Издательство «Открытые системы» провело конференцию «Инфраструктура цифрового предприятия — 2021» (см. также статьи «Инфраструктурный фундамент цифровой трансформации» и «'Инфраструктура цифрового предприятия — 2021': про облака и не только», Computerworld Россия). Ее логичным завершением стал круглый стол, в дискуссиях которого обсуждались такие вопросы, как возможное отставание ИТ-инфраструктуры от потребностей выпуска цифровых продуктов, появление в составе ИТ-инфраструктуры платформ данных и приложений, архитектурные особенности инфраструктуры для новых сервисов. Модерировал круглый стол Михаил Козлов, сооснователь Российской ассоциации облачных профессионалов.

В условиях, когда цифровая трансформация предприятий набирает обороты и многие отечественные компании заинтересованы в использовании продуктов и технологий, поддерживающих цифровизацию, мнения профессионалов об ИТ-инфраструктуре привлекли живейшее внимание участников конференции.

По общему мнению участников дискуссии, в большинстве компаний инфраструктура еще не совсем готова к трансформации, однако такая неготовность выражается по-разному. Кто-то, к примеру, только осваивает виртуализацию, а кто-то переходит к облакам.

Алексей Шарапов, глава DevOps компании «Ак Барс Цифровые Технологии», считает, что, наряду с крупными российскими компаниями, создавшими свои собственные облака, которые у всех на слуху, организации меньшего масштаба тоже заинтересованы в использовании облачных технологий. Однако таким компаниям важно понять, насколько хорошо они способны учесть все подводные камни при реализации проектов и оценить время развертывания новых решений.

«Оценка целесообразности внедрения облаков заключается в умении правильно определить сроки и бюджет. Накопленный опыт позволяет сделать это, сравнить возможности частных, публичных и гибридных решений», — полагает Владимир Беляевский, заместитель директора центра ИТ-инфраструктуры компании «Инфосистемы Джет».

«Если у предприятия появляется облачный провайдер, то, как правило, это свидетельствует о цифровой трансформации. Однако регуляторные запреты и требования безопасности способны существенно ограничить использование внешней облачной инфраструктуры», — утверждает Антон Салов, руководитель по стратегии IoT и промышленной автоматизации в МТС. При разработке и развертывании собственных решений необходимо учитывать и затраты на привлечение нужных для этого специалистов. «К примеру, из-за пандемии стоимость услуг специалистов по DevOps или OpenStack достигла очень высоких значений», — подчеркнул Салов. Он считает, что при наличии соответствующих навыков, ресурсов и времени платформы, входящие в состав инфраструктуры, можно собирать из компонентов с открытым кодом — хотя бы для внутреннего применения. Выводить же все это в качестве сервиса на рынок — намного более сложная задача.

«Технологии и сервисы появляются в компаниях не только для ускорения разработок и внедрений и для сокращения времени вывода на рынок продуктов. Еще один важный фактор — возможность заинтересовать специалистов, дефицит которых остро чувствуется на рынке, предоставить им возможность работать с новейшими средствами и без излишней бюрократии», — уверен Шарапов. С ним полностью согласен Беляевский, поскольку его опыт разработок вместе с заказчиками ИТ-стратегий свидетельствует о том, что немаловажной частью проектов становится привлечение «цифровых талантов».

При обсуждении архитектурных решений участники конференции говорили о довольно условном разделении ИТ-инфраструктуры на внутреннюю и внешнюю (предоставляющую цифровые сервисы заказчикам) части, а также о целесообразности использования единых принципов и концепций на всех участках инфраструктуры и возможном их разделении своеобразными экранами. Высказывались мнения о разделении инфраструктуры на внешний и внутренний контуры с учетом требований безопасности и конфиденциальности.

«Отставание ИТ-инфраструктуры от постоянно растущих требований бизнеса было всегда. Главное — иметь возможность оперативно уменьшить разрыв и предоставить средства для его сокращения», — резюмировал Беляевский.

Цифровизации способствуют в том числе формирование побуждающих мотивов и наличие необходимых возможностей. «Цифровая трансформация определяется зоной комфорта компании. Если конкуренты делают то, чего не может она, тогда и появляются стимулы модернизировать инфраструктуру и создавать цифровые продукты», — уверен Сергей Члек, управляющий директор компании «Росплатформа».

Качество данных заложено в самой концептуальной основе цифровой организации, поэтому проблемы качества так или иначе затрагиваются на всех мероприятиях, посвященных цифровизации. Но только одно из них целиком и полностью сфокусировано на решении этих проблем — конференция «Качество данных — 2021. Стратегия, инструменты, практика» издательства «Открытые системы». Сотни практиков из разных отраслей искали и нашли на этой конференции ответы на вопрос «Что делать?», а более опытные профессионалы делились с коллегами своими находками. «Если вы не знаете, что делать, инструменты вам не помогут», — напомнил Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group, раскрывая преимущества комплексного подхода к управлению качеством данных. По его мнению, программный продукт не должен навязывать организации подход к управлению качеством. C необычного ракурса предложил взглянуть на качество данных Александр Константинов, директор по маркетингу компании «Юнидата», в которой DQ недавно оформили как отдельный продукт на собственной платформе управления данными. А в компании «Инлексис» разработали решение на основе искусственного интеллекта, которое автоматически исследует «поведение данных» и уведомляет об аномалиях. В корпоративном секторе уже накопилось внушительное количество интересных проектов с фокусом на качестве данных. Есть чей опыт изучать и на кого равняться. (О конференции см. также в статье «Качество данных — это про людей».)

Советы начинающим и не только

Один из самых ценных бонусов практических конференций — рекомендации тех, кто уже успел пройти долгий путь, который остальным еще только предстоит. «Если вы в начале пути, подумайте сразу о функции директора по данным, обязательно организуйте подразделение по управлению данными, иначе никто вам качество не наладит», — подчеркнула Любовь Кайдалова, руководитель направления по качеству данных компании «Газпром нефть». По ее мнению, для начала нужно выбрать данные, критичные для бизнеса, а мастер-данные всегда являются критичными. Кроме того, важно идентифицировать потребителей, которые знают, чего хотят от данных, и с которыми можно работать продуктивно. Чтобы заинтересовать тех, кто еще не вовлечен, необходимо делать результаты работы по качеству данных публичными, проводитьдемонстрационные дни.

Любовь Кайдалова: «Если вы в начале пути, подумайте сразу о функции директора по данным, обязательно организуйте подразделение по управлению данными, иначе никто вам качество не наладит»

Для связи потребителей данных со всеми остальными функциями, в компании «Газпром нефть» ввели роль дата-партнера. Дата-партнеры консолидируют работу по управлению данными в корпоративных программах цифровизации. Они подчиняются руководителям программ, собирают сведения о потребности в данных, организуют поиск ресурсов и следят за соблюдением стандартов качества всеми участниками процесса. «Развивайте компетенции аналитиков в предметной области бизнеса и обучайте сотрудников работе с процессами и инструментами», — советует Кайдалова.

Начинать внедрение процессов управления качеством данных следует с более зрелого бизнеса. В этой сфере необходимо найти поддержку — «евангелистов». На первых порах не рекомендуется тратить силы на декомпозицию в описании процессов, потому что это очень трудоемко, но мало меняет положение дел. «Наши KPI сфокусированы на оценке «здоровья данных», охвата данных проверками и эффективности проблем-менеджмента», — сообщила Кайдалова. Она рекомендовала также использовать международные индустриальные стандарты управления данными и требования к качеству, а кроме того, не забывать про цикл Деминга, постоянно совершенствуя процессы и данные.

Фокус — на чистоту

Как показывает практика, управление качеством данных может стать одним из путей к клиенту. В компании «Росгосстрах», которая в этом году отметит столетний юбилей, накопился огромный объем неструктурированных данных о клиентах. Ее актуальная клиентская база насчитывала 120 млн записей о физических и юридических лицах, а дополнив ее историческими данными, специалисты получили более миллиарда сущностей. Но низкое качество контактной информации сводило на нет эффективность любой маркетинговой стратегии.

Тогда в «Росгосстрахе» пересмотрели подход к хранению и обработке данных, сместив фокус на их чистоту и обогащение. В компании начали внедрять систему управления клиентскими данными (Customer Data Integration, CDI) российского разработчика HF Labs — «Единый клиент», и к настоящему моменту ее удалось развить до полноценной системы управления качеством данных.

Однако внедрение CDI-системы стало только первым шагом. «Невозможно реализовать принцип «знай своего клиента», ограничиваясь только техническим решением, — констатировала Екатерина Гордиенко, руководитель подразделения по управлению качеством клиентских данных «Росгосстраха». — Процесс работы с качеством данных многогранный, непрерывный и — главное — циклический. После выявления и устранения источника проблем можно начинать все сначала, и вслед за первыми крупными «ямами» пойдут мелкие, но не менее критичные для бизнеса».

Чтобы перейти от работы с договорами к работе с клиентами, пришлось с нуля выстраивать все процессы получения данных о клиентах. Для этого потребовалось упростить ввод данных за счет интеграции c целевыми системами и запуска модуля подсказок, упростить поиск, а также проверять данные при сохранении на наличие дублей, чтобы некачественная информация не попадала в систему управления мастер-данными (Master Data Management, MDM).

По итогам проекта были созданы методические документы и сформулирована политика управления корпоративными данными, определены владельцы различных категорий данных, разработана система KPI по качеству данных. Прибавилось три десятка новых правил, которые позволили на 22% сократить число потенциальных дублей. На следующем шаге планируется сформировать стандарты качества клиентских данных.

