Сочинение на тему почему я принял решение о трудоустройстве в таможенные органы

Почему ритейл готов вкладываться в собственную разработку и больше не доверяет рынку

22.11.2021, 08:17 Мск

Побочный эффект цифровой трансформации

Цифровая трансформация и лозунги о независимости, свободе, скорости могут привести к неожиданному эффекту. С этим столкнулась такая крупная сеть, как Х5 Retail Group. «Регламенты больше не работают, — начал с громкого заявления Андрей Молчанский, директор по разработке Х5 Retail Group. — Пока мы их пишем, они устаревают на глазах, и после выпуска уже непригодны. Но даже если регламент заработал, нужно держать целую армию людей, которые будут контролировать его соблюдение. При этом лояльность разработчиков, тестировщиков и всех остальных ИТ-сотрудников падает. Наверное, это продиктовано особенностями нового поколения, с которым мы вынуждены работать».

Х5 Retail Group — это большая корпорация, которая просто не может предоставить каждой рабочей группе полную свободу действий. А команды, в свою очередь, очень хотят пользоваться ресурсами компании, но при этом оставаться максимально независимыми. Нужно искать компромисс, чтобы сохранить свободу agile-команд, не разрушив при этом компанию. Х5 решила позаимствовать идею у конструктора Lego, который дает возможность построить все, что угодно, но при этом имеет кучу инструкций по сборке нужных узлов. «Мы решили, что каждый этап производства, будь то DevOps или data mining, — это кубик Lego. Там все ходы и выходы нарисованы, описаны, и кубик можно комбинировать с другими», — объясняет спикер.

Была организована команда, которая собирала все эффектные ходы и практики, которые сложились в результате работы других групп. Все лучшее из собранного выписывалось и распространялось. Команды делятся своими наработками, и чтобы этот опыт не терялся, а тиражировался, создано что-то вроде отдельного ИТ-решения. Оно состоит из медиапортала с описанием всех передовых практик организации, цифровой модели производственных процессов, которая собирает цифровой след всех команд, формирует единый взгляд на их работу, и централизованного каталога корпоративного ПО, который позволяет быстро настраивать набор рабочих инструментов в соответствии с фреймфорком, но без ущерба для автономности. «Нам не надо навязывать этот инструмент командам, — подчеркивает Андрей Молчанский. — Если он удобен, то им начинают пользоваться «по любви».

Ориентация на интересы человека сегодня в тренде. При этом лояльность сотрудников падает, а скорость изменений в компании, равно как и конкуренция за персонал, — растет. HR-отделу становится все сложнее работать, он постоянно сталкивается с дефицитом квалифицированных ИТ-кадров и тратит время на адаптацию и интеграцию в компанию тех, кого все же удалось нанять. 89% руководителей испытывают трудности при найме сотрудников. Для заполнения вакансии требуется 45-53 дня, что на 12-18% выше среднего показателя по рынку. Один только Amazon нуждается в 27 000 ИТ-экспертов, а Cisco готова предлагать разработчикам не только переезд, но и приветственный бонус в 500 тыс. долларов. Почти все выступающие так или иначе упоминали: рынок ИТ-специалистов перегрет. Только за последний год в России спрос на программистов вырос на 72%. Именно поэтому многие ритейлеры заняты вопросами построения продуктовых команд.

Сами сотрудники вынуждены не отставать от запросов времени и наращивать свои цифровые компетенции непрерывно. «Средний «срок годности» навыка в современном рабочем мире меньше пяти лет. Каждый год нужно расти и улучшать компетенции», — утверждает Марина Максимова, HR-партнер трансформации, «Комус». Финансовые потери от нехватки цифровых и ИТ-навыков продолжают расти. В 2019 году компании уже потеряли $302 млрд из-за задержек, упущенных доходов и высоких расходов. Ожидается, что в 2022 году сумма таких потерь будет составлять $775 млрд.

Анализируй и монетизируй

В борьбе за скорость принятия решений ритейлеры обращаются к математике. Математические линейные алгоритмы помогают усовершенствовать планирование, что, в конечном итоге, повышает KPI как всей компании, так и отдельных подразделений (цепи поставок, производство, логистика, закупки, сбыт). «Старые методы планирования с помощью цепочки согласований — это долго и неэффективно, — считает Даниил Кондаков, эксперт направления оптимизационного планирования, GMCS. — Лучше скормить весь этот процесс математическим алгоритмам, и они найдут оптимальное решение, учтя сразу все уровни. Чтобы избежать многократных итераций, можно сразу заложить в план ограничения и производства, и логистики, и спроса с помощью одной информационной системы».

