Шестая волна инноваций

История действительно показательна, и этот факт объясняет, почему футуристы проводят так много времени в прошлом. Эта цитата говорит о предвзятости статус-кво. У нас есть сильное эмоциональная предпочтение текущего положения дел переменам.

Предвзятость статус-кво реальна и в обычные времена тормозила развитие. Но сейчас не обычные времена, нашу инерцию унесет непреодолимая волна инноваций. Это то, что, вероятно, отличает это десятилетие от недавнего прошлого. Пять исторических волн инноваций изменили нашу экономику. Каждая волна, продолжавшаяся от сорока до семидесяти лет, опрокидывала предыдущий порядок, что отражалось изменениями в учреждениях, компаниях и инфраструктуре.

Давайте посмотрим на пять предыдущих волн. 

• Первой волной была механизация, охватившая 70-летний период с 1760 по 1830 год. На этой волне паровая машина изменила общество. В частности, Британия превратилась из аграрного общества в индустриальное, где владельцы капитала бросили вызов знати той эпохи. С этим сдвигом произошла реструктуризация экономики, известная как сдвиг технико-экономической парадигмы.
• Вторая волна связана с паром, сталью и железными дорогами в период с 1830 по 1900 годы. Железная дорога была невозможна без инноваций в производстве стали, которые сделали возможными не только железные дороги, но и высотные здания и более крупные суда. Этот эффект повлиял на торговлю, города, побережья, поселения и сельскохозяйственное производство.
• Третья волна охватила период с 1900 по 1970 год. В то время как главными нововведениями второй промышленной революции (часто называемыми великими изобретениями) были электричество, двигатель внутреннего сгорания и телефон, третья волна - изобретение конвейерной линии и массовое производство.
• Четвертая волна наложилась на предыдущую волну, охватывающую 1945 и 1990 годы. Эта волна касалась электроники, связи и компьютеров. Эта волна, которую часто называют третьей промышленной революцией, породила телевизионные компании, телекоммуникационные сети и сети вещания новостей.
• Пятая волна, охватывающая с 1985 года по настоящее время, была вызвана цифровыми технологиями и Интернетом. Интернет изменил общество.

Какова следующая волна?

Возможный ответ - это зеленая волна, которая охватит период с 2015 по 2060 годы. В этой волне произодет смещение акцента с производительности труда на производительность ресурсов. Революция в преобразовании солнечной энергии, вызванная резким снижением затрат, является одним из факторов повышения продуктивности ресурсов. Тут же , приборы с низким энергопотреблением (LED).

Статья. Что 250-летняя история инноваций говорит о "зеленом" будущем

Если судить по истории, нам снова предстоит непреодолимая волна конкурентных инноваций.
Автор: Пер Эспен Стокнес

Инновации часто трудно представить до их появления. Только когда они распространились и получили широкое распространение, они кажутся естественными, обычными, здравыми.

И все же осознание того, насколько ограничен наш необученный ум при представлении другого мира, имеет основополагающее значение для формирования нового повествования о будущем. Это суть дисциплины сценарного мышления: без хороших историй, которые помогли бы нам представить что-то очень отличное от настоящего, мы, люди, легко застреваем в нашем обычном ментальном программировании. Нам нравится делать то, что мы всегда делали. Психологи называют это предубеждением статус-кво, сильным автоматическим эмоциональным предубеждением, которое предпочитает текущее положение дел переменам. Будет даже лучше, если мы сможем подкрепить это предпочтение статус-кво «хорошим», казалось бы, рациональным объяснением. Этот слишком человеческий ответ был с нами на протяжении веков. И сегодня он все еще жив и здоров, формируя общество.

Итак, как мы можем избавится от экологически разрушительной экономики? Нынешние системы добычи ископаемых, пищевых продуктов и финансовых ресурсов, а также связанная с ними коррупция настолько жесткие, что невероятно трудно представить, что они когда-либо могут или будут трансформироваться. Если история говорит нам что-то, так это то, что наша инерция будет сметена из-за непреодолимой волны конкурентных инноваций.

Осознание того, насколько ограничен наш необученный ум при представлении другого мира, имеет основополагающее значение для формирования повествования о будущем. Со времен первой волны фабрик и прядильных машин - первых ткацких станков 1760-х годов - мы снова и снова наблюдаем, как набор фундаментально взаимосвязанных инноваций меняет логику создания стоимости в экономике. Каждая волна технологических инноваций, длящаяся от 40 до 70 лет, за несколько десятилетий коренным образом опрокинула старый порядок, уничтожив множество старых компаний, институтов и инфраструктуры. Каждая волна также создавала новые обширные области возможностей и богатства для тех, чьи инновации были готовы покорить волну в самый подходящий момент. Другими словами, каждая волна инноваций стимулировала то, что экономист Йозеф Шумпетер назвал «созидательным разрушением».

Пять исторических волн инноваций

Среди экономистов-историков, изучавших волны инноваций и их влияние на экономику, а также на наше общество в целом, мы находим Шумпетера, Николая Кондратьева, а затем Карлоту Перес. Это не типичные экономисты-мейнстримы. Поскольку инновации могут быть беспорядочными и неравномерными, они редко хорошо вписываются в гладкие, элегантные модели равновесия, которые предпочитают традиционные экономисты. При анализе запутанной истории эти экономисты-инноваторы предпочитают использовать метафору волн: они приходят, набухают, взлетают, разбиваются и отступают. Их точное время предсказать сложно.

Как они нам говорят, с начала промышленной революции произошло пять основных волн инноваций. Мы можем многое почерпнуть из этих волн, что поможет нам понять разворачивающуюся новую шестую волну, которая только началась: волна зеленых инноваций на вершине цифровизации, которая откроет эру, определяемую переходом к радикальной продуктивности ресурсов. , движимые возобновляемыми источниками энергии и круговыми материальными потоками.

Первая волна: механизация (1760–1830)

Представьте, что это 1750 год, и вы - провидец, едущий на лошади к британскому парламенту в Лондоне - вершине власти в столице империи. Вы снимаете седло, входите и объявляете лордам пронзительным голосом и харизматической уверенностью, что всего за 30-40 лет одному человеку удастся ткать столько же ткани, сколько 100-200 квалифицированных рабочих за один день. «И, кстати, - кричите вы, - это навсегда изменит структуру экономики». Поразмыслив, они признали бы это нелепое предсказание, поскольку скорость ткачества была одинаковой на протяжении веков и столетий. Почему это должно внезапно измениться?

До того, как угольные шахты, прядильные машины, паровые машины и другие чудеса механики, изменили форму страны, британское общество было аграрным. Стоимость создавалась за счет земли, крепостных и ренты или торговли преимущественно сельскохозяйственными продуктами. Но за этими новыми технологическими возможностями последовали экономические и социальные перемены. Из дворянства вырос новый класс: владельцы капитала, те, кто контролировал фабрики и прядильные фабрики, ткацкие и механические фабрики. Они стали супербогатыми и затем получили и политическую власть. Дело в том, что такие инновационные волны в конечном итоге трансформируют структуру всей экономики. После периода экспоненциального роста влияние инноваций распространяется повсюду в обществе.

Вторая волна: сталь, пар и железные дороги (1830–1900)

А теперь представьте, что вы живете в Норвегии 1830 года и у вас есть видение будущего: вы можете внезапно представить себе мир с железными дорогами и огромными, длинными поездами с тоннами и тоннами груза, мчащимися через туннели и леса, по стальным мостам, и в большие чертоги в городах. Это видение кажется важным и значительным, и вы хотите поделиться им, чтобы нарисовать в сознании людей картину захватывающего будущего. Итак, вы садитесь на лошадь и отправляетесь в парламент в столице страны. Вы с готовностью заявляете всем, кто хочет вас выслушать, что через 30-40 лет один человек сможет управлять 200 или даже 300 гружеными конными экипажами - без всякой лошади! Наступает долгое молчание. Потом они вас вышвырнут.

Без превращения железа в сталь невозможны эффективные быстрые железные дороги. Железные пути слишком мягкие, чтобы оставаться функциональными и безопасными для тяжелых и длинных поездов. Инновации в производстве стали сделали возможными не только железные дороги, но и совершенно новый способ строительства, достаточно дешевый также для строительства высотных зданий и больших судов. Железные дороги сделали возможными дальние поездки, дали быстрый и дешевый транспорт. Железные дороги обеспечили огромные объемы угля для паровых двигателей. Гордые и великие судоходные компании, веками совершенствовавшие деревянные парусные суда, вскоре разорились. Это не только изменило торговлю, но и повлияло на города, побережья, поселения и сельскохозяйственное производство.

В свою очередь, трансформация привела к появлению нового класса людей и компаний, которые поднялись на вершину экономической лестницы. Бизнес-модели, которые увеличили масштабы стали и железных дорог до огромных размеров, имели тенденцию создавать централизованные, монополистические, иерархические структуры власти. Победитель забрал все. Безумные богатства сделали стальные магнаты и железнодорожные «бароны-разбойники». Рокфеллеры, Вандербильты и Карнеги стали самыми богатыми людьми на планете. Их чрезмерная власть и влияние распространились как на бизнес, так и на политику.

