Digital@Scale - Кулагин Владимир 3 стр.

Усиление роли компетенций в области программного обеспечения и продвинутой аналитики

«Данные – это новая нефть», гласит популярный афоризм. Данные становятся сырьем для любого проекта, связанного с цифровизацией. Согласно исследованию McKinsey, в последние несколько лет международные потоки данных способствовали мировому экономическому росту в большей степени, чем классическая торговля товарами. Компании получают и создают колоссальные объемы данных, которые с помощью продвинутой аналитики можно превратить в большие суммы денег.

Так, интернет-магазины типа Amazon или Overstock применяют в своей деятельности системы динамического ценообразования, которые позволяют им буквально за секунды корректировать цены на миллионы товаров из своего ассортимента. Для этого они постоянно собирают информацию о ценах конкурентов и обрабатывают ее вместе с данными о текущих маркетинговых акциях. Затем, используя динамические ряды и анализ больших данных, они в режиме реального времени строят обратные кривые спроса для всех своих товаров.

Netflix использует аналитику больших данных для адаптации контентного интерфейса и рекомендаций своим пользователям, тем самым вовлекая их в регулярное пользование сервисом и снижая их отток, а телекоммуникационные компании на многих рынках, включая российский, с невысоким ARPU (Average Revenue Per User, средняя выручка на пользователя) способны удвоить и даже в ряде случаев утроить выручку от работы с текущей базой благодаря технологиям машинного обучения для предсказания Next Best Action – оптимального персонифицированного предложения, подбирая приемлемое предложение не только по цене, но также каналу и времени взаимодействия и стилю коммуникации.

Операторы физических ретейл-сетей могут оптимизировать свое местоположение в районах города в зависимости от характеристик трафика. Этот же подход сейчас активно тестируется и набирает популярность и в банковском секторе. В промышленных компаниях продвинутая аналитика данных позволяет существенно сократить затраты на ремонт, повысить уровень энергоэффективности, а также снизить стоимость / повысить выпуск благодаря расчету оптимального микса используемых сырья и материалов.

Однако все эти результаты возможны, только когда продвинутая аналитика на больших данных используется для изменения бизнес-решений и процессов, что требует нового уровня компетенций в организации и привлечения талантов, способных эти компетенции создавать и развивать.

Борьба за цифровые кадры

Цифровизация открывает перед участниками рынка безграничные возможности, но крупным компаниям с традиционной структурой и жестким разделением труда на всех этапах, от производства до продаж, зачастую трудно их реализовать. Поскольку собственных специалистов по цифровым технологиям в подобных компаниях не хватает, им приходится конкурировать на рынке труда за этот дефицитный ресурс, однако это лишь часть проблемы. Даже если бы в таких компаниях и были необходимые специалисты, они мало что могли бы сделать, работая внутри изолированных подразделений. Таким образом, корпоративное руководство на всех уровнях должно не только понимать возможности цифровизации, но и осознавать, что существуют определенные ограничения для ее внедрения.

Одно из таких ограничений состоит в том, что классический «подразделенческий» подход не даст результатов и что управлять проектами должны межфункциональные рабочие группы. Все больше компаний тестируют возможности гибкой методологии разработки Agile, ориентированной на использование итеративной разработки, динамического формирования требований и обеспечение их реализации в результате постоянного взаимодействия внутри самоорганизующихся рабочих групп, состоящих из специалистов различного профиля. Методология, уходящая корнями в разработку программного обеспечения, все чаще применяется в компаниях потребительского сектора, включая банки и телекоммуникационные компании, но также вызывает интерес и у производственных компаний.

Гибкость и развитое межфункциональное сотрудничество позволит компаниям создать условия успеха цифровых кадров и победить в борьбе за цифровые таланты. Традиционным компаниям сделать это особенно сложно, ведь именно конкретная специализация и жесткое разделение труда долгое время как раз и считались факторами их успеха.

1.3. Перемены ускоряются по экспоненте

Еще одно препятствие на пути к превращению в цифровую компанию связано со свойством человеческой психики: мы привыкли мыслить линейно, и чересчур резкие перемены выводят нас из равновесия. По мнению изобретателя и футуролога Рэймонда Курцвейла, занимающего пост директора по проектированию Google, именно поэтому мы склонны сглаживать экспоненциальные функции и сводить их к линейным кривым, отображая их в логарифмическом масштабе. Однако такой подход становится фатальным, когда возникает необходимость осмыслить изменения, связанные с цифровизацией, поскольку они развиваются по экспоненте и постоянно ускоряются.

