости и обеспечить стабиль­ную работу системы. Расчет экспертов «М.видео» показал, что решить эту за­дачу с помощью имевшихся у компа­нии программно-аппаратных ресурсов невозможно. Стратегия наращивания вычислительных ресурсов и ресурсов системы хранения данных к данному моменту исчерпала себя. Дальнейшее

следование этой стратегии привело бы лишь к временному незначительному улучшению ситуации: отсрочить до­стижение предела масштабируемости ИТ-платформы удалось бы не более, чем на 1 год.

ПЕРЕХОД НА НОВУЮ ПЛАТ­ФОРМУ

Руководство торговой сети «М.Видео» приняло решение о переходе на новую платформу. Для внедрения выбира­лось комплексное полностью готовое решение от известного поставщика, имеющее отраслевой опыт внедре­ний. Также система должна была иметь возможность легкого мас­штабирования, без изменения существующей инфраструктуры и про­стоя бизнес-процессов. В дальнейшем на базе такой системы планируется создать катастрофоустойчивое реше­ние на удаленной площадке с быстрым переключением на резервную пло­щадку в случае аварии.

Система должна была строиться по принципу высокопроизводительного и высокодоступного кластера, в кото­ром объем обрабатываемых данных и производительность имели бы линей­ный прирост при добавлении новых узлов. Для обеспечения бесперебой­ной работы в системе должно было предусматриваться автоматическое переключение задач на резерв­ный блок в случае отказа основного блока, на котором они обрабатыва­лись. Таким образом, простои и сбои системы не должны были отражаться на внутренних процессах компании и сервисах, предоставляемых клиен­там. Для разработки и тестирования новых приложений, сервисов, обнов­лений версий ПО и прочих улучшений требовался отдельный блок, незави­симый от основной (рабочей) части ИТ-инфраструктуры.

ВЫБОР РЕШЕНИЯ

При выборе решения рассматривались все сертифицированные компа­нией SAP поставщики, в том числе — компания Hitachi Data Systems (HDS). Сравнительный анализ предложений, поступивших от различных поставщи­ков, показал, что платформа компании HDS обладает самой высокой отказоу­стойчивостью, производительностью и возможностями по масштабированию.

Основным критерием при выборе платформы стало использование в основе решения дискового массива VSP корпоративного уровня (High-End) и высокопроизводительного файло­вого кластера HNAS. Все компоненты решения имели интерфейсы 10 Gb и ком­мутировались в физически разделенные сети передачи данных (отдельные для пользовательских и служебных данных) для минимизации воздействия пользо­вателей на работу кластера. При этом в качестве коммутаторов для служебной и пользовательской сети применялись конвергентные коммутаторы Brocade, использующие технологию Lossless Ethernet и обеспечивающие мини­мальные задержки в своем классе оборудования.

Новая платформа аналитики явля­ется бизнес-критичным сервисом для «М.Видео», поэтому к ее отказоу­стойчивости предъявлялись высокие требования. Никто из конкурентов не мог предложить решение подобного уровня надежности и производитель­ности, поэтому итоговой выбор был сделан в пользу HDS.

Кроме того, компания HDS подтвердила свою готовность реализовать проект в поставленные заказчиком сжатые сроки. Необходимость быстрой реализации проекта была связана с тем, что анали­тику по результатам завершавшегося года планировалось обрабатывать уже в новой системе: прежнее решение не обеспечивало необходимой оперативно­сти и стабильности в обработке данных.

ТИПОВОЕ КОМПЛЕКСНОЕ РЕШЕНИЕ, АДАПТИРОВАННОЕ ПОД ПОТРЕБНОСТИ БИЗНЕСА

Для создания аналитической системы для «М.Видео» на базе SAP BW on SAP HANA было выбрано типовое ком­плексное решение от HDS USP Select for SAP HANA. Оно состоит из двух частей:

1. Кластерное решение SAP HANA Scale-Out 2+0 (два активных узла без резервных), предназначенное непосредственно для работы с биз­нес-аналитикой. В настоящее время данная система расширена до кон­фигурации 3+1 для дальнейшего повышения производительности и надежности. В случае сбоя основных узлов выполнение задач будет авто­матически перенесено на резервный узел.

2. Решение SAP HANA Scale-up M, более экономичное по сравнению со Scale-Out 2+0, предназначено для систем разработки и тестирования новых приложений, сервисов и т.п. Это решение не является кластер­ным, поскольку простой в работе систем тестирования и разработки некритичен.

Таким образом, комбинация двух решений на базе SAP HANA позволяет «М.Видео» существенно снизить сово­купную стоимость владения (TCO). Оба решения характеризуются высочай­шей скоростью работы, что является одним из основных преимуществ плат­формы SAP HANA: полной загрузки используемых баз данных в опера­тивную память. Кроме того, продукт допускает широкое масштабирование оперативной памяти.

Модульная система позволила гибко сформировать конечное решение под потребности заказчика. В качестве дискового массива выбрано решение корпоративного уровня HDS Virtual Storage Platform (VSP) с широкими воз­можностями масштабирования как по емкости, так и по производительности, а также гораздо меньшим энергопо­треблением, чем у СХД подобного уровня. В качестве серверов исполь­зуются Hitachi Compute Blade 2000 (CB2000) — блейд-серверы стандартной архитектуры х86, обладающие рядом уникальных особенностей: линейным масштабированием вычислительных ресурсов, реализованным по техноло­гии SMP, широкими возможностями по организации ввода/вывода (возмож­ность устанавливать в блейд-серверы стандартные PCI-адаптеры), а также наличием аппаратной виртуализации.

Для быстрой работы кластера SAP HANA требовался высокоскорост­ной доступ к файлам, с которыми параллельно работали узлы вычисли­тельного кластера. Для обеспечения такого доступа в решении использу­ются файловые модули Hitachi NAS (HNAS), объединённые в высоко­доступный кластер. Отличительной особенностью этих модулей является их архитектура, спроектированная по принципу параллельных вычислений.