Оптимальный план всей цепочки поставок означает, среди прочего, повышение сервиса для розничной торговли, так как позволяет сразу подготовить мощности производства и логистики к потенциальному спросу.

Еще один инструмент современного ритейлера — это предиктивная аналитика, которая на основе анализа исторических данных позволяет строить планы и бюджеты реалистично, и находить для компании новые точки роста. «Большое количество входящих данных сейчас привело к тому, что вручную невозможно построить план, учитывающий все возможные факторы влияния на спрос», — отмечает Даниил Кондаков.

Предиктивная аналитика в ритейле

Сведения из ИТ-систем можно не только анализировать, но и монетизировать. Их уже не первый год называют «новой нефтью» для бизнеса. О том, как процесс монетизации проходит в «Леруа Мерлен», рассказал Владимир Урсу, руководитель направления по работе с данными. «Леруа Мерлен» разделена на структурные единицы — «домены». У каждой единицы есть свои ИТ-системы, за которые она отвечает. Все эти системы генерируют данные. Было принято решение собирать их в одном месте — в дата-домене. Этот домен тоже разделен, но уже на три части, и состоит из инфраструктуры для работы с данными, дата-менджмента и дата-акселератора. Последний как раз и отвечает за монетизацию и развитие экспертизы по работе с данными.

«Пользователями этих данных являются как бизнес в лице магазинов и других доменов компании, так и наша группа дата-акселератора», — поясняет докладчик. «Леруа Мерлен» извлекает деньги из информации тремя способами: делает отчеты, формирует и проверяет гипотезы, создает дата-продукты на основе алгоритмов машинного обучения, чтобы улучшать бизнес-экспертизу на местах. Последний путь — самый сложный. Дата-продукт — это алгоритм или модель, которая усиливает бизнес-экспертизу через рекомендации на основе данных для достижения KPI. Пример подобного продукта у ритейлера — персонифицированное товарное предложение для b2b-клиентов.

Проблема и решение с помощью дата-продукта

Что касается отчетов и проверки гипотез, Владимир Урсу привел пример проект этого года — дата-аудит кухонь. Проблема состояла в том, что когда компания пыталась улучшить клиентский опыт покупателей, приобретающих кухни, это делалось без учета данных о конверсии: руководство просто прислушивалось к экспертам. Люди с опытом работы говорили: я думаю, что надо сделать так. Чтобы подойти к вопросу научно, был создан аналитический инструмент для расчета воронки продаж на уровне магазина, который начал показывать бизнесу конверсию клиентов на каждом этапе: от момента первых «смотрин» до момента установки кухни у покупателя дома. Как только начали появляться отчеты, появилась почва для создания гипотез о том, что же мешает кухне благополучно добраться до финиша.

Дата-аудит кухонь

«Мы поставили проверку гипотез на рельсы. Одно из последних ярких озарений было такое: оказывается, конверсия в покупку кухни в два раза выше у тех клиентов, которые предварительно заказывали у нас замеры. Мы подумали, что можно сделать замеры бесплатными или, например, брать за них деньги, но возвращать их, если покупатель решится на покупку», — делится опытом Владимир Урсу. Сейчас в компании появилась отдельная команда для проверки подобных гипотез.

Интеллект не справляется с чипсами

Работа с полками в торговых точках — давняя боль продуктовой розницы. Компания PepsiCo, которая производит не только газировку и соки, но и является одним из крупнейших производителей снеков, например, чипсов, столкнулась с тем, что даже автоматизация не может помочь сразу — слишком много чисто технических сложностей.

«Какие вызовы стоят перед производителями, когда мы работаем с крупными торговыми сетями, чтобы обеспечить присутствие товаров на полке? Во-первых, нужно обеспечить соблюдение контрактов и соответствие нашим стандартам полки. Во-вторых, приходится поддерживать всю информацию по контрактам и требования в актуальном состоянии, при том, что договоров много и они очень индивидуальны для каждой сети. В-третьих, у нас больше 10 тыс. полевых сотрудников, которые посещают торговые точки, и нужно, чтобы все они соблюдали стандарты», — перечисляет Михаил Платонов, старший ИТ-директор, PepsiCo.

