IDC регулярно выпускает руководства Worldwide Digital Transformation Spending Guide, на страницах которых анализирует актуальные возможности цифровой трансформации для различных технологий, индустрий, региональных рынков и прикладных модельных сценариев. Подобные исследования особенно важны для тех руководителей бизнеса и инвесторов, основная область компетенции которых лежит в стороне от ИТ — но которые притом чётко осознают, что время вкладывать средства в кардинальные преобразования бизнес-процессов либо уже пришло, либо вот-вот наступит.

Самое свежее из доступных для открытого анализа руководств из этой серии свидетельствует о значительном росте глобальных инвестиций в цифровую трансформацию бизнеса. На эти цели, по оценкам IDC, в 2019 г. направлено 1,18 трлн долл. США, что на 17,9% больше, чем в 2018-м. Показательно, кстати, что и в отчётах аналитиков, и в экспертных материалах на тему цифровой трансформации сам этот термин всё чаще замещается аббревиатурой DX. Не DT, что было бы формально логично (digital transformation), а именно DX, где X традиционно для англоязычных сокращений обозначает «всё вообще», как в XaaS — «всё-что-угодно-как-сервис».

В перевод всех рабочих процессов любого предприятия на цифровые рельсы — как раз такой смысл несёт аббревиатура DX — на протяжении ближайших четырёх лет будет вложено по всему миру в совокупности не менее 6 трлн долл., уверены аналитики. По всем рассмотренным в руководстве IDC отраслям на период до 2022 г. ожидается прирост инвестиций в DX-технологии с CAGR от 15 до 20%. Причём лидировать здесь будет финансовый сектор со среднегодовым увеличением инвестиций на 20,4%.

Среди изученных аналитиками отраслей мирового хозяйства самыми DX-инвестоёмкими в 2019 г. названы товарное производство (221,6 млрд долл.) и обрабатывающая промышленность (124,5 млрд долл.). Главное направление цифровой трансформации для них — умное производство; автоматизация операций на всех стадиях от предварительной оценки проступающего на производственную линию сырья через собственно процесс обработки до финального контроля качества. Третье место по объёмам инвестиций в DX в 2019 г. занимает ритейл, за которым следуют транспорт и профессиональное оказание услуг (В2В-аутсорсинг в самом широком смысле слова).

Модельные сценарии цифровой трансформации, в которые за 2019 г. вкладывались наибольшие объёмы средств по всем отраслям мирового хозяйства, представлены в отчёте IDC автономными операциями (52 млрд долл.), роботизированными производствами (45 млрд долл.), самоуправляемой логистикой (41 млрд долл.) и автоматизированным анализом инцидентов (root cause, 35 млрд долл.). По темпам наращивания инвестиций на период до 2022 г. будут лидировать, по мнению аналитиков, виртуализованные лабораторные исследования (CAGR 108,6%), цифровая визуализация производственных процессов (CAGR 53,5%) и промышленный дизайн с применением дополненной реальности (CAGR 43,9%).

Основываясь на этих оценках IDC, эксперты Forbes выделили ряд тенденций в области DX, на которые имеет смысл обращать внимание не только инвесторам и владельцам предприятий, но и непосредственно занятым разработкой и внедрением решений цифровой трансформации интеграторам. А именно:

