2024-02-29 ЦТ Предприятия БИ 4 2020-1, ИЗО ГУУ

1.

Цифровая
трансформация
предприятия
Годин Владимир Викторович, д.э.н., профессор
ВВ БИ-4 2020/1 ИЗО
ГУУ. Москва, 29.02.2024

2.

Связь требований бизнеса и
различных областей архитектуры
ИТ
Источник: Данилин А. , Слюсаренко А. Архитектура и стратегия. "Инь" и "янь" информационных технологий
2

3.

3
Концептуальное содержание
Цифровая
трансформация
бизнеса и
общества
ИТ как
вспомогательный
ресурс
Автоматизация.
Проявление и
оценка
вспомогательной
роли ИТ
Эволюция роли
ИТ в бизнесе и
обществе
ИТ как
реструктуризирующий
ресурс
Информатизация.
Трансформация
бизнеса под
воздействием ИТ
Компании
цифрового
бизнеса
Платформенная
экономика
Обычные
предприятия
Продвинутые
предприятия
Экономика
цифровых
экосистем
ИТ как
технологии
цифровой
трансформации
Постиндустриальное
общество и личность
Цифровая
трансформации – что
делать, последствия,
риски

4.

4
Как есть? Как будет? Что делать?
▪ Вызовы стоящие
перед бизнесом
⚫
Ближайшая
перспектива
⚫
Стратегический
горизонт
▪ Роль ИТ в бизнесе
▪ Требования к
цифровым
компетенциям
руководителя бизнеса
Чего мы хотим
добиться?
Где мы сейчас?
Как мы должны
выглядеть в
будущем?
Что мы должны
сделать?
Как нам к этому
прийти?

5.

5
Общий
методологический
подход

6.

6
Влияние ИКТ на организацию
Среда
Бизнес
Информация,
SW
Бизнес
ИС
ИТ
HW
Стратегическая
петля
Стратегический
уровень
Петля
мощности
Структурный
уровень
Бизнес-модель
ИС
Рутинные
петли
Операции
Ресурсы

7.

Решетка информационного
менеджмента
Бизнес
Стратегический
уровень
Структурный
уровень
Функция
Процесс
Проект
Бизнес-модель
Операции
Информация,
SW
7
HW

8.

8
Рутинные петли

9.

Рутинные петли организации
Операционный
уровень
SLA
И
SW
внутр.
И
SW
И
SW
SLA
внешн.
HW
HW
HW
9

10.

Первичная
Поддерживающая
деятельность деятельность
Модель цепочки ценностей в
информационных координатах
Планирование
Модели планирования
Управление человеческими ресурсами
Автоматизированный график работ
Развитие технологий
Компьютерный дизайн
Исследование электронного рынка
Обеспечение
Онлайновое обеспечение частями
Внешняя
логистика
Операции Внутренняя Маркетинг Обслуживание
логистика
и продажа
Гибкое
Автоматиза- производство
ция продаж
Компьютерный
АвтоматичеСпец.терми- график
ская
ремонта
налы для
обработка
продавцов
заказов
10

11.

11
Петля мощности

12.

Иерархия управления,
информационная пирамида и ИС
12

13.

Иерархия организации и иерархия
информационных систем
Системы Knowledge
Management, СППР
BI – системы, ECM,
DM
ERP, BPMs, EPM/PPM
– системы
MES – системы
АСУ ТП
13

14.

Транзакционные (фактографические) ИС
в организации
MRPII, ERP, ERPII, CSRP
Бизнес
PMI PMBoK, ЕРМ, PPM
OLAP, DM, CMS,…
Workflow,
BPMs
Стратегический
уровень
Бизнес функции
Бизнес процессы
Бизнес проекты
Анализ
информации,
ППР
Управленческие процедуры
Процедуры ИС
Структурный
уровень
Данные
Информация
Знания
Цели
Пользователи
Персонал ИС
ИТ – инфраструктура
(ИТ, …)
Бизнес-модель
Операции
Управленческие процедуры
Управленческие Процедуры
процедуры ИС
Управленческие Процедуры
процедуры ИС
Процедуры ИС
Пользователи
Информация
Цели
Данные
Пользователи Персонал ИС
Информация
Цели
Данные
Пользователи Персонал ИС
Данные
Цели
Персонал ИС ИТ – инфраструктура
Информация
Знания
ИТ – инфраструктура (ИТ, …)
ИТ – инфраструктура (ИТ, …)
(ИТ, …)
14

15.

Пирамида информации и ИС
Персонализация
информации
ЗНАНИЯ
Анализ и
обработка данных
ИНФОРМАЦИЯ
15
KM,
КОРПОРАТИВНЫЙ
ПОРТАЛ
СИСТЕМЫ
БИЗНЕС-ИНТЕЛЛЕКТА
Хранилища и витрины
данных, OLAP, ECM,
средства обнаружения знаний
(Data mining)
СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ТРАНЗАКЦИЙ
ДАННЫЕ
Обработка транзакций
ERP-системы, автоматизированные
банковские системы, билинговые
системы, учетные системы
Технологии
Программные средства
Информационная инфраструктура компании
MRPII, ERP, ERPII, CSRP
Бизнес
Стратегический
уровень
Workflow
PMI PMBoK, ЕРМ, PPM
Управленческие процедуры
Процедуры ИС
Структурный
уровень
Данные
Информция
Знания
Цели
Пользователи
Персонал ИС
ИТ – инфраструктура
(ИТ , …)
Бизнес-модель
Операции
Управленческие процедуры
Процедуры ИС
Управленческие процедуры
Управленческие процедуры
Процедуры
ИС
Пользователи
Процедуры
ИС
Пользователи
Персонал ИС
ППерсонал ИС
Данные
Пользователи
Информация
Персонал ИС
ИТ – инфраструктура (ИТ , …)
Знания
ИТ – инфраструктура (ИТ, …)
Данные
ИТ – инфраструктура (ИТ, …)
ИнфорЦели
ИнфорЦели
Цели
мация
мация Данны
е

16.

16
Роли ИТ в
организации

17.

17
Роли ИТ в организации
Бизнес
Бизнес
Информация,
SW
ИС
HW
Стратегический
уровень
Структурный
уровень
Бизнес-модель
▪ ИТ = ИТсбора I ИТхранения I ИТпередачи I …
▪ По типу обрабатываемой информации
▪ Инфраструктурные технологии
▪ Собственные технологии
▪ ИТ - вспомогательная роль
▪ ИТ - реструктуризирующая роль
Операции
▪ ИТ цифровой трансформации
▪ ИТ на основе квантовых технологий
ИТ

18.

18
Идентификация
возможностей
ИС и ИТ

19.

19
Стратегическая матрица Макфарлана
Зависимость будущей стратегии от применения ИТ
Высокая
Низкая
Текущая
зависимость от
применения ИТ
Низкая
Поддержка
(Вспомогательная
ИС)
Постоянная
готовность
(Потенциальная ИС)
1
2
Высокая
3
Производство
(Ключевая ИС)
Стратегия
ИТ ИС Бизнес
(Стратегическая ИС)
4

20.

Взаимосвязи бизнес-стратегии,
архитектуры ИТ и ИТ-стратегии
Бизнес-менеджеры: понимание
вклада ИТ и ИС в бизнес
Обеспечивающие ИС
Потенциальные ИС
▪ Не критические
▪ Возможно важные
для успеха
▪ Поддержка
бизнеса, угроза
аутсорсингом
Ключевые ИС
▪ Критически важные
для настоящего
▪ Эффективность
ключевых бизнеспроцессов
для будущего
▪ Создание
возможностей для
бизнеса
Стратегические ИС
▪ Критически важные
для будущего
▪ Изменение бизнеса
и инновации
ИТ-менеджеры: принятие
эффективных решений
Источник: Данилин А., Слесаренко А. Архитектура и стратегия

21.

Идентификация возможностей ИС
ИТ – вспомогательный
ресурс
Интерпретация
деловой стратегии
и целей
Определение CSFs и
информационных
потребностей
Определение
критических бизнес
процессов и действий
Определение
краткосрочных целей
и требуемых срочных
инвестиций
Действия
Оценка структуры
отрасли и деловой
позиции
(SWOT, BB, …)
Понимание потоков в
отрасли (Цепочка
ценностей – ext. VC)
Анализ потребностей
организации в
информации (int. VC)
Оценка делового
вклада
существующих ИС
Существующие
Требуемые
Потенциальные
21
ИТ – реструктуризирующий
ресурс, ИТ цифровой
трансформации
Оценка
потенциального
влияния ИС/ИТ на
отрасль и бизнес
Определение того,
как ИС может
повлиять на
отношения в VC
Оценка того, как ИС/ИТ
может повлиять на
орг. структуру и
организацию
Определение
долгосрочных
инвестиций

22.

Оценка структуры отрасли и
деловой позиции
Balanced Scorecard
22

23.

Оценка вклада существующих ИС.
Цепочки ценностей
Цепочка
ценностей
компании
Цепочка
ценностей
конкурента 1
Среднеотраслевая
цепочка ценностей
Цепочка
ценностей канала
сбыта
…..
Цепочка
ценностей
конкурента N
Цепочка
ценностей
покупателя
23

24.

24
Портфель приложений ИС
Вспомогательные
Вспомогательные
Вспомогательные
Потенциальные
Потенциальные
Потенциальные
Ключевые
Стратегические
Бухгалтерия
Потенциальные Стратегические
Вспомогательные
Ключевые
Ключевые
Ключевые
Складская ИС
Стратегические
Стратегические
CRM
ERP

25.

Управление приложениями (основные
стратегии, связанные с портфелем)
▪
▪
▪
▪
Ограничение ресурсов
Свободный рынок
Совместное использование стандартных
приложений и решений
Инвестиции в приложения и системы,
которые важны, но не являются
критическими для успеха
Потенциальные
▪
▪
▪
▪
Лидирование
Свободный рынок
Распространение идей и результатов
исследований и разработок
Инвестиции в приложения и системы,
которые могут стать важными для
достижения успеха в будущем
Ключевые
Стратегические
▪
▪
▪
▪
▪
Монополия
Распространение опыта применения ИС в
ключевых областях
Инвестиции в приложения и системы,
которые, от которых в настоящее время
зависит успех организации
▪
Централизованное планирование
Оценка возможности применения
успешных приложений в других условиях
Инвестиции и приложения и системы,
критически важные сейчас и для будущей
стратегии
Централизованное Децентрализованное
Предложение спрос
Вспомогательные
25

26.

Выбор базовой стратегии развития
информационной системы
▪
Центральное планирование - В этом случае имеется центральный отдел,
координирующий ИС-стратегию и бизнес-стратегию, а начальник ИС-отдела
должен быть частью управленческого аппарата, занятого принятием решений.
Зависимость организации от ИС полная. Финансирование - от затрат
▪
Первенство - Фирмы с такой стратегией обычно пытаются связать потребности
фирмы с развитием ИТ и вкладывают в исследования крупные суммы. Необходима
сильная поддержка высшего руководства
▪
Свободный рынок - В этом случае избегается бюрократия центрального
планирования, менеджеры-пользователи решают, какие у них потребности в
информации и как их удовлетворить, высшее управление не вовлекается в этот
процесс
▪
Монополия - отдел ИТ является монопольным распространителем ИТ.
Зависимость организации от ИС полная. Финансирование - от затрат
Скудные ресурсы - Когда менеджмент рассматривает ИТ как скудный ресурс, он
пытается ограничить его использование. Главный вопрос здесь: сколько ресурсов
займет проект, и через какое время он окупится? Нет зависимости от ИТ
▪
Необходимое зло - В этом случае фирма рассматривает ИТ как необходимое зло,
которое нужно для достижения целей, и проект будет осуществляться лишь в случае,
когда станет абсолютно необходим для достижения деловой цели
26
Источник: G.Parsons (Parsons G. Information Technology: А New Competitive Weapon. Sloan Management Review, Fall 1983. P. 3)

27.

Анализ портфеля инвестиций в
прикладные системы
▪
27
Классификация приложений на базовые транзакционные (или вспомогательные,
обеспечивающие, обслуживающие), информационные (дающие преимущества),
инновационные (стратегические)
Источник: Gartner

28.

Концепция архитектурных стилей
ИС
▪
Аналитические приложения, бизнес-аналитика, поддержка
принятия решений (Analytical and Business Intelligence)
⚫
▪
Приложения поддержки совместной работы (Collaborative)
⚫
⚫
⚫
⚫
▪
ERP, CRM, системы управления персоналом, системы расчета заработной
платы
Приложения, обслуживающие большое количество транзакций
(Transaction Processing)
⚫
▪
Средства асинхронного взаимодействия(электронная почта, дискуссионные
форумы, групповые календари)
Средства синхронного взаимодействия (мгновенный обмен сообщениями – instant
messaging)
Средства управления контентом и библиотечные сервисы ( каталогизация и поиск
информации, создание электронных библиотек и цифровых архивов документов
Портальные сервисы для внутреннего использования служащими
Корпоративные и обслуживающие (Utility) приложения
⚫
▪
Интенсивный анализ больших массивов данных в поисках закономерностей,
прогнозирование, принятие решений
Биллинг у телекоммуникационных операторов, резервирование авиабилетов,
обработка транзакций по кредитным картам
Операции в реальном времени (Real-Time Operations)
⚫
Транспортные операции в аэропорту, мониторинг пациентов в клинике
28

29.

Концепция архитектурных стилей
ИС
▪ Приложения, которые обслуживают бизнес-процессы этих пяти
различных категорий, имеют свои отличительные особенности:
⚫
стратегические потребности
⚫
бизнес-требования
⚫
отличительные характеристики
⚫
интегрирующие технологии
▪ Какие из этих пяти категорий приложений играют существенную
роль в обеспечении общего успеха деятельности организации?
▪ Обеспечивает ли архитектура ИТ организации соответствующее
оптимальное сочетание цены и производительности для
обслуживания приложений, наиболее критичных с точки зрения
успеха деятельности организации?
29

30.

Классификация изменений и их
определение
▪
Все изменения, связанные с ИС делятся на Проекты и Задачи, и
классифицируются путем экспертной оценки по критериям (в порядке
важности критерия):
⚫
Стратегическая важность для компании
⚫
Сроки достижения результата
⚫
Бюджет
⚫
Ресурсоемкость, включая «географию» подразделений-участников
Изменения
▪
Экспертную оценку осуществляет Технологический комитет, состоящий
из Кураторов бизнес–направлений
▪
Источники финансирования изменений
⚫
Все Проекты финансируются из фонда Правления компании
⚫
Все Задачи финансируются из бюджетов бизнес-подразделений или
имеющихся целевых фондов, например – Фонд развития и поддержки
продаж
30

31.

31
Проекты
▪ В проекты оформляются только крупные изменения бизнеса,
требующие вовлечение большого количества подразделений
(больше 3, не считая ДИТ)
▪ Количество проектов ограничивается 4-5
▪ Длительность проекта не может превышать 18 месяцев
▪ Каждый проект должен иметь четкую цель Проекта, измеримые
критерии её достижения, состав работ, согласованные ресурсы,
этапы исполнения длиной не более 1 месяца
▪ Проекты ведутся по методологии ведения проектов
▪ Проект возглавляется Топ-менеджером компании уровня
Заместителя генерального директора. Он несет персональную
ответственность за исполнение Проекта

32.

32
Задачи
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Под Задачей понимается любой запрос бизнес-подразделения на
изменение, разработку и модификацию информационных систем
Фирмы
Количество активных Задач, одновременно находящихся в работе,
ограничивается имеющимися человеческими ресурсами Департамента
ИТ
Продолжительность реализации Задач не должно превышать 6
месяцев
Каждая Задача должна иметь четко формализованный конечный
результат, состав работ, согласованные ресурсы, этапы исполнения
длиной не более 1-2 недель
Задачи ведутся в соответствии с методологией ведения разработок
Департамента ИТ
Задачу возглавляет менеджер из числа сотрудников Департамента ИТ.
Он несет персональную ответственность за исполнение Задачи в
установленные сроки и надлежащим качеством

33.

33
Ключевые участники проектов
▪ Инициатор Изменения – практически любой сотрудник компании
▪ Контроль исполнения Проектов Фирмы обеспечивает Комитет
по информатизации. Он контролирует общий ход Изменений и
обеспечивает их поддержку. Состоит из высшего руководства
компании
▪ Технологический комитет, осуществляет экспертную оценку
изменений и состоящий из Кураторов бизнес–направлений
▪ Куратор проекта из числа топ-менеджеров
▪ Менеджер бизнес-направления – он же Спонсор/Директор
проекта(Задачи). Выступает Заказчиком и финансирует
Изменение. Отвечает за сроки и управляет ресурсами проекта
▪ Руководитель Проекта (Задачи) –Менеджер ИТ Подразделения.
Осуществляет оперативное руководство работами по
достижению целей Проекта (Задачи)

34.

34
Цифровое
превосходство:
технологии и
инновации

35.

35
ИТ-вспомогательный
ресурс

36.

Информационный менеджмент: ИТ
– вспомогательный ресурс
▪
▪
Основные цели ИТ-подразделения –
сокращение расходов, минимизация
отставания бизнеса от среднего по рынку в
Бизнес
части ИТ, обеспечение работы
существующих сервисов, обслуживание
Стратегия
запросов от бизнеса
CIO нацелен на оптимизацию
существующих сервисов, улучшение
процессов, повышение времени реакции
на запросы бизнеса, может быть
отслеживание развития конкурентов
Структура
▪
Практическая реализация этого взгляда не
требует высоких инвестиций, но связана с
рядом скрытых затрат
▪
Рисковые инвестиции в непроверенные
Операции
временем технологии сведены к минимуму,
а бизнес может сконцентрироваться на
инвестициях в другие активы, например,
людской капитал
36
ИТ
3. Стратегическое
использование ИТ
2. Информационное
планирование
(архитектура)
1. Создание
систем

37.

ИТ – вспомогательный ресурс
Бизнес
Бизнес
Информация,
SW
ИС
HW
Стратегический
уровень
Структурный
уровень
ИТ – вспомогательный ресурс
Автоматизация
Бизнес-модель
Операции
ИТ
Рутинные
петли
«Автоматизация —
… применение
саморегулирующих
технических
средств …
освобождающих
человека от участия
в процессах …
иногда копирующие
нервные и
мыслительные
функции человека.
Существует
различная степень
участия человека в
процессе».
Традиционные показатели
конкурентоспособности
компании

38.

38
ИТ –
реструктуризирующий
ресурс

39.

Информационный менеджмент: IT –
реструктуризирующий ресурс
▪
▪
Основная цель ИТ-подразделения –
создание для бизнеса уникальных
конкурентных преимуществ, за счет
которых бизнес может расти. Очевидный
плюс– ничем не ограниченный
(теоретически) потенциал для роста
Бизнес
Стратегия
Практическая реализация этого взгляда
требует очень высокого уровня развития
инфраструктуры
▪
Требует значительных инвестиций,
многих лет на развитие, зрелости
руководителей, зрелости
управленческих процессов и зрелости
самого бизнеса.
▪
Ключевая цель CIO – управление
инвестициями, связанными с ИТ, поиск
драйверов роста
Структура
Операции
39
ИТ
3. Стратегическое
использование ИТ
4. Информационное
планирование
(архитектура)
5. Создание
систем

40.

ИТ – реструктуризирующий
ресурс
Бизнес
Информация,
SW
Бизнес
ИС
HW
Стратегический
уровень
▪ ИТ – реструктурирующий ресурс
Структурный
уровень
Бизнес-модель
Операции
ИТ
▪ ИТ – вспомогательный ресурс
Автоматизация
Информатизация
«Информатизация
—
организационный,
социальноэкономический и
научно-технический
процесс,
обеспечивающий
условия для
формирования и
использования
информационных
ресурсов и
реализации
информационных
отношений….
Процесс
повышения
эффективности
применения
информации …»

41.

ИТ – реструктуризирующий
ресурс
Бизнес
Бизнес
Информация,
SW
41
ИС
ИТ
HW
Стратегический
уровень
Структурный
уровень
Бизнес-модель
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Операции
▪
Электронная экономика (B2B, B2C, C2C, G2C, …)
Информациональная экономика, экономика знаний
Смена бизнес-моделей: сетевое предприятие, переход от
массового производства к гибкому, сообщества добавленной
стоимости (СДС), метарынки
Смена бизнес-приоритетов: эра производства, эра качества, эра
потребителя
Стратегические альянсы
…..
Конкуренции по скорости изменения бизнес-моделей, изменения
масштаба обращения к покупателю и нивелированию
географических границ, информационному сопровождению
процесса продажи, формированию производного спроса, и т.д.
Конкуренция осуществляется в пределах отрасли с ограниченным
количеством конкурентов, продается «уникальность» продукта или
услуги, компания стремиться сохранить «know how»

42.

42
Электронная
экономика

43.

Е – трейдинг
▪ Плюсы для пользователя
⚫
⚫
⚫
⚫
Высокие доходы
Низкие комиссионные
Минимальный порог входа
Нивелирование географических границ
▪ Минусы для пользователя
⚫
⚫
⚫
⚫
Отсутствие полноценного информационного
обслуживания со стороны реального брокера
Огромное количество информации в Internet (в том
числе и непроверенной и ложной)
Ориентация огромного числа инвесторов на
общедоступную информацию
Большие возможности для манипулирования
информацией (схема Pump&Dump, закрытие
информации о первичном размещении акций, и т.д.)
43

44.

Е – магазин
▪
Каталог товаров в Internet
⚫
⚫
⚫
⚫
▪
Получение уведомления покупателя о намерении купить товар
⚫
▪
⚫
Internet как среда внутреннего информационного обмена между
подразделениями
Товаропроводящие сети
Получение денег от потребителя
⚫
⚫
▪
Internet как способ доставки информации для клиента и от клиента
Поиск товара на складе и доставка его потребителю
⚫
▪
Витрина прайс – листов или торговый портал
Создание классифицированного каталога товаров (структура сайта,
отраслевая товарная номенклатура, изображения товаров, учет
сложившихся представлений покупателей)
Элементы поисковых систем
Управление информационными ресурсами
Безналичным способом
Оплата наличными деньгами
Обратная связь
⚫
Форум покупателей
44

45.

Электронная экономика
Билл Гейтс. «Бизнес со скоростью мысли».
Мануэль Кастельс. «Информационная эпоха».
Электронный бизнес –
▪
Принципиально новая концепция существования предприятия в
электронный век
▪
Иной подход к планированию структуры предприятия, стиля
деятельности сотрудников, всех сфер деловых отношений с
контрагентами
▪
Основные конкурентные преимущества электронного бизнеса –
динамичность, открытость, мгновенная реакция на изменение
конъюнктуры, отсутствие дорогостоящих посредников
45

46.

46
Электронная экономика
Билл Гейтс. «Бизнес со скоростью мысли»
«Если информация о производственных
системах, проблемах с продуктами, кризисах в
отношении с клиентами, а также другие важные
новости бизнеса долетают с одного конца
организации на другой в считанные минуты, а не
ползут целыми днями, если руководители могут
тратить на решение вопросов часы, вместо дней,
выигрыш для бизнеса оказывается огромным.
Эта нынешняя реконструкция процессов – самое
фундаментальное изменение в экономике после
перехода к массовому производству»

47.

Способы развития
▪ Все общества организованы вокруг человеческих процессов,
структурированных и исторически детерминированных в
отношениях производства, опыта и власти
▪ Способы производства. Способы развития (технологические
схемы). Источники производительности
▪ Аграрный и индустриальный способы развития
▪ Информациональный способ развития - источник
производительности заключается в технологии генерирования
знаний, обработки информации и символической коммуникации.
Знание воздействует на само знание
47

48.

Экономические следствия
технологических революций
Изобретения
Следствия
▪ Печатный станок
▪ Паровая машина,
▪
▪
▪
▪
▪
▪
железные дороги
Электричество
Телеграф, телефон
Автомобиль
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Накопление знаний
Переход от производства на дому
к фабричному
Упрощение перемещения товаров
и людей
Развитие массовых рынков
Удлинение рабочего дня
Спрос на квалифицированный
труд
Сборочные линии
Увеличение информационных
потоков
Падение расходов на связь
Производительность
Концентрация выгод в сфере
производства и сбыта
48

49.