Третья волна: промышленность (1900–1970)

Представьте, что вы находитесь в Вашингтоне, округ Колумбия, в 1908 году. Вы едете на лошади, чтобы увидеть производителей конных экипажей, производителей хлыстов, заводчиков, мастеров седел и кузнецов. Затем вы говорите: «Лошади всегда будут нашим способом передвижения, как и последние 8000 лет. Самый безопасный бизнес в мире. Вы, ребята, обеспечиваете потрясающее качество. Я видел будущее: оно принесет нам лучших лошадей, которые будут бегать еще быстрее!» Наконец, после предыдущих насмешекприятно говорить утешительные вещи.

Проблема, конечно, заключалась не в том, что в то время не существовало электрических или бензиновых автомобилей. Они не были чем-то неслыханным или невообразимым. Проблема заключалась в том, что появлялась малоизвестная технология - совершенно не связанная с лошадьми - под названием сборочная линия. А у человека по имени Генри Форд были радикальные идеи относительно другого будущего - будущего, включающего инновации в бизнес-модели, включающие прожиточный минимум и автокредиты. С их помощью он мог ускорить выпуск автомобилей для людей, у которых не было средств, чтобы заранее профинансировать свою новую покупку. Эффект масштаба заставлял цены на автомобили падать и падать. Потом машины продавались миллионами. К 1920 году города начали запрещать лошадям ездить по дорогам в пределах городской черты.

Благодаря технологиям массового производства невероятные объемы потребительских товаров стали доступны по еще более низким ценам.

Новые на тот момент методы массового производства - наряду с электрическими насосами, освещением, охлаждением и отоплением - сделали невероятные объемы потребительских товаров доступными по еще более низким ценам, потому что ресурсы были в изобилии и дешевы. Комбинация автомобилей, грузовиков, автомагистралей, нефтехимии и потока новых продуктов положила начало современной жизни, которую мы знаем. Экономический рост резко ускорился в бурные 20-е годы, а затем снова после Второй мировой войны. Опять же, те компании и владельцы, которые контролировали новые инновации - Ford, Mellons, а затем Waltons, с появлением Walmart - поднялись на вершину богатства благодаря массовому производству и массовой розничной торговле. Эта волна инноваций распространилась по всем слоям общества, изменив почти каждый сектор.

Расширение этой инновационной волны продолжалось до тех пор, пока вся экономика не была охвачена массовым потреблением. Путешественник во времени, прыгнувший с 1900 в 1960 год, не мог бы поверить свои глазам.

Стальные и железнодорожные бароны, когда-то невероятно богатые, теперь затмились новыми промышленными конгломератами.

Четвертая волна: электроника, телевидение и авиация (1945–1990)

Немногие изобретения породили столько инноваций, как транзистор и полупроводник, лежащие в основе всей электроники. Они не только улучшили радио, но и сделали возможными телефонные коммутаторы и телевизоры. Это породило телевизионные компании, телекоммуникационные сети и сети новостного вещания. Таким образом, политика навсегда изменилась с появлением экранных речей, президентских дебатов и новостей в прямом эфире. Симпатия на экране стала важнее проблем или контента. Одним из многих удивительных последствий наводнения нации электроникой стало изменение мировоззрения с помощью телевидения, которое быстро распространилось почти на все домашние хозяйства.

Транзистор также сделал возможными компьютеры. К 1980-м годам IBM катапультировалась на вершину самых ценных компаний мира. В 1985 году она стоила почти в три раза больше, чем вторая по стоимости компания, нефтяной гигант Exxon, из предыдущей волны.

С развитой электроникой и дешевой нефтью стало возможным массовое производство авиации, так как управлять с механическими средствами истребителями и боингами практически невозможно. Возникли крупные авиационные компании, росли аэропорты и расширилась мировая торговля.

Пятая волна: цифровая и интернет-волна (1985 – настоящее время)

Учитывая то, как сегодня Интернет переопределил нашу жизнь, трудно поверить, что Всемирная паутина появилась только в конце 1990-х годов. Мы не можем сказать, что мы предвидели это.

В конце 90-х я участвовал в проекте по планированию сценариев, в котором мы заглядывали в будущее цифрового общества. В 1996 году многие руководители все еще заявляли, что Интернет - это мода. Зачем кому-то покупать ссуды, газеты или билеты на самолет через такой шаткий и громоздкий канал? В то время для большинства пользователей подключение к Интернету требовало коммутируемого соединения с медленными аналоговыми сигналами по медным проводам. Существовали уже сотни теле- и радиоканалов, и вы могли связаться с кем угодно по стационарному телефону, факсу или почте. Зачем вам нужен интернет?

Как и другие волны, она зародилась всего на нескольких маргинальных аренах в физике и в оборонных лабораториях, недоступных для широкой публики. Интернет породил коммерческий взрыв в конце 90-х, затем пришел в неистовство и рухнул в 2001 и 2008 годах и с тех пор достиг стадии зрелости. Теперь он распространился на все слои общества. «Все меняется» благодаря информационным технологиям и оцифровке. Сегодня почти половина населения мира имеет мобильный смартфон или планшет, подключенный к Интернету, чего еще 15 лет назад не было ни у кого.

Как и в случае с другими техническими волнами, пятая волна дала нам новый язык. Интернет дал нам новые слова, о которых мы редко задумываемся, например, веб-сайт , поиск в Google и твиты. Когда меняется наш язык, расширяется и то, что мы видим и делаем. Как и наша работа. Наши ответы на старый вопрос: «Чем вы занимаетесь?» изменение: «Я создаю веб-страницы и поддерживаю SoMe». Между прочим, это социальные сети. В 1995 году и сама работа, и ответ были бы полной тарабарщиной. С каждой технической волной приходят новые социальные дискурсы.

Как и другие технологические волны, пятая волна изменила структуру и характер создания стоимости в экономике. Нефтяные и автомобильные компании когда-то были самыми дорогими корпорациями в мире. Многие экологи, а также инвесторы по-прежнему воспринимают их как крупные, могучие, стабильные и прибыльные предприятия. Они были основной частью большинства инвестиционных портфелей как пенсионных, так и хедж-фондов. Но уже примерно через 30 лет после начала этой пятой цифровой волны произошел сдвиг в стоимости: на момент написания пять крупнейших компаний в мире по рыночной капитализации принадлежали к пятой волне: Apple, Google, Microsoft, Amazon и Facebook.

Порядок вещей изменился. И дело не только в близорукости Ford, IBM, Kodak, Walmart и Shell. Во многом это связано с тем, что каждая новая волна коренным образом меняет логику создания стоимости во всей экономике. Отсюда глубоко укоренившиеся бизнес-модели «внезапно» превращаются из ведущих рынков в тормозную систему.

Шестая волна: "зеленая экономика" (2015–2060)

Представьте, что завтра вы едете на своем внедорожнике на ежегодное собрание нефтяной компании или собрание энергетических властей и говорите им, что через 20–30 лет наше общество получит в 100–200 раз больше пробега и транспортных работ на один баррель сожженной нефти. Возможно, вы добавите, что их ситуация похожа на положение строителей карет после 1910 года, производителей перфокарт в 1970-х, производителей мэйнфреймов в 80-х, музыкальной индустрии компакт-дисков в 90-х, незадолго до появления онлайн-музыки. или Kodak до повсеместного распространения цифровой фотографии в начале 2000-х годов.

После выступления кто-то может спросить, приехали ли вы на машине. Другой может вмешаться: «Смотрите! Вы лицемер. Машина в ближайшее время не уедет. И даже ваш телефон и одежда сделаны из нефти ». Когда волны инноваций ставят общества на порог перемен, те, кто больше всего инвестирует в старые способы производства, редко осознают, с какой скоростью эти способы устареют.

На протяжении 200 лет новаторы находили гениальные способы повышения производительности труда. В основном это было достигнуто за счет того, что машины (реальный капитал) делают труд людей намного более эффективными. Теперь у нас есть мир, в котором проживает более семи миллиардов человек, которым больше всего нужна работа. Но на Земле, которая ограничена тем, что ученые называют источниками и поглотителями нужны инновации для оптимального использования этих ресурсов.

Светодиодная лампа излучает такое же количество света, что и лампа накаливания, но требует лишь одной десятой части угля, сжигаемого на типичной угольной электростанции. Если затем мы запитаем интеллектуальный светодиод с датчиком движения на ветровой и солнечной энергии, а не на энергии от угольной электростанции, мы сможем получить желаемое освещение, используя как минимум на 99 процентов меньше ресурсов по сравнению со старой системой выработки энергии.

С 2010 по 2018 год средние затраты на электроэнергию солнечных панелей на киловатт-час (кВтч) упали почти на 80 процентов, став дешевле, чем ископаемое топливо в большинстве мест. Между тем стоимость солнечных модулей упала более чем на 90 процентов с 2010 по 2020 год. А министерство энергетики США намерено сократить расходы еще на 60 процентов к 2030 году. Не говоря уже о том, что цены на батареи упали на 88 процентов за последнее десятилетие . Это действительно драматичная революция в использовании солнечной энергии.