Рост качества коммуникативных данных привел к снижению количества неэффективных коммуникаций, что не замедлило сказаться на результативности маркетинговых кампаний.

SLA для госданных

В госсекторе, где требуется куда больший масштаб преобразований, ситуация c внедрением менеджмента качества данных развивается медленнее, чем в корпоративном, но тем не менее подвижки есть.

О статусе работ по созданию единой платформы национальной системы управления данными (НСУД) и ее роли в повышении качества государственных данных рассказала в стратегическом блоке конференции Наталья Гвоздева, советник министра цифрового развития РФ. По ее словам, Минцифры приступает к практической эксплуатации НСУД: на 2021 год запланирован ряд пилотных проектов, но основной разбор данных региональных и муниципальных органов исполнительной власти предстоит в следующем году.

Сейчас органы власти активно заполняют модели НСУД, и к апрелю планируется получить единую базу атрибутов, которая даст понимание того, какими данными располагают органы власти. До сих пор такого единого хранилища не было — соответственно, отсутствовало представление об актуальной структуре данных различных ведомств. Наиболее ясно описана и представлена на сегодняшний день структура данных Федеральной службы государственной статистики, ежегодно обрабатывающей порядка 25 млрд единиц информации. С целевой моделью данных для цифровой аналитической платформы Росстата, разработанной НИИ «Восход», участники конференции познакомились непосредственно из выступлений ее создателей и пользователей.

К лету должна появится «карта», которая поможет ориентироваться и искать данные и в других государственных информационных системах. Те, кто описывает данные, должны обязательно указать порядок проверки и контроля качества данных. Но в перспективе предполагается перейти к другой практике, когда требования к качеству данных устанавливает потребитель.

«Главная ценность НСУД для госорганов — возможность быстро понять, где находятся нужные данные и как их получить», — подчеркнула Гвоздева. Чтобы обеспечить быстрый доступ к данным, во всех органах власти внедряются витрины данных — прежде всего для предоставления госуслуг в режиме онлайн. В 2020 году создано 6 ведомственных витрин данных, разработаны типовые рекомендации по управлению качеством данных и 167 дата-сетов рекомендованы к размещению в витринах данных государственных органов власти. Помимо прочего, в НСУД формируется реестр всех ведомственных нормативных актов, которые регулируют структуру данных в информационных системах.

В ближайшее время появится SLA для государственных данных. В Минцифры готовят приказ, устанавливающий порядок управления качеством государственных данных с использованием единой информационной платформы НСУД. Этот документ будет регламентировать работу витрин данных и обяжет органы власти устранять инциденты в установленные сроки.

Пока качество данных в государственных информационных системах оставляет желать лучшего, главным образом потому, что качество собираемых первичных данных далеко не всегда проверяется. И чтобы ввести контроль качества данных при их сборе от физических и юридических лиц, придется прибегнуть к нормативному регулированию.

Компания Cisco провела онлайн-брифинг, в ходе которого бизнес-консультант по безопасности Алексей Лукацкий рассказал об основных тенденциях, наблюдавшихся в 2020 году в области кибербезопасности. Его выступление было посвящено анализу угроз, которые стали актуальными в прошлом году, прошедшем под знаком пандемии и удаленной работы, и описывает, что происходило «по ту сторону баррикад».

На первое место среди современных угроз информационной безопасности аналитики Cisco ставят шифровальщики (программы-вымогатели, ransomware). Это не просто одно из немногих направлений деятельности хакеров, которое видно широкой публике, но и крайне выгодная деятельность, приносящая хозяевам немалые деньги. На криптокошельках одной из крупных группировок, занимающихся шифровальщиками, всего за несколько атак накопилось около 190 биткоинов, что составляет миллионы долларов. Это очень прибыльный бизнес, поэтому активность злоумышленников в этой сфере только нарастает, а тактика становится все изощреннее.

Вымогательством занялись профи

Как отмечает Лукацкий, сегодня в обществе сформировалась не совсем точная картина восприятия шифровальщиков. Многие считают, что с помощью вымогательского ПО работают хакеры-любители, а серьезные группировки предпочитают действовать более серьезно и скрытно, похищая информацию с помощью целенаправленных атак (Advanced Persistent Threat, APT). На самом деле, это не так: фокус атак шифровальщиков уже перешел в гораздо более платежеспособный корпоративный сектор, привлекательный для профессиональных команд вымогателей.

Вымогатели действуют не только громко, но и более разрушительно, отодвигая на второй план группировки, известные только APT-атаками. Помимо традиционной кражи данных, они еще и оставляют после себя «выжженное поле», приводя в непригодное состояние инфраструктуру своих жертв. В этом случае на восстановление работоспособности тратятся огромные средства, зачастую многократно превосходящие сумму выкупа. Известны случаи, когда компании случайно страдали от действий шифровальщика (выкупа у них никто не требовал), но на восстановление систем требовалось несколько сотен миллионов долларов.

Эффективность действий злоумышленников, то есть процент успешных атак на компании, составляет 73%, на выкуп соглашаются примерно 26% жертв. То, что информация о таких инцидентах появляется не каждый день, связана лишь с тем, что ее предпочитают замалчивать. При этом стоимость программ-шифровальщиков в даркнете очень невелика (она составляет около 50 долл.), ее может позволить себе любой любитель-одиночка. Соблазн огромен, и в условиях кризиса, когда многие теряют работу, все больше тех, кто переходит на сторону зла.

Сотрудничество и шантаж

Новой тенденцией, связанной с пандемией, стало вынужденное сотрудничество между хакерскими группировками различного профиля. Так, злоумышленники, занимавшиеся атаками на финансовые организации, столкнулись со сложностями вывода похищенных средств: дроперы (люди, привлекаемые для обналичивания средств) в период карантина сидели по домам. Им пришлось монетизировать имеющийся доступ в сети финансовых компаний, продавая его вымогателям.

Еще одна тенденция, отмеченная в прошлом году, – обнародование конфиденциальных данных компаний, отказавшихся платить выкуп. Злоумышленники извлекают выгоду даже из таких случаев: им важно показать остальным, что компания наказана за строптивость, и это заставляет других быть сговорчивее. Публичность для многих жертв страшнее потерянных данных. Вероятно, в ряде случаев причиной могли быть не только коммерческая тайна и интеллектуальная собственность, но и не совсем законные активности компаний.

«Здесь вступает в силу обычный бизнес-интерес: далеко не все владельцы компаний готовы, чтобы их секреты стали всеобщим достоянием. Решение о выплате принимается не эмоционально, а диктуется бизнесом – это обычные расходы, вызванные стремлением минимизировать свои потери», — подчеркнул Лукацкий.

Законодатели мод

Владельцы семейства вымогателей Maze, появившегося в первой половине 2019 года, стали законодателем мод в мире киберпреступности в 2020 году и серьезно трансформировали рынок новыми правилами игры, попутно став самой эффективной группировкой. Именно они первыми занялись шантажом, угрожая публикацией украденных данных. Этот шаг оказался крайне успешным и привел к резкому росту выплат. Кроме того, владельцы Maze организовали картель операторов шифровальщиков, обмениваясь тактиками атак и создав биржу обмена украденными данными. Киберпреступность стала более организованной.

Наконец, до сих пор операторы программ-вымогателей не афишировали свою деятельность, чтобы не попадать лишний раз в поле зрения правоохранительных органов. По словам Лукацкого, Maze и здесь стали исключением, стремясь к максимальной публичности.

Группировка была очень озабочена своей репутацией, поддержанием доверия к себе, вела официальный сайт и активно взаимодействовали со СМИ. Им был важен рост популярности: они активно комментировали слухи и опровергали лживую информацию, отслеживали упоминания о себе и дистанцировались от желтой прессы. При этом Maze не атаковали пострадавшие от кризиса организации и медицинские учреждения, что встречается редко – обычно киберпреступники неразборчивы в выборе жертв. Считая себя лучшими в своей отрасли, они называли жертв клиентами и предлагали им техподдержку в части восстановления доступа к данным, с ними можно было поторговаться и согласовать форму оплаты. Очевидно, у Maze была своя картина мира, которой они придерживались.

В октябре 2020 года владельцы Maze объявили, что прекращают свою деятельность. Скорее всего, это связано с тем, что они выполнили свои финансовые цели и не хотели дольше необходимого оставаться под прицелом. Другие шифровальщики быстро занимают опустевшую нишу.

Угрозы удаленного доступа

Традиционные троянцы не ушли с арены, но находятся в тени шифровальщиков именно из-за цели оставаться незаметными. Постепенно они вытягивают из инфраструктуры компании огромные объемы данных. Современный троянец является «швейцарским ножом» хакера, обладая модульной структурой и очень широкими возможностями, в том числе записи видео и аудио, перехвата ввода с клавиатуры.

Говоря про троянцев, нельзя не вспомнить особенности пандемийного периода, который прошел под знаком удаленного доступа. Одним из основных бизнес-инструментов в это время стала технология удаленного рабочего стола. Совершенно ожидаемо она попала под прицел злоумышленников. Например, популярный сервис RDP, встроенный в Windows, по мнению Лукацкого, буквально пережил второе рождение, при этом став огромной дырой в безопасности компаний. Несколько уязвимостей RDP были найдены еще в 2019 году и продолжали использоваться весь 2020 год.

Из-за удаленной работы периметр организации стал размытым, и возможности злоумышленников серьезно возросли. Как показывают данные Cisco Secure Desktop, около трети организаций ежемесячно видели тревоги, связанные с RDP, но большинство на них не реагировали.