Экономические следствия
технологических революций
Изобретения: компьютеры, Internet
Следствия :
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Накопление знаний
Увеличение информационных потоков
Снижение коммуникационных издержек
Скорость удешевления технологий
Ускорение инновационного процесса
Спрос на квалифицированный труд, изменение структуры занятости и
рынка труда
Обеспечение роста производительности в сфере услуг
Изменение структуры налогового бремени
Полная реорганизация бизнеса, изменение экономического мышления
Изменения во всех секторах национальных и глобальной экономик,
информационное общество и электронная экономика
Эффективность, производительность, «Новые теории экономического
роста»
49

50.

Экономика нового типа по М.
Кастельсу
Инфомациональная экономика – производительность и
конкурентноспособность факторов или агентов этой экономики
(фирма, регион, нация) зависят от их способности генерировать,
обрабатывать и эффективно использовать информацию,
основанную на знаниях
Глобальная экономика основные виды экономической
деятельности (производство, потребление и циркуляция товаров и
услуг, а также и их составляющие – капитал, труд, сырье,
управление, информация, технологии, рынки) организуются в
глобальном масштабе
Инфомациональная и глобальная экономика – достижение
определенного уровня производительности и существование
конкуренции возможно лишь внутри глобальной взаимосвязанной
сети
50

51.

Бизнес – модели электронной
экономики
▪ Характеристики:
Товары и услуги компании
Характер ценообразования
Добавление нового рекламного канала
Возможности для клиентов и партнеров
Возможности для маркетинговых исследований
▪ Сайт, рекламный буклет
▪ Виртуальный офис
▪ Рекламная площадка
▪ B2C
▪ B2B
▪ С2С
▪ Платежная система
▪ G2G, G2B, G2C, G2E
51

52.

Проблемы электронного бизнеса и
подходы к их решению
▪ Как оценить потенциал электронного бизнеса для конкретной
компании
▪ На основании чего принимать решение вхождении или не
вхождении в электронную коммерцию
▪ Как правильно выбирать момент вхождения в электронную
коммерцию
▪ Каковы причины и природа проблем, связанных с началом
электронной коммерции
▪ Как электронная коммерция повлияет на стратегию компании
(электронная коммерция конкурентов и своя электронная
коммерция )
▪ Что необходимо изменить (бизнес процессы компании, ее
организационную структуру, и др.) для максимального
использования возможностей электронной коммерции и для
избежания возможных (предсказуемых) проблем
▪ Другие вопросы
52

53.

53
Изменение бизнес приоритетов

54.

54
Смена бизнес - приоритетов
Эра
производства
Эра качества
Эра потребителя
Фокусирование на
производство
Фокусирование на рынке
и способах продаж
Фокусирование на услугах
Производство –
потребители
Производство агрессивный сбыт потребители
Потребности потребителей –
рыночные возможности –
производство - потребители
▪ Снижение затрат
▪ Доступность
▪ Экономия на
объемах продаж
▪ Соответствие
стандартам
▪ Надежность
▪ Экономия на объемах
продаж
Конкуренция слабая
Конкуренция в
национальном масштабе
Глобализация
Разнообразие продуктов
Быстрота получения товара
Персонализированные
продукты, услуги и опыт
▪ Реальная рыночная цена
▪ Удобство
▪ Влияние потребителя на
продукт
▪
▪
▪
▪
Конкуренция в мировом
масштабе

55.

55
Смена бизнес - приоритетов
Эра производства
Эра качества
Эра потребителя
Массовое
производство
Производство по партиям
Изготовление изделий с
уникальными свойствами в
условиях массового
производства
Ориентация при
запуске изделий в
производство на
прошлый опыт
Ориентация при запуске
изделий в производство на
прогнозы
Ориентация при запуске
изделий в производство на
требования потребителей
Продолжительность
жизни продукции – 10 и
более лет
Продолжительность жизни
продукции – несколько лет
Продолжительность жизни
продукции – до одного года
Обновление запасов –
2-5 раз в год
Обновление запасов – 20-50
раз в год
Обновление запасов – 50100 раз в год

56.

56
Смена бизнес - приоритетов
Эра производства
Эра качества
Эра потребителя
Недорогие однотипные
товары и услуги
Качественные товары и
услуги
Индивидуальные
изменяющиеся во времени
запросы потребителей
▪ Брак > 10%
▪ Совместимость
технологических
процессов
▪ Технический
контроль
▪ Допуски и калибры
▪ Статистический
контроль качества
▪ Брак около 1%
▪ Создание систем
управления качеством
▪ Тотальный контроль
качества
▪ Кружки качества
▪ E-ERP, ERPII, CSRP, SCM,
CRM, JIT, TQM, BRP, CALS,
P.P.M….
▪ Применение систем
управления качеством
Качественные товары и
услуги, с сохранением
эффективности
производства
Высокая
производственная
эффективность и
качество товаров и услуг
Способность производителей
совместить индивидуальные
покупательские предпочтения с
эффективным производством и
системой планирования

57.

57
Изменение бизнес моделей

58.

58
Модель традиционного бизнеса
Источник: Г.Минс, Д.Шнайдер

59.

Сетевое предприятие
▪
▪
▪
▪
▪
Переход от массового производства к гибкому
Малый бизнес и кризис крупной корпорации
Организация межфирменной сети
Корпоративные стратегические альянсы
Корпорация изменила свою организационную модель - сдвиг
от вертикальных бюрократий к горизонтальным корпорациям
(фактически оперативной единицей становится деловой
проект, осуществляемый сетью)
▪ Кризис модели вертикальной корпорации и возникновение
деловых сетей
59

60.

60
Базовое производственное предприятие
• Автоматизация трудоемких бизнес – процессов путем интегрирования ИС.
• Разработка и внедрение Internet – модулей уже имеющихся систем
ERP - система
• Объемы партий
• Номенклатура
продукции
• Сроки поставки
Заказы
Internet модуль
Подсчет стоимостных
параметров
Ввод заказа клиентом
через Web - интерфейс
• Автоматическое планирование
загрузки производственных линий
• Автоматическое планирование
переналадок оборудования
ERP –
ERP –
ERP –
подсис- подсисподсистема
тема
тема
…
ERP –
подсистема

61.

61
Декапитализация традиционных
компаний
Традиционный бизнес
▪
▪
▪
Модель: производитель продукции
собственных марок
Развитие дилерской сети и отдаление от
потребителя
Ориентация на совершенствование
цепочки поставщик-потребитель
E- бизнес
▪
Модель: владелец брэнда
▪
Ориентация на управление отношениями и
Internet-торговлю
▪
Управление брэндом
▪
Порождение сообщества добавленной
стоимости для производства деталей и
крупных систем
▪
Быстрое создание новой продукции
Источник: Г.Минс, Д.Шнайдер

62.

62
Сообщества добавленной стоимости
▪ Интерфейс между цепочкой поставщик – потребитель, брэнд –
компанией и потребителем, сотрудничество
▪ Совместно используемые услуги и другие вспомогательные
процессы
▪ Интеграция цепочки поставщик – потребитель, обеспечивающая
производство и поставку продукции
▪ Отраслевая информация, производство или обмен услугами
▪ СДС различного назначения и порождающие различные выгоды,
эффективность рынка, эффективность процессов, контроль
потребителей
▪ Порождение сетей компаний, переход от оптимизации
одиночных компаний к оптимизации сети компаний
▪ Непрерывная эволюция СДС, поиск дополнительных
возможностей
Источник: Г.Минс, Д.Шнайдер

63.

Сообщество добавленной стоимости
Развитие
технологий
Маркетинг и
продажи
Развитие
персонала
Бренд-компания
Производство
Логистика
Сервис
63

64.

64

65.

65
Метарынки
▪
Метарынки - группы СДС и владельцев брэндов, построенные на
единой технологической платформе с экономически эффективным и
полным доступом к предложению товаров и услуг
▪
Система непрерывной трансформации активов: от вложений в
собственную производственную цепочку во вложения в развитие
взаимосвязей с другими членами СДС или метарынка (сеть
становиться видом бизнеса)
▪
Непрерывность преобразования метарынков во владельцев брэнда и
обратно
▪
▪
▪
▪
Наличие необратимых затрат
Прозрачность
Внутренние e-процессы
Различные местоположения центра управления метарынком
Источник: Г.Минс, Д.Шнайдер

66.

Стратегические альянсы и стратегические ИС
Фабрики по производству
бортового питания
Ремонтные мастерские
Норма прибыли 1-5%
Норма прибыли 1-2%
Отели
Норма прибыли
не менее 5%
Агентства по продаже
билетов, туристические
агентства
Норма прибыли 10%
На чем крупные авиационные холдинги (Continental Airlines,
Lufthansa, SAS, American Ailines и другие) получают прибыль
Пассажирская
авиакомпания
Убыток до 10% от оборота
Глобальная
распределительная
система (Global
Distribution System)
Норма прибыли не
менее 5%
Экспрессдоставка
Рестораны и магазины,
расположенные в аэропорту
базирования авиакомпании
Норма прибыли 1020%
Норма прибыли 5-10%
66

67.

67
Выбор стратегии управления электронным
бизнесом
Возможность создания
электронной организации
Высокий
уровень
Инкубирование
(перемены
изнутри)
Трансформирование
Расширение
(перемены
извне)
Приобретение
(перемены
извне)
Низкий
уровень
Низкий уровень
Перемены изнутри =
группы разработки
проектов е-бизнеса на
существующем
предприятии
Степень неопределенности будущего
Перемены извне =
существующее
предприятие +
электронный бизнес
Высокий уровень
Трансформирование =
ориентированная на
существующий бизнес
структура существующего
предприятия
Источник: Г.Минс, Д.Шнайдер

68.

68
ИТ – цифровой
трансформации

69.

69
Цифровая
трансформация как
явление

70.

ИТ – технологии цифровой
трансформации
Бизнес
Стратегический
уровень
Информация,
SW
Бизнес
HW
70
ИС
ИТ
«Цифровизация ─ целостное
изменение бизнеса,
обеспечиваемое цифровыми
технологиями…
Это способ объединить, упростить
и интегрировать процессы,
данные и технологии
в практичный и функциональный
слой внутри организации.»
▪ ИТ – технологии цифровой трансформации
Структурный
уровень
▪ ИТ – реструктурирующий ресурс
▪ ИТ – вспомогательный ресурс
Бизнес-модель
Автоматизация
Операции
Информатизация
Цифровизация

71.

71
Цифровая экономика
▪
«Цифровая экономика ― это экономика, в которой в качестве
производственного комплекса, производственной системы, которая создает
продукты, услуги, обеспечивает жизнь и удобство людей, населения,
выступает так называемая киберфизическая система в которых имеется
интегральное взаимодействие между виртуальной и реальной частями
мира».
▪
«Цифровые технологии меняют все основные стратегические процессы, и
компаниям надо пересмотреть свои взгляды в каждой из следующих
базовых категорий: Клиенты, Конкуренция, Данные, Инновации, Ценности».
Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие
▪
«Цифровая экономика – это хозяйственная деятельность, в которой
ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде,
обработка больших объемов и использование результатов анализа которых
по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют
существенно повысить эффективность различных видов производства,
технологий, оборудования, хранения, продажи, доставки товаров и услуг»
«Стратегия развития информационного общества РФ на 2017-2030 годы»

72.

72
Цифровая экономика
▪ «Цифровая» (электронная) экономика – это экономика, существующая в условиях
гибридного мира
▪ Гибридный мир – это результат слияния реального и виртуального миров,
отличающийся возможностью совершения всех «жизненно необходимых»
действий в реальном мире через виртуальный. Необходимыми условиями для
этого процесса являются высокая эффективность и низкая стоимость
информационнокоммуникационных технологий (ИКТ) и доступность цифровой
инфраструктуры.
Источник: Введение в «Цифровую» экономику/ А.В. Кешелава В.Г. Буданов, В.Ю. Румянцев и др.; под общ. ред. А.В. Кешелава; гл. «цифр.» конс. И.А. Зимненко. – ВНИИГеосистем, 2017. – 28 с.

73.

73
Цифровая экономика
Источник: Введение в «Цифровую» экономику/ А.В. Кешелава В.Г. Буданов, В.Ю. Румянцев и др.; под общ. ред. А.В. Кешелава; гл. «цифр.» конс. И.А. Зимненко. – ВНИИГеосистем, 2017. – 28 с.

74.

74
Цифровая воронка
#12
Фармацевтическое
производство
#6
Образование
#5
Телекоммуникации
#7 Индустрия
туризма
#8 Товары
повседневного
спроса/
Производство
#1
Технологии
#2 Медиа и
#11
Энергоносители
(Gas & Oil)
#4 Финансовые
услуги
индустрия
развлечений
#3 Продажи
(Retail)
#9 Медицина и
страхование
#10
Коммунальная
инфраструктура
Источник: Cisco

75.

Сценарии цифровой
трансформации
75
Интернет
Искусственный интеллект
«Научное» долголетие
«Медицинское» долголетие
Социальные сети
Безотходная экономика
Мобильные устройства
Сетевая логистика
Облачные технологии
Сетевая энергетика
Производительная экономика
Анализ неструктурированных данных
Беспилотные транспортные средства
3D - принтеры
Совместное потребление
Возобновляемая энергетика
Интегрированное здравоохранение
Интернет вещей
Новая автоматизация
Познавательные технологии
Нано технологии
Роботы
Умные города
Новое образование
Умные дома
Подключенные автомобили
Умные сети электроснабжения
Источник: The Futures Agency. Jeremy Rifkin

76.

Цифровая эволюция: состояние и
скорость
▪ Школа Флетчера при Университете Тафтса &
компания Mastercard
▪ 160 индикаторов, отслеживающих четыре
главных фактора
▪ Предложение: насколько развиты цифровая
среда и физическая инфраструктура,
необходимые для обустройства цифровой
экосистемы
▪ Спрос: хотят ли и могут ли потребители
участвовать в цифровой экономике?
▪ Институты: законы страны (и действия
правительства) способствуют или мешают
развитию цифровых технологий?
▪ Инновации: насколько развиты главные
составляющие экосистемы инноваций: а) доступ
к талантам и капиталу, б) сотрудничество между
университетами и бизнесом), в) выход к
потребителю (новые цифровые
масштабируемые продукты и услуги)?
▪ В рейтинге собрали все эти данные и оценили
экономики по двум показателям: текущее
состояние цифровизации в стране и ее скорость
(измеренная как прирост баллов рейтинга за 12
лет — с 2008-го по 2019-й)
76

77.

ИТ – технологии цифровой
трансформации
Бизнес
Информация
, SW
Бизнес
ИС
ИТ
HW
Стратегический
уровень
Структурный
уровень
Компании
цифрового
бизнеса
Платформенная
экономика.
Платформенные
компании
Бизнес-модель
Операции
Экономика цифровых
экосистем.
Компании – цифровые
экосистемы
Постиндустриальное
общество и личность

78.

78
Компании цифрового
бизнеса

79.

79
Компания цифрового бизнеса
▪ Цифровая компания - продукция и услуги, процессы (как
▪
клиентоориентированные, так и внутренние) должны быть
переведены в цифровую форму и получить цифровые
интерфейсы
Трехуровневая архитектура цифровой компании (Gartner)
⚫
Система поддержки учета (System of Record) - ERP/CRM
⚫
Система поддержки уникальных процессов (System of
Differentiation). Процессное управление, BPMS (Business
Process Management Suite)
⚫
Система поддержки инновационных проектов (System of
Innovation). Концепция кейс-менеджмента и SW класса
ACM (Adaptive Case Management)

80.

Компания цифрового бизнеса.
Уровень транзакционных ИС
▪
Менеджмент и транзакционные корпоративные ИС
⚫
Попытка уменьшить число хаотических процессов,
превратив их в описанные процессы
⚫
Транзакционные ИС (MRPII/ERP, SCM, CRM)
⚫
Функционально-ориентированные ИС (APICS, стандарты
рекомендаций по управлению MRPII/ERP)
⚫
Процессно-ориентированные ИС (Workflow, BPM)
⚫
Проектно-ориентированные ИС (PMI BOK, PPM, EPM)
⚫
Регламентация и сертификация по ISO
⚫
Однократная оптимизация или автоматизация с помощью
ERP-системы

81.

Компания цифрового бизнеса.
Уровень бизнес-процессов
▪
Процессное управление и корпоративные ИС
⚫
Полный контроль и совершенствование бизнес-процессов
⚫
ИС класса BPMS (Business Process Management Suite)
⚫
ABPMP (Международная ассоциация BPMпрофессионалов)
⚫
«Свод знаний по управлению бизнес-процессами» (BPM
Common Body of Knowledge, BPM CBOK)
⚫
Замкнутый цикл управление изменениями бизнеспроцесса: от (пере)проектирования через исполнение и
мониторинг к постановке новых целевых уровней
эффективности

82.

Компания цифрового бизнеса.
Уровень проектов и знаний
▪
▪
Кейс - менеджмент и корпоративные ИС
⚫
Интеллектуальная компонента в менеджменте, концепция кейсменеджмента
⚫
Работа является неповторяющейся (в отличие от) и непредсказуемой (в
отличие от проекта, в котором план-график составляется от начала до
завершения, и который не предусматривает развилок)
⚫
ИС класса ACM (Adaptive Case Management)
Системы Knowledge Management

83.

83
Компания цифрового бизнеса
▪
Единая технологическая платформа, обеспечивающая поддержку всех
разновидностей совместной работы: процессов, проектов, кейсов,
поручений
▪
Интероперабельность (способность, например, вызывать процессы из
кейсов и наоборот)
▪
Единая архитектура (полная карта бизнес-способностей,
отранслированных на конкретные функции ERP, процессы, проекты или
кейсы)
▪
Использование событийно-зависимых систем -- постоянное
распознавание и использование возможностей, для чего нужна
непрерывная регистрация бизнес-событий, таких как выполнение договора
поставки, приземление самолета и т. п. С помощью брокеров событий,
технологий Интернета вещей, облаков, блокчейна, «умных» контрактов,
анализа данных в памяти и искусственного интеллекта события можно
будет распознавать быстрее и анализировать подробнее, и принимать
решения в режиме реального времени, адекватно реагируя на события
▪
Единая среда социального взаимодействия на работе

84.

84
Компания цифрового бизнеса
▪
Адаптивная архитектура безопасности. Непрерывная адаптивная
оценка риска и надежности (continuous adaptive risk and trust
assessment, CARTA)
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
Инфраструктура безопасности должна быть целиком адаптивной,
способной к работе на скорости цифрового бизнеса
Безопасность сети
Управление уязвимостями
Защита устройств
Мониторинг
Защита контента

85.

85
Компания цифрового бизнеса

86.

86
Цифровое ядро компании и технологии
цифровой трансформации
Облачные
вычисления
(Cloud
computing)
API
Социальные
сети и
социальные
ресурсы в
Internet
Аналитика
«больших
данных» (Big
Data
Analytics
Мобильные
устройства
и
мобильные
приложения
Интернет
вещей
(Internet of
Things)
……
Интернет
всего
(Internet of
Everything)
……
Туманные
вычисления
Квантовые
технологии
Цифровое ядро
Blockchain
API
Человекомашинное
взаимодействие
Виртуальная и
дополненная
реальности
Цифровой
двойник
Искусственный
интеллект и
машинное
обучение

87.

87
Компании цифрового бизнеса
Data driven
company
Приложения для
бизнеса на базе AI& ML,
Digital twin, NLP
Новые индустриальные платформы Industry 4.0
Smart Factory
Maker economy
Robotic Process Automation
…..
+ умные контракты
+ криптовалюты
Децентрализованные
автономные системы
Консорциумы для
финансовых потоков
Краудфандинг
Краудлендинг
…..

88.

88
Data-driven компании
▪
▪
Data-driven компании (дата-ориентированные компании)
Стратегия:
⚫
⚫
▪
Как начать работать с большими данными
Какая именно проблема в компании связана с большими данными
и как ее решить
Трансформация работы компании
⚫
⚫
⚫
Реализация аналитики, нацеленной на будущее: «Почему?», «Кто?» и
«Что дальше?» - возможность на основе аналитики прогнозировать,
оптимизировать и моделировать сценарии «что если»
Перестройка некоторых бизнес-процессов, толчком к которой послужит
информация, полученная с помощью Big Data
Появление новых инвестиций: расходы на накопление данных, расходы
на извлечение информации из накопленных и формирование
специальных средств анализа

89.

Основные компоненты Data-driven
компании
89
Взаимопомощь и совместная работа, вовлеченность
всех, открытость, непредвзятость
Наличие ответственных за данные и за анализ
данных
Принятие решений на основе анализа данных,
исследовательское мышление, опора на факты,
нет власти авторитетов
Аналитика как основной инструмент
управления компанией
Подбор персонала с аналитическим
мышлением, обучение навыкам анализа
информации
Качественные данные, управление данными
Источник:Wayne Eckerson «Secrets of Analytical Leaders»

90.

90
Data-driven компании. Данные
▪
Данные – задача всех сотрудников. Новый взгляд на данные
⚫
⚫
⚫
Данные – ценный актив
Цели
Источники данных. Собираем как можно больше данных для текущего и
будущего анализа
▪
▪
▪
⚫
Качество данных
▪
▪
▪
▪
▪
⚫
▪
⚫
⚫
Целостность и полнота
Консистентность (непротиворечивость)
Точность
Корректность
Актуальность
Процедуры сбора, хранения и обработки
▪
▪
⚫
Множество источников
Данные проходят через «множество рук»
Каждый из источников данных имеет собственную систему их «очистки»,
противоречия и проблемы с консолидацией
Создайте регламент внесения информации для всех сотрудников
Автоматизированная процедура внесения информации, чтобы обеспечить единую
интеграцию для всех поставщиков данных
Стандарты обеспечения интеграции данных
Технологии для сбора, хранения, анализа и доступности данных
Доступность данных
…..

91.

91
Data-driven компании. Процедуры
▪
▪
▪
Изменение организационной структуры: подразделения, занимающиеся
Big Data
Проекты, планы, процедуры, модели, метрики
Изменение процедур принятия решений
⚫
⚫
Анализ данных в основе всех решений
Цикл реализации анализа данных
Следующая итерация анализа
Данные
Отчеты и
панели
индикаторов
Анализ - идеи и
рекомендации
для принятия
решений
Применение
результатов
анализа.
Изменения в
бизнесе
Ценность
для бизнеса.
Оценка
результатов
изменений

92.

Data-driven компании.
Корпоративная культура
▪
Изменение корпоративной культуры
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
Анализ данных – общее дело всех сотрудников
Команды специалистов и обычные сотрудники. Роль «авторитетов»
Кросс-культурные и междисциплинарные аспекты анализа данных
Подбор персонала и обучение сотрудников адекватному отношению к
большим данным и их грамотной интерпретации
Привычка задавать много вопросов о данных и аналитикам данных
Принятие решений на основе анализа данных. Роль интуиции в
принятии решений: сочетание грамотной аналитики и развитой
бизнес-интуиции
Поощрение изменений. Высокая культура A/B-тестирования (гипотеза,
метрика, А-группа, В-группа, тестирование)
92

93.

Типы команд Big Data на
российском рынке
93
Источник: https://antirabstvo.ru/zapis-master-klassa-o-big-data/

94.

94
Компании цифрового бизнеса
Data driven
company
Новые индустриальные платформы Industry 4.0
Smart Factory
Maker economy
Robotic Process Automation
…..

95.

Концепция «Industry 4.0» и
цифровые технологии
95
▪ Технологии в области работы с данными
▪
▪
▪
▪
▪
(искусственный интеллект, туманные
вычисления, суперкомпьютерные
технологии, технологии идентификации,
моделирование, технологии блокчейна,
нейронные сети, облачные вычисления, и
т.д.)
Киберфизические системы,
коммунифицирующие роботы, новая
автоматизация на основе компьютерноинтегрированных систем
Аддитивные технологии и аддитивное
производство, 3D принтеры
Интернет вещей, коммуникации М2М
(машина – машина), технологии
индустриального Интернета вещей
Новые принципы проектирования
(ориентированные услуги, модульность,
параметрический дизайн,
персонализированные продукты, и т.д.),
оперативная совместимость и
децентрализация, виртуализация,
накопление и анализ данных в реальном
времени, и т.п.
…...
источник: www.pwc.com/industry40

96.

96
Концепция «Industry 4.0». Роль IoT
Расходы на IoT
по отраслям
IoT-решения в цифрах:
мировой рынок
Количество подключенных
устройств
▪ 6,4 мрд в 2016 году
▪ 21 мрд в 2020 году
Объем рынка
▪ $300 мрд в 2020 году
Gartner
Выгода от внедрения
▪ До $11 трлн в 2020 году
McKinsey
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

97.

