Встречаясь с кем-либо впервые, директор информационной службы компании Priceline.com Рон Роуз охотно рассказывает собеседнику о том, что в его организации примерно 70 тыс. слабых мест и сбой на каждом из них может повлечь за собой самые печальные последствия. Специализирующаяся на организации индивидуальных путешествий компания Priceline.com в качестве единственного канала связи с потребителями использует свой Web-сайт, где ежедневно фиксируется 10 млн. просмотров страниц, а ее годовой оборот составляет порядка 3 млрд. долл.
Не вдаваясь в детали, можно сказать, что эти 70 тыс. точек ввода данных отслеживаются в реальном масштабе времени ИТ-системой с помощью индикаторов в виде приборных щитков. Компания испытывает новые «приборные щитки», обеспечивающие поступление данных о состоянии на последнюю секунду и корреляционный анализ многочисленных систем, включая состояние межплатформного ПО и сетевых операций; коэффициент загрузки процессоров; метрики различных приложений (какое время требуется для передачи данных внутри системы); рабочие характеристики баз данных Oracle; данные BMC-мониторинга таких рабочих характеристик, как использование подсистемы ввода-вывода; постраничная подкачка операционной системой (какие объемы данных записываются, а также считываются с системных дисков, и не испытывает ли операционная система нехватки оперативной памяти) и многое, многое другое. Все перечисленные показатели (и не только они) имеют жизненно важное значение для бизнеса Priceline. Как свидетельствует интерактивный опрос, проведенный недавно службой Харриса, 40% покупателей в Internet отказываются от совершения транзакции (или обращаются к конкуренту), если их первая попытка взаимодействовать с узлом заканчивается неудачей.
Поэтому Роуз и сотрудники его ИТ-службы собирают и анализируют потоки поступающих в реальном времени данных, чтобы идентифицировать и предотвращать проблемы еще до того, как они возникают. По его словам, компания сэкономила в последние годы миллионы долларов за счет того, что не допускала простоев и не тратила деньги на ремонт там, где можно было избежать аварий. Руководитель информационной службы Priceline называет такую линию «игрой на выигрыш путем предотвращения проигрыша».
Роуз и подчиненные ему сотрудники ИТ-службы — не единственная группа работников, получающих выгоду от того, что Priceline имеет возможность применять информацию в режиме реального времени. Бизнес-аналитики фирмы активно используют систему мониторинга коммерческой активности (business activity monitoring, BAM), которая позволяет оперировать последними сведениями о продаваемых авиабилетах, гостиничных номерах или сдаваемых напрокат автомобилях, о проценте выполнения различных типов заказов и о многом другом. Все эти показатели (равно как и другие) дают бизнес-пользователям возможность отслеживать тенденции спроса на услуги авиакомпаний либо гостиниц, а также определять, завершают ли свои транзакции посетители Web-узла или в последний момент отказываются от приобретения тех или иных продуктов. Затем бизнес-пользователи могут оптимизировать эти данные, чтобы активизировать продажи. «Ежечасные отчеты бизнес-групп, в которых сводятся воедино финансовые данные, проходящие по каналам компании, это MTV технологического отдела, — утверждает Роуз. — Его сотрудники любят держать руку на пульсе». В то же время Роуз признает, что при столь быстро меняющихся данных пользователей следует предупреждать о каждом факте «зашумления» системы — например, о случаях, когда объем полученных данных недостаточен для статистической обработки (речь может идти о слишком незначительном объеме продаж одной из категорий продуктов Priceline, таких, как бронирование мест в небольших отелях). Пользователи могут считать, что определили некую тенденцию, тогда как на самом деле это не так. «За пару минут тенденции не формируются», — предупреждает Роуз.
Впрочем, он уверен, что Priceline использует все эти поступающие практически в режиме реального времени данные для принятия более обоснованных бизнес-решений и для обслуживания Web-сайта с высоким уровнем готовности; при этом случаев, когда на одной из 70 тыс. точек ввода данных происходит сбой, становится все меньше.
Данные нужны всем
О создании среды, подобной той, что реализована в Priceline, где информация аккумулируется в режиме реального времени, давно уже мечтают многие компании.