Потенциал зеленой энергетики выходит далеко за рамки использования солнечной энергии. Один исследовательский проект определил предстоящие 21 крупные подрывные инновации.. Например, электронные велосипеды, солнечная крыша, одноранговое электричество (продажа вашему соседу),  более умные бытовые приборы, сборные конструкции, оснащенные изоляционными пластинами, более умные и самообучающиеся дома, а также экономика совместного использования инструментов, транспортных средств и многого другого.

Другие ресурсные инновации происходят в зданиях, продуктах питания, транспорте и промышленности. Все это превращается в следующую (шестую) волну подрывных инноваций. И эта волна явно на подходе.

Как это цунами повлияет на нас, когда обрушится?

Карлота Перес выделяет пять фаз каждой волны: извержение, безумие, поворотный момент, синергия и зрелость. 

• Извержение происходит при интенсивном финансировании новых технологий в сочетании с пренебрежением к старым активам. 
• В фазе безумия существует разрыв между реальной стоимостью и оценкой акций или бумаг. Можно увидеть завышенные ожидания, при которых стоимость спекулятивного финансового и основного производственного капитала сильно отклоняется.
• Этап безумия обычно заканчивается финансовым пузырем, за которым следует крах. 
• После краха фаза синергии снова запускает новый золотой век, за которым следует этап последовательного роста, на котором происходит перестройка производства, занятости и стоимости акций. 
• На стадии зрелости инновации достигают насыщения рынка, и в основных отраслях - меньше крупных инноваций, а больше  - улучшение продуктов и услуг. Следовательно, экономическая маржа и норма прибыли на капитал снижаются.

Шестая волна приближается, и очень быстро. То, что сегодня кажется невозможным, скоро станет неизбежным.

Пер Эспен Стокнес - психолог и экономист, автор книги « Экономика завтрашнего дня». Он является глобальным спикером TED и работает профессором и директором Центра устойчивого развития и энергетики Норвежской бизнес-школы BI в Осло, Норвегия.

Ссылка на статью:
https://thereader.mitpress.mit.edu/what-250-years-of-innovation-history-reveals-about-our-green-future/

Комментарий к статье:
https://frankdiana.net/2021/04/12/what-does-250-years-of-innovation-history-say-about-our-future/

Измерения и драйверы цифровой трансформации

Цифровая трансформация может быть описана разными способами. МсKensey предложил рассмотреть процессы в трех измерениях и семи драйверах создания стоимости

• Омоложение (rejuvenate). Соответствует глубокой модернизации цифрового ландшафта организации.
• Инновации.
• Первопроходцы.

Омоложение

Это измерение описываются следующими драйверами добавленной стоимости:

• Расходы ИТ.
• Повышение устойчивости ИТ, снижение времени простоя.
• Центральные операции.

Расходы ИТ

Один из радикальных подходов к глубокой модернизации - переход от традиционных устаревших подходов к облачным решениям. За счет это устраняется довольно значительное количество ручного труда и устраняется дорогостоящее технологическое оборудование, которое к тому используется не на полную мощность.

Но экономика облачных вычислений противоречива и сложна. С одной стороны, облако обеспечивает доступ к автоматизированным возможностям, которые предприятия никогда не могли позволить себе развивать "локально". С другой стороны, поставщики облачных услуг (CSP) взимают плату в зависимости от потребления, и компании должны задуматься, как эффективно использовать приложения с тем, чтобы они могли эффективно работать в облаке. Более того, миграция существующих локальных приложений в облако может фактически увеличить стоимость владения, если приложения не будут оптимизированы с учетом работы в облаке. Напротив, оптимизированные к облаку показывают резкое повышение эффективности. Облако также позволяет повысить продуктивность компании за счет новых способов работы, таких как Agile и DevSecOps. Разработчики тратят значительно меньше времени на поддержку инфраструктуры и больше на бизнес-требования, когда компании переходят на облако.

Исследования, приводимые McKensey, показывают, что эффективное использование облака может повысить производительность разработки и обслуживания приложений на 38 процентов, а рентабельность инфраструктуры - на 29 процентов для перенесенных приложений.

Повышение устойчивости ИТ и снижение простоя

MCKensey: "К 2030 году компании потеряют около 650 миллиардов долларов в результате простоя систем и нарушений кибербезопасности".

За счет более отказоустойчивой архитектуры облако может сократить время простоя перенесенных приложений примерно на 57%. Облако может улучшить целостность платформы за счет автоматизированных встроенных процессов и средств обеспечения безопасности. Эти функции снижают технологические риски благодаря модернизированному, согласованному стеку технологий в разных средах.

Центральные операции

Облако ускоряет, а в некоторых случаях открывает возможности для внедрения новейших технологических решений и решений по оцифровке в бэк-офисе, таких как бухгалтерский учет на основе аналитики и управление квалификацией. Организации, которые переходят на общедоступное облако, открывают дополнительные возможности за счет перепрофилирования операций и перепрофилирования рабочей силы. Это позволяет сосредоточиться на более важных задачах, таких как разработка продуктов и услуг, отвечающих требованиям клиентов. Облако может позволить сократить ручные усилия с помощью моделей на основе API, стандартизации и автоматизации.

Инновации

Это измерение включает использование облака для ускорения или поддержки инноваций с использованием таких технологий, как расширенная аналитика, Интернет вещей и автоматизация в любом масштабе. Это дает компаниям возможность добиваться роста, основанного на инновациях, а также добиваться оптимизации затрат на бизнес-операциях. Диапазон потенциальной ценности велик и отражает тот факт, что не все организации обладают облачной зрелостью для достижения аналогичной степени зрелости принятия инноваций.

Это измерение описываются следующими драйверами добавленной стоимости:

• Рост за счет новых и улучшенных вариантов использования.
• Ускоренная разработка продукта.
  
• Быстрое масштрабирование.

Рост за счет новых и улучшенных вариантов использования

Облако предоставляет доступ по запросу к практически неограниченным возможностям инфраструктуры и вычислительным мощностям. Облако позволяет компаниям экспериментировать с приложениями и новыми бизнес-моделями с меньшими затратами и большей скоростью. Руководители, использующие облачные технологии, избегают крупных первоначальных капитальных затрат при запуске или расширении бизнеса. Чтобы поддержать этот сдвиг, организациям нужны новые операционные модели, ориентированные, среди прочего, на управление потреблением, получение информации о будущих потребностях и формирование групп интегрированных финансовых операций (FinOps) для поддержания финансового контроля.

Ускоренная разработка продукта

Компании перешли на облако, чтобы повысить гибкость своих операционных моделей, что ускоряет реализацию сценариев использования моделей и снижает инвестиции в исследования и разработки. Компаниям проще настраивать решения в облаке, а не в локальной среде. Это позволяет компаниям идти в ногу со скоростью бизнес-изменений и создавать маховик для поддержания скорости реагирования. Кроме того, миграция в общедоступное облако предоставляет организациям доступ к инновационным инструментам и возможностям, предлагаемым поставщиками услуг, таким как контейнеры, микросервисы, функции DevOps, непрерывная интеграция и непрерывная доставка (CI / CD), а также усовершенствованная бессерверная архитектура. Это с самого начала ускоряет разработку продукта и значительно ускоряет проектирование, создание и выпуск продукции, помогая компаниям значительно сократить время вывода продукта на рынок.

Быстрое масштабирование

Инфраструктуру и глобальное присутствие облачных провайдеров можно использовать для почти мгновенного масштабирования продуктов для более широкого набора клиентских сегментов, географических регионов и каналов. Кроме того, организации могут получить доступ к мгновенной эластичности вычислений и емкости хранилища по запросу - критически важным элементам при запуске и построении новых предприятий.

Первопроходцы

Как следует из названия, первопроходцы (пионеры), третье измерение внедрения облака, - это то место, где предприятие может увеличить ценность облака, когда оно достигнет определенного уровня зрелости облака. На этом этапе компании могут использовать облако для экспериментов с новыми технологиями, такими как блокчейн, квантовые вычисления, дополненная и виртуальная реальность и трехмерная печать.

Это измерение описываются следующими драйверами добавленной стоимости:

• Внедрение новых технологий.

Внедрение новых технологий

Используя гибкие операционные модели, организации могут создавать гибкие «спецгруппы» для разработки подтверждений концепции. Этот продвинутый уровень облачной зрелости дает дополнительное преимущество в плане привлечения и удержания лучших специалистов для работы над новыми технологиями. Это очень важно, поскольку компании стремятся внедрить трансформирующие технологии, которые еще не получили массового распространения. Хотя влияние зарождающихся технологий трудно подсчитать, лидерам необходимо учитывать потенциальные приложения и стремиться понять их потенциальную ценность. Облако может ускорить этот процесс.

Ожидается, что квантовые вычисления обеспечат значительное повышение производительности и, таким образом, потенциально подорвут существующие бизнес-модели. Перемещая инфраструктуру в облако и адаптируя операционную модель, компании смогут лучше использовать преимущества облачных квантовых вычислений при появлении соответствующих сценариев использования. CSP уже предлагают эти вычислительные услуги, которые позволяют организациям запускать гибридные квантовые и классические алгоритмы.

Другие новые технологии, такие как дополненная и виртуальная реальность и трехмерная печать, также имеют огромные перспективы. Например, компания Axial3D, занимающаяся технологиями в области здравоохранения, предоставляет врачам трехмерные анатомические модели для конкретных пациентов, используя встроенную облачную среду разработки для машинного обучения.