97
Компании цифрового бизнеса
Data driven
company
Новые индустриальные платформы Industry 4.0
Smart Factory
Maker economy
Robotic Process Automation
…..
Бизнес-модели на
основе облачных
вычислений (Cloud
computing)

98.

98
Компании цифрового бизнеса
Data driven
company
Новые индустриальные платформы
Industry 4.0
Smart Factory
Maker economy
Robotic Process Automation
…..
Бизнес-модели на
основе облачных
вычислений (Cloud
computing)
+ умные контракты
+ криптовалюты
Децентрализованные
автономные системы
Консорциумы для
финансовых потоков
Краудфандинг
Краудлендинг
…..

99.

99
Компании цифрового бизнеса
Data driven
company
Приложения для бизнеса
на базе AI& ML, Digital
twin, NLP
Новые индустриальные платформы
Industry 4.0
Smart Factory
Maker economy
Robotic Process Automation
…..
Бизнес-модели на
основе облачных
вычислений (Cloud
computing)
+ умные контракты
+ криптовалюты
Децентрализованные
автономные системы
Консорциумы для
финансовых потоков
Краудфандинг
Краудлендинг
…..

100.

100
Технологии
цифровой
трансформации

101.

Социальные сети и социальные
ресурсы в Internet
▪
▪
Web 1.0, Web 2.0. Новая среда коллективной работы
▪
Социальная сеть — социальная структура, состоящая из группы
узлов, которыми являются социальные объекты (общность,
социальная группа, человек, личность, индивид)
▪
Социальное программное обеспечение обеспечивает пользователям
возможность взаимодействовать и обмениваться данными
Социальная сеть — платформа, онлайн-сервис и веб-сайт,
предназначенные для построения, отражения и организации
социальных взаимоотношений в Интернете
⚫
Коммуникационные инструменты применяются для записи, хранения и
представления данных в текстовом виде, и в аудио- и видеоформатах
⚫
Интерактивные инструменты применяются для поддержки
опосредованного данными (различных медиаформатов) взаимодействия
в режиме реального времени между отдельными пользователями и их
группами
101

102.

Социальные сети и
социальные ресурсы в Internet
▪
Источник информации. Пользователи добровольно
публикуют информацию о себе, своих взглядах, интересах,
предпочтениях, и т.п.
▪
Маркетинг в социальных сетях
Пожизненное сопровождение клиента (Customer Lifecycle
Value)
Поиск клиентов и формирование для них
клиенториентированных предложений
Интегрирование управление маркетингом (Integrated Marketing
Management): источник информации о клиенте –
непрерывность отношений и интеграция процесса маркетинга
Возможность работы с группами пользователей
▪
Internet и социальные сети стали самыми оперативными и
основными источниками информации для работодателей,
служб развития, безопасности, маркетинга, управления
персоналом, аналитиков, родственников, налоговиков,
коллекторских агентств, преступников, ….. Пользователи
сетей – товар
▪
▪
Потеря конфиденциальности, цифровые следы повсюду
▪
«Социальные сети – это уже не модно»
Снижение эмоциональной реакции человека на
происходящее

103.

Социальные сети и
социальные ресурсы в Internet

104.

Мобильные устройства и
мобильные приложения
▪
104
Цифровой интерфейс к людям, прямой доступ к услугам
Web 1.0
Контент и задачи по обеспечению его жизненного цикла
Доступ к контенту, поисковые машины
Социальная платформа с приложениями, обеспечивающими интерактивность,
мгновенный обмен информацией и сотрудничество
Web 2.0
Совместное создание контента
Эндрю Макафи. SLATES (Search, Link, Authoring, Tags, Extension, Signal)
Дайон Хинчклифф. FLATNESSES (Freeform, Links, Authorship, Tagging, Network
Oriented, Extensions, Search, Social, Emergence, Signals)
«Мобилизация» интернета. Персонификация информации. Потеря
конфиденциальности
Web 3.0
Облачные технологии, мобильные сервисы: масштабирование, простота,
надежность доступа
Семантические технологии, обеспечивающие интеллектуальность
информации и ее доступность с разных мобильных устройств. Семантическая
паутина
Web 4.0
Интернет всего. Smart – технологии везде

105.

Аналитика «больших данных» (Big
Data Analytics)
▪
Аналитика больших данных ( Big Data) — совокупность подходов,
инструментов и методов обработки структурированных и
неструктурированных данных огромных объёмов и значительного
многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов,
эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по
многочисленным узлам вычислительной сети, сформировавшихся в
конце 2000-х годов, альтернативных традиционным системам
управления базами данных и решениям класса Business Intelligence
▪
Big Data - методы обработки данных, которые позволяют
распредёленно обрабатывать информацию
▪
Libratory = Library + laboratory. Возможность хранения и повторной
обработки ранее измеренных и обработанных данных
105

106.

Аналитика «больших данных» (Big
Data Analytics)
Данные: большие
массивы цифровых
структурированных и
неструктурированных
данных
=
Технологии: возможность
хранить и обрабатывать
практически
неограниченные объемы
данных любой структуры
106
Аналитика и
Машинное обучение:
выявление скрытых
зависимостей на
основе анализа всего
объема данных
Открываются новые закономерности и
возможности для бизнеса

107.

Аналитика «больших данных» (Big
Data Analytics)
▪ Big Data – технология в области аппаратного и программного
обеспечения, которая объединяет, организует, управляет и
анализирует данные, характеризующиеся «Четырьмя V»
(Forrester)
▪ Определяющие характеристик для больших данных - «8V»
⚫
Величина физического объёма (Volume)
⚫
Скорость прироста и необходимость высокоскоростной обработки и
получения результатов (Velocity)
⚫
Многообразие (Variety) - возможность одновременной обработки
различных типов структурированных и полуструктурированных данных
⚫
Достоверность данных (Veracity)
⚫
Ценность (Value)
⚫
Жизнеспособность (Viability)
⚫
Переменчивость (Variability)
⚫
Визуализация (Visualization)
107

108.

Аналитика «больших данных» (Big
Data Analytics). Источники данных
▪
Каждая организация и каждый человек, все их действия создают
данные (оставляют цифровые следы)
▪
Рост возможностей по хранению и обработке данных
▪
Среды обнаружения больших данных
1. Данные, генерируемые человеком
⚫
Информация из сферы государственного управления, информация
финансового мониторинга
⚫
Информация коммерческого сектора экономики
⚫
Сообщения в социальных сетях
⚫
Поисковые запросы в сети интернет
⚫
Текстовые сообщения
⚫
…..
108

109.

Аналитика «больших данных» (Big
Data Analytics). Источники данных
2. Данные, генерируемые в результате выполнения различных
процессов и работы информационных систем
⚫
Интернет-магазины
⚫
Биллинговые системы
⚫
Выполнение бизнес-процессов
⚫
Работа web-сайтов
⚫
Корпоративные информационные системы (ERP, CRM, …)
⚫
…..
3. Данные, генерируемые различными устройствами
⚫
Радиочастотные идентификаторы (RFID)
Регистраторы информации, датчики и сенсорные устройства различной природы
Авиационные радары
⚫
Логи поведения пользователей в Internet
⚫
Internet of Things
⚫
Потоки данных о местонахождении абонентов сетей сотовой связи
⚫
GPS-сигналы от автомобилей
⚫
Устройства аудио- и видеорегистрации
⚫
Метеорологические данные, данные дистанционного зондирования Земли
⚫
…..
⚫
⚫
109

110.

Какими данными о человеке располагают
крупнейшие в США брокеры данных
110
Источник: Исследование «Corporate Surveillance in Everyday Life», июнь 2017

111.

111
Принципы работы с Big Data
▪
Горизонтальная масштабируемость- любая
система, которая подразумевает обработку больших
данных, должна быть расширяемой
▪ Отказоустойчивость – компенсация возможных
сбоев оборудования
▪
Локальность данных – возможность обработки
данных по месту расположения
▪
Алгоритмы
⚫
Real time data stream processing
⚫
Batch processing (map reduce)

112.

Big Data Analytics. Методы и
техники анализа
▪
Поиск скрытых закономерностей и обучение ассоциативным правилам (association rule
learning)
▪
Классификация (методы категоризации новых данных на основе принципов, ранее
применённых к уже наличествующим данным) - кластерный анализ, регрессионный анализ
▪
Смешение и интеграция данных (data fusion and integration) — набор техник, позволяющих
интегрировать разнородные данные из разнообразных источников для возможности
глубинного анализа - цифровая обработка сигналов, обработка естественного языка
(компьютерный анализ и синтез естественных языков), .....
▪
Машинное обучение - построение алгоритмов, способных к обучению
▪
Нейронные сети, оптимизация, распознавание образов, прогнозная аналитика,
имитационное моделирование, анализ временных рядов, методы предиктивной аналитики,
…..
▪
Пространственный анализ (spatial analysis) — класс методов, использующих
топологическую, геометрическую и географическую информацию, извлекаемую из данных
▪
Методы визуализации аналитических данных — представление информации в виде
рисунков, диаграмм, с использованием интерактивных возможностей и анимации как для
получения результатов, так и для использования в качестве исходных данных для
дальнейшего анализа
112

113.

113
Big Data Analytics. Технологии
▪
Решение проблемы масштабируемости и параллельной обработки больших
объёмов данных. Аnalytical Data Mart (ADM), In-Database Analytics
▪
NoSQL (not only SQL - ряд подходов, направленных на реализацию хранилищ
баз данных, имеющих существенные отличия от моделей, используемых в
традиционных реляционных СУБД с доступом к данным средствами языка SQL
(Structured Query Language). Средства массово-параллельной обработки
неопределённо структурированных данных
▪
MapReduce — модель распределённых вычислений, используемая для
параллельных вычислений над очень большими наборами данных в группе
компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи,
представляющих с точки зрения пользователя единый аппаратный ресурс
(компьютерных кластерах)
▪
Hadoop — свободно распространяемый набор программных каркасов, библиотек
и программных платформ для разработки и выполнения распределённых
программ, работающих на кластерах из множества узлов
▪
Аппаратно-программные комплексы, предоставляющих предконфигурированные
решения для обработки больших данных; аппаратные решения для
аналитической обработки данных в оперативной памяти; аппаратные решения
системы хранения данных, напрямую присоединённых к узлам

114.

Big Data Analytics. Аппаратные
решения
▪ Центры обработки данных для массово-параллельной
обработки данных -предконфигурированные аппаратнопрограммные комплексы (Aster MapReduce appliance (Teradata),
Oracle Big Data appliance, Greenplum appliance (EMC))
▪ Аппаратные решения для аналитической обработки в
оперативной памяти (SAP Hana, Exalytics (Oracle) оперативной
памяти одного узла ограничиваются несколькими терабайтами.
▪ Аппаратно-программные комплексы на основе реляционных
СУБД — Netezza, Teradata, Exadata
▪ Аппаратные решения DAS (Системы хранения данных,
напрямую присоединённых к узлам)
▪ …..
114

115.

Технологии, размер данных и
ожидаемый результат от их обработки
115
Соотнесение для Big Data технологии и размера данных с результатом,
который ждут от обработки данных
▪ Быстрые Данные (Fast Data), терабайты. В результате обработки
данных не предполагается получение новых знаний, ее результаты
соотносятся с априорными знаниями и позволяют судить о том, как
протекают те или иные процессы, лучше и детальнее увидеть
происходящее, подтвердить или отвергнуть какие-то гипотезы.
▪ Большая Аналитика (Big Analytics), петабайты. Преобразование
зафиксированной в данных информации в новое знание. Обучение с
«учителем».
▪ Глубокое Проникновение (Deep Insight), глубинное обучение (Deep
Learning), экзабайты, зеттабайты. Обучение «без учителя» и
использование современных методов аналитики, а также различные
способы визуализации. На этом уровне возможно обнаружение знаний
и закономерностей, априорно неизвестных. По сути, речь здесь идет о
способах идентификации системы связей между событиями
Источник: Д.Хинчклифа (Web 2.0 Journal)

116.

116
Big Data: процесс
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Формирование набора необходимых данных для
решения задачи
Сбор, обработка и очистка данных
Обработка и очистка данных
Моделирование
Презентация и интерпретация результатов
Применение полученных результатов

117.

Популярность методологий
анализа данных
117
Источник: kdnuggets.com

118.

118
Методология CRIPS-DM
▪
▪
▪
▪
▪
CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – стандарт,
описывающий общие процессы и подходы к аналитике данных,
используемые в промышленных data-mining проектах независимо от
конкретной задачи и индустрии. Это методология управления
проектами интеллектуального анализа данных
CRISP-DM является обобщением опыта более 200 компаний, имеющих
опыт реализации data-mining проектов
Возможность уделить внимание бизнес-целям компании. Это
позволяет руководству воспринимать проекты по анализу данных не
как «песочницу» для экспериментов, а как полноценный элемент
бизнес-процессов компании
Детальное документирование каждого шага. Хорошо
задокументированный процесс позволяет менеджменту лучше
понимать суть проекта, а аналитикам – больше влиять на принятие
решений
CRISP-DM интегрирована в ряд программных продуктов (например, в
IBM SPSS Modeler)

119.

119
CRISP – DM: этапы реализации
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Понимание бизнеса
(Business
Understanding)
Понимание данных
(Data Understanding)
Подготовка данных
(Data Preparation)
Построение модели
(Modeling)
Оценка
эффективности
(Evaluation)
Развертывание
(Deployment)
Источник: http://www.machinelearning.ru/wiki

120.

Роли специалистов в Big Data
команде
120
• Математика:
статистика, машинное
обучение, оптимизация,
…
• Программирование: R,
Python, …
• Визуализация данных
• Business sense понимание бизнес,
предметной области
• Business sense - понимание
бизнес, предметной области
• Базовые навыки аналитика
• Юридические ограничения
применения Big Data
Источник: https://antirabstvo.ru/zapis-master-klassa-o-big-data/

121.

121
Функции директора по данным
▪ Директор по данным (Chief Data Officer, CDO), директор
▪
по аналитике (Chief Analytics Officer, CAO), директор по анализу
данных (Chief Data Analytics Officer, CDAO), …
Четыре этапа развития функций CDO (Gartner):
⚫
⚫
⚫
⚫
CDO 1.0 — управление данными и соблюдением требований
регуляторов (2000 г.)
CDO 2.0 — аналитика (2010 г.)
CDO 3.0 — трансформация бизнеса (2014 или 2015 г.)
CDO 4.0 — управление продуктами с ответственностью
за прибыли и убытки (2019 г.)
▪ CDO в качестве предпринимателя
⚫
⚫
Данные и аналитика как сервис в компании
Идентификация и налаживание управляемых данными
направлений бизнеса, которые расширяют основной бизнес или
дополняют его
Источник: https://www.itweek.ru/bigdata/article/detail.php?ID=209650

122.

122
Этические проблемы Big Data
▪ Необходимо продумывать возможные проблемы использования
▪
▪
больших данных
Gartner: около половины всех этических нарушений в бизнесе
будет связано с использование анализа больших данных
Риски для компаний бездумного использования имеющихся
больших данных
⚫
⚫
⚫
⚫
Репутационные потери
Растрата ресурсов
Ослабление конкурентоспособности
Юридические санкции
▪ Европа: Закон о защите персональных данных граждан в эпоху
▪
Big Data. Принят Европейским Парламентом 14 апреля 2016
года
Россия: нет регламентаций применения анализа больших
данных

123.

123
Основные проблемы с данными в
компании в эпоху Big Data
▪ Данные должны быть доступны, открыты для обнаружения,
очищены и консолидированы. В реальности данные образуются
в неочищенном и разрозненном виде, многие рассматривают
это исходное состояние как дефект, требующий исправления
▪ Многообразие источников данных внутри предприятия
▪ Объединение и сопоставление данных, поступающих с высокой
частотой, с контекстом
▪ Работа с «озером» (или «болотом») данных
▪ Обеспечение консистентности данных, ссылочной целостности
и непрерывного последующего использования
▪ Новые инструменты и навыки для удовлетворения новых
потребностей
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

124.

Аналитика «больших данных».
Приложения
▪ Обработка неструктурированных данных, решение
нетривиальных задач для менеджмента – менеджмент на
основе больших данных (Data-Driven Management)
▪ Прогнозная, или предиктивная (Predictive Analysis) аналитика
▪ Обнаружение новых шаблонов и моделей поведения клиентов,
новых рычагов влияния
▪ Интегрирование управление маркетингом (Integrated Marketing
Management): обработка неструктурированных данных –
непрерывность отношений и интеграция процесса маркетинга
▪ Системы поддержки принятия решений
124

125.

Аналитика «больших данных».
Приложения
▪ Размещение коммерческих объектов (отделений банков,
ресторанов, магазинов, и т.п.)
▪
▪
▪
▪
Аналитика по клиентам, рекомендательные системы товаров
Деятельность оценщиков
Персонализация и разработка новых сервисов
Управление оборудованием. Прогнозирование выхода из строя
оборудования
▪ Управление персоналом (отбор кандидатов, предсказание
увольнения, …)
▪ Генетические исследования, персонифицированная медицина
▪ Оценка благонадежности заемщика на основе источников
косвенной и неструктурированной информации
▪ …..
125

126.

Аналитика «больших данных».
Приложения
▪ В 2013 году руководители статистических служб Европейского
союза подписали Схевенингенский меморандум об изучении
возможностей интеграции больших данных в систему
официальной статистики
▪ Некоторые страны Европы начали использовать возможности
новых источников данных для официальной статистики. При
расчете инфляции используются сканированные данные по
продажам (Швейцария, Норвегия, Швеция, Бельгия, Португалия,
Нидерланды). Для этой же цели используют сайты интернетмагазинов (Великобритания, Италия)
▪ С 2014 года, функционирует Глобальная рабочая группа по
использованию Больших данных для формирования
официальной статистики (Global Working Group on Big Data for
Official Statistics), созданная Статистической комиссией ООН
126

127.

Индекс потенциала применения
технологии Big Data
127
Источник: https://compress.ru/article.aspx?id=22725

128.

128
Рынок решений для Big Data
▪
Системы поддержки принятия решений с пользовательским интерфейсом
⚫
⚫
▪
Системы аналитической обработки данных и выявления закономерностей
⚫
⚫
⚫
⚫
▪
Приложения для офлайновой обработки или онлайновой обработки по
запросу
Средства выявления закономерностей в данных
Приложения для различных отраслей (решения для розничной торговли,
оптимизации транспортных потоков и т.п.)
Приложения для анализа различных типов данных для анализа (текстовые,
аудио, видео, сетевые структуры, и т.п.)
Системы организации и управления данными
⚫
⚫
▪
Системы поддержки принятия решений в транзакционных и проектных
управленческих задачах
Приложения для анализа по запросу
Программное обеспечение для подготовки и обработки всех видов
структурированных и неструктурированных данных для анализа
NoSQL - решения
ИТ – инфраструктура для систем Big Data
⚫
⚫
⚫
Стандартные серверы, сети, гипервизоры, кластерное ПО
Облачная инфраструктура
Специализированное SW и HW

129.

Облачные вычисления (Cloud
computing)
▪ Облачные вычисления (cloud computing) — модель
обеспечения удобного сетевого доступа по требованию к
некоторому общему фонду конфигурируемых вычислительных
ресурсов (например, сетям передачи данных, серверам,
устройствам хранения данных, приложениям и сервисам — как
вместе, так и по отдельности), которые могут быть оперативно
предоставлены и освобождены с минимальными
эксплуатационными затратами или обращениями к провайдеру
129

130.

Обязательные характеристики
облачных вычислений
130
▪
Самообслуживание по требованию (self service on demand) —
потребитель самостоятельно определяет и изменяет вычислительные
потребности, такие как серверное время, скорости доступа и обработки
данных, объём хранимых данных без взаимодействия с
представителем поставщика услуг;
▪
Универсальный доступ по сети — услуги доступны потребителям
по сети передачи данных вне зависимости от используемого
терминального устройства
▪
Эластичность — услуги могут быть предоставлены, расширены,
сужены в любой момент времени, без дополнительных издержек на
взаимодействие с поставщиком, как правило, в автоматическом режиме
▪
Учёт потребления — поставщик услуг автоматически исчисляет
потреблённые ресурсы на определённом уровне абстракции
(например, объём хранимых данных, пропускная способность,
количество пользователей, количество транзакций), и на основе этих
данных оценивает объём предоставленных потребителям услуг

131.

Обязательные характеристики
облачных вычислений
131
▪ Объединение ресурсов (resource pooling) — поставщик услуг
объединяет ресурсы для обслуживания большого числа
потребителей в единый пул для динамического
перераспределения мощностей между потребителями в
условиях постоянного изменения спроса на мощности
⚫
⚫
Потребители контролируют только основные параметры услуги
(например, объём данных, скорость доступа), но фактическое
распределение ресурсов, предоставляемых потребителю,
осуществляет поставщик
В некоторых случаях потребители могут управлять некоторыми
физическими параметрами перераспределения, например,
указывать желаемый центр обработки данных из соображений
географической близости
Источник: The National Institute of Standards and Technology, NIST

132.

Облачные вычисления. Модели
обслуживания
▪
132
Программное обеспечение как услуга (SaaS, Software-as-aService) — модель, в которой потребителю предоставляется
возможность использования прикладного программного обеспечения
провайдера, работающего в облачной инфраструктуре и доступного из
различных клиентских устройств или посредством тонкого клиента или
посредством интерфейса программы
⚫
Контроль и управление основной физической и виртуальной
инфраструктурой облака, в том числе сети, серверов, операционных
систем, хранения, или даже индивидуальных возможностей приложения
(за исключением ограниченного набора пользовательских настроек
конфигурации приложения) осуществляется облачным провайдером

133.

Облачные вычисления. Модели
обслуживания
▪
Платформа как услуга (PaaS, Platform-as-a-Service) — модель, когда
потребителю предоставляется возможность использования облачной
инфраструктуры для размещения базового программного обеспечения
для последующего размещения на нём новых или существующих
приложений (собственных, разработанных на заказ или приобретённых
тиражируемых приложений)
⚫
⚫
В состав таких платформ входят инструментальные средства создания,
тестирования и выполнения прикладного программного обеспечения —
системы управления базами данных, связующее программное
обеспечение, среды исполнения языков программирования —
предоставляемые облачным провайдером
Контроль и управление основной физической и виртуальной
инфраструктурой облака, в том числе сети, серверов, операционных
систем, хранения осуществляется облачным провайдером, за
исключением разработанных или установленных приложений, а также,
по возможности, параметров конфигурации среды (платформы)
133

134.

Облачные вычисления. Модели
обслуживания
▪
134
Инфраструктура как услуга (IaaS, Infrastructure-as-a-Service)
предоставляется как возможность использования облачной
инфраструктуры для самостоятельного управления ресурсами
обработки, хранения, сетями и другими фундаментальными
вычислительными ресурсами
⚫
⚫
⚫
Потребитель может устанавливать и запускать произвольное
программное обеспечение, которое может включать в себя
операционные системы, платформенное и прикладное программное
обеспечение
Потребитель может контролировать операционные системы,
виртуальные системы хранения данных и установленные приложения, а
также обладать ограниченным контролем за набором доступных
сетевых сервисов
Контроль и управление основной физической и виртуальной
инфраструктурой облака, в том числе сети, серверов, типов
используемых операционных систем, систем хранения осуществляется
облачным провайдером

135.

135
Модели облачных сервисов
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

136.

Облачные вычисления (Cloud
computing). Технологии провайдера
▪
▪
▪
▪
▪
136
Специализированное связующее программное обеспечение,
обеспечивающее мониторинг состояния оборудования и программ,
балансировку нагрузки, обеспечение ресурсов для решения задачи
Портал самообслуживания – инструмент, посредством которого
пользователь может заказать для себя заранее предопределенный
сервис с потенциальным уточнением деталей конфигурации, изменить
параметры ранее заказанного сервиса или отказаться от него
Каталог сервисов – список доступных пользователю сервисов и
связанные с каждым из сервисов шаблоны их создания, то есть
правила, по которым средства автоматизации будут данный сервис
конфигурировать на реальном оборудовании и программном
обеспечении
Оркестратор – механизм, выполняющий последовательность операций,
определенных в шаблоне для каждого сервиса
Система тарификации и выставления счетов (биллинга) – механизм,
определяющий объем потреблённых пользователем ресурсов и
соотнесение с пользователем соответствующих финансовых затрат

137.

