CC BY
107
Трофимов В.В., Трофимова Л.А.
ОСНОВНЫЕ ТРЕНДЫ И УСЛОВИЯ АКТИВИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
Аннотация. В статье на основе использования теоретических и практических положений, материалов аналитических центров, опубликованных на официальных сайтах, а также методов системного анализа и экосистемного подхода к управлению, рассмотрены основные условия активизации процессов и их тенденции в области цифровой трансформации. Выявлены основные проблемы осуществления цифровой трансформации, необходимость подготовки персонала, обладающего цифровыми компетенциями.
Ключевые слова. Цифровая трансформация, цифровая инфраструктура, цифровая платформа, цифровые компетенции, цифровая экосистема, кросс-функциональное управление, предиктивная аналитика.
Trofímov V.V., Trofimova L.A.
MAIN TRENDS AND CONDITIONS FOR ACTIVATION OF PROCESSES OF THE DIGITAL TRANSFORMATION
Abstract. The article discusses the main conditions for activating processes and their trends in the field of digital transformation. The results based on the theoretical and practical provisions, on materials of analytical centers published on official websites, as well as methods of systems analysis and ecosystem approach to management. The main problems of digital transformation have been identified, one of them is the need to train personnel with digital competencies.
Keywords. Digital transformation, digital infrastructure, digital platform, digital competencies, digital ecosystem, cross-functional governance, predictive analytics.
Введение
Развитие цифровой экономики, определяемое Национальной программой «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной протоколом заседания президиума Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам от 4 июня 2019 г. № 7 [3], предполагает в качестве основных результатов достижение устойчивого развития на основе конкурентоспособности отдельных компаний, организаций, за счет цифровой трансформации управления и цифровизации бизнес-процессов. Построение цифровой экономики включает цифровизацию, основанную на новых цифровых технологиях, таких как машинное обучение (МЬ), квантовые вычисления, блокчейн, большие данные и цифровую трансформацию, как комплексные изменения всех бизнес-процессов на основе возможностей, предоставляемых цифровыми технологиями.
ГРНТИ 06.81.12
© Трофимов В.В., Трофимова Л.А., 2020.
Валерий Владимирович Трофимов - доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информатики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Людмила Афанасьевна Трофимова - доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры экономики и управления промышленными предприятиями и производственными комплексами Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактные данные для связи с авторами (Трофимов В.В.): 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21 (Russia, St. Petersburg, Sadovaya str., 21). Тел.: 8 (812) 310-22-61. E-mail: tvv@unecon.ru. Статья поступила в редакцию 10.09.2020.
Цифровая трансформация соответствует вызовам современной глобализации, к которым в первую очередь относятся высокий уровень неопределенности среды (политической, экономической, технологической) принятия решений, конкуренции в научно-технологической сфере, ставящей первостепенную задачу - снижение затрат, повышение производительности труда и рост объема производства. Поэтому цифровая трансформация связана с переходом к управлению производством на основе цифровых технологий, что позволяет формировать цифровой двойник компании, обеспечивающий поддержку и своевременное принятие качественных управленческих решений, способность компании адаптировать стратегии, деловые процессы, продукцию и услуги к новым экономическим и технологическим трендам и достигать запланированную эффективность.
Анализ отечественных и зарубежных публикаций показал недостаточную проработку цифровых стратегий компаний, обуславливающую необходимость активизации процессов цифровой трансформации для сокращения цифрового и технологического отставания.
Материалы и методы
Для проведения данного исследования использовались теоретические и практические положения, представленные в различных открытых источниках, содержащие результаты фундаментальных и прикладных исследований в области стратегического управления, материалы аналитических центров при Правительстве РФ, НИУ ВШЭ, Росстата, ПАО «Газпром нефть», опубликованные на их официальных сайтах, а также методы системного анализа и экосистемного подхода к управлению.
Цель работы - исследование условий и тенденций цифровой трансформации компаний, позволяющих обосновать рекомендации и предложения по активизации процессов цифровой трансформации для достижения конкурентных преимуществ и устойчивой конкурентоспособности.
Результаты
Основные условия активизации процессов цифровой трансформации определяются ресурсами и знаниями, включают создание цифровой инфраструктуры, цифровой экосистемы, цифровой платформы, цифровой среды и др.
Основным условием из перечисленного является цифровая инфраструктура, определяемая в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации» как комплекс цифровых технологий, каналов связи, обеспечивающих вычисление, телекоммуникации, сетевые мощности, функционирующий на цифровой основе. Расходы на создание цифровой инфраструктуры представлены в федеральном проекте «Информационная инфраструктура» в период до 2024 г. в размере 768 млрд руб., из которых федеральный бюджет выделяет 424 млрд руб., внебюджетные источники -345 млрд руб.