  • от больших данных — к запредельно большим. Та же IDC ещё год назад предсказывала, что общий объём данных в мире вырастет от 33 Збайт в 2018 г. до 175 Збайт в 2025-м с CAGR около 61% (1 зеттабайт, напомним, — это 1 трлн Гбайт). При этом почти две трети всей информации в мире будут порождать коммерческие структуры; прежде всего — за счёт непрерывной работы всё нарастающего числа умных датчиков и иных элементов IIoT (промышленного Интернета вещей). Чтобы справляться с такими объёмами данных, мощностей централизованных ЦОДов и ширины информационных каналов доступа к ним окажется явно недостаточно, — и потому периферийные вычисления станут приоритетным направлением развития уже в самое ближайшее время;
  • Интернет вещей и машинное обучение уже больше не «технологии будущего». В отсутствие эффективно работающих систем машинной аналитики больших и сверхбольших данных современное автоматизированное производство попросту не в состоянии развиваться. А сбор объёма информации, достаточного для принятия компьютером адекватных управленческих решений, невозможен, в свою очередь, без развитой инфраструктуры умных датчиков, цифровых камер, лидаров и прочих элементов IIoT. Нынешние аппаратные платформы для машинного обучения и Интернета вещей вполне адекватны стоящим перед ними задачам, так что фокус внимания разработчиков и интеграторов этих систем должен всё активнее смещаться в сторону оптимизации их программного обеспечения;
  • данные становятся услугой. В 2020 г., по оценке Domo, каждый житель планеты будет генерировать в среднем 1,7 Мбайт данных в минуту. Значимость этих данных для бизнеса в условиях экономики внимания огромна, но и добыча по-настоящему ценной информации из общего потока — задача сложная и дорогостоящая. Компании со специализацией на извлечении полезных для бизнеса данных окажутся незаменимыми партнёрами для множества В2С-ориентипрованных предприятий, включая ритейл;
  • приложения уходят в облака. Смартфонные приложения — по сути, локально исполняемое на программно-аппаратной платформе пользователя ПО. Именно поэтому, например, для реализации одной и той же задачи под Android и под iOS требуются различные приложения. Уже в среднесрочной перспективе, уверены эксперты, привычные скачиваемые из онлайновых магазинов приложения будут вытесняться прогрессивными веб-приложениями (Progressive Web Apps, PWA), предназначенными для запуска прямо в браузере. Для целей цифровой трансформации особенно важно то, что PWA — кроссплатформенные (могут исполняться на любом поддерживающем современный браузер устройстве), лёгкие, быстрые и значительно более безопасные. DX-ориентированные PWA позволят обеспечить ещё боле органичный доступ к информационной среде предприятия с любых используемых сотрудниками терминалов из любой точки мира;
  • нормативная аналитика становится нормой. Актуальные на сегодня аналитические компьютерные системы ориентированы в основном на описательную аналитику (отвечает на вопрос «Что произошло?»), в лучшем случае — на предиктивную (пытается предсказать, «Что может произойти?», на основе накопленного массива данных). Следующий шаг, решительно необходимый в свете цифровой трансформации, — нормативная (precsriptive) машинная аналитика, дающая ответ на вопрос «Что надо сделать?»; предлагающая некий спектр вариантов действий вместе с оценкой последствий этих действий. В частности, подлинно самоуправляемые автомобили невозможны в отсутствие эффективных систем нормативной аналитики, как и оптимизация товарных поставок в обширные розничные сети, и адекватное перераспределение мощностей в электросетях с гетерогенной генерацией (включающих ветровые и солнечные станции наряду с традиционными ГЭС, АЭС и ТЭЦ), и многое другое;
  • рабочих рук потребуется ещё больше. Опасения по поводу искусственного интеллекта (ИИ) и роботов, которые выбросят на улицу десятки миллионов людей, в среднесрочной перспективе, очевидно, не оправдаются. Более того: в 2020 г., как считают в Gartner, внедрение ИИ в производственные процессы в самых разных индустриях, хотя и лишит мировое хозяйство 1,8 млн рабочих мест, создаст потребность в 2,3 млн новых. Здравоохранение, образование, госсектор станут лидерами по генерации новых рабочих мест по мере того, как добывающая, обрабатывающая промышленность, логистика и ритейл продолжат за счёт DX сокращать свои потребности в живых сотрудниках. Зато отрасль переподготовки персонала, обучения его для работы с новыми технологиями в новых отраслях, сама по себе оказывается весьма ИТ-ёмкой и крайне привлекательной для системных интеграторов. Одних только учебных классов с элементами IoT и AR/VR, с серверами для моделирования ИИ-решений и систем нормативной аналитики могут потребоваться десятки в каждом крупном городе.

В целом, цифровая трансформация в наступившем году будет развиваться по вполне ожидаемому пути: больше инвестиций в аппаратные и программные платформы, ещё больше — в обучение персонала эффективной работе с ними. Тем компаниям, в особенности небольшим, которые не в состоянии собственными силами провести DX-оптимизацию, пора уже начинать подыскивать адекватного внешнего партнёра — системного интегратора, готового предложить некий типовой сценарий цифровой трансформации с возможностью доработки под нужды данного конкретного бизнеса. Никто не запретит, конечно, отложить процедуру DX ещё на год, два, три, — однако если за это время менее склонные к прокрастинации конкуренты уже разовьют новые компетенции и с их помощью вырвутся далеко вперёд, винить кого-то, помимо себя самого, уже не придётся.

Источник: Максим Белоус, crn.ru

Версия для печати (без изображений)   Все новости