Учебник 4CDTO О цифровизации и цифровой трансформации
- Автор: Кирюшин Сергей, Борисов Евгений
- Год: 2020
- Язык: русский
- Жанр: Бизнес
Электронная книга - «Учебник 4CDTO О цифровизации и цифровой трансформации». Краткое содержание книги:
В настоящее время компании из различных отраслей экономики в разной степени вовлечены в цифровую трансформацию. Компании из отраслей информационных технологий во многом уже являются «цифровыми». Для компаний из таких секторов как телекоммуникации, финансы, ритейл — цифровая трансформация уже является вопросом выживания. А для компаний из зарегулированных, высокомаржинальных или быстрорастущих отраслей экономики цифровая трансформация будет востребована позже, когда другие факторы роста будут снижать своё влияние.
Очевидно, что цифровая трансформация затронет все организации, включая и органы власти. Более того, цифровая экономика, опираясь на данные, является по своей сути трансграничной, что ведет к перестройке не только национальных экономик, но и мировой экономики в целом. Цифровая экономика стала драйвером и появления профессии CDTO. Цифровая трансформация включает в себя различные направления (фреймворки): процессы, бизнес-модели, продукты, клиенты, сотрудники, технологии, инфраструктура, экосистема. Каждое из этих направлений мы рассмотрим в отдельных главах Учебника 4CDTO.
Глава 1.2. От автоматизации — к цифровой трансформации
Сергей Кирюшин
Сначала в целях дальнейшего изложения главы введём термин:
«Цифровой» является сущность (процесс, технология, сервис, продукт, деятельность и пр.), основанная на использовании информационно-телекоммуникационных технологий (ИКТ) и оборудования без участия человека, при которой принятие бизнес-решений производится автоматически на основании заранее заданных человеком целей, критериев и пр.
Прежде чем мы начнём говорить о цифровой трансформации, предлагаем взглянуть на ретроспективу. Компьютерный век привел к появлению термина «автоматизация», который (по версии Википедии) означает использование технических и математических инструментов в целях «…освобождения человека от участия в процессах получения, преобразования, передачи и использования энергии, материалов, изделий или информации, либо существенного уменьшения степени этого участия или трудоёмкости выполняемых операций».
Таким образом, автоматизация призвана с помощью информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) облегчить (а также ускорить и т. п.) деятельность человека на тех или иных технологических участках, а также выполнить действия (связанные со сбором, обработкой и передачей данных), не подразумевающие отказ от участия человека и не требующие принятия бизнес-решений.
Впоследствии появился термин «информатизация», который перенёс акцент с создания отдельной ИКТ-системы для автоматизации каких-либо функций или отдельных процессов к комплексному построению информационной системы предприятия, направленной на эффективное управление бизнесом в целом. По сути, информатизация — это автоматизация, только в более «комплексном» масштабе — предприятия или отрасли.
С течением времени данные стали играть всё бóльшую роль в вопросах автоматизации и информатизации, они становятся всё более необходимы и ценны для принятия бизнес-решений. При этом, как правило, в «продвинутых» (в вопросах автоматизации/информатизации) предприятиях стали создаваться хранилища данных, которые собирают и обрабатывают информацию для принятия бизнес-решений. Данная ситуация выглядит следующим образом (Рис. 1.2.1).
Рис. 1.2.1. Управление данными при автоматизации, фаза 1.
Наличие хранилища данных и принятие бизнес-решений на его основе (фаза № 1) — по сути, составная часть любого проекта по автоматизации, но чем больше данных содержит хранилище и чем более сложные алгоритмы оно использует, тем выше уровень автоматизации конкретного предприятия/процесса и т. п.
В дальнейшем, по мере развития различных аналитических информационных систем и решений, а также в связи со значительным ростом накапливаемой и обрабатываемой компаниями информацией (чему во многом способствует появление «умных» устройств и оборудования, снабжённых различными датчиками и пр.), обработка данных становится всё более сложной, а информационные системы — всё более мощными и обладающими развитым функционалом. К классам таких новых систем, специально предназначенных для работы с большими объёмами информации, относятся системы класса Big Data (BD), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) и пр. вплоть до искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) — далее будем называть их Интеллектуальными платформами. При этом, подобные платформы могут работать не только со структурированной информацией из централизованных хранилищ данных (DWH), но и с большими объёмами неструктурированной информации, так называемыми Data Lakes.