Модуль HNAS состоит из множества специализированных процессоров, каждый из которых выполняет строго определенную функцию. Таким обра­зом происходит одновременная работа над разными задачами. В результате достигается максимальная производительность при минимальных задержках — что более эффективно, чем работа классической архитектуры с центральным процессором. Для удобства управления комплексом все управляющее программное обеспе­чение вынесено на отдельный сервер Hitachi Compute Rack 210 (CR210).

Коммутация всех компонентов решения осуществляется через высокоскоростные конвергентные коммутаторы Brocade VDX 6720, поставляемые компанией Brocade -партнером Hitachi Data Systems. Эти коммутаторы имеют минимальную сетевую задержку, их порты работают в режиме Wire-Speed (с максимально возможной физически скоростью передачи) и без переподписки: ско­рость для подключенных клиентов (на уровне доступа) в реальности оказы­вается существенно ниже скорости работы самих портов.

Для достижения наилучших показате­лей масштабирования, позволяющих в дальнейшем развивать сетевую инфра­структуру без остановки сервиса, создана так называемся «Ethernet-фабрика» — объединение уровней доступа и агрегации в единый вир­туальный коммутатор (Virtual Cluster Switch), по аналогии с фабрикой FC-комммутаторов в SAN-сетях. Использование Ethernet-фабрики на уровне сетевой инфраструктуры позволяет заказчику повысить коэф­фициент использования внутренних каналов, обеспечить наивысший показатель отказоустойчивости и надежности сети. Передача трафика внутри Ethernet-фабрики осущест­вляется в режиме балансировки по всем существующим эквивалентным каналам, которые работают в режиме Active-Active. Данный режим подразу­мевает динамическое распределение нагрузки между каналами, что обеспе­чивает высокую производительность при существенных нагрузках на сеть. Одним из основных достоинств Ethernet-фабрики является централи­зованное управление, что позволяет управлять большим количеством физически разнесенных коммутато­ров как единым логическим шасси.

РЕКОРДНЫЕ СРОКИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТА

Особенностью данного проекта были сжатые сроки, потребовавшие от всей проектной команды слаженной и четкой работы. Старт проекта состо­ялся в сентябре 2012 года, система была переведена в продуктивную экс­плуатацию в январе 2013 года. Весь проект занял 5 месяцев.

Специалисты «М.Видео» работали совместно с консультантами компании SAP, помогавшими решать различ­ные вопросы по программной части решения, с группой сотрудников ком­пании «КРОК», осуществлявшей заказ и доставку оборудования, и компании «Инфосистемы Джет», выполнявшей исходное развертывание SAP BW, интеграцию с решением SAP HANA от HDS и обслуживание созданной системы. Со стороны Hitachi Data Systems в проекте участвовали около 20 специалистов из международных лабораторий. Миграция отчетности из прежней BW-системы в новое реше­ние BW-on-HANA была осуществлена силами внутренней команды «М.Видео».

Совместная работа IT-специалистов заказчика, вендоров и системных интеграторов позволила полностью сформировать и протестировать новую ИТ-инфраструктуру в течение всего лишь одного месяца с момента поставки оборудования.

ЭФФЕКТ ОТ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТА

Благодаря слаженной работе партне­ров и вендоров, «М.Видео» в сжатые сроки получила хранилище данных и новейшие инструменты формиро­вания корпоративной отчетности на базе инновационных технологий SAP и Hitachi Data Systems. Сейчас в системе работает около 100 пользователей из различных подразделений компаний.

Эффект от реализации проекта пре­взошел ожидания заказчика. До внедрения системы на создание отчетов требовались в среднем 1 сутки, теперь же эта работа выполня­ется в течение нескольких минут.

Новая система позволила расширить функции аналитики: появилась воз­можность отслеживать конкретный товар по всем объектам компании за год, формировать аналитику со слож­ными сочетаниями условий.

Значительно сокращено время под­готовки информации для выполнения аудиторских запросов: это занимает считанные минуты, тогда как ранее такая операция занимала примерно половину рабочего дня.

Благодаря созданию системы про­гнозирования выхода товаров со складов оптимизирована работа логи­стического департамента. Повысилась точность расчета количества товаров (в том числе, в кубометрах). Это позво­лило исключить издержки, связанные с недостаточностью или простоями нанимаемого грузового транспорта, а также риски потери товара в случае, если склады не могут его принять из-за неточности первоначального логистического расчета.

Время загрузки данных в отчеты по товародвижению сокращено в 6 раз -с 3 часов до 30 минут. В 5 раз ускорена загрузка данных, на основе которых рассчитывается модель прогнозиро­вания потребности выхода со складов, а скорость обсчета по модели воз­росла на 35%. В итоге, полный расчет модели в настоящее время, после вне­дрения решения, выполняется в 3 раза быстрее: примерно за 3 часа вместо 10, как было раньше.

«Внедрение модели расчета потреб­ности выхода товара с центральных распределительных центров горизон­том на 2 недели позволяет оценить корректность проведенных настроек в системах планирования, понимать на операционном уровне плановый объем отгружаемого товара (в различ­ных разрезах) и иметь возможность оперативно реагировать на ситуа­цию. Это важные аспекты успешности нашего бизнеса», — прокомментиро­вала внедрение Ирина Дементьева, директор по развитию дистрибуцион-ной сети, «М.Видео».

Более чем в 100 раз быстрее стал работать отчет по товарному балансу, расширены возможности его дета­лизации (например, о товаре по всем объектам компании за год).

Новые возможности аналитики позво­лили повысить эффективность труда сотрудников компании, отвечающих за продажи и логистику: ранее сбор необходимой аналитики по каждому объекту торговой сети занимал более двух дней и требовал значительных трудозатрат.

