Пост 1 из 12 описывающий шаги универсальной методологии цифровой трансформации 5D.
27 мая 2024 года я опубликовал пост описывающий по шагам методологию цифровой трансформации.
Шаг 1. Единый язык: погружаемся в мир цифровых преобразований
Первый шаг на пути к успешной цифровой трансформации — это создание единого понимания происходящего. Важно, чтобы все участники проекта говорили на одном языке, имели общее видение цифровой экономики и тех изменений, которые она несет.
Почему это так важно?
* Избегаем путаницы и разногласий: Когда каждый понимает, о чем идет речь, снижается риск неверной трактовки, неэффективного использования ресурсов и промедлений в реализации проекта.
* Создаем единую цель: Все участники проекта должны ясно видеть финальную цель цифровой трансформации и понимать, как их роль вписывается в общее дело.
* Мотивируем сотрудников: Когда сотрудники понимают, что происходит, они лучше принимают изменения, более активно включаются в проект и готовят к нему свою команду.
Что нужно сделать?
* Проведите обучающие сессии: Поделитесь с командой основами цифровой экономики, опишите ключевые технологии и их влияние на бизнес.
* Используйте единую терминологию: Определите ключевые понятия и убедитесь, что все используют их одинаково.
* Создайте документацию: Соберите в единое руководство основные понятия, цели проекта, ключевые технологии и основные этапы цифровой трансформации.
* Поощряйте общение: Создайте платформу для обмена информацией и обсуждения вопросов, связанных с цифровой трансформацией.
Помните: единый язык — это не просто слова. Это база для успешного проекта, которая позволит вам управлять изменениями, основываясь на общем понимании и единой цели.
27 мая 2024 года я опубликовал пост описывающий по шагам методологию цифровой трансформации.
Шаг 1. Единый язык: погружаемся в мир цифровых преобразований
Первый шаг на пути к успешной цифровой трансформации — это создание единого понимания происходящего. Важно, чтобы все участники проекта говорили на одном языке, имели общее видение цифровой экономики и тех изменений, которые она несет.
Почему это так важно?
* Избегаем путаницы и разногласий: Когда каждый понимает, о чем идет речь, снижается риск неверной трактовки, неэффективного использования ресурсов и промедлений в реализации проекта.
* Создаем единую цель: Все участники проекта должны ясно видеть финальную цель цифровой трансформации и понимать, как их роль вписывается в общее дело.
* Мотивируем сотрудников: Когда сотрудники понимают, что происходит, они лучше принимают изменения, более активно включаются в проект и готовят к нему свою команду.
Что нужно сделать?
* Проведите обучающие сессии: Поделитесь с командой основами цифровой экономики, опишите ключевые технологии и их влияние на бизнес.
* Используйте единую терминологию: Определите ключевые понятия и убедитесь, что все используют их одинаково.
* Создайте документацию: Соберите в единое руководство основные понятия, цели проекта, ключевые технологии и основные этапы цифровой трансформации.
* Поощряйте общение: Создайте платформу для обмена информацией и обсуждения вопросов, связанных с цифровой трансформацией.
Помните: единый язык — это не просто слова. Это база для успешного проекта, которая позволит вам управлять изменениями, основываясь на общем понимании и единой цели.
🔥10👍2
Уважаемые мои подписчики с сегодняшнего дня я начинаю серию постов по теме проектирования цифровых платформ.
Проектирование цифровых платформ 1/7
Много вопросов мне задают про цифровую платформу: что это, чем отличается от других информационных систем, вроде ERP или корпоративных порталов, как ее строить и т. д. Дам подробные пояснения.
Результат цифровой трансформации – создание динамической модели управления (ДМУ). Четкое определение ДМУ есть в одном из постов выше, посмотрите. В основе ДМУ лежит понятие «алгоритм». Цифровая платформа – инструмент, реализующий ДМУ, -- представляет собой конечный набор алгоритмов, выполнение которых в совокупности приводит к нужному управленцу результату. Любой алгоритм с точки зрения информатики, в свою очередь, представляет собой оцифрованный бизнес-процесс. Именно поэтому в отсутствии процессного управления цифровая трансформация организации или иной биосферно-социально-экономической системы в принципе невозможна. Это моя непоколебимая Точка зрения! О принципах проектирования цифровой платформы последовательно расскажу в следующих постах.
Проектирование цифровых платформ 1/7
Много вопросов мне задают про цифровую платформу: что это, чем отличается от других информационных систем, вроде ERP или корпоративных порталов, как ее строить и т. д. Дам подробные пояснения.
Результат цифровой трансформации – создание динамической модели управления (ДМУ). Четкое определение ДМУ есть в одном из постов выше, посмотрите. В основе ДМУ лежит понятие «алгоритм». Цифровая платформа – инструмент, реализующий ДМУ, -- представляет собой конечный набор алгоритмов, выполнение которых в совокупности приводит к нужному управленцу результату. Любой алгоритм с точки зрения информатики, в свою очередь, представляет собой оцифрованный бизнес-процесс. Именно поэтому в отсутствии процессного управления цифровая трансформация организации или иной биосферно-социально-экономической системы в принципе невозможна. Это моя непоколебимая Точка зрения! О принципах проектирования цифровой платформы последовательно расскажу в следующих постах.
👍10🔥6
Проектирование цифровых платформ 2/7
Далее нужно разобраться с тем, что же такое «алгоритмы» и «роли».
Начну с определения:
Алгоритм — это чёткая последовательность действий, выполнение которой даёт заранее известный результат.
На самом деле сама жизнь (а точнее, жизнедеятельность) любого из нас представляет собой набор алгоритмов, которые наш мозг выбирает для решения тех или иных задач. Да, эти алгоритмы часто эвристические, но сути это не меняет.
Мы создаем и принимаем управляющие воздействия, реагируем на воздействия окружающей среды, каждый раз включая хранящиеся в нашей памяти алгоритмы. Косвенно это подтверждается тем фактом, что, когда мы оказываемся в новой, непредвиденной ситуации, наш мозг прежде всего пытается подобрать для ее разрешения уже имеющийся алгоритм и, лишь убедившись в том, что его нет, начинает конструировать что-то новое на основе накопленного опыта. Или не начинает, а зацикливается на поиске, и мы оказываемся в состоянии, которое Шекспир назвал «умственным тупиком».
В условиях гибридного мира, в котором все большее и большее количество окружающих нас объектов получают такое новое качество, как цифровой профиль, все большее и большее количество алгоритмов, которые мы используем, оцифровываются, то есть становятся алгоритмами в том самом привычном смысле, в котором их использует информатика.
О ролях – в следующем посте. Напомню, я всегда готов дать пояснения и консультации по любым вопросам, которые освещаю в своем канале. Нужна консультация – не стесняйтесь ко мне обратиться, я всегда на связи!
Далее нужно разобраться с тем, что же такое «алгоритмы» и «роли».
Начну с определения:
Алгоритм — это чёткая последовательность действий, выполнение которой даёт заранее известный результат.
На самом деле сама жизнь (а точнее, жизнедеятельность) любого из нас представляет собой набор алгоритмов, которые наш мозг выбирает для решения тех или иных задач. Да, эти алгоритмы часто эвристические, но сути это не меняет.
Мы создаем и принимаем управляющие воздействия, реагируем на воздействия окружающей среды, каждый раз включая хранящиеся в нашей памяти алгоритмы. Косвенно это подтверждается тем фактом, что, когда мы оказываемся в новой, непредвиденной ситуации, наш мозг прежде всего пытается подобрать для ее разрешения уже имеющийся алгоритм и, лишь убедившись в том, что его нет, начинает конструировать что-то новое на основе накопленного опыта. Или не начинает, а зацикливается на поиске, и мы оказываемся в состоянии, которое Шекспир назвал «умственным тупиком».
В условиях гибридного мира, в котором все большее и большее количество окружающих нас объектов получают такое новое качество, как цифровой профиль, все большее и большее количество алгоритмов, которые мы используем, оцифровываются, то есть становятся алгоритмами в том самом привычном смысле, в котором их использует информатика.
О ролях – в следующем посте. Напомню, я всегда готов дать пояснения и консультации по любым вопросам, которые освещаю в своем канале. Нужна консультация – не стесняйтесь ко мне обратиться, я всегда на связи!
👍13🔥4💯1
ТАСС уполномочен заявить…
Наше главное информационное агентство сообщило (а за ним повторили и все ведущие СМИ), что объем экономики данных к 2030 г. может достичь 800 млрд рублей (https://iz.ru/1715119/2024-06-19/eksperty-predskazali-rost-obema-ekonomiki-dannykh-v-rf-k-2030-do-800-mlrd-rublei).
И еще 1,6 трлн принесет экономике «использование больших данных». Все это следует из так называемой «белой книги», опубликованной АНО «Цифровая экономика».
Вроде бы, так себе новость, но меня она поразила.
