Какая судьба ждет традиционный бизнес в эпоху цифровой трансформации?
Одна из особенностей нашего «ускоряющегося» мира состоит в том, что изменения в реальной жизни начинают опережать наше понимание сути этих изменений. Язык и вся система понятий, призванная объяснять и осмысливать мир, помогать ориентироваться в нем — не поспевают за изменениями самого этого мира.
Вряд ли стоит утверждать, что модель Uber или Airbnb – это заведомо победный рецепт цифровой трансформации. Однако есть и обратное недопонимание. Сегодня многие компании полагают, что разработка современного мобильного приложения или внедрение инструментов аналитики – и есть те цифровые преобразования, что принесут бизнесу новых клиентов, огромную прибыль и конкурентные преимущества. Однако слишком часто подобные модернизации оказываются только «цифровым фасадом», не способным обеспечить предприятию ресурсы для роста. Руководителям компаний стоит учитывать, что в основе цифровой трансформации лежат не только популярные технологии.
Так, мобильное приложение не всегда сделает внутренние процессы бизнеса более быстрыми, открытыми и эффективными – а клиент, в свою очередь, не всегда получает вместе с электронным приложением быстрый и качественный сервис и, даже при наличии мобильного приложения может отвернуться от компании, не способной предоставить требуемую услугу. Подлинная цифровая трансформация предприятия – это еще и трансформация его рабочих процессов, когда основной фокус не на инфраструктуре, а на результатах.
Hitachi Data Systems (HDS) имеет опыт преобразования «цифровых фасадов» в полноценную трансформацию компаний с опорой как на новые технологии, так и на перемены в бизнес-модели и корпоративной культуре предприятия. Так, некоторые предприятия из транспортного сектора имеют представление о предиктивной аналитике и заблаговременном исправлении неполадок, однако не всегда применяют эти технологии в реалиях своего предприятия с максимальной эффективностью. HDS как поставщик решений дает своим клиентам возможность использовать технологии предиктивной аналитики с высокой маневренностью, работать с информацией в реальном времени и грамотно применять приобретенные инструменты для бизнес-анализа.
Существует и другой пример: все больше руководителей российских компаний считают, что аналитика больших данных – очень эффективная технология, позволяющая добиться масштабных успехов в короткие сроки. Однако если бизнес-модель предприятия не пригодна для того, чтобы оперативно действовать, опираясь на новые данные, – инвестиции только в аналитические инструменты, без преобразования процессов во всей инфраструктуре вряд ли окупятся. Для того, чтобы эффективно работать с большими данными, бизнесу необходимы современные технологии хранения и обработки данных, способные обеспечить сверхбыстрые вычисления в оперативной памяти. Также нужны и специалисты, способные разбираться одновременно и в возможностях современных ИТ-технологий и знать потребности бизнеса – на них возлагается ответственность решать, как и где полученные данные лучше применить, чтобы извлекать из них реальную ценность для бизнеса компании.