«Компания «М.Видео» работает на высококонкурентном рынке, где основой успешной работы является своевременность и точность решений, клиентоориентированность и скорость реакции на изменения. Благодаря вне­дрению SAP HANA на базе решения HDS мы получили возможность управ­ления бизнесом в реальном времени, опираясь на всю полноту данных во всем необходимом разнообразии ана­литических разрезов и параметров», — отметил Глеб Шевцов, Операционный финансовый директор, «М.Видео».

ПЕРСПЕКТИВЫ

В перспективе компания «М.Видео» планирует дополнить решением SAP HANA и резервный центр обработки данных, который в случае аппаратного сбоя либо масштабной чрезвычайной ситуации (катастрофы) на основной площадке брал бы на себя роль основ­ного, позволяя снизить время простоя бизнеса до минимума.

Согласно ИТ-стратегии компании будет продолжен перенос бизнес-кри­тичных аналитических сервисов на платформу SAP HANA Scale-Out с дальнейшим расширением решения. Уже намечена к запуску в августе 2013 г. функциональность модели прогнози­рования потребности выхода товаров со складов — в частности, так назы­ваемых «настроек высокого сезона», позволяющих более точно оценивать потребность в товарах в магазинах и на складах в преддверии высокого сезона.

ЦИФРЫ И ФАКТЫ

Компания «Онланта», облачный провайдер, столкнулась с необходимостью модернизации системы хранения данных, работающей на оборудовании различных производителей. Увеличение числа крупных заказчиков и расширение спектра их бизнес-задач, переводимых в облака, заставило компанию искать гибкое инновационное решение, позволяющее перераспределять емкость ресурсов в зависимости от текущих потребностей. Внедрение платформы Hitachi Unified Storage VM как дополнения к существующей инфраструктуре СХД позволили увеличить производительность всех компонентов инфраструктуры за счет технологии виртуализации. Масштабируемость решения HDS позволила облачному провайдеру быстро подстраиваться под любые требования клиентов, а механизм многоуровневого хранения обеспечил оптимизацию издержек на обработку и хранение информации, а также сокращение занимаемой площади системы хранения данных.

СПЕЦИФИКА ОБЛАЧНОГО ПРОВАЙДЕРА

Компания «Онланта» пред­лагает широкий спектр услуг ИТ-аутсорсинга, в том числе услуги поддержки ИТ-инфраструктур, поддержки информационных систем, облач­ных вычислений, обеспечения информационной безопасности и управления приложениями. Облачные услуги OnCloud.ru пре­доставляются, в основном, на базе элементов программных решений компании VMware и обе­спечивают ИТ-инфраструктуру в облаке, решения SaaS в облаке, а также хостинг и виртуализа­цию корпоративных приложений. Аппаратные ресурсы компании сосредоточены в нескольких пар­тнерских дата-центрах.

«Онланта» входит в группу ком­паний ЛАНИТ. Главный офис компании расположен в Москве, представительства находятся в Нижнем Новгороде, Пензе, Твери и Барнауле. Партнерская сеть «Онланты» представлена во всех регионах России. Заказчиками являются предприятия финансового и банковского секторов, государ­ственные учреждения, предприятия ТЭК, телекоммуникаций и связи, транспорта, торговли, промышлен­ности и сферы услуг.

Облачные услуги компании представляют собой, по сути, пре­доставление заказчикам в аренду высокопроизводительных серве­ров и систем хранения данных. Для этого системы хранения данных должны обладать высокой про­изводительностью, надежностью и масштабируемостью, так как любой заказчик может попро­сить увеличить или уменьшить предоставляемое ему место в облаке — исходя из своих текущих потребностей.

НОВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ — НОВАЯ ИНФРАСТРУКТУРА

К 2013 году компания стала одним из признанных лидеров рос­сийского рынка облачных услуг, количество крупных заказчиков «Онланты» и, соответственно, их потребности в хранении данных существенно выросли. Возникла необходимость модернизировать ИТ-инфраструктуру, чтобы обе­спечить необходимую емкость и производительность систем хра­нения данных в соответствии с установленными соглашениями об уровне обслуживания (SLA) при приемлемом соотношении цены и производительности, а также достаточную гибкость в условиях быстро меняющихся требований заказчиков.

К началу проекта СХД компании включала в себя оборудование разных производителей: большей частью недорогие машины, не обла­дающие необходимой гибкостью при выделении ресурсов и требующие больших затрат на эксплуатацию и поддержку.

Целями модернизации, таким обра­зом, стали:

• увеличение емкости и произво­дительности СХД для обеспечения текущих потребностей клиентов;
• обеспечение надежности и отказоустойчивости решения в соот­ветствии с предъявляемыми SLA (в частности, отсутствие простоев);
• создание возможности быстрого масштабирования системы пере­распределения емкостей хранения.

ПЛАТФОРМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ШИРОКОГО КРУГА ЗАДАЧ

ИТ-специалисты компании «Онланта» приняли решение не заменять уже имеющееся оборудо­вание полностью, а дополнить его современным комплексом СХД, на который можно было бы перенести часть критичных ресурсов и обе­спечить механизм виртуализации для улучшения взаимосвязи и быст­родействия всех систем. В качестве такого комплекса, по результа­там анализа всего рынка систем хранения данных, была выбрана платформа Hitachi Unified Storage VM (HUS VM) с флэш-модулями Hitachi Accelerated Flash.

Система хранения данных HUS VM — платформа начального уровня в линейке систем хранения кор­поративного класса, способная решать широкий круг бизнес-за­дач. Масштабируемая система позволяет управлять всеми типами данных с различными вариантами их хранения, что придает ей гиб­кость, а облачному провайдеру — способность подстраиваться под растущие потребности и новые задачи клиентов. Глубокая инте­грация с решениями VMware дает возможность ИТ-компании макси­мально эффективно использовать все имеющиеся у нее ресурсы.

