ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ И ЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В УПРАВЛЕНИИ ОРГАНИЗАЦИЕЙ И БИЗНЕСОМ

Цифровая трансформация общества и технологий

В середине 1970-х гг. все чаще стал использоваться термин «информационная экономика». Этот термин, как принято считать, ввел в 1976 г. сотрудник Стэнфордского центра междисциплинарных исследований Марк Порат, который именно так назвал свое исследование[1].

Информационная экономика (ИЭ) — это уклад общественного хозяйства, в котором главным производительным ресурсом становится нематериальный актив — данные, информация и знания. В связи с этим большая часть активной рабочей силы занимается производством или поиском, обработкой, анализом, накоплением, хранением и распространением. Информационная экономика стала закономерным результатом научно-технического и социального прогресса. Специалисты выделяют следующие стадии информационной экономики:

  • • постепенное проникновение ИТ во все области экономической и социальной деятельности;
  • • массовое внедрение ИТ в научно-технические и производственные процессы;
  • • быстрое развитие систем стандартизации в области ИТ;
  • • повышение эффективности и производительности в области производства и использования информационных технологий и информации над другими отраслями;
  • • постепенный переход к преобладающему производству и использованию знаний и информации.

Таким образом, информационную экономику в настоящее время следует рассматривать как важнейшую и неотъемлемую часть постиндустриальной экономики. Именно информационная экономика способствовала перерождению индустриальной экономики в постиндустриальную. Информационная экономика базируется на технологическом укладе, инфраструктуру которого составляют глобальные экономические, энергетические и экологические системы, интернет, компьютерные вычислительные, информационные и телекоммуникационные сети широкого профиля. Отсюда следует, что начальный период развития информационной экономики можно рассматривать как период технологизации, который включает в себя создание новых технологий и систем для всемерного использования данных и информации, производство специального оборудования для обработки данных, информационную деятельность в целях планирования, изготовления и реализации товаров и услуг. В свою очередь, технологизация общества, позволившая эффективно автоматизировать управленческие, производственные и информационные процессы, не только обеспечила потребности информационного общества в товарах и услугах, включая информационные, но и подготовила общество и экономику к переходу на новую ступень цифровую трансформацию {цифровизацию), основанную на использовании цифровых технологий во всех областях экономической, социальной и культурной деятельности общества.

  • 0 важности и необходимости формирования цифровой экономики в июле 2017 г. говорил президент РФ В. В. Путин на заседании Совета по стратегическому развитию и приоритетным проектам: «Цифровая экономика это не отдельная отрасль, по сути это уклад жизни, новая основа для развития системы государственного управления, экономики, бизнеса, социальной сферы, всего общества. Формирование цифровой экономики это вопрос национальной безопасности и независимости России, конкуренции отечественных компаний»[2]. В соответствии с указанием президента Правительство РФ разработало, представило Государственной думе и утвердило распоряжением от 28 июля 2017 г. № 1632-р Программу «Цифровая экономика Российской Федерации», которая содержит следующие основные направления для реализации:
    • • цифровое и информационное регулирование;
    • • информационная инфраструктура;
    • • технические и технологические исследования и разработки;
    • • система цифрового управления;
    • • кадры и образование в ИТ-области;
    • • информационная безопасность;
    • • государственное управление;
    • • «умный город» и «цифровое» здравоохранение.

Согласно Программе, уже в 2018—2019 гг. должны быть приняты законы, регулирующие использование технологий интернета вещей (Internet of Things), распределенного и безопасного хранения информации на основе блокчейн-технологии (Block Chain) и больших данных (Big Data), а также развертывание информационно-коммуникационных сетей пятого поколения.

Цифровая экономика, основанная на применении суперкомпьютерных технологий, обработке больших данных в режиме реального времени и повсеместного использования достижений в области интернета вещей, предполагает существенные изменения практически во всех сферах жизни государства, общества и бизнеса. В соответствии с этим для самой цифровой экономики нужна соответствующая система управления, которая поможет оперативно отвечать на вызовы быстро изменяющегося мира.

Цифровая экономика и цифровая трансформация (Digital Transformation — DT) — сложные концептуальные, методологические и технико-технологические понятия, связанные с понятием цифровой зрелости, которую можно представить в виде двух взаимосвязанных параметров: цифровой активности и активности управления трансформацией. К цифровой активности относятся вложения в технологические проекты, которые должны менять стиль и методы работы компании: бизнес-модели, способы взаимодействия с клиентами, внутренние процессы.