Цифровая экосистема реализует экосистемный подход к управлению, делающий упор на самоорганизацию и саморегулирование системы. Существует несколько определений экосистемы цифровой экономики. Так, в Стратегии развития информационного общества РФ на 2017-2030 гг. экосистема цифровой экономики представлена как «партнерство организаций, обеспечивающее постоянное взаимодействие принадлежащих им технологических платформ, прикладных интернет-сервисов, аналитических систем, информационных систем органов государственной власти РФ, организаций и граждан» [1]. В Национальном проекте (программе) «Цифровая экономика РФ» в качестве главного инструмента достижения целей при реализации проекта указано на «создание экосистемы цифровой экономики Российской Федерации, в которой данные в цифровой форме являются ключевым фактором производства во всех сферах социально-экономической деятельности и в которой обеспечено эффективное взаимодействие, включая трансграничное, бизнеса, научно-образовательного сообщества, государства и граждан» [2, 3].
Цифровая экосистема может также рассматриваться и как «полиструктурная взаимосвязь основных акторов цифровизации экономики (население, государство, бизнес-структуры) и базовых условий их функционирования» [4]; и как система «взаимодействующих, обменивающихся цифровыми ресурсами и трансформирующих одни их виды в другие субъектов» [5]; и как среда, «обеспечивающая условия для инновационного развития и распространения цифровых сервисов, цифровых продуктов, приложений и устройств в конкретном секторе цифровой экономики» [6]; и как сегменты рынка, «где добавленная стоимость создается с помощью цифровых технологий» [7].
Данные определения позволяют проектировать структуру цифровой экосистемы путем декомпозиции взаимодействия основных субъектов цифровой экономики, в которых данные в цифровой форме являются основным фактором производства. В цифровой экосистеме основными субъектами являются: наука, бизнес, технологические компании, государство и население, которые осуществляют взаимодействие на основе цифровых технологий, сквозных технологий, платформенных решений и др.
Цифровая платформа может быть охарактеризована как взаимодействие независимых участников определенной отрасли экономики, осуществляемое в единой информационной среде, формируемой на основе применения пакета цифровых технологий обработки данных. Цифровая платформа включает как технические элементы, такие как программное и аппаратное обеспечение, так и организационные процессы и стандарты. Цифровые платформы являются основанием для построения цифровых экосистем. Основное достоинство принадлежности к цифровой платформе - это преимущество как для производителя, так и для потребителей, выражаемое в доступной инфраструктуре для продвижения товаров, гарантии качества, обслуживания, предоставляемых сервисах, возможности прогнозировать потребности клиентов, развитие и распространение продукции и услуг. Поэтому в современных условиях цифровые платформы очень часто представляют как современные бизнес-модели в экономике России.
Анализ условий цифровой трансформации позволяет выделить основные проблемы в этой области, которые можно охарактеризовать как недостаток ресурсов и знаний, так как цифровая трансформация требует значительных финансовых инвестиций и человеческих ресурсов. В настоящее время исследователи и практики отмечают наличие устаревших систем и оборудования и необходимость изменения корпоративной культуры. Основную роль в решении этих проблем играет государство, т.к. цифровая трансформация экономики представляет возможность для модернизации и технологического лидерства, избавление от зависимости от экспорта нефти и газа. Поэтому предусмотрены значительные финансовые вложения в программу цифровой экономики.
Кроме того, цифровая трансформация существенно изменяет требования к цифровым навыкам и умениям персонала, работающего в цифровой среде, поэтому цифровая трансформация требует изменений в подготовке специалистов для работы в цифровой среде и существенной переподготовки работающего персонала.
К основным тенденциям в области цифровой трансформации следует отнести внедрение цифровых моделей (цифровых двойников), новых правил в сфере обращения с данными, использование искусственного интеллекта (машинное обучение - ML), появление новых метрик для описания процессов цифровой трансформации, сфокусированных на трех ключевых областях: скорости процессов выполнения работ, интеллекте (аналитических способностях и принятии решений), опыте, который должен обеспечить здравый смысл и экономические результаты. Важной тенденцией цифровой трансформации также является и трансформация организационных структур управления - переход от иерархического к кросс-функциональному управлению.
