В последнее время стираются грани между программными продуктами, средой исполнения и инфраструктурой. На наших глазах зарождаются новые направления индустрии ИТ – Blockchain, Data Mining, Deep Learning, IoT, AI, BI. Эксперты в области информационного менеджмента обращают внимание на то, что включение новых технологий и парадигм в ECM-решения выводит ценность информации на качественно новый уровень. Корпоративный контент становится активом организации, способным повысить эффективность и управляемость бизнесом. Какими возможностями и инструментами располагают предприятия, для того чтобы обеспечить интеграцию систем СЭД/ECM со средствами коллективной работы и инструментами BI?
Начнем с определений
Термин «средства коллективной работы» можно трактовать довольно широко. Лист бумаги – это средство коллективной работы? А лист бумаги и карандаш? А стопка бумаги, коробка с карандашами и набор ластиков? Последнее уж наверняка. В данном случае нас интересуют средства коллективной работы, которые переведены в цифру и относятся к разряду информационных систем.
Такие инструменты позволяют решить две основные задачи: совместный доступ к информационному объекту и возможность коллективной работы с ним. Примером средств коллективной работы, обеспечивающих совместный доступ к документам, могут служить OneDrive или Google Drive. Возможность совместного редактирования документов обеспечивают, например, Office 365 и Google Docs. В широком смысле к средствам коллективной работы относятся также привычные органайзеры и почтовые системы, порталы и веб-доски, мессенджеры и социальные сети, различные облачные сервисы и офисные приложения.
Средства коллективной работы можно классифицировать по разным критериям: для личного пользования и корпоративные; локальные и облачные; ручные и автоматизированные. Для нас интерес представляют эти системы с точки зрения их использования в системах электронного документооборота и ЕСМ-системах вообще.
Современные технологии дают новый толчок развитию средств коллективной работы, расширяют их функциональность и область применения. Например, если для доступа к СЭД используются мобильные устройства, то из-за ограничений по размеру экрана и эргономике требуется особый формат взаимодействия с пользователем, не такой, как на рабочей станции. Это обстоятельство обусловило применение в автоматизации делопроизводства чат-ботов и электронных помощников. Если в средства коллективной работы добавить вычислительные возможности, то полученные в результате расчетов, производимых многими участниками бизнес-процесса, большие данные необходимо дополнительно преобразовывать в структурированную информацию, которую можно использовать для анализа и принятия решений. Такого рода задачи решают информационные системы другого класса – Business Intelligence (BI).
Можно ли скрестить ежа и ужа?
Исторически системы BI выросли из транзакционных систем планирования ресурсов предприятия (ERP), а средства коллективной работы – из персональных информационных менеджеров (PIM).
Можно ли совместить системы коллективной работы и BI в едином ЕСМ-продукте? Думаю, можно. Такая интеграция находится в русле развития современных ИТ. Новые технологии позволяют работать с данными на более высоком, качественно новом уровне. Огромное количество ранее не востребованных или трудно собираемых и обрабатываемых данных становится ценным объектом для исследования, они обеспечивают новые возможности взаимодействия с информационным объектом, позволяют изучать его под новыми углами. Например, популярная система хранения и обработки больших данных Hadoop служит источником данных для большого количества современных BI-систем. Ценность информации определяется не количеством собранных экзабайт неструктурированной информации, а способностью найти в этом огромном объеме определенные паттерны, закономерности, корреляции и в разумные сроки сделать на их основе определенные выводы и прогнозы.
Что представляет собой объединение средств коллективной работы и BI в рамках ЕСМ- системы? Приведем несколько функциональных сценариев.
Предиктивная аналитика
На основании накопленной структурированной и неструктурированной информации создается механизм для анализа и принятия решений. Он предусматривает следующие шаги: исследование контента, извлечение (data mining) и анализ данных, применение алгоритмов выбора оптимального решения. В частности, анализируется история взаимоотношений с контрагентом и в ручном или автоматизированном режиме выносится решение о заключении с ним договора из набора предложенных вариантов.