С момента массового перехода на удаленку активизировались злоумышленники, использующие интернет-ресурсы с целью заражения пользовательских ПК. В это время появилось немалое количество вредоносных сайтов, связанных с темой коронавируса, госуслуг и выплат пособий. При этом инфраструктурно не было создано ничего нового: просто изменилась тематика деятельности сайтов, злоумышленники активно подстраиваются под повестку дня. Они используют любой информационный повод, чтобы привлечь людей на свои ресурсы и атаковать его компьютер.

«Своих не обижают»?

Из особенностей ситуации в России можно отметить, что проблемы в безопасности здравоохранения были не столь актуальными, как на Западе. Как известно, бичом прошлого года во всем мире стали атаки на фармацевтические компании, занимающиеся разработкой вакцин, и медицинские организации. Медики часто вынуждены платить выкуп, потому что это часто связано с угрозой жизням пациентов.

«Нам неизвестны случаи атак медицинских организаций в России в прошлом году. Ранее они случались, но до сих пор не стали массовыми», — констатировал Лукацкий. Вообще российские компании не столь часто подвергаются атакам шифровальщиков и других вредоносных программ, как их зарубежные коллеги. Нередко вредоносные программы разрабатывается российскими группировками, которые «своих не обижают» — анализ кода показывает, что он не предназначен для атак в Рунете. Это интересная тенденция, но полагаться на нее всерьез не стоит: во-первых, патриотизм силен не у всех, а во-вторых, не стоит забывать о зарубежных группировках.

Схожая ситуация наблюдается и с атаками на системы АСУ ТП промышленных предприятий. Отмечается рост интереса злоумышленников к такого рода системам, но пока он не носит взрывного характера. И если атаки осуществляются, то чаще не на сами АСУ ТП, а на офисные системы промышленных предприятий. Возможно, злоумышленники пока не научились монетизировать свои атаки на промышленные системы и платформы Интернета вещей.

Как подчеркнул Лукацкий, не стоит думать, что Россия находится на задворках мирового рынка информационной безопасности. Скорее, наоборот – опросы показывают, что восприятие российскими компаниями ключевых факторов успеха в сфере информационной безопасности находится выше мирового уровня. При этом средние расходы на безопасность в российских компаниях среднего и крупного бизнеса в 2020 году составили 1,4 млн долл. В Cisco заявляют, что выгода от их внедрения вдвое превышает инвестиции.

Облачные вычисления во всем мире стали центральным звеном технического ответа на кризис COVID-19. Ведущие провайдеры публичных облачных сервисов в прошедший крайне необычный год добились выдающихся успехов. Поскольку предприятия старались поддерживать свою деятельность за счет удаленной работы на дому, все ведущие поставщики облачных сервисов значительно увеличили доходы и продолжили внедрять инновации стремительными темпами.

В условиях, когда пандемия коронавируса продолжает бить по мировой экономике, мой прогноз для рынка корпоративных облачных вычислений на 2021 год выглядят следующим образом.

1. Облачные вычисления будут играть центральную роль в «новой нормальности», которая наступит после пандемии

В печальный и напряженный 2020 год облачные сервисы стали находкой, позволившей удержать экономику и нашу жизнь от сползания к постепенному затуханию с дальнейшим быстрым ухудшением вплоть до полной остановки.

В 2021 году все по-прежнему будут полагаться на облака (а также потоковую передачу данных, удаленное взаимодействие, «умные» датчики и прочие облачные цифровые технологии), переживая период пандемии, которая продолжает безжалостно терзать нас. Корпоративные ИТ-службы будут корректировать свои облачные стратегии, одним глазом следя за тенденциями COVID-19, а другим – за своими инициативами цифровой трансформации. В наибольшем выигрыше здесь оказываются такие компании, как Amazon, Google и Microsoft, которые предоставляют полноценные системы, связывающие облако с границами сети и обеспечивающие новый нормальный образ жизни.

2. Публичные облака будут доминировать в еще большей степени

В прошлом году публичные облака на фоне пандемии росли стремительными темпами. По оценкам IDC, корпоративные облачные расходы (как на публичные, так и на частные облака) выросли по сравнению с предыдущим годом на 34,4%, тогда как ИТ-затраты, не связанные с облаками, уменьшились на 8%.

В 2021 году ведущие публичные облачные платформы – особенно Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform – укрепят свое доминирование на облачном рынке и расширят влияние во многих секторах глобальной экономики. AWS сохранит лидирующее положение на рынке, хотя Microsoft, Google и Alibaba продолжат сокращать имеющийся отрыв. По прогнозам Deloitte, ежегодный рост оборота в этом сегменте до середины десятилетия будет оставаться на очень высоком уровне, не опускаясь ниже 30%. Глобальные облачные расходы будут расти в этот период в семь раз быстрее по сравнению с общими затратами на ИТ. Согласно прогнозам IDC, к 2023 году мировые затраты на публичные облачные сервисы и инфраструктуру фактически удвоятся, достигнув примерно 500 млрд долл.

3. Предприятия будут смягчать свою привязку к облаку конкретного провайдера за счет гибридных и мультиоблачных стратегий

В прошлом году растущее доминирование публичных облаков заставило компании, занимающиеся традиционными вычислительными технологиями, обратить более пристальное внимание на гибридные и мультиоблачные технологии. В 2021 году предприятия станут реже полагаться на какого-то одного поставщика высшего уровня. ИТ-специалисты будут искать гибридные и мультиоблачные инструменты, опасаясь привязки к каким-то конкретным поставщикам. С учетом того, что, по оценкам Flexera, 93% предприятий исповедуют мультиоблачную стратегию, а 87% – стратегию гибридных облаков, такая тактика станет основной.

В дальнейшем растущая зрелость гибридных и мультиоблачных предложений со стороны AWS, Microsoft и Google заставит корпоративных облачных менеджеров увеличить расходы на сервисы этих поставщиков. В то же время IBM, Hewlett Packard Enterprise, Cisco, Dell EMC, VMware и прочие ведущие ИТ-вендоры, сохраняющие приверженность частным облакам, продолжат наращивать гибридную и мультиоблачную интеграцию с доминирующими публичными облачными сервисами, чтобы защитить свою долю корпоративного рынка ИТ.

В любом случае теперь в этом пространстве идет война на истощение. Гибридные облачные решения наподобие AWS Outposts и Google Anthos не станут заметно наращивать долю указанных поставщиков в своих основных рыночных сегментах публичных облаков.

4. Доля платформ в качестве сервиса в обороте публичных облаков будет расти

В этом году на фоне быстрого перехода к работе из дома предоставляющие SaaS-приложения компании Oracle, SAP и Salesforce несмотря на определенные сбои в целом справились с предоставлением платформы для продолжения привычного ведения бизнеса.

Поскольку удаленная работа по-прежнему превалирует, поставщики SaaS-решений всех видов готовятся к стремительному росту. В 2021 году, по прогнозам Gartner, SaaS останется крупнейшим сегментом облачного рынка. К концу года общий объем продаж здесь достигнет 117,7 млрд долл. Однако сервисы приложений на базе PaaS будут расти еще быстрее, подстегиваемые растущим вниманием корпоративных клиентов к чисто облачным, контейнерным и бессерверным облачным платформам.

Одним из крупнейших направлений роста PaaS в 2021 году станут мультиоблачные бессерверные предложения компаний Vendia, Microsoft, Red Hat и ряда других. Эти решения и связанные с ними платформы, не требующие написания большого объема программного кода, являются существенным вкладом в модернизацию корпоративных приложений, цифровую трансформацию и реализацию стратегий непрерывного ведения бизнеса.

5. Умные граничные вычисления станут важнейшей дорогой в облако

В прошлом году быстрый переход большинства секторов экономики на удаленную работу спровоцировал бум мобильных устройств, автоматизации на основе искусственного интеллекта, автономной роботизации и промышленных платформ Интернета вещей.

В 2021 году поставщики публичных облаков перенесут существенную часть рабочей нагрузки на интеллектуальные граничные платформы, с тем чтобы добиться низких задержек, которые требуются их приложениям. Согласно прогнозам Frost & Sullivan, примерно через год граничные вычисления (edge computing) будут использовать около 90% промышленных предприятий. Поскольку в ближайшие годы технологии 5G начнут внедряться по всему миру, спрос на приложения, переносящие нагрузку из облака на границы сети, резко возрастет. Большая часть этой нагрузки придется на обработку сведений, поступающих с интеллектуальных датчиков, с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения (Tiny ML).

В следующем году IBM/Red Hat, HPE и Microsoft будут активно инвестировать в стратегические платформы 5G, пограничных вычислений и искусственного интеллекта, запущенные в 2020 году. Компания Nvidia будет использовать свое приобретение Arm для расширения портфеля решений автоматизации доставки приложений искусственного интеллекта в гранично-облачные и гибридные облачные среды. Эта тенденция будет стимулировать спрос на программно-конфигурируемые территориально-распределенные сети в интересах VMware, Cisco, Juniper, Arista и других поставщиков, присутствующих в этом сегменте.

6. Под давлением регуляторов крупнейшие игроки начнут формировать открытые партнерские экосистемы

В конце 2020 года Amazon, Microsoft, Google и другие крупные технологические компании столкнулись с многочисленными судебными исками и растущим давлением со стороны регулирующих и законодательных органов. В 2021 году у них и других доминирующих провайдеров облачных сервисов, обвиняемых в препятствовании развитию конкурентов, будет наблюдаться замедление темпов дальнейших приобретений. Вместе с тем они намерены расширять свои открытые партнерские экосистемы. Все чаще крупные облачные провайдеры будут позиционировать себя в качестве гарантов сделок, заключаемых их партнерами. Они не будут афишировать усилия по использованию своих мультиоблачных и гибридных сервисов в качестве рычага, стимулирующего перенос корпоративной рабочей нагрузки из унаследованных платформ, развернутых локально (on-premise).