Цифровая трансформация предполагает создание цифровых предприятий, управляемых на основе больших данных, цифровых двойников (цифровых моделей). Управление на основе больших данных основано на использовании информации для поддержки и принятия управленческих решений на основе прогностических моделей в условиях неопределенности внешней среды и позволяющих быструю адаптацию к изменениям и сквозную оптимизацию бизнес-процессов.
Построение прогностических моделей осуществляется на основе предиктивной (прогностической) аналитики, обеспечивающей раннее выявление отклонений, трендов отклонений, причин и проблем отклонений в системе управления. Методология предиктивной аналитики включает следующие этапы: сбор исторических данных для описания нормативного состояния системы управления и построение модели; распознавание образов на основе постоянного мониторинга; раннее выявление отклонений от нормальной работы объекта управления. Предиктивная аналитика базируется на непрерывном мониторинге в реальном времени. Разработано программное обеспечение (ПО) для предиктивного анализа, наиболее известно - ПО PRISM (процессы, информация, сигнал, монитор), оно обеспечивает мониторирование данных, анализ и сравнение с нормативным состоянием, идентифицирует значительные отклонения (аномалии), генерирует оповещение о развивающихся трендах [8]. Результатом использования предиктивной аналитики в процессах поддержки и принятия решений является снижение текущих затрат за счет ранней диагностики выявленных отклонений.
Цифровая модель предприятия (цифровой двойник) позволяет управлять производством как виртуальной сущностью, тестировать, моделировать, формировать обратную связь в системе управления. Создание цифровых предприятий обостряет проблему совершенствования организационной структуры, цифровой трансформации управления, которая проявляется в переходе от иерархических структур управления (линейной, линейно-функциональной и др.) к кросс-функциональному управлению. Иерархические организационные структуры построены на принятии управленческих решений системой управления, передаче их на нижестоящие уровни («сверху-вниз») и организации обратной связи («снизу-вверх»). Такой подход позволяет четко разграничить ответственность, строго контролировать выполнение решений по достижению целей, но, вместе с тем, многофункциональные решения принимаются неоперативно, несвоевременно за счет сложных коммуникаций между различными функциональными подразделениями компании.
Иерархические организационные структуры основываются на традиционном обеспечении информацией процессов принятия решений, базируются на идеологии выбора и принятия рациональных решений, а не оптимальных (Г. Саймон), что естественно снижает эффективность управления производством [9]. Поддержка и принятие решений при кросс-функциональном управлении основывается на предиктивной аналитике, больших данных, использовании интеллектуальных ассистентов, находящих необходимую информацию за секунды, обеспечивающих поддержку, принятие деловых оптимальных решений и их обоснование (тестирование цифровой модели предприятия) за несколько минут.
Кросс-функциональное управление основано на взаимодействиях, цифровых процессах, построении кросс-функциональных команд и управлении ими. Кросс-функциональные (межфункциональные) команды создаются из специалистов разных направлений, профессий, что обеспечивает их полную автономию, децентрализует процесс принятия решений; используются альтернативные связи, не требующие дополнительного согласования действий, повышается степень сотрудничества между подразделениями предприятия. Групповая работа специалистов разных подразделений, имеющих высокие компетенции и опыт проектного управления, сокращает время разработки, принятия и реализации решений, что обеспечивает повышение производительности труда и объемов выполненных работ, как достижение основной цели цифровой трансформации производства [10].
Кросс-функциональные команды функционируют, прежде всего, на принципах самоуправления и самоорганизации, достаточно хорошо исследованных и описанных в теории систем и системном подходе, высокого уровня креативных, творческих способностей участников команды, что позволяет принимать нестандартные креативные решения уникальных задач, обеспечивает творческий процесс совместной работы. В целом такой тип управления относится к матричному управлению.
Основные преимущества функционирования самоуправляемых кросс-функциональных команд могут быть сведены к следующим: большой объем данных и информации, глубина информации, активное взаимодействие, сотрудничество, творческий подход к управленческим решениям на основе цифровых технологий, методов предиктивной аналитики и др. Переход к кросс-функциональному управлению обеспечивает высокую адаптивность стратегий, решений, стратегических планов на основе обработки больших данных (Big Data), принятие решений в рамках системы реального времени (Real Time System), переход от медленного сценарного анализа и статистического моделирования к прогнозированию на основе предиктивной аналитики [11, 13], цифровых каналов взаимодействия и др.
