Sentient Enterprise, «чувствительное предприятие» — именно такую модель современного бизнеса предложила рассмотреть российским заказчикам компания Teradata на своем ежегодном Форуме, прошедшем в Москве в середине октября. Основная идея этой концепции: организация должна внимательно (чутко) и постоянно не только следить за всеми изменениями в окружающем мире и внутри себя, но и предпринимать усилия, чтобы опережающим образом находить еще малозаметные тенденции и идеи, а затем оперативно принимать управленческие решения по трансформации своей деятельности. Понятно, что реализация такой модели выходит далеко за пределы ИТ-тематики: ключевым инструментом для «выявления изменений и трендов» являются ИТ, но основная проблема заключается в способности предприятия к постоянной трансформации, а это уже связано с общими вопросами архитектуры бизнеса компании и используемых ею методов управления.

Конечно, нетрудно заметить, что Sentient Enterprise очень похожа на популярную сегодня концепцию «цифрового предприятия» и по сути является адаптацией общеотраслевой идеи к конкретной специфике деятельности Teradata, связанной с хранением и анализом данных большого объема. Говоря о возможности реализации модели «чувствительного предприятия», глава Teradata в России Андрей Алексеенко переставил ее в виде традиционных (для любых ИТ-моделей) пяти уровней зрелости, которые в данном случае были определены в виде последовательности используемых компаниями технологических платформ:

1. Agile Data Platform (гибкие данные) позволяет укоротить циклы анализа данных так, что сотрудники могут создавать и тестировать собственные сервисы, а также экспериментировать с ними в реальной деятельности. В техническом плане это подразумевает, что вместо классического единого хранилища компания использует распределенную систему источников данных, к которым сотрудники получают доступ в реальном времени. При этом руководство компании изучает деятельность и потребности сотрудников как внешних пользователей.

2. Behavioral Data Platform (поведенческие данные) использует данные о поведении клиентов, пользователей, машин и систем и формирует целостную картину обо всем, что происходит в компании и в ее внешнем окружении.

3. Collaborative Ideation Platform (способность к сотрудничеству) дает возможность сотрудникам самостоятельно реализовывать свои идеи. На этом этапе очень важно дать им средства нахождения «нужных коллег», которые интересуются теми же задачами, знакомиться с их опытом и создавать совместные команды «горизонтального уровня» (преодолевая границы структурных подразделений компании).

4. Analytical Application Platform (аналитический приложения) позволяют создавать и публиковать работающие решения и аналитические находки в виде конкретных приложений, в результате чего в организации формируется самообучаемая среда.

5. Autonomic Decisioning Platform (автономное принятие решений) включает внедрение прогнозных технологий и алгоритмов для автономного принятия решений на любом уровне, минимизируя при этом риски и затраты и увеличивая их эффективность.

Но на каком же уровне находятся Россия и мир в целом? Судя по всему, еще на начальных ступенях этой лестницы и нужно еще многое сделать для продвижения наверх. Во всяком случае главный технический директор Teradata Стивен Бробст посвятил свое выступление именно гибким моделям развертывания аналитических решений. «Времена, когда можно было потратить пару лет на создание огромного хранилища данных, а потом еще несколько лет использовать его для решения аналитических задач, давно прошли, — заявил он. — Сегодня нужно использовать распределенную структуру источников данных и гибкие методы работы с ними, причем мы должны анализировать все окружающее нас огромное информационное пространство в реальном времени». По его мнению, необходимые для решения этих задач технологии и средства уже имеются (во всяком случае, конечно же, у Teradada), но основная проблема в заказчиках: для реализации этой идеи нужно сделать переворот в менталитете организации, к чему готовы далеко не все. Подобный гибкий подход подразумевает, что ключевыми элементами системы становятся люди, а не процессы и инструменты. «Менеджеры должны изменить свои критерии оценки сотрудников: готовность к быстрому реагированию на любые изменения должна цениться больше, чем умение выполнять утвержденные планы», — посоветовал Стивен Бробст.