7. Для обучения облачным технологиям будет использоваться дополненная реальность

Еще один прогноз для облачных вычислений, относящийся скорее к характеру работы специалистов, нежели непосредственно к облачным сервисам. По мере того, как предприятия перестраивают свои процессы управления облаком, они используют все более широкий спектр инструментов дополненной реальности для обучения и руководства техническими специалистами, работающими из дома.

Как и любому бизнесу, облачным компаниям и их клиентам необходимо обеспечивать безопасность персонала, а также его здоровую и продуктивную работу в дистанционном режиме. Инновационные подходы, такие как дополненная реальность – единственный способ, с помощью которого Amazon может рассчитывать реализовать недавно анонсированный план обучения 29 млн человек по всему миру облачным вычислениям. Даже в нормальной ситуации обучать такое количество людей путем личного взаимодействия было бы непрактично.

Помимо обеспечения безопасности людей самой большой проблемой индустрии облачных вычислений в 2021 году будет поиск, обучение и оснащение всем необходимым людей с хорошей подготовкой, которые станут поддерживать инициативы цифровой трансформации клиентов.

В мире сегодня наблюдается острая нехватка программистов, которые могли бы удовлетворить растущий спрос на бизнес-приложения.

Предприятия вынуждены дополнять имеющиеся у них группы разработки приложений другими ресурсами, оснащая основные бизнес-подразделения платформами разработки, позволяющими обойтись написанием минимального объема программного кода или даже вовсе исключить его, и инструментами роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA), которые могут взять на себя часть рабочей нагрузки по программированию.

Ситуация особенно сложна для предприятий, сделавших ставку на системы SAP, поскольку необходимость повторного развертывания унаследованных приложений R/3 в облаке на платформе SAP S/4HANA отрывает разработчиков от создания нового функционала.

Теперь у SAP есть на это ответ, а точнее, даже три ответа, которые были представлены в форме SAP Cloud Platform Extensions на конференции для разработчиков TechEd, проходившей в декабре 2020 года. К трем новым инструментам автоматизации процессов относятся: SAP Cloud Platform Workflow Management для автоматизации корпоративных рабочих процессов с минимальным написанием программного кода, в том числе и для связи платформ ERP и Qualtrics; SAP Ruum для бизнес-пользователей, которые автоматизируют процессы своих подразделений и не обладают навыками программирования; и инструмент SAP Intelligent Robotic Process Automation 2.0, ограниченная версия которого с января 2021 года будет включена во все варианты подписки S/4HANA Cloud.

В середине 2018 года компания SAP выпустила первую версию своего интеллектуального инструментария RPA, а в ноябре 2020 года приобрела небольшого французского поставщика программного обеспечения RPA Contextor. При этом она не представлена в пространстве RPA так же широко, как, скажем, компания Microsoft, которая еще в 2016 году начала поставлять свой инструмент Power Automate, предлагавшийся тогда под названием Flow. Некоторыми его функциями обладатели лицензий на Office 365 могли воспользоваться бесплатно.

«Microsoft Power Platform стала катализатором развития средств разработки, позволяющих обойтись написанием минимального объема программного кода, – указал главный аналитик компании Futurum Research Дэниел Ньюман. – Отрадно видеть, что и SAP теперь прикладывает все больше усилий к созданию новых средств RPA и инструментов low-code».

Тормоз инноваций

Одна из проблем SAP заключается в том, что ведущие поставщики средств RPA – UiPath, Blue Prism и Automation Anywhere – получают огромные доходы от интеграции с ее программным обеспечением, а боты, использующие их инструменты в ходе решения актуальных бизнес-задач предприятий, становятся еще одной частью унаследованного кода, стоящего на пути инноваций.

По словам вице-президента и главного аналитика Forrester Крейга ле Клера, это может иметь негативные последствия как для предприятий, мешая им трансформировать свои процессы, так и для SAP, значительная часть доходов которой связана с миграцией и переходом на S/4HANA.

Если в начале своего становления средства RPA представляли собой способ устранения необходимости повторного выполнения операций человеком за счет автоматизации конкретных задач короткой продолжительности, то теперь они становятся гораздо более мощным инструментом с возможностями настройки, который способен полностью реформировать и трансформировать процесс.

Первые попытки использования RPA вели SAP в неправильном направлении. «Предпринимались попытки создавать собственные решения RPA внутри компании, используя только API, – пояснил ле Клер. – А между тем, весь смысл RPA заключается в интеграции с существующим интерфейсом, существующими приложениями напрямую, как это сделал бы человек. И преимущество такого подхода состоит в том, что вам не нужно создавать API».

Новое предложение компании возвращает ее в нужное русло. «Упрощение процессов внутри SAP хорошо будет воспринято клиентами и корпоративными пользователями», – указал Ньюман.

По словам главного аналитика Constellation Research Хольгера Мюллера, возможность «владеть судьбой своей автоматизации» имеет очень важное значение для конечных пользователей.

«Разработчиков сегодня не хватает, – пояснил он. – Поэтому предприятия ищут способы создания корпоративных приложений и удовлетворения потребностей в автоматизации в целом с привлечением бизнес-пользователей, обладающих хотя бы минимальными техническими навыками».

Ле Клер предупреждал о фундаментальных сложностях с возложением на бизнес-пользователей большей ответственности в части проектирования, разработки и автоматизации. С одной стороны, ИТ-директора идут на риск, позволяя осуществлять разработку без надлежащих операционных моделей и управления, а с другой, сотрудники основных подразделений лучше справляются с разработкой функционала, потому что хорошо понимают бизнес. «Исследователи данных должны находиться в бизнес-подразделениях, потому что понимают модель, воспроизводящую бизнес, – подчеркнул он. – Теоретически это так».

Вопросы безопасности

«При внедрении систем RPA у ИТ-подразделений всегда много работы, – отметил Мюллер. – ИТ-директорам необходимо убедиться в том, что эти приложения не порождают вопросов в области безопасности или местонахождения данных».

Существуют и другие аспекты автоматизации и разработки с написанием минимального объема программного кода, на которые ИТ-директорам следует обращать внимание. Помимо безопасности нужно думать о стандартах кодирования и дизайне.

Когда RPA-боты находятся на свободе, вопросы управления паролями уже сами по себе вызывают серьезные опасения. При обращении к важным приложениям они пользуются такими же полномочиями, что и человек. «Описание эффективной политики, препятствующей попаданию соответствующих учетных данных в чужие руки, может занимать до 25 страниц, – предупредил ле Клер. – Безопасные, зашифрованные хранилища учетных сведений – лишь один аспект из множества существующих сегодня».

Возникает вопрос, сколько платформ RPA может позволить себе предприятие.

«Одна из проблем, с которыми столкнется SAP, заключается в том, что у компаний, вероятно, уже имеется два или три решения RPA, – заметил ле Клер. – Будут ли они использовать то, что уже приобрели для четырех разных отделов, которые не имеют ничего общего с SAP, или же купят новое решение и начнут распространять его в рамках всей организации? На этот вопрос придется дать ответ. Рационализация является неотъемлемой частью хорошей операционной модели и стратегии управления, но у большинства организаций есть место по крайней мере для двух платформ автоматизации, отчасти потому, что в продуктах, присутствующих на рынке, реализованы функции либо бэк-офиса, либо фронт-офиса, такие как обслуживание клиентов или автоматизация контактного центра. Таким образом, у компании имеется как минимум одно бэк-офисное и одно фронт-офисное решение RPA».

Платформа RPA SAP может представляться более выигрышной для предприятия, испытывающего серьезную зависимость от платформы ERP. При этом можно немного сэкономить на лицензионных затратах. Считается, что интеграция средств RPA от SAP с основной информационной системой предприятия происходит «внутри» SAP, и дополнительная лицензионная плата за это не взимается.

Хотя решения RPA появились, чтобы восполнить нехватку программистов, все может закончиться тем, что программистов станет еще больше.

«Многие бизнес-пользователи признавались, что их опыт разработки при помощи средств, не требующих написания программного кода или минимизирующих его объем, способствовал тому, что они стали увереннее чувствовать себя и при реализации проектов, предполагающих полноценное написание программного кода», – пояснил Мюллер.

Даже в разгар пандемии в Москве не прекращается работа над ключевыми проектами цифровизации здравоохранения. Компьютерное зрение и искусственный интеллект уже несколько месяцев применяют для выявления коронавирусной пневмонии на КТ, а описание снимков врачи могут вводить в электронную карту голосом. Теперь начался качественно новый этап развития медицинской системы столицы — цифровой помощник, позволяющий точнее ставить предварительные диагнозы, появился у врачей во всех во всех взрослых поликлиниках города. Основанная на технологиях искусственного интеллекта система анализирует жалобы пациента в режиме онлайн и предлагает три варианта предварительного диагноза, перечни исследований для их подтверждения и списки специалистов, консультации которых понадобятся для лечения.

Инструмент постановки предварительного диагноза, который с октября заработал во всех 45 взрослых поликлиниках Москвы, — это один из компонентов системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), разработанной Сбером.

Система базируется на Единой медицинской информационно-аналитической системе (ЕМИАС) и представляет собой набор цифровых инструментов, помогающих врачу принимать решения на всех этапах ведения пациента — сбора анамнеза, постановки предварительного диагноза, выбора диагностических исследований, лекарственной терапии, схемы лечения и других. Цифровые инструменты создавались в соответствии с клиническими протоколами по заболеваниям, разработанными специалистами Департамента здравоохранения Москвы вместе с федеральными экспертами. К настоящему времени подготовлено 87 протоколов по наиболее часто встречающимся заболеваниям.