Важной особенностью HUS VM является ее функционал виртуа­лизации систем хранения других производителей. Миграция данных между системами происходит с максимальной скоростью и мини­мальными рисками, что позволяет создавать универсальную СХД-платформу, не отказываясь от старой инфраструктуры, но сняв ее перегруженность и улучшив управляемость.

Целый комплекс механизмов (Hitachi Dynamic Link Manager, Hitachi Thin Image, Hitachi Replication Manager и другие) обеспечивают надежность хранения и локальную защиту данных. Решение обеспе­чивает доступность данных на уровне 100% и функционирование в режиме 24/7.

В основе HUS VM лежит флагман­ский продукт HDS: накопитель на флеш-технологиях Flash Module Drive (FMD), который в сочетании с инновационным ПО контроллера характеризуется производитель­ностью, в два раза превышающей производительность традиционных SSD-дисков, а также значительно меньшим временем отклика. Устройства FMD общей емкостью всего 20 Тбайт значительно повы­шают производительность пула внутренних и внешних хранилищ объемом 400 Тбайт.

Наконец, экономия от использова­ния решения HUS VM достигается за счет уменьшения занимаемого пространства и потребляемой электроэнергии, а также за счет конкурентоспособной цены про­дукта и фиксированных скидок на его модернизацию. Флэш-модули Hitachi Accelerated Flash, по результатам сравнения, обладают наилучшим соотношением цены и производительности решений уровня SSD.

Гибко перераспределять ресурсы и, соответственно, оптимизиро­вать издержки на обработку и хранение, позволяет функционал многоуровневого хранения данных — автоматический перенос блоков данных между различными уровнями хранения, которые формируются из дисков разной производительности и емкости в рамках одного динами­ческого пула.

ПРЕИМУЩЕСТВА ВНЕДРЕНИЯ

Проект по модернизации системы хранения данных в компании «Онланта» начался в 2013 году, и в настоящее время находится в стадии промышленной экс­плуатации. Проект развивается: в 2015 году был произведен первый апгрейд решения, закупка дополнительного оборудования. Оборудование HDS расположено в одном из арендуемых облачным провайдером дата-центров.

«Онланта» оперативно реагирует на требования заказчиков. Теперь, благодаря увеличенной производительности, отказоустойчивости и большому пределу масштабирования платформы HUS VM, реализовать требования заказчиков стало гораздо проще. Компания эффективно использует имеющиеся ресурсы для решения текущих потребностей при минимальных затратах на энергопотребление и техническую поддержку инфраструктуры.

Благодаря внедрению реше­ния HUS VM с флэш-модулями Hitachi Accelerated Flash в компа­нии «Онланта» обеспечено гибкое выделение ресурсов хране­ния и возможность полного разделения нагрузки разных заказ­чиков. Компания может позволить себе платить за инфраструктуру СХД меньше, используя больше ресурсов. Стало легче выполнять модернизацию систем на любом необходимом уровне детализации.

Компания «Онланта» решила про­блему нехватки ресурсов и получила масштабируемую систему, которая отвечает текущим и перспективным запросам бизнеса.

20 июля 1966 года правительство СССР приняло постановление о строительстве в Тольятти автозавода. Уже 19 апреля 1970 года с конвейера сошли первые автомобили модели ВАЗ-2101. Так началась история нынешней компании ОАО «АВТОВАЗ», которая много лет удерживает позиции лидера российского автомобилестроения.

Сегодня компания является равноправным партнером Альянса Renault-Nissan, численность ее сотрудников около 65 тысяч человек, а годовой оборот за 2013 год составил 175,2 млрд рублей. С начала производства с конвейеров двух производственных площадок — в Тольятти и Ижевске — сошло более 28 млн автомобилей. Продукция АВТОВАЗа имеет долю около 18% на рынке легковых автомобилей в России.

Согласно прогнозам, к 2020 году бюджет научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ компании (НИОКР) должен составить порядка 3 % от доходов АВТОВАЗа.

ПРОБЛЕМЫ ГЕТЕРОГЕННЫХ СИСТЕМ

"Основываясь на решениях, разработанных Hitachi, г смогли в кратчайшие сроки перейти на новые технологии организации корпоративных файловых сервисов с использованием централизованной службы каталога. рассчитываем, что это послужит основой для дальнейш развития систем хранения данных в нашей компании." Реут Александр Игоревич Директор дирекции по развитию и интеграции информационных систем ОАО «АВТОВАЗ»

ИТ-инфраструктура компании исто­рически состояла из множества разнородных компонентов: серве­ров различных производителей с операционными системами Linux, HP-UX, Windows, систем хранения EMC DMX, Hitachi AMS 1000/2000, EMC CX и др. С совершенствова­нием выделенных систем хранения данных менялась и единая сеть хранения данных Storage Area Network (SAN), однако к ней были подключены только большие Unix-серверы, решающие важные задачи систем управления предприятием и систем управления базами данных.

Долгое время информа­ционная инфраструктура компании развивалась без кар­динальной модернизации. Для реализации множества разных задач использовались выделенные серверы и системы хранения данных различных поколений, базирующиеся на собственных разработках специ­алистов компании. Консолидация вычислительных ресурсов и ресур­сов хранения данных применялась только для высокопроизводитель­ных Unix-систем за счет привлечения технологий партиционирования на аппаратном уровне. При увеличении количества пользователей, в еже­дневные обязанности которых входит работа в информационных систе­мах (проектировщиков, работников финансовых служб, операторов в заводских цехах и других специа­листов), появилась потребность в реализации корпоративного файло­вого хранилища. Эта задача решалась с помощью корпоративного портала и разработанного на предприятии программного обеспечения, функци­онирующего на Linux-серверах, при этом аутентификация пользователей осуществлялась с помощью собствен­ной службы каталога.

