Методика оценки цифровой зрелости компании

Введение

Процессы, связанные с цифровизацией,
продолжают оказывать существенное влияние на многие аспекты жизнедеятельности
нашего общества. Это одинаково затрагивает как граждан, так и целые страны,
регионы и отдельные организации. В результате появляются новые специальности,
формы взаимодействия между людьми и бизнес-модели. В результате в экономической
литературе цифровая трансформация начинает рассматриваться подавляющим
большинством авторов как один из наиболее эффективных инструментов,
обеспечивающих повышение конкурентоспособности. При этом под цифровизацией
(цифровой трансформацией) – термины, которые, большинство исследователей
рассматривают как синонимы – в наиболее общем виде понимают процесс внедрения
современных информационно-коммуникативных технологий (ИКТ) в различные сферы
жизнедеятельности общества с целью повышения конкурентоспособности и роста
качества жизни населения. Альтернативное понимание данного термина дает Ханна
Н.К. [1] (Hanna,
2020), которая
определяет цифровую трансформацию как экосистему, приводящую к изменениям в
социально-экономической сфере и формирующую цифровую экономику. Пандемия COVID-19 оказала существенное влияние,
которое привело к ускорению процессов цифровой трансформации во всем мире [2] (Wuest, Kusiak, Dai, Tayur, 2020). Цифровая зрелость может оцениваться
как на уровне отдельных организаций, так и на уровне стран [3, с. 26] (Kuvayeva, 2020, р. 26). При этом цифровая зрелость может
характеризоваться рядом составляющих элементов: стратегия, организация, люди,
технологии и данные [4, с. 446] (Aslanova, Kulichkina, 2020, р. 446). Существенное внимание при
исследовании вопросов оценки цифровой зрелости уделяется человеческому фактору,
включая наличие компетенций для создания инноваций, лидерским качествам и
способностям к организации бизнес-процессов [5] (Wittenstein, 2020). В этом же контексте предпринимаются
попытки сформулировать функции цифрового предпринимательства как одного из
основных условий цифровой трансформации [6] (Bican, Brem, 2020). Также в качестве еще одного фактора, влияющего на
скорость и качество цифровизации, рассматривается организационная готовность [7]
(Halpern, Mwesiumo,
Suau-Sanchez, Budd, Bråthen, 2021).

Попов Е.В. и др. [8, c. 90] (Popov, Simonova, Cherepanov, 2021, р. 90) отмечают, что в научной литературе
отсутствуют решения, касающиеся вопроса дифференциации уровней внедрения
цифровых технологий. Филипп Р. [9, с. 48] (Philipp, 2020, р. 48) делает заключение, что помимо оценки
текущего уровня цифровой зрелости необходимо также иметь инструменты,
позволяющие разрабатывать дорожные карты, обеспечивающие дальнейшую цифровую
трансформацию.

В этом контексте одним из наиболее
актуальных вопросов является оценка уровня цифровизации, то есть цифровой
зрелости. Подтверждением значимости данного вопроса для Российской Федерации
является то, что в Указе президента РФ № 474 от 21.07.2020 «О национальных
целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» одной из целей
определено достижение цифровой зрелости отдельных сфер экономики страны.

В течение последнего десятилетия в
литературе были предложены различные альтернативные методы, позволяющие
оценивать текущий уровень цифровой зрелости как отдельных хозяйствующих
субъектов, так и стран и регионов. В этой связи для широкого круга ученых и
практиков, занимающихся вопросами цифровизации, остается актуальным вопрос
понимания содержания, возможностей применения, сравнительных преимуществ и
ограничений всего многообразия методов оценки уровня цифровой зрелости. В
частности, Абрамов В.И. [10, с. 8] (Abramov, Borzov, Semenkov, 2021, р. в своем исследовании отмечает, что
ряд методик, направленных на измерение цифровой зрелости, основаны
исключительно на учете прошлого опыта, что не гарантирует успешности их
применения в будущем.

Целью исследования является проведение сравнительного
анализа существующих в мире методов оценки цифровой зрелости. В этой связи мы
предполагаем, что при всем многообразии указанных методов отсутствует
какой-либо универсальный, обеспечивающий измерение цифровой зрелости для
объектов любой сложности (в том числе организации, региона, отрасли и страны) и
обладающий высокой степенью объективности.

Научная новизна заключается в выявлении существенных
ограничений существующих методов оценки цифровой зрелости, что является
отправной точкой дальнейших исследований, направленных на разработку более
совершенных новых подходов, позволяющих оценивать уровень цифровой зрелости
организаций, регионов, отраслей и стран.

Результаты

В мировой практике первые методы
оценки цифровой зрелости появились в начале 2010-х годов. На этом этапе, как
правило, их разработчиками являлись различные консалтинговые компании. В этой
связи подавляющее большинство таких методов в свой основе не имели какого-либо
теоретического обоснования. Вместе с тем они строились на широкой накопленной
эмпирически-статистической базе, которой, как правило, обладали компании,
практикующие управленческий консалтинг.

Так, в этот период был опубликован
отчет одной из ведущих мировых консалтинговых компаний PricewaterhouseCoopers (PwC), содержащий оценку уровня цифровизации основных
отраслей экономики на общемировом уровне [11] (Friedrich, Le Merle, Gröne, Koster, 2011). Предложенная методика основана на
определении использования ИКТ в работе компаний с численностью более 10 человек
по четырем укрупненным блокам:

1. Бизнес-процессы, связанные с организацией
закупок.

2. Бизнес-процессы, обеспечивающие
взаимодействие с внешними партнерами и внутриорганизационный обмен информацией.

3. Бизнес-процессы в части организация
продаж.

4. Наличие инфраструктуры,
обеспечивающей работу информационных систем (например, подключение к сети Интернет,
наличие проводных и беспроводных компьютерных сетей и т.д.).

Результаты расчетов данного индекса
показали, что наибольший уровень цифровой зрелости имел четвертый блок,
связанный с инфраструктурой (90%), а наименьший – бизнес-процессы в части
организация продаж. В отраслевом разрезе наибольшим уровнем цифровизации обладали
финансовый сектор и автомобилестроение, наименьшим – производство электронных
компонентов, гостиничный и ресторанный бизнес.

Альтернативное исследование 2011
года, имеющее название «Цифровая трансформация: дорожная карта для организаций
с миллиардными оборотами», предлагает оценивать уровень цифровой зрелости отдельных
компаний по двум группам параметров [12]:

1. Интенсификация усилий по
цифровизации, включая уровень инвестиций в приобретение новых ИКТ и наличие уже
используемых в деятельности компании различных ИКТ.

2. Качество менеджмента в части цифровой
трансформации, в том числе оценивается наличие соответствующей стратегии и
качество ее реализации.

Указанные параметры, по мнению
авторов метода, имеют только качественную оценку. А метод может использоваться
менеджментом компании для проведения самодиагностики уровня цифровой зрелости.

По итогам такой оценки данный метод
предлагает каждую исследуемую организацию относить в одну из четырех групп:

1. «Новички» – оценка по обеим указанным
выше группам параметров низкая.

2. «Консерваторы» – первая группа
параметров «Интенсификация усилий по цифровизации» имеет низкое значение, а вторая
– «Качество менеджмента в части цифровой трансформации» – высокое.

3. «Подражатели моде» – первая группа параметров
«Интенсификация усилий по цифровизации» имеет высокое значение, а вторая – «Качество
менеджмента в части цифровой трансформации» – низкое.

4. «Цифровизаторы» – оценка по обеим
указанным выше группам параметров высокая.

Авторы приведенного выше метода в
2012 году уточнили показатели, входящие в указанные выше две группы параметров,
оценивающих уровень цифровой зрелости [13]:

1. Интенсификация усилий по
цифровизации включает оценку использования ИКТ во внутренних бизнес-процессах и
для привлечения клиентов (например, использование инструментов цифрового
маркетинга и мониторинг производственного процесса в режиме реального времени).

2. Качество менеджмента в части
цифровой трансформации оценивается по таким показателям, как наличие цифровой
корпоративной культуры, соответствующего видения и стратегии, владение
сотрудниками соответствующими цифровыми навыками.

В 2016 г. Роланд Бергер при исследовании
уровня цифровизации экономики Германии предложил следующие группы параметров
оценки [14]:

1. Инструменты сбора, обработки и
анализа цифровых данных, что дает бизнесу возможность делать более точные
прогнозы и принимать решения.

2. Автономность, которая заключается в
том, что сочетание традиционных технологий с возможностями искусственного
интеллекта позволяет работать отдельным подсистемам компаний автономно и
самоорганизовываться. В результате это позволяет снижать количество ошибок,
увеличивает скорость бизнес-процессов и сокращает эксплуатационные расходы.

3. Сопряженность различных ИКТ, которая
приводит к тому, что вся цепь создания добавленной стоимости объединяется в
единую систему благодаря мобильным или стационарным телекоммуникационным сетям,
имеющим высокую пропускной способность. Такой подход позволяет синхронизировать
цепочки поставок, а также сокращает длительность циклов разработки новых видов
продукции.