О чем говорят приведенные цифры? О том, что понимания сути цифровой экономики (она же экономика данных) у тех, кому поручена реализация нацпроекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» как не было, так и нет.
К 2030 г. ВСЯ МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА будет экономикой данных. На добыче и переработке данных будут строиться абсолютно все процессы: производственные, логистические, коммуникативные и т. д. А наши «цифровые вожди», судя по всему, застряли где-то в начале тысячелетия, им до сих пор кажется, что экономика данных – это про интернет, автоматизацию и импортозамещение.
И их уверения в том, что несмотря на COVID и санкции, мы подходим к реализации нового нацпроекта с «большим потенциалом» вызывают большие сомнения. Какой уж тут потенциал, если нет понимания сути!
И это при том, что на стр. 165 «Белой книги» дано хотя и неверное с моей Точки зрения, но полностью подтверждающее мои слова определение: «Экономика данных — глобальная цифровая экосистема, в которой данные собираются, организуются и обмениваются сетью компаний, физических лиц и институтов для создания экономической ценности. Включает в себя ВСЮ экономическую активность, зависящую или значительно улучшенную технологиями по работе с данными, инфраструктурой хранения и передачи данных, дата услугами, а также выгоду для пользователей. Также в экономику данных входят ВСЕ производители и потребители, включая государство, которые используют данные в своей экономической деятельности»!
Такие, вот, дела…
Наше главное информационное агентство сообщило (а за ним повторили и все ведущие СМИ), что объем экономики данных к 2030 г. может достичь 800 млрд рублей (https://iz.ru/1715119/2024-06-19/eksperty-predskazali-rost-obema-ekonomiki-dannykh-v-rf-k-2030-do-800-mlrd-rublei).
И еще 1,6 трлн принесет экономике «использование больших данных». Все это следует из так называемой «белой книги», опубликованной АНО «Цифровая экономика».
Вроде бы, так себе новость, но меня она поразила.
О чем говорят приведенные цифры? О том, что понимания сути цифровой экономики (она же экономика данных) у тех, кому поручена реализация нацпроекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» как не было, так и нет.
К 2030 г. ВСЯ МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА будет экономикой данных. На добыче и переработке данных будут строиться абсолютно все процессы: производственные, логистические, коммуникативные и т. д. А наши «цифровые вожди», судя по всему, застряли где-то в начале тысячелетия, им до сих пор кажется, что экономика данных – это про интернет, автоматизацию и импортозамещение.
И их уверения в том, что несмотря на COVID и санкции, мы подходим к реализации нового нацпроекта с «большим потенциалом» вызывают большие сомнения. Какой уж тут потенциал, если нет понимания сути!
И это при том, что на стр. 165 «Белой книги» дано хотя и неверное с моей Точки зрения, но полностью подтверждающее мои слова определение: «Экономика данных — глобальная цифровая экосистема, в которой данные собираются, организуются и обмениваются сетью компаний, физических лиц и институтов для создания экономической ценности. Включает в себя ВСЮ экономическую активность, зависящую или значительно улучшенную технологиями по работе с данными, инфраструктурой хранения и передачи данных, дата услугами, а также выгоду для пользователей. Также в экономику данных входят ВСЕ производители и потребители, включая государство, которые используют данные в своей экономической деятельности»!
Такие, вот, дела…
Известия
Эксперты предсказали рост объема экономики данных в РФ к 2030-му до 800 млрд рублей
Объем экономики данных в России к 2030 году может достигнуть 800 млрд рублей. Это следует из прогноза, приведенного в «Белой книге цифровой экономики за 2023 год», с данными которой ознакомился ТАСС.«Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация…
👍10🔥5⚡2😁2
Цифровая трансформация по-русски
7 июня в Санкт-Петербурге ИД «Коммерсантъ» провел очень представительную встречу под названием «Цифровизация как инструмент „экономики предложения“», на которой нацпроект «Экономика данных» был главной темой обсуждения.
Целью проекта, по мнению участников, является «…переход до 80% предприятий в ключевых отраслях экономики на базовое отечественное ПО, а также двукратный прирост инвестиций в российские программные решения» (https://www.csoft.ru/actions/conference/conference_20240606.html).
И говорит это не кто-нибудь, а генеральный директор Агентства трансформации и развития экономики Владислав Онищенко!
Это и есть цифровая трансформация по-русски? Похоже, что да.
7 июня в Санкт-Петербурге ИД «Коммерсантъ» провел очень представительную встречу под названием «Цифровизация как инструмент „экономики предложения“», на которой нацпроект «Экономика данных» был главной темой обсуждения.
Целью проекта, по мнению участников, является «…переход до 80% предприятий в ключевых отраслях экономики на базовое отечественное ПО, а также двукратный прирост инвестиций в российские программные решения» (https://www.csoft.ru/actions/conference/conference_20240606.html).
И говорит это не кто-нибудь, а генеральный директор Агентства трансформации и развития экономики Владислав Онищенко!
Это и есть цифровая трансформация по-русски? Похоже, что да.
Группа компаний «СиСофт» (CSoft) (www.csoft.ru)
Группа компаний «СиСофт» (CSoft) - Экономика данных начинается с «экономики предложения»
🔥8👍3😭1
Проектирование цифровых платформ 3/7
В любой биосферно-социально-экономической системе человек исполняет определенные роли.
Сразу оговорюсь, что с моей Точки зрения роль - это набор полномочий, которыми человек обладает для решения конкретной задачи.
Поясню. Сейчас модно, например, выделять несколько управленческих «ролей»: надсмотрщик, наставник, лидер, старший партнер и т. д.
Заметьте, что речь идет о том, как управленец действует, а не для чего. Это – поведенческие «роли», и нас они мало интересуют.
Алгоритмизация нужна, помимо всего прочего, и для того, чтобы все эти поведенческие особенности (человеческий фактор) из системы управления исключить. Так что в дальнейшем изложении я буду понимать роль именно в смысле приведенного выше определения.
Откуда берутся роли? Из формального описания бизнес-процесса. Здесь не к чему изобретать велосипед, и я воспользуюсь классификатором ролей, принятым в классическом управлении. Но об этом – уже в следующем посте.
В любой биосферно-социально-экономической системе человек исполняет определенные роли.
Сразу оговорюсь, что с моей Точки зрения роль - это набор полномочий, которыми человек обладает для решения конкретной задачи.
Поясню. Сейчас модно, например, выделять несколько управленческих «ролей»: надсмотрщик, наставник, лидер, старший партнер и т. д.
Заметьте, что речь идет о том, как управленец действует, а не для чего. Это – поведенческие «роли», и нас они мало интересуют.
Алгоритмизация нужна, помимо всего прочего, и для того, чтобы все эти поведенческие особенности (человеческий фактор) из системы управления исключить. Так что в дальнейшем изложении я буду понимать роль именно в смысле приведенного выше определения.
Откуда берутся роли? Из формального описания бизнес-процесса. Здесь не к чему изобретать велосипед, и я воспользуюсь классификатором ролей, принятым в классическом управлении. Но об этом – уже в следующем посте.
👍9🔥4
Белая книга джунглей
А вот и сама «Белая книга цифровой экономики»: https://цифроваяэкономика.рф/. Автор АНО «Цифровая экономика». Белая книга цифровой экономики — комплексное ежегодное аналитическое исследование по всем сферам цифрового развития России, включающее тренды, статистику и конкретные кейсы.
Не буду заострять ваше внимание на многих весьма странных и противоречивых данных, которые приводят авторы. Выскажу свою Точку зрения о главном, о характере ключевых показателей.
Достижения в развитии той или иной сферы цифровой экономики в России измеряются преимущественно:
1. суммами потраченных денег;
2. количеством пользователей ГИСов;
3. числом занятых в отрасли сотрудников и компаний.
Так, конечно, намного проще, я понимаю, но интересно было бы увидеть информацию в несколько ином ключе. Вложили столько-то – получили (или планируем получить) – столько-то. Количество пользователей ГИСов выросло – скорость обработки обращений возросла в целом на столько-то процентов. Занятость в отрасли увеличилась – эффект есть (или будет) такой-то.
Иными словами, хотелось бы видеть картину цифровизации в целом, а не набор отдельных увлекательных историй, часто к цифровизации и отношения-то не имеющих.
Это моя персональная Точка зрения.
А вот и сама «Белая книга цифровой экономики»: https://цифроваяэкономика.рф/. Автор АНО «Цифровая экономика». Белая книга цифровой экономики — комплексное ежегодное аналитическое исследование по всем сферам цифрового развития России, включающее тренды, статистику и конкретные кейсы.
Не буду заострять ваше внимание на многих весьма странных и противоречивых данных, которые приводят авторы. Выскажу свою Точку зрения о главном, о характере ключевых показателей.