В своем эссе The Law of Accelerating Returns («Закон ускорения прогресса») Курцвейл описывает экспоненциальную динамику технического прогресса на протяжении истории человечества, отображая эту динамику не в искажающем действительность логарифмическом, а в соответствующем ей линейном масштабе. По мнению автора, люди подсознательно тяготеют к такому искаженному восприятию и потому, вопреки здравому смыслу, сильно недооценивают темпы и масштабы будущих событий. Курцвейл считает, что прогресс в XXI в. будет просто головокружительным, поскольку сейчас мы находится на растущем участке экспоненциальной кривой.

В одном из интервью Курцвейл разъяснил основной принцип экспоненциального роста: «Если я сделаю 30 шагов в линейном масштабе – 1, 2, 3, 4, 5, – то дойду до 30. Если же я сделаю 30 шагов в экспоненциальном масштабе – 2, 4, 8, 16 и так далее, – то дойду до миллиарда». Логика действительно потрясающая и, что характерно, неопровержимая, однако поверить в нее очень трудно; наш разум подобные выводы просто блокирует. «Сегодня все полагают, что дальнейшее развитие технологий будет происходить последовательно, линейно. Однако будущее преподнесет нам гораздо более удивительные сюрпризы, чем думает большинство наблюдателей, – говорит Курцвейл. – Лишь немногие понимают, что означает постоянное ускорение перемен» (рис. 1.5).

Технический прогресс и закон Мура

Приведем всего два примера, подтверждающие теорию Курцвейла об экспоненциальной динамике технического прогресса. Наиболее известный из них – закон Мура. Гордон Мур, один из основателей компании Intel, сформулировал свою теорию в 1965 г. на страницах журнала Electronics. В частности, он отметил, что количество компонентов в структуре интегральной микросхемы каждый год увеличивается вдвое, и предсказал, что эта динамика сохранится и в дальнейшем. И по сей день вывод Мура остается верным: вычислительная мощность компьютеров действительно каждый год удваивается. Микросхемы становятся по размеру все меньше и меньше. Сегодня вычислительная мощность обычного смартфона в 120 раз превышает аналогичный параметр управляющего компьютера лунной программы НАСА «Аполлон» и в четыре раза – мощность системного блока IBM образца 1998 г., который по размеру напоминал холодильник. А планшет iPad 3 Pro в 1994 г. считался бы одним из самых быстродействующих суперкомпьютеров в мире.

Теорию Курцвейла подтверждает и то обстоятельство, что освоение новых технологий происходит все быстрее. После изобретения радио целых 38 лет понадобилось для того, чтобы количество радиоприемников во всем мире достигло 50 млн. Телевидению понадобилось уже лишь 13 лет для того, чтобы войти в 50 млн гостиных. Интернет охватил такое же количество пользователей всего через три года после своего появления. Социальная сеть Facebook набрала 50 млн подписчиков через год, а Twitter – буквально через девять месяцев после запуска. В 2016 г. ажиотаж вокруг игры Pokémon GO породил новый рекорд: 50 млн фанатов загрузили ее на свои смартфоны всего за 19 дней. Новые продукты и услуги разрабатываются и распространяются с невиданной скоростью. А руководители организаций во всем мире по-прежнему без особого успеха пытаются предугадать эти стремительные перемены (рис. 1.6).

1.4. Тот, кто игнорирует цифровые технологии, рискует проиграть и уйти с рынка

Конечно, никто не ждет от руководителей компаний экстрасенсорных способностей. Однако пример некогда глобального бренда Kodak показывает, что происходит, когда топ-менеджеры отказываются воспринимать цифровые реалии. Благодаря своим креативным разработчикам Kodak представила миру первую цифровую камеру еще в далеком 1975 г. Тем не менее руководство спустило этот проект на тормозах, опасаясь, что новинка негативно повлияет на высокоприбыльный бизнес Kodak по производству пленок. В итоге вместо компании Kodak это сделали в 1980-е гг. ее конкуренты из Японии. Когда Kodak наконец начала выпускать цифровые камеры, было уже слишком поздно, и преимущество первопроходца было упущено. К 2012 г. фирма Kodak обанкротилась, практически полностью утратив свою рыночную стоимость, которая некогда достигала 35 млрд долл. США.

Тем временем рынок цифровых камер и сам стал нишевым, но как знать – если бы компания Kodak смело шагнула в цифровую эпоху еще в 1975 г., может быть, ее кривая накопления опыта повторила бы аналогичную кривую Apple. И тогда первый iPhone изготовил бы не производитель компьютеров Apple, а производитель камер Kodak. Новая стратегия компании, которую вернули на рынок в 2013 г. после выхода из целого ряда бизнесов, перенаправила усилия компании в область цифровых бизнес-решений для B2B-сектора.