В настоящее время активные компании инвестируют заметные средства в перспективные цифровые проекты в самых разных отраслях. Однако во многом эти инвестиции до сих не скоординированы, а иногда дублируют друг друга. Второй параметр связан с созданием управленческих возможностей, необходимых для стимуляции изменений. Сюда можно отнести видение желаемого результата, моделей управления и вовлечения пользователей для реализации заданного курса, отлаженных процессов взаимодействия IT и бизнес-подразделений для внедрения цифровых технологических изменений. Необходимо, чтобы отдельные элементы трансформационной активности работали совместно —при помощи направленного «вниз» управленческого потока и цифровых инноваций, идущих во встречном направлении. Режим непрерывной цифровой трансформации будет полноценным и эффективным, если он поддерживается согласованной деятельностью по указанным выше параметрам цифровой зрелости. Очень важно, чтобы как бизнес-руководители, так и пользователи имели ясное представление о том, чего они хотят добиться в ходе цифровой трансформации.

Суммируя сказанное выше, можно дать следующее определение понятию «цифровая трансформация»: это масштабная трансформация общества, экономики и бизнеса на основе цифровых моделей и технологий, затрагивающая весь спектр функций предприятия от автоматизации управления и производства до продаж и маркетинга, влияющая как на изменение операционных моделей, так и на инфраструктуру предприятия, и протекающая под действием основных вызовов: быстрого изменения запросов пользователей, усиления конкуренции и развития технологий. Цифровая трансформация — это не только использование новых мобильных цифровых технологий, но и обязательный процесс перехода организации к новым способам мышления и работы. Такая трансформация включает в себя изменения в стиле руководства, системе поощрения инноваций и в принятии новых бизнес-моделей для улучшения работы сотрудников организации, ее клиентов, поставщиков и партнеров.

В 2016 г. аналитики IDC (International Data Corporation) опубликовали исследование, в котором говорится, что глобальные затраты на технологии цифровой трансформации будут ежегодно расти на 16,8% и в 2019 г. достигнут 2,1 трлн долл. Использование цифровых технологий может в 2020 г. добавить 1,36 трлн долл, к ВВП ведущих мировых экономик. Отсюда можно сделать вывод, что в обозримом будущем цифровая трансформация будет основополагающим положительным трендом развития ИТ-области.

Отметим, что во многих аспектах цифровая трансформация базируется на широком использовании огромного количества разнообразной неструктурированной, частично-структурированной и структурированной информации, называемой «большие данные», на соответствующих концепциях и методах ее обработки.

Составляющие цифровой трансформации, основанные на использовании соответствующих разделов знаний

Рис. 21.1. Составляющие цифровой трансформации, основанные на использовании соответствующих разделов знаний

На рис. 21.1 показана схема взаимодействия различных областей современных знаний, составляющих методологическую и техникотехнологическую основу цифровой трансформации. На схеме приняты следующие обозначения: большие данные (Big Data), цифровая трансформация (DT — Digital Transformation), хранилища данных

(DW — Data Warehouse), «озера» данных (FBDL — Federation Business Data Lake), совокупность знаний и технологий <Наноструктурные Био- информационные Информационные Когнитивные Социокультурные > (NBICS — Nano, BIO, Info, Cogn, Socio), интернет вещей (ЮТ — Internet of Things), мультиагентные системы (MAS — Multiagent System), мониторинговые системы на базе мультиагентных технологий (MMS — Multiagent Monitoring Systems), робототехнические системы (RTS — Robot-Technical System), интеллектуальные системы (BI — Business Intelligence), системы искусственного интеллекта (AI — Artificial Intelligence), нейросети (NN — Neuro Net), машинное обучение (ML — Machine Learning), глубокое обучение (DL — Deep Learning), виртуальная реальность (VR — Virtual Reality).

Каждый из этих разделов является отдельной обширной областью знаний, но в совокупности и во взаимодействии они составляют базовую основу для развития методов и технологий цифровой трансформации (рис. 21.2).

Технологии цифровой трансформации

Рис. 21.2. Технологии цифровой трансформации

Каким образом можно судить об уровне цифровой зрелости высокотехнологичного предприятия? По аналогии с известной пятиуровневой моделью СММ (Capability Maturity Model) оценки уровня зрелости компании, разрабатывающей программные продукты1, можно построить соответствующую модель оценки уровня цифровой зрелости, состоящей из шести уровней оценки.