Достижения в развитии той или иной сферы цифровой экономики в России измеряются преимущественно:
1. суммами потраченных денег;
2. количеством пользователей ГИСов;
3. числом занятых в отрасли сотрудников и компаний.
Так, конечно, намного проще, я понимаю, но интересно было бы увидеть информацию в несколько ином ключе. Вложили столько-то – получили (или планируем получить) – столько-то. Количество пользователей ГИСов выросло – скорость обработки обращений возросла в целом на столько-то процентов. Занятость в отрасли увеличилась – эффект есть (или будет) такой-то.
Иными словами, хотелось бы видеть картину цифровизации в целом, а не набор отдельных увлекательных историй, часто к цифровизации и отношения-то не имеющих.
Это моя персональная Точка зрения.
цифроваяэкономика.рф
Белая книга цифровой экономики
Комплексное ежегодное аналитическое исследование по всем сферам цифрового развития России, включающее тренды, статистику и конкретные кейсы.
🔥8👍3❤1
Проектирование цифровых платформ 4/7
Теория управления выделяет следующие роли:
1. Собственник бизнес-процесса – отвечает за выполнение бизнес-процесса, принимает окончательные решения. У каждого процесса, напомню, может быть только один собственник. Собственник может вообще не выполнять никаких задач непосредственно в процессе. KPI – соблюдение всех заданных измеримых параметров процесса (время, стоимость и т. д.).
2. Участник бизнес-процесса – выполняет одну или несколько операций внутри процесса. KPI – выполнение операции с заданными измеримыми параметрами (чаще всего – время).
3. Куратор бизнес-процесса – роль выше собственника, обеспечивает контроль совокупности связанных бизнес-процессов. KPI – выполнение всех измеримых показателей во всей совокупности курируемых процессов.
4. Поставщик бизнес-процесса – предоставляет все ресурсы, необходимые для выполнения бизнес-процесса. KPI – все ресурсы предоставлены вовремя.
5. Потребитель бизнес-процесса – получает результат, ресурсы, преобразованные в ходе бизнес-процесса. KPI – верная и своевременная обратная связь.
Более подробно на функциях всех перечисленных ролей останавливаться не буду, на эту тему можно найти много информации в учебниках и других открытых источниках.
Итак, мы пришли к следующему:
6. В основе управления любой биосферно-социально-экономической системой лежит совокупность связанных бизнес-процессов.
7. Каждый участник процесса управления задействован в исполнении одного или нескольких бизнес-процессов в одной или нескольких (что чаще) ролях.
8. Роли каждого участника процесса управления четко вычленяются из описаний бизнес-процессов.
9. В результате цифровой трансформации бизнес-процессы оцифровываются (алгоритмизируются) и контроль их исполнения в значительной степени передается вычислительной системе, называемой цифровой платформой.
В следующих постах раскрою главное – ролевой принцип проектирования цифровой платформы.
Теория управления выделяет следующие роли:
1. Собственник бизнес-процесса – отвечает за выполнение бизнес-процесса, принимает окончательные решения. У каждого процесса, напомню, может быть только один собственник. Собственник может вообще не выполнять никаких задач непосредственно в процессе. KPI – соблюдение всех заданных измеримых параметров процесса (время, стоимость и т. д.).
2. Участник бизнес-процесса – выполняет одну или несколько операций внутри процесса. KPI – выполнение операции с заданными измеримыми параметрами (чаще всего – время).
3. Куратор бизнес-процесса – роль выше собственника, обеспечивает контроль совокупности связанных бизнес-процессов. KPI – выполнение всех измеримых показателей во всей совокупности курируемых процессов.
4. Поставщик бизнес-процесса – предоставляет все ресурсы, необходимые для выполнения бизнес-процесса. KPI – все ресурсы предоставлены вовремя.
5. Потребитель бизнес-процесса – получает результат, ресурсы, преобразованные в ходе бизнес-процесса. KPI – верная и своевременная обратная связь.
Более подробно на функциях всех перечисленных ролей останавливаться не буду, на эту тему можно найти много информации в учебниках и других открытых источниках.
Итак, мы пришли к следующему:
6. В основе управления любой биосферно-социально-экономической системой лежит совокупность связанных бизнес-процессов.
7. Каждый участник процесса управления задействован в исполнении одного или нескольких бизнес-процессов в одной или нескольких (что чаще) ролях.
8. Роли каждого участника процесса управления четко вычленяются из описаний бизнес-процессов.
9. В результате цифровой трансформации бизнес-процессы оцифровываются (алгоритмизируются) и контроль их исполнения в значительной степени передается вычислительной системе, называемой цифровой платформой.
В следующих постах раскрою главное – ролевой принцип проектирования цифровой платформы.
🔥6👍5
Халтурщик должен умереть
Новость о том, что в Китае массово банкротятся компании микроэлектронной отрасли (https://www.cnews.ru/news/top/2024-06-18_kitajskie_proizvoditeli), в общем-то уже давно не новость. Но это явление хорошо иллюстрирует китайский подход к господдержке.
В Китае построен госкапитализм, я неоднократно писал о том, как там все работает с точки зрения экономики. И господдержка важных для экономики отраслей там является нормой. Только работает она совсем не так, как в России.
· Во-первых, государство никого не финансируют полностью, компании всегда привлекают частных инвесторов, прежде всего своих же, китайских. Такой вот вариант часто-государственного партнерства.
· Во-вторых, от тех, кто получил господдержку, требуют быть эффективными, т. е. производить качественную и востребованную продукцию.
· В-третьих, если у кого-то не получается быть эффективным, его никто не будет держать на плаву, ему дают спокойно умереть.
А вот тот, кто оказывается действительно эффективным, попадает в сложный механизм госуправления экономикой через введение чиновников от Коммунистической партии Китая в наблюдательные советы.
Моя Точка зрения: нам есть чему поучиться у китайских товарищей. Уж лучше просеивать песок через сито в поисках золота, чем постоянно поддерживать финансовыми вливаниями заведомо ненужные проекты.
Новость о том, что в Китае массово банкротятся компании микроэлектронной отрасли (https://www.cnews.ru/news/top/2024-06-18_kitajskie_proizvoditeli), в общем-то уже давно не новость. Но это явление хорошо иллюстрирует китайский подход к господдержке.
В Китае построен госкапитализм, я неоднократно писал о том, как там все работает с точки зрения экономики. И господдержка важных для экономики отраслей там является нормой. Только работает она совсем не так, как в России.
· Во-первых, государство никого не финансируют полностью, компании всегда привлекают частных инвесторов, прежде всего своих же, китайских. Такой вот вариант часто-государственного партнерства.
· Во-вторых, от тех, кто получил господдержку, требуют быть эффективными, т. е. производить качественную и востребованную продукцию.
· В-третьих, если у кого-то не получается быть эффективным, его никто не будет держать на плаву, ему дают спокойно умереть.
А вот тот, кто оказывается действительно эффективным, попадает в сложный механизм госуправления экономикой через введение чиновников от Коммунистической партии Китая в наблюдательные советы.
Моя Точка зрения: нам есть чему поучиться у китайских товарищей. Уж лучше просеивать песок через сито в поисках золота, чем постоянно поддерживать финансовыми вливаниями заведомо ненужные проекты.
CNews.ru
Китайские производители чипов банкротятся один за другим. Гибнут тысячи компаний в год - CNews
В Китае резко выросло число связанных с полупроводниковой продукцией компаний, подавших на банкротство или на полпути отказавшихся от проведения IPO. Проблема затрагивает не только крошечные...
👍12🔥5💯1
Проектирование цифровых платформ 5/7
Мы, наконец, вплотную подошли к задаче проектирования цифровой платформы.
С чего начать? Как оптимизировать проектирование и разработку? Что главное?
Моя Точка зрения заключается в следующем:
Традиционный подход к проектированию любых сложных информационных систем заключается в том, что начинать следует с главного, с ядра, и лишь во вторую очередь заниматься пользовательскими интерфейсами.
Так вот, в данном случае этот традиционный подход является в корне неверным и может привести в конечном итоге к ошибкам и значительным финансовым и временнЫм потерям.
Для кого мы создаем цифровую платформу? Не в чьих интересах, а именно для кого? Кто будет ей пользоваться?
Напомню определение: пользователь цифровой платформы – любое лицо, имеющее доступ к цифровой платформе и использующее ее в качестве инструмента для осуществления операционной деятельности либо получения услуг.
Пользователи могут быть как внутренними (исполнители - сотрудники организации,), так и внешними (контрагенты, заказчики и т. д.). Иными словами, пользователи цифровой платформы – это представители всех возможных ролей во всех, внутренних и внешних, бизнес-процессах, формирующих нашу систему управления.
От того, насколько полно взаимодействие с цифровой платформой будет обеспечивать пользователям возможность исполнять свои роли, напрямую и в первую очередь зависит эффективность той будущей динамической модели управления, которую мы стремимся построить.