ЗАПРОСЫ, ПРОДИКТОВАННЫЕ ВРЕМЕНЕМ

Для дальнейшего развития ком­пании возникла необходимость в корпоративном файловом хранилище и решении по серверной виртуализа­ции (Citrix и KVM). Требовалось создать инфраструктуру, которая позволила бы консолидировать многие задачи, не имеющие высоких требований к производительности, за счет чего повысилась бы утилизация аппарат­ных ресурсов. И для корпоративного файлового хранилища, и для системы виртуализации были необходимы механизмы динамического выделения дискового пространства — чтобы избе­жать накопления невостребованных частей хранилищ

Одновременно с перечисленными задачами компании требовался функ­ционал эффективного распределения дискового пространства систем хра­нения данных между корпоративными серверами, до сих пор не подключен­ных в сеть хранения SAN. При этом подразумевалось использовать стан­дартные сетевые протоколы CIFS/ NFS, а передачу данных осуществлять по хорошо развитой на предприя­тии инфраструктуре сети Ethernet. Для корпоративного файлового хра­нилища требовалось обеспечить легкое и удобное масштабирование новой платформы по объему данных и количеству пользователей. Кроме того, было необходимо перейти на стандартизованную аутентификацию пользователей с помощью Microsoft Active Directory.

Помимо проведения изменений в схеме аутентификации пользовате­лей, ставилась задача о переносе ряда сервисов, реализованных в про­шлом на основе информационной системы собственной разработки, на новое корпоративное хранилище на базе технологий Microsoft с удобными средствами мониторинга работоспо­собности и производительности.

При создании таких высокоцентрали­зованных систем отдельное внимание, конечно же, необходимо было уделить методам обеспечения локальной и глобальной отказоустойчивости всех компонентов инфраструктуры.

ТЕХНОЛОГИИ HDS

ОАО «АВТОВАЗ» уже долгое время сотрудничает с корпорацией Hitachi Data Systems: первые системы хранения данных были постав­лены компании в 2009 году (модель AMS1000), в 2010 году внедрено хра­нилище данных AMS2500.

Далеко опередив конкурентов в данном проекте модернизации инфор­мационной инфраструктуры, Hitachi Data Systems предложила АВТОВАЗу масштабируемое и компактное реше­ние — кластерную платформу на базе двух узлов Hitachi NAS — HNAS3090. Большинство предложений от других производителей состоят из множества серверов или специализи­рованных устройств, объединенных друг с другом, а это означает большое количество стоек и сложное управле­ние системой.

В отличие от решений конкурентов система хранения данных Hitachi Unified Storage (HUS130) с дисками SAS обеспечивает максимальную произво­дительность и уникальную плотность размещения при низких затратах электроэнергии. В установленных системах заложена возможность трехкратного расширения объема и производительности.

Hitachi Data Systems предложила сба­лансированное, цельное, законченное решение: кластерную платформу фай­лового доступа и систему хранения данных, которую легко интегрировать в существующую инфраструктуру. Поэтому АВТОВАЗ выбрал именно HDS для реализации этого важного для нее проекта.

СЛОЖНЫЙ ПРОЕКТ В КРАТЧАЙШИЕ СРОКИ

Поставка оборудования и развертыва­ние систем хранения были выполнены экспертами HDS в кратчайшие сроки. На первом этапе было осуществлено развертывание Hitachi Network Attached Storage (HNAS) для формиро­вания сетевого файлового хранилища данных корпоративных пользователей и организован доступ по протоколу NFS к системам хранения данных для гипервизоров Citrix и KVM. Вторым этапом стала интеграция с Microsoft Active Directory и отладка механизмов автоматического создания домашних каталогов. Третий и заключительный этап состоял в расширении плат­формы виртуализации по количеству серверов и размещаемых на них информационных сервисов, а также в увеличении количества пользователей, использующих кластерную платформу Hitachi NAS для хранения файлов.

ИТОГ: УДОБСТВО, НАДЕЖНОСТЬ, ЭКОНОМИЯ

Кластерная платформа на базе Hitachi Network Attached Storage (HNAS) позволила применять имеющиеся и новые системы хранения данных более гибко — путем организации файлового доступа напрямую пользователям, без привлечения большого количе­ства систем собственной разработки. Высокопроизводительный NFS-доступ к хранилищам данных с помощью HNAS позволил в кратчайшие сроки внедрить решение по виртуализации на основе продуктов компании Citrix. Применение файлового протокола NFS в том числе значительно повы­сило эффективность использования дисковой емкости систем хранения за счет технологий динамического выде­ления пространства для виртуальных машин.

Для управления общим сетевым хранилищем файлов достаточно одного администратора, в удобном интерфейсе принимающего заявки пользователей по изменению прав и выделяющего им дополнительное пространство.

Организация кластера существенно повысила надежность решения: воз­никновение сбоя на узле никак не скажется на работе сервисов, а выпол­няемые на нем задачи автоматически перенесутся на другой. Администратор в данной ситуации получит автомати­ческое оповещение. Использование локальной кластеризации позво­ляет избежать простоя сервисов при любом отказе компонентов HNAS.

Благодаря интеграции с Microsoft Active Directory система HNAS осуществляет прозрачную аутентификацию поль­зователей. Появилась возможность применять корпоративные политики доступа к различным данным на HNAS, а значит, существенно сократились затраты на эксплуатацию различ­ных существовавших ранее систем. Расширились возможности инфра­структуры по организации новых сервисов на базе Microsoft Active Directory.