Облачные вычисления (Cloud
computing). Реализация для бизнеса
▪
Преодоления барьеров длительного времени построения и ввода в
эксплуатацию крупных объектов инфраструктуры информационных
технологий и высокой их первоначальной стоимости
▪
▪
▪
Скорость получения информации и услуги
▪
Снижение капитальные затрат на SW и HW. Переход от капитальных
затрат к операционным
▪
Возможная стратегическая зависимость от провайдера, ненадежность
стратегической информации
▪
▪
Проблема создания неконтролируемых данных
Быстрое масштабирование
Увеличивается способность потребителей гибко реагировать на
требования рынка на увеличение спроса на вычислительные мощности
и программные продукты
Риски увеличения стоимости ошибок провайдера и утечек информации
137

138.

138
Интернет вещей (Internet of Things)
▪
Интернет вещей (Internet of Things, IoT) —
концепция вычислительной сети физических
объектов («вещей»), оснащённых встроенными
технологиями для взаимодействия друг с
другом или с внешней средой,
рассматривающая организацию таких сетей как
явление, способное перестроить экономические
и общественные процессы, исключающее из
части действий и операций необходимость
участия человека
▪
Плюсы. Интернет вещей– это компьютерная сеть, соединяющая окружающие
вас объекты. Постоянное сопровождение повседневных действий человека.
Интерфейс ко всему
▪
▪
Минусы. Утечка данных. Навязчивость
Базовые технологии
• Средства идентификации
• Средства автоматической идентификации (RFID, штрих-коды, Data Matrix, QRкоды, ..)
• Средства определения местонахождения в режиме реального времени
• Адресное пространство (MAC-адрес, протокол IPv6)

139.

139
Интернет вещей (Internet of Things)
▪
Базовые технологии
Средства измерения
Датчики в интернет устройствах, интеллектуальные счетчики, …
Средства передачи данных
Беспроводные вычислительные сети
PLC — технологии построения сетей передачи данных по линиям
электропередачи
…
Программно-определяемая сеть или программноконфигурируемая сеть (software-defined networking, SDN) — сеть
передачи данных, в которой уровень управления сетью отделён от
устройств передачи данных и реализуется программно
Средства обработки данных
Облачные вычисления
Межмашинное взаимодействие (машинно-машинное
взаимодействие, Machine-to-Machine, M2M)
▪ Безопасность

140.

Интернет вещей (Internet of Things).
Влияние на бизнес
▪
▪
Трансформация производственной цепочки
▪
▪
Переосмысление границ отрасли
Изменение процесса создания, поддержки
и использования продуктов
Влияние на бизнес-модели. Продукты IoT изменят
не только конкуренцию, но и саму природу компаниипроизводителя, ее работу и структуру
140

141.

141
Blockchain
▪
«Blockchain – это вечный цифровой распределённый журнал
экономических транзакций, который может быть запрограммирован для
записи не только финансовых операций, но и практически всего, что
имеет ценность». Дон и Алекс Тэпскотт (Don & Alex Tapscott), авторы
“Революция блокчейна” (2016 г.)
▪
«Blockchain действительно представляет собой механизм,
обеспечивающий высшую степень учета и идентификации. Больше не
будет пропущенных транзакций, ошибок человека или машины, или
даже изменений, сделанных без согласия вовлеченных сторон. А
наиболее важно то, что block chain помогает гарантировать законность
транзакции путем записи её не только в главном реестре, а в
распределённой системе реестров, связанных через защищенный
механизм проверки». Ian Khan, TEDx спикер, техно-футуролог

142.

142
Блокчейн: основные идеи
▪
▪
Хранение и передача информации - база данных
⚫
Информация, хранящаяся в blockchain существует как общая и
постоянно сверяемая база данных
⚫
Изменение любой единицы информации в blockchain требует
использования гигантской вычислительной мощности, чтобы подменить
информацию во всей сети
Прозрачность - свободный публичный доступ для собственных
пользователей
⚫
Данные внедрены в сеть в целом, и они по определению являются
публичными и проверяемыми
▪
Идентификация пользователей - шифрованные безопасные методы
идентификации
▪
Безопасность - наличие устойчивого к атакам механизма защиты
⚫
Не существует централизованной версии этой информации, которую бы
мог повредить хакер
⚫
Не имеет единой точки отказа

143.

143
Блокчейн: основные идеи
▪ Отсутствие посредника - распределение между участниками
⚫
⚫
▪
База данных blockchain не хранится в каком-то единственном месте.
Копии хранятся на миллионах компьютеров одновременно, и ее данные
доступны для всех желающих в Интернете
Не может контролироваться кем-то одним
Технология Blockchain
⚫
Все данные объединяются с помощью математических алгоритмов в
блоки, а последние образуют цепочку. Каждый блок содержит хэш
предыдущего. Эта цепочка начинается от первого блока в системе и
действует до последнего. Редактировать информацию, которая
находится в сети длительное время, непрактично. Нужно переписывать
все блоки. Длина цепи определяется по сложности, а не по количеству
элементов
⚫
Метод хэширования не оставляет детальной информации о транзакции,
а только подтверждает сам факт ее существования. После обновления
данных их нельзя изменить. Можно только добавить новую
информацию

144.

144
Философия Blockchain
▪
▪
▪
▪
▪
Децентрализованность — позволяет обеспечить доверие к системе со стороны
пользователей
Сохранность и неизменность информации после ее фиксации в блокчейн
обеспечивается использованием хеша предыдущего блока транзакций
(событий) при записи очередного блока транзакций
Технология цепочки блоков гарантирует создание среды, свободной от
мошенничества и посредников
Создание среды, в которой всё, чему мы должны доверять - это математика
цепочки блоков
В зависимости от использования способа хранения данных система может быть
одновременно открытой и конфиденциальной
⚫
⚫
▪
Открытость достигается за счет возможности подключения к блокчейну
неограниченного количества узлов для проверки достоверности транзакций и
информации в блокчейне
Конфиденциальность достигается за счет отсутствия в распределенном блокчейне
конфиденциальной информации
При необходимости в тело транзакции и соответствующего блока можно
включать произвольную информацию и получать полную репликацию данных
между узлами

145.

Blockchain. Технология. Транзакции
и блоки
▪
▪
▪
▪
▪
145
Транзакция - группа последовательных
операций с базой данных, которая
представляет собой логическую единицу
работы с данными
Транзакции содержат информацию
определенного содержания
Чтобы транзакция считалась достоверной
(«подтверждённой»), её формат и подписи
должны проверить и затем группу
транзакций записать в специальную
структуру — блок транзакций
Блок должен удовлетворять строгим
криптографическим требованиям и
проверяется сетью. Это не позволяет
изменять предыдущий блок.
Цепочка блоков транзакций —
выстроенная по определённым правилам
цепочка из формируемых блоков транзакций
Схема получения хеша транзакций

146.

Blockchain. Технология. Транзакции
и блоки
▪
▪
Блок состоит из
заголовка и списка
транзакций. Заголовок
блока включает в себя
свой хеш, хеш
предыдущего блока,
хеши транзакций и
дополнительную
служебную
информацию.
Хеш-функцией
называется
математическое
преобразование
информации в короткую,
определенной длины
строку, используемую
для контроля
целостности важных
файлов и данных
Блок 1
Заголовок
Блок 2
Заголовок
Блок 3
Заголовок
Хеш
предшествующего заголовка
блока
Хеш
предшествующего заголовка
блока
Хеш
предшествующего заголовка
блока
Древовидное
хеширование
Меркла
Древовидное
хеширование
Меркла
Древовидное
хеширование
Меркла
Блок 1
Транзакции
Блок 2
Транзакции
Блок 3
Транзакции
146

147.

147
Blockchain. Технология
▪
Криптографические ключи – это основа технологии Blockchain. Ключ
представляет собой очень длинное число. Расшифровать его можно только
через набор хэш-функций. Для каждой записи подходит только один ключ. При
замене хотя бы одного элемента в блоке набор цифр меняется полностью
▪
Сеть. Информация о блоках хранится на компьютерах пользователей. Все они
равноправны. Сеть не привязана к географии. Информация по сети
распространяется таким образом: «пользователь с ключом В переводит 300
денежных единиц пользователю с ключом А». Данные открыты, но в то же
время зашифрованы
▪
Пользователи. Получив данные, пользователь проверяет их и, убедившись в
достоверности, сохраняет в сети, а затем передает дальше. Пользователи
создают новые записи (новые корректные данные) и проверяют чужие. Пока
запись не зарегистрирована, она считается недостоверной. Участник может ее
использовать на свой страх и риск. Эту запись в любой момент могут отменить,
если она выявится поддельной
▪
Майнеры. Майнер - это пользователь, создающий новые блоки. Он собирает
записи из сети, формирует заголовок и генерирует ключ, редактируя исходные
данные. Это делается много раз, пока сгенерированный ключ не будет
соответствовать требованиям. Вероятность нахождения ключа всегда
одинакова и у каждого блока есть только один ключ

148.

148
Blockchain. Технология
▪
▪
▪
▪
Только после этого сформированный блок будет направлен другим
пользователям Blockchain. Процедура формирования ключей, с одной стороны,
усложняет работу, а с другой - делает почти невозможными попытки
сформировать фальшивый блок. Блоки одновременно формируются
множеством майнеров
Майнинг - это распределенная система, используемая для подтверждения
ожидающих транзакций включением их в блочную цепь. Майнинг обеспечивает
хронологический порядок транзакций в блочной цепи, нейтральность сети,
единое состояние системы. Майнинг исключает вероятность простого
последовательного добавления блоков в цепь каким-либо пользователем. Никто
не может контролировать блочную цепь или подменять её части другими для
отката своих транзакций
Созданный блок будет принят остальными пользователями, если числовое
значение хеша заголовка равно или ниже определённого числа, величина
которого периодически корректируется. Результат хеширования необратим, нет
алгоритма получения желаемого результата
Требуется большое количество пересчётов для получения удовлетворительного
результата. Когда вариант найден, узел рассылает полученный блок другим
подключенным узлам, которые проверяют блок. Если ошибок нет, то блок
считается добавленным в цепочку и следующий блок должен включить в себя
его хеш. Вероятность добавления блока в блокчейн узлом пропорциональна
мощности данного узла

149.

149
Blockchain. Технология
▪
За требование к хешам блоков отвечает специальный параметр, называемый
«сложность». Величина целевого числа, с которым сравнивается хеш, в системе
Биткойн корректируется через каждые 2016 блоков. Запланировано, что вся сеть
системы Биткойн должна тратить на генерацию одного блока примерно 10
минут, на 2016 блоков — около двух недель. Если 2016 блоков сформированы
быстрее, то цель немного уменьшается и достичь её становится труднее, в
противном случае цель увеличивается. Изменение сложности вычислений не
влияет на надёжность сети Биткойн и требуется лишь для того, чтобы система
генерировала блоки почти с постоянной скоростью, не зависящей от
вычислительной мощности участников сети
▪
Удовлетворяющие критериям блоки отправляются в сеть, включаясь в
распределённую базу блоков
▪
Каждый новый блок осуществляет подтверждение транзакций, информацию о
которых содержит и дополнительное подтверждение транзакций во всех
предыдущих блоках цепочки
▪
Цепочка блоков формируется по определенным правилам, предполагающим
получение транзакциями статуса подтверждённых и потерю ими этого статуса
▪
Цепочка блоков содержит историю владения, с которой можно ознакомиться на
специализированных сайтах

150.

150
Blockchain. Технология
▪
Распределенная база данных Blockchain формируется как непрерывно растущая
цепочка блоков с записями о всех транзакциях. Копия базы или её части
одновременно хранится на множестве компьютеров и синхронизируются
согласно формальным правилам построения цепочки блоков. Информация в
блоках не шифрована и доступна в открытом виде, но защищена от изменений
криптографически через хэш-цепочки
▪
База публично хранит в незашифрованном виде информацию о всех
транзакциях, подписываемых с помощью асимметричного шифрования
▪
Каждый новый блок считается дополнительным «подтверждением» транзакций
из предыдущих блоков. Существуют ограничения на распоряжение только что
полученными биткойнами. Необходимое число подтверждений для
разблокирования полученного устанавливается как порог подтверждений
▪
Открытость цепочки блоков позволяет внести в произвольный блок изменения.
Тогда потребуется пересчёт хеша не только изменённого блока, но и всех
последующих, что потребует вычислительной мощности, не меньше той,
которая была использована для создания изменённого и последующих блоков

151.

151
Модели применения Blockchain
▪
Децентрализованные автономные организации и приложения
⚫
⚫
⚫
▪
Приватные блокчейн-системы
⚫
⚫
▪
Услуги на публичном блокчейне
Публичные протоколы
⚫
⚫
▪
▪
Разработанные и поддерживаемые организацией для решения своих
задач
Высокая скорость работы из-за небольшого количества узлов
Блокчейн-сервисы
⚫
▪
Биткоин (bitcoin)
Ethereum
BitShares
Надежность
Устойчивость
Алгоритм proof-of-work
Алгоритм рroof-of-stake

152.

152
What can you do with blockchain?
Вознаграждения,
автоматические
схемы
отчислений
Интернет
вещей
Ставки и
азартные
игры
Цифровая
идентификация
Хронология
документов
Цифровые
активы
Умные
контракты
Медицинские
НИОКР
Управление
цепочкой
поставок
Биржевая
торговля
Биржевой
клиринг
Управление
потоком
работ
Голосование
Отчетность
Аудит
Автоматический
контроль склада
Подтверждение
прав владения
Страхование
Продажа
билетов
Краудфандинг
Программируемые
Защита на
контракты
Приложения
основе
Управление
идентификации
финансовыми
активами
Управление
цифровыми
правами
Комплайнс
и ПОД/ФТ
Распределенная
торговля
Нотариальный
сервис и хранение
информации
Платежи
Автоматический
сбор налогов
Источник: https://www2.deloitte.com/uk/en/pages/innovation/solutions/deloitte-blockchain-practice.html

153.

Приложения Blockchain и
пользователи
153
Источник: Инновационный Центр ВШЭ

154.

Сферы применения: финансовая
сфера
▪
▪
Технология Blockchain в криптовалютах (bitcoin, litecoin, nxt)
Технология мобильных платежей и прочих финансовых потоков, например,
эксперименты по обмену биткоинов через всемирную сеть, без участия третьих
лиц
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
▪
▪
консорциум R3 – более 40 крупнейших мировых банка - Bank of America, Morgan
Stanley и др.
Компания DAM (ABN AMRO, BNP Paribas, JPMorgan и др.)
Circle Internet Financial ($50 млн., банк Goldman Sachs и фирма IDG Capital
Partners) - использование Blockchain с целью улучшения качества переводов в
биткоинах и долларах
Система Qiwi централизованная передача информации - высокая нагрузка и
большое количество отказов. внедрение Blockchain - повышение технической
безопасности и снижение затрат на процессинг
Планы WebMoney: идентификация клиентов по блочной цепи . Возможность
новым участникам системы подтверждать свою идентификацию без посещения
офиса
tØ - платформа для торговли ценными бумагами
Блокчейн устраняет возможности для злоупотреблений деривативами
благодаря прозрачному обеспечению и гарантированному неподкупному
программному обеспечению с открытым исходным кодом
154

155.

Сферы применения: финансовая
сфера
▪
Предотвращение предоставление займов по поддельным документам,
мошенничество с ипотеками и автокредитованием
▪
Реакция на увеличение масштаба, усложнение банковских операций,
увеличение привлекаемых ресурсов. Blockchain дает возможность
избавиться от посредников, ручной обработки данных, ускорить
процессинг, снизить расходы, сделать сервисы более эффективными и
дешевыми
▪
Технология blockchain может смягчить часть политических рисков
(например, отключения от SWIFT). Применение blockchain повышает
стабильность операций, так как у системы нет единого регулятора
155

156.

156
Криптовалюты
▪
▪
▪
Фидуциарные (от лат. fiducia — доверие) или фиатные (от лат. fiat — декрет,
указание, «да будет так») деньги, кредитные деньги — деньги, номинальная
стоимость которых устанавливается и гарантируется государством вне
зависимости от стоимости материала, из которого деньги изготовлены или
находящегося в хранилище банка (необеспеченные деньги). Зачастую
фидуциарные деньги функционируют как платёжное средство на основе
государственных законов, обязывающих принимать их по номиналу. Стоимость
фидуциарных денег поддерживается за счёт веры людей в то, что они смогут
обменять их на что-либо ценное. Падение авторитета государственной власти
приводит к снижению покупательной способности фидуциарных денег,
инфляции, «бегству от денег» (попытки сохранить их покупательную
способность путём инвестиций) и т. п. (Источник: Wikipedia)
Криптовалюта - электронный механизм эмиссии и обмена некоторого
цифрового актива в рамках распределенной компьютерной сети. При этом
эмиссия и учет цифрового актива чаще всего не имеют централизованного
характера, проводимые операции прозрачны, не могут быть отменены или
изменены, и имеют древообразную форму
Криптовалюта как средство платежа, обмена, хранения

157.

157
Биткойн
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
«Цифровая монета» - цепочка цифровых подписей, имеющая свой собственный
номинал. Каждому биткойн-адресу может сопоставляться любое количество
«цифровых монет». При помощи транзакций их можно делить и объединять, при
этом сохраняется общая сумма их номиналов за вычетом комиссии
Концепция надежного безопасного общедоступного журнала
Ключевая функциональность Биткойна и большинства его клонов —новая
форма текущего счета без контрагентского риска
За защиту сети ежегодно приходится выплачивать майнерам сотни миллионов
долларов
На подтверждение транзакции часто требуется больше часа
Высокая волатильность
Защита от хакеров, неблагонадежных сотрудников и коррумпированных
чиновников?
Проблема интерфейса связи с внешним миром

158.

158
Биткоин
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Майнеры Биткойна сами подписывают блоки и владельцы биткойнов никак не могут
повлиять на это. Более половины блоков подписывают два или три майнера
(операторы крупных майнинг-пулов)
Каждые10 минут, алгоритм Bitcoin вознаграждает майнеров за создание блока
По мере увеличения масштабов Bitcoin, есть чёткая тенденция к централизации
майнинговых мощностей
Контролируя всего лишь три майнинг-пула, вы сможете контролировать 51% всей
сети. Контроль всего лишь четырёх крупнейших производителей чипов ASIC даст вам
в руки управление более чем 90% производства будущих вычислительных
мощностей
Два или три майнера (Bitcoin Core, Bitcoin Unlimited) решают, какая версия
программного обеспечения является официальной, и открыто договариваются о
реализации хард-форков (необратимое разветвление в блокчейне, которое обычно
происходит тогда, когда не обновленные узлы не могут больше проверять блоки,
созданные обновленными узлами, придерживающимися новых правил консесуса)
Майнеры сами выдвигают себя, и владельцы биткойнов никак не могут избавиться от
нечестного участника, контролирующего много хеш-мощности
Биткойн по своей природе требует доверять нескольким крупным операторам пулов в
том, что они будут выполнять ПО, указанное главными разработчиками, которые
также нуждаются в доверии

159.

Биткоин: преимущества и
недостатки
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
159
Открытый код криптовалюты
Отсутствие инфляции - ?
Максимально возможное количество монет строго ограничено и составляет 21
миллион биткоинов
Нет единого центра. Пиринговая сеть криптовалюты
Безграничные возможности транзакций. Комиссионные составляют 0,1% от
суммы транзакции. Проценты идут в кошельки "добытчиков" биткоинов
У биткоина нет границ. Платежи, совершенные в этой системе, невозможно
отменить
Криптомонеты нельзя подделать, скопировать или потратить дважды
Сильное влияние новостей на криптовалюту
Оффлайн кошелек на компьютере (забыть пароль, поломка жесткого диска)
Онлайн кошелек (все данные хранятся на сервере, преимущества и риски)
Постоянная генерация случайных хешей требует высоких затрат на
электроэнергию. Выгода от генерации новых блоков сопоставима с затратами на
электроэнергию для поддержания работы узла

160.

Криптовалюты: практика
применения
160
▪
▪
Прием «денежных суррогатов», в том числе и криптовалют запрещен
▪
Сервисы, позволяющие бизнесу принимать к оплате биткоины, много —
например, Bitpay, Bitaps, Blockchain, Coinbase, Cryptonator
▪
Криптовалютные платежи между юридическими лицами невозможны
из-за необходимости учета дохода и расходов по каждому контрагенту.
Требуется деанонимизация криптовалютных кошельков
Есть возможность переводить деньги покупателя на виртуальный
кошелёк компании, с дальнейшей конвертацией в рубли

161.

161
Криптовалюты и ICO. Определения
▪
Криптовалютная система
⚫
⚫
⚫
⚫
▪
Объем золота в мире $7.0 трлн.
Объем наличных денег $5.0 трлн. (Россия $0.12, США $1.7)
Криптовалюты около $0.2 ( криптоптовалюты + токены (ICO))
2017-10-12. Капитализация рынка криптовалют - $162 млрд.
Капитализация рынка криптографических токенов, выпущенных ICOпроектами - $7,8 млрд.
ICO – решение для привлечение коллективных инвестиций (аналог
IPO только существенно дешевле по затратам)
⚫
ICO, Initial coin offering, ( «первичное предложение монет, первичное
размещение монет («токенов») — форма привлечения инвестиций в
виде продажи инвесторам фиксированного количества новых
единиц криптовалют, полученных разовой или ускоренной эмиссией
Источник: Wikipedia
▪
В процессе ICO для инвесторов и пользователей сервисов выпускается на
блокчейне собственная криптовалюта по заранее оговоренной цене – токены.
Для выпуска токенов можно либо разработать собственный блокчейн, либо
использовать стороннюю платформу (Ethereum, Waves, …)
▪
И для компаний, и для инвесторов токены — это криптографические
эквиваленты со свободой определения роли внутренних токенов

162.

162
Криптовалюты и ICO. Свойства
▪
При ICO отсутствует на сегодняшний день государственное регулирование,
характерное для IPO и любых других публичных финансовых и инвестиционных
видов деятельности. Комиссия по биржам и ценным бумагам США приравняла
выпущенные на ICO токены к ценным бумагам в конце июля 2017 года. В России
– нет решения
▪
Приобретатели токенов или криптовалют не имеют корпоративных прав,
аналогичных тем, что получают владельцы акций
▪
ICO является одной из форм краудфандинга — коллективного финансирования
▪
ICO реализуется в виде предварительной эмиссии компанией своей
криптовалюты вне процедур майнинга или форжинга и распределении данной
эмиссии среди заинтересованных лиц
▪
В 2017 году объем инвестиций в 5 крупнейших ICO превысил $1 миллиард
(Filecoin, EOS, Tezos, Bancor и Status). Всего, по данным Coinschedule, с января
по август 2017 года было проведено 148 ICO, а общая сумма вырученных
средств составила $2,2 млрд.

163.

163
Криптовалюты и ICO. Токены
▪
Токены-жетоны необходимы для доступа к сервисам. Токены можно
купить или получить, создавая пользовательские ценности в проектах
▪
Токены-активы аналогичны акциям, которые проект продает в ходе
IPO. Держатели таких токенов вправе рассчитывать на дивиденды
после того, как стартап выйдет в прибыль
▪
Кредитные токены или долговые токены. В этом случае компании
рассматривают средства инвесторов в виде займа. Инвесторы
приобретают токены и получают процентный доход с затраченной
суммы
▪
Токены для внутрисервисных расчётов помогают осуществлять
покупку-продажу
▪
Токены для установления правовых отношений. В будущем могут
заменить бумажные документы и договора

164.

164
Сферы применения: государство
▪
Компания Guartime (Эстония) – база данных Keyless Signature
Infrastructure. Защита информации жителей страны в 1000 интернетсервисах
▪
▪
▪
▪
Государство сможет легче взимать налоги
▪
Снижение необходимости во многих контролирующих органах,
аудиторах
▪
Использовать данные, заверенные с помощью блокчейна, как
доказательство в различных процессах, в том числе и судебной
практике
Отслеживание земельных ресурсов, земельные кадастровые работы
Построение различного рода реестров
Снижение значимости бумажных документов, подтверждающих факты
совершения каких-либо действий, например сделок с недвижимостью,
купли-продажи. Повышение прозрачности таких действий и снижение
вероятности мошенничеств

165.