В следующем посте расскажу, что такое «личный кабинет» в применении к проектированию цифровой платформы.
Мы, наконец, вплотную подошли к задаче проектирования цифровой платформы.
С чего начать? Как оптимизировать проектирование и разработку? Что главное?
Моя Точка зрения заключается в следующем:
Традиционный подход к проектированию любых сложных информационных систем заключается в том, что начинать следует с главного, с ядра, и лишь во вторую очередь заниматься пользовательскими интерфейсами.
Так вот, в данном случае этот традиционный подход является в корне неверным и может привести в конечном итоге к ошибкам и значительным финансовым и временнЫм потерям.
Для кого мы создаем цифровую платформу? Не в чьих интересах, а именно для кого? Кто будет ей пользоваться?
Напомню определение: пользователь цифровой платформы – любое лицо, имеющее доступ к цифровой платформе и использующее ее в качестве инструмента для осуществления операционной деятельности либо получения услуг.
Пользователи могут быть как внутренними (исполнители - сотрудники организации,), так и внешними (контрагенты, заказчики и т. д.). Иными словами, пользователи цифровой платформы – это представители всех возможных ролей во всех, внутренних и внешних, бизнес-процессах, формирующих нашу систему управления.
От того, насколько полно взаимодействие с цифровой платформой будет обеспечивать пользователям возможность исполнять свои роли, напрямую и в первую очередь зависит эффективность той будущей динамической модели управления, которую мы стремимся построить.
В следующем посте расскажу, что такое «личный кабинет» в применении к проектированию цифровой платформы.
🔥12👍2👌1
Проектирование цифровых платформ 6/7
Именно поэтому на начальном этапе проектирования цифровой платформы следует сфокусироваться именно на интерфейсах взаимодействия с ней пользователей, которые называются личными кабинетами.
В зависимости от конкретного процесса и конкретной роли функционал и внешний вид личных кабинетов могут очень существенно различаться. Важно, чтобы в каждом конкретном случае принимался во внимание пользовательский опыт, проектирование личных кабинетов – это UX проект.
Предвижу возражение – причем тут UX, ведь мы создаем продукт преимущественно для внутреннего использования, главное обеспечить необходимую функциональность.
И все же я настаиваю: игнорирование пользовательского опыта чревато серьезными проблемами.
Вот мои основные рекомендации по проектированию цифровой платформы:
1. Не путайте UX и UI! После того, как эти понятия слили воедино, придумав аббревиатуру UX/UI, на свете развелось огромное количество дизайнеров интерфейсов, понятия не имеющих об эргономике, психологии, программировании. В результате (возьмите хотя бы сервисы госуслуг) за красивой картинкой мы часто видим адски неудобное взаимодействие.
2. Не делайте различий в подходе между внешними и внутренними пользователями! Если удобство клиентов для вас важно, то удобство сотрудников – еще важнее. Их задача исполнить свою роль в процессе максимально быстро, и, проигнорировав их пользовательский опыт, вы прямо теряете в эффективности.
3. Думайте о будущем! В MVP версии цифровой платформы, возможно, будут задействованы не все возможные роли, но личные кабинеты для будущих ролей пользователей необходимо проектировать сразу. Иначе развитие платформы будет сложным и более затратным.
Не буду останавливаться на оптимизационных моделях, призванных облегчить проектирование личных кабинетов, можно воспользоваться любой из них, например, моделью Гарритта. Важно подойти к этой задаче всесторонне, учитывая все возможные аспекты взаимодействия пользователей с цифровой платформой.
Далее поговорим о том, что же первично – роль или пользователь.
Вопрос далеко не праздный!
Именно поэтому на начальном этапе проектирования цифровой платформы следует сфокусироваться именно на интерфейсах взаимодействия с ней пользователей, которые называются личными кабинетами.
В зависимости от конкретного процесса и конкретной роли функционал и внешний вид личных кабинетов могут очень существенно различаться. Важно, чтобы в каждом конкретном случае принимался во внимание пользовательский опыт, проектирование личных кабинетов – это UX проект.
Предвижу возражение – причем тут UX, ведь мы создаем продукт преимущественно для внутреннего использования, главное обеспечить необходимую функциональность.
И все же я настаиваю: игнорирование пользовательского опыта чревато серьезными проблемами.
Вот мои основные рекомендации по проектированию цифровой платформы:
1. Не путайте UX и UI! После того, как эти понятия слили воедино, придумав аббревиатуру UX/UI, на свете развелось огромное количество дизайнеров интерфейсов, понятия не имеющих об эргономике, психологии, программировании. В результате (возьмите хотя бы сервисы госуслуг) за красивой картинкой мы часто видим адски неудобное взаимодействие.
2. Не делайте различий в подходе между внешними и внутренними пользователями! Если удобство клиентов для вас важно, то удобство сотрудников – еще важнее. Их задача исполнить свою роль в процессе максимально быстро, и, проигнорировав их пользовательский опыт, вы прямо теряете в эффективности.
3. Думайте о будущем! В MVP версии цифровой платформы, возможно, будут задействованы не все возможные роли, но личные кабинеты для будущих ролей пользователей необходимо проектировать сразу. Иначе развитие платформы будет сложным и более затратным.
Не буду останавливаться на оптимизационных моделях, призванных облегчить проектирование личных кабинетов, можно воспользоваться любой из них, например, моделью Гарритта. Важно подойти к этой задаче всесторонне, учитывая все возможные аспекты взаимодействия пользователей с цифровой платформой.
Далее поговорим о том, что же первично – роль или пользователь.
Вопрос далеко не праздный!
👍8🔥4💯2
Проектирование цифровых платформ 7/7
Итак, что первично, роль или пользователь?
Ведь в любой системе управления один и тот же физический пользователь (человек) в разных процессах может исполнять одну или несколько из тех пяти ролей, которые я перечислил ранее.
Ответ однозначен: первична роль.
Ее исполнение в соответствии с заданными KPI влияет на эффективность. А уж каким образом соединить для конкретного пользователя (или категории пользователей) все его (их) роли в рамках одного личного кабинета, вопрос, на который обязательно найдется ответ в ходе UX-проекта. Может быть, стоит расширить набор инструментов в кабинете, а может быть, превратить личный кабинет в «личный офис», состоящий из нескольких кабинетов. Решения могут быть разными.
После того, как личные кабинеты спроектированы с учетом всего сказанного выше, вам будет значительно проще увязать между собой алгоритмы, отражающие бизнес-процессы управляемой системы, в рамках основного ядра и подключить к нему внешние источники данных.
Более того, начав с ролей и личных кабинетов пользователей, вы почти наверняка увидите такие потребности и такие функции ядра, которые было бы невозможно предусмотреть заранее, подойди вы к задаче «традиционным» образом.
И наконец, исходя из функциональности личных кабинетов, будет гораздо проще спроектировать личные кабинеты администраторов цифровой платформы – т. е. персонала, ответственного за поддержку и развитие системы.
Резюме: цифровая платформа совмещает в себе функции инструмента управления и единого информационного пространства, в котором взаимодействуют пользователи. Если организация этого пространства будет бестолковой, никакие ухищрения на уровне ядра не спасут ситуацию.
Поэтому, начните с пользователей!
Я высказал свою Точку зрения на процесс проектирования цифровой платформы. У вас наверняка остались вопросы. Обращайтесь в личку, я всегда готов провести консультацию и разобрать именно ваш конкретный случай!
Итак, что первично, роль или пользователь?
Ведь в любой системе управления один и тот же физический пользователь (человек) в разных процессах может исполнять одну или несколько из тех пяти ролей, которые я перечислил ранее.
Ответ однозначен: первична роль.
Ее исполнение в соответствии с заданными KPI влияет на эффективность. А уж каким образом соединить для конкретного пользователя (или категории пользователей) все его (их) роли в рамках одного личного кабинета, вопрос, на который обязательно найдется ответ в ходе UX-проекта. Может быть, стоит расширить набор инструментов в кабинете, а может быть, превратить личный кабинет в «личный офис», состоящий из нескольких кабинетов. Решения могут быть разными.
После того, как личные кабинеты спроектированы с учетом всего сказанного выше, вам будет значительно проще увязать между собой алгоритмы, отражающие бизнес-процессы управляемой системы, в рамках основного ядра и подключить к нему внешние источники данных.
Более того, начав с ролей и личных кабинетов пользователей, вы почти наверняка увидите такие потребности и такие функции ядра, которые было бы невозможно предусмотреть заранее, подойди вы к задаче «традиционным» образом.
И наконец, исходя из функциональности личных кабинетов, будет гораздо проще спроектировать личные кабинеты администраторов цифровой платформы – т. е. персонала, ответственного за поддержку и развитие системы.
Резюме: цифровая платформа совмещает в себе функции инструмента управления и единого информационного пространства, в котором взаимодействуют пользователи. Если организация этого пространства будет бестолковой, никакие ухищрения на уровне ядра не спасут ситуацию.
