CNews: Расскажите, что вы понимаете под понятием «цифровая трансформация»? Можно ли уже привести какие-нибудь успешные примеры в этой области?

Боб Пламридж: Большая часть отраслей экономики уже действительно испытывает влияние цифровой трансформации: сегодня на рынке возникает множество технологических стартапов, меняющих правила игры за счет внедрения новых бизнес-моделей. Например, в области автомобилестроения такой компанией-стартапом стала Tesla: благодаря ее влиянию сейчас в портфеле всех крупных автопроизводителей есть электромобили. Для финансовой отрасли примером может служить торговая площадка Alibaba, которая изменила традиционный банковский бизнес, продемонстрировав пользователям свою систему онлайн-транзакций.

Цифровую трансформацию в сфере гостиничного бизнеса иллюстрирует компания Airbnb: это своего рода онлайн-площадка, где можно на короткий срок арендовать жилье напрямую у частных владельцев. Появление Airbnb оказало революционное воздействие на традиционный гостиничный бизнес. Любопытно, что достичь успеха этот стартап смог исключительно благодаря новому подходу к использованию данных. При этом в ИТ-отделе Airbnb немного сотрудников, а на балансе самой компании практически нет никаких активов. Именно так мы видим, что цифровая трансформация снижает планку входа на рынок, и даже скромный стартап теперь имеет все шансы превратиться в крупную и успешную компанию.

Боб Пламридж: Как правило, бизнес спрашивает, есть ли у нас продукт, который сможет оптимизировать внутренние процессы или реализовать для потребителей новый сервис

В области общественного транспорта революцию совершил всем известный сервис Uber, использующий принципиально новую модель организации перевозок частных пассажиров. Как и в случае с Airbnb, работа сервиса обеспечивается усилиями небольшого по численности ИТ-отдела, активов у компании практически нет, а бизнес-модель строится вокруг мобильного приложения и новаторского подхода к использованию больших данных. Создание сервиса вокруг приложения – это тренд, который характерен для всех компаний, работающих на розничном рынке. Особенно ярко это тенденция проявляется на рынке финансовых услуг: сегодня банки массово закрывают физические отделения и перенаправляют инвестиции на развитие онлайн-сервисов.

CNews: Как меняется роль ИТ в бизнесе в связи с цифровой трансформацией?

Боб Пламридж: Чтобы создавать сервисы нового типа, необходимо обрабатывать большое количество данных, извлекая из них полезные сведения. В связи с этим требования к ИТ-службе повышаются, а качество работы ИТ-отдела превращается в ключевой элемент достижения бизнес-целей.

CNews: У цифровой трансформации есть два измерения – с точки зрения бизнеса и с точки зрения технологий. Что такое цифровая трансформация с технологической точки зрения?

Боб Пламридж: Прежде всего, это умение работать с данными, поступающими из разных источников – из бумажных документов, файлов Excel, корпоративных систем, от различных датчиков и сенсоров. Необходимо создать единый пул данных, приведенных к общему формату, что позволит соотносить между собой разнородную информацию и извлекать полезные знания, которые не были доступны при работе с изолированными источниками. Приведу пример из сферы здравоохранения. В одной семье больше случаев заболевания диабетом, чем в другой, и перед врачом стоит задача понять, с чем это связано: дело в наследственности, в экологии, в жилищных условиях, в диете, или же разница в уровне заболевания связана с регулярными занятиями физкультурой? В данном случае необходимо собрать данные из пяти источников, но в некоторых ситуациях, чтобы составить полную картину, необходимо проанализировать информацию более чем из сотни источников.

CNews: Как цифровая трансформация сказывается на рынке хранения?

Боб Пламридж: Сейчас заказчики заинтересованы не в системе хранения как таковой, а в покупке комплексного решения, которое можно будет применить ко множеству задач. Как правило, бизнес спрашивает, есть ли у нас продукт, который сможет оптимизировать внутренние процессы или реализовать для потребителей новый сервис. Сделать это можно только с помощью комплексного решения, которое состоит как из элементов ПО, так и из «железа», включая комплексы хранения данных.

