ИТ_Пантелеева_БСТ1904
.pdfМинистерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации
Ордена Трудового Красного Знамени Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего
профессионального образования Московский технический университет связи и информатики
Кафедра Мультимедийных сетей и услуг связи
Реферат На тему: «Основные тренды цифровой трансформации при внедрении систем
интеллектуального анализа данных.»
Выполнила: Пантелеева К.А.
Группа: БСТ1904
Москва, 2021
Оглавление |
|
Введение............................................................................................................................. |
4 |
1. Цифровая трансформация ............................................................................................ |
6 |
2. Системы интеллектуального анализа данных.......................................................... |
17 |
3. Методы интеллектуального анализа данных ........................................................... |
18 |
3.1. Статистические методы....................................................................................... |
18 |
3.2 Кибернетические методы ..................................................................................... |
18 |
3.2.1 Анализ и прогноз на основе нейронных сетей ............................................ |
19 |
3.2.2 Эволюционное программирование .............................................................. |
19 |
3.2.3 Генетический алгоритм ................................................................................. |
20 |
3.2.4 Метод группового учета аргументов ........................................................... |
21 |
3.3 Оптимизационные методы ................................................................................... |
21 |
3.4 Экспертные методы .............................................................................................. |
22 |
3.4.1 Ассоциативные средства ............................................................................... |
22 |
3.4.2 Метод последовательного логического вывода .......................................... |
22 |
3.4.3 Методы визуализации данных и результатов их анализа .......................... |
23 |
3.4.4 Предметно-ориентированные аналитические системы.............................. |
24 |
4. Тренды в цифровой трансформации при внедрении систем интеллектуального |
|
анализа данных............................................................................................................................ |
25 |
4.1 Тренды цифровой трансформации в России ...................................................... |
26 |
4.1.1 Расширение границ применения ITSM-систем........................................... |
27 |
4.1.2 Enterprise service management – управление сервисными службами за |
|
пределами IT........................................................................................................................ |
29 |
4.1.3 Переход от классического мониторинга к интеллектуальному управлению |
|
ит-ландшафтом.................................................................................................................... |
30 |
4.1.4 Самообслуживание как целевое взаимодействие между поставщиками и |
|
потребителями сервисов ........................................................................................................ |
31 |
5. Примеры новых бизнес-моделей ............................................................................... |
33 |
Заключение ...................................................................................................................... |
35 |
Список использованных источников ............................................................................ |
36 |
Введение
Мы живем в очень технологическое время, время открытий и инноваций. Об этом много говорят, кто-то много изучает, эти слова у каждого на слуху, но знаем ли мы, что они означают? Что скрывается за ними?
Понимаем ли мы, какими шагами идет в «светлое будущее»? Осознаем ли масштаб технологий и их возможностей? Задумываемся ли мы, что есть сейчас у нас, а что давно есть в мире?
Об искусственном интеллекте (ИИ) говорили еще в советские времена, еще тогда же строили базы данных, первые нейронные сети. На протяжении уже 6 лет я стабильно сталкиваюсь с ИИ (Artificial Intelligence, AI) и Big Data. И довольно забавно наблюдать, как одни и те же идеи использования ИИ (AI) повторяются из года в год. Но почему именно в последние 10 лет именно эта тема так актуальна и интересна каждому? Почему все больше
ибольше людей начинают заниматься Data Scenes, Data Development, ИИ (AI)?
Вмире идет огромная цифровизация (digitalization), все переходит в цифру. Мы уже не только создаем новые цифровые устройства, но и переводим бизнес-процессы
(например, целое направление, набирающее популярность – Data Governance), тем самым существенно снижая транзакционные издержки и значительно увеличивая объемы экономической деятельности. Не так давно я была на форуме, где выступал Касперский, и
больше всего мне запомнилась одна его фраза – «Сейчас интернет вещей численно больше,
чем людей на планете. Люди должны любить людей, а пользоваться вещами. Но в реальности все почему-то наоборот». Мы одержимы идеей умного города, новых технологий, новых материалов. Но для чего нам все это и чем мы будем расплачиваться?
Ответ прост – так мы упрощаем все. С помощью одного смартфона можно сделать более 70 различных действий, даже записаться в поликлинику или купить авиабилеты.
Наши смартфоны действительно стали нашей жизнью – в них есть все, что нужно и не нужно.
Мы все чаще используют гаджеты, умные технологии, в связи с чем появляется необходимость перевода всего в цифровой вид, ведь так уже удобнее и привычнее. И,
конечно, все эти технологии дают огромный отпечаток на все сферы жизнедеятельности человека. В торговых центрах в Москве уже ни у кого не вызывает удивление стойка информации с применением искусственного интеллекта, разве что только у людей с самого
далекого уголка России. Некоторые компании уже даже строят полностью автоматизированные электростанции, которые работают абсолютно без вмешательства человека. А за все наши удобства мы платим такой небольшой частью жизни как персональными данными. У нас больше нет их, они больше не только наши. Понятие
Privacy исчезает, хотя по большей части уже исчезло из наших жизней.