Поэтому, начните с пользователей!
Я высказал свою Точку зрения на процесс проектирования цифровой платформы. У вас наверняка остались вопросы. Обращайтесь в личку, я всегда готов провести консультацию и разобрать именно ваш конкретный случай!
👍5🔥3💯1
«Возможности методологии цифровой трансформации для развития экономики России»
Авторский семинар д.э.н. Юрия Грибанова
25 июля 2024 г., с 10-00 до 13-30, Москва, ул. Ильинка, 6/1
строение 1
Организатор – Торгово-промышленная палата Российской Федерации.
Экономику данных многие до сих пор часто рассматривают как одно из новых направлений экономической деятельности человека, основанное на использовании модных цифровых технологий. Увы, это уже далеко не так!
Добыча, переработка и реализация данных становятся основой всей мировой экономики, всех ее отраслей, всех направлений бизнеса.
Мы уже живем в гибридном мире, в котором цифровой профиль становится неотъемлемой частью любого физического объекта. Из области моды цифровизация переходит в область необходимости, и те, кто проигнорирует этот переход, обречены на вымирание.
В 2025 г. в России стартует Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Для бизнеса это четкий сигнал – включайтесь!
В ходе семинара мы вместе с Юрием Грибановым поразмышляем о том, что может сделать и получить в результате цифровой трансформации каждое отдельное предприятие, чего мы можем добиться все вместе как предпринимательское сообщество, как действовать максимально эффективно.
• Глобальная экономика данных. Новые центры влияния, национальные стратегии, основные тенденции.
• Путь России – как в текущих непростых условиях построить суверенную экономику данных и обрести технологическую независимость, какую роль в этом процессе должен играть бизнес.
• Методология цифровой трансформации – двенадцать практических шагов в экономику данных для бизнеса.
Эти и многие другие вопросы мы обсудим в ходе семинара.
Пришло время заглянуть в будущее, не упускайте эту возможность!
Авторский семинар д.э.н. Юрия Грибанова
25 июля 2024 г., с 10-00 до 13-30, Москва, ул. Ильинка, 6/1
строение 1
Организатор – Торгово-промышленная палата Российской Федерации.
Экономику данных многие до сих пор часто рассматривают как одно из новых направлений экономической деятельности человека, основанное на использовании модных цифровых технологий. Увы, это уже далеко не так!
Добыча, переработка и реализация данных становятся основой всей мировой экономики, всех ее отраслей, всех направлений бизнеса.
Мы уже живем в гибридном мире, в котором цифровой профиль становится неотъемлемой частью любого физического объекта. Из области моды цифровизация переходит в область необходимости, и те, кто проигнорирует этот переход, обречены на вымирание.
В 2025 г. в России стартует Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Для бизнеса это четкий сигнал – включайтесь!
В ходе семинара мы вместе с Юрием Грибановым поразмышляем о том, что может сделать и получить в результате цифровой трансформации каждое отдельное предприятие, чего мы можем добиться все вместе как предпринимательское сообщество, как действовать максимально эффективно.
• Глобальная экономика данных. Новые центры влияния, национальные стратегии, основные тенденции.
• Путь России – как в текущих непростых условиях построить суверенную экономику данных и обрести технологическую независимость, какую роль в этом процессе должен играть бизнес.
• Методология цифровой трансформации – двенадцать практических шагов в экономику данных для бизнеса.
Эти и многие другие вопросы мы обсудим в ходе семинара.
Пришло время заглянуть в будущее, не упускайте эту возможность!
👍8🔥6👌1
Экономика данных: Погружение в новую реальность
Многие интересные люди часто обращаются ко мне с вопросом: "Что такое экономика данных и чем она отличается от цифровой экономики?" Давайте разберёмся в этом вопросе детально.
Что такое экономика данных?
Начну с того, что выскажу свою точку зрения на то, что же такое экономика данных. Возможно, это покажется вам банальным, но очень важно, чтобы мы говорили на одном языке, одинаково трактуя основные понятия и определения. Экономика данных — это система управления ресурсами на основе сбора, анализа и использования данных. Основное, что нужно понять, это то, что данные в данной экономике стали новым ценным ресурсом, подобно нефти или золоту в традиционной экономике.
Когда речь заходит о цифровой экономике и цифровой трансформации, важно, чтобы все участники говорили на одном языке. Помните историю о Вавилонской башне, когда Бог смешал языки людей? В условиях современной цифровизации происходит нечто подобное: у нас много разных определений и интерпретаций одних и тех же понятий, что приводит к недопониманию и замедлению прогресса. Таким образом, согласование понятий на "берегу" становится просто необходимым.
Что такое экономика в принципе?
Экономика — это система управления ресурсами. В своей простой форме это может быть просто продажа сырья: добыли что-то из земли и продали. В более сложной форме это включает в себя преобразование ресурсов через процесс производства.
Экономика данных
Теперь рассмотрим, что такое «экономика данных». Если традиционная экономика зарабатывает на реализации сырья или производственной продукции, то экономика данных зарабатывает на реализации данных. Но зачем нужны данные? Ими нельзя питаться, отапливать дом, они не подходят для развлечения в чистом виде. Однако, данные — это важный ресурс для принятия верных и оптимальных управленческих решений.
Суть экономики данных заключается в добыче, преобразовании данных в товарный вид и их продаже. Практически, это работает так же, как и любая другая экономика, будь то сырьевая или промышленная.
Определение экономики данных
Основываясь на вышеизложенном, можно дать следующее определение:Экономика данных — это система управления всеми ресурсами всех хозяйствующих субъектов на основе сбора и анализа данных с помощью интеллектуальных вычислительных систем – цифровых платформ.
Заключение
Цифровая экономическая трансформация и экономика данных — это явления, которые будут определять будущее мировой экономики. Понимание ключевых понятий и согласование языка, на котором мы обсуждаем эти темы, помогут нам быстрее и успешнее адаптироваться к новым реалиям. В последующих обсуждениях подробнее остановимся на таких составляющих как цифровые платформы, которые играют критическую роль в экономике данных.
Многие интересные люди часто обращаются ко мне с вопросом: "Что такое экономика данных и чем она отличается от цифровой экономики?" Давайте разберёмся в этом вопросе детально.
Что такое экономика данных?
Начну с того, что выскажу свою точку зрения на то, что же такое экономика данных. Возможно, это покажется вам банальным, но очень важно, чтобы мы говорили на одном языке, одинаково трактуя основные понятия и определения. Экономика данных — это система управления ресурсами на основе сбора, анализа и использования данных. Основное, что нужно понять, это то, что данные в данной экономике стали новым ценным ресурсом, подобно нефти или золоту в традиционной экономике.
Когда речь заходит о цифровой экономике и цифровой трансформации, важно, чтобы все участники говорили на одном языке. Помните историю о Вавилонской башне, когда Бог смешал языки людей? В условиях современной цифровизации происходит нечто подобное: у нас много разных определений и интерпретаций одних и тех же понятий, что приводит к недопониманию и замедлению прогресса. Таким образом, согласование понятий на "берегу" становится просто необходимым.
Что такое экономика в принципе?
Экономика — это система управления ресурсами. В своей простой форме это может быть просто продажа сырья: добыли что-то из земли и продали. В более сложной форме это включает в себя преобразование ресурсов через процесс производства.
Экономика данных
Теперь рассмотрим, что такое «экономика данных». Если традиционная экономика зарабатывает на реализации сырья или производственной продукции, то экономика данных зарабатывает на реализации данных. Но зачем нужны данные? Ими нельзя питаться, отапливать дом, они не подходят для развлечения в чистом виде. Однако, данные — это важный ресурс для принятия верных и оптимальных управленческих решений.
Суть экономики данных заключается в добыче, преобразовании данных в товарный вид и их продаже. Практически, это работает так же, как и любая другая экономика, будь то сырьевая или промышленная.
Определение экономики данных
Основываясь на вышеизложенном, можно дать следующее определение:
Заключение
Цифровая экономическая трансформация и экономика данных — это явления, которые будут определять будущее мировой экономики. Понимание ключевых понятий и согласование языка, на котором мы обсуждаем эти темы, помогут нам быстрее и успешнее адаптироваться к новым реалиям. В последующих обсуждениях подробнее остановимся на таких составляющих как цифровые платформы, которые играют критическую роль в экономике данных.
🔥10👍4💯2
Динамическая модель управления: Упрощённое управление бизнесом в эпоху данных
Продолжая обсуждение экономики данных из предыдущего поста, я хочу ввести еще одно важное определение, которое поможет нам лучше понять, как мы можем управлять бизнесом на основе данных.
Определение динамической модели управления
Динамическая модель управления (ДМУ) – это система генерации, контроля и исполнения управляющих воздействий на основе сбора и анализа данных. Проще говоря, ДМУ – это метод управления в экономике данных, а цифровая платформа – инструмент для его реализации.