Глубокая отчетность
Система отчетности строится на основе обработки неструктурированной информации. Например, отслеживается, что при согласовании документа определенный сотрудник вносит большое количество правок, которые затем чаще всего отклоняются. Можно также установить количество заимствований в авторском документе, юридическую чистоту и риски сделки и т. п.
Обогащение данных
Массив структурированных данных обогащается информацией из неструктурированных источников. Далеко не все данные хранятся в структурированном, как в ERP, удобном для дальнейшего использования виде. Около 80% информации, если не больше, – неструктурированный контент. Если структурированные данные дополнить этим огромным слоем информации, возможности аналитических систем можно существенно расширить.
Интеллектуальный поиск
Организация одновременного поиска в структурированной и неструктурированной области данных, построение связей и зависимостей, приведение полученных данных к единой структуре, построение отчетов по результатам поиска.
Почему это не применялось раньше?
Потому что ценность корпоративной и управленческой информации только начинает осознаваться в полной мере. Неслучайно российское представительство во всемирной Ассоциации по вопросам управления информацией и изображениями (AIIM), основанной в 1943 г., появилось лишь в 2015 г. На мой взгляд, первыми перспективы использования и ценность информации осознали федеральные и региональные органы власти, став передовиками в области цифровой трансформации своей деятельности. И на это есть несколько причин.
- Драйвером любой трансформации бизнеса или госуправления служит ожидаемый экономический эффект. Чем он очевиднее в обозримой перспективе, тем активнее идет цифровая трансформация. Яркий пример тому – Федеральная налоговая служба, где за счет автоматизации, по словам руководителя ФНС Михаила Мишустина, за последние пять лет сбор налогов и доходов во все уровни бюджета увеличился на 68%. Этот рост продолжится в том числе за счет разрабатываемой системы учета доходов так называемых самозанятых категорий граждан. В информационной системе будут анализироваться все накопленные ранее сведения о налогоплательщиках: начисленные и уплаченные налоги и сборы, банковские счета и транзакции, наличие движимого и недвижимого имущества и т. п. За короткий срок, буквально на наших глазах информационная система ФНС России превратилась из распределенной, сугубо транзакционной в централизованную систему, в которой агрегируются и хранятся огромные массивы информации из различных источников во всевозможных форматах. Наряду с транзакционным предусмотрены и аналитический сегмент, электронный архив налоговой информации, средства BI и Data Mining, интеграционная платформа и много других компонентов, использующих передовые технологии.
- Построение и эксплуатация инфраструктуры, которая способна хранить, обрабатывать и предоставлять в режиме высокой доступности огромные массивы данных, требует не менее значительных средств. На мой взгляд, лишь немногие крупные компании федерального масштаба могут позволить себе такие же, как у органов исполнительной власти, миллиардные бюджеты на ИТ.
- Еще одним фактором, определяющим корпоративный цифровой расклад в России, можно считать сложившуюся в стране культуру автоматизации и работы с информацией. Технологический ландшафт отечественных информационных систем определился еще до появления инструментов Data Mining и BI. Предприятия работают в первую очередь с транзакционными данными, а не с документами. Документарный подход, когда документ и извлекаемые из него данные рассматриваются как единая сущность, только формируется. Бум переоценки ценности извлекаемой из документов информации, которую она способна добавить бизнесу и госуправлению, у нас впереди. И одним из инструментов, который позволит сделать качественный скачок в автоматизации, станет конвергенция ECM и BI систем.
Любопытно, что отечественным ритейлерам, которые начали создавать свои корпоративные ИТ позже западных конкурентов, но на основе новейших технологий и парадигм, именно современная цифровая основа бизнеса помогла существенно нарастить капитализацию. Так, сеть «Магнит» некоторое время назад занимала пятое место в мировом рейтинге, обогнав крупнейшего европейского ритейлера Carrefour.
Может ли ECM + BI заменить ERP?