165
Сферы применения: бизнес
▪
▪
EverLedger – система учета бриллиантов. Компаниия Everledger ($850
млн.). Технология Blockchain в базе данных для разработки системы
гарантий для предприятий, занимающихся добычей алмазов.
Покупатели смогут узнавать историю любого алмаза
Развлекательная индустрия и медиасфера
⚫
▪
▪
▪
▪
UjoMusic - управление правами на произведения искусства.
Копирование контента и выплата компенсации авторам
Технология Blockchain для фиксирования прав при покупке
произведений искусства
Provenance - система контроля происхождения товаров
BitProof - технология заверения документов
Разработка Блокчейн ECM-систем
⚫
⚫
⚫
хранение документации (регламенты проведения работ, договоров,
соглашений и приказов)
блок согласования документов, организация хранения данных
различного рода голосований
сокращение цикла документооборота в компании за счет отсутствия
необходимости проверки всех соответствий

166.

166
Сферы применения: бизнес
▪
▪
▪
▪
▪
Подбор персонала
Безопасное хранение данных в децентрализованном хранилище
BoardRoom - система для корпоративного управления
Автоматизация бизнес-процессов
⚫
технология AIRA позволяет управлять децентрализованной автономной
организацией, добавляя агентов, создавая контракты и ценности, иными
словами — автоматизируя бизнес-процессы компании. Платформа
использует криптотехнологии на базе сети Ethereum, что позволяет
создавать в рамках ДАО (децентрализованных автономных
организаций) любые ценности— от монет по аналогии с биткоином, до
цифровых меток собственности с расширенным описанием каждого
объекта вплоть до реализации интернета вещей. Автоматизация
бизнес-процессов в организации будет способствовать улучшению
деятельности предприятия, в частности сократятся затраты на
обработку информации и возможно исключение ошибок по причине
человеческого фактора
Российский пример внедрения блокчейн в привычные бизнес-операции —
компания «33 слона». Она использует технологию для подготовки и проведения
сделок с недвижимостью. Это исключает возможность подлога документов и
мошеннических действий при сделках купли-продажи квартир или домов

167.

Эффективная модель для
организационных преобразований
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Микроплатежи
Купля - продажа
Подтверждение подлинности личности. Подтверждение цифровой идентичности
Подтверждение подлинности документов
Нотариальные услуги
История товара, услуги, человека
Банковские операции
Заключение контрактов и регистрация сделок
Логистика
Юриспруденция
Медицина
Государственный реестр
Реестр недвижимости и прав на землю
Владение предметами искусства
Голосование
Сервисные контракты
…..
167

168.

168
«Умные контракты»
▪
▪
▪
▪
Умный контракт (smart contract) в общем случае — это электронный
алгоритм, описывающий набор условий, выполнение которых влечет за
собой некоторые события в реальном мире или цифровых системах
Автоматизация отслеживания выполнения условий договора
Технология умных контрактов проекте Etherium
Применение
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
▪
Межбанковские платежи
Страхование
Кредитование
Налогообложение
Подписываемые переводы
Автоматизация штрафных санкций
Нотариальные услуги (технология BlockNotary- цифровой нотариус,
который позволяет идентифицировать человеку себя перед банком или
регулятором, загрузив в блокчейн свое фото или видео)
При использовании комбинации умных контрактов на основе блокчейна
сообщества получат систему управления без иерархии
Проблема с доверием внешним данным

169.

Smart-контракт VS Обычный
контракт
Smart-контракт
169
Обычный контракт
Виртуальный документ. Это программа или Документ на бумаге
транзакционный протокол, который использует
в своей работе блокчейн
Основывается на коде. Храниться в блокчейне
Основан на праве и законодательных актах
Компьютерный язык
Юридический язык
Без посредников. Все сделки осуществляются Сделки
осуществляются
с
без третьих лиц и посредников
посредников
(нотариусы,
государственные органы)
Безопасно.
Гарантируется
безопасность
сделки.
Условия
контракта
невозможно
изменить. Жульничество и мошенничество
исключены
множеством
юристы,
Риски обмана, подкупа, взяточничества. Закон
можно «обойти». Условия контракта можно
изменить, переписать или интерпретировать подругому.
Точно. Условия
контракта выполняются Не точно. Условия контракта могут быть не
автоматически всеми участниками процесса
выполнены или выполнены некачественно
Экономика. Нет необходимости оплачивать Экономика. Необходимо
услуги обычных посредников. Затраты на обычных посредников.
выстраивание новых элементов бизнеса, SW,
HW, обучение
оплачивать
услуги
Источник: https://prostocoin.com/blog/smart-contract

170.

Smart-контракт VS Обычный
контракт
170
Smart-контракт
Обычный контракт
Надежно. При нарушении условий контракта
автоматически происходит наказание, штраф
или санкция, прописанные в контракте
Ненадежно.
Условия
можно
изменить,
договориться. При нарушении условий контракта
необходимо обращаться в суд
Криптовалюты. Транзакции
помощью криптовалют
Фиатные (фидуциарные)
проводятся через банки
проводятся
с
деньги.
Транзакции
При выполнении условий контракта, обмен
ценностями происходит мгновенно
Обмен ценностями происходит с задержками
Все данные о контрагентах хранятся в
блокчейне, и человек сам устанавливает,
какая информация будет общедоступной
Информацию о контрагентах можно узнать лишь
при условии, что он предоставит выписки и
справки из государственных органов
Контракт можно заключить с человек из любой
точки мира без личного присутствия
Контракт подписывается лишь при личной
встрече двух сторон или их доверенных лиц
Умный контракт достаточно сложно составить
самому, чтобы учесть все возможности и
условия сделки. Требуются аналитик и юрист
Для составления обычного контракта необходима
помощь юристов
Требуется программист
умного контракта
Требуется юрист для написания контракта
для
кодирования
Источник: https://prostocoin.com/blog/smart-contract

171.

Принципы работы умных
контрактов
▪
▪
▪
▪
171
Кодирование. Логика умного
контракта – автоматизация «если …,
то…»
Рассылка по распределенному
реестру. Код контракта шифруется и
отправляется на другие компьютеры
через распределенную сеть реестра
Когда компьютеры сети
распределенного реестра получают
код умного контракта, они
«договариваются» между собой о
результатах исполнения этого кода
Затем сеть обновляет
распределенный реестр, чтобы
зарегистрировать заключение
умного контракта, а затем
непрерывно контролировать
соблюдение его условий
Источник: https://habr.com/ru/company/exante/blog/321548/

172.

Принципы работы умных
контрактов
▪ Умный контракт хранится
и дублируется
в децентрализованном
реестре
▪ Алгоритмы смарт-контракта
определяются его
исполняемым программным
кодом внутри сети
распределенного реестра
▪ Все участники имеют доступ
к распределенному реестру
и могут проверить
исполнение контракта и его
соответствие условиям
▪ Распределенный реестр
обеспечивает целостность и
условий соглашения
172
Источник: https://habr.com/ru/company/exante/blog/321548/

173.

Принципы работы умных
контрактов
▪ Информация об исполнении условий умного контракта – данные
▪
▪
▪
▪
из внешних источников
Специализированные сервисы для связи распределенного
реестра с внешними системами – «оракулы»
Платформы распределенных реестров с закрытыми сетями для
действий умных контрактов
Открытые платформы распределенных реестров с доступом, не
регулируемым централизованными узлами
Пользовательский интерфейс для обмена информацией
участниками умных контрактов: инициация, отслеживание и
подтверждение каждой транзакции
173

174.

Типичный жизненный цикл умного
контракта
174
▪ Закрепление условий сделки между участниками, создание
▪
▪
▪
умного контракта
Подключение умного контракта к внутренним системам
(например, системам банка) и внешним системам (например,
«оракулам»)
Ожидание внешних по отношению к сети распределенных
реестров событий и оценка умным контрактом своего статуса
на текущий момент времени (выполнены или нет требования
к осуществлению сделки)
Автоматическое самостоятельное исполнение смарт-контракта
при соблюдении заданных условий
Источник: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/47862/SmartKontrakt_18-10.pdf

175.

Условия существования умных
контрактов
175
▪ Использование широко распространенных методов электронной
подписи на основе публичных и приватных ключей
(асимметричное шифрование)
▪ Существование открытых, децентрализованных и
доверительных сторонам умного контракта баз данных для
исполняемых транзакций, работа которых полностью исключает
человеческий фактор (например, блокчейн)
▪ Децентрализация среды исполнения умного
контракта(например, Ethereum, Codius, Counterparty)
▪ Достоверность источника цифровых данных (например,
корневые центры сертификации SSL в базах современных
интернет-браузеров)
Источник: Wikipedia

176.

Среды применения умных
контрактов
▪
▪
▪
▪
▪
176
Bitcoin: блокчейн для транзакций с биткоинами с ограниченными
возможности для работы с документами (возможности написания
умных контрактов на ней сильно ограничены)
Side Chains: блокчейны, параллельные Bitcoin, которые предоставляют
несколько большие возможности для работы с контрактами
NXT: это открытая блокчейн-платформа с ограниченным числом
образцов умных контрактов, которые пишутся по шаблонам блокчейна.
Можно использовать только то, что там есть; написать свой код нельзя.
Создать уникальный контракт нет возможности
Ethereum: открытая блокчейн-платформа, которая лучше всего
подходит для написания умных контрактов и работы с ними. Можно
составить любую программу, однако за вычислительные ресурсы
платформы надо будет заплатить монетами ETH (криптовалютой
данного блокчейна)
Разработка смарт-контрактов «под себя»
Источник: Blockgeeks

177.

177
Платформа Ethereum
▪
Ethereum — платформа для создания децентрализованных онлайнсервисов на базе блокчейна (Decentralized applications децентрализованных приложений), работающих на базе «умных
контрактов». Реализована как единая
децентрализованная виртуальная машина.
▪
▪
Обменные единицы Ethereum – криптовалюта эфир (ether)
▪
Регистрации любых сделок с любыми активами на основе
распределенной базы контрактов типа блокчейн, не прибегая к
традиционным юридическим процедурам
▪
Умные контракты в Ethereum представлены в виде классов, которые
могут быть реализованы на различных языках и компилируются в байткод для виртуальной машины Эфириума (Ethereum Virtual Machine,
EVM) перед отправкой в блокчейн
Эфир не только криптовалюта, но и средство для обмена ресурсами
или регистрации сделок с активами при помощи умных контрактов

178.

178
Платформа Ethereum. Приложения
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Эмиссии валюты
Децентрализованные инвестиционные фонды
Распределенные цепи и системы
Рынок азартных игр, где сборы стремятся к нулевым показателям, а
владелец казино не имеет возможности обмануть пользователя
Децентрализованный хостинг и хранение данных
Рынок прогнозов
Платформа для монетизации рейтинга в играх (FreeMyVunk)
Краудфандинговая платформа для творческих проектов и средств
массовой информации (The Rudimental)
Социально-экономическая платформа (Backfeed)
Децентрализованный обмен опционами (Etheropt)
Платформа для обмена информацией между участниками финансового
рынка (Мастерчейн)

179.

Децентрализованные автономные
компании (DAC)
▪
DAC получают доходы. Несут издержки. Работают либо прибыльно,
либо в убыток. Нанимают сотрудников. Имеют акционеров, которые
обладают правом голоса. Руководствуются уставом (набором правил,
по которым работает компания). Создают продукт. И самое главное: я
предполагаю, что у них очень много клиентов.
▪
«Автономные» означает, что эти компании являются
самоуправляющимися и не подлежат контролю со стороны внешних
источников. В самом деле, они имеют встроенные защитные
механизмы, чтобы обезопасить себя от этих внешних влияний, которые
будут стремиться регулировать их
▪
«Децентрализованные». Компании под эгидой DAC не существуют
физически в одном или даже нескольких централизованных местах в
пространстве. Они располагаются на многих компьютерах по всему
миру, и в каждом компьютере присутствие компании обладает всей
полнотой
179

180.

180
Блокчейн BitShares. Платформы
▪
▪
▪
▪
▪
Блокчейн BitShares. Набор инструментов, помогающих сторонним компаниям
лучше обслуживать клиентов и получать больше прибыли
BitShares — это платформа для развертывания прибыльного бизнеса с низкими
накладными расходами. Затраты на обеспечение безопасности BitShares
мизерны в сравнении с Биткойном, а транзакции подтверждаются в среднем за
5 секунд
BitShares – децентрализованная биржа без контрагентских рисков и затрат на
постоянную покупку/продажу фиатных денег, с маленькой комиссией, с
мгновенным подтверждениям и стабильностостью в защищенной цифровой
среде
BitShares - это создание «замкнутого» децентрализованного решения
Функциональность. Ключевая функциональность Биткойна и большинства его
клонов — это, по сути, новая форма текущего счета без контрагентского риска.
BitShares не ограничивается этими базовыми возможностями, предоставляя
широкий диапазон других финансовых сервисов без контрагентского риска. В
BitShares взяли из Биткойна концепцию надежного безопасного общедоступного
журнала и применили ее ко многим прибыльным бизнес-моделям

181.

181
Блокчейн BitShares. Платформы
▪
▪
▪
▪
Собственная валюта BitShares - bitshares (BTS). Если рассматривать ее просто
как валюту, она настолько же волатильна, как валюты первого поколения, вроде
Биткойна. Однако если смотреть на нее как на долю в автономной компании
BitShares, получается, что ценность BTS обеспечена продуктами и сервисами
компании. BTS является прекрасной формой обеспечения стабильных смартвалютных деривативов и других финансовых продуктов. У деривативов
BitShares нулевой контрагентский риск
Криптоактив с ценовой стабильностью называются BitAsset. Он функционирует
как криптовалюта, но его значение привязано к курсу доллара США, евро,
золота, серебра или других активов по выбору клиентов
Смарт-валюты BitShares на криптовалютных биржах всего мира bitUSD, bitEuro,
bitCNY и bitGold
Способы заработать на BitShares
⚫
Простое хранение базового актива BTS обеспечивает выгоду за счет
потенциала новой отрасли финансовых сервисов
⚫
Доход от стабилизированных смарт-валют (BitUSD, BitCNY, BitEUR,
BitGold, BitSilver и BitBTC) зависит от движений курса базового актива, к
которой привязана валюта, и срока хранения
⚫
Собственная взвешенная корзина валют в качестве сберегательного
счета, с защитой от рисков и мгновенным управлением

182.

182
Блокчейн BitShares. Платформы
▪
Делегаты BitShares ( всего 101 делегат) играют роль биткойн-майнеров,
подтверждая изменения глобального общедоступного журнала. Любой
пользователь с учетной записью BitShares может быть избран
делегатом
▪
Держатели активов BitShares могут указывать, каким делегатам они
доверяют. Это способ держать создателей блоков подотчетными
▪
▪
Система делегатов распределена по всему миру и децентрализована
▪
Владельцы BitShares могут мгновенно уволить делегата, исчерпавшего
кредит доверия
Делегаты могут добавлять в блоки только действительные транзакции,
в противном случае остальная сеть отвергнет блок

183.

183
Проблемы Blockchain
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Внедрение Blockchain мешает правовой неопределённости
использования системы. Потребуются скоординированные действия
национальных регуляторов, бизнеса и экспертного сообщества
Наиболее распространенный алгоритм proof-of-work с ростом объемов
сети приводит к крупным энергозатратам
Низкая изученность практического применения технологии
блокчейн вне финансовой сферы экономики
Венчурные инвесторы рассматривают Россию как поставщика
менеджеров и рабочих рук
По данным соцопросов, только1 из 5 россиян знает о существовании
Bitcoin. Из них две трети населения считают криптовалюты чем-то
нелегальным
Стартап Blockstrap - серии бесплатных семинаров, посвященных
блочной технологии, для жителей Турции, Германии, Австралии, Чехии
и Англии

184.

184
Итого: Blockchain
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Единственный смысл и применение блокчейна – избавиться от
посредников в соглашениях между людьми
В блокчейне вместо доверенного посредника используются довольно
сложные (и остроумные в смысле майнеров и вознаграждения им)
алгоритмы достижения консенсуса между множеством агентовучастников блокчейна
Оригинальный блокчейн – биткоины – позволял записывать только
информацию о транзакциях между разными счетами («кошельками») с
биткоинами
Технически (грубо) блокчейн – это один большой файл, лежащий у вас
(и у всех остальных пользователей блокчейна) на диске. В этом файле
записаны ВСЕ транзакции и он постоянно растет с добавлением новых
при помощи peer-to-peer networking протокола
Smart contracts: остается проблема с доверием внешним данным
DAOs – decentralized autonomous organizations – еще одно
продвигаемое применение блокчейна

185.

Искусственный интеллект и
машинное обучение
185
▪
Искусственный интеллект (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство
интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно
считаются прерогативой человека; наука и технология создания
интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Задачи: доказательства теорем, распознавание образов, робототехника,
моделирование игр, инженерия знаний, экспертные системы, …
▪
Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов
искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое
решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных
задач. Для построения таких методов используются средства математической
статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации,
теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в
цифровой форме

186.

186
Методы искусственного интеллекта
Можно выделить две научные школы с разными подходами к проблеме ИИ: конвенционный ИИ и
вычислительный ИИ
В конвенционном ИИ главным образом используются методы машинного самообучения,
основанные на формализме и статистическом анализе
Вычислительный ИИ подразумевает итеративную разработку и обучение. Обучение основано на
эмпирических данных и ассоциируется с несимвольным ИИ и нечеткими системами
Методы конвенционного ИИ реализуются в следующих подходах и системах:
▪
▪
▪
▪
Экспертные системы: программы, которые, действуя по определенным правилам, обрабатывают большое
количество информации, и в результате выдают заключение или рекомендацию на ее основе
Рассуждение по аналогии (Case-based reasoning)
Байесовские сети доверия: вероятностные модели, представляющие собой систему из множества
переменных и их вероятностных зависимостей
Поведенческий подход: модульный метод построения систем ИИ, при котором система разбивается на
несколько сравнительно автономных программ поведения, которые запускаются в зависимости от
изменений внешней среды
Основные методы вычислительного ИИ:
▪
Нейронные сети: коннекционистские модели нервной системы, демонстрирующие, в частности, высокие
способности к распознаванию образов
▪
▪
Нечеткие системы: методики для рассуждения в условиях неопределенности
Эволюционные вычисления: модели, использующие понятие естественного отбора, обеспечивающего
отсеивание наименее оптимальных согласно заданному критерию решений. В этой группе методов
выделяют генетические алгоритмы и т.н. муравьиный алгоритм

187.

187
Задачи машинного обучения
Задача машинного обучения - построение алгоритмов, способных к обучению, т.е. создание
алгоритмов для воспроизведения связей между событиями и результатом
Машинное обучение базируется на идее о том, что аналитические системы могут учиться
выявлять закономерности и принимать решения с минимальным участием человека. В машинном
обучении выделяют четыре ключевые задачи:
▪
регрессия — предсказание числовых значений признаков, например, предсказание будущих
объемов продаж на основании известных данных о продажах в прошлом
▪
классификация — предсказание того, к какому из известных классов относится объект,
например, предсказание того, вернет ли заемщик кредит, на основании данных о том, как
возвращали кредиты заемщики в прошлом
▪
кластеризация — разделение большого множества объектов на кластеры — классы, внутри
которых объекты похожи между собой, например, сегментирование рынка, разделение всех
потребителей на классы так, что внутри классов потребители похожи между собой, а в
разных классах — отличаются
▪
уменьшение размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3)
для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных)
▪
поиск аномалий — поиск редких и необычных объектов, существенно отличающихся от
основной массы, например, поиск мошеннических транзакций

188.

188
Методы машинного обучения
▪
Прецедентное (или индуктивное) обучение, выявляющее скрытые
закономерности в данных (выявление общих закономерностей по
частным эмпирическим данным), и дедуктивное, нацеленное на
формализацию экспертных знаний и их перенос в компьютер в виде
базы знаний
▪
Обучение с учителем (Supervised Learning) - изучение методов
классификации, основанных на заранее подготовленных
тренировочных наборах данных
▪
Обучение без учителя (Unsupervised Learning), когда внутренние
закономерности ищутся без тренировочных наборов данных, например,
посредством кластерного анализа
▪
В настоящее время чаще всего для создания программ машинного
обучения используются языки R, Python, Scala и Julia. Они
поддерживаются многими интегрированными средами разработки, в
частности, R-Studio, R-Brain, Visual Studio, Eclipse, PyCharm, Spyder,
IntelliJ IDEA, Jupyter Notebooks, Juno и др.

189.

Обучение с учителем (Supervised
Learning)
Обучение с учителем — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система
принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики,
является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами
(стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только
конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На
основе этих данных требуется восстановить зависимость (построить модель отношений стимул-реакция,
пригодных для прогнозирования), то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать
достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов, так же как и в обучении на примерах, может
вводиться функционал качества.
Типы входных данных:
▪
▪
▪
▪
▪
Признаковое описание — наиболее распространённый случай. Каждый объект описывается набором своих
характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми.
Матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных
объектов обучающей выборки. С этим типом входных данных работают немногие методы, в частности,
метод k ближайших соседей, метод парзеновского окна, метод потенциальных функций.
Временной ряд или сигнал представляет собой последовательность измерений во времени. Каждое
измерение может представляться числом, вектором, а в общем случае — признаковым описанием
исследуемого объекта в данный момент времени.
Изображение или видеоряд.
Встречаются и более сложные случаи, когда входные данные представляются в виде графов, текстов,
результатов запросов к базе данных, и т. д. Как правило, они приводятся к первому или второму случаю
путём предварительной обработки данных и извлечения признаков
189

190.

Обучение без учителя
(Unsupervised Learning)
190
Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение) — один из способов машинного
обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную
задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это
является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для
задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется
обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между
объектами
Обучение без учителя - для каждого обучающего объекта принудительно задаётся «правильный
ответ», и требуется найти зависимость между стимулами и реакциями системы
Понятие «обучения без учителя» в теории распознавания образов. «Возможны ли единые принципы
адекватного описания образов различной природы, или же такое описание каждый раз есть задача для
специалистов конкретных знаний?»
1.Выявление общих принципов использования априорной информации при составлении адекватного
описания образов. Априорные сведения об образах различной природы разные, а принцип их учета один
и тот же
2. Проблема получения описания выносится за рамки общей постановки, и теория обучения машин
распознаванию образов с точки зрения статистической теории обучения распознаванию образов может
быть сведена к проблеме минимизации среднего риска в специальном классе решающих правил. В
теории распознавания образов различают в основном три подхода к данной проблеме:
▪
▪
▪
Эвристические методы
Математические методы
Лингвистические (синтаксические) методы.

191.

Искусственный интеллект и
машинное обучение
Типы задач и моделей машинного обучения определяют
виды аналитики:
▪ Дескриптивная аналитика (выявление ключевых характеристик,
группировка данных, получение ответа на вопрос, что
происходит сейчас)
▪ Предикативная аналитика (прогнозирование вероятности
наступления будущих событий, оценка того, что произойдет
дальше
▪ Предписывающая аналитика (формирование рекомендаций по
управляющим действиям, оценка того, как можно повлиять на
события)
191

192.

Процесс разработки и развертывания
приложения машинного обучения
192
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

193.

193
Классы приложений на базе AI &ML
Новые классы приложений на базе AI & ML: аналитика, обработка
естественной речи
▪ Дополненная аналитика для автоматизации подготовки данных, поиска
аналитических сведений и обмена ими - Virtual Personal Assistance (VPA),
автоматические чат-боты, …
Улучшенные корпоративные приложения
▪ Планирование ресурсов предприятия, поддержка продаж, безопасность, HRсистемы, …
Улучшенные персональные приложения
▪ Организация времени, отслеживание физической активности, мониторинг
внешней информации, …
Умные вещи и устройства
▪ Цифровые устройства, выходящие за рамки выполнения жестко
запрограммированного кода и использующие искусственный интеллект для
более естественного взаимодействия с окружением и людьми - роботы, дроны,
беспилотный транспорт, ...

194.