Инструмент №1: постановка предварительных диагнозов

После осмотра врач заносит в электронную медкарту информацию о жалобах пациента и симптомах заболевания. Искусственный интеллект обрабатывает эти данные в режиме онлайн и предлагает врачу три наиболее вероятных предварительных диагноза из 265 стандартных групп. Врач может выбрать один из предложенных ему предварительных диагнозов либо поставить собственный.

Тестирование пилотной модели системы завершилось в середине текущего года, и с октября она работает на постоянной основе. Ожидается, что использование этого инструмента повысит точность диагностики и сократит число ошибочных диагнозов. Благодаря встроенным механизмам самообучения решение будет постоянно совершенствоваться. До конца 2021 года в систему планируется ввести описания нескольких десятков самых распространенных болезней, которые искусственный интеллект может диагностировать с точностью более 90%, сообщил президент Сбера Герман Греф.

Примерно через год инструмент постановки предварительных диагнозов может быть предложен регионам, где не хватает квалифицированных специалистов. Кроме того, система будет включать обучающий функционал для молодых врачей, которые недавно окончили вузы, и тех, кому сложно обратиться за помощью к коллегам.

Инструмент № 2: пакетные назначения

После постановки предварительного диагноза СППВР предлагает врачу пакетные назначения — стандартный перечень инструментальных и лабораторных исследований, а также консультаций профильных специалистов, необходимых пациенту. Заложенные в систему 54 набора назначений для первичной диагностики заболеваний охватывают до 90% причин обращений в поликлинику.

Критерии необходимости дополнительных назначений видны доктору во время работы. По своему усмотрению он может расширить перечень назначений или убрать из него ненужные анализы.

Вместе с назначениями пациент получит памятку о правилах подготовки к исследованиям. А в дальнейшем система проконтролирует, чтобы исследования были проведены в установленный срок.

Инструмент пакетных назначений был запущен в городских поликлиниках в сентябре и за первый месяц работы врачи сделали с его помощью свыше 37 тыс. назначений, в большинстве своем связанных с ОРВИ. Внедрение этого инструмента позволило в 10 раз сократить среднее время назначения диагностических исследований — с двух минут 37 секунд до 15 секунд.

Инструмент № …

До конца текущего года планируется внедрить еще несколько компонентов СППВР. Так, система умного осмотра подскажет врачу, на что нужно обратить внимание в зависимости от жалоб пациента. Справочник жалоб структурирован по характеристикам, которые разделены по заболеваниям на общие, основные и дополнительные. Он содержит более 600 значений, верифицированных ведущими медицинскими специалистами. Цифровой гид по совместимости лекарственных препаратов проанализирует взаимодействие назначаемых пациенту лекарств, а также сформирует для больного памятку по их приему. В числе дополнительных инструментов, которые уже апробируются на практике, — анкета пациента в электронной медкарте. Ее предлагается заполнить заранее, чтобы врач мог использовать эти данные на приеме.

Используемые в СППВР протоколы, справочники и алгоритмы будут постоянно пополнять наименованиями новых препаратов и методов лечения.

«Это даст колоссальный эффект — повысится качество диагностики, точность окончательного диагноза, уровень лечения и дальнейшего сопровождения пациента», — уверен мэр города Сергей Собянин. Он подчеркнул, что в основе новой системы лежат мнения лучших врачей и экспертов страны. «Технологии искусственного интеллекта базируются на большом количестве данных. Искусственный интеллект — это вишенка на торте. Только чтобы эту вишенку положить, нужно сначала испечь торт. В Москве этот торт если еще не испечен, то находится на стадии очень высокой готовности», — добавил Греф.

В феврале 2020 года в столице стартовал эксперимент по использованию технологий искусственного интеллекта для анализа медицинских изображений. Ежедневно в Москве проводят около 13,5 тыс. лучевых исследований на 1,2 тыс. аппаратов, подключенных к Единому радиологическому информационному сервису. С помощью искусственного интеллекта проанализировано более 800 тыс. исследований по четырем направлениям — выявлению признаков COVID-19, выявлению рака легкого, исследованию патологий легких и выявлению рака молочных желез. Кроме того, ранее начатый пилотный проект по применению голосового ввода заключений в поликлинических отделениях лучевой диагностики признан успешным. За год с помощью этой технологии подготовлено более 25 тыс. протоколов рентгенологических исследований. Теперь голосовой ввод внедряют в остальных поликлиниках города.

Таким образом, использование искусственного интеллекта вполне может превратиться из экспериментальной технологии в стандарт работы московских поликлиник в самом ближайшем будущем.

Прошедшая 1 октября конференция «Роботизация бизнес-процессов 2020», организованная издательством «Открытые системы», оказалась богата и на интересные выступления, и на эмоции слушателей — как присутствующих в зале, так и подключившихся к интернет-трансляции. Конференция охватила широкий спектр тем, так или иначе касающихся проблематики RPA. Отдельная ее секция была посвящена технологическим платформам — в первую очередь их новым возможностям, появившимся за год с небольшим со времени проведения предыдущей конференции. (Больше о конференции RPA 2020 см. в статье «RPA 2020: Время роботов наступило».)

Новинки платформ

Так, создатели версии платформы ROBIN 2.0 постарались сделать ее еще более понятной и доступной для восприятия бизнес-пользователей. Среди ее новых возможностей, о которых упомянул Александр Врубель, технический директор компании ROBIN, — разделение ролей бизнес-аналитика и разработчика, возможности описания действий роботов сразу на трех языках — Java, Python и C#, повторное использование действий, записанных разработчиком, разными роботами, а также гибкая поддержка Windows и Linux. Как пояснил Иван Мельников, директор по развитию продуктов компании ROBIN, ключевой идеей версии стала гармоничная поддержка одновременной работы множества версий систем роботизации: предполагается, что при достаточно крупных развертываниях и ранее созданные, и новые роботы смогут «сосуществовать». С точки зрения платформы робот — это не только алгоритм, но и действие, которое можно добавить в блок-схему другого алгоритма. Особое внимание уделено безопасности: реализовано протоколирование практически всех запусков роботов (даже в режиме отладки), предоставлены широкие возможности настройки ролевых моделей, шифрования всего трафика и пр.

В ходе разработки платформы ElectroNeek было решено отказаться от традиционного «всеобъемлющего» подхода, которого придерживаются многие другие игроки рынка RPA, предлагающие заказчикам единый сложный универсальный продукт с богатым функционалом «на все случаи жизни». По словам Сергея Юдовского, генерального директора компании ElectroNeek, вместо этого было выпущено несколько продуктов, которые можно выбрать и приобрести отдельно. В их числе — инструментарий визуальной разработки Studio IDE, система распознавания первичных документов Documents Hub, средство анализа производительности Productivity Analytics, средство интеграции с голосовыми помощниками и чат-ботами Voice AI и ряд других. Такой подход, считает глава компании, позволяет снизить первоначальные затраты заказчиков. Существенно уменьшить совокупную стоимость владения RPA, особенно в ходе масштабирования проектов роботизации, призвана схема ценообразования ElectroNeek: в отличие от большинства игроков этого рынка, компания взимает плату только за свои собственные продукты, не требуя денег за созданных с их помощью роботов — они считаются интеллектуальной собственностью тех, кто их непосредственно создал.

В качестве средства повышения эффективности использования систем роботизации бизнес-процессов компания ELMA предложила «симбиоз» своей системы RPA с другой собственной разработкой — системой управления бизнес-процессами. По мнению Алексея Трефилова, директора компании ELMA, такой «тандем» позволит очень быстро внедрить функционал RPA и затем успешно бороться с непроизводительными издержками заказчика, повышая его эффективность. Среди отличительных особенностей платформы Трефилов, в частности, выделил простоту инструментария, не содержащего «ничего лишнего», низкий порог вхождения и тесную интеграцию с BPM-продуктом компании.

Виктор Тимошин, генеральный директор компании «Лексема», рассказал о новом приложении на RPA-платформе компании — Lexema Rework. Это средство разработки класса low-code позволяет наращивать функциональные возможности практически любых систем, не имея при этом доступа к их кодам, — интеграция обеспечивается на уровне пользовательского интерфейса. Такая возможность, по мнению Тимошина, будет особенно полезной тем, кто вынужден поддерживать и развивать унаследованные приложения, — она позволит заметно продлить им жизнь. Также это пригодится для кастомизации различных систем. Что важно, разработка новых функций не потребует много времени: создание и внедрение доработки займут буквально одну-две недели.

«Lexema Rework позволит снизить общую стоимость владения ИТ-ландшафтом и уменьшить операционные издержки организации», — отметил Тимошин.

Новыми возможностями пополнилась и платформа роботизации Roomy Bots. Как рассказал Алексей Малышев, руководитель отдела информационной безопасности компании CSBI, отвечающий, в частности, за разработку платформы, созданный недавно инструментарий Roomy Process Finder, относящийся к классу Process Discovery, позволяет не только упростить и ускорить поиск подходящих для роботизации процессов, но и получить подробную информацию о продолжительности работы отдельных процессов, о цепочках повторяющихся операций и пр. Результатом работы инструментария является черновик сценария робота.