4. Цифровые каналы взаимодействия с
клиентами, которые благодаря возможностям интернета повышают информационную
прозрачность и сокращают сроки информирования клиентов о новых видах продуктов
и услуг.

На основании
качественных оценок указанных выше параметров автор данного метода выделяет три
уровня цифровой зрелости: очень высокий, высокий и низкий.

В последующие годы к разработке
альтернативных методов оценки цифровой зрелости присоединились ученые, исследования
которых привели к появлению полноценных методологий.

Так, в 2016 году была представлена
методология, позволяющая оценивать уровень цифровой зрелости организаций по
девяти параметрам [15]:

1. Пользовательский опыт, включающий два
критерия (опыт проектирования и аналитика).

2. Продуктовые инновации, включающие три
критерия (выход в новые бизнес-сегменты, инновационный потенциал и интеграция с
клиентами).

3. Стратегия, включающая два критерия
(стратегические инновации и цифровые стандарты).

4. Организация, включающая три критерия
(наличие команды, обладающей компетенциями в сфере цифровизации, гибкость в
построении организационной структуры и наличие функционирующей сети,
обеспечивающей взаимодействие с партнерами).

5. Оцифровка процессов, включающая три
критерия (цифровые коммуникации в маркетинге, автоматизация бизнес-процессов и использование
больших данных в принятии управленческих решений).

6. Совместная работа, включающая три
критерия (командное взаимодействие, управление знаниями и гибкость в
организации рабочих процессов).

7. Информационные технологии, включающие
три критерия (использование гибкого (agile) подхода в управлении проектами,
единая информационная платформа и наличие экспертизы в сфере информационных
технологий).

8. Культура и экспертность, включающие
три критерия (приверженность к использованию ИКТ, готовность к принятию риска и
культура, допускающая наличие ошибок в работе).

9. Управление изменениями, включающее
три критерия (организация системы управления, наличие системы, позволяющей
оценивать эффективность работы, и системы поддержки).

Следует отметить, что данные
параметры и критерии авторы методологии определили на основании
интервьюирования экспертов, имеющих опыт в сфере цифровизации более 10 лет.
Далее, на основании анкетирования 547 экспертов из 417 компаний авторы сформулировали
5 уровней цифровой зрелости:

1. «Продвижение и поддержка». К этому
уровню цифровой зрелости авторы методологии относят организации, имеющий
базовый набор цифровых услуг, большинство сотрудников в которых владеют базовыми
цифровыми навыками. Цифровизация является стратегическим приоритетом
организации.

2. «Создание и конструирование». На этом
уровне цифровые инновации начинают играть более существенную роль в
деятельности организации как на стратегическом, так и на операционном уровне. В
организации выстроены тесные связи между ИТ-подразделением и другими службами.
Применяемые информационные технологии находятся в процессе постоянного
улучшения. Особый фокус делается на постоянное развитие цифровых навыков
сотрудников. На этом уровне организация только пробует, экспериментирует с
применением тех или иных ИКТ.

3. «Приверженность преобразованию».
Организации, находящиеся на данном уровне цифровой зрелости, главным образом
характеризуются наличием корпоративной культуры, поощряющей гибкие методы
управления и право сотрудников на совершение ошибок. Большое внимание уделяется
построению и функционированию организационной структуры, которая бы наилучшим
образом способствовала реализации принятых стратегических планов по цифровой
трансформации.

4. «Клиентоцентричность». Основной
характеристикой организаций данного уровня цифровой зрелости является
ориентация на клиента, как внешнего, так и внутреннего. Это выражается в
системном учете пользовательского опыта при принятии операционных и
стратегических решений.

5. «Цифровое предприятие». Организации,
находящиеся на максимальном уровне цифровой зрелости, используют в своей работе
передовые технологии анализа данных для планирования расходов, сбора данных о
клиентах и персонализации взаимодействия с ними, а также разработки
соответствующих новых продуктов и услуг. При этом эффективность принимаемых
решений имеет четкие метрики измерения.

В результате апробации своей
методологии авторы отмечают, что подавляющее большинство исследованных
организаций (85%) относятся ко 2-му и 3-му уровням цифровой зрелости.

В 2016 году также была опубликована
еще одна методология, имеющая название «Модель цифровой зрелости Форестера 4.0»
[16]. Авторы используют 4 параметра для оценки уровня цифровой зрелости:
корпоративная культура (оценивается отношение организации к цифровым инновациям
и качество взаимодействия сотрудников с ИКТ, применяемыми в работе),
применяемые технологии (какие ИКТ применяет организация и как они интегрируются
между собой), организация (каким образом сформулирована и реализуется стратегия
и тактика в части цифровой трансформации) и инсайты (в какой степени и каким
образом организация использует данные о пользовательском опыте и внутренних
бизнес-процессах при принятии управленческих решений). В рамках каждого
параметра авторы методологии в процессе интервьюирования предлагают задавать по
семь вопросов, которые подразумевают выбор из четырех вариантов ответов
(полностью не согласен; частично не согласен; частично согласен; полностью
согласен).

В зависимости от количества набранных
баллов организация может быть отнесена к одной из четырех групп: «Скептики»
(организации, имеющие минимальный уровень цифровизации и недавно начавшие
задумываться над возможностями цифровой трансформации), «Последователи»
(организации, которые активно инвестируют в развитие информационных технологий
и соответствующих навыков у сотрудников), «Соавторы» (организации, которые активно
используют цифровые решения в целях создания конкурентных преимуществ) и «Иные»
(организации, использующие цифровые данные для построения эффективных каналов
взаимодействия с клиентами).

Еще одна методология позиционируется
ее авторами как инструмент оценки цифровой зрелости телекоммуникационных
компаний [17] (Valdez-de-Leon,
2016). Между тем, по
нашему мнению, данный подход является достаточно универсальным и может быть
применим к организациям различных сфер деятельности. Оценка осуществляется по
семи группам показателей:

1. Стратегия. Оценивается уровень и
качество проработки вопросов, направленных на цифровизацию организации, в
стратегических документах и управленческих бизнес-процессах.

2. Организация. Проводится оценка
изменений в качестве коммуникаций, корпоративной культуре, организационной структуре,
процессах управления человеческими ресурсами, направленных на становление
организации как «цифровой».

3. Потребители. Дается оценка использования
клиентского опыта в целях нахождения инновационных способов взаимодействия с
клиентами, а также разработки новых продуктов и услуг.

4. Технологии. Оценивается уровень
использования ИКТ, создающих основу для цифровизации бизнес-процессов
организации.

5. Операции. Проводится оценка уровня
автоматизации отдельных операций, осуществляемых сотрудниками организации.

6. Экосистема. Оценивается качество и
количество собственных и партнерских сервисов, объединенных вокруг одной
организации.

7. Инновации. Проводится оценка уровня
использования гибких (agile) подходов к управлению организацией.

Данная методология не предусматривает
расчет итогового интегрального показателя уровня цифровой зрелости. Вместо
этого авторы предлагают оценивать данный уровень отдельно (по каждой из семи
указанных выше групп показателей). При этом выделяются шесть уровней цифрой
зрелости:

1. Организации, не инициировавшие внутри
себя процессы цифровизации.

2. Организации, которые приняли решение
о начале своей цифровой трансформации и начали предпринимать первые
практические шаги в этом направлении.

3. Организации, начавшие на системной
основе реализовывать принятую у себя программу мероприятий, направленных на
цифровизацию.

4. Программа цифровой трансформации
реализуется организациями на основе единой информационной платформы,
затрагивающей все основные бизнес-процессы.

5. При принятии стратегических решений
организация начинает учитывать результаты своего предыдущего опыта цифровой
трансформации и старается оптимизировать свои будущие решения в данном
направлении.

6. Инновации становятся частью
корпоративной культуры организации и реализуются на постоянной основе.

Результаты применения данной
методологии авторами показали, что по группам показателей 1–3 и 5 исследованные
телеком-компании находятся на 2-м уровне цифровой зрелости; по группе
показателей 4 и 7 – на 1-м уровне, и по группе показателей 6 – на 3-м уровне.
Также следует обратить внимание, что исследование проводилось однократно в 2016 г.

Отличным от представленных выше
является исследование, в котором предпринята попытка выявить взаимосвязь между
рядом стратегических факторов и характеристиками цифровой зрелости [18] (Salviotti, Gaur, Pennarola, 2019). Так, авторы исходят из гипотезы,
что наличие указанных ниже стратегических факторов способно оказывать положительное
влияние на рост уровня цифровой зрелости организации:

ü Наличие «цифрового» видения у топ-менеджмента.

ü Видение топ-менеджмента, основанное
на готовности к трансформации.

ü Наличие инструментов внутренних
коммуникаций, основанных на «цифровом» видении.

ü Ожидаемое влияние цифровых технологий
на бизнес-модель организации.

ü Обучение и подбор персонала.

