Внедрение «трендовых» технологий – верный путь к цифровой трансформации бизнеса

Говоря о векторах развития рынка технологий, я обозначу основные из них и проиллюстрирую их конкретными примерами. Возьмем технологию виртуализации, отношение к которой еще пару лет назад было скептическим. Сейчас VDI (технологии виртуальных рабочих столов) стал де-факто стандартом для компаний enterprise-сегмента. Причина интереса – общий тренд на консолидацию внутри организаций, требования быстрой перестройки при слияниях и поглощениях и качественное улучшение каналов связи в регионах России. В прошлом году наша команда завершила несколько крупных проектов по VDI. В частности, мы внедряли технологию на 14 тыс. рабочих столов в группе ВТБ, и это стало самым масштабным проектом такого рода в восточной Европе за 2017 год. По оценке самого банка, экономия от реализации данного проекта может составить порядка 1,42 млрд рублей к 2020 году.

Руководитель Дирекции вычислительных комплексов, сервиса и аутсорсинга «Инфосистемы Джет» Антон Павленко

Еще один тренд – хранение данных в облаке. Недавняя ситуация с веерной блокировкой Роскомнадзором IP-адресов, под которую попали адреса Google и Amazon, вызвала сложности с доступом к данным крупных облачных хранилищ у российских пользователей. Пострадавший бизнес в спешке начал искать альтернативу, и ей стали защищенные корпоративные облака, отвечающие требованиям законодательства России и предоставляющие высокий уровень защиты данных при меньших затратах на хранение. Сейчас на рынке крупные провайдеры и интеграторы предлагают своим заказчикам аренду защищенного виртуального ЦОД для любого бизнеса, кроме того, многие обращаются к облакам из-за возможности мгновенного или, по крайней мере, очень быстрого переноса данных: от нескольких часов до нескольких суток, в зависимости от объема и структуры. Вторым путем, которым прежде всего, ввиду ограничений регулятора, пошел финансовый сектор, стало построение частных облаков. Примером стал переход розничного бизнеса группы ВТБ на модель катастрофоустойчивости за счет размещения и резервирования ключевых бизнес-систем в двух территориально распределенных дата-центрах, что стало важным шагом для обеспечения бесперебойной работы основных ИТ-систем банка.

Другой пример, когда отношение к технологии, ещё недавно скептическое, буквально за пару лет кардинально изменилось, связан с машинным обучением и искусственным интеллектом. Драйверами стали ритейлеры и банки, решавшие задачи маркетинга и логистики, а в некоторых случаях – предотвращения мошенничества и осуществления скоринга. Например, сеть «Рив Гош» благодаря внедрению системы предсказания поведения покупателей определила «золотой сегмент» держателей карт лояльности. За выбранный промежуток времени покупатели из этой категории принесли компании порядка 7 % дохода, составляя всего 1 % от общей клиентской базы. Благодаря внедрению технологии на базе машинного обучения ритейлер получил возможность повысить лояльность клиентов, увеличить продажи и снизить издержки на маркетинговые акции за счет адресной работы с потенциальными покупателями. Масштабный проект охватил более 220 торговых точек по всей России, а также Интернет-магазин. Полный цикл разработки и внедрения реализован всего за 1,5 месяца.

Впоследствии к выводу технологии на стабильный спрос со стороны enterprise подключились и промышленные предприятия – они используют AI для оптимизации производственных процессов и прогнозирования брака, но это, я уверен, только лишь начало пути. В целом рост числа проектов с применением машинного обучения в коммерческом секторе имеет ряд причин. Во-первых, появляются новые программные библиотеки, которые повышают точность систем искусственного интеллекта и снижают требования как к специалистам data science, так и к вычислительным мощностям. Во-вторых, дешевеют сами мощности и средства сбора информации, к примеру, в сфере IoT. Помимо этого, компании видят реальные выгоды от внедрения машинного обучения в свои маркетинговые коммуникации, ведь для грамотного выстраивания customer journey необходимо вести проактивную индивидуальную работу с клиентом с момента его первого взаимодействия с брендом. Омниканальность предполагает получение клиентом одинакового потребительского опыта со всех каналов продаж, граница между онлайн и оффлайн-торговлей становится прозрачной, скорость принятия решения о покупке увеличивается в разы, и клиенту уже ничего не стоит просто достать смартфон и принять предложение от конкурента – если тот успел сделать более привлекательный оффер. В таких условиях именно технологии искусственного интеллекта позволяют оперативно и с высокой точностью предложить именно то, что нужно потребителю.

Какую отрасль пока в меньшей степени затронул искусственный интеллект, так это телеком-индустрия. Но этот рынок сейчас увлечен другой, не менее прорывной технологией MVNO, с которой, к слову, мы в полной мере столкнулись, внедряя ядро сети для «Тинькофф Мобайл». Виртуальных мобильных операторов за год появилось несколько, в том числе о запуске заявили Virgin Connect, Danycom, «Поговорим» от Сбербанка, Easy4 и другие. В ближайшее время на рынок выйдет еще ряд новых игроков, например, недавно о своих планах заявила Lycamobile. Развитие MVNO в России набирает обороты, компании ищут для своего бизнеса интересные ниши, и построение частной инфраструктуры больше не является прерогативой компаний, сфокусированных на телекоммуникационном бизнесе. Сегодня это уже доступно в качестве сервиса или услуги для компаний любого сектора: финансового, ритейла, транспортного и так далее. Иными словами, не нужно быть профессионалом в телекоме, чтобы запустить собственного виртуального мобильного оператора. И в таком ключе эту технологию действительно стоит рассматривать как революционную.

Еще один тренд, который становится все более ощутимым, в том числе и внутри ИТ-отрасли, касается не технологий, а людей. Сегодня рынку труда требуются «кроссплатформенные» специалисты, умеющие применять различные инструменты цифровой трансформации и не ограничивающиеся уже приобретенными навыками. К примеру, чтобы эффективно эксплуатировать современную инфраструктуру, нужны знания в программировании. Такие нужды не всегда рационально удовлетворять за счет внутренних ресурсов предприятия, и зачастую в такой ситуации выходом становится ИТ-аутсорсинг. Все просто: выбрав профессионального ИТ-партнера, компания автоматически открывает для себя доступ к самым современным и при этом проверенным технологиям, уже освоенным в других проектах.

У бизнеса, вставшего на путь цифровой трансформации, меняется и сам подход ведения ИТ-проектов. Многие, выбирая среди современных методов управления инновационными проектами, отдают предпочтение DevOps. Ключевая идея заключается в объединении команд по разработке и эксплуатации ИТ-решений, а преимущество - в том, что между любым производителем того или иного решения и специалистом по его эксплуатации и обслуживанию ведется активная коммуникация и обмен опытом. В результате они превращаются в единую команду, что положительно сказывается на результатах. Эта практика присуща стартапам, но и крупным компаниям не стоит бояться перенимать лучшие методы командной работы, ведь это позволяет бизнесу быть гибким, конкурентоспособным и оперативно отзываться на диджитал-тренды.

Информационные технологии сегодня – главный драйвер роста во многих индустриях. Возможности, предлагаемые рынком ИТ, колоссальны. Современные технологии способны не только оптимизировать процессы и сокращать издержки. Они готовы предсказывать поведение людей, выискивать факторы, тормозящие развитие предприятий, а также предлагать новые технологические процессы и открывать двери, ведущие к по-настоящему прогрессивной стратегии цифровой трансформации бизнеса.

Автор: руководитель Дирекции вычислительных комплексов, сервиса и аутсорсинга «Инфосистемы Джет» Антон Павленко