Михаил Чижиков, технический консультант Mail.ru по решениям на платформе «Mail.ru для бизнеса», рассказал о роботизации, встроенной в корпоративный мессенджер Myteam. По его словам, одно из предназначений этого мессенджера — стать окном в мир корпоративных систем. Встроенные чат-боты и «цифровой ассистент» обеспечивают его интеграцию с ИТ-ландшафтом, что позволяет прямо из мессенджера получать отчеты и доступ к мини-аналитике, передавать обращения и заявки об инцидентах в системы Help Desk, получать информацию из систем, хранящих вопросы и ответы (FAQ), и даже инициировать операции, требующие обработки транзакций, — и все это на естественном языке.

Сценарии использования RPA

Обзор сценариев роботизации операций и бизнес-процессов с применением алгоритмов машинного обучения привел Кирилл Серов, руководитель разработки компании PIX Robotics. Как следует из его рассказа, машинное обучение сегодня наиболее активно используют банки, агрегаторы данных, социальные сети — организации, обрабатывающие по-настоящему большие данные. Например, известен сценарий применения машинного обучения для классификации платежных документов с последующим разнесением содержащихся в них данных по статьям доходов в бухгалтерской системе. Другой сценарий — анализ опубликованных на электронных площадках заданий на покупку с целью поиска подходящих для участия в этих тендерах позиций. Третий сценарий — анализ почтовых писем с их классификацией, выявлением контактных данных и маршрутизацией. По мнению Серова, будущее RPA — за роботами, использующими машинное обучение.

Илья Душин, исполнительный директор компании ComBox Technology, подробнее остановился на реализованных его компанией сценариях использования роботизированных систем на основе видеоаналитики. Один из них — классификация и распознавание потока входящих первичных документов. Второй сценарий известен многим автолюбителям: в нем реализуется анализ потока транспортных средств, попадающих в кадр видеокамер слежения. Третий напрямую касается тех, кто ездит в общественном транспорте: благодаря установленным в автобусах камерам наблюдения видеоаналитика обеспечивает получение статистики перевозок путем подсчета пассажиров по их головам, позволяя существенно повысить точность учета загрузки автобусов, а заодно и выручки от продажи билетов. Широкие возможности для видеоаналитики открываются в области охраны труда: например, можно проверять наличие на лице работника защитной маски, выявлять факты курения в неположенных местах (кстати, эта функция востребована и каршеринговыми компаниями), реагировать на появление людей в «красных» зонах опасных производств и пр. Примечательно, что сроки окупаемости видеоаналитики в проектах совсем не такие долгие, как это может показаться: проект с автобусами окупился уже за месяц.

Очень взвешенный и прагматичный подход к встраиванию RPA в информационные «конвейеры» продемонстрировал Сергей Косенков, руководитель ИТ-проектов НПО «Союзнефтегазсервис». Его компания разработала свою микросервисную платформу, позволяющую легко встраивать различные функции, в том числе RPA, в весьма сложные цепочки обработки информации, касающейся нефтегазовых месторождений. Так, для одного из своих заказчиков компания выстроила цепочку анализа изображений кернов, реализовав ее отдельные этапы средствами UiPath, что позволило ускорить получение результатов. В другой цепочке система RPA помогла роботизировать анализ экономической эффективности месторождений: анализируются данные из формируемых на объектах файлов Excel и PDF, собирается и оценивается информация с измерительных приборов и датчиков, а затем на основе полученных сведений производится расчет KPI. Данные и результаты предоставляются заинтересованным лицам.

В группе компаний «Русагро» роботизация бизнес-процессов позволила решить проблему взаимодействия бизнеса со службой ИТ-поддержки. Как рассказала Наталья Пастернак, менеджер «Русагро» по качеству ИТ-услуг, прежние попытки упорядочить обращения в Service Desk оказывались не слишком удачными: пользователи часто формулировали свои заявки недостаточно четко или отправляли их не туда, а порой и вовсе решали проблемы через свои «каналы» в ИТ-службе. Специалисты компании «РТЛаб», используя технологии RPA и машинного обучения, помогли существенно повысить точность семантического распознавания и маршрутизации заявок в ИТ-службу. В результате затраты ИТ-службы на рутинные операции снизились, индекс удовлетворенности пользователей повысился на 10% и при этом существенно возросла мотивация молодых сотрудников «Русагро» — они были горды тем, что их компания первой в отрасли внедрила подобную интеллектуальную систему.

Призывы превращать данные в ценный актив сегодня очень популярны. Эта задача актуальна для многих компаний, но каждая решает ее по-своему. С чего следует начать и к чему эти усилия могут привести — такие вопросы обсуждали участники одной из сессий форума «BIG DATA 2020 ОНЛАЙН: данные в основе цифровой экономики», проведенного издательством «Открытые системы» 4 июня. (О содержании пленарной сессии форума см. также «BIG DATA 2020 ОНЛАЙН: данные для государства и бизнеса»; гибкие и эффективные инструменты для работы с большими данными, в которых нуждается мир «после карантина» — в статье «BIG DATA 2020 ОНЛАЙН»: платформы данных посткризисной эпохи».)

«Сейчас самое актуальное время для создания стратегии данных. Впервые в истории данные стали важнее самих технологий», — подчеркнул Сергей Одинцов, менеджер департамента бизнес-консультирования Центра прикладного анализа данных PwC в России. Ни для кого не секрет, что в основе цифровой трансформации лежат те самые данные, которые накоплены в компании. А если нет нужных данных, причем качественных и актуальных, то и о трансформации речь идти не может.

Стратегия данных подразумевает изменения по восьми ключевым направлениям — от архитектуры и качества данных до вопросов культуры и ответственности. Иногда кажется, что реализовать необходимые изменения довольно просто, но это не так — каждое из них требует глубокой проработки. На этом пути много сложностей и барьеров — так сложилось исторически. Компании просто не хотят менять свои методы работы.

Как напомнил Егор Осипов, руководитель направления Big Data компании «Крок», успех любого проекта во многом определяется мотивами руководства компании. В случае больших данных, как правило, речь идет о трех ситуациях: желание «быть в тренде» и иметь модную технологию; модернизация существующего решения; осознанное желание принести пользу бизнесу. С первой из них, к счастью, приходится встречаться все реже — она была характерна для ранних стадий развития рынка. Осипов рассказал о выборе подходов в некоторых типичных ситуациях. В любом случае важно, чтобы заказчик осознанно относился к реализации проекта, иначе она будет идти тяжело.

«Обмен данными становится трендом. Чем больше компании используют алгоритмы анализа данных, тем более востребованными становятся внешние данные», — утверждает Денис Афанасьев, директор центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта ЛАНИТ.

Таким образом, чем «умнее» становятся компании, тем больше им нужно данных. С другой стороны, обмену данными мешают барьеры — как законодательные, так и корпоративные, связанные с потерей знаний о клиентах. Один из методов их преодоления — поиск посредника, организующего устраивающий все стороны обмен.

Юлия Богачева, директор по управлению и анализу данных Qiwi, поделилась опытом трансформации нескольких компаний в data-driven company (компанию, управляемую на основе анализа данных). Для обозначения процесса перехода она использовала термин «датафикация».

Каждый такой проект — уникальная история, но, тем не менее, существуют несколько типичных схем. Первая из них — датафикация сверху, когда глава компании, прочитав книгу или посетив ИТ-форум, решает, что ему нужен CDO, чтобы эффективнее использовать данные внутри компании. Так появляется новый руководитель с задачей научить сотрудников работать по-новому. Датафикация сверху хорошо работает в вертикальных иерархических структурах. И здесь ключевой фактор успеха — наличие KPI по поддержке этого процесса у других руководителей.

Второй возможный вариант — датафикация снизу. В больших организациях всегда есть функционал по работе с данными: финансы, маркетинг, оценка рисков. В таких подразделениях появляются команды, занимающиеся управлением данными и претендующие на роль «офиса CDO». Датафикация снизу хороша при наличии различных линий бизнеса с малопересекающимися данными.

Большие данные в безопасности, образовании и HR

Кибермошенники не преминули воспользоваться ситуацией пандемии. Многократно обкатанные схемы и в период паники оказались эффективными: вновь пошли в ход качественно выполненные поддельные рассылки, стали эксплуатироваться темы пропусков, масок и медицинского обслуживания. Как с помощью больших данных можно противодействовать таким манипуляциям, рассказал Павел Крылов, руководитель направления по защите от онлайн-мошенничества Group-IB. Решения компании позволяют обнаруживать подобные виды мошенничества. Можно видеть, с каких устройств и из каких локаций производится вход, и выявлять явно сомнительные действия — например, когда с одного устройства осуществляется доступ ко множеству учетных записей.

Павел Крылов: «Большие данные помогают отследить злоумышленника, даже если он осторожен и пытается скрываться»

«Мы давно занимаемся киберразведкой, следим за мошенниками с помощью различных средств, храним историю использования IP-адресов. Все вместе помогает отследить злоумышленника, даже если он осторожен и пытается скрываться», — пояснил Крылов.

Как привлечь наиболее талантливых абитуриентов и помочь им сделать правильный выбор? Самый очевидный ответ — искать в социальных сетях «цифровой след» абитуриентов. Такой проект трудно реализовать в одиночку, однако он оказался под силу Университетскому консорциуму исследователей больших данных. Консорциум объединяет более 20 университетов, в которых созданы лаборатории прикладного анализа данных. В ходе своей работы они пытаются выявить проблемы университетов, которые могут быть решены с помощью анализа больших данных. Работу по поиску перспективных абитуриентов решили начать с Томского государственного университета.