2 Цифровизация требует фундаментального обновления всей компании изнутри

Чтобы сделать компанию цифровой, необходимо ответить на три главных вопроса: зачем, что и как?

В свое время Генри Форд на целую сотню лет определил привычный для нас облик бизнеса: специализированное конвейерное сборочное производство с четким разделением труда, ориентированное на выпуск массовой продукции («Ford Model T может быть любого цвета, если этот цвет – черный»). Система Тейлора, которая ставит во главу угла специализацию и эффективность, позволила нам приобретать автомобили, стиральные машины и туристические путевки по доступной цене.

Но сегодня эта модель, актуальная для XX столетия, становится препятствием для успешной цифровой трансформации компаний. Эффективно работающие организации опасаются, что перемены принесут с собой беспорядок, поэтому предпочитают внедрять инновации постепенно, в жестких рамках небольших малозначимых проектов, чтобы не застопорить прекрасно отлаженный корпоративный механизм. Всем экономистам известна концепция S-образной кривой, согласно которой отдача от технологии определяется функциональной зависимостью от инвестиций в исследования и разработки. В связи с этим переход на новую, более совершенную технологию – прыжок к следующей S-образной кривой – поначалу всегда влечет за собой снижение эффективности.

К сожалению, те игроки, которые не решаются совершить этот прыжок, в конечном итоге все равно проигрывают. На нижнем участке новой S-образной кривой эффективность действительно растет очень медленно, но затем в определенный момент она взмывает ввысь и в конце концов «приземляется» на уровне, намного превосходящем уровень старой технологии. Впрочем, в нашем случае это мало что дает: те руководители, которые хотят успешно войти вместе со своими компаниями в новую цифровую эпоху, должны полностью переосмыслить все корпоративные структуры, процессы и продукты во всех аспектах – это и есть полномасштабное внедрение цифровых технологий.

Разработать очередное приложение довольно просто. Провести цифровую трансформацию – задача гораздо более сложная. Чтобы преобразования не разбились о рифы благих намерений и нерешенных проблем, цифровизацию нужно осуществлять в рамках четко определенной стратегии. Для начала следует на время отказаться от броских выражений типа «Индустрия 4.0» и подготовиться к фундаментальному обновлению. Путь вперед нам укажут три простых вопроса: Зачем? Что? Как?(рис. 2.1).

2.1. Зачем что-то менять, если все и так хорошо?

Когда бизнес идет хорошо, очень трудно внезапно взять и полностью перестроиться ради того, чтобы обеспечить себе продажи и прибыль в будущем. Первые признаки происходящих перемен нередко упускаются из виду или кажутся несущественными. Но даже сегодня в условиях цифровой революции недостаточно бдительные игроки продолжают совершать роковые ошибки, подобные той, которая в свое время предопределила судьбу компании Blockbuster.

В 2004 г. Blockbuster была крупнейшей в США сетью видеопроката с 8000 торговых точек и оборотом в 6 млрд долл. Тогда никто в правлении могущественного лидера рынка не воспринимал всерьез конкурирующую фирму Netflix, которая появилась лишь несколькими годами ранее. Она предлагала клиентам брать DVD напрокат через интернет и получать их по почте, используя привлекательные модели подписки. А инженеры Blockbuster тем временем неспешно разрабатывали свою систему для оформления заказов в режиме онлайн… Но вот в 2007 г. Netflix совершила колоссальный рывок, предложив услугу «видео по запросу», позволявшую транслировать фильмы непосредственно через интернет. И технология DVD тут же устарела. Клиенты толпами устремились в Netflix, радуясь новому привлекательному предложению: не нужно ждать почтовой доставки, не нужно делиться деньгами с почтой – просто садись и наслаждайся!

Только тогда Blockbuster отреагировала на ситуацию и разработала собственную систему «видео по запросу», но было уже слишком поздно. К тому времени Netflix уже захватила значительную долю рынка, а Blockbuster не сумела предложить никаких принципиально новых функциональных возможностей, которые могли бы вернуть ушедших клиентов. В довершение всех бед качество обслуживания и доставки контента у Blockbuster оказалось хуже, чем у Netflix. В итоге Netflix мгновенно завоевала клиентскую базу из числа преимущественно молодых пользователей, хорошо освоивших возможности интернета. А буквально за несколько последующих лет подавляющее большинство киноманов поняли, насколько легко провести приятный вечер с Netflix. Сегодня компания Netflix является безусловным лидером рынка, тогда как Blockbuster еще в 2010 г. объявила о своем банкротстве (рис. 2.2).