И чтобы конкурировать, чтобы соответствовать спросу, рынку, миру, каждому, не только глобальным компаниям, необходимо владеть способностью обработки и анализа больших объемов данных. И если в обычной жизни среднестатистическому пользователю необходимо взаимодействовать с большим потоком данных, проходящих через наши глаза к мозгу, то компаниям необходимо уже работать с реальными данными, имеющими физическую оболочку в виде таблиц и занимаемых ими определенного количества памяти на устройстве. Но и в первом, и во втором случае мы сталкиваемся с таким понятием, как информационный шум. Перед нами возникает вопрос качества информации и дальнейшей адаптации, который предстоит решить.
Если же затрагивать тенденцию к цифровизации (digitalization), то возникают следующие вопросы: все ли возможно трансформировать в цифровой формат и как это отразится на жизнь и дальнейшую жизнедеятельность человека в будущем? И какие именно действия, направления, задачи, открытия и внедрения станут актуальными, трендовыми? А
какие уже являются трендами и ведут нас вперед?
1. Цифровая трансформация
Для начала нам нужно разобраться, что же такое «цифровая трансформация»
(digital transformation) и что она скрывает за собой. И чем отличаются «цифровая трансформация», «цифровая зрелость» (digital maturity) и «цифровазация» (digitalization)?
Эти понятия относительно недавно вошло в употребление в профессиональной
среде.
Цифровизация – это внедрение современных цифровых технологий в различные сферы жизни и производства.
Цифровая зрелость – это способность к эффективному управлению изменениями,
готовность осознанно совершенствовать сложившиеся операционные модели и производственные практики, мыслить в категориях стратегии и бизнеса.
А вот с «цифровой трансформацией» дело обстоит не так, для нее общепринятого определения пока не сложилось ни в научной литературе, ни в международных руководствах по статистическому измерению, ни в государственных документах (рисунок
1.1).
Рисунок 1.1 – Примеры определений цифровой трансформации (Источник: ИСИЭЗ НИУ ВШЭ)
Можно заметить общее в этих вариантах понятиях – изменения в сферах в результате внедрения цифровых технологий, приводящие к значительным социальным и экономическим эффектам. Многие путаются и не понимают, чем же «автоматизация», «информатизация», «цифровизация» и «цифровая трансформация» отличаются друг от друга. Авторы учебника 4CDTO проанализировали и составили таблицу с основными отличиями, которую можно увидеть ниже.
Таблица 1. Отличия терминов «автоматизация», «информатизация», «цифровазация», «цифровая трансформация»
|
|
Автоматизац |
Информатизация |
Цифровизац |
Цифровая |
|
|||
|
|
ия |
|
|
ия |
|
трансформация |
||
Объект |
|
Подразделен |
Организация, |
Организаци |
Организация, |
||||
|
|
ие, |
отрасль |
|
я |
|
отрасль, |
экономика |
|
|
|
организация |
|
|
|
|
в целом |
|
|
Охват |
|
Операция, |
Бизнес-процесс, |
Бизнес- |
|
Группа |
|
сквозных |
|
|
|
бизнес- |
группа |
бизнес- |
процесс, |
|
бизнес-процессов |
||
|
|
процесс, |
процессов |
|
группа |
|
(front-to-end), |
||
|
|
группа |
|
|
бизнес- |
|
платформа/экосисте |
||
|
|
бизнес- |
|
|
процессов |
ма |
|
|
|
|
|
процессов |
|
|
|
|
|
|
|
Цель |
|
Снижение |
Снижение |
|
Снижение |
Кардинальная |
|||
|
|
трудоемкост |
трудоемкости |
трудоемкос |
перестройка |
||||
|
|
и |
выполнения бизнес- |
ти |
|
организации бизнес- |
|||
|
|
выполнения |
процессов, |
|
выполнения |
процессов, |
|
||
|
|
бизнес- |
комплексное |
бизнес- |
|
сотрудников, |
|||
|
|
процессов |
эффективное |
процессов, |
культуры; |
создание |
|||
|
|
|
управление |
|
повышение |
платформы/экосист |
|||
|
|
|
организацией или |
скорости |
и |
емы, |
разработка |
||
|
|
|
отраслью |
|
качества |
|
новых «цифровых» |
||
|
|
|
|
|
принятия |
|
продуктов/бизнес- |
||
|
|
|
|
|
бизнес- |
|
моделей, |
получение |
|
|
|
|
|
|
решений |
|
принципиально |
||
|
|
|
|
|
|
|
новых |
|
бизнес- |
|
|
|
|
|
|
|
возможностей |
||
Принятие |
бизнес- |
Решение |
Решение принимает |
Решение |
|
Решение принимает |
|||
решений |
при |
принимает |
человек |
|
принимает |
компьютер |
на |
||
выпуске/предоставл |
человек |
|
|
компьютер |
основании заданных |
||||
ении продуктов |
|
|
|
на |
|
человеком |