«У школьников полностью отсутствует понимание того, как могут сложиться их карьерные пути в том или ином вузе, им нужна помощь. Через соцсети мы попытались идентифицировать потенциальных абитуриентов ТГУ», — рассказал Михаил Мягков, председатель Университетского консорциума исследователей больших данных. Ученые анализировали сообщества, на которые были подписаны школьники. Определив интересы подростка, ему предлагали поступать в вуз для обучения по тому или иному направлению. Усилия принесли результат: университету удалось набрать наиболее мотивированных студентов. По итогам первого курса, число отчислений снизилось вдвое, количество троечников — на треть. Далее проект планируется расширить до создания цифрового следа выпускников.

Николай Тржаскал, директор по развитию Центра искусственного интеллекта МТС, поделился опытом построения «дополненного интеллекта» в функции HR. В МТС работают более 65 тыс. человек, поэтому для компании очень важен процесс поиска кандидатов на вакансии. А цифровая трансформация HR рассматривается как для повышения эффективности собственных процессов, так и для профессионального роста сотрудников и их развития.

Работы начались с задачи поиска «идеального кандидата» для работы в розничной сети МТС. Это подтолкнуло к более глубокому изучению проблем в области HR. В 2019 году ситуация на рынке была стабильной и основные силы кадровых служб были направлены на улучшение опыта сотрудников. Однако при этом всегда существовала проблема субъективности оценки персонала: около трети проектов на базе искусственного интеллекта в HR были ориентированы именно на ее решение.

Но три месяца пандемии кардинально поменяли рынок труда. Сейчас вопросы эффективности работы HR выходят на первый план. Главным образом это касается автоматизации процессов и их дополнения интеллектуальными компонентами, а на более длинном горизонте — вопросов принятия решений и даже автономной работы.

Уже сегодня можно полностью автоматизировать подбор массового персонала — такие проекты существуют. Далее мы увидим, как искусственный интеллект все больше расширяет возможности сотрудника, повышая его эффективность.

Практически во всех сферах экономики и госуправления сегодня пытаются адаптироваться к новым условиям, наладить быстрый и надежный доступ к жизненно важным приложениям и сервисам работы с данными, сохраняя при этом стабильность операционной деятельности и избегая излишних затрат. Как продемонстрировал форум «BIG DATA 2020 ОНЛАЙН: данные в основе цифровой экономики», проведенный издательством «Открытые системы» 4 июня, востребованы новые гибкие и экономичные платформы поддержки работы с большими данными.

Как следовало из выступлений представителей различных отраслей отечественной экономики, производителей оборудования и программных решений, ответы на растущие запросы посткризисного цифрового уклада надо искать не только в унаследованных программных стеках и дорогостоящем проприетарном ПО, но и среди инновационных решений с открытым кодом и ранее не востребованных решений, позволяющих предприятиям пользоваться всеми преимуществами облачно-ориентированных платформ. (О содержании пленарной сессии форума см. также «BIG DATA 2020 ОНЛАЙН: данные для государства и бизнеса»; лучший практический опыт тех, кто превращает данные в ценный актив — в статье «BIG DATA 2020 ОНЛАЙН: кому помогают данные».)

Виртуализация данных

Алексей Сидоров, директор по управлению данными компании Denodo, в своем выступлении «Виртуальная фабрика данных — современная архитектура управления большими данными» рассказал о реализации набирающей популярность концепции виртуализации данных.

Идея логического бесшовного объединения всех доступных данных в единый связный массив для формирования индивидуальных конфигураций не нова, но только сегодня, во многом благодаря развитию технологий виртуализации и гибридных облаков, она обрела реальные очертания. Корпоративные данные часто просто невозможно физически собрать в одной точке, абстрагироваться от конкретных форм их хранения, с тем чтобы и унаследованные, и новые приложения видели данные как один единый пул. Однако бизнес не интересуют форматы данных и особенности их хранения — ему необходим мгновенный доступ ко всей корпоративной информации, распределенной по озерам, хранилищам, структурированным базам, файлам Excel на компьютерах сотрудников и пр., чтобы использовать для ее анализа имеющиеся системы бизнес-аналитики, приложения учета, корпоративные витрины данных и т. д. Виртуальная фабрика данных позволяет решить эти задачи без физического перемещения данных, обеспечивая контроль доступа к ним, очистку, унификацию и визуализацию. Промежуточный уровень изолирует физическое хранение данных от приложений, которые не должны знать, на каких серверах, где и в каких базах находятся используемые ими данные, и лишь предоставляет приложениям виртуальный доступ к нужным сведениям. Такой подход позволяет минимизировать ошибки, снизить нагрузку на инфраструктуру, повысить скорость безопасного доступа к информации, сократить время на создание новых витрин данных, что востребовано приложениями бизнес-аналитики в реальном времени, требующими совместного использования исторических и оперативных данных.

Как работает виртуальная фабрика, воплощающая концепцию демократизации данных, Сидоров продемонстрировал на примере проекта для компании Caterpillar. Большегрузные самосвалы CAT невозможно ремонтировать вне гаража, их эвакуация также весьма проблематична, а каждый день простоя дорого обходится дилеру. Для минимизации потерь требуется проводить анализ данных от датчиков машины для предсказания момента ремонта, что предполагает интеграцию с корпоративными системами анализа, учета и планирования, среди которых немало унаследованных. В результате развертывания платформы Denodo Platform удалось сократить стоимость гарантийного ремонта, оптимизировать складские запасы запчастей и обеспечить оперативный учет замечаний, возникающих в процессе эксплуатации самосвалов. Более того, CAT теперь монетизирует накапливаемые данные, которые стали охотно покупать дилеры, заинтересованные в улучшении обслуживания своих клиентов, приобретающих, по сути, не физическую машину, а услугу по перевозке грузов. Таким образом, единая модель данных и цифровое моделирование позволяют всем участникам производственных отношений развиваться даже в условиях сокращения затрат.

Повсеместные данные

Выступление Сергея Золотарева, генерального директора компании Arenadata, было посвящено архитектуре аппаратно-программной платформы, позволяющей создавать и развертывать любые приложения в любых средах — от граничных систем до гибридных облаков.

Как убедительно показал нынешний кризис, развивая цифровые инструменты бизнеса, очень важно уметь справляться с неопределенностью, а для этого надо быстрее и чаще, в стиле Agile, предлагать и проверять новые бизнес-модели, различные сервисы и прототипы новых решений. Однако поддержку такой стратегии не сможет обеспечить ни одна универсальная инфраструктура, вынужденная наряду с традиционными работать с новыми инструментами анализа данных.

«Сегодня уже недостаточно сделать хорошую платформу работы с данными — надо, чтобы она отвечала постоянно меняющимся требованиям и современным тенденциям развития технологий», — отметил Золотарев.

Вместе с тем пользователям сегодня предлагаются лишь две парадигмы, между которыми они вынуждены делать трудный выбор: либо локальная инфраструктура на собственной корпоративной площадке (безопасно, но трудно масштабировать и внедрять новые технологии), либо облака (масштабирование, эластичность, но недостаточная безопасность). Кроме того, наметилась практика получения конкретного сервиса только из определенного облака. По мнению аналитиков, решение на ближайшие десять лет — гибридное облако, позволяющее получать преимущества двух подходов. Почти 90% компаний сегодня одновременно используют и частные, и различные публичные облачные среды, по мере необходимости перенося между ними свои приложения. Как полагает Золотарев, именно гибридные облачные среды станут стандартом для хранилищ данных поддержки бизнеса.

Однако просто запустить приложение в другом облаке вряд ли сразу получится: пользователь столкнется с разнородностью версий и настроек ПО, отсутствием единого инструмента управления и мониторинга и другими сложностями. Поэтому гибридная инфраструктура должна обеспечивать единообразие версий инструментов, приложений и системных сред, а также совместимость и тиражируемость их шаблонов.

Компания Arenadata предлагает модульное решение для цифровой компании, включающее: оцифрованные бизнес-процессы (множество инструментов для решения прикладных задач); платформы данных Arenadata Enterprise Data Platform (EDP) с нативной интеграцией сервисов и компонентов, централизованным мониторингом и инструментами управления кластерами; эластичную инфраструктуру. Последние два компонента — это гибридное облако. EDP представляет собой не просто набор различных сервисов на все случаи жизни, включая и бесплатные, а универсальный оркестратор Arenadata Cluster Manager гибридного ландшафта, позволяющий устанавливать и настраивать сервисы, а также управлять ими независимо от инфраструктуры. Естественно, предусмотрены инструменты работы и с инфраструктурой: создание и управление виртуальными машинами, конфигурирование операционных систем и пр. По сути, речь идет об экосистеме, способной работать с множеством сервисов управления данными и облачных ресурсов, таких как Kafka, Hadoop, Tarantool, ClickHouse, Spark, AWS, Mail.ru Cloud, облако «Ростелеком», «Яндекс.Облако» и пр.

Сегодня платформы Arenadata EDP работают, в частности, у таких заказчиков, как НЛМК, ФНС, «Газпромнефть», X5, ВТБ.

Однако ценность многих технологий для бизнеса (особенно бесплатных) ограниченна, и многие компании это осознают. Как отметил Евгений Степанов, руководитель направления Big Data Platform компании Micro Focus в России, все больше заказчиков, инвестировавших в Hadoop в расчете на «волшебную пилюлю» в аналитике больших данных, сталкиваются с тем, что им необходимо пересмотреть используемые технологии. Не стоит отрицать преимущества этой платформы в управлении данными и эффективном использовании аппаратных ресурсов, а также возможности по аналитике неструктурированных данных. Однако за последний год на рынке сформировалось три тенденции, оказывающих влияние на поведение заказчиков и заставляющих производителей принимать компромиссные решения. Помимо массивного роста объема неструктурированных данных, это развитие облачных платформ и растущая потребность в инструментах машинного обучения.