Четыре ключевые действия для старта

Облако предлагает огромную ценность, но преимущества не проявляются волшебным образом. Облако требует четко определенной, ориентированной на ценность стратегии и скоординированного выполнения ИТ-отделом и предприятиями для полной реализации ценности. Например, организации, которые просто «переносят и переносят» приложения в облако без изменения архитектуры, упускают ключевые преимущества, такие как автоматическое масштабирование и автоматическое управление производительностью. Более того, для успеха требуется операционная модель бизнес-технологий с поддержкой облачных вычислений, построенная на основе жизненного цикла продукта, что повышает продуктивность разработчиков и тем самым ускоряет разработку продукта.

Одна из наиболее распространенных ошибок, которые допускают компании при интеграции в облака, - это разработка портфеля сценариев использования. По отдельности эти варианты использования могут принести некоторые выгоды, но в совокупности им не хватает масштаба для создания полной потенциальной ценности. Поэтому предлагаются следующие четыре шага.

Амбициозная и срочная планка достижений

Многие лидеры знают, что облако освобождает компании от ограничений традиционных технологий, но они по-прежнему придерживаются устаревших моделей того, чего они могут достичь, и устанавливают слишком низкую планку.

Трезвое экономическое обоснование

Экономическое обоснование использования облака должно быть основано на четком понимании экономики облака. Это может быть связано со снижением затрат (измерение - омоложение) или ускорением бизнеса (измерение - инновации). Оно должно быть адаптировано к рискам трансформации. Должны быть расставлены приоритеты в зависимости от сферы бизнеса, а также должен включать в себя необходимое распределение ресурсов и последовательность задач. Один из эффективных подходов к разработке кейсов бизнес-инноваций - это проанализировать и сформулировать ценность, которую можно получить с помощью облака.

Гибкие, облачные методы работы

Масштаб изменений, необходимых для использования облака, требует от компаний наличия реального опыта: 

• руководителей, сотрудников и партнеров с большим опытом в облачных и облачных преобразованиях; 
• специалистов-практики;
• обширная экосистема.

Кроме того, успешные облачные усилия возможны только тогда, когда организации трансформируют свою деятельность.

Стандартизированная автоматизированная облачная платформа

Инвестируйте в создание стандартизированной автоматизированной облачной платформы, которая повысит производительность и предоставит отличные возможности самообслуживания для разработчиков, которые являются одними из основных потребителей облака. Разработчики могут использовать автоматизированные службы на основе API для безопасного и отказоустойчивого предоставления рабочих нагрузок на облачных платформах. Более высокий уровень автоматизации также сокращает время, необходимое для создания прототипов новых бизнес-идей, что помогает предприятиям быстро внедрять инновации и масштабироваться.

Источник:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/clouds-trillion-dollar-prize-is-up-for-grabs

Показатели оценки успеха цифровых технологий

Пересказ статьи от 29 января 2021 г. | Статья. Мэтт Фицпатрик и Курт Strovink. Как вы оцениваете успех в цифровом мире? Пять метрик руководителей.

По мере того, как организации реализуют все больше и больше цифровых инициатив, руководители нуждаются в оценке степени достижения бизнес-результатов. Опрос McKensey показывает, что на вопрос, - "как продвигается переход к цифровым технологиям?", - ответ - список проектов. И неизвестно - каково же влияние цифровых технологий на чистую прибыль.

Вопрос: после реализации инициатив насколько увеличится выручка, прибыльность, доля рынка, эффективность или конкурентоспособность? Желательно, конечно, иметь генерального директора, который возьмет на себя ответственность за прибыльность и эффективность, а также обеспечит фактический прирост производительности цифровых инвестиций. Но...

Фунциональные руководители имеют, отслеживают и управляют рядом показателей на своем операционном уровне. Важным является переход к сведению показателей в масштабе всей организации. Ниже предлагаются 5 показателей, характеризующих цифровой прогресс на уровне всей организации.

Первый шаг - приоритезация цифровых инициатив.

Важный вопрос: «Есть ли у моей организации четкая дорожная карта цифровых приоритетов, а не корзина цифровых проектов?»

Цель построения дорожной карты - не просто перейти из пункта А в пункт Б. Цель - установить приоритеты от трех до пяти смелых инициатив, - цифровых шагов, - которые могут существенно повлиять на общую производительность организации. На этих инициативах концентрируются ресурсы. Одна из распространенных ошибок - давать зеленый свет каждому проекту. Их много, и может статься, что ни один из них не достигнет достаточного масштаба для изменения поведения организации и существенного влияния на производительность.

Пять показателей цифровых инициатив

Вместе с началом реализации цифровой дорожной карты нужно приступать к измерению эффективности. Учитывая масштабы и сложность цифровой трансформации, измерения имеют решающее значение для обеспечения окупаемости затрат и усилий, связанных с цифровыми инвестициями. Генеральный директор должен отслеживать пять общих показателей-маркеров для точной оценки цифрового прогресса.

1. Возврат цифровых инвестиций (return on digital investments).
2. Доля годового бюджета цифровых инициатив (percentage of annual technology budget spent on bold digital investments).
3. Время, необходимое для создания цифрового приложения (time to market of digital apps).
4. Процент стимулирования, связанного с "цифрой" (percentage of leaders' incentives linked to digital).
5. Привлечение, продвижение и удержание лучших технических специалистов (top technical talent attracted, promoted, and retained).

1. Возврат цифровых инвестиций

Рентабельность - стандартный и необходимый показатель. В дополнение к этому показателю необходимо оценивать: как инициативы способствуют достижению стратегических целей организации.

Еще одна сторона цифровых инвестиций - предотвращение убытков.

Третье, - в пределах одного шага трансформируйте только одну сферу бизнеса, а затем расширяйте инновации на другие сферы бизнеса. Преобразование сфер бизнеса поодиночке позволяет организациям использовать аналогичные наборы данных, аналогичные технологические решения и уже опытных членов команды в других вариантах использования "цифры". Это в конечном итоге экономит время и деньги. Если же варианты использования связаны между собой, межфункциональная команда может слаженно работать во всей предметной области и обеспечить прирост добавленной стоимости, часто намного превышающей ценность, полученную из отдельных, разрозненных вариантов использования "цифры".

Еще один способ максимизировать отдачу от инвестиций - направить достаточно ресурсов на содействие внедрению цифровых инструментов. Результат проекта, который не используется или мало используется в бизнесе, не приносит выгод. Например. результаты прогнозов полезны в той степени, в какой полезен результат использования данных прогноза в бизнесе.

Хотя наибольшую отдачу дают цифровые инвестиции, направленные на рост, подход к повышению эффективности существующих сфер бизнеса также может дать впечатляющие результаты.

2. Доля годового бюджета цифровых инициатив.

Организации, которые тратят лишь небольшую часть технологических бюджетов на реализацию смелых стратегических цифровых инициатив, вряд ли получат максимальную отдачу от цифровых инвестиций. Распределение затрат на технологии - это ведущий индикатор, который руководители могут отслеживать, чтобы гарантировать, что организация способна создавать ценность, основанную на цифровых технологиях.

Зачастую, большие бюджеты обеспечивают старые решения. Конечно, одна из причин, по которой традиционно организации тратят так много своих цифровых бюджетов на инфраструктуру и техническое обслуживание, заключается в том, что у них есть устаревшие системы с кодом на устаревших языках. Но простая замена этих систем может не иметь смысла из-за затрат и возможных сбоев в бизнес-процессах. Вместо этого компании должны стремиться к упрощению и обновлению систем, которые имеют наибольшую ценность для бизнеса. Например, некоторые бизнес-технологии переходят от монолитной ИТ-архитектуры к микросервисам. Такие инструменты и подходы позволяют быстро создавать продукты и услуги, приносящие максимальную пользу. Но такой переход с одной стороны, рискован, с другой сторона, может не обеспечен ресурсами. Поэтому компании с унаследованными системами по-прежнему используют слишком сложные технологические стеки, которые потребляют огромные бюджетные ресурсы.

3. Время, необходимое для создания цифрового приложения.

Скорость, быстрый перевод идей в сферу бизнеса имеет решающее значение в цифровом мире. В быстро меняющемся мире отсрочка означает уступку конкуренту или, что еще хуже, создание устаревшего инструмента еще до его практического использования. Несмотря на это, многие организации плохо представляют этот момент.

Для аналитической модели (например, для модели, которая прогнозирует отток клиентов или идентифицирует микросегменты для большей персонализации), внедрение модели должно занять менее четырех месяцев. Для внедрения прикладного программного инструмента (например, настраиваемой информационной панели для поддержки прямых продаж) срок должен составлять менее шести месяцев. Мы видим, что многим организациям все еще требуется два года или больше для внедрения подобных сборокю В основном, потому, что им не хватает гибких процессов создания приложений, они борются с чрезмерно обременительной документацией и нефункциональными требованиями, такими как безопасность и аутентификация с единым входом.

Тем не менее, быстрое внедрение не оправдывает плохое функционирование приложения. Приложения должны с самого начала обеспечивать адекватное качество обслуживания клиентов. А надлежащее качество обеспечивает технологией DevOps и контролем качества как частью процесса разработки и внедрения.