AI - Платформы для бизнеса:
примеры
194
Amazon
▪
Amazon Comprehend — сервис для распознавания естественной речи. Анализирует документы, посты в
соцсетях и другие текстовые источники. Умеет понимать их смысл и взаимосвязь
▪
▪
Amazon Translate — сервис машинного перевода на основе нейронной сети
Amazon Lex — инструмент для встраивания в бизнес-приложения диалоговых интерфейсов уровня
ассистента Alexa
Google
▪
Diagflow, ранее известный как API.AI, — универсальный сервис для встраивания текстовых и голосовых
диалоговых интерфейсов в бизнес-приложения. Поддерживает интеграцию с Facebook, Twitter, Skype,
Telegram, Kik, Cisco Spark, Google Assistant, Slack и другими сервисами
▪
Позволяет выстраивать обработку конкретных запросов, вычленять важную информацию в диалоге и
способы извлечения и доставки клиенту важной информации с учетом контекста разговора и понимания
естественной речи
Microsoft
▪
Microsoft Azure's Machine Learning Studio — сервисы, которые поддерживают создание AI-приложений
корпоративного уровня. Предлагают инструменты для сбора, обработки и обучения на основе Big Data с
возможностью выявления скрытых зависимостей, которые ускользают от внимания человека
▪
Спектр возможного применения: от выявления фальшивых кредитных карт до прогноза оттока клиентов и
оптимизации ценообразования

195.

195
Цифровой двойник
▪
Цифровой двойник (Digital twin) это цифровая репрезентация
объекта или системы, существующей в реальном мире. Цифровые
двойники соединены с оригиналом, распознают его состояние и
реагируют на изменения
⚫
⚫
▪
Цифровые двойники необходимы для:
⚫
⚫
⚫
▪
Цифровой двойник - это динамическая программная модель,
основанная на сенсорах
Цифровой двойник способен собирать и визуализировать данные,
применять аналитику и правила и реагировать на задачи бизнеса
Понимания состояния объекта
Реакции на изменения
Улучшения его функционирования
Могут приносить пользу градостроителям, специалистам по цифровому
маркетингу, медикам и инженерам, при реализации проектов Интернета
вещей, управлению цифровыми активами компании, …

196.

Области применения цифровых
двойников
Наиболее эффективным применение цифровых двойников является для
продукции со следующими критериями:
⚫
Сопровождение продукции квалифицированным специализированным
сервисом (контроль состояния, мониторинг, техническое
сопровождение)
⚫
Длительный жизненный цикл изделия (более 5 лет)
⚫
Большое количество экземпляров установленного оборудования
⚫
Широкий диапазон и многообразие условий эксплуатации
⚫
Труднодоступность изделия для проведения обслуживания
Отрасли промышленности:
⚫
Энергетика (атомная, нефтегазовая отрасль, турбомашиностроение)
⚫
Авиационные двигатели и авиационное оборудование
⚫
Сложное промышленное оборудование (насосы, приводы, пр.)
⚫
Железнодорожные и автомобильные транспортные системы
⚫
Медицинское оборудование
⚫
….
196

197.

Цифровое погружение: понятия и
основные идеи
▪
▪
▪
197
Виртуальная реальность (virtual reality, VR) – это созданный с помощью
технического и программного обеспечения виртуальный мир, передающийся человеку
с помощью специальных сенсорных устройств через осязание, слух, а также зрение и,
в некоторых случаях, обоняние. Объединение всех этих воздействий на чувства
человека в сумме носит название интерактивного мира. Это генерируемая с помощью
компьютера трехмерная среда, с которой пользователь может взаимодействовать,
полностью или частично в неё погружаясь. При любом взаимодействии с
виртуальной средой практически всегда используются три компонента: голова,
движения, глаза. VR подразумевает подмену реального мира на цифровой,
искусственный.
Дополненная реальность (augmented reality, AR) — эта реальность позволяет
создать наложение виртуального мира на реальный в поле восприятия пользователя.
Дополненная реальность накладывает цифровые элементы поверх существующих
субъектов и объектов.
Смешанная реальность (mixed reality, MR) — это сочетание физического и
цифрового миров, обеспечивающее взаимодействие между человеком, компьютером
и средой. Такая новая реальность стала возможной благодаря развитию систем
компьютерного зрения, графической обработки, технологий для дисплеев, систем
ввода и облачных вычислений. Смешанная реальность дополняет физическое
пространство виртуальными элементами, которые визуально неотличимы от
настоящих, реагируют на действия человека, и перемещается в пространстве,
учитывая реально существующие законы физики и преграды

198.

Цифровое погружение: сферы
применения
▪
▪
Развлечения. Игры, культурные мероприятия, туризм
▪
Наука. Ускорение исследований как атомного, так и молекулярного
мира
▪
Медицина. Тренировка и обучение медицинских специалистов:
проведение операций, изучение оборудования, развитие
профессиональных навыков
▪
Архитектура и дизайн. Создание полноразмерных технических и
архитектурных объектов в виртуальном пространстве для
демонстрации и экспериментов
▪
Распространение ложной информации
Обучение. Моделирование тренировочной среды в тех сферах и для
тех занятий, для которых необходимой и важной является
предварительная подготовка: операции, управление техникой, и т.п.
198

199.

Человеко-машинное
взаимодействие
199
▪ Обработка естественного языка (Natural Language
Processing, NLP)
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
Голос (VPA)
Текст (чат-боты)
Распознавание эмоций
Составление резюме текста
Выделение облака ключевых слов
Выделение объектов
▪ Понимание жестов
▪ Сенсоры
▪ Диалоговые платформы - пользователю уже не нужно будет
структурированно указывать свои намерения: компьютер поймет их сам
▪ Эпоха пост-приложений, при которой на передний план выйдут
виртуальные интеллектуальные помощники

200.

200
Стратегическое
цифровое
превосходство:
технологии и инновации
в компаниях

201.

Цифровые технологии меняют главные
стратегические процессы. Клиенты
Клиенты
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Динамичные сетевые структуры
Обратная связь
Прямое общение между клиентами
Легкий и быстрый доступ, удобство использования, качество контента
Лояльность
Клиентские сети: внутренние (сотрудники) и внешние (клиенты-потребители и клиентыкомпании)
Изменение маркетинговой воронки
▪
Модель
диффузии
инноваций
Басса
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

202.

Основные модели развития
клиентских сетей
1. Стремление к быстрому и простому
доступу
1.1. При помощи мобильных устройств
1.2. Мультиканальный доступ
1.3. Использование облачных систем
1.4. Здесь и сейчас
202
4. Общение
4.1. Извлечение информации из соцсетей
4.2. Решение вопросов и поддержка
клиентов в соцсетях
4.3. Вовлеченность в разговоры клиентов
4.4. Сбор предложений и контента
2. Поиск нового интерактивного контента
2.1. Оригинальное представление товара
2.2. Рассказ захватывающих историй
2.3. Полезный контент
2.4. Торговая марка как СМИ
4.5. Поддержка сетевых сообществ
5. Сотрудничество
3. Индивидуальный подход
3.1. Рекомендации клиенту
3.2. Персонализация взаимодействия с
клиентом
3.3. Индивидуализация товаров и услуг
3.4. Персонализация контента
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

203.

Развитие клиентских сетей.
Стратегии
203
Шаг 1. Определение задач, которые решит новая стратегия. Задач, непосредственно
относящихся к конкретному проекту — например, снижение оттока клиентов, и задач
глобального уровня — например, анализ поведения клиентов
Шаг 2. Определение целевой аудитории, для которой предназначена стратегия. Например,
выделяем группу клиентов, из которой происходит самый большой отток
Шаг 3. Выбор одной из моделей развития клиентских сетей (описанных выше) в контексте
задачи. Возможно использование комбинации из стратегий, но не надо использовать все, так как
это затруднит формулировку концепции. Например, чтобы уменьшить отток клиентов,
комбинируем стратегию индивидуального подхода и улучшения доступа
Шаг 4. Формулировка концепции. Точное определение идеи продукта или услуги в связи с
методом взаимодействия с клиентом. Привлеките к этому небольшую креативную команду.
Каждая идея должна обладать смыслом и ценностью для клиента. Задайте себе вопрос, как
концепция будет работать в каждой методике взаимодействия. Например, как она облегчит
доступ или какие возможности индивидуальной настройки обеспечит
Шаг 5. Определение ожидаемого результата и критериев эффективности стратегии. Например,
как помогла новая модель развития улучшить доступ и индивидуализацию? Насколько
уменьшился отток клиентов?
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

204.

Характеристики конкуренции.
Компании цифрового бизнеса
▪
▪
▪
204
Внедрение новых технологий в компаниях цифрового бизнеса являлось
своеобразным «прыжком веры», когда победившая компания
осуществляла передел рынка и занималась капитализацией технологии
до ее превращения в «рутинную» технологию. Эти конкурентные
преимущества являются временными, поскольку в цифровой среде
бизнеса срок освоения этой технологии другими компаниями
достаточно короткий
Сохранение некоторых прежних черт, например, закрытость
Новые признаки:
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
Стирание границ между отраслями и появление не прямых конкурентов
(косвенных конкурентов, которые имеют другие бизнес-модели, но
предлагают клиенту такой-же товар)
Сотрудничество между конкурентами в рамках взаимосвязанных
бизнес-структур («кооперативная конкуренция»)
Исчезновение традиционных посредников
Изменение ценностей и ценностных предложений
…...

205.

Характеристики конкуренции.
Цифровая трансформация
До цифровой трансформации
Конкуренция только в пределах
отраслей
Четкое разделение конкурентов
и партнеров
Убыток конкурента всегда
выгоден
Ключевые активы должны быть
внутри компании
Продукты с уникальными
возможностями и
преимуществами
Несколько ключевых игроков в
каждой отрасли
После цифровой трансформации
Возможна конкуренция между
отраслями
Затруднено однозначное
определение конкурентов и
партнеров
Конкуренты могут сотрудничать
по ключевым вопросам
Ключевые активы могут иметь
вид внешней сети партнерских
отношений
Платформы помогают
партнерам обмениваться
ценностью
Сетевой эффект, победитель
получает всё
Источник: https://club.cnews.ru/blogs/entry/konkurenty_ili_partnery_strategiya_konkurentsii_pri_tsifrovoj_transformatsii
205

206.

206
Изменение отношения к данным
Данные
▪
▪
Новый ключевой актив для формирования добавленной стоимости
Данные генерируются постоянно, и основной задачей становится их обработка и
трансформация в информацию
Где собирать необходимые данные
▪
Обмен данными при взаимодействии с клиентами (в этом направлении очень продуктивно
работают программы лояльности, позволяющие накапливать данные от клиентов)
▪
Сотрудничество с пользователями-лидерами
▪
Получение данных от партнеров компании
▪
Общедоступные данные (на форумах в сети, в правительственных организациях и прочее)
▪
Покупка данных и обмен данными с другими участниками рынка
Форматы использования данных
▪
Анализ закономерностей поведения клиентов, чтобы влиять на пользователей и
прогнозировать развитие компании
▪
Определение и сужение наиболее важной для компании целевой аудитории
▪
Изменение взаимодействия с клиентами в сторону персонификации, контекстности и
большей продуктивности для клиентов
▪
Сравнение данных о клиентах одной группы с данными другой группы
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

207.

Генерация новых концепций
использования данных
Шаг 1. Определяем цели, задачи и то, какой эффект мы хотим получить от использования
данных. Например, данные нужны, чтобы проникнуть на новый рынок, изучить его,
проанализировать поведение клиентов нового рынка.
Шаг 2. Определяем формат использования данных. Например, для выхода на клиентов
нового рынка выбираем анализ закономерностей поведения клиентов и их отношения к
новому продукту
Шаг 3. На основе выбранного формата разрабатываем план, соответствующий нашим
целям и ценностям. Анализируем разные бизнес-сценарии, вырабатывая конкретные идеи
использования данных, наиболее подходящие компании. Например, для удержания
клиентов сценарий может предлагать усиление персонификации взаимодействия с
клиентами, предложение им индивидуальных бонусов на основании данных, собранных
при помощи программ лояльности.
Шаг 4. Анализируем, какими данными компания уже обладает, каких данных ей не хватает
и из каких источников их лучше собирать. Например, для того чтобы делать более
персонализированные предложения, магазину не хватает определенной информации о
клиентах, которую можно получить, несколько расширив анкету, заполняемую клиентом
при получении бонусной карты магазина.
Шаг 5. Разрабатываем конкретную стратегию выполнения плана, включая техническую
часть, планирование изменения в бизнес-процессах, тестирование новой концепции.
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие
207

208.

208
Инновации и эксперименты
▪
▪
▪
▪
▪
Инновации — это изменения, увеличивающие ценность продукта,
процесса или услуги. Именно инновации дают старт новым идеям
и концепциям. В современном цифровом мире инновации рождаются
на базе постоянных экспериментов
Экспериментальный подход (непрерывные эксперименты) позволяет
определить работающие и неработающие решения
Эксперименты с уже запущенным в эксплуатацию продуктом с целью
его корректировки и эксперименты с прототипами до финального
запуска
Конвергентные эксперименты, основанные на причинно-следственной
гипотезе (гипотеза, контрольные и испытательные группы)
Дивергентные эксперименты, рассматривающие разные варианты,
предлагающие идеи, отвергающие неправильные идеи и генерирующие
новые идеи на основе предыдущих этапов
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

209.

209
Конвергентные эксперименты
Шаг 1. Формулировка (точная) вопроса, ответ на который нужно узнать с помощью
эксперимента. «Если мы сделаем X (причина), то что произойдет с Y (следствие)?» X
— независимая переменная эксперимента, Y — зависимая переменная. Определяем
критерии успеха
Шаг 2. Определение круга участников — сотрудники компании или сторонние
участники
Шаг 3. Разбивка участников случайным образом на испытательную группу
(получившую испытуемый продукт или услугу) и контрольную (не получившую)
Шаг 4. Проверка, хватает ли для эксперимента выборки. Определяем единицу
анализа, например, один адрес рассылки акционного предложения. Чем больше
размер выборки, тем меньше погрешность эксперимента
Шаг 5. Эксперимент и анализ результатов
Шаг 6. Принятие решения — успешен ли эксперимент и надо ли его продолжать
Шаг 7. Использование информации, полученной из эксперимента
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

210.

210
Дивергентные эксперименты
Шаг 1. Формулировка проблемы, которую должен решить эксперимент. Возможно определить ее в
приблизительном количественном выражении.
Шаг 2. Определение границ — какое время и ресурсы компания готова потратить на эксперимент, в какой момент
компания готова остановить эксперимент.
Шаг 3. Формирование команды эксперимента, в идеале — пять человек с разными компетенциями. Состав лучше
обновлять, например, на конкурентной основе. Возможно изолирование команды от взаимоотношений внутри
организации, если идет поиск кардинально новых моделей и идей. Также возможно привлечение к поиску идей
всех сотрудников компании в рамках некого соревнования и в течение определенного срока
Шаг 4. Сбор информации — наблюдение. Расширение поиска идей и более глубокое понимание проблемы.
Шаг 5. Выработка множества решений (не одного!)
Шаг 6. Создание упрощенных прототипов, обладающих минимальной жизнеспособностью. Не тратьте больших
ресурсов на создание завершенных прототипов
Шаг 7. Испытание прототипов, отслеживание обратной связи и сбор информации. Проверяем, нужно ли это
решение клиентам и какая бизнес-модель для него подойдет
Шаг 8. Выбор — продолжать эксперимент, пересмотреть его (возможно, выбрать другое решение), остановить
эксперимент и перейти к оценке полученной информации, признать эксперимент успешным и готовить его к
запуску
Шаг 9. Создание законченной версии успешного решения и запуск на рынок. Запуск может осуществляться
постепенно (с ограниченного рынка), так его легче контролировать. Также запуск может быть массированным с
сетевым эффектом — с возможностью доработки
Шаг 10. Использование информации, полученной из эксперимента. Даже если эксперимент не удался, важно
сохранять информацию — прототипы и протестированные решения
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

211.

211
Изменение ценностей
▪ Ценность - предложения, представляемые компаниями
▪ Ценность определяет потребитель
▪ Ценности больше не остаются неизменными, они непрерывно
преобразуются
▪ Надо постоянно быть в авангарде, генерируя новые
предложения, расширяя клиентскую аудиторию, применяя
новые технологии
Сохранять предложение неизменным, но искать новых
клиентов
Предложить прежним клиентам новое решение
Новое предложение и привлечение новых клиентов
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

212.

Развитие ценностного
предложения
212
Шаг 1. Выделение разных стратегически важных групп клиентов. Если это
затруднительно, пытаемся разобраться с мотивацией клиентов и их задачами,
понимаем, что для них важно
Шаг 2. Формулировка существующих ценностных предложений для выделенных
групп
Шаг 3. Распознавание угроз, которые появились для этих предложений (новые
технологии, новые требования клиентов, новые несимметричные конкуренты)
Шаг 4. Анализ существующего предложения, сформулированного на Шаге 2.
Уменьшается или увеличивается ли его ценность?
Шаг 5. Генерация новых предложений с учетом новых технологий, новых тенденций
в бизнес-среде и запросов клиентов. Для этого надо больше общаться с клиентами и
расширять кругозор
Шаг 6. Формирование нового предложения в котором будут базовые элементы
(основа), восстановленные слабые звенья (у которых еще есть потенциал),
потерявшие свою ценность элементы (которые постепенно убираем), новые
элементы (сгенерированные на Шаге 5)
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

213.

Шесть стадий развития цифровой
инновации
213
1. Оцифровка (digitization)
Как только что-то из реального мира становиться цифровым,
физические ограничения пропадают (цифровые фотографии)
2. Обманчивость (deception)
Экспоненциальный рост в начале кажется меленным, что вводит в
заблуждение
3. Подрыв (disruption)
Новая технология начинает конкурировать со старой, превосходя ее в
эффективности
4. Демонетизация (demonetization)
Технология дешевеет, вплоть до бесплатности
5. Дематериализация (dematerialization)
Исчезают необходимость в отдельных материальных предметах
6. Демократизация (democratization)
Все больше людей, независимо от сословия и достатка, получают
возможность стать пользователями технологии
Источник: Диамандис, Котлер Стивен

214.

214
Где искать цифровую ценность?
▪ Новый потребительский опыт
▪ Сокращение времени разработки и вывода на рынок
новой продукции
▪ Самые большие расходы
▪ Больше всего задействовано персонала
▪ Самые большие риски и потери
▪ Успехи конкурентов
▪ ?

215.

215
Инновации в компаниях
Б – ИС - ИТ
▪
Sharing Economy
▪
Maker Economy
▪
Децентрализованные автономные организации
▪
Blockchain и распределенные реестры
▪
Smart Contract, Smart Homes, Smart Cities
▪
Экосистемный подход
▪
Экспоненциальные организации
▪
Data-driven компании
▪
Freemium модели
▪
Full-Crowdsourcing
▪
Industry 4.0
▪
Robotic Process Automation
▪
…..

216.

216
Оценка дестабилизации компаний
▪
Появляются конкуренты, предлагающие клиентам продукты или услуги, значительно
превосходящие по разным параметрам. Прямая конкуренция в таком случае
оказывается невозможной. Это может быть преимущество в предложении — цена,
легкодоступность, простота, персонификация и прочее. Или преимущество в бизнесмодели — другие клиенты и поставщики, использование платформ, другие услуги,
престиж марки
▪
Анализ аудитории дестабилизатора — кто его клиенты, в чем его ценность для
потребителя, в чем его уникальность
▪
Определение компонентов бизнес-модели и условий дестабилизатора, позволяющих
ему создавать эти уникальные предложения (партнеры, активы, сотрудники и прочее)
и сравнение их с моделями и сетями традиционных компаний
▪
Достаточно ли превосходство у нового предложения, чтобы заменить старое, и может
ли компания создать предложение, аналогичное конкурентному?
▪
Анализ того, как будет влиять дестабилизатор на рынок. В какой последовательности
он будет захватывать клиентов. Оценка потенциальной доли рынка дестабилизатора.
Анализ того, как дестабилизатор влияет на другие компании
▪
Принятие решения — контролировать дестабилизатора (купить его, создать
аналогичную модель одним или в кооперации с другими компаниями) или смягчить
потери (удерживать клиентов, увеличить ассортимент и повысить качество, уйти с
рынка)
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

217.

217
Трансформация менеджмента
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Использование данных и принятие решений в реальном времени
Применение в управлении результатов анализа больших данных
Выстраивание бизнеса на основе цифровых экосистем
Необходимость в новом промышленном структурировании (новые
организационные формы, цифровое обеспечение сотрудничества,
цифровая интеграция производителей и потребителей, и т.д.)
Формирование соответствующей инфраструктуры (управление
поставщиками ключевых производственных технологий, поставщиками
инфраструктурных решений и услуг (телекоммуникационные и
облачные сервисы, накопление и анализ данных, и т.п.))
Поощрение промышленных потребителей
Создание нового типа предприятий цифрового производства
Формирование рыночных механизмов поощрения инноваций
Решение задач управления интеллектуальной собственностью
Оценка рисков и последствий
Новые концепции человеческого труда и формирование кадров
…..

218.

Подрывные технологии и новый
облик менеджмента
▪ Использование
Ценность для
потребителя
данных и принятие
решений в
реальном времени
▪ Применение в
управлении
результатов
анализа больших
данных
▪ Выстраивание
бизнеса на основе
цифровых
экосистем
▪ ….

219.

219
Платформенная
экономика

220.

Основы существования
платформенной экономики
▪ Возможность построения бизнес – модели, поддерживаемой
▪
▪
▪
▪
▪
цифровыми технологиями, то есть возможности алгоритмизации
взаимоотношений участников платформы
Доверительные взаимоотношения между участниками
Возможность обмена данными между ИС платформы и ИС
участников на основе открытых API (Application Programming
Interface)
Возможность накопления и анализа данных, принятия решений
на основе такого анализа
Привлекательность и доступность перехода от владения к
сервису
Повышение эффективности за счет минимизации
использования собственных активов
220

221.

Причины возникновения и развития
платформенной экономики
221
▪
Собственно сама конкуренция
▪
Высокая доля технологии в стоимости товара
▪
Возникшая технологическая возможность извлечения
сетевого эффекта от взаимодействия производителей
продуктов и их потребителей
▪ Развитие для всех этих явлений соответствующей
инфраструктуры

222.

222
Цифровые платформы
▪
▪
▪
Цифровые платформы, являясь квинтэссенцией инструментария цифровой
экономики, интегрируют в себе огромное количество новейших технологий и
предоставляют пользователям (как производителям, так потребителям и
посредникам) доступ к лучшим цифровым инструментам и свободному
конкурентному рынку, что приводит к качественному изменению правил игры в
соответствующем сегмент
Цифровая платформа – это система алгоритмизированных взаимоотношений
значимого количества участников рынка, объединенных единой
информационной средой, приводящая к снижению транзакционных издержек, за
счет применения пакета цифровых технологий и изменения системы
разделения труда
Каждая развитая цифровая платформа строится вокруг какого-либо массового
экономического процесса, обеспечивая взаимодействие потребителей и
поставщиков:
⚫
Uber – взаимодействие таксистов и пользователей такси
⚫
CarSharing – взаимодействие владельцев автомобилей и арендаторов
⚫
Airbnb – взаимодействие арендодателей и арендаторов жилых
помещений
⚫
…..
Источник: Кешелава А.В., Хает И. Предмет цифровой экономики и роль цифровых инструментов.

223.

Цифровые технологические
платформы
▪ Цифровая технологическая платформа –строительные блоки
цифрового бизнеса, необходимые для построения цифровой
экосистемы
▪ Типы платформ:
⚫
Информационная система (бэк-офис –ERP)
⚫
Клиентский опыт (портал, клиентские приложения)
⚫
Данные и аналитика (хранилища данных)
⚫
Интернет вещей –Internet of Things (подключенные физические
устройства)
⚫
Бизнес-экосистема (создание или подключение внешних
экосистем и маркетплейсов)
223

224.

Платформы — распространение и
виды
224
▪ Платформы служат основой для прямого взаимодействия между
▪
▪
▪
разными группами людей
Платформы можно условно разделить на обменно-торговые
(eBay, AirBnB), платформы для транзакций (PayPal, Apple
Pay), медиа-платформы (YouTube), платформы
стандартизации программного обеспечения или
аппаратного обеспечения (Xbox, iOS), отраслевые
платформы: туризм (TripAdviser), торговля (AliExpress),
финансы (PayPal), кадры (LinkedIn) и т.п.
Сетевые бизнес-модели, сочетание платформенных и
традиционных моделей
Значимость платформ растет с ростом количества
пользователей
Источник: Дэвид Роджерс. Цифровая трансформация. Практическое пособие

225.

225
Цифровые платформы
Источник: Кешелава А.В., Хает И. Предмет цифровой экономики и роль цифровых инструментов.

226.

Открытые, гибридные и закрытые
платформы
226
Источник: https://handh.ru/post/ecosystem_platform

227.

