Есть много областей деятельности, которые сегодня активно и массово используют первичные данные при принятии оперативных решений в бизнесе. Пионер среди них – безусловно, промышленность, хотя это касается далеко не всех ее отраслей, а прежде всего предприятий с непрерывным производством, в первую очередь тех, где контроль быстропротекающих процессов тесно связан с обеспечением физической безопасности. Именно оттуда пришел термин АСУТП, теперь уже представляющийся несколько архаичным.

Сейчас собственные направления АСУТП складываются в большинстве отраслей. Ведь качественные способы получения первичной информации в автоматизированном режиме и их обработки стали более доступны, чем в недавнем прошлом. Кроме технологического совершенствования, чувствительность управления к получению максимально четкой информационной картины зависит от бизнес-среды вообще и бизнес-задач компании в частности.

Итак, примем в качестве постулата, что ценность первичных данных для бизнеса определяется:

  • трансформацией бизнес-задач;
  • технологическими тенденциями;
  • прикладными системами и сервисами, которые могут быть развернуты для решения поставленных задач.

Начнем с бизнес-задач, среди которых могут быть и те, что стимулируют более активное использование первичных данных, и те, которую эту тенденцию ограничивают. В числе первых и наиболее важных можно назвать более заметную, чем ранее, ориентированность бизнеса на персональную работу с людьми, будь то клиенты или же сотрудники компании. Люди, в свою очередь, как ни цинично это звучит, являются ресурсом бизнеса, первичные данные о которых необходимо зачастую хранить в массовом масштабе и оперативно эти данные обрабатывать. Классический пример — развитие программ лояльности в торговле, в результате чего множество обезличенных клиентов, информация о которых поддается лишь статистическому учету, за весьма короткий промежуток времени превращаются в совокупность индивидуальных потребителей продукции компании, каждый из которых описывается целым набором параметров. Еще более выражена эта тенденция в бизнесе крупных розничных операторов услуг — прежде всего телекоммуникационных, банковских и страховых.

Катализатором более серьезного внимания к проблеме работы с первичными данными, в основном в виде технологий автоматической идентификации продукции, считается развитие электронной коммерции. Если ранее многие параметры товаров не требовалось существенно кодировать, перекладывая работу по идентификации на покупателя (предполагается, что уж он-то не спутает цвет понравившейся ему рубашки), то в электронной торговле все несколько по-другому. Характерно и то, что задачи детализации учета и отслеживания движения товаров, а значит, и более глубокого использования первичных данных в оперативном режиме, характерны не только для торговли, но и для логистики (см. интервью на стр. 24), и даже для сферы промышленного производства. Вместе с тем, как уже было сказано, могут существовать и бизнес-тенденции, ограничивающие интенсивность использования первичной информации или по крайней мере заставляющие смотреть на проблему очень взвешенно. Одна из этих тенденций — развивающийся аутсорсинг услуг. Дело в том, что польза от идентификации продукции особенно рельефно проявляется при выраженном процессном подходе в управлении. Использование аутсорсинга если и не приводит к разрывам на этом пути, то по крайней мере часто сопряжено со сменой парадигмы управления. Говоря более конкретно, это приводит к заметному смещению управленческих акцентов от детального контроля сотрудников/процессов (что как раз и подталкивает бизнес к более интенсивному использованию первичных данных) к оценке интегрированного результата. Не случайно подготовка к внедрению аутсорсинговой модели часто бывает сопряжена с выработкой разного рода KPI и SLA и попытками на них реально опираться в принятии управленческих решений. В итоге, отдает ли промышленное предприятие на аутсорсинг производство некоторых комплектующих, делает ли то же самое логистический оператор в отношении, скажем, парка транспортных средств, поручает ли ритейлер управлять запасами в своих магазинах складскому оператору (применяя небезызвестные идеи VMI) — цепочка тщательного контроля процесса может обрываться. Правда, вместо этого появляются методы контроля конечного результата. Эффективность работ может при этом возрасти за счет выполнения их сторонней компанией. И это еще раз свидетельствует о приоритете бизнес-технологий перед информационными.

Что касается технологической стороны, то с этой точки зрения степень готовности бизнеса плотно работать с исходными данными можно разложить по меньшей мере на две составляющие — клиентскую и серверную.

Первая более ясна и сильнее связана с распространением в бизнесе разных универсальных или специализированных мобильных устройств, а также новых технологий идентификации и контроля движения ресурсов. По поводу первых скажем, что вполне рядовые смартфоны сегодня обладают сразу несколькими функциональными компонентами, способными генерировать исходные данные разного формата. Речь идет по крайней мере о диктофоне, фотокамере, GPS-навигаторе и акселерометре. Говоря же о новых технологиях идентификации и прослеживаемости, мы прежде всего имеем в виду RFID, NFC, GPS/ГЛОНАСС и отчасти методы усовершенствования традиционного штрихкода. Именно они в основном ассоциируются с возможностью сбора исходных данных в непромышленных отраслях (прежде всего розничной торговле и логистике) для получения ценного бизнес-результата.

Серверная составляющая, ответственная за реализацию адекватных алгоритмов обработки исходных данных и требуемую производительность, представлена целым спектром базовых технологий, которые в настоящее время, можно сказать, на слуху. Это использование оперативной памяти для хранения данных (in-memory computing), нереляционная модель манипулирования данными NoSQL, платформа разработки и файловая система, определяемые проектом Hadoop, интерактивная графика, геоинформационные технологии и еще ряд современных достижений в сфере автоматизации бизнеса. Поддержка данных технологий в весьма многих, как мы знаем, коммерческих и свободно распространяемых продуктах, по сути, все более явно выстраивает цепочку, работающую по схеме «получение первичных данных — оперативная аналитика — оперативное распространение знаний». Важно налаживание четкой и предельно оперативной работы этого простого механизма.

Весьма важным для бизнеса источником первичных данных становятся в последнее время и данные, получаемые из интернет-ресурсов на коммерческой или даже бесплатной основе. Инновационный характер этого источника порой связан не только с уникальным характером самих ресурсов, но и с потенциальными возможностями агрегировать исходную информацию в масштабах регионов, государств и даже всего мира, а также способностью предоставлять их в режиме реального времени. Эти данные, как и традиционные корпоративные ИТ-ресурсы, вполне можно разделить на структурированные и неструктурированные (в реальной жизни скорее полуструктурированные). Классический пример первой категории — небезызвестные интернет-сервисы, информирующие о дорожных пробках, о расписаниях авиарейсов или, скажем, о стоимости и возможности бронирования отелей. Пример данных второй категории — контент социальных сетей, отчасти уже структурированный в виде отдельных сообщений. В принципе стимулы к использованию подобных данных в бизнесе скорее исходят из так называемой тенденции консьюмеризации бизнеса, или, иными словами, привнесения в корпоративный мир технологий, изначально получивших распространение в среде индивидуальных потребителей. Таким образом, в данном случае наряду с арсеналом готовых к использованию корпоративных систем вполне стоит рассчитывать и на консьюмерские приложения. Чем популярнее в быту будут такие приложения, как, скажем, skyrunner или tripadvisor, работающие на тех же смартфонах (а вместе с ними, естественно, и сами смартфоны), тем больше бизнес должен быть готов к тому, что потоки первичных данных в непрерывном режиме, получаемые с тех или иных интернет-ресурсов, придется оперативно обрабатывать.