По словам Степанова, при развитии платформы Vertica была сделана ставка на эти три основных вызова: унификация данных независимо от формата, в которых они поступают, гибридные и мультиоблачные инсталляции систем, а также развитие машинного обучения на всем масштабе данных.

«Данные — это исключительно затраты компании. Надо учиться превращать их в победы», — заявил Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group. Не случайно 57% директоров по данным, опрошенных компанией Informatica, считают своей ключевой задачей «демократизацию» данных: чтобы использовать данные как актив, надо знать о них все. В концепции Data 3.0, озвученной Informatica четыре года назад, данные были провозглашены основным активом и драйвером роста компании. Недавно Informatica выдвинула новую парадигму Data 4.0, суть которой заключается в управлении данными с помощью искусственного интеллекта. Искусственный интеллект приходит людям на помощь в осознании и описании данных, помогает понять, могут ли они выступать в качестве актива и насколько они ценны.

Как отметил Роман Гоц, директор департамента больших данных и безопасности Atos, еще четыре года назад многие потенциальные заказчики вообще не понимали, что можно делать с данными. Случались ситуации, когда сами ИТ-директора не слишком сознавали, зачем им нужно озеро данных, не могли объяснить этого бизнесу, и реализуемые проекты ставились на паузу. С тех пор рынок заметно созрел, а в Atos перешли от «железных» систем к законченным решениям под ключ.

В рамках своего выступления Гоц представил программно-аппаратный комплекс Atos с встроенной платформой Cloudera для создания озер данных. Он обладает всеми традиционными преимуществами перед самосборными решениями, в том числе обеспечивает поддержку из одного окна и радикальное ускорение процесса внедрения. В частности, крупный проект SAP Data Factory в Германии на базе этого решения был развернут менее чем за два месяца. В России его применяют «Норильский никель», НЛМК и ЧТПЗ.

Увидеть все

Коронавирусный кризис «закрыл» физические границы, но границы цифровые, напротив, оказались стертыми, что сделало еще актуальнее средства сквозной аналитики, независимые от объемов данных, аппаратной или облачной платформы.

«Бизнес хочет видеть все данные в целом и непосредственно работать с ними. Однако в реальности получает лишь фрагменты (либо вынужден работать только через аналитиков или программистов), а иногда и грязные данные. В итоге анализируется не то, что надо, а то, что 'под фонарем"», — обозначил насущную проблему Иван Вахмянин, генеральный директор компании Visiology, в своем докладе «Одна BI-платформа, чтобы править данными. Сквозное обогащение данных — от Big Data до ручного ввода».

Иван Вахмянин: «Бизнесу надо работать с тем, что есть, а не пытаться нормализовать данные и перемещать их в одну точку. Нужна платформа, способная предоставлять удобные инструменты работы с любыми большими, грязными или структурированными данными»

Предлагаемая этой компанией платформа позволяет бизнес-руководителям непосредственно работать со всеми имеющимися данными, подключаться к их источникам независимо от «чистоты», структурированности и формы представления информации. При этом интерфейс и инструменты доступны и понятны всем, а не только исследователям данных, аналитикам или программистам.

Visiology позволяет работать во всех сегментах пространства бизнес-анализа: с классическими корпоративными системами аналитики («1C», SAP); большими данными; «малыми» данными (почта, файлы Exсel и пр.). С помощью инструмента ViLoader обеспечиваются устранение дублирования и очистка данных, а система Data Collection через веб-формы предоставляет средства сбора отчетности, планирования и бюджетирования, причем без привлечения ИТ-специалистов. Эта система работает совместно с аналитической СУБД ViQube, в полной мере использующей возможности современного аппаратного обеспечения и оптимизированной для выполнения аналитических запросов. Такая система ориентирована на работу в зоне больших данных и предусматривает режимы In-memory для работы с данными реального времени и ROLAP Engine для работы с хранилищами (обеспечивается интеграция с экосистемой Arenadata и платформой Vertica).

Сегодня около 70% получаемых данных генерируется устройствами Интернета вещей, и нет смысла их обрабатывать даже на платформах, подобных перечисленным, поэтому неудивительно, что набирает популярность концепция граничных вычислений — обработки данных непосредственно в точке их генерации. В своем выступлении «Индустриальные платформы IoT и граничные вычисления» Алексей Никифоров, директор по технологиям Hitachi Vantara, рассказал о динамичной инфраструктуре поддержки устройств Интернета вещей. Платформа Lumada Edge Intelligence, эксплуатируемая сегодня на ряде предприятий нефтегазового сектора России, обеспечивает поддержку решений охраны труда и техники безопасности, выполняя, в частности, задачи мониторинга работоспособности оборудования.

***

Во многих отраслях уже давно принят на вооружение модульный, индустриальный подход — например, авиалайнеры не строят целиком на одном месте, а собирают из лучших в своей области модулей от различных надежных поставщиков. На фоне нынешнего кризиса гибридные облака и виртуализация данных подтолкнули и ИТ к подобному индустриальному сценарию, призванному, как продемонстрировал форум BIG DATA 2020, обеспечивать цифровые предприятия платформами, позволяющими эффективнее преодолевать периоды турбулентности, лучше и точнее, чем сейчас, собирать и обрабатывать все доступные данные.

«Российским компаниям, в отличие от предприятий наших зарубежных коллег, к кризисам не привыкать, хотя нынешний и отличается от предыдущих. Конечно, бизнес сегодня живет в тревожном состоянии. Тревога парализует, и главное сегодня — справиться с ней. Нужно понимать, что по-другому уже не будет», — подчеркнул генеральный директор SAP CIS Андрей Филатов, открывая онлайн-форум SAP Now Online.

Андрей Кузяев, президент «ЭР-Телеком Холдинга», отметил существенное ускорение бизнес-процессов компании: если ранее планировалось перевести половину сотрудников на удаленную работу за два года, то сейчас эта цель была достигнута за неделю. «Очень долго к Сети относились как к пространству досуга, платформе социальных сетей, а не как к средству заработка. Но сейчас для 65% наших B2C-клиентов Интернет стал главным инструментом получения прибыли, хотя недавно таковых было лишь 3%», — сообщил Кузяев. Действительно, если раньше компания предоставляла услуги широкополосного доступа для обслуживания 5 тыс. сессий видеоконференций в сутки, то сейчас — для 250–300 тыс.

Несмотря на многочисленные заявления о старте проектов цифровой трансформации, кризис выявил низкий уровень автоматизации производства. Сегодня у «ЭР-Телеком Холдинга» наблюдается рост заказов, связанных именно с автоматизацией. Сложившееся положение подтвердили Евгений Зайцев, ИТ-директор Загорского трубного завода, выпускающего трубы больших диаметров, Лев Бондаренко, вице-президент по трансформации бизнеса золотодобывающей компании «Полюс», и Алексей Подколзин, директор по планированию производства дивизиона «Северсталь Российская сталь». «Цифровое моделирование позволило нам развиваться в условиях сокращения затрат. Сегодня для управления всем процессом производства труб мы применяем машинное зрение, а данные аналитики сразу передаются в MES-систему», — отметил Зайцев. Даже такая традиционно консервативная отрасль, как золотодобывающая промышленность, по словам Бондаренко, активно внедряет решение «Цифровое месторождение» и реализует сквозную автоматизацию бизнес-процессов. «Сегодня мы находимся на полпути к безлюдному производству, созданию рудников без людей, причем кризисные явления способствуют ускорению цифровизации», — пояснил он. С этим согласен и Подколзин, сообщивший, что в металлургической промышленности сегодня как никогда актуальны роботизация производства, использование решений типа «3D-склад» и удаленный мониторинг цепочек поставок.

Текущую ситуацию в ретейле описали на форуме Алла Анникова, исполнительный директор компании Faberlic, и Дэнни Перекальски, генеральный директор «Утконоса». «У нас выходит 18 каталогов в год, и это повлекло рост заказов до 300 тыс. в день. Мы были готовы к нынешним пикам покупательской активности, особенно когда начали предлагать санитайзеры. Облачные сервисы помогли нам за три недели наладить выпуск и распространение средств дезинфекции. Однако курьерская служба оказалась узким местом: пришлось в четыре раза увеличить штат курьеров», — рассказала Анникова. «Число заказов выросло в 3–5 раз, и мы наняли 1 тыс. курьеров. Сейчас мы ежедневно работаем в режиме «30 декабря». Средний чек вырос на 20%, а бизнес увеличился на 60%. Показатели могли бы быть и больше, но существующая инфраструктура этого не позволила», — объяснил Перекальски.

Наталья Галян, генеральный директор Intel в России, обратила внимание участников форума на то, что сейчас цифровизация оказалась как никогда актуальной: нарушились традиционные каналы коммуникации, требуются масштабирование нагрузок и оперативное изменение в продуктовой линейке, произошла коррекция всех прогнозов еще месячной давности, а обеспечение мобильности сотрудников из пункта долгосрочного плана превратилось в сиюминутную необходимость.

Андрей Филатов: "Нужно понимать, что по-другому уже не будет"

Универсальных рецептов выживания компаний в условиях кризиса нет, однако выступающие рекомендовали активнее проводить цифровизацию предприятий, поскольку именно она поможет реализовать разные сценарии и обеспечить гибкость производства, сохранить темпы выпуска качественной продукции и гораздо быстрее принимать взвешенные решения. «Не замирайте и не останавливайтесь на достигнутом, даже если в компании все пока хорошо. Продолжайте учиться жить в новых условиях. Здесь и сейчас», — обратился Филатов в завершение форума к его участникам.