Еще несколько лет назад единственным ответом на все эти вызовы было проведение аудитов силами независимых организаций. Вся отчетность делалась вручную через бумажные формы, сведения из которых потом вводились в информационные системы. В 2017 году, чтобы справиться с ситуацией эффективно, было решено обратиться к технологиям распознавания.

Оказалось, что распознать продукты (SKU) намного сложнее, чем человеческое лицо. Газировка с одной и той же этикеткой отличается литражом, упаковки чипсов никогда не славились ровностью и гладкостью, наоборот, они страшно мятые, то есть вид упаковки искажен. Все это создавало проблемы для камеры телефона, и система распознавания не работала корректно. «С этими вызовами нам помогли справиться партнеры. Сейчас точность распознавания составляет 95%. Такого результата мы смогли достигнуть далеко не сразу, пришлось хорошо потрудиться над обучением нейронных сетей и поработать с мастер-данными», — подчеркнул спикер и, по совместительству, модератор секции ритейла.

Подобный результат позволил перевести пилотный проект в промышленную эксплуатацию.

Распознавание полки. Этапы развертывания проекта

Некоторые процессы не просто можно, но даже нужно доверить невидимым роботам — тем, что автоматизируют процессы. По мнению Ильи Садовенко, директора по информационным технологиям, Mary Kay Europe, программные роботы (RPA) нужны там, где модификация существующих платформ нецелесообразна или невозможна. Для роботизации подходит практически любой повторяющийся процесс, связанный с использованием информации: ввод и обработка данных, работа с внешними системами через веб-интерфейс или API, генерация и рассылка отчетов, распознавание и классификация печатных документов, наконец, повторение рутинных операций пользователя в приложении.

Воронка отбора процессов, пригодных для RPA

Илья Садовенко отметил и еще один, совсем неочевидный процесс, который тоже можно передать RPA — это процесс нерегулярный. «Они наиболее просты для реализации, по крайней мере, об этом говорит наш опыт. Такие процессы хорошо тиражируются и могут быть адаптированы к другому типу операции, легко переносятся из филиала в филиал. Если у вас случилась какая-то ошибка или массовая отмена, то несложно при подобном же, но другом случае, применить уже налаженную автоматизацию. Идея заключается в том, что небольшими усилиями можно создать решение, которое избавит компанию от траты тысячи человеко-часов», — объясняет он и сразу же приводит пример из жизни Mary Kay.

Компании в 2020 году в связи с карантинами пришлось возвращать деньги за билеты на мероприятие для партнеров-консультантов, которое они периодически устраивают. Процесс возврата во всех организациях обставляется кучей сложностей. Вернуть деньги покупателю можно, но это делается вручную. Если же речь идет о возврате всех билетов, а их несколько десятков тысяч, то масштаб катастрофы понятен. «Мы за несколько часов создали робота, который начал этим заниматься и все сделал быстро», — вспоминает Илья.

Своя рубашка ближе к телу

Острую тему поднял Владислав Юров, директор по цифровой трансформации, «Айкрафт». Он рассказал о том, почему крупные торговые сети предпочитают разрабатывать ИТ-решения самостоятельно. «Меня удивляет, насколько ущербен функционал готовых ERP-систем, причем из самого дорогого сегмента. А ценовая политика энтерпрайз-решений такова, что проще эти деньги потратить на то, чтобы утроить штат программистов, которые будут внедрять бесплатные системы. Разница потрясающая. Даже несмотря на перегретость кадрового ИТ-рынка, мы находим возможности, чтобы комплектовать штат, который может за сходные деньги и, главное, быстро, делать то, что отвечает требованиям компании», — говорит Владислав Юров.

Сначала у «Айкрафт» было ощущение, что они смогут купить готовую ERP, воспользоваться лучшими мировыми практиками и не думать о доработках. Оказалось, что для прогрессивных компаний подобные готовые решения готовыми не являются, это все равно полуфабрикат, нуждающийся в «докручивании». «При этом производители уверяют, что весь функционал уже есть и отражает мировой опыт. На деле он может устроить только самого невзыскательного пользователя. Потом еще приходится интегрировать несколько систем между собой, словом, затраты только растут», — говорит Владислав Юров.