Сегодня многие фирмы прилагают серьезные усилия для того, чтобы соответствовать жестким требованиям, предъявляемым к компаниям, которые ведут бизнес по всему миру семь дней в неделю и 24 часа в сутки, и потому такие средства для предъявления информации в реальном времени, как индикаторы в виде приборных щитков, приложения для мониторинга систем и инструменты управления снабженческими цепочками, получают все более широкое распространение. Как явствует из опроса, проведенного специалистами Teradata в сентябре 2006 года, 85% респондентов из числа высшего руководства фирм утверждают, что принимающим решения руководителям сегодня требуется больше оперативной информации, чем прежде.
Но сотрудникам многих компаний давно уже известно, что увеличение объемов информации и частоты ее предоставления не всегда ведет к более оперативному принятию решений, и эти решения не всегда бывают более обоснованными.
Бум систем обработки информации в режиме реального времени повлек за собой некоторые непреднамеренные последствия. На бизнес-пользователей и ИТ-менеджеров обрушиваются целые горы данных. Потоки не имеющих отношения к делу оповещений о бизнес-активности и сведения о рабочих характеристиках систем провоцируют на принятие поспешных решений или побуждают вообще отключать приложения, предоставляющие данные в реальном времени. «Если вы не сумеете предоставлять поступающие в реальном времени данные тем, кому они действительно нужны, и в то время, когда они им нужны, вы будете просто подвергать себя очень серьезному риску», — предостерегает Дэвид Уильямс, курирующий исследования вице-президент фирмы Gartner по управлению операциями в сфере ИТ.
Разумеется, само по себе предоставление данных в режиме реального времени не несет угрозы. «Получать информацию в реальном времени всегда полезно, если вы знаете, как ее истолковывать, — поясняет Хау Ли, профессор школы бизнеса при Стэнфордском университете, специализирующийся на операциях, информации и технологии. — В этом-то и состоит проблема».
И в самом деле, чтобы работать в среде, предоставляющей данные в режиме реального времени, специалистам нужно много учиться и вырабатывать в себе принципы новой культуры, но эти обстоятельства недооцениваются во многих организациях. «Все буквально трубят о том, что жить не могут без этих данных, но стоит предоставить им информацию, как они начинают ворчать: мол, это не то, что нужно, — сетует ИТ-директор компании Heineken USA Кэрол Скиллат. — Фактически же они просто не знают, как использовать полученные сведения». Как следует из опроса, проведенного фирмой Teradata, плохо спроектированные системы предоставления данных в режиме реального времени могут отрицательно воздействовать на клиентов, способствовать снижению прибылей, а также производительности и вообще приводить к катастрофическим последствиям.
Чтобы избежать неудачи в эксперименте с использованием данных в режиме реального времени, ИТ-директор должен понимать, какие именно сведения требуются сотрудникам компании, как эта информация отвечает принятым на предприятии методам работы, а также как и когда целесообразнее всего доставлять данные. Ответив на эти вопросы, ИТ-директор может запускать процесс и ИТ-систему, обеспечивающую предоставление правильно расписанных по времени потоков данных, на базе которых администраторы могут принимать более обоснованные решения.
«Если сотрудники коммерческих подразделений не разъяснят, какой уровень детализации им требуется, а сотрудники ИТ-службы не спросят их об этом, возможно, что система будет поставлять недостаточные или слишком большие объемы информации, — говорит Кевин Пул, руководитель отдела консалтингового обслуживания фирмы Capgemini. — И тогда бизнес-пользователи начнут игнорировать эти данные».
Относительность реального времени
Как и многие другие термины в мире высоких технологий, понятие «реальное время» по-разному трактуется разными людьми в разных отраслях промышленности. Однако, как отмечает директор службы управления информацией фирмы Accenture Ройс Белл, почти все исходят из посылки, что данные должны доставляться в течение такого промежутка времени, чтобы на их основе можно было принимать рабочие решения (хотя речь при этом может идти как о секундах, так и о часах).