227
Открытые цифровые платформы
▪
▪
▪
▪
▪
Всем поставщикам конкурирующего рынка открыт доступ к платформе
Вход на платформу регламентируется общедоступными критериями
Платформа составляет регламент, не основываясь на конкретных
поставщиков
Никто, включая владелельца платформы, не имеют преимуществ в
роли поставщика
Виды открытых платформ:
✓
Маркетплейс – своеобразная “виртуальная витрина”, открытая на
уровне контента, где продавцы продают различные товары и услуги
(Alibaba)
✓
Магазин приложений – основное направление платформы — это
создание и развитие инфраструктуры для разработчиков различных
приложений (Slack)
✓
Суперапп – это единое приложение, в котором сервисы являются миниприложениями, которые уже находятся на платформе (VK, Яндекс)
✓
Голосовой помощник- похож на суперапп, но управляется голосом
(Алиса)

228.

Преимущества и недостатки
открытых цифровых платформ
228
Достоинства
▪
Ускоряет рост экосистемы – присоединение небольших компаний со своими
сервисами проходит быстрее, чем разработка этих же сервисов в рамках только
своей компании
▪
Лояльное законодательство – в процессе развития экосистемы существуют
множественные риски такие как монополизация, нарушения пользования
персональными данными, коррупционная конкуренция. Открытость экосистемы
позволяет регулирующим органам легче осуществлять контроль за экосистемой
Недостатки
▪
Четкий контроль качества сервисов – модерация, качество и контроль
законности контента сервисов.
▪
Плохая безопасность персональных данных – платформе приходится
предоставлять доступ к данным сторонним компаниям, имеющим свои сервисы
на платформе

229.

Преимущества и недостатки
закрытых цифровых платформ
229
Преимущества закрытых цифровых платформ:
▪
Тотальный контроль сервисов платформы – некоторые закрытые экосистемы
преобразуют это в конкурентное преимущество и не рассматривают дальнейшее
открытие платформы
Недостатки закрытых цифровых платформ:
▪
Медленное развитие и малое количество приложений – закрытой экосистеме
приходится самой разрабатывать или искать поставщиков приложений, а также
заниматься их развитием на рынке, что требует дополнительных ресурсов
▪
Особый контроль регулятивных органов – на платформах закрытого типа
отсутствует возможность пользователя самому выбирать понравившиеся ему
сервисы, вместо этого он будет пользоваться готовым набором приложений
экосистемы компании, оказывающей ему финансовые или мобильные услуги

230.

Преимущества и недостатки
гибридных цифровых платформ
230
Преимущества гибридных цифровых платформ:
▪
Контроль за качеством продуктов основного направления – компании ведут
тотальный контроль за собственными сервисами, являющимися основными для
компании
▪
Безопасность –
организациям
компания
не
разглашает
данные
клиентов
сторонним
Недостатки гибридных цифровых платформ:
▪
Ограниченное развитие экосистемы – в полной мере быстро и широко
развиваться способны только полностью открытые экосистемы
▪
Неопределенность со стороны регулирующих органов – регуляторы могут
обратить внимание на экосистему, посчитав ее платформу недостаточно
открытой

231.

Инструментальные, инфраструктурные
и прикладные цифровые платформы
231
▪
Инструментальная цифровая платформа. Основой является программный или
программно-аппаратный продукт, предназначенный для создания прикладных
решений. Платформа позволяет значительно снижать временные затраты путем
использования типовых функций и интерфейсов на основе сквозной технологии
работы с данными, а также набор инструментов для разработки и
сопровождения программных продуктов прикладного назначения
▪
Инфраструктурная цифровая платформа. Основой является экосистема,
занимающаяся цифровизацией различных процессов и организаций. Данная
платформа в основном направлена на быстрое создание и предоставление
решений
для
автоматизации
деятельности
каких-либо
IT-сервисов,
использующих сквозные цифровые технологии работы и доступа к данным,
предоставляемые экосистемой
▪
Прикладная цифровая платформа. Основой является бизнес-модель, имеющая
определенные алгоритмы обмена ценностями между независимыми членами
рынка путем переноса всех транзакций в единую информационную среду.
Цифровые технологии и система разделения труда позволяют сократить
транзакционные издержки
Источник: Коваленко, А.И. Проблематика исследований многосторонних платформ // Современная конкуренция. – 2016. Т. 10. No3 (57). – С. 64-90

232.

Сравнительные характеристики
цифровых платформ
Характеристика
232
Инструментальная
цифровая платформа
Разработка программных
и программно-аппаратных
решений
Инструмент программной
или программноаппаратной обработки
информации
Инфраструктурная
цифровая платформа
Предоставление ITсервисов и информации
принятия решений
IT-сервис и информация,
необходимая для
принятия решений
Прикладная цифровая
платформа
Обмен экономическими
ценностями в рамках рынка
Участники
Разработчики платформы
и разработчики решений
Поставщики товаров или услуг,
потребители регуляторы и
операторы платформы
Уровень обработки
информации
Цифровые операции
обработки данных
Поставщики информации,
разработчики платформы,
разработчики IT-сервисов,
потребители
Выработка информации
для принятия решений
Компания-лидер
Разработчик
программных или
программно-аппаратных
решений
SAP HANA, IOS, Android
OS, Java, Amazon Web
Services
Основное
направление
деятельности
Продукт
платформы
Примеры
Заказчик IT сервиса для
потребителя
ЕСИА,
ЭРА-ГЛОНАССС, General
Electric Predix
Транзакция или сделка,
подтверждающий обмен
товарами или услугами
Обработка информации о
транзакции между
несколькими субъектами
рынка
Конечный потребитель,
удовлетворяющий свою
бизнес-потребность
AliExpress, Uber, Avito, Alibaba,
Bookin.com

233.

Участники платформенных
предприятий
▪ Владельцы платформ (интеллектуальная собственность,
система управления)
▪ Провайдеры платформы (связь между владельцами и
пользователями платформы)
▪ Сервисные поставщики (разработка функциональных модулей,
представляющих ценность для поставщиков и/или
потребителей)
▪ Регулирующий орган (мониторинг за соблюдением норм
правового поля)
▪ Производители (продавцы) продуктов
▪ Потребители продуктов
233

234.

Принципиальные изменения в
характере бизнеса
▪ Открытость
▪ Переход от контроля ресурсов к их координации
▪ От внутренней оптимизации к взаимодействию с внешними
▪
▪
▪
▪
▪
сторонами
От потребительской ценности к ценности сетевого
взаимодействия. Ориентация на сетевое взаимодействие
Переориентация информационных технологий и систем
компании от организационного управления на социальные сети
и сети сообществ потребителей
Готовность работать не с тщательно отобранными участникам
экономической деятельности, а с произвольным
неограниченным количеством участников с произвольной
организационной культурой и технологиями
Согласие на высокую степень централизации ИТ-решений
Вложение в соответствующую ИТ-инфраструктуру
234

235.

Специфические свойства
платформенной экономики
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Наблюдается быстрый и неограниченный рост активности платформенных
компаний: развитие сервисов платформы – предложение контента и
программных средств; постоянное появление новых клиентов
Отмечается зависимость конкурентоспособности платформы от активности ее
участников. Чем больше пользователей, чем они активнее и чем качественнее
продукт они предлагают, тем более конкурентоспособна платформа
Поскольку ценность платформ растет с ростом количества и активности ее
пользователей, поэтому процесс присоединения к платформам достаточно
легок и постоянно упрощается
Упрощение взаимодействия участников платформы. Легкость регистрации,
понятные интерфейсы, простота загрузки контента, упрощение процесса
присоединения к сети, поиска партнеров, обмена информацией.
Обеспечивается доступность платформ семь дней в неделю и 24 часа в сутки.
Увеличиваются трудности создания новой уникальной платформы, похожей на
существующую «успешную» платформу
Усиливаются тенденции к открытости компаний. Им приходится ослаблять
контроль над частью своих ценностей из-за необходимости поддерживать
открытость моделей для взаимодействия. Из-за необходимости доверять
платформе требуется постоянное развитие систем безопасности (системы
защиты платформы и информации)
235

236.

236
Экономика
цифровых экосистем

237.

237
Экономика экосистем
▪ Среда бизнеса усложняется, становиться более разнородной,
▪
▪
▪
изменчивой и непредсказуемой, с высокой взаимосвязью
компаний
Платформенные цифровые компании получили доказательство
успешности своей модели и ее инвариантности различным
областям экономики
Платформенные цифровые компании накопили опыт
эксплуатации платформ для обеспечения взаимодействия
различных компаний (на основе анализа данных у них
сформировалось понимание бизнесов и их клиентов)
У компаний появилось достаточное количество технологических
решений, которые можно было рассматривать как прототипы
ИС. Это обеспечивает доступность технологий за счет
типизации решений для порождения новых бизнесов в области
непрофильных (не ключевых) рынков и продуктов для текущей
деятельности компании

238.

238
Экономика экосистем
▪ Сформировались некоторые новые возможности для развития
платформенных цифровых компаний с использованием новых
форматов бизнеса за счет ряда факторов:
⚫
⚫
использование эффекта масштаба
использование синергетического эффекта от взаимодействия
участников рынка
▪ Обеспечение устойчивого развития самих цифровых компаний
на основе гетерогенности (смягчение возможного риска
коллапса из-за разнообразия персонала, идей, инноваций и
сфер деятельности), модульности (смягчение возможного риска
гибели всего бизнеса за счет слабых связей между отдельными
элементами бизнеса) и избыточности (усиление устойчивости
компании за счет дублирования элементов бизнеса)

239.

239
Экономика экосистем
▪ Возможность большего контроля участников платформы,
▪
▪
использования удобных цифровых каналов для взаимодействия,
регистрации и анализа персональных данных, принятия
решений на основе этих данных и формировании адресных
персональных продуктов и услуг
Участники рынка по-прежнему нуждаются в быстром и с
минимальными затратами и усилиями получении качественных
продуктов и услуг
Участники рынка готовы предоставлять персональные данные
для получения клиентоориентированных товаров и услуг

240.

240
Характеристики экосистемы
▪ Динамичность – способность экосистемы к стремительному развитию, дающему
ей преимущество в завоевании новых секторов рынка
▪ Открытость – экосистемы собирают вокруг себя большое количество больших и
малых компаний, которые путем кооперации, способны создавать новые решения,
минимизировать издержки, масштабировать рынки для благоприятного
существования экосистемы
▪ Общность – все компоненты экосистемы, как клиенты, так и сами участники,
имеют общий интерес к ее существованию, тем самым поддерживают ее и
борются за ее существование для достижения своих целей, удовлетворения
интересов и получения выгод
▪ Ролийность – каждый участник экосистемы, вне зависимости от размеров
компании и самой экосистемы, имеет собственную роль в системе и ее
функционировании
▪ Самоорганизация
– существующие компоненты экосистемы наделены
определенной свободой, позволяющей постоянно взаимодействовать между
собой, совершенствовать экосистему, разрабатывать новые технологии и
инновации

241.

241
Характеристики экосистемы
▪ Самоорганизация
– существующие компоненты экосистемы наделены
определенной свободой, позволяющей постоянно взаимодействовать между
собой, совершенствовать экосистему, разрабатывать новые технологии и
инновации
▪ Эволюционность – так как экосистема представляет собой единое целое,
эволюционные изменения одного из ее компонентов способствует развитию
остальных участников экосистемы
▪ Модульность
– части единого предложения разрабатываются участниками
проекта независимо друг от друга, клиент может по своему усмотрению выбирать
компоненты и формировать их комбинации
▪ Взаимозависимость – зависимость членов экосистемы между собой: клиент не
сможет получить свой товар, купленный на маркетплейсе, если компания
доставки не выполнит свои обязанности
▪ Координация
– иерархическая система управления не в полной мере
осуществляет контроль экосистемы, для успешного регулирования таких систем
существуют особые механизмы, такие как регламенты, стандарты, правила

242.

Свойства компаний, организаторов
экосистем
▪
▪
▪
▪
▪
▪
242
Поддерживать многообразие на трех направлениях — люди, идеи и
сферы деятельности (трезво оценивать свои возможности,
прогнозировать и контролировать; понимать, что можно делать вместе
с другими компаниями, а что находится вне зоны их управления;
управлять тем, чем владеют, и оценивать внешние изменения;
создавать условия для проявления самостоятельности и
инициативности сотрудников и бизнес-подразделений; поощрять
многообразие)
Укреплять модульную структуру (чем меньше жесткости в системе, тем
она надежнее)
Способствовать избыточности компонентов системы (в противовес
идеям бережливости и эффективности сохранять избыточность
системы для ее устойчивости)
Готовиться к неожиданностям, но искать определенность
Реагировать на изменения и адаптироваться
Культивировать доверие и взаимность
Источник: https://hbr-russia.ru/biznes-i-obshchestvo/fenomeny/a17381

243.

Свойства компаний, организаторов
экосистем
243
▪ Компания должна быть привлекательной для потенциальных
▪
▪
участников экосистемы (обладать известным брендом и деловой
репутацией, владеть масштабной клиентской базой и
обширными отношениями с клиентами, обеспечивать
взаимовыгодное сосуществование участников)
Компания должна иметь ресурсы для построения цифровой
платформы экосистемы (открытость, гибкая ИТ-инфраструктура,
обеспечение интегративного и гибкого взаимодействия с
партнерами и клиентами через API, кадровое обеспечение,
аналитика - компетенции по сбору и анализу клиентских и других
данных)
Компания должна быть способной решить организационные
вопросы построения и эксплуатации экосистемы на принципах
самоорганизации

244.

244
Цифровая экосистема
▪ В тех отраслях, где исторически не возникло одного лидера
▪
и/или объединяющей технологии, экосистемы развиваются
через консервативные партнерства, нацеленные главным
образом на снижение издержек и оптимизацию
производственных процессов (альянс между Renault, Nissan и
Mitsubishi)
Цифровые экосистемы основаны на существовании
лидирующей компании. Цифровая экосистема – это среда
взаимодействия компаний, построенная на базе одной или
нескольких цифровых платформ, открытая для партнеров,
работающая по принципу взаимной выгоды для всех участников
и включающая в себя совокупность сервисов, которые
позволяют клиентам-пользователям удовлетворять
разнообразные потребности в рамках реализации единого
бесшовного процесса

245.

245
Виды цифровых экосистем
▪
▪
▪
Цифровая экосистема бизнеса как площадка широкого спектра товаров и услуг
для клиентов определенного профиля. Динамичная группа независимых
игроков, которые решают общую задачу путем создания продукта или услуги с
целью увеличения дохода и получения конкурентного преимущества за счёт
взаимодействия со своим окружением. Основными участниками - те, кто
непосредственно влияет на ценностное предложение
Цифровая инновационная экосистема как объединение участников процесса
разделения труда в рамках цепочки ценностей и их клиентов. Экосистема интерфейс для интеграции участников цепочки «генератор идеи –
производитель – поставщик – потребитель» (СДС). Обеспечение
взаимодействия участников для реализации основного ценностного
предложения и коммерциализации инноваций. Фокус направлен на среду,
способствующую разработке инноваций, а не на отдельных участников
Предпринимательская цифровая экосистема как организация, которая, развивая
свой бизнес, создала платформу, а затем на основе имеющихся
технологических решений, используя их как прототипы, продолжили процесс
развития, порождая новые платформы. Ключевой участник - предприниматель,
цель - создание, развитие и вывод на рынок новых компаний, как проявление
реализации предпринимательского потенциала

246.

246
Формы экосистем
Тип
Характеристика
Пример
Централизованная Компания-лидер выстраивает сеть «Деловые
экосистема
бизнесов и выступает посредником Линии»
между ними.
Адаптивная
экосистема
Гибридная
экосистема
Компания-лидер соединяет между
Сбер,
собой разные бизнесы, которые
СберМегаМаркет
работают непосредственно друг с
другом.
Компании, функционирующие на VK
стабильных рынках, замыкаются на
компании-лидере, а существующие
на более непредсказуемых рынках,
взаимодействуют
на
основе
адаптивной модели

247.

Стратегии построения экосистем
компании
247
▪
Первая стратегия – разработка новых сервисов собственными силами.
Основой должен послужить уже существующий сильный сервис,
имеющий множество пользователей и позволяющий изучать их
интересы.
Если
потребители
удовлетворены
предлагаемыми
продуктами или услугами, они могут заинтересоваться и новыми
предложениями. Создание новых сервисов потребует изучения рынка,
финансовых вложений и интеграции его в цифровую платформу
▪
Вторая стратегия - приобретать крупные доли в компаниях и включать
их в экосистему. Купленная компания встраивается в цифровую
экосистему как новый сервис, получая взамен имеющиеся
пользовательские данные
▪
Третья стратегия - заключать партнерства с минимальными
инвестициями. Она реализуется путем заключения партнерских
соглашений и дает возможность компаниям-партнерам работать в
нескольких цифровых экосистемах и не терять свою самостоятельность
Источник: Каленов О.Е. Цифровые системы организаций. 2022

248.

Основных тенденций развития
цифровых экосистем
248
▪ Автоматизация процессов и персонализация предоставляемых
услуг в сфере искусственного интеллекта
▪ Развитие цифровых платформ во взаимоотношениях между
компаниями и частными лицами и между компаниями и
юридическими лицами
▪ Монополизация экосистемами отдельных отраслей (Яндекс,
Gett)
▪ Перераспределение прибыли из реального сектора в цифровой
в пользу экосистемы (Booking)
▪ Расширение
экосистемы
по
горизонтали,
расширение
функционала (Gett использует своих водителей как курьеров)
▪ Усиление конкуренции между экосистемами
Источник: https://ict.moscow/static/cifrovye-ekosistemy-moskvy.pdf

249.

Пример. Состав экосистемы
Alibaba
249
Источник: https://www.aa.com.tr/ru/мир/экономика-кнр-в-2021-году-выросла-на-8-1-/2475740

250.

250
Сегменты цифровых экосистем
России
Цифровой контент
Финансы
Телекомкоммуникации
Виртуальный
оператор мобильной
связи “СберМобайл”
Сбер
Онлайн-кинотеатр
Okko, Rambler Media,
музыкальный сервис
“СберЗвук”
Сбербанк, сервис
“ЮMoney” (бывший
Яндекс.Деньги)
МТС
Онлайн-кинотетр Kion, МТС банк, сервисы
сервисы МТС Music,
МТС Cashback, “МТС
“МТС Библиотека”,
Касса”, NUUM
WASD.tv
Яндекс
Поиск “Яндекса”,
“Кинопоиск”
Готовится запустить
Почта “Яндекса”
ряд финансовых
сервисов на базе
купленного в 2021
году банка “Акрополь”
“Яндекс.Маркет”
VK
Портал Mail.ru,
соцсети “ВКонтакте”,
“Одноклассники”,
“Мой Мир@Mail.ru” и
MyGames
Сервис VK Pay
Маркетплейс
AliExpress Russia
через СП с Alibaba,
РФПИ и USM;
сервисы VK Market и
“Юла”
Оператор сотовой и
фиксированной
связи, платного ТВ
Почта Mail.ru,
мессенджеры ICQ,
“Агент Mail.ru” и
“ТамТам”
Е-коммерц
“СберМаркет”,
“ДомКлик”,
“РамблерКасса”
МТС Live

251.

251
Пример. Состав экосистемы МТС
Источник: https://vc.ru/services/218231-abonentov-menshe-a-vyruchka-bolshe-kak-mts-eto-delaet-i-chto-za-servisy-vnutri-cifrovoy-ekosistemy

252.

252
Пример.
Состав
экосистемы
Яндекс

253.

Характеристики конкуренции.
Платформы и экосистемы
▪
▪
▪
▪
253
Конкуренция определяется не продуктами, а платформами, которые
создают ценность, объединяя поставщиков и потребителей.
Принадлежность к платформе обусловливает победу в конкурентной
борьбе
Важнейший компонент цифровых платформ – данные, владение
которыми обеспечивает конкурентное преимущество и определяет
экономические отношения. Происходит усиление воздействия
нематериальных ресурсов для достижения конкурентоспособной
позиции
Цифровые платформы в рамках конкуренции используют «сетевые
эффекты», связанные с использованием данных, эффект масштаба,
диверсификацию (полисегментность, размывающую границы между
отраслями), глобализацию. Все это создает трудности появления новых
игроков на рынке.
В платформенной экономике отсутствует механизм производства
массовой уникальной продукции, поэтому осуществляется сдвиг
конкуренции в область качества обслуживания. Происходит внедрение
бизнес-модели «продукт как услуга»

254.

Характеристики конкуренции.
Платформы и экосистемы
▪
▪
254
Возникла эра активного потребителя, информированного в рамках
мультиканальной коммуникации. С глобальным механизмом сравнения,
выбора и получения товара. Товар продается с улучшенной с помощью
цифровизации функциональностью и с экосистемой сервисов
В глобальном масштабе возникли новые возможности для развития
международного обмена и трансграничного трансферта технологий,
создания глобальных цепочек создания стоимости, быстрого и
комплексного копирования компаниями собственных инноваций в
бизнес-процессах, внедрения лучших практик в своей организации,
таким образом «масштабируясь без массы». Это может обусловить
высокую концентрацию и гиперконкурентность, поскольку новаторы
могут использовать собственные лучшие практики, чтобы быстро
завоевать долю рынка. А также усиление цифрового неравенства в
глобальной конкуренции в пользу отдельных субъектов конкуренции

255.

Характеристики конкуренции.
Платформы и экосистемы
▪
▪
▪
▪
▪
255
Формирование такой среды конкуренции не может не вызывать
опасения у регулирующих органов
Монопольная власть в экономике отдельных компаний все больше
определяется созданием собственного информационного пространства
и возможностью аналитики больших данных
Возникли ключевые, доминирующие платформы в целом ряде
областей деятельности.
Современное антимонопольное законодательство во многих странах
привязывает конкуренцию к «благосостоянию потребителей», не
учитывая всех особенностей функционирования цифровых платформ и
экосистем, которые часто являются критически важными посредниками,
способными контролировать основную инфраструктуру, от которой
зависят их конкуренты
Все это определяет потребность в изучении форм конкуренции в
современных условиях и формирования механизмов ее регулирования

256.

После цифровых платформ и
экосистем
▪ Дальнейшее развитие компаний – в смене прежней
▪
▪
операционной модели и изменение позиционирования на рынке,
создание новых способов удовлетворения потребностей
клиентов
Сдвиги в позиционировании компаний связаны со сдвигами в
мышлении сотрудников: вопрос не в том, как с помощью
цифровых технологий продавать больше продуктов, а как
применить технологии, чтобы изменить способ предоставления
ценности клиентам. Это означает, что компания переходит от
создания цифрового обслуживания к проектированию новых
цифровых продуктов на основе ИКТ
Классическая компания – компания цифрового бизнеса –
платформенная компания и платформенная экономика –
цифровая экосистема и экономика экосистем – экономика
интернета бизнесов (организаций)
256

257.

257
Цифровая
трансформация
компании: что делать
и кому?

258.

Потенциал цифровой
трансформации
258
▪
В условиях новой конкуренции всем производителям
необходимо научиться продавать, но не товары, как
это было раньше, а экосистему сервисов, в которой
они функционируют
▪
Для того чтобы эти экосистемы действительно
работали, приносили прибыль производителям и
добавляли ценность для потребителей, необходима
цифровая трансформация
⚫
⚫
⚫
производства
способов взаимодействия с клиентами и
партнерами
товара
Источник: Кешелава А.В., Хает И. Предмет цифровой экономики и роль цифровых инструментов.

259.

Business drivers. Digital
transformation framework
▪
Трансформируя клиентский опыт
⚫
⚫
⚫
▪
Понимание клиентов
Рост выручки
Точки контакта с клиентом
Преобразуя операционные
процессы
⚫
⚫
⚫
▪
259
Процесс цифровизации
Реализация возможностей
работника
Управление
производительностью
Преобразуя бизнес-модели
⚫
⚫
⚫
Новые цифровые компании
Цифровая глобализация
Цифровые
модифицированные
компании
Источник: 2011. MIT Center for Digital Business and Capgemini Consulting. Digital Transformation A Road-Map for Billion-Dollar Organizations

260.

