Управление цифровой трансформацией. Точка зрения

Владислав Владимирович Тюрин

Настоящая публикация предназначена предпринимателям, менеджерам и специалистам, стремящимся системно, детально и планомерно изучать цифровую экономику и применять знания на практике для эффективного управления целями, ресурсами и процессами цифровой трансформации. Она дает возможность понять мотивы, принципы, исходные предпосылки, тезисы и факторы, составляющие методическую основу авторского подхода.

Кардинальные изменения

Предметное проектирование платформенных решений на базе одной или нескольких цифровых платформ учитывает в каких потребительских, технологических и экономических условиях — в какой цифровой среде — им предстоит функционировать. Но цифровая экономика подразумевает кардинальные изменения широким фронтом по всем индустриям и видам деятельности, по всем рынкам и логистическим цепочкам.

Цифровая трансформация уже явно обнаруживается и будет только нарастать в финансовой и правовой сферах, в машиностроении и производстве потребительских товаров, в научной и образовательной отраслях, в маркетинге и социальных коммуникациях, в строительстве и транспорте, в медицине и в сфере экологической безопасности. А это означает, что каждый предприниматель, когда организует конструирование и предоставление платформенного решения клиентам, сталкивается с противоречивым выбором траектории развития, наилучшим образом соответствующей перспективам цифровой трансформации связанных отраслей и направлений деятельности.

Имплементировать в архитектуру и функционал цифровой платформы или платформенного решения элементы, претерпевающие существенные перемены в краткосрочной или среднесрочной перспективах, необходимо с учетом ожидаемой логики таких модификаций. Разумно ли, например, создавать платформенное решение, ориентированное на оплату потребителями полученной услуги исключительно наличными денежными средствами, когда уже отчетливо видно, что есть другие удобные варианты безналичных платежей и, очевидно, вскоре появятся новые. Но это один из примеров — из финансовой сферы. А в условиях бурного роста отраслевых цифровых платформ и мощных цифровых экосистем огромное число подобных моментов, когда надо понимать тренд развития, чтобы соответствовать ему и быть готовым адаптироваться. Оплата, сервисная поддержка, кастомизация, юридическое оформление, доставка, обновление контента, аналитика, перевод на другие языки, развертывание программного кода, управление инцидентами, разрешение споров, архивирование, контроль транзакций, инфраструктура данных — это только часть того, что в той или иной мере следует удерживать в фокусе. Какая индустрия проходит или вступает в период кардинальных преобразований. Какой вид деятельности изменится уже завтра или послезавтра до неузнаваемости и потребует у бизнеса перестроить все связанные с ним процессы, объекты, проекты, ресурсы. Реформирование действительно происходит быстро и кардинально. Как здесь опять не упомянуть VUCA, BANI и BIG3.

Цифровая экономика не существует без тесной интеграции и кооперации, поэтому экономическим субъектам не избежать взаимного трения. И бизнес учится отслеживать и анализировать трансформацию цифровой среды, чтобы реагировать и подстраивать собственные цифровые технологии, цифровые платформы и платформенные решения. Следовательно, обращать внимание на аналитику консультантов и экспертов имеет смысл не только для поиска идей новых продуктов и сервисов, но и для оценки степени влияния ожидаемых трендов на выпускаемые продукты и сервисы.

Правильным поведением является адекватная и квалифицированная экспертиза даваемых визионерами и евангелистами прогнозов, чтобы не увлечься широко разрекламированными, но сомнительными веяниями. И крайне полезно учитывать мотивацию и позицию тех, кто оперирует некими прогностическими моделями и приоритезирует те или иные социальные, технологические, потребительские нововведения. Разумно учитывать на чем базируются утверждения о перспективности идей, проектов и технологий, чтобы не принимать неоправданные высокорискованные управленческие решения в отношении собственных проектов и команд.

Предлагаемые в настоящей публикации исходные тезис и фактор уточняют авторский взгляд на наиболее важные кардинальные изменения, помогают выделить приоритетные и предложить их трактовку, объяснив потенциальное воздействие на разработку платформенных решений. Далее приводится не исчерпывающий список, но наиболее полезный для задач управления цифровой трансформацией и существенный для восприятия излагаемой точки зрения по многим вопросам и проблемам цифровой экономики.

Описание цифровых перемен обобщенно демонстрирует характерную логику эволюции цифровой среды, на которую уместно ориентироваться, чтобы исключить барьеры и риски развития платформенных решений. Иными словами, продумывая стратегию цифровой трансформации или планируя цифровые проекты необходимо осознавать и приноравливаться к ожидаемым преобразованиям, существенно трансформирующим целые отрасли и виды деятельности. Уповать же на устаревающую модель нецифровой экономики, ошибочно и неоправданно экстремально.