В мире финансов данные реального времени по необходимости определяются как поступающие мгновенно. Трейдеры, брокеры и управляющие фондами должны получать сведения о том, что происходит на глобальных фондовых биржах, на рынках акций и на товарных рынках буквально через несколько секунд после наступления события. И это вполне естественно. По данным источников в индустрии финансовых услуг, часовой простой предприятия отрасли оборачивается потерями от 1,4 млн. долл. до 6,5 млн. долл. в виде упущенной прибыли. То же можно сказать и о системах, установленных на предприятиях электронной торговли, таких как Priceline.com, или в авиакомпаниях (авиадиспетчеры), в коммунальном хозяйстве (контролеры, управляющие электросетями) и в учреждениях здравоохранения (медсестры, следящие за состоянием пациентов), где даже самые малые отклонения показателей от нормы имеют большое значение.
Но стоит обратиться к другим отраслям экономики, как понятие «мгновенный» начинает терять свою стремительность, растягиваясь до минут, часов и даже дней; а ответы на вопросы «в каких объемах?» и «как часто?» становятся все более расплывчатыми. «Почти все организации полагают, что им нужны данные, отражающие сиюминутное состояние дел, но в действительности они переваривают информацию в ходе дневного цикла, — утверждает Джон Хагерти, вице-президент и научный сотрудник компании AMR Research. — Обеспечить более оперативную реакцию они не могут».
В результате появились другие, близко связанные с режимом реального времени термины, например, «данные почти реального времени» (near-real-time data — все, что обновляется чаще, чем раз в сутки) и «своевременные данные» (right-time data — данные, обновляемые в любое время дня или в любой день недели в соответствии со сроками, которые компания сочла наиболее целесообразными). Кит Смит, ИТ-директор специализирующейся на производстве и сбыте одежды для активного отдыха известных брендов и частных торговых марок компании Delta Apparel, с годовым оборотом 270 млн. долл., рассказывает, что ему приходится иметь дело с «двумя мирами». В одном мире поступающие за доли секунды данные ложатся в основу решений, принимаемых ответственными администраторами производственного отдела Delta Apparel, — по поводу выяснения, когда будет выполнен заказ на пошив теннисок, или какая оптовая база в США лучше всего подходит для того, чтобы сбыть эти тенниски в кратчайшие сроки. «Здесь поступающие в режиме реального времени данные имеют решающее значение», — поясняет он.
Но в другой мир, где все строится на таких сведениях, как показатели продаж и исходные сведения для бюджетирования, «данные реального времени просто не вписываются», — поясняет Смит. Они неудобны с практической точки зрения и просто не нужны.
Фирмы Delta Apparel и Priceline сумели разграничить два эти мира и соответствующим образом настроить свои системы сбора и доставки данных, но многим другим компаниям это не удалось. Для них информация в реальном времени может стать по-настоящему опасной.
Больше данных — но только там, где это действительно нужно
С точки зрения большинства предприятий XXI века возможности потоков данных реального времени безграничны и крайне соблазнительны: все эти приборные щитки с показателями бизнес-активности на экранах компьютеров, поступающие по электронной почте сообщения об итогах мониторинга сети, системы организации производства по принципу «строго вовремя». Они призваны помогать людям принимать более обоснованные решения.
Но справляются ли они с этой задачей?
«Когда мозг человека получает слишком много информации, он просто цепенеет, — рассказывает Белл из фирмы Accenture. — При слишком большом числе вариантов нормальное человеческое существо не в состоянии сделать выбор».
Подходит ли бизнес к критической точке, после которой начинаются информационные перегрузки?
В своей книге «Вспышка: сила мысли без мышления», которая стала бестселлером в 2005 году (Malcolm Gladwell. «Blink: The Power of Thinking Without Thinking». Little,Brown & Co.), Малколм Глэдуэлл исследует вопрос о том, как мы обрабатываем информацию с целью последующего принятия решений. Он описывает случаи, когда врачи неотложной помощи неверно ставили диагноз пациентам, только что перенесшим инфаркт, лишь потому, что пытались собрать чересчур много информации. В итоге они слишком часто отправляли домой пациентов с инфарктом и принимали на лечение людей, у которых инфаркта не было. По словам Глэдуэлла, врачи собирали и анализировали гораздо больше данных, чем им на самом деле требовалось, «потому что это придавало им уверенности... Но как ни парадоксально, именно желание быть уверенным снижает в конечном итоге точность решений. Специалисты вводят дополнительную информацию в и без того сложное уравнение, выстроенное у них в голове, и оттого запутываются окончательно».