  • 1. Начальный (Initial — Business as usual). Организации работают по сложившимся методикам, информационные технологии используются в силу необходимости для поддержки бизнес-модели, взаимодействия с клиентами, процессов, метрик, сопровождения продукта.
  • 2. Определенный (Defined — Present and active). Проводятся активные поиски и эксперименты использования новых технологий, повышается цифровая грамотность и креативность с целью повысить эффективность бизнес-процессов и усилить точки взаимодействия с клиентом по всей организации.
  • 3. Формализованный (Formalized). Накопленный опыт позволяет в полной мере применять системный подход при оценке соответствия ИТ-архитектуры бизнес-целям организации и ставить реальные задачи для построения соответствующей ИТ-инфраструктуры с использованием цифровых методов и технологий. В результате появляются «агенты перемен», которые поддерживают новые ресурсы и технологии.
  • 4. Стратегический (Strategic). В компании появляются рабочие отделы или департаменты (крупные компании), в задачу которых входит формирование и реализация цифровых преобразований деятельности организации в целом. Создаются аналитические и исследовательские группы для проведения систематических научных исследований. Результаты способствуют новым стратегическим планам цифровой трансформации и планированию новых инвестиций в перспективные ИТ-направления.
  • 5. Конвергированный (Converged). Команда цифровой трансформации формирует для руководства стратегию и операционную модель, основанные на бизнес- и клиентоориентированных целях. Инфраструктура организации и в первую очередь ИТ-инфраструктура принимает новую форму в виде совокупности знаний, моделей, ролей, бизнес-процессов и систем для поддержки трансформации.
  • 6. Инновационный адаптивный (Innovative and adaptive). Цифровая трансформация становится неотъемлемой частью бизнеса, когда высшие руководители признают неизбежность постоянных изменений. Формируется новая цифровая экосистема для выявления и апробации новых технологий и тенденций рынка в пилотных проектах с последующим масштабированием для переноса в новые бизнес-стратегии.

На рис. 21.3 показана совокупность концепций и подходов, на основании которых можно построить своеобразную «дорожную карту» (Road Мар) для эффективного повышения цифровой зрелости организации[3] [4].

Аналитики известной консалтинговой компании Accenture (ведущая международная компания в области стратегии цифровой трансформации бизнеса) предложили комплексный критерий оценки влияния цифровой трансформации на бизнес, для чего ввели коэффициент цифровой плотности (Digital Density Index — DDI).

Концепции и подходы для реализации аспектов цифровой

Рис. 21.3. Концепции и подходы для реализации аспектов цифровой

трансформации

Исследование, проведенное совместно с Oxford Economics (подразделение Оксфордского университета), подтвердило связь между применением цифровых технологий и ростом внутреннего валового продукта (ВВП). Этот коэффициент отражает степень внедрения цифровых технологий, навыков работы с ними, а также нормативно-правовой базы, необходимой для реализации экономического потенциала страны на основе новых цифровых технологий. Индекс включает более 50 показателей, сгруппированных по четырем областям:

  • Создание рынков — в какой мере с помощью цифровых технологий формируются новые рынки (показатель определяется степенью активности применения цифровых технологий со стороны пользователей, предприятий и государства).
  • Привлечение цифровых ресурсов — насколько широко применяются цифровые технологии для привлечения и использования средств производства и финансов, а также обучения кадров для получения новых компетенций.
  • Управление предприятием — степень цифровой автоматизации технологических процессов предприятия, автоматизации планирования, управления трудовыми ресурсами, бизнес-процессами, а также уровнем расходов на внедрение инноваций и НИОКР.
  • Стимулирование — организационная гибкость предприятия, уровень использования коммуникаций в рабочих группах, отношение общества к повсеместному внедрению и использованию ИКТ, основанных на цифровых технологиях, уровень государственной поддержки процесса внедрения таких ИКТ.

Таким образом, возможна потенциальная оценка перспектив развития цифровой экономики на основе перечисленных показателей, включая ожидаемые расходы на научно-исследовательские разработки, облачные технологии, технологии больших данных, мобильность и интернет вещей.