В результате в «Айкрафт» решили поступить радикально и создать собственную систему на базе Odoo ERP. Бюджет внедрения первого этапа был сравним с годовыми расходами на старую систему: на лицензии и разработку, выполняемую силами подрядчика. Рыночные же системы ERP далеки от идеала потому, что ни один вендор еще не нашел ту бизнес-модель, которая позволила бы пользователю избежать самостоятельных изысканий. «Опыт Nokia показывает, что может случиться с поставшиком ERP, который сделает изумительный продукт. У Nokia были замечательные телефоны и документация, а где они теперь? Изменить этот рынок могут только сами заказчики, — уверен Владислав Юров. — Один из сценариев — коллективно стимулировать создание протокола взаимодействия между системами. Это позволило бы усилить рыночную конкуренцию и создало бы предпосылки для появления динамичных игроков, которые предоставляют прогрессивные решения. Проблема в том, что пока все предпочитают заниматься только насущными проблемами своего личного бизнеса».

Кооперироваться нужно везде, особенно там, где дело касается отношений провайдера и клиента. Одними документами тут не обойтись, приходится работать сообща. Подробности жизни крупного (топ-5) отечественного маркетплейса в мультиоблачном окружении раскрыл Максим Березин, директор по развитию бизнеса, «Крок. Облачные сервисы». По его словам, представление об облаке только как об услуге, которая регламентируется SLA, неверно. «Когда у вас крупный проект: 2 500 виртуальных машин, продакшн с пиковыми нагрузками и «черными пятницами», то на таком масштабе клиент быстро понимает, что голый SLA и базовые услуги — это слишком мало. Реальная жизнь гораздо сложнее и шире», — говорит Максим Березин.

Маркетплейс, искавший себе облачного провайдера, уже ушел от одного из них, так как нуждался именно в партнере: не просто исполнителе заявок, а технологическом советнике и эксперте, способном работать не просто в рамках SLA, но в контексте.

Что значит этот контекст? Свою мысль выступающий продемонстрировал на примере селедки. Казус возник в сети магазинов SPAR. Новый год на носу, и покупатель собирается сделать селедку под шубой. Он кладет в интернет-корзину все нужные товары и селедку — главный ингредиент. Курьер привозит пакет, основного продукта там нет. Весь рецепт насмарку, можно даже не начинать. Клиент смотрит в личный кабинет — селедки нет и там, она просто пропала. Он идет пешком в ближайший магазин конкурентов, докупает там рыбу, а в следующий раз уже не очень хочет возвращаться в интернет-магазин SPAR, потому что у того сложилась плохая репутация продавца, который может подвести в последний момент.

«Мы посмотрели: проблема не на нашей стороне, по SLA все в порядке, ищите у себя. Это стандартная фраза. Вот только мы так не работаем, — рассказывает Максим Березин. — Поэтому стали разбираться. На неделю отправили лучших сотрудников. Нашли. Оказалось, что ошибка возникает только тогда, когда сходятся одновременно несколько обстоятельств: определенное действие в инфраструктуре заказчика, другое действие у нас в облаке. Когда эти два действия встречаются, происходит рандомное выбивание продукта в корзине. Это случается один раз на сто корзин».

Получается, что если бы каждый работал поодиночке, то ни заказчик на своей стороне, ни облачный провайдер не смогли бы найти корень проблемы. «Работай мы в рамках SLA, заказчик просто бы ушел от нас. Но мы работали в рамках контекста, то есть по понятиям. А по понятиям все должно работать хорошо», — смеется докладчик.

Как прошел CNews FORUM 2021

В 2021 г. CNews FORUM — крупнейшая независимая площадка для встречи ИТ-директоров, руководителей ИТ-компаний и представителей органов власти — успешно прошел в четырнадцатый раз. В силу известных ограничительных факторов организаторами был снова использован смешанный формат проведения мероприятия — значительная часть форума прошла в онлайн-режиме.

CNews FORUM 2021 собрал свыше 1000 участников. Было заслушано порядка 90 экспертных докладов. В сессионной части было проведено шесть тематических отраслевых секций: «ИТ в госсекторе», «ИТ в банках», «Облачные технологии», «Информационная безопасность», «ИТ в торговле» и «Цифровая трансформация».

Взгляд CNews на состояние ИТ-отрасли

В пленарной части CNews FORUM выступили глава Минцифры Максут Шадаев, его заместитель Максим Паршин, замглавы Минпромторга Василий Шпак, директор по ИТ в РЖД Евгений Чаркин, замгендиректора по операционной эффективности и цифровому развитию «Первой грузовой компании» Алексей Агапкин, вице-президент по ИТ «Евразхолдинга» Артем Натрусов, гендиректор «Скалы-Р» Виктор Урусов, директор по работе с ключевыми заказчиками Yadro Сергей Касаев и многие другие.