При этом уровень цифровой зрелости
авторы метода предлагают оценивать на основе структурированного интервьюирования
том-менеджеров организации, которые последовательно выражают свое мнение,
выбирая возможные варианты ответа на вопрос «Ваша компания уже инициировала
цифровые преобразования или планирует это сделать? Если да, то в какой стадии
находятся данные преобразования?» (варианты ответов: 1) цифровые инициативы
отсутствуют; 2) запланированы; 3) инициативы только что начаты; 4) находятся в
процессе внедрения; 5) уже внедрены и используются в работе организации в
отношении следующих аспектов деятельности организации: ИТ-инфраструктура;
управление человеческими ресурсами; научно-исследовательские и
опытно-конструкторские работы (НИОКР); администрирование, финансы и контроль;
закупки; логистика; производство; маркетинг и логистика; послепродажное
обслуживание).

Следует отметить, что данный метод не
предполагает расчета какого-либо интегральное показателя, оценивающего
совокупный уровень цифровой зрелости организации. При этом в качестве основного
результата своего исследования авторы делают вывод о наличии прямой
статистической зависимости между указанными выше стратегическими факторами и
уровнем цифровой зрелости организации.

В 2019 г. был опубликован еще
один метод оценки уровня цифровой зрелости. По утверждению авторов, он применим
в отношении образовательных учреждений [19] (Ifenthaler, Egloffstein, 2019), но по нашему мнению, предлагаемый
подход с минимальными корректировками может быть одинаково применен к
организациям и других сфер деятельности.

Метод оценивает уровень цифрой
зрелости следующих аспектов деятельности образовательных учреждений:
инфраструктура, стратегия и лидерство, организационная структура, сотрудники,
культура и образовательные технологии. Авторы предлагают 5 уровней цифровой
зрелости, к которым может быть отнесена исследуемая организация: «цифровые
минималисты», «цифровые консерваторы», «цифровые прагматики», «цифровые
передовики» и «цифровые лидеры». Сама же оценка осуществляется на основе
структурированного интервью по шкале Лайкерта.

Авторы апробировали свой метод на
одной организации путем интервьюирования 222 ее сотрудников. В результате ими
был сделан вывод, что исследованное образовательное учреждение относится к
третьему уровню цифровизации «цифровые прагматики».

Следует отметить, что попытки
измерения уровня цифровой зрелости не ограничиваются только уровнем отдельно
взятых организаций. В этом контексте отдельного внимания заслуживает
потребительский цифровой индекс (Consumer Digital Index), который используется
для оценки уровня использования ИКТ жителями Великобритании [20]. Расчет
данного индекса основан на структурированном опросе жителей страны. Вопросы
включают три блока: 1) как человек совершает платежи, 2) как человек использует
цифровые услуги и продукты и 3) как цифровые технологии используются в
повседневной жизни. Значения индекса ранжируются по четырем уровням: 1) очень
низкий (респондент не пользуется электронной почтой и персональным
компьютером), 2) низкий (респондент пользуется электронной почтой и имеет
персональный компьютер), 3) высокий (респондент пользуется интернет-банкингом и
различными онлайн-услугами) и 4) очень высокий (респондент пользуется
различными онлайн-услугами и очень часто совершает платежи онлайн).

На наш взгляд, наиболее комплексной и
всеобъемлющей является методология расчета индекса цифровой экономики и
общества (Digital Economy and Society Index (DESI)), который разработан
Европейской комиссией и используется для оценки уровня цифровизации в странах
Евросоюза [21]. Расчет данного индекса основан на оценке показателей, входящих
в пять основных субиндексов:

1. Доступность и качество связи
(включая уровень использования фиксированного и мобильного широкополосного
доступа и его охват, а также уровень цен на широкополосный доступ).

2. Человеческий капитал (включая
уровень цифровых навыков населения).

3. Уровень проникновения Интернета
среди населения.

4. Уровень использования ИКТ
бизнесом.

5. Уровень государственных услуг,
предоставляемых в цифровой форме.

Следует отметить, что в последние
несколько лет ряд отечественных исследователей также предприняли попытки
проводить исследования, посвященные разработкам методик оценки уровня цифровой
зрелости [22–24] (Babkin,
Pestova, 2019). При
этом предлагаемые методологические подходы не имеют существенных отличий от
тех, которые были описаны выше. Также следует отметить, что все многообразие
предлагаемых методов фокусируются главным образом на двух объектах
исследования: или уровне отдельно взятой организации, или на уровне региона
(субъекта Федерации).

Заключение

Всю совокупность рассмотренных в
настоящей статье методов оценки цифровой зрелости можно обобщить по следующим
классификационным признакам:

(1) По способу оценки: используются
качественные и количественные методы оценки. При этом доминирует количественный
подход, основанный на проведении структурированных интервью по шкале Лайкерта.

(2) По уровню объекта исследования:
организация, регион, отрасль, страна. Подавляющее большинство методик фокусируются
на уровне оценки стадии цифровизации отдельных организаций. В российской
практике представлено достаточно большое количество методик, основанных на
рейтинговании регионов, по тем или иным аспектам цифровизации [25] (Merzlov, Shilova, Sannikova, Sedinin,
2020).

Среди преимуществ, которые дают методы
оценки уровня цифровой зрелости, можно выделить следующие:

1. Наличие объективной оценки,
основанной на расчете соответствующих коэффициентов.

2. Результаты оценки могут выступать
в качестве основы для разработки дорожных карт по дальнейшему повышению уровня
цифровой зрелости.

3. Наличие возможности проведения
сравнительного анализа с бенчмарками других организаций.

По нашему мнению, основным недостатком
методов оценки уровня цифровой зрелости, основанных на качественных оценках,
получаемых в результате анкетирования, является их определенная субъективность.
Например, когда респондента спрашивают о том или ином аспекте цифровизации его
организации, учитываются ответы «мы планируем» или «мы только начали внедрять».
На наш взгляд, в таких случаях существует значительный риск того, что
респондент может несколько «приукрасить картину». В таком случае ответ «мы
планируем», например, может подразумевать реализацию планов только через
несколько лет. Именно поэтому необходимо дальнейшее совершенствование методик в
целях нахождения более объективных параметров измерений и критериев оценки
цифровой зрелости.

Цифровая зрелость организации

В последнее время появилось много интригующих терминов, таких как цифровая трансформация, цифровые двойники, роботизация, электронная подпись и т. п. Кажется, что уже не возможно развитие компании без применения информационных технологий и нужно срочно все автоматизировать. А что именно нужно автоматизировать, и в какую сторону посмотреть в первую очередь — определяется индивидуально и зависит от уровня цифровой зрелости каждой конкретной компании.

Что такое цифровая зрелость и как определить уровень цифровой зрелости компании, давайте попробуем разобраться в этой статье.

Процессы компании

Невозможно автоматизировать хаос! Поэтому, первым шагом в цифровой трансформации, которая и приведет нас к повышению уровня цифровой зрелости, — является наведение порядка в процессах. Если процессы в вашей компании не проявлены (описание в любых нотациях, блок‑схемах, графиках, mind‑maps и др.) — то начать стоит непременно с них.

Шаг 1. Выявляем верхне‑уровневые процессы. Обычно они похожи, с небольшим исключением:

1. Управление планированием,

2. Управление финансами,

3. Управление продажами,

4. Управление закупками,

5. Управление маркетингом,

6. Управление производством,

7. Управление персоналом.

В каждом процессе указываем Владельца процесса — тот кто управляет и отвечает за процесс в целом, может вилять на него, корректировать и улучшать.

Далее начинаем детализировать процессы, например «Управление персоналом», это уже можно делать в таблице, в которой важно указать что на входе у каждого подпроцесса, что является результатом (выходом процесса), у каждого подпроцесса тоже хорошо выделить владельца и коэффициент результативности, например:

• Подбор,

• Прием,

• Адаптация,

• Обучение и аттестация,

• Оценка персонала,

• Оффбординг (увольнение),

• Кадровое делопроизводство,

• Корпоративная культура.

Лучше это делать в любой нотации бизнес‑процессов.

Пример табличного описания процессов верхнего уровня:

Что может показать такой анализ? В данной компании владельцем практических всех процессов является Руководитель компании, что может привести к проблемам ответсвенности персонала, отсутствием масштабируемости, низкой скорости принятия решений.

Всего уровней вложенности процессов не ограничено, но классически принято выделять 4, где процессы 4 уровня являются операционными (т. е. носят уровень пошаговых инструкций).

После того, как мы увидели карту процессов целиком — можно уже отметить инструменты и системы автоматизации этих процессов, составить информационную карту систем.

Автоматизация бизнес-процессов

Ниже приведены шаги, которые могут помочь в определении уровня автоматизации бизнес‑процессов:

1. Изучите описание бизнес‑процессов в компании (а они уже у нас описаны на предыдущем шаге). Определите, какие процессы в компании должны быть автоматизированы и какие могут быть улучшены с помощью цифровых решений.

2. Оцените, какие ручные операции и ввод данных в настоящее время используются в процессах. Определите, какие данные собираются в процессе и как они используются для принятия решений.

3. Определите, какие инструменты и технологии уже используются для автоматизации бизнес‑процессов. Оцените, насколько эффективно они работают и как они улучшают производительность и качество работы.

4. Изучите возможности для автоматизации процессов с помощью новых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизированные системы управления бизнес‑процессами и т. д.

5. Определите, какие меры безопасности принимаются для защиты данных в процессе автоматизации бизнес‑процессов.