Передовые компании активно разрабатывают и реализуют стратегии цифровой трансформации. Так, одними из первых разработали стратегию цифровой трансформации ПАО «Россети», ПАО «Газпром нефть» и др. Основная цель цифровой трансформации ПАО «Газпром нефть» - создание цифровых компаний, управляемых на основе больших данных и цифровых двойников, где для первоочередной реализации выделены 12 приоритетных программ цифровой трансформации, каждая из них содержит совокупность проектов, направленных на цифровую трансформацию какого-либо конкретного бизнес-процесса. Данная стратегия разработана в соответствии с общей стратегией развития бизнеса до 2030 г.
Цифровая трансформация включает перечень крупных программных изменений и цифровые технологии бизнес-процессов ПАО «Газпром нефть». Основными целями стратегии цифровой трансформации являются рост эффективности, безопасности и переход на новые системы управления, расши-
рение экосистемы технологического партнерства и переход на платформенные решения управления корпорацией и др. [12]. ПАО «Газпром нефть» также активно ведет разработки собственных решений в области искусственного интеллекта, интернета вещей, беспилотных летальных аппаратов и др. Для активизации инновационных разработок компания создает «цифровой дом» для разработчиков и клиентов в Санкт-Петербурге на территории Новой Голландии, который должен стать научным, инженерным центром; собственный ИТ-кластер для ускорения цифровой трансформации на базе дочерних предприятий и запуска первого цифрового НПЗ г. Москва и др. Заключение
Таким образом, развивающиеся цифровые проекты и инициативы должны сопровождаться изменениями в организационных структурах управления и построением цифровой системы управления на основе предиктивной аналитики, обеспечивающей переход с помощью прогнозных решений к проак-тивному управлению, обеспечивающему снижение затрат, потерь и эффективность производства.
Следует также отметить, что несмотря на все проблемы, темпы цифровой трансформации экономики в настоящее время выше развития цифровых навыков и умений работать в цифровой среде. Поэтому система образования должна использовать новые технологии обучения цифровым навыкам, овладения цифровыми компетенциями (Digital Competencies) - способностью решать задачи, использовать и создавать контент на основе цифровых технологий, способностью к цифровому сотрудничеству, обеспечению безопасности и принятию решений на основе больших данных и предиктивной аналитики.
ЛИТЕРАТУРА
1. Стратегия развития информационного общества в РФ на 2017-2030. Утв. Указом Президента РФ от 03.05.2017 г. № 203.
2. Национальный проект (программа) «Цифровая экономика РФ»; утв. распоряжением Правительства РФ от 28.07.2017 г. № 1632-р.
3. Паспорт национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Утв. президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам 24 декабря 2018 года № 16.
4. Степанова В.В., Уханова А.В., Григорищин А.В., Яхяев Д.Б. Оценка цифровых экосистем регионов России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019. Т. 12, № 2. С. 73-90.
5. Apokin A., Belousov D., Salnikov V., Frolov I. Long-term Socioeconomic Challenges for Russia and Demand for New Technology // Foresight and STI Governance. 2015. Vol. 9 (4). P. 6-17.
6. Akatkin Y.M., Karpov O.E., Konyavskiy V.A., Yasinovskaya E.D. Digital economy: Conceptual architecture of a digital economic sector ecosystem // Business Informatics. 2017. № 4 (42). P. 17-28.
7. Трофимов В.В., Трофимова Л.А. Информационная безопасность в концепции национальной системы управления данными // Национальная безопасность России: актуальные аспекты: сборник статей Всероссийской научно-практической конференции (Санкт-Петербург, июль 2019). СПб.: ГНИИ «Нацразвитие», 2019. С. 14-19.
8. Сократите простои с помощью прогностической аналитики. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.wonderware.ru/asset-performance-management/asset-analysis/predictive-asset-analytics (дата обращения 24.08.2020).
9. Трофимов В.В., Трофимова Л.А. Методы принятия управленческих решений. М.: Юрайт, 2020. 335 с.
10. «Газпром нефть» разработала стратегию цифровой трансформации. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.up-pro.ru/library/information_systems/production/strategiya-tsifrovoy-transformatsii.html (дата обращения 24.08.2020).
11. Брускин С.Н. Модели и инструменты предиктивной аналитики для цифровой корпорации // Вестник РЭУ им. Г.В. Плеханова. 2017. № 5. С. 135-139.
12. Мельникова Ю. «Газпром нефть» трансформируется по стратегии. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.comnews.ru/content/122035/2019-09-17/gazprom-neft-transformiruetsya-po-strategii (дата обращения 24.08.2020).
13. Цифровая конвергенция в экономике / под ред. В.В. Трофимова, В.Ф. Минакова. СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2019. 162 с.