CNews: Есть точка зрения, что большая часть данных лежит «мертвым грузом» и не приносит пользы владельцам, хотя на их хранение приходится выделять крупные средства. Вы согласны с этим мнением?

Боб Пламридж: Современные компании хранят массивы данных, которые начали накапливаться очень давно, когда кейсов их реального применения еще не существовало. Одно из последних исследований показывает, что извлечение полезной для бизнеса информации происходит менее чем в 1% случаев. В остальном данные действительно остаются просто «мертвым грузом» на балансе предприятия. Рынок средств аналитики пребывает в младенчестве, он находится примерно там же, где 5 лет назад были облачные технологии. Среди факторов, которые мешают развитию средств аналитики, я бы отметил недостаточное количество доступных мощностей дата-центров, а также нехватку специалистов, которые одинаково хорошо понимают как требования бизнеса, так и особенности технологий обработки данных. Однако уже сейчас ситуация стремительно меняется. Согласно прогнозам экспертов ИТ-рынка, к 2020 году уже 50–60% накопленных данных будут использоваться в интересах бизнеса.

CNews: Какие решения в области использования больших данных есть в портфеле HDS?

Боб Пламридж: В 2015 году мы приобрели компанию Pentaho, которая специализируется на анализе и интеграции больших данных. У нас было много общих клиентов в финансовом и производственном секторах – так что интеграция систем хранения HDS с аналитическими инструментами Pentaho выглядела вполне логичным продолжением нашей работы. В настоящий момент мы предлагаем широкий спектр специализированных отраслевых аналитических решений: для здравоохранения, промышленного производства, строительной техники, автомобильного и железнодорожного транспорта.

Одним из показательных в этой связи является решение для транспортных средств, благодаря которому современный автомобиль превращается в платформу обработки больших данных. В целях безопасности и своевременного ремонта решение осуществляет мониторинг различных внутренних систем и компонентов автомобиля. А средства аналитики, в свою очередь, позволяют отслеживать поведение водителя, отмечая, как часто он включает кондиционер, радио, разговаривает по телефону. Кроме того, подвергается анализу его манера вождения: учитывается средняя скорость автомобиля, насколько часто и резко водитель тормозит или ускоряется.

CNews: Потребует ли внедрение новых аналитических платформ внести изменения в законодательство?

Боб Пламридж: В случае с «умным» автомобилем – да. В первую очередь, необходимо законодательно определить, к какой информации будут иметь доступ правоохранительные органы. Например, в некоторых странах за рулем запрещено разговаривать по мобильному телефону – должен ли «умный» автомобиль автоматически информировать об этом дорожную полицию?

На самом деле, существует целый комплекс проблем, связанных с использованием беспилотных транспортных средств. Ни в одной стране мира законодательство все еще не определяет, как именно разработчик ПО должен нести ответственность в случае дорожной аварии. Кроме того, в этой связи возникает ряд этических проблем. Например, как программе следует поступить в случае появления ребенка на проезжей части при плотном встречном потоке машин? Причинит ли компьютер вред ребенку или пойдет на столкновение с другим транспортным средством, в результате чего также могут погибнуть люди? Автор программного продукта не должен принимать решения в таких случаях – необходимо вмешательство государства и законодательное определение того, как поступать в подобных ситуациях.

Другая чувствительная область – использование высоких технологий в медицине. В одном крупном госпитале в США было проведено исследование среди пациентов старше 60 лет, которые в разное время и по разным причинам были доставлены в реанимационное отделение. Подробная информация о таких пациентах, включая историю болезни, текущие состояние и диагноз, загружалась в аналитическую систему. В течение полугода эта система научилась определять с вероятностью 95%, кто из этих пациентов скончается в течение ближайших трех месяцев. Пока еще нет ответа, следует ли продолжать оказывать лечение таким пациентам, например, в случае нехватки ресурсов. Это сложная этическая проблема, которая выходит далеко за пределы компетенций создателей высоких технологий.