6. Оцените эффективность автоматизации бизнес‑процессов. Изучите данные о производительности и качестве работы после внедрения автоматизированных решений, чтобы определить, насколько они улучшили процессы.

7. Сравните уровень автоматизации бизнес‑процессов с другими компаниями в вашей отрасли, чтобы определить, какие инновации и новые технологии могут быть внедрены в вашей компании.

Эти шаги могут помочь в определении уровня автоматизации бизнес‑процессов в компании и определении того, какие меры могут быть приняты для улучшения процессов с помощью цифровых решений.

Собрав все данные также можно составить карту информационных систем, для определения минимального набор систем в контуре предприятия:

На основании карты информационных систем, можно: определить список систем которые необходимо внедрить (пока на уровне классов систем), выстроить порядок внедрения, назначить ответственных и перейти непосредственно к отбору решений.

Ниже приведены примеры классов систем, которые часто используются компаниями для автоматизации различных процессов:

1. Система управления и хранения данных о пользователях (например, Active Directory или LDAP).

2. Система управления базами данных для хранения данных о компании и ее клиентах (CRM).

3. Система управления документами, информационным контентом компании (ECM).

4. Система управления проектами для координации задач и распределения ресурсов (PDM).

5. Система управления производственными процессами для управления производством и логистикой.

6. Система управления финансами для учета финансовых операций и составления отчетности.

7. Система управления ресурсами предприятия (ERP) для автоматизации бизнес‑процессов и управления ресурсами компании.

Интеграция систем

Чтобы внедренные информационные системы не превратились в «зоопарк» важно обеспечить корректную интеграцию между ними, которая исключит ручное дублирование данных, беспорядок и их задваивание.

Такие данные называются мастер‑данными, а для их корректного управления обычно используются системы класса MDM: Master Data Management — совокупность процессов и инструментов для постоянного определения и управления основными данными организации (в том числе справочными).

Наличие MDM‑системы само по себе уже говорит о высоком уровне цифровой зрелости, правда для маленьких и средних предприятий необходимость в ней отсутствует. И как же в этом случае стать технологичным и зрелым, возникает вопрос? Мастер‑системой, в этом случае, может служить непосредственно система в которой данные впервые создаются. Остальные системы интегрируются с мастер‑системой для получения данных в свои системы, таким образом обеспечивается единая точка ввода данных, исключается необходимость их дублирования в разные системы, исключается возможность создания ошибок в разных системах. Кроме этого, правильная интеграция данных дает возможность к созданию сквозных процессов между системами, например: возможность из финансовой учетной системы открыть скан‑образ договора из системы архива и таких примеров много.

Приведу пример наиболее часто используемые мастер‑данные на предприятиях:

1. Контрагенты, их контактные лица, банковские счета — эти данные важны в актуальном состоянии как в финансовой системе, так и в CRM, и в PDM и других.

2. Подразделения, сотрудники, должности — данные также важны в актуальном состоянии, в PDM, BPM, ECM системах влияют на маршрутизацию процессов, уровни подчиненности, автовычисление руководителей, в учетных финансовых системах — на скорость ввода, актуальность поддерживаемой информации.

3. Наименование организации и реквизиты — также легко поддерживать в актуальном состоянии при необходимости вводить и изменять их в одном месте.

4. Номенклатура, товары, номенклатурные группы — могут быть как в системах бухучета, так и в складских торговых системах. Единые справочники позволяют организовать корректный обмен, не дублировать информацию и много другое.

5. Статьи движения денежных средств, статьи затрат — могут присутствовать одновременно в финансовых системах, системах казначейства и бюджетирования, ERP и других.

То есть правильный выбор мастер-мастер данных для совокупности информационных систем, будет использоваться как единый источник правды для всех данных. Это позволит сократить ошибки и дублирование данных, а также обеспечить единый взгляд на всю информацию компании.

Информационная безопасность

В рамках данной статьи стоит сказать, что уровень информационной безопасности также влияет на уровень информационной зрелости предприятия.

Т.к. я не являюсь специалистом по информационной безопасности, то все дальнейшие советы приводятся для маленьких и средних предприятий, как рекомендации «на что стоит обратить внимание», и что я рекомендую проработать и обеспечить, для больших организаций с штатными специалистами по ИБ эти советы излишни.

Итак, что нужно проработать, чтобы повысить уровень информационной безопасности:

1. Определить и проработать возможные угрозы и уязвимости системы информационной безопасности (ИБ), в том числе с помощью аудита безопасности.

2. Разработать политику безопасности: документ, который определяет правила и процедуры, связанные с обеспечением безопасности ИБ, включая планы реагирования на инциденты.

3. Обеспечить физическую безопасность: охрана помещений и оборудования, где находятся компьютеры и сервера, контроль доступа к ним, резервное копирование и хранение информации.

4. Обеспечить безопасность сети от несанкционированного доступа, установка и обновление антивирусного программного обеспечения и брандмауэров, мониторинг сети на предмет аномалий.

5. Обеспечить безопасность данных: шифрование и защита конфиденциальной информации, резервное копирование данных, установка системы управления доступом.

6. Обучение сотрудников правилам информационной безопасности, правилам хранения паролей, подключения к ИТ‑ресурсам компании из общедоступных мест, пользования внешних устройств, работы и антивирусными программами, работы с поступающими непроверенными данными из сомнительных источников. На все это следует сделать особый акцент в обучении и адаптации новых сотрудников.

Отдельно порекомендую методические материалы разработанные Фирмой 1С для обеспечение безопасности данных:

• Общие вопросы безопасности

• Размещение данных 1С:Предприятие 8

• Вопросы по безопасности информационных систем 1С

Цифровая грамотность сотрудников

Цифровая грамотность сотрудников относится к умениям и знаниям, необходимым для эффективного использования цифровых технологий и инструментов в рабочей среде. Это может включать в себя умения работы с электронной почтой, офисными приложениями, электронными таблицами, базами данных, социальными сетями, облачными сервисами, перифирийным оборудованием и другими современными технологиями.

Как повышать цифровую грамотность:

• создать базу знаний компании, с ответами на частые вопросы,

• записать видео‑инструкции для сотрудников как работать с основными приложениями используемыми в работе,

• разработать необходимые инструкции по работе с программами или оборудованием,

• проводить регулярные обучения.

В своих проектах внедрения электронного документооборота, мы предварительно оцениваем с заказчиком уровень цифровой грамотности сотрудников, так как если человеку сложно пользоваться просто компьютером, почтой или вордом, то учить сразу СЭДу будет не очень эффективно. Для таких групп сотрудников мы рекомендуем нашим клиентам организовывать базовые обучения по ит‑инфраструктуре компании и знакомить с основ.

Культура взаимодействия = корпоративная культура

Уровень цифровой зрелости компании также напрямую определяет уровень культуры взаимодействия и может выражаться в наличии систем:

• корпоративной почты,

• корпоративных мессенджерах,

• личных кабинетах сотрудника,

• систем электронных заявок для возможности подачи заявок на отпуск, на пропуск, канцелярию подарки и прочее,

• наличие системы электронного документооборота,

• организованного и структурированной системы хранения данных,

• наличия шаблонов документов,

• настроенных автоматизированных процессов.

Частично, я уже раскрывала тему зависимости корпоративный культуры компании и системы электронного документооборота тут.

Оценить уровень информационной зрелости своей компании

Давайте попробуем вывести формулу оценки информационной зрелости.

Информационная зрелость =

aОпределенность бизнес-процессов + bАвтоматизация бизнес-процессов + cИнтеграция данных + dИнформационная безопасность + eЦифровая граммотность сотрудников + fКультура взаимодействия

где a,b,c,d,e,f — весовые показатели влияющие на вычисляемую величину (информационную зрелость).

Формула не претендует на научность, выведена для демонстрации взаимосвязи показателей, которые по мнению автора (то есть меня) влияют на информационную зрелость компании. А также демонстрирует более широкий и многосторонний взгляд на этот термин.

Далее, предлагаю провести самостоятельное тестирование (условное) для определения уровня цифровой зрелости вашей компании: отмечаете себе наиболее подходящий ответ на каждый из 6 вопросов, суммируете баллы и в конце получаете ответ.

1. Определим уровень порядка и регламентации бизнес-процессов:

• внедрена система менеджмента качества и/или описаны все процессы всех уровней (обычно их 4), есть операционные инструкции, регламентирована ответственность, показатели результативности и эффективности процессов компании (3 балла);

• в компании определены все процессы компании Верхнего (1-уровня), выявлены владельцы процессов (ответственные), определены точки входа и выхода процессов, частично есть регламенты или карта бизнес-процессов (2 балла);

• есть кусочное описание некоторых процессов, кое-какие инструкции, новых сотрудников обучаем передачей знаний и в процессе работы, процессы часто меняются поэтому часть инструкций не актуальна (1 балл);

• пока ничего нет, надо делать (0-баллов).