Нечто подобное происходит и в ИТ-подразделениях. В ходе опроса, проведенного недавно фирмой Netuitive, которая специализируется на поставках программных средств для представления информации в режиме реального времени, выяснилось, что 41% респондентов из крупных организаций ежедневно получают по сто и более оповещений, и порядка половины из этого числа (а в большинстве случаев — и того больше) представляют собой ложные срабатывания. Всего в опросе участвовали представители 195 организаций и 39% из них сообщили, что в этих условиях они намеренно устанавливают пороговые значения выше оптимальных уровней для того, чтобы избежать потока избыточных сообщений, а то и вовсе отключают средства оповещения. В обоих случаях система становится практически бесполезной.
Смиту из фирмы Apparel доводилось быть свидетелем того, как слишком много оповещений создают настоящий информационный затор. Пример: когда сотрудник Delta формирует заказ, соответствующие сообщения направляются по электронной почте группе других служащих, которым следует об этом знать. «В теории это прекрасно, — рассказывает Смит. — Но на практике мы ежедневно вводим тысячу заказов. Я являюсь одним из получателей сообщений о сделанных заказах, и у меня нет никакой возможности переварить эту информацию. Никто не может ежедневно отвечать на тысячу сообщений электронной почты».
Но дело не только в почте. Как правило, ответственные за принятие решений сотрудники компаний-производителей полагают, что им необходимо ежедневно обновлять содержимое системы планирования материальных потребностей (material requirements planning, MRP), чтобы каждый день вносить изменения в планы, а также обновлять прогнозы и отчеты о состоянии материально-производственных запасов. С ними обычно согласны (ну надо же!) и фирмы, поставляющие системы MRP. Но «в действительности мне этого не потянуть», — делится своими соображениями Смит. Он полагает, что компании просто не могут принимать такого рода решения на ежедневной основе; в дело вступает слишком много данных и слишком много динамики. «Это одна из тех концепций, которые хороши только на бумаге», — резюмирует он.
Бизнес-менеджеры и другие руководители, ответственные за принятие решений, иногда бывают изумлены и потрясены скоростью и объемом данных, которые обрушиваются на них после запуска системы реального времени. «Мы получаем не то, что ожидаем», — поясняет Хагерти из фирмы AMR.
Как калибровать реальное время
В 2005 году двое ученых (один из Технологического института штата Джорджия, другой из университета Северной Каролины) приступили к исследованию на тему, ведет ли повышение частоты представления данных в режиме реального времени к росту производительности. Смогут ли работники более оперативно реагировать на изменения в рабочей среде и видеть последствия своих действий? Так сформулировали проблему Николас Лури и Джаяшанкар Сваминатан.
Они обнаружили, что менеджеры, получавшие информацию чаще, принимали менее обоснованные решения. «Опасность работы с информацией в реальном времени, которая может поступать к вам довольно часто, скажем ежечасно, состоит в том, что если произойдет случайное событие, а вы отнесетесь к нему как к системному, будет искажено восприятие всей картины», — поясняет Лури.
Йосси Шеффи, директор Центра транспорта и логистики при Массачусетском технологическом институте и автор книги «Жизнестойкое предприятие. Как повысить надежность цепочки поставок и сохранить конкурентное преимущество» (Yossi Sheffi. The Resilient Enterprise: Overcoming Vulnerability for Competative Advantage. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006) , считает, что дело не в самих данных реального времени, а в том, как их используют.
«Хорошо или плохо получать информацию в реальном времени? Так вопрос не стоит. Безусловно, подобная информация не приносит ничего, кроме пользы, — уверен Шеффи. — Опасность состоит в том, что пользователь реагирует слишком быстро и не хочет выждать какое-то время, пока не проявится тенденция». Для иллюстрации своей мысли Шеффи приводит такой пример. Если администраторы фирмы Procter & Gamble хотят произвести учет товарно-материальных запасов или составить план реализации стирального порошка Tide по каналам компании Wal-Mart, они не должны руководствоваться данными, поступающими каждые пять минут.