Инвестиции в данный проект окупа­ются за счет минимизации времени простоя имеющихся сервисов, более быстрого внедрения новых инфор­мационных услуг, эффективного использования дисковых систем хра­нения данных для любых серверов, подключенных по Ethernet (не только FC), а также административных ресур­сов, необходимых для управления данной инфраструктурой.

КУРС НА ПОЛНУЮ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТЬ

АВТОВАЗ планирует применять реше­ние HNAS для хранения архивных данных и части данных резервных копий. При этом предполагается активно использовать появивши­еся в HNAS возможности по блочной дедупликации данных, что должно существенно снизить потребности в объемах для хранения подобного вида информации. Что касается планов по модернизации платформы, то с ростом объемов данных компания решила перейти на использование доступа к HNAS по сетевым интерфей­сам с пропускной способностью в 10 Гбит/с вместо текущих 1 Гбит/с. Кроме увеличения объемов хранимых данных и наращивания производительности, планируется размещение системы на двух независимых площадках для организации полностью катастрофоу-стойчивого решения.

НК «РуссНефть» — одна из ведущих нефтедобывающих компаний России, занимающая 10-е место по объему добычи нефти в стране и 8-е – по объему добычи газа. На сегодняшний день в структуру Группы Компаний «РуссНефть» входят 45 добывающих предприятий, которые руководят разработкой 167 нефтегазовых месторождений. Суммарные извлекаемые запасы нефти компании превышают 765 млн тонн, газа — 177 млрд м3. География деятельности «РуссНефти» выходит далеко за пределы России: ряд проектов компании действует на территории стран СНГ и западной Африки.

В организации работают более 21 тысячи сотрудников, каждый из которых в той или иной мере использует данные ИТ-инфраструктуры. Головной Центр обработки данных «Русснефти» — источник всех вычислительных ресурсов компании — находится в Москве. Именно в нем содержатся все ключевые приложения предприятия – бизнес-системы, почтовые службы, системы мониторинга, аналитики, бухгалтерского учета и многое другое.

ПРЕДПОСЫЛКИ ПРОЕКТА

2012 год стал для «Русснефти» годом бурного подъема: компания прочно утвердилась в числе лидеров по темпам прироста добычи, с успехом реализовала сейсморазведочные проекты за рубежом, стала обладателем престижных международных рейтингов агентства Moody’s. Однако расширение компании неизбежно влекло за собой увеличение объемов хранимой и анализируемой информации: к концу года дисковые системы хранения данных, лежащие в основе ИТ-инфраструктуры «РуссНефти», подошли к пределу своих возможностей. Производитель, сотрудничающий с «РуссНефтью», больше не развивал свою технологическую линейку — и вскоре решения, используемые компанией, перестали удовлетворять ее быстрорастущим потребностям. Прежнее оборудование уже не соответствовало современным стандартам энергопотребления и тепловыделения, к тому же, обновление устаревшей информационной инфраструктуры казалось руководству компании чересчур дорогостоящим. ИТ-служба «Русснефти» выступила за приобретение новой системы хранения данных, ресурсов которой, с учетом обновлений и наращивания функционала, хватило бы на ближайшие 3-5 лет. Найти подходящего вендора было не так уж просто: компания рассчитывала сотрудничать с производителем, не только обладающим достойной репутацией, но и способным обеспечить поставку и обслуживание качественного оборудования быстро и по рациональной цене.

Неоспоримые аргументы для выбора технологий Hitachi

Гарантию качественной эксплуатации и прогрессивного развития ИТ-инфраструктуры в компании «РуссНефть» обеспечивает собственный ИТ-отдел, квалифицированные специалисты которого стараются действовать превентивно, предлагая руководству использовать возможности тех или иных технологических инноваций для решения бизнес-задач предприятия. В ходе проекта по модернизации СХД ИТ-персонал компании провел подробный анализ рынка и определил список подходящих для сотрудничества поставщиков систем хранения данных, в который, в числе других производителей, вошла компания Hitachi Data Systems. Предложения поставщиков оборудования были тщательно изучены: заказчик познакомился с техническими специалистами компаний, оценил ценовую и технологическую составляющую решений. После сравнения нескольких критериев выбор был остановлен на системе хранения Hitachi.

Основными аргументами в пользу выбора решений Hitachi Data Systems стали:

• Совместимость оборудования HDS с платформой VMware и наличие обширной документации; поддержка всех основных возможностей гипервизора, таких как VAAI, VASA и т.д;
• Привлекательная стоимость последующих апгрейдов системы;
• Возможность масштабирования системы с увеличением не только дискового пространства, но и контроллерной мощности путем апгрейда в старшую модель;
• Репутация компании Hitachi, как производителя надежного высокотехнологичного оборудования.

Система хранения в короткие сроки была установлена в московском центре обработки данных НК «РуссНефть» и введена в эксплуатацию. Технологические специалисты HDS произвели все необходимые настройки системы – установку конфигураций, подключения к узлам — для максимально простой эксплуатации заказчиком.

Помощь в решении непростых задач

Для того, чтобы позволить сотрудникам «РуссНефти» использовать возможности нового оборудования с максимальной эффективностью, специалисты HDS провели обучение ИТ-персонала компании. Благодаря этому, ИТ-специалисты «РуссНефти» смогли в течение всего лишь одного месяца самостоятельно осуществить миграцию бизнес-критичных приложений и систем на новую систему хранения данных. В первую очередь были перенесены фермы виртуальных серверов на основе гипервизора VMware и основные базы данных компании. Естественно, в процессе переноса эксперты HDS консультировали заказчика по всем возникавшим вопросам.

После успешной полугодовой эксплуатации системы на новую платформу хранения были переведены корпоративные приложения на базе Microsoft SQL Server и корпоративная почта предприятия Microsoft Exchange, которые на старом кластере и в облаке не всегда работали продуктивно.