Быстрое развитие в последней четверти XX в. технологий вообще и цифровых ИТ в частности породило целый конгломерат новых областей знаний и привело к появлению и развитию яркого «букета» новых подходов, концепций, технологий и инструментов, основанных на использовании больших данных. В данном случае мы имеем в виду область знаний и технологий NBICS. Первоначально эта область состояла из трех составляющих — нанотехнологии (Nano), биотехнологии (Bio) и информационные технологии (Info). В конце XX в. к ним добавились философско-познавательные и социальные технологии (Cogno и Socio). Эта область в начале XXI в. охватила практически всю деятельность в сфере информационной и социальной экономики и стала базовой основой для ее дальнейшего развития1 (рис. 21.4).

На рис. 21.5 показаны инновационные уровни технологического развития информационно-коммуникационных технологий и приоритетный вклад персоналий[5] [6].

За основу принята платформа техносоциокультуры (ТСК) XVII в., следующие уровни (деление на уровни достаточно условное, в качестве персоналий выбраны выдающиеся ученые, внесшие заметный вклад в становление и развитие ИКТ): А — С. Морзе, Ж.-Б. Фурье, Дж.- К. Максвелл; Б — Т. Эдисон, Н. Тесла, О. Хевисайд, А. С. Попов, Г. Найквист; В — А. Тьюринг, Дж. Фон Нейман, Н. Винер, В. А. Котельников,

A. H. Колмогоров, У. Шокли, Ж. И. Алферов; Г — К. Шеннон, Э. Витерби; Д — Р. Меткалф, Г. Мур; уровень Е отождествляется с началом цифровой цивилизации и социума «цифровых потребителей» XXI в., а также таких технологий, как e-marketing и e-buy, e-banking, e-learning и, наконец, e-government. Немного подробнее об уровне Г. Линия Г характеризует появление алгоритмических методов для кодирования и декодирования (кодеков) при построении систем связи для передачи информации, управления сетями, радио, телевидения и навигации. При этом скорость передачи сигнала зависит от физических свойств среды и каналов связи, но функционально не зависит от формы и вида информационного содержания (наборы двоичных символов, алфавитный текст, аудио-, видео-, комбинированный пакеты сообщений). Именно такие методы во многом способствовали появлению и развитию цифровых программируемых технологий, а создание цифровых сверхбольших интегральных микросхем (СБИС) привело к многоканальному цифровому телевидению, спутниковой связи, мобильному интернету и суперкомпьютерам.

Взаимосвязь областей  как пример конвергенции знаний и технологий

Рис. 21.4. Взаимосвязь областей как пример конвергенции знаний и технологий

Технологии NBICS продолжают развиваться в высоком темпе, особенно в областях Bio и Cogno, что может в достаточно обозримом будущем привести к созданию полноценного искусственного интеллекта и когнитивного виртуально-электронного разума. На самом деле можно сказать, искусственный интеллект — а точнее, множество таких «интеллектов» в различных областях деятельности человека — уже существует в цифровых облаках, распределенным в инфокогноком- муникационном пространстве мировой сети.

Инновационные уровни технологического развития информационно-коммуникационных технологий

Рис. 21.5. Инновационные уровни технологического развития информационно-коммуникационных технологий

В последней четверти XX в. стали интенсивно развиваться когнитивные и социально-когнитивные направления науки и технологий (Cogno + Socio) — осознание и структурно-функциональное познание умственных и чувственных возможностей человека и изучение на этой основе окружающего мира. Эти направления тесно связаны с успехами биологии, физиологии, психологии, социологии, информатики, математического, физического и социального моделирования[7] (рис. 21.6).

Связь когнитивных технологий с различными областями науки и практики

Рис. 21.6. Связь когнитивных технологий с различными областями науки и практики

Социальные методы и цифровые технологии направлены в первую очередь на решение важных социальных проблем, на формирование достойных условий жизни и развитие общества, общественных отношений, социальной структуры с целью обеспечения потребностей человека, создания условий для реализации его потенциальных способностей и интересов, с учетом одобренной обществом системы ценностей и взаимосвязи между общественным прогрессом и экономическим развитием стран, образующих различные социально-политические системы.

Развитие и конвергенция областей знаний и основанных на них технологий NBICS в сочетании с возможностями и средствами глобальной сети Интернет привело к появлению и развитию масштабных научно-производственных и социальных проектов в рамках нового направления, которое вначале было названо «интернет вещей», трансформировавшегося впоследствии в понятие «интернет всего» (Internet of All — IoA).