«Ведь не станете вы строить свои выводы на основании того факта, что в магазин вошел человек и купил пять пачек порошка, — развивает он свою мысль. — Вы будете выявлять тенденции в объемах продаж продукта, которые следует сопоставить с соответствующими показателями за предшествующий период — скажем, за несколько последних дней или недель — и увязать с другими данными, например с мероприятиями по стимулированию сбыта, проводимыми в магазине, или сведениями о погоде, которые могут повлиять на объем продаж. «Такие данные надо использовать с умом», — говорит Шеффи и отмечает, что в этом деле некоторые компании преуспели больше, чем другие.
Похоже, что Роуз из компании Priceline.com нашел оптимальную частоту предоставления данных реального времени как для ИТ-специалистов, так и для бизнес-пользователей. Компания была основана в 1998 году, и с тех пор, по словам Роуза, в организации укоренилась культура работы с данными в реальном времени. «С самого первого дня мы занимались сбором бизнес-метрик, что называется, на лету», — рассказывает он. Когда Роуза спрашивают, почему бизнес предпочитает получать данные с периодичностью в один час, он отвечает, что может поставлять данные ежеминутно (система BAM предоставляет такую возможность), но пользователи обнаружили, что данные, предъявляемые чаще, чем раз в 15 минут, скорее всего, будут не настолько важными, чтобы представлять тенденцию или вообще явление, достойное внимания.
«Передавать данные с периодичностью в один час — это то, что надо», — не сомневается Роуз.
Рынок носков
Компания International Legwear Group производит огромное количество носков. Являясь третьим по величине изготовителем носков в США, ILG обрабатывает заказы своих клиентов, в число которых входят и такие гигантские торговые предприятия, как Wal-Mart, и более скромные фирмы, например сеть магазинов Mom-and-Pop, в соответствии с недельным циклом. И чаще всего планировщикам и прогнозистам ILG удается удовлетворять запросы своих торговых клиентов на носки и согласовывать эти запросы с глобальными поставщиками ILG.
Но если вы хоть что-то понимаете в сбыте носков, то знаете, сколь сложной может быть работа планировщиков ILG. «Продажа носков в большой степени зависит от погоды, — рассказывает Алекс Мур, ИТ-директор ILG. — Если осень выдается жаркой, объемы наших продаж не увеличиваются». А если на юге ударят заморозки, объемы продаж возрастают, пока температура не поднимется. «Да будь у вас хоть самая распрекрасная программная система прогнозирования, вы не сможете предсказать, когда наступят холода», — утверждает Мур. Факторы непредсказуемости и случайности, способные нарушить взаимодействие в снабженческой цепочке компании, именуются шумом — идет ли речь о ледяном дожде, землетрясении, вспышке инфекционных заболеваний или террористической атаке. Шум вносит в работу компьютерных систем, и прежде всего систем реального времени, элемент нервозности. А это, в свою очередь, ведет к росту рисков в деле планирования спроса и товарно-материальных запасов. «Нервной можно назвать такую систему, работая с которой, вы пытаетесь реагировать на каждый пустяк, — рассказывает Мур. — Если вы будете менять свой план после наступления каждого малозначительного события, хорошего результата не получите».
Поэтому руководителям компаний так важно иметь стратегию, позволяющую отфильтровывать шумы и нервозность. (Со списком инструментальных средств, обеспечивающих решение этой задачи, вы можете ознакомиться во врезке «Пробиваясь сквозь туман».) Слишком резкая реакция на случайный пик в кривой продаж может инициировать разрушительную цепную реакцию в снабженческой цепочке, когда каждый расположенный «ниже по течению» поставщик увеличивает свои заказы и запросы к своим поставщикам, ибо хочет иметь достаточные товарно-материальные запасы для того, чтобы справиться с иллюзорным всплеском спроса. Это называется эффектом пастушьего кнута (bullwhip effect). В 1997 году Хау Ли из Стэнфордского университета стал одним из авторов основополагающей статьи на эту тему — «Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect» (Hau L. Lee, Information Distortion in a Supply Chain: The Bullwhip Effect. MANAGEMENT SCIENCE. Vol. 50, No. 12_supplement, December 2004) — и ныне пример вариабельности (и проблем) в планировании спроса на памперсы фирмы P&G остается самым широко известным примером. «Вы должны быть в состоянии отличить шум от настоящего системного сдвига», —
предупреждает Ли.