Специалисты Hitachi Data Systems с готовностью взялись за выполнение задач заказчика: проект «РуссНефти» потребовал непростых решений и оригинального подхода: «Я считаю, что типовых проектов в нашей сфере деятельности вообще не бывает. В данном случае вся конфигурация системы строилась под потребности заказчика, его инфраструктуру и требования. Технологические решения были сконфигурированы под наиболее оптимальное сочетание совместимости, производительности и стоимости. Важно, что на этапе проектирования HDS запланировала и обучение специалистов «РуссНефти», чтобы позволить им эффективно использовать решение, раскрывая даже его неочевидные возможности», — комментирует эксперт-консультант HDS Алексей Силин.

В ходе дальнейшего наращивания функционала системы хранения данных Hitachi компания «РуссНефть» приняла решение добавить к блочному функционалу еще и файловый, реализуемый на высокопроизводительных системах HNAS 4060. Эксперты HDS успешно провели тестирование файлового кластера HNAS, который использовал дисковые ресурсы уже существующего массива HUS 130. По итогам тестирования кластер HNAS 4060 также был приобретен заказчиком.

Таким образом, сегодня система, внедренная в ОАО НК «РуссНефть», состоит из следующих компонентов:

• Аппаратная составляющая: блочная система хранения HUS 130; файловый кластер HNAS, состоящий из двух нод, защищенных от выхода из строя.
• Программная составляющая: Hitachi Command Suite — программное обеспечение для управления решением HDS. Через него заказчик из одного интерфейса управляет и блочной, и файловой частью, а также выделением ресурсов, мониторингом системы, оповещением и т. д.

Эксплуатация системы по-прежнему проходит успешно, а компании HDS и «РуссНефть», в свою очередь, строят планы ее дальнейшего совершенствования. В частности, при репликации с новым центром обработки данных, который компания «РуссНефть» планирует открыть в ближайшем будущем, будут задействованы именно решения Hitachi.

Производительность, качество, надежность

ИТ-специалисты и рядовые сотрудники «РуссНефти» смогли оценить эффективность новой системы хранения данных сразу после ее развертывания и переноса на систему ключевых бизнес-приложений: производительность доступа к базам данных ИТ-систем существенно выросла. Причиной тому послужила не только возросшая вычислительная мощность системы хранения данных. Значительную роль сыграл функционал многоуровневого хранения данных Hitachi Dynamic Tiering, который, при использовании минимального количества SSD-дисков высокой стоимости, смог перераспределить данные в зависимости от активности их использования по нескольким уровням хранения – SSD, SAS, NL-SAS — тем самым, существенно увеличив производительность доступа к данным. Использование автоматического перераспределения данных между уровнями хранения позволило снять с ИТ-персонала рутинные задачи периодического тюнинга дисковой подсистемы приложений и освободить рабочее время для других более важных задач. Пользователи отметили, что производительность работы с базой данных бухгалтерского учета существенно увеличилась, кроме того, возросла скорость открытия сетевых папок.

Другим важным инструментом, хорошо зарекомендовавшим себя на этапах тестирования и эксплуатации стала дедупликация данных. В условиях, когда пользователи обмениваются файлами и документами из своих личных папок, вероятность хранения в нескольких папках идентичных файлов очень велика. Именно механизм дедупликации позволяет избежать подобной избыточности хранения, благодаря чему экономия ресурсов достигает порядка 20%.

Внедрение функционала VMware VAAI также стало причиной существенного роста производительности системы. При его использовании гипервизор минимизирует обмен служебным трафиком между физическим сервером и системой хранения данных. Например, при клонировании виртуального сервера или при развертывании его из шаблона копирование данных происходит внутри системы хранения данных, что положительно сказывается и на времени выполнения данной операции, и на загрузке FC-интерфейсов HBA.

Кроме того, заказчик отметил высокую надежность оборудования Hitachi. Штатная работа любой системы хранения предполагает выход из строя дисков, но при эксплуатации системы HDS это стало происходить гораздо реже. Решение HDS предполагает предельно быструю замену устаревшего диска: уведомление о поломке моментально приходит и ИТ-персоналу «РуссНефти», и технологическим специалистам HDS, которые сразу высылают замену. Пользователи, в свою очередь, этих проблем не замечают: все данные защищены дублированием.

Результаты и перспективы

Работа новой системы целиком оправдала ожидания как руководителей, так и ИТ-специалистов «РуссНефти» и позволила планировать дальнейшее развитие информационной инфраструктуры с использованием технологий Hitachi. Благодаря поддержке HDS, в 2015 году НК «РуссНефть» полностью отказалась от использования физических серверов на ОС Windows в пользу виртуальных серверов HNAS. Кроме того, часть датасторов VMware была успешно переведена на NFS-экспорты HNAS. Для миграции данных со старых систем хранения данных компания приобрела линейку решений VSP G200 для размещения в основном центре обработке данных. Внедрение дополнительных, более современных и совершенных в техническом плане инноваций позволило заказчику еще больше увеличить производительность ИТ-инфраструктуры; в то же время работа системы дедупликации повысила эффективность хранения данных до 40%.

В ближайшее время HDS планирует ввести в ИТ-инфраструктуру «РуссНефти» еще один ряд технических дополнений, которые позволят компании соответствовать тем требованиям, которые конкурентный рынок предъявляет своим ключевым игрокам. Конфигурация системы HNAS 4060 будет расширена до файлового метрокластера: для этого компания приобретет обновленное решение G200 и Global Active Device (GAD) лицензии. Один из контроллеров HNAS 4060, при этом, будет перенесен на резервную площадку. А так как расширение масштабов влияния «РуссНефти» не прекращается даже во время экономического кризиса, было решено оснастить технологиями линейки VSP G200 и региональные дочерние предприятия компании.