Интернет вещей как научно-практическая концепция появился в Массачусетском технологическом институте (Massachusetts Institute of Technology — MIT, USA). В 1999 г. в институте был создан Центр автоматической идентификации (Auto-ID Center), занимавшийся радиочастотной идентификацией (Radio Frequency IDentification — RFID) и новыми сенсорными технологиями. Центр координировал работу семи университетов, расположенных на четырех континентах. Именно здесь под руководством Кэвина Эштона была разработана концепция того, что получило название «интернет вещей». Концепция (в дение) объединила три области — ориентация на вещи, ориентации на интернет и ориентация на семантику[8] (рис. 21.7).

Невозможно точно указать момент этого события, настолько масштабным оно стало за короткое время. По данным консалтинговой компании Cisco IBSG (Internet Business Solutions Group), появление интернета вещей как работающей и измеримой сущности можно отнести к периоду, когда количество материальных и виртуальных объектов («вещей»), подключенных к интернету, впервые превысило число людей, пользующихся Всемирной паутиной. Это произошло в промежутке между 2008 и 2009 гг.

Интернет вещей — это новый этап развития интернета, технологий микроминиатюризации и суперкомпьютерных технологий, значительно расширяющий возможности автоматизированного сбора, анализа и распределения данных, которые можно превратить в жизненно важные информацию и знания. Однако сегодня, несмотря на огромные перспективы, интернет вещей пока состоит из слабо связанных между собою разрозненных сетей и проектов, которые развернуты для решения конкретных специфических задач. Например, в современных автомобилях или самолетах одновременно работают несколько сетей, собирающих данные с собственных датчиков: одна управляет работой двигателя, другая — системами навигации, третья поддерживает связь, четвертая — безопасность и т.д. В офисных и жилых зданиях также устанавливается множество сетей на физических датчиках для управления отоплением, вентиляцией, кондиционированием, телефонной связью, безопасностью, освещением (рис. 21.8).

Компоненты концепции интернета вещей

Рис. 21.7. Компоненты концепции интернета вещей

По мере развития технологий связи и микроминиатюризации датчиков такие и многие другие сети будут подключаться друг к другу и приобретать все более широкие системные и функциональные возможности в сфере аналитики, управления, мониторинга, безопасности, т.е. становиться все более адаптивными и интеллектуальными. Разные компании по всему миру уже реализуют такие перспективные проекты на основе систем измерительных датчиков и интеллектуальных встроенных систем (Intellectual Embedded System — IES), как «Умный дом» (см. рис. 21.8) и «Умный город» (рис. 21.9).

Концепция «Умный дом» на основе интернета вещей

Рис. 21.8. Концепция «Умный дом» на основе интернета вещей

Концепция «Умный город» на основе интернета вещей

Рис. 21.9. Концепция «Умный город» на основе интернета вещей

«Умные города» — это глобальный проект, который охватывает практически все аспекты городского коммунального хозяйства: безопасность, транспорт, электро- и водоснабжение, газовое хозяйство, мониторинг экологической ситуации и пр. Цель проекта — добиться эффективного предоставления различных коммунальных услуг с минимальными затратами. Проект содержит крупные организационные и научно-технические задачи: первая это построение инфраструктуры и ее оснащение необходимым количеством разнообразных физических датчиков, чтобы обеспечить сбор данных о работе городских систем в режиме реального времени, вторая — создание программных приложений, которые смогут правильно интерпретировать эти данные и на их основе предоставлять управленческим структурам и гражданам необходимую им информацию в удобном формате для принятия решений.

В ряде городов уже установлены системы контроля качества воды и управления сточными водами, передающие по интернету различную информацию — от уровня воды и степени ее загрязнения различными веществами и бактериями до засоров и повреждений водопровода. Одна из лучших систем управления движением транспорта создана в Сингапуре с помощью компании IBM: она осуществляет позиционирование автомобиля в системе координат, задаваемой спутниковой GPS-системой, выбор оптимального маршрута на основе мониторинга движения, снятие показаний со светофоров и видеокамер.

В больших американских городах (Нью-Йорк, Сан-Франциско, Лос- Анджелес) функционирует «Городская централизованная навигация для водителей». Она подсказывает водителям оптимальный маршрут с учетом пробок, умеет находить свободные места для парковки, уведомлять, когда занятые места освободятся и в течение какого промежутка времени останутся свободными с вероятностью свыше 90%. Для этого используется видеодатчики на парковочных местах, которые передают информацию в режиме реального времени. На основе собираемой информации об особенностях персонального стиля вождения водителя система может подобрать ему место для парковки, обеспечивающее достаточно пространства для маневра. В Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Новосибирске действуют централизованные системы заказа такси через интернет, при этом время ожидания сокращается до нескольких минут.