целей и |
||
|
|
|
|
|
основании |
критериев, |
человек |
||
|
|
|
|
|
заданных |
не участвует, либо |
|||
|
|
|
|
|
человеком |
его |
|
участие |
|
|
|
|
|
|
целей |
и |
минимально |
||
|
|
|
|
|
критериев, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
человек |
не |
|
|
|
|
|
|
|
|
участвует, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
либо |
его |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
участие |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
минимально |
|
|
|
Значение/использова |
Существенно |
Значительное |
Ключевое |
Ключевое |
|||||
ние данных |
|
е |
|
|
|
|
|
|
|
Наличие операций, |
Да |
|
Да |
Нет |
либо |
Нет |
либо |
||
выполняемых |
|
|
|
|
минимально |
минимально |
|||
человеком |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Использование |
|
Незначитель |
Существенное |
Максималь |
Максимальное |
||||
«цифровых» |
|
ное |
|
|
ное |
|
|
|
|
инноваций |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
«С |
нуля» |
или |
Не |
имеет |
В большей степени |
Новая |
|
Новая |
разработка, |
доработка/оптимиза |
значения |
доработка/оптимиз |
разработка, |
новые |
бизнес- |
||||
ция |
|
|
|
|
ация |
новые |
|
процессы/бизнес- |
|
|
|
|
|
|
|
бизнес- |
|
модели/продукты |
|
|
|
|
|
|
|
процессы |
|
|
Трансформация внедряется по двум принципам: внедрение перспективных актуальных технологий и внедрение множества технологически разнородных решений,
которые востребованы в той или иной сфере.
Примером первого принципа, когда внедряется то, что будет актуально, является программа развития искусственного интеллекта (ИИ) в Сингапуре, которая предполагает реализацию пяти секторальных проектов: это бесшовное предоставление государственных услуг, ранняя диагностика, интеллектуальное планирование грузовых перевозок и прогнозирование хронических заболеваний, персонализация образовательных траекторий и автоматизация миграционных процедур [НИУ ВШЭ, 2021].
Примерами второго принципа, когда внедряется то, что имеет острую необходимость, являются многочисленные программы, инициированные в 2020 г. в сфере здравоохранения в связи с необходимостью борьбы с пандемией COVID-19. США выделил
200 млн долларов; Европейский союз выделил 55,2 млн евро; Министерство здравоохранения ФРГ выделило 3 млрд евро.
Сейчас можно говорить, что отрасли экономики одна за одной попадают в воронку цифровой трансформации (рисунок 1.2).
Рисунок 1.2 – Цифровой вихрь
Первыми в эту воронку попали СМИ, которые ушли в интернет. В рамках цифровой трансформации появилась особенность – передачи услуг на самообслуживание (те же кассы самообслуживания, например, а в СМИ – блогерство). В настоящий момент в этот вихрь
«затягиваются» ритейл, финансы и телеком.
Также особенностью является то, что стоимость хранения информационных товаров крайне мала.
Таким образом, когда идет бурный рост технологий, важно успеть воспользоваться возможностями и построить новые эффективные бизнес-модели. В мире немало примеров корпораций, не сумевших перестроиться и как следствие потерявших рынок, - Blockbuster, Blackberry, Nokia, Motorola, MySpace, Kodak. И огромное количество стартапов, которые захватили рынок и остаются лидерами до сих пор – Apple, Alphabet (Google), Microsoft, Amazon (рисунок 1.3).
Рисунок 1.3 – Top five companies by Market Cap (1980-2017)
Уже сегодня многие компании внедрили «цифровые» технологии, где они наиболее полно захватили бизнес-процессы, а именно:
1)UBER, Яндекс.Такси и т.п. Направление такси на заказ, формирование стоимости проезда, прием оплаты и прочее – весь процесс проходит без участия сотрудников компании.
2)Авиакомпании. Производится автоматическое формирование тарифов на рейсы в зависимости от спроса и сопоставления цен у конкурентов.
3)Производственные предприятия. Роботизация, автоматическое выполнение производственных процессов с постоянными улучшениями на основе
«цифровых» технологий.
Цифровая трансформация помогает в автоматизации рутинных задач, реорганизации трудах и решать системные проблемы в различных отраслях, сокращать транзакционные издержки и улучшать координацию внутри и между организациями. О ее влиянии на отрасли промышленности собрала и предоставила с визуализацией компания Boston Consulting Group (рисунок 1.4).