Компания «Электронная Москва» — ведущий поставщик комплексных ИТ-решений специализируется на реализации инфокоммуникационных проектов с предоставлением инфраструктуры и сервисов на базе собственной сети надежных центров обработки данных, обеспечивающих максимально эффективную работу с ресурсоемкими приложениями. В дата-центрах компании размещены и обслуживаются более 200 высоконагруженных социально значимых информационных систем, в том числе система электронного документооборота Правительства Москвы.

В единой системе электронного документооборота, внедренной «Электронной Москвой» в 2011 году, реализованы все основные бизнес-процессы в области делопроизводства, организационно-распорядительного и управленческого документооборота. Система предназначена для организации движения электронных документов с момента их создания до завершения их исполнения. Особое внимание уделяется безопасности и надежности. С момента запуска проекта число пользователей и количество обрабатываемых документов постоянно растет. В настоящий момент в системе находится более 27 млн документов (более 140 млн файлов), работает 60 тысяч активных пользователей, которые формируют более 24 тысяч ежедневных подключений. Динамичный рост количества пользователей системы и обрабатываемых запросов потребовал изменений изначальных конфигураций и преобразования хранилища неструктурированной информации.

Для этого был внедрен продуктивный комплекс систем хранения данных среднего уровня и кластера из файловых шлюзов Hitachi NAS 4060. Переход на модернизированную систему хранения информации и введение нового ПО полностью преобразовали информационную архитектуру проекта и позволили расширить объемы обработки данных, упростить и ускорить работу системы, а также решить проблему резервного копирования.

«ОБЛАКА» МОСКВЫ

Функционирование проектов «Электронной Москвы» основано на использовании облачных систем, которые обеспечивают централизацию данных, используемых сервисами, их сохранность и доступность с любых электронных устройств из любой точки земного шара. «Облака» также гарантируют безопасность обработки и хранения данных.

В процессе работы проекта стало очевидным, что технологии, используемые «Электронной Москвой» требуют модернизации. В частности, при запуске системы электронного документооборота (СЭД) изначально использовались серверы стандартной архитектуры x86 и операционной системы Linux. На их основе создавались NFS-узлы хранения. Со временем объем неструктурированных данных СЭД вырос настолько, что старые технологические решения уже не могли с ним справляться. Для этой задачи «Электронная Москва» выбрала решение Hitachi Data Systems (HDS), отвечающее реальным потребностям.

НОВЫЕ РЕШЕНИЯ

Специалисты HDS, проанализировав профиль работы с данными в системе электронного документооборота, предложили компании аппаратно-программный комплекс по обеспечению файлового доступа по протоколу NFS. Этот подход предоставил возможность наращивать объем хранимых данных до 150 ТБ, при этом поддерживая работу с десятками миллионов файлов.

Данный программно-аппаратный комплекс состоит из блочной части в виде дискового массива Hitachi среднего уровня и файловых шлюзов Hitachi NAS 4060, кластеризованных для отказоустойчивости. Особое внимание уделяется скорости работы с большими данными по протоколу NFS: для ее увеличения ичпользуются уникальные технологии организации файлового доступа, такие, как Tiered File System. Они позволяют отделить метаданные от файлов и разместить их на производительном уровне хранения информации, организованном на флэш-накопителях Hitachi Flash Module Drive.

УСПЕШНАЯ МОДЕРНИЗАЦИЯ

Аппаратное ускорение NFS-доступа, новейшие технологии защиты данных путем создания снэпшотов, доступность комплекса хранения – эти и другие решения обеспечили полное обновление технологической архитектуры проекта. До перехода на обновленную ИТ-инфраструктуру объем хранимых данных «Электронной Москвы» составлял примерно 50 миллионов файлов – сегодня их количество выросло втрое. Помимо решения задачи хранения большого количества файлов и их резервного копирования, HDS удалось упростить и ускорить управление каталогами файлов. После внедрения технологии Hitachi NAS среднее время листинга файлов в плоских каталогах, содержащих огромные объемы информации, сократилось в 9 раз: с 36 до 4 часов.

Также, при переходе на новый комплекс хранения файловых данных, упростились процедуры добавления дискового пространства в систему: многие процедуры стали автоматизированными, а выравнивание нагрузки по всему пространству происходит автоматически. Кроме того, было установлено программное обеспечение комплексного мониторинга нагрузки на систему. Теперь с его помощью разработчики прикладного ПО могут точнее анализировать влияние новых версий программного обеспечения на аппаратную часть комплекса хранения документов. Следовательно, обновленные версии ПО не будут нарушать эффективность работы пользователей СЭД.

Отдельная работа была проведена и над системой резервного копирования. В старой архитектуре оно осложнялось из-за плоской структуры хранения документов, не способной обрабатывать столь большие объемы информации. С помощью технологий Tiered File Systems удалось снизить время листинга файловой структуры, а, следовательно, наладить регулярное резервное копирование всех файлов системы.

В итоге, решения HDS дали «Электронной Москве» значительные преимущества в управлении всей информационной инфраструктурой проекта.

Могут ли современные технологии изменить курс всего бизнеса? Почему меняются потребности клиентов и как не отстать от темпов всемирного прогресса? Какова роль руководителя в разработке и внедрении инновационных решений? Гости программы «Технологии и личности» ведут открытый диалог о связке бизнеса и ИТ, о роли личности в ИТ, о значении технологий в жизни общества и человека. Герои программы делятся своим мнением о том, как можно двигать бизнес вперед при помощи информационных технологий, как повысить эффективность компании и получить максимальную отдачу от грамотной реализации современных ИТ-решений. Первые лица ИТ-сообщества, ИТ-директора крупных компаний, делятся своим опытом, размышляют о том, что значит быть лидером и как добиться успеха.

Ведущий программы Юрий Скачков, Генеральный директор  Hitachi Data Systems в России и СНГ

Авторская программа компании Hitachi Data Systems