В обычном представлении BI-системы работают с транзакционными данными, которые поступают из учетных систем (ERP). А системы класса Enterprise Content Management отличаются тем, что используют неструктурированную информацию, содержащуюся в текстовом, графическом, иногда даже мультимедийном документарном формате. Таким образом, ECM-системы могут стать источником дополнительной информации и значительно обогатить сведения, получаемые из обычных транзакционных систем. Причем интерес представляют не только сведения из содержательной части документа, но и такие его свойства, как версия документа, перечень внесенных изменений, история движения документа по жизненному циклу, текущее состояние и история предыдущих статусов документа и многие другие.
Можно отметить, что транзакционные системы дают количественную оценку объекта автоматизации, ECM-системы – качественную, а симбиоз этих двух систем отражает полноценную, многогранную картину состояния объекта автоматизации. Поэтому нужно говорить не о замене одной системы другой, а об их взаимном дополнении, что расширяет область применения: это и маркетинг, и увеличение продаж, исследования рынка, оптимизация и совершенствование бизнес-процессов, повышение управляемости и точности прогнозирования бизнеса.
Однако интеграция ECM и BI сопряжена с рядом сложностей. Первая – экономического характера. Дело в том, что для полноценного объединения СЭД со средствами коллективной работы и инструментами BI необходимо проделать промежуточные инфраструктурные шаги: добавить облачное хранение для совместного доступа к контенту из любой точки; обеспечить доступ ко всему спектру функциональности системы с различных устройств, в том числе мобильных; внедрить инструменты искусственного интеллекта (AI), чтобы извлекать нужную информацию из массивов неструктурированных данных (Data Mining). Для этого требуется существенное увеличение ИТ-бюджета, к чему готовы далеко не все компании. Даже если вендор добавляет подобные инновационные технологии в свои информационные продукты, они порой остаются невостребованными из-за увеличения их стоимости. В России, где системы класса СЭД ассоциируются с вполне определенными процессами делопроизводства, многие не понимают, зачем платить за «фичи», которые выходят за рамки привычных функций СЭД.
Вторая сложность – технологическая. Безусловно, не каждый разработчик может позволить себе инвестировать в разработку собственных инструментов коллективной работы или BI. Поэтому возникает своего рода коллаборация из технологического стека разнородных систем: «движка» или платформы СЭД, офисных систем и средств коллективной работы, механизмов BI и структуры хранения данных. Связать получающуюся сложную систему в единую гетерогенную среду и при этом не пожертвовать модульностью – достаточно сложная задача.
Есть еще требования регуляторов рынка. Так, изданное 4 августа 2015 г. Постановление Правительства РФ № 785 «О создании правительственной комиссии по импортозамещению» регулирует использование органами федеральной исполнительной власти приобретение программного обеспечения, преимущество отдано отечественным продуктам. Для корпоративного сегмента действует другой фактор – санкционные риски. Если на частный бизнес импортозаместительный императив не распространяется, то от секторальных или персональных санкций крупные корпорации, ориентированные на западный рынок, не застрахованы, поэтому они тоже вынуждены развивать свои корпоративные ИТ в парадигме импортозамещения.
***
Конвергентность и омниканальность – основные тренды, в соответствии с которыми развивается современная отрасль ИТ. Лидеры разработки софта, в том числе ведущие вендоры ECM-систем, следуют этим трендам и расширяют функциональность своих продуктов за счет использования новых технологий: мобильных и облачных сервисов, роботов и чат-ботов, средств коллективной работы и BI, искусственного интеллекта и «умного» поиска. Мы наблюдаем, как стираются грани между программными продуктами, средой исполнения и инфраструктурой. На наших глазах зарождаются и развиваются такие новые направления индустрии ИТ, как Blockchain, Data Mining, Deep Learning, IoT, AI, BI.
Но меня как специалиста в области информационного менеджмента больше всего вдохновляет тот факт, что включение новых технологий и парадигм в ECM-решения выводит ценность информации на качественно новый уровень. Именно корпоративный контент становится особо ценным активом организации, который повышает эффективность и управляемость бизнесом, культуру работы с информацией. Надо только научиться им управлять.