Особую роль в интернете вещей играют средства измерения, обеспечивающие преобразование сведений о внешней среде в машиночитаемые данные для наполнения вычислительных систем значимой информацией. Здесь используется широкий класс средств измерения от элементарных датчиков (температуры, давления, скорости ветра, освещенности, вибрации) и приборов учета потребления (различные «интеллектуальные» счетчики) до сложных интегрированных измерительных систем (измерение плотности потоков транспорта, отождествления образов). В рамках концепции интернета вещей принципиальным моментом является объединение средств измерения в адаптивные сети (беспроводные сети на датчиках реального времени, измерительные комплексы), за счет чего возможно построение систем межкомпьютерного и межсетевого взаимодействия.

По определению технология интернета вещей должна в максимальной степени обеспечить совместимость разнородных (гетерогенных) систем и ресурсов, включая поставщиков и потребителей информации, сервисы, программное обеспечение, «умные» вещи и устройства. При этом устройства или даже отдельные узлы должны иметь возможность по заданной схеме или самостоятельно (мультиагентные системы, о которых будет сказано ниже) образовывать сети, связывающие их напрямую, или собираться вместе в некоторые «суперузлы». По возможности должна быть обеспечена максимальная децентрализация, причем не просто в виде некоей распределенной интеллектуальной системы, а с возможностью перемещения этого «интеллекта» ближе к источнику больших данных. Чтобы реализовать подобную, еще не вполне понятную сегодня функциональность, во главу угла архитектуры должна быть положена семантическая совместимость — возможность компьютерных систем обмениваться смыслом передаваемых сообщений с однозначным его пониманием вне зависимости от форм представления данных.

Для беспроводной передачи данных особо важную роль в построении интернета вещей играют такие качества, как эффективность в условиях достаточно низких скоростей передачи данных от физических датчиков или устройств, безопасность, отказоустойчивость, возможность обучения и самоорганизации (адаптивность). Таким образом, технологии, используемые в интернете вещей, становятся объектами стандартизации. С этой точки зрения интерес представляет международный стандарт IEEE 802.15.4, определяющий «физический слой и управление доступом для организации энергоэффективных персональных сетей». Этот стандарт является также основой для сетевых протоколов верхнего уровня — таких, как ZigBee, WirelessHart, MiWi, 6L0WPAN, LPWAN и др.

Среди проводных технологий важную роль играют технологии построения сетей передачи данных по линиям электропередач — это так называемые решения PLC (Power Line Communication), так как многие физические устройства и обеспечивающие их работу приложения имеют доступ к электросетям (торговые автоматы, банкоматы, интеллектуальные счетчики, контроллеры систем освещения и газоснабжения изначально подключены к сети электроснабжения).

Международный открытый протокол 6L0WPAN (IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks), реализующий слой IPv6 как над слоями беспроводных персональных сетей, базирующихся на стандарте IEEE

802.15.4, так и над PLC, является особо важным для развития интернета вещей. Этот протокол ориентируется на программно-аппаратные приложения, которые требуют беспроводного подключения к интернету с низкой скоростью передачи данных для устройств с ограниченными возможностями производительности и мощности — например, при разработке систем автоматизации управления различными бытовыми и техническими устройствами дома, офиса, производства, логистики, торговли, образовательных учреждений и т.д. Подключение к интернету мониторинговых и управляющих сетей предоставляет новые возможности для эффективного управления такими сетями.

Интернет вещей уже соединяет реальный и виртуальный миры: виртуальные образы вещей дополнят реальный мир с помощью образов, которые они станут транслировать в сеть — виртуальная реальность, — а сами вещи обретут способность принимать и передавать информацию, взаимодействуя со своими «виртуальными отражениями». Дальнейшее развитие искусственного интеллекта и методов анализа больших данных приведет к тому, что многие решения, определяющие «жизнь» вещей (подключение, настройка, адаптация, эксплуатация, утилизация), будут приниматься без участия человека. Какая-то часть вещей обретет встроенный интеллект (Embedded Intelligence — El), что позволит им приспосабливаться к окружающей среде, изменяя свои свойства. Они смогут находить другие «вещи» (устройства и системы) по заданным параметрам, налаживать с ними связь и взаимодействие. Таким образом, объекты интернета вещей будут обладать возможностью самонастройки и самоконфигурации для решения конкретных задач.