Из жизни пивоваров
Пятый рабочий день каждого месяца был когда-то важным днем для служащих фирмы Heineken USA. В этот день они имели возможность ознакомиться с данными о продажах за прошлый месяц и получить представление о состоянии дел в этом американском филиале голландской пивоваренной фирмы. «Все в компании подчинялось динамике этих раз в месяц публиковавшихся данных», — рассказывает директор по ИТ в Heineken USA Скиллат. И то обстоятельство, что познакомиться с новыми ключевыми индикаторами функционирования фирмы можно было лишь по прошествии месяца, ничуть не волновало ее служащих. Так уж устроена пивоваренная индустрия, полагали они.
Но к 2000 году Скиллат пришла к другим выводам. Ведущие компании отрасли Budweiser и Miller к тому времени уже начали вкладывать миллионы долларов в средства передачи данных своим дистрибьюторам в режиме реального времени. Скиллат обратилась к компании Vermont Information Processing, которая уже представила на рынке свои продукты для снабженческих цепочек. Менее чем за год Скиллат сумела организовать передачу в штаб-квартиру компании данных о ежедневных объемах продаж дистрибьюторов (сведения о ценах, объемах, а также о том, в какие розничные магазины было отправлено пиво). «Для нас это было огромным шагом вперед, — вспоминает она. — Внезапно в нашем распоряжении оказалась статистика ежедневных продаж».
Конечно, строго говоря, данные передавались не в реальном времени, но ничего более близкого к режиму реального времени сотрудникам Heineken еще не приходилось видеть. Впрочем, нововведение не всем пришлось по душе. «Люди не очень-то верили в новое решение, — вспоминает Скиллат, — потому что они все еще получали старые добрые ежемесячные сводки, и два набора показателей не всегда совпадали».
С тех пор Скиллат и бизнес-пользователи работают над созданием новых процессов, соответствующих более быстрым потокам данных. Но намного больше работы предстоит еще в таких областях, как профессиональная подготовка и развитие пользователей и определение, какие именно данные лучше всего подходят для передачи и могут быть основой для принятия решений, а также каким образом бизнес-пользователям следует отвечать на них.
Планирование действий по внедрению решений реального времени
Вне зависимости от того, какой системой или проектом занимается ИТ-директор, один из ключевых участков его работы — это поддержании диалога о подлинных нуждах бизнеса, а также о том, где и когда следует представлять сведения реального времени, данные почти реального времени и своевременные данные.
«Это не тот случай, по поводу которого в компании проводят пару собраний, определяют проблему и взваливают ее на плечи сотрудников ИТ-подразделения, — подчеркивает Белл из Accenture. — Это обмен мнениями об источнике данных и о том, как его использовать, причем то, что кажется идеальным сегодня, совершенно перестанет устраивать вас через год или полтора. Это продолжающийся процесс обсуждения».
Хагерти из AMR рекомендует ИТ-руководителям ставить следующие вопросы.
-
Как люди оперируют информацией на данном участке работы?
-
Действительно ли людям нужно получать все сведения в режиме реального времени или можно обойтись частыми обновлениями?
-
Что нужно сделать ИТ-сотрудникам для удовлетворения информационных потребностей коммерческих отделов?
«С самого начала вы должны проявить рациональный подход, — утверждает Хагерти. — Когда к вам обращается человек с заявлением: ‘’Мне нужны данные в реальном времени’’, вы должны спросить: ‘’А что вы с ними будете делать?’’ Иногда бизнес-пользователям не нравится такая постановка вопроса, но сотрудники ИТ-службы должны знать об этом».