Концептуальный стиль обсуждения современного стиля бизнеса поддержал советник президента и председателя правления Сбербанка Сергей Адаменко. Начав свое выступление с философского вопроса «делает ли аналитика людей счастливей», он вспомнил известную народную мудрость «меньше знаешь — крепче спишь». В общем-то, любая компания с удовольствием не занималась бы своим переустройством, не тратила бы на это время и деньги, да вот конкуренты не позволяют «крепко спать». Пример Сбербанка в этом плане очень показательный: казалось бы, имея столь ведущее положение на местном банковском рынке, он вполне мог бы «в ус не дуть», но оказывается, что именно этот гигант российской экономики прикладывает огромные усилия для своей внутренней перестройки в направлении повышения своей гибкости и готовности к изменениям окружающей среды.

Как пояснил Сергей Адаменко, для успешной конкуренции на рынке банковских услуг необходимо не только охватить как можно больше клиентов, но и расширить представление о клиенте. Традиционно в этой работе банк использовал регистрационные данные о человеке и его финансовых операциях. Но сегодня этих сведений уже недостаточно, нужно формировать более «объемный портрет» клиента с привлечением, в том числе, внешних источников. Нужно анализировать не только формальные денежные операции, но и вопросы, с которыми он обращался в call-центр, то, что и как он искал на сайте банка, быть в курсе его предпочтений и планов на базе информации из соцсетей. С точки зрения задач анализа это сопровождается не только ростом объемов данных, но означает переход к работе с разнородной информацией (структурированная и неструктурированная) и огромным множеством разнородных сред.

Представитель Сбербанка сообщил, что еще несколько лет назад банк решил использовать для создания единого информационного пространства в качестве основной модели данных Teradata Financial Services Data Model, реализация которой на практике поддерживается наличием всего необходимого стека аппаратно-программных средств Teradata. Он добавил, что в качестве корпоративной сервисной шины используется IBM WesSphere.

Об облачных перспективах развития корпоративного хранилища данных (КХД) ВТБ24 рассказал представитель второго по объемам работы с частными лицами (после Сбербанка) российского банка, начальник управления обработки данных и формирования отчетности ВТБ24 Дмитрий Первухин. Разговоры о том, когда же российские банки пойдут в облака, ведутся уже давно, но при этом все они упираются на довольно жесткую позицию «свои данные и ИТ-ресурсы не доверим никому». Неужели «лед тронулся»?

Как выяснилось, до «ледохода» еще далеко, скорее речь идет только о первых облачных «трещинах» — речь шла о внедрении облачной концепции во внутренней ИТ-инфраструктуре банка. Дело в том, что для обеспечения надежной работы ВТБ-24 имеет два независимых ЦОДа, один — боевой, второй — резервный (в архитектурном и технологическом плане является почти копией первого). До реализации идеи использования арендуемого (по запросу) внешнего облака для решения задачи резервировании ИТ банк еще дошел, но вот оптимизацией своей внутренней инфраструктуры занялся еще несколько лет назад. Как сообщил Дмитрий Первухин, с 2010 по 2016 гг. объем КХД увеличился с 8 до 120 Тб и обеспечение хранения и обработки таких огромных массивов стало возможным благодаря использованию технологий Teradata и SAS. При этом оптимизация инфраструктуры была достигнута за счет реализации внутреннего частного облака, которое позволило объединить два ЦОДа в единую среду. Оптимизация тут обеспечивается за счет снижения числа используемых программных лицензий — они нужны только для поддержки нужного объема работы (при переносе виртуальной машины из одного ЦОДа в другой используется одна и та же лицензия). По аппаратным средствам экономии нет (тут нужно дублирование), но как выяснилось, именно на ПО приходится основная часть затрат на КХД в целом.

Как выяснилось, создание облачной инфраструктуры создало техническую основу для переноса виртуальных машин и данных «куда угодно». «В будущем возможен переход к архитектуре гибридного облака, а для отдельных задач, не связанных с клиентскими данными, вполне можно использовать публичные облака», — таким оптимистичным заявлением закончил свой рассказ представитель ВТБ24.