В разработке систем для реализации концепции интернета вещей можно выделить четыре уровня задач: идентификация объектов, которые можно использовать в «умных» системах, системы обслуживания индивидуальных потребителей («Умный дом»), удовлетворение потребностей определенного сообщества людей («Умный город»), планетарный уровень («Умная Земля»). К глобальным проектам в масштабе Земли можно отнести такие инициативы и проекты, как Cisco Planetary Skin («Умная “кожа” планеты»), Smart Grid («Умные сети»), HP CeNSE (Central Nervous System for the Earth — Центральная «нервная система» Земли), Smart Dust («Умная пыль»), которые смогут подключить к интернету миллиарды дешевых датчиков с автономным питанием и тысячи мониторинговых, измерительных, обрабатывающих и анализирующих систем. Компания Cisco предложила, например, концепцию облачной технологии для интернета вещей, названную «туманными вычислениями» (Fog Computing — FC). Архитектура FC имеет три уровня — «земной», промежуточный и «облачный». На нижнем — «земле» — располагаются миллиарды «вещей», требующих управления и взаимодействия, на верхнем — «облачные» центры обработки данных (ЦОДы), предоставляющие ресурсы для трудоемких вычислений. Между ними находится «туман» — десятки тысяч географически распределенных мелких управляющих ЦОД. Разработка этой технологии требует решения сложнейших задач, связанных с созданием соответствующих вычислительных платформ, управлением и обработкой огромных массивов больших данных (рис. 21.10).

Технико-технологическая база для цифровой трансформации

Рис. 21.10. Технико-технологическая база для цифровой трансформации

Что можно ожидать от реализации возможностей цифровой трансформации? Прежде всего:

  • • создание в цифровом пространстве общего цифрового рынка или общих цифровых рынков — с интеграцией в трансграничные рыночные процессы;
  • • запуск и реализация прорывных проектов по цифровой трансформации экономик государств — членов «клуба ЦТ»;
  • • кросс-отраслевая интеграция бизнес-процессов, формирование новых индустрий на цифровой основе;
  • • комплексное управление трансграничными рисками;
  • • развитие сетей и центров обеспечения цифровой трансформации экономики и развитие непроизводственной социокультурной сферы.

Таким образом, в настоящее время в рамках цифровой трансформации образуется сложный научно-практический и технико-технологический кластер, между компонентами которого происходит постоянная итерационная конвергенция, приводящая к лавинообразному появлению изобретений, инноваций, новых методов, технологий и продуктов практически во всех областях человеческой деятельности. Это и есть реальный путь перехода от концепции интернета вещей к концепции и реализации интернета всего.

В заключение параграфа отметим, что согласно многочисленным опросам и исследованиям, главным барьером на пути цифровой трансформации во многих странах — и прежде всего в России — является нехватка специалистов с надлежащими знаниями и отсутствие экономического и социального понимания необходимости трансформирования бизнеса на основе цифровых технологий. Цифровые технологии в сочетании с интегрированной информацией позволяют компаниям чутко реагировать на системные и локальные изменения внешней среды и получать мощный синергетический экономико-социальный эффект.

  • [1] Porat М. The Information Economy. Washington, 1977.
  • [2] В. В. Путин. Формирование цифровой экономики — это вопрос национальнойбезопасности РФ. URL: http://tass.ru/ekonomika/4389411
  • [3] Кияев В. И. Стандартизация, метрология и качество разработки программного обеспечения и информационных технологий : монография. СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2016.
  • [4] Коптелов А. К. Цифровая трансформация: российская специфика. URL: http://koptelov.info/digital-transformation/
  • [5] Кричевский Г. Е. Введение в NBICS-технологии. URL: http://rusnor.org/pubs/library/13847.htm
  • [6] Александров В. В. Инфокоммуникация: конвергенция технологий NBICS // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2012. Т. 10. № 5.
  • [7] Кричевский Г. Е. Введение в NBICS-технологии. URL: http://rusnor.org/pubs/library/
  • [8] Черняк Л. Интернет вещей: новые вызовы и новые технологии. Открытые системы.2013. № 4.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >