- •5. Тренды в цифровой трансформации при внедрении систем интеллектуального анализа данных 37
- •Введение
- •1. Цифровая трансформация
- •Причины стратегии цифровой трансформации
- •Перспективы всеобщего перехода в «цифру»
- •2. Примеры новых бизнес-моделей
- •3. Системы интеллектуального анализа данных
- •4. Методы интеллектуального анализа данных
- •4.1. Статистические методы
- •4.2 Кибернетические методы
- •Анализ и прогноз на основе нейронных сетей,
- •Эволюционное программирование,
- •Метод группового учета аргументов.
- •4.2.1 Анализ и прогноз на основе нейронных сетей
- •4.2.2 Эволюционное программирование
- •4.2.3 Генетический алгоритм
- •4.2.4 Метод группового учета аргументов
- •4.3 Оптимизационные методы
- •4.4 Экспертные методы
- •Метод последовательного логического вывода,
- •Предметно-ориентированные аналитические системы.
- •4.4.1 Ассоциативные средства
- •4.4.2 Метод последовательного логического вывода
- •4.4.3 Методы визуализации данных и результатов их анализа
- •4.4.4 Предметно-ориентированные аналитические системы
- •4.5. Работа с Big Data
- •5. Тренды в цифровой трансформации при внедрении систем интеллектуального анализа данных
- •Список использованных источников
5. Тренды в цифровой трансформации при внедрении систем интеллектуального анализа данных
Тренды задают направление, показывают наиболее актуальные сферы, спрос. Еще в 2016 году США опубликовали свой план развития цифровой экономики, на данный момент большая часть развитых стран в той или иной степени зафиксировали программы развития.
В России в государственных документов впервые появилось словосочетание «цифровая экономика» в 2017 году в Стратегии развития информационного общества.
Идет гонка в технологическом развитии, роботизация, 5G, новые материалы, чипы, все больше и больше (рисунок 5.1).
Рисунок 5.1 – Динамика затрат на новые и традиционные ИКТ в мире, млрд долл.
Перейдем к рассмотрению основных трендов:
Сокращение жизненного цикла технологий.
Из-за появления все более новых технологий и повышенного спроса на технологические продукты жизненный цикл технологий изменился (рисунок 5.2),
Рисунок 5.2 – Пример оценки траектории жизненного цикла по методологии TPRL
Ускоренная цифровизация вследствие Covid-19 также является трендом.
Проблемы кибербезопасности. Все чаще задаются этим вопросом, из-за чего растет спрос на средства киберзащиты.
Президент Российской Федерации в национальных целях развития страны на период до 2030 г закрепил необходимость цифровизации. Так, необходимо увеличить доли массовых социально значимых услуг, доступных в электронном виде, до 95%; увеличить рост доли домохозяйств, которым обеспечена возможность широкополосного доступа к Интернету, до 97%; увеличить вложения в отечественные решения в сфере информационных технологий в 4 раза по сравнению с показателем 2019 г. На рисунке 5.3 мы можем увидеть визуализацию спроса на цифровые технологии, взятую из исследования НИУ ВШЭ.
Рисунок 5.3 – Спрос на цифровые технологии в России
А статистическое сравнение российского рынка с мировым от компании McKinsey можно увидеть на рисунке 5.4.
Рисунок 5.4 – Индекс цифровизации России и сравнение его значений с мировыми экономиками
Расширение границ применения ITSM-систем
ITSM (IT Service Management) в традиционном понимании призван обеспечивать развитие и эксплуатацию основных ИТ-услуг на предприятии. В настоящее время современная ITSM-система не может замыкаться только на ИТ и ограничиваться привычными классическими процессами ITIL, поэтому, чтобы отвечать потребностям цифровой трансформации, происходит расширение границы применения ITSM-практик в смежные области ИТ-деятельности.
В связи с данными особенностями произошли следующие изменения в функционале на основе базы Naumen Service Desk:
Управление разработкой и жизненным циклом продукта или сервиса (рисунок 4.5).
Рисунок 5.5 – Канбан доска
Автоматизация и управление DevOps-процессами возможны через интеграции Naumen Service Desk с репозиториями кода (например, Gitlub) и средствами непрерывной интеграции ПО (например, Jenkins) для обеспечения сотрудников единым окном выполнения задач, без необходимости переключаться между несколькими инструментами (рисунок 4.6).
Рисунок 5.6 – Процесс разработки
Совмещение управления проектной и операционной деятельностью в ITSM-системе.
Руководитель проекта может отслеживать ход работ, оценивать рентабельность и риски проекта (рисунок 5.7).
Рисунок 5.7 – Диаграмма Ганта
Управление взаимодействием с подрядчиками как составляющим единой цепочки создания ценности.
Ключевой элемент трансформации — возможность компаний быстро собирать обратную связь и на этой основе быстро проводить любые изменения и запускать новые продукты и сервисы, внутренние и внешние поставщики должны стать единой частью ИТ-ландшафта предприятия наряду с инфраструктурой и процессами (рисунок 5.8).