Ответственность за сбор и мониторинг показателя времени внедрения приложений лежит на бизнес-подразделении, спонсирующем разработку цифрового инструмента. Роль генерального директора заключается в том, чтобы быть в курсе основных результатов и сроков и, наряду с техническим руководством, анализировать все цифровые инициативы в организации и контролировать те проекты, сроки внедрения которых постоянно увеличиваются. Слишком длительные сроки могут указывать на то, что организация не в состоянии институционализировать передовые методы разработки.

Стоит измерять время вывода на рынок, а не время разработки концепции и проектирования. Руководители должны знать, сколько времени нужно, чтобы создавать реально используемые приложения. Также полезно измерить процент созданных приложений, которые действительно попадают на рынок. Во многих случаях компании создают центры передового опыта, которые создают многочисленные аналитические модели, но большинство из этих моделей и продуктов не масштабируются и не находят широкого применения.

Скорость развертывания, возможно, является наиболее важным ключевым показателем эффективности (KPI) в цифровых технологиях и в аналитике. Он отражает степень, в которой все элементы технологической организации работают вместе, и определяет, как быстро данные и идеи моделирования могут попасть в бизнес.

4. Процент стимулирования, связанного с цифрой.

Генеральный директор должен гарантировать, что все руководители организации несут ответственность за цифровую трансформацию и приносят ощутимую пользу. Согласование стимулов, поощряющих цифровую трасформацию имеет решающее значение для достижения поставленных целей.

Для некоторых организаций это может потребовать фундаментального переосмысления роли технического директора. Технические директора нового поколения - например, в компаниях, специализирующихся на цифровых технологиях, - контролируют весь продукт: от проектирования до продуктивной эксплуатации. Они контролируют все технологические разработки и ориентированы на гибкие технологии. Во многих случаях поощрительная компенсация их усилий должна быть максимально ясной.

В старых компаниях технические директора более склонны брать на себя роль «ИТ-менеджеров», больше ориентированны на инфраструктуру, безопасность, надзор за разработкой внутренних приложений. Проблема такого подхода заключается в том, что он способствует формированию образа мышления, направленного на избежание рисков. Это снижает ответственность за повышение стоимости бизнеса и часто значительно увеличивает сроки внедрения. В эпоху технологических прорывов генеральному директору необходимо расширять возможности и стимулировать образ мышления технического директора как строителя и агента изменений, а не просто руководителя ИТ-отдела. Изменение стимулов и изменение мышления  в направлении создания добавленной стоимости может иметь огромное влияние на культуру, темп преобразований и сам бизнес.

5. Привлечение, продвижение и удержание лучших технических талантов.

Возможность привлекать и удерживать выдающиеся технические таланты, возможно, является наиболее важным фактором долгосрочного успеха в эту цифровую эпоху. Технические таланты -  люди, обладающие опытом в области разработки и анализа данных, в области дизайна, в области взаимодействия с пользователем, а также знаниями о применении основных технологий.

Критерии оценки талантливых специалистов могут со временем меняться, в зависимости от этапа цифрового пути. На ранних этапах организации захотят больше сосредоточиться на том, чтобы иметь достаточное количество старших архитекторов и предприимчивых разработчиков. Со временем приоритеты могут сместиться в сторону технических специалистов и профессионалов в области обеспечения качества. Генеральный директор, как единственный человек, обладающий всеобъемлющим взглядом на организацию, должен понимать потребности каждого этапа, иметь способ измерения прогресса, обеспечивать приток талантов с соответствующим типом мышлением и квалификацией.

Примеры метрик процесса рекрутинга талантов.

Общие метрики:

• % технических специалистов по данным (в начале пути перехода к цифровым технологиям);
• % технических специальных должностей, например, облачный архитектор (на последующих этапах цифровой трансформации);
• % "работающих" технических специалистов в сравнении управленческими менеджерами.

Удержание талантов:

• % цифровых специалистов, состоящих в технических сообществах или гильдиях;
• время продвижения по службе технических специалистов по сравнению с иными специалистами.

Качественный состав:

• % cпециалистов, привлеченных из технологических компаний или ведущих инженерных школ;
• % специалистов, имеющих ученую степень.

Интегрированность специалистов:

• Средний размер технических сетей (пространств) по сравнению с размером простанств не технических сетей.

Повышение квалификации:

• % сотрудников, прошедших технические тренинги.

Цель рекрутинга в этой области состоит в том, чтобы достичь нужного баланса технических и общих специалистов организации. И ключевой показатель - это процент специалистов, включая ИТ-специалистов, менеджеров проектов и менеджеров по продуктам, которые фактически работают в областях, где происходят настоящие изменения.

Чтобы обеспечить удержание нужных специалистов, генеральные директора должны искать вспомогательные индикаторы удовлетворенности - например, скорость, с которой цифровые специалисты участвуют в технических сообществах или гильдиях, или скорость, с которой они продвигаются по карьерной лестнице в компании, по сравнению с сотрудниками иных специализаций.

Возможно, наиболее важным является интегрированность специалистов в сообщества. Если технические специалисты изолированы, их трудно масштабировать в "цифровом формате". Чтобы отслеживать интегрированность, некоторые организации проводят анализ сети, например, оценивают количество людей, которым сотрудники отправляют электронную почту за определенный период. Если сотрудник постоянно отправляет сообщения только одним и тем же трем или четырем близким коллегам, может возникнуть проблема изолированности.

Наконец, поскольку компании никогда не могут нанять всех необходимых талантливых специалистов, также важно понимать, насколько хорошо организация повышает квалификацию своих специалистов. Для этого следует оценивать доступность и качество программ обучения и развития, а также измерение уровней использования полученных знаний и навыков.


Когда генеральные директора знают наиболее важные показатели для мониторинга, они могут анализировать эффективность цифровых инвестиций. Конечно, функциональные руководители должны отслеживать эти измерения в пределах своей компетенции, но только у генерального директора есть межфирменная перспектива, подкрепленная мандатом на создание целостной организационной ценности с помощью цифровых технологий. В сотрудничестве с функциональными лидерами генеральные директора и их руководители могут корректировать привлечение талантов, распределение ресурсов и культуру компании, чтобы обеспечить прибыльность перехода к цифровым технологиям.

Литература:
How do you measure success in digital? Five metrics for CEOs

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/how-do-you-measure-success-in-digital-five-metrics-for-ceos

Проблемы цифровой трансформации

Согласно недавнему опросу, 97% мировых ИТ-специалистов были вовлечены в "какую-то" цифровую трансформацию в 2020 году. Рассматривает ли ваша организация возможность последовать этому примеру? Если это так, возможно, вы чувствуете себя подавленным. Хотя у нас под рукой больше технологических возможностей, чем когда-либо прежде, выбор не прост. 

Что такое цифровая трансформация?

Проще говоря, цифровая трансформация - это применение цифровых технологий для создания новых бизнес-моделей. 

Часто целью цифровой трансформации является решение проблемных моментов в бизнесе, повышение эффективности бизеса или предоставление более персонализированного обслуживания клиентов. 

Цифровая трансформация основана на представлении о том, что цифровые инструменты могут принести пользу во всех сферах бизнеса. Другими словами, эти инструменты могут помочь компаниям улучшить процессы и культуру для обеспечения конкурентоспособности.

Для многих компаний цифровая трансформация бизнеса необходима для долгосрочного выживания на конкурентном рынке. Двигаясь в этом направлении, можно получить следующие преимущества: 

• Улучшенное описание клиентского опыта. 
• Более подробные и полезные данные.
• Повышенная гибкость, маневренность и инновации.

7 вызовов цифровой трансформации

Организации могут сталкиваться со следующими проблемами цифровой трансформации

1. Отсутствие специализированных навыков в области ИТ

За каждой успешной цифровой трансформацией стоит преданная своему делу высококвалифицированная ИТ-команда. Однако строить такие команды становится все труднее. По мере того, как все больше компаний внедряют новые технологии, возникает дефицит рабочей силы.

Согласно одному опросу, 54% организаций сообщили, что нехватка навыков сдерживает достижение целей трансформации. В частности, не хватает опыта в следующих областях:

• Кибербезопасность.
• Техническая архитектура.
• Архитектура предприятия.
• Расширенная аналитика.

Как преодолеть эту проблему? Рассмотрите возможность найма внешних экспертов и консультантов по программному обеспечению в дополнение к внутренней команде.

Кроме того, сосредоточитесь на лучшем понимании клиентов, развитии партнерских отношений с поставщиками услуг, на сокращении затрат на разработку за счет платформ, позволяющим вести разработки без углубленного кодирования, а то и вообще не прибегая к коду.

2. Отсутствие управления организационными изменениями

Устаревшие организационные структуры, неэффективные рабочие процессы и жесткий стиль руководства могут помешать успеху цифровой трансформации. Это было особенно очевидно в 2020 году, когда компании пытались быстро перейти на удаленную бизнес-модель.

Простая навигация и ориентирование в новых инструментах разработки достаточно сложны, но сюда добавить сопротивление изменениям, трансформация может оказаться невозможной.

К счастью, упор на управлении организационными изменениями может помочь компании подготовить сотрудников к тому, что ждет их впереди. Вместо того, чтобы просто сосредоточиться на технической стороне цифровой трансформации, нужно включить в рассмотрение и тех людей, которых трансформация напрямую затрагивает. А это потребует разработки комплексного плана управления изменениями.

