Цифровая трансформация. Анализ, тренды, мировой опыт. Александр ПрохоровЧитать онлайн книгу.
и бизнес-моделей. Таким образом, не каждый проект внедрения или модернизации информационных систем предприятия заслуживает того, чтобы называться цифровой трансформацией.
Microsoft выделяет четыре группы признаков у проектов цифровой трансформации [8]:
– Радикальное повышение эффективности: ключевые показатели работы организации могут улучшиться в разы.
– Использование экономичных, масштабируемых и гибких современных технологий (таких, как Облака, «Большие данные», Искусственный Интеллект и Машинное Обучение6, Интернет Вещей7, робототехника, смешанная и дополненная реальность8 и так далее.)
– Наличие сквозных изменений, то есть проект должен затрагивать несколько областей бизнеса. Клиенты должны менять свою роль и становиться участниками бизнеса, влиять на качество товаров и услуг благодаря обратной связи, что позволяет превратить продукты в сервисы и сочетать массовое производство с индивидуализацией. Внутренние процессы становятся более гибкими, структуры управления будут также трансформироваться от иерархичных к гибким. Повысится вовлеченность сотрудников во взаимодействие друг с другом, и расширится их влияние на конечный результат и ответственность за развитие компании.
– Обучение сотрудников организации: необходимо накапливать знания, анализировать их. Знания должны быть использованы при активном участии сотрудников и, в случае необходимости, внешних экспертов.
Бизнес-опросы и, в частности, опрос Altimer Digital Strategist 2017 года [9] свидетельствуют, что основными стимулами к цифровой трансформации называются следующие факторы (в порядке убывания): изменение поведения и ожиданий сотрудников и клиентов от уровня цифровых услуг, давление конкуренции, желание занять новые перспективные рынки, проактивные инвестиции для борьбы с подрывающими новациями.
Цифровая трансформация и отраслевая специфика
Выше мы рассмотрели наиболее общие определения цифровой трансформации, однако, когда речь заходит о конкретной отрасли, спектр трансформирующих технологий и организационных мер уточняется, так как проявляется отраслевая специфика. Для телекома в первые ряды попадут такие технологии, как SDN/NFV9 или BigVideo. Для операторов связи цифровая трансформация – это выход за рамки традиционных для телеком-отрасли бизнес-сценариев с фокусом как на B2C-, так и на B2B-сегмент, возможность обеспечить массовый доступ к различного рода развлекательным и финансовым сервисам. Для домашних пользователей операторы стремятся предложить широкополосный доступ в интернет (ШПД) с фокусом на доставку тяжелого видеоконтента и сервисы умного дома, а корпоративным пользователям адресуют возможность доставлять различные облачные услуги, в том числе ориентированные на задачи определенных вертикальных рынков (отраслей).
Важным направлением трансформации для телеком-операторов является также перестройка архитектуры сетей с помощью
Машинное обучение (англ. machine learning) – класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Об искусственном интеллекте и машинном обучении речь пойдет в главе 2.
Интернет вещей (англ. IoT, Internet of Things) – сеть физических объектов, которые содержат встроенную технологию для коммуникаций и сенсоры для восприятия внутреннего состояния этих объектов или состояния внешней среды. Подробнее о технологии будет идти речь в главах 2 и 3.
Смешанная реальность (включает дополненную реальность) – в самом общем плане это визуальное представление на базе реальных и виртуальных объектов
SDN – software-defined network (пер. с англ. – программно-конфигурируемая сеть) – сеть передачи данных, в которой уровень управления сетью отделен от устройств передачи данных и реализуется программно. NFV Network Functions Virtualization (англ. виртуализация сетевых функций) – подход к предоставлению сетевых услуг, позволяющий заменить специализированное оборудование, такое как устройства маршрутизации, защиты и балансировки нагрузки, на программные решения, которые запускаются как виртуальные машины на стандартных серверах. Подробнее о технологиях SDN/NFV речь пойдет в главе 3.