2. Определим уровень автоматизация бизнес-процессов:

• есть карта ит-инфраструктуры компании, большая часть процессов автоматизирована, внедрена система управления бизнес-процессами компании, есть ответственные: архитектор, выстроена ИТ-поддержка пользователей (3 балла);

• используем разные системы, для разного рода задач, много автоматизировано, что-то вручную, развиваемся (2 балла);

• есть 1С:бухгалтерия (или аналог), управленческая система для выставления счетов и актов, используем эксели в работе для отчетности, данные храним на сетевых дисках, обмениваемся документами в почте, все как у всех, хотелось бы лучше (1 балл);

• есть только 1с:бухгалтерия, все предстоит автоматизировать, уже пора (0 баллов);

3. Определим уровень интеграция данных между системами внутри компании:

• у нас внедрен MDM, есть шина данных для интеграции (3 балла);

• все данные (контрагенты, пользователи, сотрудники, подразделения, товары) — между системами интегрированы, заносим в одной системе, в остальных меняется автоматом (2 балла);.

• в каждой системе заводим свои данные, так удобнее и быстрее (1 балл);.

• что? какие данные? (0 баллов);

4. Определим уровень информационной безопасности:

• у нас есть политика безопасности, в ней определены угрозы и риски, порядок установки и обновления систем, порядок бекапирования, требования к антивирусным программам, мы обучаем сотрудников, проходили аудиты ИБ / есть свои ИБ-специалист (3 балла);

• у нас есть сис админ, он закрыл все порты, поставил антивирусник, пароли, используем систему шифрования, есть VPN, политику надо написать, хорошая идея (2 балла);

• что то делает сис.админ, что не знаю, он отвечает (1 балл);.

• а что это надо делать? (0 баллов);

5. Определим уровень цифровая грамотности сотрудников:

• сотрудники умеют устанавливать приложения, дружат с антивирусными программами, умеют архивировать файлы с паролями, ориентируются в сетевых папках, отличают сетевой домен от доменного имени сайта, знают что такое доменная авторизация, продвинутые пользователи офисных программ (используют формулы, автоматические оформления..) и тп. (3 балла);

• сотрудники хорошо и самостоятельно разбираются с офисными приложениями, легко работают в интернете, способны сохранять и находить файлы в сети, знакомы с оборудованием, консультации нужны редко и по точечным вопросами (2 балла);

• сотрудники владеют вордом и экселем на уровне: могу печатать, теряют файлы, не понимают куда и как они сохраняются в сети, без сис.админа не могут решать никакие вопросы (1 балл);

• сотрудники очень плохо владеют компьютерами, мало работают с ними, не умеют переключаться между окнами (0 баллов).

6. Определим уровень культуры взаимодействия сотрудников:

• есть система постановки задач, есть система электронного документооборота (или корп.портал), автоматизированы все заявки (на пропуск, на отпуск, в техподдержку и/или другие), личный кабинет сотрудника, доски объявлений, календарь мероприятий и компании (3 балла);

• у нас определена политика корпоративного общения: для решения задач и согласования документов используем почту, календари, сетевые папки, есть общий чат компании (2 балла);

• все решаем где получится, никакого стандарта коммуникаций нет (почта, воцап, скайпы и т.п.), за задачами должен следить их постановщик, если потеряются сам виноват (0 баллов);

Если вы набрали от 0 до 5 баллов — то уровень цифровой зрелости вашей компании пока низкий, это значит что у вашей компании большой потенциал для развития, можно начать с определения стандартов коммуникаций внутри компании.

Если вы набрали от 6 до 10 баллов — кажется, что вам еще есть куда стремится, попробуйте стандартизировать свои процессы, подумать о синхронизации нормативно-справочной информации и эффект не заставит себя долго ждать.

11 — 15 баллов — вы много сделали в части цифровизации, посмотрите на каждый из категорий внимательнее, возможно найдете для себя пути для улучшения.

от 16 до 18 — поздравляю, ваш уровень цифровой зрелости очень высок, продолжайте следить за трендами и наращивать эффективность!

Заключение

Высокий уровень цифровой зрелости компании может быть признаком того, что она готова адаптироваться к новым технологиям, инновациям и изменяющимся рыночным требованиям. Компания с высоким уровнем цифровой зрелости может быть более конкурентоспособной и способной предложить более эффективные и удобные цифровые решения для своих клиентов. Однако, цифровая зрелость компании не является единственным показателем ее успеха, так как важным является также качество ее продуктов и услуг, управление бизнес-процессами, удовлетворенность клиентов, эффективность работы сотрудников и многие другие факторы. Но это уже совсем другая история …



Существует большое количество методик оценки уровня цифровой зрелости и выбрать лучшую из них — невозможно, так как зачастую разные методики имеют свои преимущества и недостатки. В рамках данной статьи будут рассмотрены основные методики оценки уровня цифровой трансформации, применимые на практике деятельности коммерческих предприятий, на примере предприятий из банковской сферы.

Ключевые слова:



цифровизация, цифровая трансформация, цифровая зрелость, Industry 4.0.

Начать изучение наиболее популярных методик оценки степени цифровой зрелости стоит с опорой на одно из наиболее сильных исследовательских образовательных учреждений, а именно на Массачусетский институт, при котором существует Центр цифрового бизнеса MIT, относящийся к Школе менеджмента MIT Sloan. Центр цифрового бизнеса существует с 1999 года и является одним из наиболее актуальных и опытных в вопросах цифровизации и работы в условиях Индустрии 4.0.

В рамках интеграции Центра цифрового бизнеса MIT и Capgemini Consulting, в течение нескольких лет было проанализировано более 400 цифровых компаний. На основании анализа, специалистам удалось выделить 3 наиболее репрезентативные области цифровых преобразований: клиентский опыт, операционные процессы и бизнес-модели.

Именно по этим элементам можно оценить уровень цифровой зрелости компании [1, 2, 3, 4]. Но в ходе исследования, специалисты отмечали невозможность полного цифрового преобразования всех 3 областей. Связано это с тем, что каждая организация выбирает для себя одну профилирующую область из трех возможных: кто-то улучшает клиентский опыт и увеличивает точки контакта с клиентами, кто-то повышает производительность, за счет автоматизации или цифровизации операционных-процессов, а некоторые компании расширяют границы бизнес-моделей, путем создания новых продуктов и услуг.

Каждая из этих областей содержит три элемента внутри себя. Клиентский опыт включает в себя:

1. Понимание клиентов (например, контакт с клиентами через социальные сети и агрегаторы отзывов)
2. Рост выручки (речь идет об инвестировании в технологии, призванные поспособствовать росту продаж в рамках “живой” презентации товара или услуги)
3. Точки контакта с клиентом (расширение системы мессенджеров компании и прочие улучшения, делающие общение клиента с компанией удобным и доступным для него)

Преобразование операционных процессов также имеет три элемента:

1. Процесс цифровизации (возможность уменьшить количество необязательных процессов, которые вынуждены выполнять сотрудники и сократить цикл разработки продукции или оказания услуги)
2. Реализация возможностей работника (сотрудники получают новые возможности для профессионального роста и большее количество свободного времени, например, многие цифровые организации переводят сотрудников на удаленную работу)
3. Управление производительностью (детализация операционных процессов позволяет менеджерам своевременно реагировать на изменения в них и производить перераспределение нагрузки)

Преобразование бизнес-моделей:

1. Цифровые модифицированные компании (стандартное подключение цифровых технологий в рамках привычного традиционного ведения бизнеса)
2. Новые цифровые компании (создание цифровых продуктов, решений для клиента или услуг)
3. Цифровая глобализация (расширение организации и систематизация процессов в организации как на локальном уровне, так и на международном, за счет использования цифровых решений)

Отдельно в исследовании говорится о важности четко-распределенного и сильного лидерства, которое должно быть во главе всех цифровых преобразований компании и определения ее стратегии в этих вопросах.

Модель цифровой зрелости (Digital Maturity Model), предложенная компанией Deloitte оценивает цифровые успехи предприятия на основании 5 факторов: потребители, стратегия, технологии, производство и структура (культура) организации [5, 6, 7, 8].

При этом пять основных факторов-измерителей разбиты в свою очередь на 28 элементов, которые в свою очередь разбиты на 179 субэлементов. Такое большое количество субэлементов позволяет дать наиболее точную оценку степени цифровой зрелости предприятия, но в то же время усложняется процесс оценки и требуются большие затраты временного ресурса.

Отдельный акцент в системе, предложенной компанией Deloitte, делается на стратегию, которая и определяет фокус цифровых преобразований, ведь невозможно быть успешными во всех 179 субэлементах и приходится жертвовать частью из них ради успеха в остальных показателях.

В свою очередь общая стратегия включает в себя бизнес-модель и операционную модель, каждая из которых определяет уровень цифровой зрелости по выделенным измерениям.

Вышеприведенное исследование Deloitte актуально для всех финансовых организаций и на его основании компании удалось составить отдельную методику оценки цифровизации банков, которая включает следующий, сокращенный перечень показателей:

1.Функциональные возможности банка:

a.Оценка основных этапов пути клиента (поиск информации о банке и услугах, открытие счета, первые шаги клиента, ежедневное взаимодействие с клиентом, использование банковских сервисов, закрытие счета)

b.Анализ уровня цифровизации основных продуктов и услуг банка

c.Библиотека функций банка

2.Исследование потребностей клиентов — были изучены предпочтения клиентов с точки зрения каналов распространения и наиболее важных банковских операций

3.Исследование пользовательского опыта (оценка с использованием UX-сценариев)

Данное исследование было проведено компанией Deloitte, с целью оценки уровня цифровой трансформации банковского сектора в РФ, но оно актуально также и для оценки отдельно взятого банка.