Различие между экономикой данных и цифровой экономикой
Теперь коснёмся вопроса, чем же экономика данных отличается от цифровой экономики. Практически ничем! Это синонимы, но термин «экономика данных» кажется более удачным, более точным и, возможно, понятнее для определённых кругов, включая наше Правительство.
Наглядный пример: бильярдный шар
Чтобы лучше понять важность и значение динамической модели управления, рассмотрим наглядный пример – бильярдный шар. С нашей точки зрения, это твёрдое тело с такими свойствами, как цвет, размер, вес, упругость и т.д. Используя интуицию для оценки этих свойств, мы можем предсказывать поведение шара в различных ситуациях: при ударе кием, при столкновении с другими шарами, при падении со стола. Навыки игроков в бильярд основаны на их умении точно предсказывать эти действия.
Однако с точки зрения математики и физики, рассматриваемый с позиции квантовой механики, бильярдный шар представляет собой область пространства, на 99% состоящую из пустоты, заполненную колеблющимися частицами. С точки зрения обычного человека, это абсурд: твердое тело не может быть настолько пустым. Но эта модель позволяет точно предсказывать поведение шара в любой ситуации, как на бильярдном поле, так и в более экзотических условиях, например, на околоземной орбите.
Динамическая модель управления в бизнесе
Теперь представьте вместо простого физического объекта сложную биосферно-социально-экономическую систему, такую как ваш бизнес. Динамическая модель управления выполняет ту же функцию для бизнеса, что и квантовая модель для физического тела. Она позволяет предсказывать его поведение и при необходимости корректировать его так, чтобы добиться нужного результата.
Сегодня управленческие решения часто принимаются на основе интуиции, даже если у бизнеса есть вся необходимая информация. Мозг управленца и менеджеров играет ключевую роль в этом процессе. Но наш мозг, несмотря на всю свою мощь, подвержен влиянию различных факторов: стресса, усталости, эмоционального состояния. Скольким из нас приходилось сожалеть о принятых решениях, многократно переосмысливая их?
Преимущества динамической модели управления
Не бойтесь, я не буду призывать вас создавать квантовую модель бизнеса. Динамическая модель управления гораздо проще и основана не на квантовых законах, а на законах управления, которые также являются точными науками. Нарушить эти законы невозможно, да и не получится.
Законы управления формализуют процесс принятия решений и их исполнения. Они помогают минимизировать влияние человеческого фактора, такого как интуиция, эмоциональное состояние и физическая усталость. Структурированный подход к управлению позволяет более точно и последовательно достигать поставленных целей.
О них я расскажу в одном из следующих постов.
Заключение
Динамическая модель управления предоставляет структурированный и научный подход к управлению бизнесом, основанный на данных. Это позволяет минимизировать влияние случайных факторов и повысить эффективность управленческих решений
Продолжая обсуждение экономики данных из предыдущего поста, я хочу ввести еще одно важное определение, которое поможет нам лучше понять, как мы можем управлять бизнесом на основе данных.
Определение динамической модели управления
Динамическая модель управления (ДМУ) – это система генерации, контроля и исполнения управляющих воздействий на основе сбора и анализа данных. Проще говоря, ДМУ – это метод управления в экономике данных, а цифровая платформа – инструмент для его реализации.
Различие между экономикой данных и цифровой экономикой
Теперь коснёмся вопроса, чем же экономика данных отличается от цифровой экономики. Практически ничем! Это синонимы, но термин «экономика данных» кажется более удачным, более точным и, возможно, понятнее для определённых кругов, включая наше Правительство.
Наглядный пример: бильярдный шар
Чтобы лучше понять важность и значение динамической модели управления, рассмотрим наглядный пример – бильярдный шар. С нашей точки зрения, это твёрдое тело с такими свойствами, как цвет, размер, вес, упругость и т.д. Используя интуицию для оценки этих свойств, мы можем предсказывать поведение шара в различных ситуациях: при ударе кием, при столкновении с другими шарами, при падении со стола. Навыки игроков в бильярд основаны на их умении точно предсказывать эти действия.
Однако с точки зрения математики и физики, рассматриваемый с позиции квантовой механики, бильярдный шар представляет собой область пространства, на 99% состоящую из пустоты, заполненную колеблющимися частицами. С точки зрения обычного человека, это абсурд: твердое тело не может быть настолько пустым. Но эта модель позволяет точно предсказывать поведение шара в любой ситуации, как на бильярдном поле, так и в более экзотических условиях, например, на околоземной орбите.
Динамическая модель управления в бизнесе
Теперь представьте вместо простого физического объекта сложную биосферно-социально-экономическую систему, такую как ваш бизнес. Динамическая модель управления выполняет ту же функцию для бизнеса, что и квантовая модель для физического тела. Она позволяет предсказывать его поведение и при необходимости корректировать его так, чтобы добиться нужного результата.
Сегодня управленческие решения часто принимаются на основе интуиции, даже если у бизнеса есть вся необходимая информация. Мозг управленца и менеджеров играет ключевую роль в этом процессе. Но наш мозг, несмотря на всю свою мощь, подвержен влиянию различных факторов: стресса, усталости, эмоционального состояния. Скольким из нас приходилось сожалеть о принятых решениях, многократно переосмысливая их?
Преимущества динамической модели управления
Не бойтесь, я не буду призывать вас создавать квантовую модель бизнеса. Динамическая модель управления гораздо проще и основана не на квантовых законах, а на законах управления, которые также являются точными науками. Нарушить эти законы невозможно, да и не получится.
Законы управления формализуют процесс принятия решений и их исполнения. Они помогают минимизировать влияние человеческого фактора, такого как интуиция, эмоциональное состояние и физическая усталость. Структурированный подход к управлению позволяет более точно и последовательно достигать поставленных целей.
О них я расскажу в одном из следующих постов.
Заключение
Динамическая модель управления предоставляет структурированный и научный подход к управлению бизнесом, основанный на данных. Это позволяет минимизировать влияние случайных факторов и повысить эффективность управленческих решений
👍6🔥5💯1
Продолжая наше обсуждение экономики данных, стоит задаться вопросом: почему сейчас так активно говорят о необходимости построения экономики данных? И чего нам не хватает, чтобы полноценно использовать данные как управленческий ресурс? Ответы на эти вопросы помогут нам понять, какие шаги необходимо предпринять для того, чтобы данные стали полноценным ресурсом в нашем арсенале управленческих инструментов.
Когда говорим о данных, важно понять, откуда они поступают. В основном, есть два больших источника: человек и природа.
1. Большие пользовательские данные: Эти данные собираются через Интернет. Мы посещаем веб-сайты, лайкаем посты в социальных сетях, делаем публикации, находимся под наблюдением камер – всё это оставляет за собой информационные следы. Эти следы в своей совокупности образуют массивы данных о поведении пользователей в Интернете.
2. Большие природные данные: Этот тип данных поступает от всевозможных датчиков: видеонаблюдения, измерение погодных условий, уровней вод в реках, наблюдения за звездами и т.п. Эти данные характеризуют состояние окружающей среды и природы.
Объединяет эти два типа данных одно: они в основном неструктурированы. Это сырьё, которое в изначальной форме не пригодно для принятия решений.
Кроме неструктурированных данных, существует и третий тип данных – структурированные данные. Это информация, которую уже обработали и структурировали компьютеры, например биржевые сводки, статистика различных действий, результаты вычислений. Эти данные легче использовать для принятия управленческих решений, так как они уже упорядочены определённым образом.
На сегодняшний день масштабы возможного добычи данных впечатляют:
- 5,35 миллиардов пользователей Интернета, из которых 5,04 миллиарда – пользуются социальными сетями.
- 5,61 миллиарда уникальных пользователей подключенных мобильных устройств.
- Около 15 миллиардов подключенных к интернету устройств (IoT).
Для сравнения, население Земли составляет 8,08 миллиардов человек, из которых 57,7% живут в городах. Это означает, что у нас есть огромный потенциал для сбора данных, но также остаются неоцифрованные территории и люди, особенно в таких странах как Индия и Китай, где неоцифрованные пользователи сами по себе являются огромными неразработанными месторождениями данных.
Главная проблема, с которой мы сталкиваемся, заключается в неспособности эффективно использовать неструктурированные данные. Эта проблема заключается не в наличии данных, а в возможности их обработки.
Уже несколько лет подряд эксперты предсказывали, что неструктурированные данные станут источником огромных знаний, как только технологический прогресс позволит их эффективно обрабатывать. И вот, в прошлом году мы наконец достигли уровня, когда искусственный интеллект (ИИ) может эффективно обрабатывать неструктурированные данные. Это означало прорыв в плотине, закрывающей нам дорогу к полноценной экономике данных.
