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

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

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

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

Бизнес должен знать своих клиентов

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

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

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

Бизнесу необходима автоматизация процессов принятия решений

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

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

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

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

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

Бизнесу нужен Agile

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

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

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

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

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

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

Бизнесу пора сокращать издержки и риски

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

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

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

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

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

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

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

Умный город — он какой?

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

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

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

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

Инновационные города постепенно создаются во многих странах Европы и Азии

Реальные кейсы

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

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

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

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

Инструкция по созданию

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Может ли машина полностью заменить человека на производстве?

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

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

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

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

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

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

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

«Функция, а не продукт»

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

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

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

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

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

Контролировать данные

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

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

Информация в безопасности

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

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

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

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

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

Управление и затраты

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

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

Обострение конкуренции

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

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

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

На пути к электрокарам

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

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

Обучение «беспилотников»

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

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

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

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

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

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

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

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

Совместное создание стоимости

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

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

Методология Agile

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Блокчейн: от моде к зрелости

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

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

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

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

Эпоха биометрии

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

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

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

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

Курс на видеоаналитику

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

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

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

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

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

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

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

Блокчейн: от моде к зрелости

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

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

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

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

Эпоха биометрии

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

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

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

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

Курс на видеоаналитику

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

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

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

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

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

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

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

Управление данными бизнеса — версия 2.0

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

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

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

Объектные системы хранения становятся интеллектуальными

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

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

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

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

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

• Окончание: блокчейн, биометрия и видеоаналитика >>>