В заключение исследования компания Deloitte также разделила банки на 4 категории, в зависимости от их результатов: цифровые “отстающие”, цифровые “последователи”, цифровые “продвинутые последователи”, цифровые “чемпионы”. В представленном в исследовании графике (рис. 1) можно также отметить за счёт чего цифровые “чемпионы” опережают конкурентов:

Рис. 1. Соотношение индекса цифровизации банка и основных бизнес-процессов [7]

Отметим, что сильные разрывы между передовыми и отстающими банками выделяются в категориях: процесс закрытия счета, использование сервисов банка и управление картами при ежедневном взаимодействии банка с клиентом. В дальнейшем эти показатели можно ранжировать по степени значимости, с использованием, приведенных в изображении коэффициентов.

Другое авторитетное аналитическое агентство — Arthur D. Little разработало свой индекс цифровой трансформации, который по подобию двух, вышеназванных индексов, предлагает несколько категорий оценки [9, 10, 11].

Рис. 2. Графическое изображение результатов по методике DTI [10]

Категории представлены на рис. 2, а именно: стратегия и руководство, продукты и сервисы, управление клиентами, операции и цепочки поставок, корпоративные сервисы и контроль, информационные технологии, рабочее место и культура.

Оценивая каждую компанию, создается графический радар с указанием среднеотраслевых показателей и показателей “виртуальных звезд” или компаний в отрасли, которые добились максимальных успехов в цифровизации в рамках определенной категории.

Швейцарская аудиторская компания KPMG также предложила свою модель оценки цифровых способностей организации [12, 13, 14]. Аналогично с предыдущими примерами эксперты компании выделили несколько областей, каждая из которых делится на большое количество составляющих.

Основные области, выделяемые экспертами: видение и стратегия, цифровые таланты, ключевые цифровые процессы, гибкие источники и технологии, а также руководство.

Результаты итоговой оценки, как и в случае с моделью, представленной Arthur D. Little оформляются графически в виде радара, где каждый оценочный сектор имеет свой цвет. График (рис. 3) находится в свободном доступе и служит в качестве возможности провести самооценку цифровизации в своей компании:

Рис. 3. Графическое изображение результатов по методике KPMG [14]

В радаре выделяется по два направления. На представленном графике — светлый зеленый цвет отображает результаты средние по отрасли, а темный зеленый — оценку (или самооценку) той или иной компании по пятибалльной шкале от “полностью не согласен” до “полностью согласен”.

Компании IMD и Cisco Глобальным центром цифровой трансформации бизнеса в кооперации создали аналогичную модель под названием “цифровое пианино” [15, 16]. Как существует 7 нот, так и исследователи выделили 7 основных трансформационных категорий, которые в совокупности составляют общую цифровую ценность организации.

В эти 7 трансформационных категорий вошли: бизнес-модель, организационная структура, сотрудники, процессы, ИТ-возможности, предложения, модель взаимодействия.

Методика предлагает определенное количество вопросов на каждую из этих категорий, по которым можно оценить степень цифрового развития и выражения каждой из этих категорий в конкретной организации.

В качестве основной особенности данной методики — возможность “нажимать на несколько клавиш” одновременно, причем некоторые из “клавиш” или категорий дополняют друг друга, то есть добиваясь улучшений в одной категории — мы автоматически улучшаем одну из других семи.

Компания, специализирующаяся на изучении цифровизации в различных отраслях — Ionology, предлагает методику, содержащую 5 блоков, призванных помочь оценить степень цифровизации бизнеса [17, 18].

Блоки включают в себя: стратегию и культуру, персонал и клиентов, процессы и инновации, технологии, данные и аналитику. Все блоки могут быть представлены в графическом виде (рис. 4):

Рис. 4. Изображение результатов по методике Ionology [18]

Немецкая Академия науки и техники Acatech разработала индекс Индустрии 4.0. Согласно которому выделяются 4 ключевых направления цифровой трансформации, по которым можно судить о степени цифровой зрелости организации: ресурсы, информационные системы, культура и организационная структура [19, 20].

Но несмотря на схожесть с уже изученными методиками, в данном случае используется усложненный метод расчета. Каждое из 4 ключевых направлений при расчете цифрового выражения стыкуется с этапами развития Индустрии 4.0. (информатизация, связанность, наглядность, прозрачность, предсказуемость, самокоррекция), более того, полученный результат следует рассмотреть на каждом из функциональных областей предприятия (развитие, производство, логистика, обслуживание, маркетинг и продажи). В целом, графическое изображение (рис. 5), позволяющее провести анализ, напоминает графические радары из предыдущих примеров:

Рис. 5. Графическое изображение результатов оценки по методике Acatech [20]

В заключение, рассмотрим отечественную разработку от компании Команда-А, которая позиционирует себя как ведущий консультант в вопросах цифровой трансформации [21, 22]. Компания выделяет 6 основных блоков, на основании которых можно измерить степень цифровой зрелости:

1. Клиентоцентричность — цифровой сервис, лояльный к клиенту
2. Коллаборация — представление бизнеса как экосистемы
3. Данные — использование аналитики для адаптации продуктов и услуг
4. Инновации — построение культуры постоянного развития
5. Ценность — создание системы управления ценностными предложениями
6. Люди — новые подходы к вовлечению сотрудников в рабочий процесс

Литература:

1. Capgemini Consulting, Industry 4.0 Maturity Model — Mirroring today to sprint into the future. — Текст: электронный // Capgemini: [сайт]. — URL: https://www.capgemini.com/fi-en/2018/09/industry-4–0-maturity-model-mirroring-today-to-sprint-into-the-future/ (дата обращения: 04.02.2022).
2. Capgemini Consulting, Banking & Capital Markets. — Текст: электронный // Capgemini: [сайт]. — URL: https://www.capgemini.com/industry/banking-and-capital-markets/ (дата обращения: 04.02.2022).
3. Westermen, G. The Nine Elements of Digital Transformation / G. Westermen. — Текст: электронный // Sloanreview: [сайт]. — URL: https://sloanreview.mit.edu/article/the-nine-elements-of-digital-transformation/ (дата обращения: 04.02.2022).
4. Westermen, G. The Digital Advantage: How digital leaders outperform their peers in every industry / G. Westermen. — Текст: электронный // Capgemini: [сайт]. — URL: https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2017/07/The_Digital_Advantage__How_Digital_Leaders_Outperform_their_Peers_in_Every_Industry.pdf (дата обращения: 04.02.2022).
5. Digital Banking Maturity. — Текст: электронный // Deloitte: [сайт]. — URL: https://www2.deloitte.com/ce/en/pages/financial-services/articles/digital-banking-maturity-2020.html (дата обращения: 04.02.2022).
6. Digital maturity model. — Текст: электронный // Deloitte: [сайт]. — URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Technology-Media-Telecommunications/deloitte-digital-maturity-model.pdf (дата обращения: 04.02.2022).
7. Digital Banking Maturity. — Текст: электронный // Deloitte: [сайт]. — URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ce/Documents/financial-services/ce-digital-banking-maturity-2020.pdf (дата обращения: 04.02.2022).
8. Ragu, G. Pivoting to digital maturity / G. Ragu. — Текст: электронный // Deloitte: [сайт]. — URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/digital-maturity/digital-maturity-pivot-model.html (дата обращения: 04.02.2022).
9. Digital company transformation: case studies. — Текст: электронный // Arthur D. Little: [сайт]. — URL: https://www.adlittle.com/en/case-studies/146/digital-transformation-company (дата обращения: 04.02.2022).
10. Digital Transformation — How to Become Digital Leader. — Текст: электронный // Arthur D. Little: [сайт]. — URL: https://www.adlittle.com/sites/default/files/viewpoints/ADL_HowtoBecomeDigitalLeader_02.pdf (дата обращения: 04.02.2022).
11. Opitz, M. Digital Transformation / M. Opitz. — Текст: электронный // Arthur D. Little: [сайт]. — URL: https://www.adlittle.com/en/insights/viewpoints/digital-transformation (дата обращения: 04.02.2022).
12. Digital maturity assessment. — Текст: электронный // KPMG: [сайт]. — URL: https://digital-maturity.kpmg.ca/ (дата обращения: 04.02.2022).
13. Digital diagnostic. — Текст: электронный // KPMG: [сайт]. — URL: https://home.kpmg/xx/en/home/campaigns/2020/02/digital-diagnostic.html (дата обращения: 04.02.2022).
14. Are you ready for digital transformation? Measuring your digital business aptitude. — Текст: электронный // KPMG: [сайт]. — URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/pdf/2016/04/measuring-digital-business-aptitude.pdf (дата обращения: 04.02.2022).
15. Cisco APAC SMB Digital Maturity Index. — Текст: электронный // Cisco: [сайт]. — URL: https://www.cisco.com/c/dam/m/en_sg/assests/pdfs/109566-d1-ebook.pdf (дата обращения: 04.02.2022).
16. Wade, M. Digital Business Transformation / M. Wade. — Текст: электронный // IMD: [сайт]. — URL: https://www.imd.org/contentassets/d0a4d992d38a41ff85de509156475caa/framework (дата обращения: 04.02.2022).
17. Digital Transformation Courses and Practical Workshops. — Текст: электронный // Ionology: [сайт]. — URL: https://www.ionology.com/ (дата обращения: 04.02.2022).
18. Digital Transformation Framework. — Текст: электронный // Ionology: [сайт]. — URL: https://www.ionology.com/digital-transformation-framework/ (дата обращения: 04.02.2022).
19. Шу, Г. Индекс зрелости Индустрии 4.0 / Г. Шу. — Текст: электронный // Acatech: [сайт]. — URL: https://www.acatech.de/wp-content/uploads/2018/03/acatech_STUDIE_rus_Maturity_Index_WEB.pdf (дата обращения: 04.02.2022).
20. Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies. — Текст: электронный // Acatech: [сайт]. — URL: https://en.acatech.de/publication/industrie-4–0-maturity-index-update-2020/ (дата обращения: 04.02.2022).
21. Цифровая трансформация. — Текст: электронный // Команда-А: [сайт]. — URL: https://komanda-a.pro/transformation (дата обращения: 04.02.2022).
22. DMA Pulse. — Текст: электронный // Команда-А: [сайт]. — URL: https://komanda-a.pro/audit (дата обращения: 04.02.2022).