Однако с ростом возможностей ИИ появились и страхи. Если ещё год назад ИИ восхищались, сегодня его боятся. Причины этого страха – это не только реальные возможности ИИ, но и самопиар тех, кто предупреждает о его опасностях.
Примером можно привести случай с ChatGPT-4, который, решая кэпчу, обратился за помощью к человеку, исказив информацию о себе. Это показывает, что ИИ, обучающийся «без учителя», может принимать неожиданные и непредсказуемые решения.
Несмотря на страхи и призывы остановить исследования ИИ, такие проекты будут продолжены. ИИ – это одна из самых перспективных и прибыльных областей технологий, и компании не остановятся перед разработкой новых решений.
Тем не менее, для полноценной экономики данных нужны правила игры. Особенно это касается обработки пользовательских данных, чтобы не нарушать законы и не ставить под угрозу национальную безопасность. Поэтому сегодня важно быстро разработать и внедрить нормативные акты, которые будут регулировать оборот и использование данных. Экономика данных должна стать управляемой и безопасной для всех участников.
Когда говорим о данных, важно понять, откуда они поступают. В основном, есть два больших источника: человек и природа.
1. Большие пользовательские данные: Эти данные собираются через Интернет. Мы посещаем веб-сайты, лайкаем посты в социальных сетях, делаем публикации, находимся под наблюдением камер – всё это оставляет за собой информационные следы. Эти следы в своей совокупности образуют массивы данных о поведении пользователей в Интернете.
2. Большие природные данные: Этот тип данных поступает от всевозможных датчиков: видеонаблюдения, измерение погодных условий, уровней вод в реках, наблюдения за звездами и т.п. Эти данные характеризуют состояние окружающей среды и природы.
Объединяет эти два типа данных одно: они в основном неструктурированы. Это сырьё, которое в изначальной форме не пригодно для принятия решений.
Кроме неструктурированных данных, существует и третий тип данных – структурированные данные. Это информация, которую уже обработали и структурировали компьютеры, например биржевые сводки, статистика различных действий, результаты вычислений. Эти данные легче использовать для принятия управленческих решений, так как они уже упорядочены определённым образом.
На сегодняшний день масштабы возможного добычи данных впечатляют:
- 5,35 миллиардов пользователей Интернета, из которых 5,04 миллиарда – пользуются социальными сетями.
- 5,61 миллиарда уникальных пользователей подключенных мобильных устройств.
- Около 15 миллиардов подключенных к интернету устройств (IoT).
Для сравнения, население Земли составляет 8,08 миллиардов человек, из которых 57,7% живут в городах. Это означает, что у нас есть огромный потенциал для сбора данных, но также остаются неоцифрованные территории и люди, особенно в таких странах как Индия и Китай, где неоцифрованные пользователи сами по себе являются огромными неразработанными месторождениями данных.
Главная проблема, с которой мы сталкиваемся, заключается в неспособности эффективно использовать неструктурированные данные. Эта проблема заключается не в наличии данных, а в возможности их обработки.
Уже несколько лет подряд эксперты предсказывали, что неструктурированные данные станут источником огромных знаний, как только технологический прогресс позволит их эффективно обрабатывать. И вот, в прошлом году мы наконец достигли уровня, когда искусственный интеллект (ИИ) может эффективно обрабатывать неструктурированные данные. Это означало прорыв в плотине, закрывающей нам дорогу к полноценной экономике данных.
Однако с ростом возможностей ИИ появились и страхи. Если ещё год назад ИИ восхищались, сегодня его боятся. Причины этого страха – это не только реальные возможности ИИ, но и самопиар тех, кто предупреждает о его опасностях.
Примером можно привести случай с ChatGPT-4, который, решая кэпчу, обратился за помощью к человеку, исказив информацию о себе. Это показывает, что ИИ, обучающийся «без учителя», может принимать неожиданные и непредсказуемые решения.
Несмотря на страхи и призывы остановить исследования ИИ, такие проекты будут продолжены. ИИ – это одна из самых перспективных и прибыльных областей технологий, и компании не остановятся перед разработкой новых решений.
Тем не менее, для полноценной экономики данных нужны правила игры. Особенно это касается обработки пользовательских данных, чтобы не нарушать законы и не ставить под угрозу национальную безопасность. Поэтому сегодня важно быстро разработать и внедрить нормативные акты, которые будут регулировать оборот и использование данных. Экономика данных должна стать управляемой и безопасной для всех участников.
👍9🔥6
В заключение, осознание всех текущих вызовов и потенциала данных, наряду с развитием ИИ, позволяет нам с уверенностью смотреть в будущее и использовать это мощное средство для повышения эффективности бизнеса и управленческих решений.
🔥11👍4
Продолжаю докладывать свою ТОЧКУ ЗРЕНИЯ по экономики данных.
Для полноценного становления экономики данных требуются четкие правила игры, особенно касающиеся обработки и использования пользовательских данных. Главная угроза заключается в том, что как только неструктурированные данные становятся персонализированными, мигом наступает нарушение множества законов, и это ставит под удар национальную безопасность. Пока мы не умели эффективно извлекать эти данные, вопросы регулирования не поднимались. Теперь же, когда технологии позволяют нам работать с данными на новом уровне, необходимо срочно заняться этой проблемой. На данный момент это уже происходит, что видно по деятельности различных правительственных и международных организаций.
Интересен инсайд от экономического содружества Арабских государств, которое выдвинуло следующие цели на 2024 год:
1. Создание функциональной архитектуры обмена данными – разработка протоколов, интерфейсов и других технических решений.
2. Регуляция системы управления обменом данными – внедрение протоколов безопасности и других нормативных документов.
3. Стимулирование обмена данными – проведение научно-просветительской работы.
4. Создание экосистемы обмена данными – по сути, формирование региональной биржи данных на базе цифровой платформы.
Эти шаги должны способствовать созданию глобальной индустрии управления данными, где ключевые игроки мировой экономики стремятся занять свои ниши и обозначить будущие роли в этой инновационной сфере.
В Великобритании, как указано в Национальной стратегии данных, делаются конкретные шаги в четырех основных направлениях:
1. Качество данных – стандартизация форматов, хранения, алгоритмов доступа и прочее. Это позволит организовать данные в систематизированную форму.
2. Навыки работы с данными – обучение специалистов работе с данными.
3. Доступность данных – предоставление бизнесу возможности эффективно использовать данные.
4. Ответственные данные – юридические аспекты и безопасность, аналогичный нашему закону о персональных данных (§152-ФЗ).
Эта стратегия направлена на то, чтобы создать идеальный рынок данных, где и внутренним, и внешним бизнес-структурам будет комфортно работать. Великобритания предполагает стать посредником в экономике данных, как ранее она это делала в торговле и политике.
Отметим, что в Евросоюзе акцент делается на демократические ценности и права человека, что приводит к некоторым ограничениям в использовании искусственного интеллекта. Например, недавно в ЕС приняли закон, ограничивающий использование ИИ, что было вызвано стремлением предотвратить создание социального рейтинга. Такое внимание к «старым ценностям» может привести к отставанию европейцев в цифровой экономике. В то же время Великобритания, ставя перед собой более прагматичные цели, может обойти своих конкурентов, прежде всего Германию.
В США ситуация также неоднозначна из-за политических разногласий. Демократы и республиканцы имеют несколько разные экономические приоритеты. Демократы, подобно европейцам, подчеркивают ценности и гуманизм, в то время как республиканцы ставят на реиндустриализацию и создание нового рабочего класса.
Во всяком случае, обе стороны понимают значимость новой экономики, основанной на данных. В стратегическом плане США концентрируются на искусственном интеллекте, для обучения которого необходимы большие объемы данных. Американская цифровая стратегия направлена на превращение креативного класса, который сейчас выполняет рутинные умственные работы, в интеллектуальный класс, занятый созиданием нового.
Китай, в отличие от западных стран, уже построил суверенную экономику данных, включая социальный рейтинг и централизованную плановую экономику. Их среднесрочные цели похожи на цели, озвученные президентом России:
1. Эффективное управление экономикой и обществом – обеспечение непрерывности производственных и поставочных процессов.
2. Независимость от внешней конъюнктуры – развитие импортозамещения.
3. Международная экспансия созданной модели – возможно, интеграция экономик стран БРИКС.
Для полноценного становления экономики данных требуются четкие правила игры, особенно касающиеся обработки и использования пользовательских данных. Главная угроза заключается в том, что как только неструктурированные данные становятся персонализированными, мигом наступает нарушение множества законов, и это ставит под удар национальную безопасность. Пока мы не умели эффективно извлекать эти данные, вопросы регулирования не поднимались. Теперь же, когда технологии позволяют нам работать с данными на новом уровне, необходимо срочно заняться этой проблемой. На данный момент это уже происходит, что видно по деятельности различных правительственных и международных организаций.