В визионерский список ожидаемых кардинальных изменений включены следующие направления:

1. Менеджмент качества данных

2. Определение ценности данных и право на данные

3. Автоматизация процессов и оцифровка объектов

4. Управляемый программный код и интеграции

5. Специализация и применение гибких методов управления

6. Аналитика и непрерывная проверка гипотез

7. Перемены в маркетинге и в коммуникациях с потребителями

8. Модель скоринга и рейтингов

9. Переход к цифровым моделям

10. Документооборот в цифровой экономике

11. Экономически значимая авторизация

12. Алгоритмическое регулирование

13. Усиление кооперации экономических субъектов

14. Цифровая трансформация отраслей и рынков

Данные как нематериальный ресурс

В цифровой экономике данные — центральный первичный ресурс. Их можно сравнить с сырьем, перерабатываемым на производстве и комплектуемым в ценный продукт. Однако это уникальный вид ресурса — нематериальный. А значит его можно многократно использовать без потери начального объема и состава, извлекая каждый раз знания нового качества и структуры. При этом проблемы и вопросы входного качества данных чрезвычайно актуальны и в настоящее время недостаточно изучены как методически, так и в части поддержки технологиями и автоматизированными инструментами.

Уникальность данных, как нематериального ресурса, допускающего многократную обработку для генерирования полезной информации, требует внимательного исследования. Особенно с точки зрения системного управления качеством данных на всех этапах жизненного цикла: от постановки задач на сбор и до архивирования в интересах долгосрочного хранения.

Сбор и обработка данных экономическими субъектами в цифровой экономике по количеству и качеству будут расширяться и наращиваться. Хранение массивов данных сопряжено с введением новых методик, технологий и инструментов фиксации, индексирования, размещения, описания, контроля и комбинирования. В приоритете схемы распределенного управления данными разного уровня и состава, которые находят широкое применение и оправдывают инвестиции в программные и аппаратные средства. Уверенно прогрессирует сегмент цифровых платформ, обеспечивающих сбор, обработку, хранение данных под широкий спектр задач клиента в привязке к контексту. Разумно предположить, что обособленные системы управления базами данных (СУБД) постепенно заместят цифровые платформы распределенного управления данными с вертикальной (по предметным уровням) и горизонтальной (по функциям управления) специализацией (specialized distributed data management digital platform, SDDMdp). Причем цифровые платформы по управлению данными вероятно будут максимально востребованы в режиме облачной интеграции, поскольку лучше способны в такой конфигурации манипулировать данными и контролировать их качество. Иные отраслевые цифровые платформы сфокусируются на предметном функционале, ориентированном на целевые индустрии. Этот тренд для любой цифровой платформы (и платформенного решений), с архитектурной точки зрения, означает необходимость четкого разграничения и выстраивания функционально-технологического слоя менеджмента данных, даже если на начальном этапе выбор сделан в пользу традиционной СУБД.

Рисунок 11. Матрица аналитических показателей качества данных.

Связанность данных внутри информационных систем и между системами многократно увеличивается в цифровой экономике. Тем самым провоцируются риски безопасности данных при множественных интеграциях для прямой передачи или посредством защищенного API. Менеджмент в сфере безопасности данных — самостоятельная комплексная задача, технологически закрываемая внешними инструментами и цифровыми решениями. Но предметная безопасность данных, связанная с логикой обмена данными и их обработки для получения тех или иных выводов, во многом останется зоной ответственности бизнеса, ведь реализуется исключительно через выбранную и воплощенную бизнес-модель.

Данные — прямой ключевой ресурс цифровой платформы. Игнорирование проблем и вопросов управления данными и знаниями обуславливает критические риски полного разрушения логики и ценности предлагаемых платформенных решений потребителям. Например, просчеты в системе управления доступом и несанкционированное получение информации конкурентами объективно повлечет неблагоприятные последствия, угрожающие в правовом и финансовом плане и провоцирующие отток клиентов.

Право на данные

Данные, оказываясь экономически ценным ресурсом — цифровым сырьем бизнеса, приобретают ряд коммерческих и юридических атрибутов. Из них отметим, во-первых, полезность данных и, во-вторых, принадлежность данных.

Полезность данных и их выраженная цена на рынке зависят от контекста, целей, технологических и управленческих аспектов их обработки и анализа, от параметров качества. Волатильность цен на данные в десятки раз выше, чем по любым другим активам, в том числе нематериальным. Это объясняется их многократным использованием и тиражированием с ничтожными издержками. Трудно назвать какой-либо другой ресурс с ценой подверженной столь сильному влиянию субъективного и контекстно-зависимого внутреннего представления и убеждения продавцов и покупателей об их ценности. И чем выше доступность торгуемых наборов данных (например, модель открытого распространения), тем ниже их признаваемая полезность и тем более низкую цену готовы предложить за них покупатели.

В отношении данных, особенно с ненулевой ценностью, справедливо говорить о собственности на них: о праве владения и использования, о праве распоряжаться ими (передавать другим лицам) и об обеспечении права собственности. Целесообразно разделять:

Конец ознакомительного фрагмента.