Введение

В указе Президента РФ № 474 от 21.07.2020 «О национальных целях развития
Российской Федерации на период до 2030 года» в качестве одного из показателей
национальной цели РФ в области цифровой трансформации указано достижение
цифровой зрелости ключевых отраслей экономики и социальной сферы.

Разъясним понятия цифровой
трансформации и цифровой зрелости. Цифровая
трансформация представляет собой качественные изменения в бизнес-процессах или
способах экономической деятельности при внедрении цифровых технологий [1] (Abdrakhmanova,
Vishnevskiy, Gokhberg et al., 2022). Цифровая трансформация –
следующая стадия развития после оцифровки, подразумевающей перевод
аналоговых данных в машиночитаемый (цифровой) вид, и цифровизации,
означающей использование цифровых технологий для повышения эффективности
отдельных направлений или видов деятельности.

Цифровая зрелость характеризует уровень цифровой трансформации
и является одним из критериев для оценки достижения ее целей. Цифровая зрелость
может оцениваться как на уровне отдельных организаций, так и на уровне стран. Организация экономического сотрудничества и развития
(ОЭСР) проводит оценку цифровой зрелости организаций предпринимательского
сектора на основе трех параметров:

·
возможности
информационно-коммуникативных технологий (ИКТ) (обучение цифровым навыкам
сотрудников, наличие специалистов по ИКТ, внедрение цифровых технологий);

·
расширенные
функции ИКТ (информационная безопасность, адаптация программного обеспечения для
управления бизнесом, собственные разработки);

·
веб-зрелость
(наличие веб-сайта с возможностями проведения электронной торговли, размещения
онлайн-рекламы).

Концепция
цифровой зрелости помогает понять, какие процессы и модели нуждаются в
трансформации, на каком этапе развития компания находится в настоящее время.

Цифровая
зрелость означает адаптацию организации к эффективной конкуренции в цифровой
среде. Речь идет о внедрении новых технологий путем согласования стратегии
компании, рабочей силы, культуры, технологии и структуры, чтобы соответствовать
цифровым ожиданиям клиентов, сотрудников и партнеров. Таким образом, цифровую зрелость
можно считать непрерывным процессом адаптации к изменяющемуся
цифровому ландшафту [2, 3] (Merzlov, 2022; Kane, Palmer,
Phillips,et al., 2017).

Цель работы заключается в применении методов машинного обучения к получению
оценки цифровой зрелости предприятия. Задача решается с позиции классификации,
которая предполагает определение заранее установленной категории цифровой
зрелости организации с присущими ему атрибутами. Научная новизна работы характеризуется
использованием методов искусственного интеллекта, поскольку машинное обучение
является его составной частью, к решению традиционных задач менеджмента.

Исторический обзор

Проследим
эволюцию преобразования понятия «зрелости» в термин «цифровая зрелость» [4] (Kupilas,
Montequín, Villanueva-Balsera et al., 2020). Впервые такой формализованный подход был предложен Р. Ноланом (R.
Nolan) в 1973 году в виде модели повышения операционной зрелости
организации. Хотя он не использовал термин «модель зрелости», тем не менее его анализ
можно рассматривать как де-факто введение концепции такой модели. Нолан
проследил деловые ситуации, где объем и сложность росли гораздо быстрее, чем
способность контролировать разработку и эксплуатацию информационной техники (ИТ).
В своей итоговой модели 1979 года он предложил шестиэтапный путь эволюции от
низшего уровня к наивысшему, где организация имеет самый высокий уровень
управления [5] (Nolan, 1979). Эта модель демонстрирует сходство с современным пониманием
моделей зрелости.

В 1979 году Ф.
Кросби (Р. Crosby) опубликовал работу по исследованию качества в созданном продукте “Quality
is Freе:
The Art
of Making
Quality Certain
”.
Модель Кросби, помимо того, что она построена на существующих
принципах качества, также была интуитивно понятной и предоставляла менеджерам ясное
понимание характера и эффективности их организаций. Таким образом, это было
появление первой надежной модели возможностей в отличие от улучшений, сосредоточенных
на производстве или вопросах эксплуатации. Это послужило основанием появления моделей
зрелости следующего поколения.

После работы Кросби другие исследователи начали рассматривать его подход
для улучшения качества главным образом в области программного обеспечения. По
существу, был найден организационный принцип для проведения точного расчета
(оценки) и комплексного повышения качества за счет поэтапных улучшений
процессов в области ИТ.

Первой и наиболее успешной такой моделью была «Модель зрелости
возможностей» (Capability Maturity Model – CMM). Эта модель была впервые
разработана в 1988 году Институтом программной инженерии, США (Software Engineering Institute – SEI) и предусматривала
следующую пятибалльную шкалу уровней зрелости (иначе говоря, уровней развития способности компании разрабатывать
программное обеспечение):

·
начальный (процессы
непредсказуемые, слабо контролируемые);

·
повторяемый (процессы определены
на уровне проектов);

·
установленный (процессы
определены на уровне всей организации);

·
управляемый на основе данных (процессы
измеряются и контролируются);

·
оптимизированный (усилия направлены на совершенствование процессов).

Значительную часть успеха модели CMM можно отнести к
продвижению со стороны SEI и поддержке Министерства обороны США в
принятии модели CMM как основного требования для поставщиков
программного обеспечения.

Дальнейшая работа в этом направлении привела к созданию в 2002 году
расширенной модели Capability
Maturity Model Integration
(CMMI), предназначенной для совершенствования процессов в организациях
разных размеров и видов деятельности. CMMI содержит набор рекомендаций в
виде практик, реализация которых позволяет реализовать поставленные цели в определенных
областях деятельности.

В те же годы Международная организация по стандартизации начала
свой проект по усовершенствованию процессов разработки программного обеспечения
и определению возможностей. Целью этого проекта была поддержка разработки,
проверки и передачи международного стандарта программного обеспечения. Результатом
проекта стала публикация стандарта для оценки процессов ISO/IEC
15504-5-2012. В России существует гармонизированная версия этого стандарта
ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-5-2016 [6]. После успеха моделей CMM и CMMI исследователи и
организации по обеспечению качества разработали альтернативные модели зрелости,
охватывающие многие области ИТ и бизнеса.

Из-за того, что технологии стали играть все более важную роль в
бизнес-моделях, естественная эволюция моделей зрелости трансформировала последний
термин в цифровую зрелость [4, 7] (Kupilas,
Montequín, Villanueva-Balsera J. et al., 202; Cusick, 0).

Два
последних десятилетия можно охарактеризовать конвергенцией цифровых технологий,
включая социальные сети, смартфоны, аналитику данных, облачные технологии и
Интернет вещей. Сочетание этих технологий создало как возможности, так и
серьезные угрозы для существующих компаний и стало основой для новых стартапов,
меняющих способ работы бизнеса и образ жизни людей.

Модели
цифровой зрелости

Первые методы
оценки цифровой зрелости появились в начале 2010-х годов. На этом этапе, как
правило, их разработчиками являлись различные консалтинговые компании. В этой
связи подавляющее большинство таких методов в своей основе не имели какого-либо
теоретического обоснования. Вместе с тем они строились на широкой накопленной
статистической базе, которой, как правило, обладали компании, практикующие
управленческий консалтинг. Начиная с этого времени были опубликованы различные исследования
и обзоры в области оценки цифровой зрелости как на русском [2, 8, 9] (Merzlov,
2022; Gileva, 2019; Balakhonova, 2021), так и на английском
языке [10–13] (Gill, VanBoskirk). Для исключения повторений приведем лишь некоторые из них.