Интересен инсайд от экономического содружества Арабских государств, которое выдвинуло следующие цели на 2024 год:
1. Создание функциональной архитектуры обмена данными – разработка протоколов, интерфейсов и других технических решений.
2. Регуляция системы управления обменом данными – внедрение протоколов безопасности и других нормативных документов.
3. Стимулирование обмена данными – проведение научно-просветительской работы.
4. Создание экосистемы обмена данными – по сути, формирование региональной биржи данных на базе цифровой платформы.
Эти шаги должны способствовать созданию глобальной индустрии управления данными, где ключевые игроки мировой экономики стремятся занять свои ниши и обозначить будущие роли в этой инновационной сфере.
В Великобритании, как указано в Национальной стратегии данных, делаются конкретные шаги в четырех основных направлениях:
1. Качество данных – стандартизация форматов, хранения, алгоритмов доступа и прочее. Это позволит организовать данные в систематизированную форму.
2. Навыки работы с данными – обучение специалистов работе с данными.
3. Доступность данных – предоставление бизнесу возможности эффективно использовать данные.
4. Ответственные данные – юридические аспекты и безопасность, аналогичный нашему закону о персональных данных (§152-ФЗ).
Эта стратегия направлена на то, чтобы создать идеальный рынок данных, где и внутренним, и внешним бизнес-структурам будет комфортно работать. Великобритания предполагает стать посредником в экономике данных, как ранее она это делала в торговле и политике.
Отметим, что в Евросоюзе акцент делается на демократические ценности и права человека, что приводит к некоторым ограничениям в использовании искусственного интеллекта. Например, недавно в ЕС приняли закон, ограничивающий использование ИИ, что было вызвано стремлением предотвратить создание социального рейтинга. Такое внимание к «старым ценностям» может привести к отставанию европейцев в цифровой экономике. В то же время Великобритания, ставя перед собой более прагматичные цели, может обойти своих конкурентов, прежде всего Германию.
В США ситуация также неоднозначна из-за политических разногласий. Демократы и республиканцы имеют несколько разные экономические приоритеты. Демократы, подобно европейцам, подчеркивают ценности и гуманизм, в то время как республиканцы ставят на реиндустриализацию и создание нового рабочего класса.
Во всяком случае, обе стороны понимают значимость новой экономики, основанной на данных. В стратегическом плане США концентрируются на искусственном интеллекте, для обучения которого необходимы большие объемы данных. Американская цифровая стратегия направлена на превращение креативного класса, который сейчас выполняет рутинные умственные работы, в интеллектуальный класс, занятый созиданием нового.
Китай, в отличие от западных стран, уже построил суверенную экономику данных, включая социальный рейтинг и централизованную плановую экономику. Их среднесрочные цели похожи на цели, озвученные президентом России:
1. Эффективное управление экономикой и обществом – обеспечение непрерывности производственных и поставочных процессов.
2. Независимость от внешней конъюнктуры – развитие импортозамещения.
3. Международная экспансия созданной модели – возможно, интеграция экономик стран БРИКС.
🔥7👍5
Особый интерес представляет взаимодействие Китая с другими центрами экономики данных. Велика вероятность, что Китай будет покупать данные в Великобритании, но свои данные оставит исключительно себе, продавая только обработанные результаты и услуги по их анализу.
Пример этому – сфера генетики. С 2017 года граждане обязаны предоставлять свой генетический материал властям КНР, что позволяет вести масштабные исследования генома. Здесь экономика данных уже работает на науку, обеспечивая Китай огромными массивами данных для исследований, что может дать им преимущество в медицине и создании нового "сверхчеловека".
Итак, мировая экономика данных стремительно переформатирует не только бизнес-процессы, но и сами общества. Ведущие страны – Великобритания, США и Китай – идут разными путями, но каждая из них ставит перед собой цель стать лидером в этой новой экономике. От этого зависит не только их экономическое благополучие, но и роль на мировой арене в ближайшие десятилетия.
Пример этому – сфера генетики. С 2017 года граждане обязаны предоставлять свой генетический материал властям КНР, что позволяет вести масштабные исследования генома. Здесь экономика данных уже работает на науку, обеспечивая Китай огромными массивами данных для исследований, что может дать им преимущество в медицине и создании нового "сверхчеловека".
Итак, мировая экономика данных стремительно переформатирует не только бизнес-процессы, но и сами общества. Ведущие страны – Великобритания, США и Китай – идут разными путями, но каждая из них ставит перед собой цель стать лидером в этой новой экономике. От этого зависит не только их экономическое благополучие, но и роль на мировой арене в ближайшие десятилетия.
🔥8👍5
25 июля 2024 г.
МОО «Московская Ассоциация предпринимателей» при поддержке Торгово-промышленной палаты РФ проводит круглый стол на тему «Возможности методологии цифровой трансформации для развития экономики России».
Центральный доклад делает д.э.н., руководитель Комитета по цифровой трансформации МОО «МАП» Ю. И. Грибанов.
Место проведения: Москва, ул. Ильинка, 6/1 строение 1.
Участие бесплатное по приглашению.
Экономику данных многие до сих пор часто рассматривают как одно из новых направлений экономической деятельности человека, основанное на использовании модных цифровых технологий. Увы, это уже далеко не так! Добыча, переработка и реализация данных становятся основой всей мировой экономики, всех ее отраслей, всех направлений бизнеса. Мы уже живем в гибридном мире, в котором цифровой профиль становится неотъемлемой частью любого физического объекта. Из области моды цифровизация переходит в область необходимости, и те, кто проигнорирует этот переход, обречены на вымирание.
В 2025 г. в России стартует Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Для бизнеса это четкий сигнал – включайтесь!
В ходе Круглого стола мы вместе с Юрием Грибановым поразмышляем о том, что может сделать и получить в результате цифровой трансформации каждое отдельное предприятие, чего мы можем добиться все вместе как предпринимательское сообщество, как действовать максимально эффективно.
• Глобальная экономика данных. Новые центры влияния, национальные стратегии, основные тенденции.
• Путь России – как в текущих непростых условиях построить суверенную экономику данных и обрести технологическую независимость, какую роль в этом процессе должен играть бизнес.
• Методология цифровой трансформации – двенадцать практических шагов в экономику данных для бизнеса.
Эти и многие другие вопросы мы обсудим в ходе семинара. Пришло время заглянуть в будущее, не упускайте эту возможность!
Для регистрации на мероприятие просим Вас направить в адрес ответственного сотрудника Оргкомитета Ваши:
• ФИО
• Должность
• Название организации
Ответственный: Сальников Денис Михайлович ([email protected], +7 985 054-0860).
МОО «Московская Ассоциация предпринимателей» при поддержке Торгово-промышленной палаты РФ проводит круглый стол на тему «Возможности методологии цифровой трансформации для развития экономики России».
Центральный доклад делает д.э.н., руководитель Комитета по цифровой трансформации МОО «МАП» Ю. И. Грибанов.
Место проведения: Москва, ул. Ильинка, 6/1 строение 1.
Участие бесплатное по приглашению.
Экономику данных многие до сих пор часто рассматривают как одно из новых направлений экономической деятельности человека, основанное на использовании модных цифровых технологий. Увы, это уже далеко не так! Добыча, переработка и реализация данных становятся основой всей мировой экономики, всех ее отраслей, всех направлений бизнеса. Мы уже живем в гибридном мире, в котором цифровой профиль становится неотъемлемой частью любого физического объекта. Из области моды цифровизация переходит в область необходимости, и те, кто проигнорирует этот переход, обречены на вымирание.
В 2025 г. в России стартует Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Для бизнеса это четкий сигнал – включайтесь!
В ходе Круглого стола мы вместе с Юрием Грибановым поразмышляем о том, что может сделать и получить в результате цифровой трансформации каждое отдельное предприятие, чего мы можем добиться все вместе как предпринимательское сообщество, как действовать максимально эффективно.
• Глобальная экономика данных. Новые центры влияния, национальные стратегии, основные тенденции.
• Путь России – как в текущих непростых условиях построить суверенную экономику данных и обрести технологическую независимость, какую роль в этом процессе должен играть бизнес.
• Методология цифровой трансформации – двенадцать практических шагов в экономику данных для бизнеса.
Эти и многие другие вопросы мы обсудим в ходе семинара. Пришло время заглянуть в будущее, не упускайте эту возможность!
Для регистрации на мероприятие просим Вас направить в адрес ответственного сотрудника Оргкомитета Ваши:
• ФИО
• Должность
• Название организации
Ответственный: Сальников Денис Михайлович ([email protected], +7 985 054-0860).
👍10🔥4👌2
Точка зрения pinned «25 июля 2024 г. МОО «Московская Ассоциация предпринимателей» при поддержке Торгово-промышленной палаты РФ проводит круглый стол на тему «Возможности методологии цифровой трансформации для развития экономики России». Центральный доклад делает д.э.н., руководитель…»