260
Что делать?
▪
Цифровая Трансформация — это переход компании к цифровому
бизнесу через изменение стратегии, бизнес-модели и культуры
организации, внедрение новых информационных технологий,
расширяющих границы организации и позволяющих формировать свою
экосистему
▪
Нужно научиться поддерживать две независимые команды — одна
поддерживает, то что есть (и гарантирует, что все будет стабильно), вторая
команда — генерит идеи, экспериментирует, ошибается, падает, снова ищет
идеи….
Бизнес Модель — как вы участвуете в новой цифровой экосистеме?
Лидерство — как вы объединяете ресурсы в компании и ведете за собой?
Таланты — как вы готовите новых сотрудников, как их находите, как готовите
существующих к цифровому будущему?
Доставка ценности — как вы автоматизируете вашу деятельность? вы уже
готовы предоставлять свои услуги только в цифровом формате?
ИТ-инфраструктура — для новых задач нужны новые системы. займитесь
вашей инфраструктурой, в 80% случаев ИТ не готовы поддержать
вышеперечисленные задачи…
▪
▪
▪
▪
▪
Источник: http://denreymer.com/digital-ecosystem

261.

План действий CEO в области
цифровой трансформации
261
Сильнее возможностей лишь угроза вымирания
1. Превратите команду руководителей высшего звена в драйвер перемен
▪ Потребность в цифровом мышлении
▪ Поддержка и приверженность
▪ Брать на себя риски, высказывать свое мнение и быть готовыми к экспериментам
▪ Выделение финансовых и других ресурсов
2. Наделите директора по цифровым технологиям полномочиями и бюджетом
▪ Директор по цифровым технологиям (CDO), наделенный полномочиями и бюджетом для выполнения
▪
▪
новых задач
Главная задача CDO — проводить цифровую трансформацию,. Это не только внедрение или смена
технологий, но и обеспечение полного спектра цифровой трансформации
Создать центр цифровой трансформации, или центр компетенций. Это кросс-функциональная команда
инженеров ПО, экспертов по исследованию данных, специалистов по разработке продукта
и менеджеров по продукту
План цифровой трансформации, отношения с поставщиками и контроль над выполнением проекта
▪
3. Работайте пошагово, чтобы добиваться побед и извлекать бизнес-ценность
▪ Чтобы создать бизнес-ценность, сначала нужно определить варианты использования технологий,
▪
рассчитать экономическую выгоду и только потом думать об IT-составляющей
Выбрав поэтапную модель, команды достигнут результатов гораздо быстрее. Таким образом, они
смогут работать над проектами короткими итерационными циклами, направленными на постоянно
нарастающий прогресс
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

262.

План действий CEO в области
цифровой трансформации
262
4. Одновременно с этим формируйте стратегическое видение и действуйте
▪
▪
▪
▪
▪
▪
В основе стратегии цифровой трансформации должно лежать создание и получение экономической
ценности
Как и где вы можете получить бизнес ценность
Проверенный подход — создать карту полной цепочки добавленной стоимости для вашей отрасли
и затем определить те места этой цепочки, которые были или, по вашему мнению, будут оцифрованы.
Это поможет понять пробелы цифровизации
Разработка стратегии состоит из двух ключевых элементов. Это бенчмаркинг и оценка потенциала
эволюционного разрыва в вашей отрасли
Бенчмаркинг. Цифровая трансформация, как и другие аспекты бизнеса, протекает в условиях
конкуренции. Вы должны сравнить цифровые возможности своей компании с возможностями ваших
конкурентов и лучших игроков вашей отрасли. Где находится ваша индустрия на шкале цифровой
зрелости? Кто ваши цифровые конкуренты? Чем вы отличаетесь от них? Ответьте на эти вопросы, чтобы
разобраться в ситуации:
1) проверьте подходы к цифровой трансформации, принятые в вашей отрасли
2) сравните свои возможности с возможностями конкурентов
3) определите лучшие практики ваших более продвинутых конкурентов
4) составьте план по улучшению своих возможностей
Оценка потенциала эволюционного разрыва Разработка стратегии требует оценки отрасли и потенциала
эволюционного разрыва, который сможет ее встряхнуть. Вы должны определить не только угрозы
со стороны знакомых вам конкурентов, но и неожиданные угрозы. Это могут быть конкуренты, принявшие
более качественный подход, малобюджетные выскочки, гибкие цифровые компании, компании с большей
популярностью или знаниями, а также существующие организации, освоившие новые области. Возможны
угрозы со стороны иностранных конкурентов. Репутационные угрозы, связанные с вопросами
безопасности или общественных связей
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

263.

263
План цепочки добавленной
стоимости в сфере производства
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

264.

План действий CEO в области
цифровой трансформации
264
▪
Операционная
эффективность. Работают ли
участники рынка с высокими
производственными
затратами и испытывают ли
они необходимость повысить
эффективность? Это поможет
оценить потенциал новых
компаний, которые могут
работать с меньшей наценкой
и большей
производительностью
▪
Порог входа в рынок. Можно ли считать законодательные ограничения или требования к объему
капитала единственной причиной, по которой крупные компании процветают в вашей отрасли?
Возможно, это говорит о том, что новый игрок радикально изменит рынок, минуя барьеры
▪
Насколько ваша отрасль зависит от основных средств. В эпоху цифровой трансформации
большая зависимость от основных средств скорее потенциальная слабость, а не надежный порог
входа. С другой стороны, наличие собственных технологий, высокая операционная
эффективность и контроль над каналами распределения говорят о том, что в вашей индустрии
вряд ли в ближайшем будущем произойдет эволюционный разрыв
▪
Если вы поймете, насколько ваша компания и вся отрасль в целом восприимчивы
к эволюционному разрыву, вы сможете принять важные стратегические решения и оценить свою
готовность к эволюционному скачку
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

265.

План действий CEO в области
цифровой трансформации
265
5. Разработайте план цифровой трансформации и расскажите о нем
заинтересованным сторонам
▪
Определите будущий образ вашего цифрового бизнеса. Как выглядит ваше
идеальное будущее с точки зрения организационной структуры,
сотрудников и руководителей, продуктов и услуг, культуры и внедрения
технологий?
▪
Сравните свое идеальное будущее с текущим положением и обозначьте
все проблемы. Составьте график трансформации с четко обозначенными
этапами. Пусть он будет в меру гибким, чтобы не казался вам
невыполнимым
▪
Портфель возможностей – главные направления получения выгоды от
цифровой трансформации
▪
Дорожная карта - действенная программа для всей вашей компании
▪
Запланируйте годовую экономическую прибыль от каждого проекта. Каждый
проект должен вести к этой цели. Если вы не можете измерить ожидаемую
прибыль, откажитесь от проекта
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

266.

План действий CEO в области
цифровой трансформации
266
6. Тщательно выбирайте партнеров
▪
Партнеры, предоставляющими ПО, облачные провайдеры, другие компании. Как бы вам ни хотелось
делегировать проекты цифровой трансформации сторонней организации, вы не сможете это сделать
▪
Стратегия цифровой трансформации на основе ИИ
▪
Стратегия по внедрению решений ИИ
Определение организационной структуры для осуществления перемен, включая создание центра
компетенций
Налаживание рабочих процессов и системы вознаграждений сотрудников для компании
▪
Анализ стратегических возможностей и угроз
Определение ключевых приложений и сервисов на основе ИИ, которые необходимо разработать для
извлечения экономической прибыли
Технологии
▪
План цепочки добавленной стоимости
Избегать архитектур с открытым исходным кодом
Работать с провайдерами технологий, предлагающих единый набор качественных сервисов для
разработки высокотехнологичных приложений с big data и с опытом поддержки масштабируемых
приложений
Сервисы
Профессиональные сервисные компании по разработке высокотехнологичных приложений с командами
разработчиков, экспертов по интеграции данных и специалистов по data science
Партнеры с проверенной моделью гибкой программной разработки, которые выпускают готовые
приложения за несколько месяцев, которые успешно передадут рабочие решения и знания вашей
команде через налаженные образовательные программы
Управление переменами
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

267.

План действий CEO в области
цифровой трансформации
267
7. Сосредоточьтесь на экономической выгоде
⚫
Определение экономической и социальной выгоды, выгоды для ваших клиентов,
заинтересованных сторон и общества в целом
⚫
Если проект не принесет прибыль в течение года, откажитесь от него
⚫
Если проект кажется бессмысленным, это потому, что он бессмысленный. Если он
кажется невыполнимым, значит, он невыполнимый. Если вы не понимаете его,
откажитесь от него.
8. Сформируйте культуру преобразований и инноваций
⚫
Культура ключевых ценностей: инновации, любознательность, целостность,
коллективный интеллект, высокая готовностью к риску, гибкое управление
проектами, квалифицированный постоянно обучающийся персонал с
достаточными полномочиями, культура сотрудничества, отсутствие барьеров
и эффективная структура принятия решений
9. Переобучите свою команду лидеров
10. Постоянно переобучайте сотрудников. Инвестируйте в самообразование
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

268.

268
Энергетическая компания ENGIE
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Франция, 150 тысяч сотрудников в 70 странах. В 2018 году прибыль компании составила €60,6 млрд.
ENGIE собирает большие объемы данных с 22 миллионов устройств IoT и сотен различных корпоративных
приложений и систем
2016 год: движущие силы революции в энергетической отрасли —«декарбонизация, децентрализация
и цифровизация»
Временные границы: 2016 – 2019 г.г.
Финансирование: €1,5 млрд.
Организация: ENGIE Digital — центр проектов цифровой трансформации, центр компетенции
Направления цифровой трансформации:
⚫
В газовом оборудовании используется предиктивная аналитика и алгоритмы ИИ. Они упрощают профилактическое
обслуживание оборудования и помогают оптимизировать выработку электроэнергии — определять причины
снижения эффективности, сокращать число поломок и повышать продолжительность работы оборудования
⚫
Потребителям доступен ряд онлайн-услуг, в том числе приложения самообслуживания, позволяющие управлять
личным энергопотреблением. Приложение, разработанное корпорацией для частных лиц и управляющих компаний,
анализирует показатели умных датчиков и определяет возможности для энергосбережения
⚫
ENGIE создала цифровую платформу приложений для оптимизации выработки энергии из возобновляемых
источников. Эти приложения на основе данных предиктивной аналитики и ИИ выявляют оборудование, которое
нуждается в обслуживании, определяют неэффективные активы и в режиме реального времени выдают
операторам обзор заявок на обслуживание и отчет о состоянии оборудования. Используются более тысячи
моделей машинного обучения, которые постоянно учатся адаптироваться к меняющимся условиям работы. Они
предоставляют 140 тысяч расчетных результатов в день с интервалом в 10 минут для более чем 350 ветряных
установок по всему миру
⚫
Умный город: приложения, отвечающие за эффективное теплоснабжение и кондиционирование, контроль
дорожного движения, экомобильность, переработку отходов и безопасность
Эффективность: прогнозирование поломок оборудования и оптимизация запланированного времени
простоя и диспетчеризации — совокупно принесут компании более €100 миллионов в год
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

269.

269
Энергетическая компания ENEL
▪
Италия, второе место в мире по производству электроэнергии, располагает оборудованием для генерации
95 гигаватт мощности
▪
▪
▪
67 тысяч сотрудников, а число потребителей свыше 74 миллионов потребителей
▪
▪
ENEL - крупнейший в мире разработчиком приложений с искусственным интеллектом и приложений IoT
▪
Направления цифровой трансформации:
В 2019 году прибыль компании составила €80,3 млрд.
Enel стала первой компанией, создавшей умную электросеть, и первым предприятием в мире, которое
заменило традиционные электромеханические счетчики на умные цифровые счетчики для всех
потребителей страны. В 2006 году Enel установила 32 миллиона умных счетчиков в Италии, а позже —
более 40 миллионов умных счетчиков в других странах Европы
Финансирование: €5,3 миллиарда на цифровизацию активов, операций и процессов, а также на улучшение
доступа к интернету
Прогнозирование обслуживания и ремонтов 1,2 миллиона километров распределительной сети
компании в Италии (подстанции, линии распределения, трансформаторы и умные счетчики) с помощью
приложения SaaS , реализующего продвинутое машинное обучение для анализа показателей датчиков
сети, умных счетчиков и журналов обслуживания оборудования в режиме реального времени и с учетом
прогноза погодных условий
Защита доходов. Enel изменила подход к этой проблеме и теперь уделяет первоочередное внимание
хищениям электроэнергии (нетехническим потерям), чтобы повысить уровень возмещения
неоплаченной энергии и при этом поднять собственную производительность. Идентификация
потенциальных случаев нетехнических потерь на основе объема утилизированной энергии
и вероятности мошенничества
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

270.

CATERPILLAR: корпоративный
центр данных
270
▪
Caterpillar - мировой лидер в производстве техники для строительства и добывающей промышленности.
«Каждая машина, сошедшая с нашего конвейера, будет иметь выход в интернет и сможет предоставлять
владельцу, дилеру и нам обратную связь по производительности эксплуатации»
▪
В основе стратегии цифровой трансформации Caterpillar лежит связанное цифровое оборудование
компании. Сегодня оно включает в себя 470 тысяч единиц техники (а в будущем это число вырастет до 2
миллионов
▪
Корпоративный центр данных, который стал источником информации, поступающей от более чем 2000
приложений, систем и баз данных по всему миру. Эта информация включает в себя данные из бизнесприложений, сведения от дилера, клиента и поставщика, технические данные оборудования и изделий.
Компания объединяет, нормализует и интегрирует данные в единый образ, поддерживающий машинное
обучение, прогнозную аналитику и приложения IoT в бизнес-подразделениях Caterpillar
▪
Управление системой поставок с неустойчивым спросом, которая объединяет более 28 тысяч поставщиков,
отгружающих товары 170 дилерам. Прозрачность сети, расчет времени в пути запчастей, доставляемых изза границы, и сокращение излишних запасов — вот главные вопросы, которые Caterpillar решает
с помощью ИИ, big data и прогнозной аналитики
▪
Caterpillar использует телеметрические данные с оборудования и техники, объединенных в общую сеть,
а также данные, относящиеся к условиям работы каждого вида техники. Некоторые телеметрические
данные постоянно анализируются в режиме реального времени со скоростью более 1000 сообщений
в секунду
▪
Центр компетенции. Это кросс-функциональная команда, в которую входят приглашенные эксперты
и штатные разработчики. Задача центра заключается в определении плана приоритетных вариантов
использования и разработки масштабируемой и воспроизводимой программы для создания, развертывания
и управления серией важных приложений, трансформирующих компанию
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

271.

JOHN DEERE: трансформация
цепочки поставок и запасов
271
▪
John Deere разработала стратегию цифровой трансформации своей цепочки
поставок. Эта компания, основанная в 1837 году, стала крупнейшим производителем
сельскохозяйственной техники в мире. В ней работает более 60 тысяч сотрудников,
а ее годовая выручка превышает $38 миллиардов.
▪
Важный компонент цифровой трансформации John Deere — управление запасами.
Компания руководит заводами по всему миру и производит сложное промышленное
оборудование. Она использует сотни персонализированных настроек для клиентов,
благодаря чему получаются тысячи различных вариантов оборудования.
Индивидуальные параметры оборудования крайне усложняют управление уровнем
запасов во время производственного процесса
▪
Главные источники неопределенности — это колебания спроса, риски поставщиков,
проблемы качества деталей, изготовленных поставщиками, и перебои
в производстве.
▪
Приложение на основе ИИ для оптимизации уровней запасов: моделирование
и оптимизация параметров заказов, измерение запланированного использования
материалов на основе производственных заказов и минимизация уровней резерва
материалов. Это имело огромные последствия: John Deere уменьшила уровень
запасов компонентов на 25–35%. Это принесло компании от $100 миллионов
до $200 миллионов дополнительной выгоды в год
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

272.

3M: производственная
эффективность на основе ИИ
272
▪ С помощью приложения с искусственным интеллектом компания
интегрирует данные из разобщенных корпоративных систем,
управляющих заказами, клиентами, спросом, производством,
запасами и послепродажным обслуживанием. Это позволяет
прогнозировать ожидаемые даты доставки индивидуальных
заказов и давать более точные обещания клиентам в тот
момент, когда они делают заказы
▪ 3M разработала приложение с искусственным интеллектом,
выявляющее счета, которые могут вызвать жалобы со стороны
клиентов. Специалисты 3M могут оценить и скорректировать их
до отправки
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

273.

ВВС США: диагностическое
обслуживание
273
▪ Факторы, которые влияют на необходимость обслуживания или
ведут к поломке одной из шести систем самолета (двигатель,
навигационные приборы, контроль параметров окружающей
среды, гидропневматические приборы, система подачи топлива
и электрическая система) сильно разнятся
▪ Приложение для прогнозирования обслуживания позволило
оптимизировать график обслуживания в соответствии
с масштабом использования и рисков, устанавливать
очередность обслуживания разных машин, принимать меры
через системы управления техническими заданиями,
определять причины потенциальных поломок и давать
оператору рекомендации о том, какую работу нужно провести
▪ В общей сложности проект повысил боеготовность воздушных
судов на 40%
Источник: Сибел, Т. Цифровая трансформация.

274.

274
Постиндустриальное
общество: возможности
и угрозы для личности,
компаний, общества,
государства

275.

Постиндустриальное общество и
личность
▪
▪
275
Новый технологический уклад диктует новый
социальный уклад и новую систему базовых
ценностей
⚫
Корпоратократия, власть которой держится на владении
административным ресурсом в корпорациях, интегральных
системах организации людей
⚫
Постиндустриальные производители, независимость и, при
объединении, власть которых держится на способности
производить уникальные информационные ресурсы и
обладании оными
⚫
Консьюмериат — низовой класс общества, потребляющий
блага, производимые господствующими классами в рамках,
определённых господствующими классами
⚫
Торговая аристократия, власть которой держится на контроле
сетей продвижения товаров консьюмериата
⚫
Нетократия, власть которой базируется на формировании и
управлении сетевыми структурами организации людей
Напечатанный на 3Dпринтере Aston Martin.
http://3ders.org
Образование и право на труд
Источник: Гильбо Е.В. Постиндустриальный переход и мировая война.

276.

276
Изменения в компаниях и обществе
▪
▪
▪
▪
Масштаб изменений стратегический, а не тактический
Непрерывный процесс управления изменениями
Стратегия лидирования или стратегия следования за лидером
Малый и средний бизнес
⚫
⚫
▪
Крупный бизнес
⚫
⚫
⚫
⚫
▪
Инициатор изменений – собственник, руководитель
Агент изменений – руководитель проекта
Необходимость изменения корпоративной культуры
Поддержка способности к изменениям
Закон Меткалфа - ценность сети пропорциональна половине квадрата
численности ее участников. У крупных компаний обычно намного больше
данных
Доступ к значительному капиталу для привлечения специалистов и
инвестирования в технологии цифровой трансформации
Государство
⚫
⚫
Поддержка изменений
Создание среды изменений

277.

Роль государства.
Обеспечивающие факторы
▪ Роль государства в цифровой экономике
⚫
⚫
⚫
⚫
Создание благоприятной регуляторной среды для развития цифровой
экономики
Оказание государственных услуг на базе единой цифровой облачной
платформы
Обеспечение информационной и экономической безопасности
Определение целевых показатели и этапов развития
▪ Социально-этические аспекты цифровой экономики
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
⚫
Человеческий потенциал и роботизация
Образование
Рынок труда
Продовольствие и вода
Изменение климата
Новые материалы
Синтетическая биология
▪ Обеспечение информационной и экономической безопасности
277

278.

Роль государства.
Обеспечивающие факторы
▪
▪
Новое промышленное структурирование
⚫
Новые организационные формы
⚫
Цифровое обеспечение сотрудничества
⚫
Цифровая интеграция производителей и потребителей
⚫
….
Формирование соответствующей инфраструктуры
⚫
Управление поставщиками ключевых производственных технологий
⚫
Управление поставщиками инфраструктурных решений и услуг (телекоммуникационные и
облачные сервисы, накопление и анализ данных, и т.п.)
⚫
Поощрение промышленных потребителей
⚫
Создание предприятий цифрового производства
⚫
Формирование рыночных механизмов поощрения инноваций
⚫
Решения задач управления интеллектуальной собственностью
▪
Поощрение и финансирование исследований по оценке рисков и последствий цифровой
трансформации для общества; формирования иной социальной структуры общества в
результате смены технологических укладов; разработки новых концепций человеческого
труда; и т.п.
▪
Обеспечения решения задач образования - формирования поколений «цифровых
аборигенов» новой экономики, сочетающие менеджерские, инженерные и другие
компетенции с цифровыми умениями
278

279.

HR: поколение «цифровых
аборигенов»
▪
Особенности и предпочтения новой рабочей
силы
⚫
Технические навыки
⚫
Коммуникационные навыки. Привычка к
социальным сетям и неограниченному доступу в
Интернет. Глобальная доступность и
интенсификация потоков информации
⚫
Интерактивность, диалог 24 часа 7 дней в неделю
⚫
Запрос на видео и аудио материалы
⚫
Саморазвитие
▪
Доступ к социальным сетям и корпоративным
ресурсам со своих личных устройств
▪
▪
Кросс-культурные («глобальные») навыки
Социальное взаимодействие между
сотрудниками, работающими вместе
▪ Организационные навыки и
методы работы
▪ Развитие необходимых
способностей (обучение и
мотивация)
279

280.

280
ИТ - риски
▪ ИТ-риск - это бизнес риск, связанных с использованием, владением, внедрением,
влиянием, настройкой, адаптацией и т.д. ИТ/ИС в компании
▪ ИТ-риски порождают события, так или иначе связанные с ИТ, которые могут
потенциально повлиять на бизнес. Такие события могут возникать с
неопределенной частотой и создают опасность невыполнения стратегических
целей и задач
▪ ИТ-риски можно группировать в различные категории
Риски ценности ИТ – риски, связанные с упущенными возможностями по
использованию ИТ/ИС для повышения эффективности и результативности
бизнес-процессов или по развитию нового бизнес направления
ИТ-риски реализации проектов и программ – риски, связанные со вкладом
ИТ/ИС в новые бизнес-решения или их улучшения в форме проектов или
программ (особенно при портфельном управлении)
Операционные ИТ риски (риски оказания ИТ-услуг) – риски, связанные со
всеми аспектами работы ИТ/ИС и оказания ИТ услуг для бизнеса, которые
могут нанести ущерб деятельности компании
▪ ИТ риски существуют всегда, независимо от того, осознает ли их компания

281.

281
Риски современных ИТ
▪
▪
Резкое усиление конкуренции во всех сферах экономики
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
▪
Снижение уровня безопасности данных
Угроза «цифровому суверенитету» страны и пересмотр роли государства в
трансграничном мире «Цифровой» экономики
Индустрия 4.0: вытеснение аутсорсинга производства в развивающихся странах
«Европа трех скоростей»
Сокращение рабочих мест, прежде всего низкой и средней квалификации
Утечка персональных данных об интимных сторонах жизни
Возможность подмены цифрового образа субъекта
Ошибки при цифровой идентификации
Ошибки искусственного интеллекта при принятии решений
Интерфейсы смарт-контрактов
……

282.

282
Что читать?
▪
Введение в «Цифровую» экономику/ А.В. Кешелава В.Г. Буданов, В.Ю.
Румянцев и др.; под общ. ред. А.В. Кешелава; гл. «цифр.» конс. И.А. Зимненко. –
ВНИИГеосистем, 2017. – 28 с.
▪
Данилин А., Слюсаренко А. Архитектура и стратегия. «Инь» и «Янь»
информационных технологий предприятия. М., «ИНТУИТ», 2005, 504 с.
▪
Кешелава А.В. Цифровая трансформация предприятия.
https://spkurdyumov.ru/digital_economy/cifrovaya-transformaciya-predpriyatiya/
▪
Кешелава А.В., Хает И. Предмет цифровой экономики и роль цифровых
инструментов. Цифровая экономика, 2019, №2(6), с. 87-95
▪
Роджерс Д.Л. Цифровая трансформация. Практическое пособие. – М.:
Издательская группа «Точка». – 2017. – 344 с.
▪
Сибел, Томас. Цифровая трансформация. Как выжить и преуспеть в новую
эпоху / Томас Сибел ; пер. с англ. Ю. Гиматовой ; науч. ред. М. Савицкий, К.
Щеглова, К. Пахорукова — М. : Манн, Иванов и Фербер, 2021. — 256 с.
▪
Годин В.В. Цифровизация образования: модели, методы, практическая
реализация: монография / В.В.Годин, А.Е.Терехова / Минобрнауки РФ
Государственный университет управления. – Москва : ГУУ, 2023. – 154 с.