3. Растущие потребности клиентов

Люди осознали, как много они могут сделать со своих ноутбуков и смартфонов. И клиенты стали разборчивыми и требовательными. Теперь такие ресурсы, как бесконтактная оплата, больше не являются приятными вариантами. Они стали "обычными" и привычными.

Вместо того, чтобы предполагать, какие технологии захотят использовать, стоит уделить время исследованию рынка. Таким образом, можете увидеть, что хотят клиенты, что предпринимают конкуренты в борьбе за клиентов и рынок.

4. Отсутствие определенной стратегии

Цифровая трансформация - не просто модное слово. Тем не менее, его используют без четкого определения. Это заставляет компании продвигаться вперед в тумане. Они уверены, что нужно двигаться, но не совсем уверены, туда ли они идут. 

Без стратегии трансформация может не сдвинуться с мертвой точки. Спросите себя: каковы цели и приоритеты моей компании? Согласованы ли они в масштабе всей организации или имеются некоторые заинтересованные стороны, которые имеют особое и отличное мнение?

Согласованность и согласие бизнеса и ИТ имеет большое значение.

5. Проблемы и ограничения бюджета

Еще одна проблема, которая возникает в отсутствии четкой стратегии - трудности с определением или соблюдением бюджета. Без стратегии вы неизбежно будете принимать решения, которые практически не принесут никакой выгоды, но увеличат бюджет и сроки реализации проектов.

Рассмотрите долгосрочные цели трансформации, определите и контролируйте вехи трансформции с тем, чтобы разработать реалистичный план проекта. Для этого необходимо четко понимать внедряемые цифровые решения, а также ту культуру, которая должна интегрировать эти решения.

6. Неэффективное управление данными

Данные о клиентах - одна из основ цифровой трансформации. Такие данные позволяют получить подробное представление о предпочтениях, поведении и потенциальных будущих решениях покупателей. 

Но тут имеет значение то, как вы собираете и систематизируете данные. Если по прежнему ведется работа с изолированными системами, сложно консолидировать собранную данные и обеспечить  централизованный доступ к данным. Если же данные хранятся в одном центре обработки данных, то значение имеют вопросы систематизации данные, а также технологии доступа к данным и возможности работы с данными в рамках задач расширенной аналитики.

Поэтому составьте и рассмотрите стратегии обработки данных и мероприятия по реализации принятой стратегии.

7. Неэффективные бизнес-процессы

Отражают ли ваши текущие бизнес-процессы ожидаемый рост компании? Способна ли ваша текущая дорожная карта помочь в достижении долгосрочных бизнес-целей?

Если отсутствуют позитивные ответы, то может потребоваться настройка рабочих процессов и  изменение бизнес-правил. Обычно такие работы проводятся в форме реинжиниринга бизнес-процессов.

Обеспечение успешной цифровой трансформации

Перечисленные выше семь проблем цифровой трансформации могут показаться непреодолимыми, но они не должны означать конец пути проекта. Ключевым моментом является умение выявлять проблемы и находить решения их преодоления.

Многие проблемы начинаются с того, что мы стремимся к новым блестящим технологиям, продвигаемым поставщиками ERP . Не торопясь, исследуя возможные варианты и готовя своих сотрудников к изменениям, вы сможете реализовать все преимущества, на которые рассчитывали.

Источник: "Общие проблемы цифровой трансформации и способы их преодоления

от Panorama Consulting Group | 12 апреля 2021 г."

https://www.panorama-consulting.com/digital-transformation-challenges/?utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-9d6mS2RPGSTd0yGPTIErsn4qHc8NmM35I3Q5o2qLG9HLmKIKaOGZNcETo_IBhBfa92KWe4SFBFAQ10dqkuD0KP_Hv4LA&_hsmi=121176070&utm_content=121176070&utm_source=hs_email&hsCtaTracking=a5a7c66d-7269-482f-8842-90f6c7efa48a%7Ce08b38ae-2764-4738-b3e3-12b54349c00d

Гибкая технология и культурные преобразования

Agile-технология, или гибкая технология, - это несколько иная операционная модель организации работ. В этой модели стратегии, структуры, процессы, люди и технологии группируются вокруг самоуправляемых команд. Подразумевается, что эти команды высокопроизводительны, и поддерживаются некоторой стержневой структурой, определяющией общие принципы, правила и подходы.

И конечно, новая технология сопровождается появлением новой и чудной терминологией - tribes, squads, chapters, scrums, and DevOps pipelines.

Однако, унификация возможна лишь в некоторой степени, так как каждая организация в чем-то уникальна. Соответственно, каждой организации нужна своя уникальная культура для обеспечения новой гибкой операционной модели. Желательно, чтобы организации, создающие гибкую культуру, основывали эту модель на амбициозных целях. Но этого мало. Для перехода к новой технологии придется поменять "старую" технологию и культуру, которая "выросла" на фундаменте "старой" технологии и которая поддерживает "старую" технологию. Для новой же технологии нужно новая, поддерживающая эту новую технологию, культура. И соответственно, нужно планировать и реализовывать переход от старой к новой культуре. Но культура обычно не осознается, она есть и подразумевается и не нуждается в особых исследованиях. Но для перхода к новой культуре нужно понять текущую культуру и болевые поведенческие точки переходного процесса. После этого можно перейти к конкретным изменениям в мышлении и в поведении. И уповать на достижение некоторых, желательно значимых, бизнес-результатов.

В чем же состоит подход к культурным преобразованиям?

Это радикальный переход в шаблонах поведения. Сраните два подхода, изложенной в следующей таблице.

Традиционный подход	Гибкий подход
Осторожность	Отстаивание своей точки зрения
Hе рисковать	Делать то, что правильно
Избегать неудач любой ценой	Экспериментировать
Побеждает тот, кто громче и выше	Ценится каждый голос
Слушать крупных личностей и лидеров	Поиск разных точек зрения
Высказываться осторожно	Свободно высказаться
Управление и руководство	Расширение прав, возможностей и коучинг
Указывать – что сделать	Доверять другим
Опора на правила и регламенты	Помощь и наставничество в решении проблем
Мои задачи	Успех команды
Приоритет собственных результатов по сравнению с командными	Радоваться успехам других и щедрость
Перекладывание задач на других, а не передача результата для коллеги	Культивирование открытости и прозрачности

Даже самые хорошо разработанные культурные программы могут потерпеть неудачу, если окружающий культурный контекст не поддерживает их. Или даже мешает. Чтобы поддерживать новую культуру, новые структуры, новые процессы и технологии должны быть переработаны поведенческие паттерны. А это значит, что желаемое изменение культуры должно быть встроено во все элементы организации, включая проекты трансформации.

В авторитарных организациях, построенных на командных принципах весьма сомнительно, что возможно столь кардинальное изменение управленческой культуры.

Действительно, для перехода к гибким технологиям лидерам и топ-менеджерам необходимо значительно расширить пространство и свободу выбора своих подчиненных. Это снижает "градус" власти и сладость обладания властью у лидеров и старших менеджеров, жаждущих еще большей власти. Бесполезно убеждать властных, что им нужно приглашать коллег делиться личным опытом и проблемами. А без последнего - откуда взяться "импульсу преобразований" с соответствующим "высвобождением энергии трансформации". Впрочем, это и так очевидно.

Успех перехода к гибким технологиям зависит от лидеров. От их индивидуального образа мышления, их мыслей и чуств. Все это проявляется в архитектуре, дизайне и культуре решений. Отсюда нетрудно предположить, что реализация гибких технологий начинается либо с личной трансформации лидеров, либо с замены лидеров. 

Организации создаются и возглавляются лидерами: то, как думают лидеры, как принимают решения и как проявляют себя, формирует каждую часть организации. А гибкой организации эта черта особенно динамична. Динамичность зависит от  степени открытости и прозрачности их лидеров.

И не факт, проект перехода к гибкой технологии в части изменения культуры будет успешным. Ведь не все же проекты увенчиваются успехом...

Архитектура данных и инновации

Как построить архитектуру данных для стимулирования инноваций - сегодня и завтра
3 июня 2020 г. | Статья
Антонио Кастро, Хорхе Мачадо, Маттиас Роггендорф и Хеннинг Соллер

Такие рыночные инновации, как персонализированные предложения, оповещения в реальном времени и профилактическое обслуживание  потребовали от организаций новых технологий рядом с уже работающей инфраструктурой обработки данных. В частности, появились такие технологические структуры, как озеро данных, платформы клиентской аналитики, приложения обработки потоков, модели искусственного интеллекта. Хотя такие технологии предоставляют новые возможности, но они же приводят к росту сложности архитектуры данных. Рост сложности архитектуры снижает способность организации максимально использовать новые технологии для укрепления конкурентных преимуществ. Для создания конкурентных преимуществ - или даже для поддержания паритета, - компаниям требуется новый подход к определению, внедрению и интеграции своих стеков данных, требуются новые концепции и компоненты.