В конце концов эффект от данных реального времени определяется тем, для чего они используются и тем, насколько эффективен процесс, который они обслуживают. «Я не думаю, что само по себе стремление создать на предприятии среду реального времени чревато какими-то опасностями, — рассуждает Смит из Delta Apparel. — Но вполне может произойти такое: вы с легкостью вкладываете массу денег в строительство воздушных замков и потом понимаете, что информационные перегрузки слишком велики.
Не все люди отдают себе отчет в том, какое влияние на работу организации оказывает информация реального времени».
Thomas Wailgum. More. CIO Magazine. 15 November 2006
На подходе — новые данные!
По мере того как компании собирают все более внушительные объемы данных и возрастает спрос бизнеса на сведения реального времени, растет и спрос на доступ к такой информации. По словам Джо Томаса, главы нового отдела по работе с потенциальными клиентами фирмы Capgemini, в настоящее время в среднестатистической организации доступ к поступающим в реальном времени данным имеют менее 15% сотрудников. Однако потребности развивающейся аналитической экономики таковы, что доступ к информации реального времени и средства для ее обработки придется предоставлять по меньшей мере 70% сотрудников компаний.
Нигде эта проблема не вызывает большей озабоченности, чем на предприятиях, использующих технологии RFID. «Эти технологии открывают большие перспективы, но в то же время они чреваты серьезными опасностями — рассказывает Кевин Пул, руководитель консалтинговой службы компании Capgemini. —Если реализовывать их правильно, пользователи будут своевременно получать более детализированные и подробные данные, чем раньше. Если же при этом будут допускаться ошибки, объемы поступающих данных увеличатся в десять, а то и в сто раз и возникнет опасность информационных перегрузок». Пул считает, что ИТ-директора должны строить свои системы так, чтобы иметь возможность управлять этими потоками поступающих в реальном времени данных, а также применять бизнес-правила для облегчения управления данными и осмысления их.
Хау Ли, профессор бизнес-школы при Стэнфордском университете, специализирующийся на операциях, информации и технологии, сравнивает распространение RFID-технологий с «золотой лихорадкой». «Вдруг вы замечаете, что имеется огромный объем информации, — поясняет он. — А когда людей захлестывает волна золотой лихорадки, им требуются особые инструменты и навыки, чтобы просеивать породу и находить золотые самородки: ведь 90% найденного не представляет никакого интереса».
Пробиваясь сквозь туман
Как полагает Дэвид Уильямс, вице-президент по управлению операциями в сфере ИТ в Gartner, курирующий исследования, существует новый класс приложений для управления в сфере ИТ (Уильямс называет их «самообучаемыми технологиями»), которые способны аккумулировать и синтезировать данные реального времени, коррелировать их со сведениями, полученными в прошлом и давать компаниям возможность предвидеть потенциальные проблемы — скажем, критически важную проблему с сетью для Web-сайта организации, специализирующейся на розничной торговле. «Эта технология в состоянии понять, что именно важно для вашей компании», — уточняет Уильямс. По его словам, есть три поставщика, предлагающие потребителям достойные внимания продукты.
Integrien. Представители этой компании утверждают, что разработанный ими продукт Alive с помощью технологии, именуемой ими «управлением целостностью» (integrity management) идентифицирует, прогнозирует и устраняет бизнес-проблемы в сфере ИТ на базе целостных представлений и осуществляемого в реальном времени анализа ИТ-инфраструктуры.
Netuitive. По словам представителей Netuitive, разработанный фирмой продукт устраняет необходимость в трудоемкой и чреватой ошибками ручной настройке данных исходной производительности и пороговых значений. Программа способна уяснить нормальные операционные характеристики компании. Она постоянно коррелирует и анализирует данные, поступающие от всех систем, серверов и процессов, а также адаптирует себя к ним — и все это в реальном времени.
ProactiveNet. Компания утверждает, что ее решения Business Services Management помогают составить более точное представление о характеристиках и доступности ИТ-служб, а также о том, какое влияние инфраструктура оказывает на приложения и процессы, являющиеся «мотором» бизнеса. Вооруженные этим более глубоким пониманием компании могут с большей эффективностью нацеливать ИТ-системы не на решение последних по времени проблем, а на совершенствование наиболее важных с точки зрения успеха всего бизнеса процессов.