Рисунок 5.8 – Схема вовлечения подрядчиков
5) Enterprise service management – управление сервисными службами за пределами IT.
Enterprise Service Management (ESM) – организация внутренней деятельности компании в соответствии с сервисным подходом для повышения эффективности бизнеса в целом.
Трендовые сервисные процессы за пределами IT:
Управление административно-хозяйственной поддержкой.
Управление фронт-офисом.
Финансовый учет и бюджетирование.
Управление персоналом.
Все услуги внутренних служб упаковываются в один суперсервис. Пример: процесс приема сотрудника на работу.
6) Переход от классического мониторинга к интеллектуальному управлению ит-ландшафтом
Сделать работу ИТ-инфраструктуры открытой и гибкой позволяет переход от интуитивного управления ИТ-ландшафтом к управлению, основанному на объективной информации: Data Driven Management, выстраивание высокоуровневых процессов, таких как управление событиями, мощностями, доступностью и непрерывностью, изменениями. Для обеспечения этих процессов объективной информацией нужны источники данных, которые классические событийные системы инфраструктурного мониторинга предоставить уже не могут – системы зонтичного и предиктивного мониторинга, которые позволяют использовать всю мощь технологий машинного обучения (Machine Learning) и анализа больших данных (Big Data).
На рисунке 5.9 представлен зонтический мониторинг.
Рисунок 5.9 – Зонтический мониторинг
Путь к внедрению и использованию интеллектуальных инструментов управления ИТ-ландшафтом предполагает прохождение следующих этапов повышения зрелости процессов:
управление услугами для создания единого прозрачного каталога,
управление активами и конфигурациями, включая создание ресурсно-сервисных моделей,
зонтичный мониторинг и управление событиями,
интеллектуальное управление мощностями,
управление доступностью и непрерывностью услуг,
интеллектуальное управление технологической инфраструктурой ЦОД (DCIM).
7) Самообслуживание как целевое взаимодействие между поставщиками и потребителями сервисов.
Аналитики Gartner отмечают, что тренд на самообслуживание в B2B прослеживается не первый год. Но в 2020 это направление получило дополнительный импульс к развитию.
8) Блокчейн для рекламы.
Посредничество по контракту, оформление согласия потребителя на использование персональных данных, независимая проверка содержания, показов рекламы и конверсий.
9) Платформа клиентских данных (CDP).
Система для обеспечения современного уровня цифрового маркетинга, позволяющая унифицировать для организации данные клиентов из различных каналов для моделирования действий клиента и оптимизации сроков и адресность сообщений и предложений. Такая система хранит контакты, информацию о проведенных транзакциях, предпочтения клиента и другие сведения для отдела продаж.
10) ИИ для маркетинга.
Комбинация систем для реагирования на данные, варианты их обработки и использования и изменения поведения без явного вмешательства человека.
11) Маркетинг в реальном времени.
Описывает способность интерпретации возможностей и реагирования на них в течение определенного периода времени, что дает преимущества бизнесу. Собирают, анализируют и действуют в соответствии с информацией в режиме реального времени.
12) Мультитач-атрибуция.
Программное обеспечение и услуги для оценки присваивания приоритетов элементам омниканальной маркетинговой компании или каждой точке взаимодействия, ведущей к конверсии.
13) Разговорный маркетинг.
Обеспечение взаимодействия между компаниями и клиентами, имитирующее человеческий диалог (чат-боты, например).
14) Этика данных клиентов/Customer data ethics.
15) Сервисы персонализации/Personalization engines.
Программные сервисы персонализации как отдельный продукт, сервисы собирают данные, а затем используют возможности машинного обучения для прогнозирования. Пример – центр обработки вызовов, чаты и цифровые киоски.
16) Аналитика, основанная на местоположении (геомаркетинг).
Является основой персонализированного онлайн-маркетинга и включает технологии для сбора истории местоположений потребителей для уточнения профиля клиентов для предоставления наиболее релевантных взаимодействий или предложений.
17) Профилирование данных.
18) Контекстная реклама.
19) Реклама медийного вида в интернете.
Многократный показ видеороликов, графической и мультимедийной рекламы на разных площадках с отслеживанием переходов по ним.
20) Профиль 360.
Заключение
Не сложно заменить, что все перечисленные выше тренды и технологии, методы и решения, по сути, связаны друг с другом и иногда сложно провести грань между тем где начинается одна и заканчивается другая. Очень часто выделяют что-то в рамках маркетинговой компании, ловят на маркетинговую уловку для продажи или обновления известных решений под более модным названием.
Сейчас все быстро меняется, все спешат что-то сделать, но самое главное – не бояться изменений, даже если они будут глобальными, а они будут. Поэтому чтобы не страдать и не потеряться в будущем, его нужно не бояться, принимать и всегда стремиться быть в теме, быть в тренде.