Итак, шесть сдвигов в создании "революционной" архитектуры данных:

1. От локальных систем к облачным решениям.
2. От пакетов данных к данным в реальном масштабе времени.
3. От преднастроенных интегрированных коммерческих решений до лучших в своем классе модульных платформ.
4. От точечного доступа к данным до свободного доступа к данным.
5. От корпоративных хранилищ данных к доменной архитектуре данных.
6. От жестких моделей данных до гибких расширяемых схем данных.

Эти сдвиги касаются практически всех операций с данными, включая сбор, обработку, хранение, анализ и визуализацию данных. См. схему от McKensey:

Даже несмотря на то, что организации могут осуществить некоторые изменения, не затрагивая свой основной стек технологий, многие из них требуют тщательной перестройки существующей платформы данных и инфраструктуры, включая как устаревшие, так и новые технологии, которые ранее были внедрены.

Инвестиции могут варьироваться от десятков миллионов долларов для базовых сценариев использования данных (таких как автоматическая отчетность), до сотен миллионов долларов для внедрения передовых архитектурных компонентов (таких как услуги в реальном времени).

Следовательно важно иметь четкий стратегический план, и лидерам необходимо сделать смелый выбор, определить приоритеты тех изменений, которые будут напрямую влиять на бизнес-цели, и вложить средства в правильный уровень сложности архитектуры.

Заметим, что архитектура данных компаний часто сильно различаются. Но если все сделано правильно, возврат инвестиций может быть значительным. Примеры. Более 500 миллионов долларов в год в случае одного американского банка. От 12 до 15 процентов роста прибыли в случае одной нефтегазовой компании. 

Какие ключевые изменения следует учитывать организациям?

1. От локальных до облачных решений.

Облако, вероятно, является наиболее разрушительным драйвером радикально нового подхода к архитектуре данных, поскольку предлагает компаниям способ быстрого масштабирования инструментов и возможностей ИИ для получения конкурентного преимущества. Крупные глобальные облачные провайдеры, такие как Amazon (с Amazon Web Services), Google (с Google Cloud Platform) и Microsoft (с Microsoft Azure), произвели революцию в том, как организации любого размера создают, развертывают и запускают инфраструктуру данных, платформы и приложения в нужном организациям масштабе.

Возможные концепции и компоненты:

• Бессерверные платформы данных, такие как Amazon S3 и Google BigQuery, позволяют организациям создавать и использовать ориентированные на данные приложения с неограниченным масштабом без хлопот по установке, настройке решений и управлению рабочими нагрузками. Такие предложения могут снизить потребность в экспертных знаниях, ускорить развертывание с нескольких недель до нескольких минут и практически не потребуют накладных расходов.
• Контейнеры данных с использованием Kubernetes позволяют компаниям отделить и автоматизировать развертывание дополнительных вычислительных мощностей и систем хранения данных. Эта возможность особенно ценна для обеспечения высокой доступности и высокой степени масштабирования.

2. От пакетной обработки данных до обработки данных в реальном времени.

Стоимость обмена данными в реальном масштабе времени значительно снизилась, а возможности потоковой передачи расширились, что открывает путь массового использования этих технологий. Данные технологии позволяют использовать множество новых бизнес-приложений: например, транспортные компании могут информировать клиентов о приближении такси с помощью прогнозов прибытия с точностью до секунды; страховые компании могут анализировать с помощью смарт-устройств поведенческих данных в режиме реального времени и индивидуализировать ставки страховых премий; производители могут прогнозировать техническое состояние инфраструктуры на основе данных датчиков в реальном времени.

Функции потоковой передачи в реальном времени, такие как механизм подписки, позволяют потребителям подписываться требуемые им на «темы». Общее озеро данных обычно служит «мозгом» для таких сервисов, сохраняя все детали транзакций.

Возможные концепции и компоненты:

• Платформы обмена сообщениями, такие как Apache Kafka, обеспечивают полностью масштабируемые, надежные и отказоустойчивые службы публикации и подписки, которые могут обрабатывать и хранить миллионы сообщений каждую секунду для немедленного или последующего использования. Это позволяет поддерживать варианты использования в режиме реального времени, минуя существующие пакетные решения.
• Решения для потоковой обработки и аналитики, такие как Apache Kafka Streaming, Apache Flume, Apache Storm и Apache Spark Streaming, позволяют проводить анализ сообщений в режиме реального времени. Этот анализ может быть основан на правилах или включать расширенную аналитику для извлечения событий или сигналов из данных. Часто анализ объединяется с историческими данными для формирования закономерностей для прогнозирвоания и выработки рекомендаций.
• Платформы оповещения, такие как Graphite или Splunk, могут побуждать сотрудников к активным действиям, формируя приоритетность и срочность задач.

3. От предварительно настроенных решений до лучших в своем классе модульных платформ.

Чтобы масштабировать приложения, компаниям часто приходится выходить за рамки унаследованных экосистем от крупных поставщиков решений. Многие сейчас переходят к модульной архитектуре данных, в которой используются лучшие в своем классе компонентф. Зачастую это компоненты с открытым исходным кодом, которые при необходимости могут быть заменены новыми технологиями, не затрагивая другие части архитектуры данных.

Возможные концепции и компоненты

• Конвейер данных и интерфейсы на основе API упрощают интеграцию между разрозненными инструментами и платформами, защищая пользователей и специалосто группы обработки данных от сложности различных уровней архитектуры данных, ускоряя время выхода продукта на рынок и снижая вероятность возникновения новых проблем в существующих приложениях. Эти интерфейсы также позволяют упростить замену отдельных компонентов архитектуры при изменении требований.
• Инструментальные средства аналитики, такие как Amazon Sagemaker и Kubeflow, упрощают создание комплексных решений в высокомодульной архитектуре. Такие инструменты могут подключаться к большому количеству баз данных и сервисов, обеспечивая модульность архитектуры.

4. От двухточечного (peer-to-peer) до свободного доступа к данным.

Предоставление данных посредством API-интерфейсов может гарантировать, что прямой доступ к данным будет ограниченным и безопасным, одновременно предлагая гибкий и быстрый доступ к наборам данных. Это позволяет легко повторно использовать данные в разных сценариях.

Возможные концепции и компоненты

• Платформа управления API (часто называемая шлюзом API) необходима для создания и публикации ориентированных на данные API, реализации политик использования API, управления доступом, измерения использования API и измерения производительности. Такая платформа позволяет разработчикам и пользователям искать нужные им интерфейсы данных, использовать их, а не создавать свои интерфейсы. Шлюз API часто встроен как отдельное решение в концентратор данных, но может использовать и автономно за пределами концентратора.
• Платформа данных. Используется для «буферизации» транзакций и данных вне основных систем. По сути это централизованные платформы данных, такие как озеро данных или распределенная система данных, мыслимая как экосистема. Такие систем сетка данных, которая представляет собой экосистему. Такие платформы позволяют создавать специализированные хранилища данных, организовывать использование данных, контролировать и управлять рабочими нагрузками.

5. От корпоративного склада данных к доменной архитектуре данных.

Лидеры в области архитектуры данных перешли от центрального озера данных к проектам, ориентированным на предметную область. Это позволяет настраивать наборы данных их назначению, что сокращает время вывода новых продуктов и услуг на рынок. При таком подходе, хотя наборы данных могут по-прежнему находиться на одной и той же физической платформе, «владельцы продукта» перемещаются в каждую область бизнеса (например, в маркетинг, в продажи, в производство). Тем самым организуется бизнес-домен, как способ организации данных в легко потребляемом виде. Эти же данные легче использовать и потребителями других бизнес-доменов. Но такой подход требует тщательного проектирования структур данных, чтобы избежать фрагментации данных и неэффективности доступа к данным.

Возможные концепции и компоненты

• Инфраструктура данных как платформа предоставляет общие инструменты и возможности для хранения и управления данными с целью ускорения внедрения продуктов работы с данными.
• Методы виртуализации данных, которые зародились в нишевых областях, таких как данные клиентов, теперь используются на предприятиях для организации доступа к данным и интеграции распределенных массивов данных.
• Инструменты каталогизации данных обеспечивают корпоративный поиск данных, не требуя значительных усилий по подготовке и полного доступа к технологическим данным. Каталог содержит определения метаданных и сквозной интерфейс для доступа к данным.

6. От жестких моделей данных к гибким, расширяемым схемам данных.

Проприетарные модели данных, которые служат конкретным потребностям бизнес-аналитики, часто строятся в виде строго нормализованных схем с жесткими таблицами базы данных. Это поход применяется для устранения избыточности. Хотя этот подход остается стандартом, он порождает длительные циклы разработки баз данных и требует привлечения специалистов ИТ с глубокими знаниями системы управления базами данных. Также такой подход требует осторожности при необходимости внесения изменинй, поскольку любые изменения могут повлиять на целостность данных.

Чтобы получить большую гибкость и мощное конкурентное преимущество при изучении данных или поддержке расширенной аналитики, компании переходят на подходы, основанные на «упрощенной схеме» представления данных, используя денормализованные модели данных с меньшим количеством физических таблиц. Этот подход предлагает множество преимуществ: быстрое исследование данных, большую гибкость в хранении структурированных и неструктурированных данных и снижение сложности. При таком подходе не нужно вводить дополнительные уровни абстракции для доступа к сильно нормализованным таблицам.

Возможные концепции и компоненты

• Методы хранилища данных 2.0, такие как моделирование точек данных (data-point modeling), могут гарантировать, что модели данных являются расширяемыми, поэтому элементы данных могут быть добавлены или удалены не влияя на работу в целом.
• Графические (графовые) базы данных, базы данных типа NoSQL. Базы данных NoSQL в целом идеально подходят для цифровых приложений, требующих огромной масштабируемости и возможностей обработки в реальномо времени. Они также подходят для организации уровней данных, обслуживающих приложения ИИ, благодаря способности ИИ подключаться к неструктурированным данным. В частности, графические базы данных предлагают инструменты мощного и гибкого моделирования взаимосвязей в данных. Многие компании создают репозитории основных данных, используя графовые базы данных, чтобы приспособиться к изменяющимся информационным моделям.
• Технологические службы, такие как Azure Synapse Analytics, позволяют запрашивать данные на основе файлов, аналогичных реляционным базам данных, путем динамического применения структур таблиц к обработке данных файлов. Это дает пользователям возможность продолжать использовать общие интерфейсы, такие как SQL, при доступе к данным, хранящимся в файлах.
• Использование нотации объектов JavaScript (JSON) для хранения информации позволяет организациям изменять структуры баз данных без изменения моделей бизнес-информации.

С чего начать

Технологии обработки данных быстро развиваются. Не все архитектуры эффективные, многие - рискованные. Поэтому занчимым является способность быстро оценивать и развертывать новые технологии. Решающее значение имеют четыре практики:

1. «Тестируй и учись» при построении архитектуры. Экспериментируйте с различными компонентами и концепциями. Например, вместо того, чтобы участвовать в длительных дискуссиях об оптимальных дизайнах, продуктах и ​​поставщиках для определения «идеального» выбора с последующим длительным утверждением бюджета, руководители могут начать с меньших бюджетов и создать минимально жизнеспособные продукты или объединить существующие продукты с открытым исходным кодом. Промежуточный продукт позволяет продемонстрировать свою ценность, прежде чем расширяться и развиваться дальше.
2. Создайте группы работы с данными, в которых команды инженеров данных и разработчиков моделей данных работают вместе со сквозной подотчетностью для построения архитектуры данных. Эти группы также работают над внедрением стандартных, повторяемых процессов разработки данных и функций для поддержки сформированных наборов данных, готовых для моделирования. Эти методы гибкой обработки данных могут помочь ускорить вывод на рынок новых услуг передачи данных.
3. Инвестируйте в DataOps (улучшенный DevOps для данных), который может помочь ускорить проектирование, разработку и развертывание новых компонентов в архитектуре данных.
4. Создайте культуру работы с данными, в которой сотрудники будут стремиться использовать и применять новые службы данных в рамках своих функциональных обязанностей. Одним из важных инструментов для достижения этого является обеспечение того, чтобы стратегия обработки данных была связана с бизнес-целями и артикулировалась высшим руководством. Это определяет важность культуры работы с данными.

По мере того, как данные, аналитика и искусственный интеллект становятся встроенными в повседневные операции большинства организаций, становится ясно, что для создания и развития предприятия, ориентированного на данные, необходим радикально иной подход к архитектуре данных. Конечно, для того чтобы стать более гибкими, устойчивыми и конкурентоспособными.

Графический материал

Перевод статьи 
https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/how-to-build-a-data-architecture-to-drive-innovation-today-and-tomorrow

27 полезных вещей, которые вы должны иметь в сумке

27 полезных вещей, которые вы должны иметь в "тревожной" сумке

1. Нож

2. Пластиковые пакеты

3. Мешки для мусора

4. Паракорд

5. Вода в бутылках

6. Скрепки

7. Сумки на молнии.

8. Пончо

9. Брезент

Брезент немного громоздкий, но вы можете свернуть один и прикрепить его к нижней или верхней части рюкзака. Они отлично подходят для организации укрытий, изготовления носилок, переноски припасов и многое другое

10. Зубная нить, зубной порошок, зубная паста

11. Застежки-молнии.

12. Губная помада

Можно использовать не только для лечения сухих, потрескавшихся, болезненных губ. Но также ее можно использовать для разных вещей, таких как разжигание костра и изготовление свечей.

13. Банданы.

14. Светящиеся палочки - Glow Sticks

Светящиеся палочки дешевы, но очень полезны. Палочки большего размера можно использовать для освещения лагеря или внутреннего освещения вашего убежища.

15. Презервативы.

Презервативы используются не только по прямому назначению. У них есть много удивительных применений, благодаря которым их стоит положить в сумку.

16. Клейкая лента

17. Пустые флаконы от таблеток

Пустые флаконы от таблеток - отличный сосуд для хранения ватных шариков, пропитанных вазелином, высушенного мха или даже спичек.

18. Заколки для волос

19. Тампоны.

Кровь из носа можно легко остановить с помощью тампона или измельчить ватный материал и использовать его в качестве трута.

20. Колготки

Старые колготки или даже новая дешевая пара - отличный способ сохранить в порядке мелкую экипировку. Колготки можно использовать в качестве веревок или части системы фильтрации после того, как вы собрали воду.

21. Майларовые одеяла (спасательные одеяла)

22. Английские булавки

23. Шнурки.

24. Швейный набор.

25. Супер клей

26. Ватные палочки

27. Складная лопата.

* * *

Из заметки

https://urbansurvivalsite.com/useful-items-bug-out-bag/?awt_a=50Z0&awt_l=PXN1m&awt_m=3h_FrglDAW_jrZ0

7 ошибок преобразования данных ERP

Задача - перенести данные на новую платформу. Задача не настолько проста, как кажется. Более того, она оказывается настолько сложной, что приходится вначале разрабатывать стратегию миграции данных с включением в этот процесс задачи очистки данных. И конечно, миграция данных не свободно от ошибок. О некоторых из них и пойдет речь ниже.

Старые данные могут содержать критически важную информацию, но зачастую, эти данные труднодоступны. Миграция данных - это процесс переноса информации из существующих систем в новое программное обеспечение ERP .

7 распространенных ошибок миграции данных

1. Не выполняется очистка данных перед переносом

Скорее всего, существует несколько файлов, содержащих устаревшие, неточные или повторяющиеся данные. Перед переносом важно такие данные очистить. В "грязных" данных, например может присутствовать следующее:

• Повторяющиеся аккаунты. 
• Пустые поля описания.
• Устаревшие коды продуктов.
• Данные о бывших клиентах, с которыми больше не работают.
• Важные данные из таблиц Excel, которые не включены в файлы миграции.

2. Применение старых правил проверки корректности данных

Первоначально могли быть установлены некоторые "стандартные" бизнес-правила и правила проверки. В течение ряда лет они могли быть успешными, но не факт, что они не устарели и уместны в новых условиях. Поэтому стоит обновить правила, чтобы убедиться, что они актуальны и по-прежнему применимы. Если какие-либо правила вызывают вопросы или вы сомневаетесь в каких-либо процессах, устраните эти проблемы, прежде чем двигаться дальше.

Убедитесь, что вам нужно добавить или изменить какие-либо правила данных. Убедитесь, что новая база данных включает все необходимые проверки. Если вы действительно создаете какие-либо новые правила, не забудьте их задокументировать.

3. Пропуск некоторых источников данных и возможностей их подключения

Даже самый маленький бизнес может иметь несколько довольно сложных полей данных, каждое из которых связано с отдельным приложением. Поэтому на самом раннем этапе нужно проверить данные и возможности подключения с тем чтобы не сорвать миграцию в ходе выполнения переноса данных.

Убедившись, что можно идентифицировать и задокументировать все внешние источники данных, проверьте, что новая система имеет адекватные соединения.

4. Полагаться только на свою ИТ-команду при очистке данных

ИТ-команда может стать бесценным ресурсом в процессе очистки и миграции данных. Тем не менее, это многогранный процесс, требующий участия лиц, не входящих в сферу технической поддержки. Во многих случаях это означает обращение непосредственно в отдел, который владеет записями, и привлечение их для обеспечения целостности данных в ходе миграции.

5. Перенос всех данных, включая нежелательные

Новая ERP-система не сможет волшебным образом очистить все данные или стандартизировать их. Хотя может возникнуть соблазн перенести все, это может загромождать новую систему и сделать ее неэффективной. Произвольный перенос бесполезных данных в новую систему может затруднить поиск данных, которые действительно нужны, и даже отсрочить дату запуска.

6. Недооценка сложности преобразования данных и отказ от привлечения сторонних специалистов

Легко недооценить, насколько сложным может быть преобразование данных. Таким образом, многие организации предполагают, что они могут справиться с этим самостоятельно, и переносят процесс преобразования на конец реализации. Вместо того, чтобы полагаться только на ресурсы внутри компании, рассмотрите возможность найма внешних экспертов, которые имеют опыт преобразования и миграции данных ERP.

7. Позднее проведение валидации и тестирования

Следует как можно раньше приступить к проверке и тестированию. Выполняйте эти шаги на протяжении всей реализации, прося бизнес-пользователей проверять данные по мере их загрузки.

 

По материалам статьи "7 ERP Data Conversion Mistakes to Avoid by Panorama Consulting Group" | Dec 21, 2020

Несколько иллюстраций от McKensey