1. Модель
цифровой зрелости (Digital Maturity Model) компании Deloitte
оценивает цифровые возможности по пяти ключевым измерениям [10]:

·
потребители
(Customer);

·
cтратегия
(Strategy);

·
технологии
(Technology);

·
операции,
в том числе производство (Operations);

·
структура
и культура организации (Organisation & Culture).

Пять
основных измерений разделены на 28 субизмерений, которые, в свою очередь,
разбиты на 179 показателей, и именно по ним оценивается цифровая зрелость.
Акцент делается на стратегии (Business Strategy), определяющей фокус
преобразований. Последовательными шагами конкретизации стратегии являются
определение бизнес-модели (Business Model) и определение операционной
модели (Operating Model), которые и определяют требуемый уровень
цифровой зрелости по выделенным измерениям. Однако такая модель является
чересчур громоздкой, сложной при расчетах и сопоставлениях.

2.
Индекс цифровой трансформации (Digital Transformation Index),
разработанный аналитическим агентством Arthur D. Little, имеет следующие
направления оценки [11]:

·
стратегию
и руководство (Strategy & Governance);

·
продукты
и сервисы (Products & Services);

·
управление
клиентами (Customer Management);

·
операции
и цепочки поставок (Operations & Supply Chain);

·
корпоративные
сервисы и контроль (Corporate
Services
& Control);

·
информационные
технологии (Information
Technology);

·
рабочее
место и культуру (Workplace & Culture).

Для
каждой компании результаты оценки представляются в виде радара,
на котором с учетом отраслевой специфики также отмечаются уровень «виртуальных
звезд» (Virtual Star) и среднеотраслевой уровень (Average).

2.
Модель оценки цифровых способностей
(Digital Business Aptitude – DBA) компании KPMG использует пять областей
оценки [12]:

·
стратегию,
встроенную в цифровую ДНК (Strategy
embedded with
digital DNA);

·
критическую
массу цифровых талантов
(Critical mass of Digital Talent);

·
ключевые
цифровые процессы (Digital First Processes);

·
гибкие источники и технологии
(Flexible and agile sourcing and infrastructure);

·
руководство (Governance ­fit for
purpose).

Каждая из
выделенных областей включает несколько составляющих. Результаты оценки
представляются в виде радара, каждый оценочный сектор имеет свой цвет.

Особенностью и
преимуществом данной модели является диагностический инструмент самооценки,
находящийся в свободном доступе.

3. Модель
цифровой зрелости Форестера 4.0, где применяются четыре параметра для
оценки уровня цифровой зрелости [13] (Gill, VanBoskirk):

·
корпоративная культура (отношение организации к цифровым
инновациям и качество взаимодействия сотрудников с ИКТ, применяемых в работе);

·
технологии (использование организацией ИКТ);

·
организация (формулировка, реализация стратегии и тактики в части
цифровой трансформации);

·
инсайты (применение организацией данных о пользовательском опыте и
внутренних бизнес-процессах при принятии управленческих решений).

В
рамках каждого параметра авторы методологии в процессе интервьюирования
предлагают задавать по семь вопросов, которые подразумевают выбор из четырех
вариантов ответов (полностью не согласен; частично не согласен; частично
согласен; полностью согласен).

В
зависимости от количества набранных баллов организация может быть отнесена к
одной из четырех групп:

·
скептики
(Skeptics) – организации,
имеющие минимальный уровень цифровизации и недавно начавшие задумываться над возможностями
цифровой трансформации;

·
последователи
(Adopter) – организации, которые активно инвестируют в развитие информационных
технологий и соответствующих навыков у сотрудников;

·
коллабораторы
(Collaborator) – организации, которые активно используют цифровые
решения в целях создания конкурентных преимуществ;

·
дифференциаторы
(Differentiator) – организации, использующие цифровые данные для
построения эффективных каналов взаимодействия с клиентами.

После кратного хронологического обзора
по цифровой зрелости, изложенного во введении, сформулируем цель работы, которая
состоит
в демонстрации приемов машинного обучения для получения оценки цифровой зрелости
предприятия. При этом под оценкой подразумевается принадлежность организации к выделенной
категории цифровой зрелости, т.е. в работе рассматривается решение традиционной
задачи классификации в пока еще новой области менеджмента.

Нужно отметить, что авторы
статьи (преподаватели кафедры менеджмента) уже длительное время для решения задач
в области менеджмента используют методы и приемы искусственного интеллекта (ИИ),
в частности машинное обучение, являющееся составной частью ИИ [14–16] (Krichevskiy,
Dmitrieva, Martynova, 2022; Krichevsky, Martynova, Dmitrieva, 2019; Krichevskiy,
Martynova, 2022). По существу, в различных работах меняется
лишь объект исследования и применяемые методы, но общая идея остается неизменной:
формирование базы примеров для обучения, подбор моделей и выбор наилучшей, определение
категории (класса) нового наблюдения.

Методология

Машинное обучение по базе примеров формирует модель, которая
в дальнейшем может быть использована для других задач, например прогнозирования.

Формирование базы данных

Здесь рассматривается смоделированный набор
данных (toy dataset),
поскольку в машинном обучении важно научиться правильно применять игрушечные наборы
данных, так как обучение алгоритма на реальных данных сопряжено с трудностями и
может закончиться неудачей [17] (Ramsundar,
Zade, 2019). Разыгранные наборы данных играют решающую
роль для понимания работы алгоритмов. При наличии простой синтетической выборки
данных достаточно просто оценить, обучился алгоритм нужному правилу или нет. На
реальных данных получить такую оценку сложно.

Отобранными переменными были
выбраны признаки, соответствующие модели
цифровой зрелости Форестера: Х1 – корпоративная культура;
Х2 – технологии; Х3 – организация; Х4 – инсайты. Каждая из
переменных оценивалась в баллах в диапазоне от 1 до 10. Общий объем базы примеров
составлял 40 строк, по 10 строк для каждого класса.

Отметим, что авторы сознательно
упростили реальную модель Форестера, исключив из нее процесс интервьюирования и
получения ответов по каждому параметру. По существу, в статье речь идет об
изучении возможностей машинного обучения для формирования оценок цифровой зрелости.
В реальной ситуации полученные ответы образуют базу примеров, используемую для подбора
модели.

Качество
смоделированных данных оценивалось с помощью дендрограммы наблюдений, показанной
на рисунке 1, откуда видно, что при уровне рассечения около 5 единиц образуются
4 кластера, как и было задумано при подготовке методики. Отметим, что в реальных
ситуациях данные могут быть более искажены шумом, но на цель создания методики оценки
цифровой зрелости это обстоятельство не оказывает существенного значения.

Рисунок 1. Дендрограмма наблюдений

Источник: получено авторами.

Методы
классификации

Среди
методов машинного обучения для составления методики были выбраны следующие: дерево
решений, метод k-ближайших соседей,
метод опорных векторов, нейронная сеть. Отметим, что более полное описание приведенных
здесь методов можно найти в специализированной литературе [18, 19] (Alpaydin, 2010; Haykin,
2009).

Деревья
решений – это непараметрический контролируемый метод обучения, используемый
для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель,
которая предсказывает значение целевой переменной, изучая простые правила
принятия решений. Дерево можно рассматривать как кусочно-постоянную
аппроксимацию.

Преимущества
деревьев решений:

·
метод
прост для понимания, интерпретации и визуализации;

·
проверка
модели проводится с помощью статистических тестов, что позволяет учитывать
надежность модели.

К
недостаткам модели относятся:

·
создание
слишком сложных деревьев при поиске решения, которые плохо обобщают данные
(переобучение);

·
полученные
решения могут быть нестабильными, так как небольшие изменения в данных могут
привести к созданию другого дерева.

Принцип,
лежащий в основе метода ближайших соседей, заключается в том, чтобы
найти предопределенное количество обучающих выборок, ближайших по расстоянию до
новой точки, и предсказать метку на их основе. Количество выборок может быть
заданной пользователем константой (обучение k-ближайших
соседей) или варьироваться в зависимости от локальной плотности точек (обучение
соседей на основе радиуса). В общем случае расстояние может быть любой
метрической мерой: наиболее распространенным выбором является стандартное евклидово
расстояние. Классификация выполняется простым большинством голосов ближайших
соседей каждой точки: точке запроса назначается класс данных, который имеет
наибольшее количество представителей среди ближайших соседей.

Преимущества
метода:

·
простота
интерпретации;

·
успешность
в ситуациях, когда граница решения нерегулярна.

Недостатки
модели:

·
необходимость
хранить выборку целиком, что приводит к неэффективному использованию памяти;

·
качество
классификации зависит от выбранной метрики.

Метод
опорных векторов – это алгоритм, обычно используемый для моделей машинного
обучения с учителем. Ключевым преимуществом метода по сравнению с другими
алгоритмами классификации является высокая степень точности, которую они
обеспечивают. Концептуально этот метод прост для понимания. По существу, машины
опорных векторов разделяют данные на разные классы с помощью гиперплоскости.
Эта гиперплоскость поддерживается опорными векторами, которые используются для
обеспечения максимальной ширины отступа между классами.

Преимущества
метода опорных векторов:

·
эффективность
при больших размерностях входного пространства;

· принцип оптимальной разделяющей гиперплоскости приводит к
максимизации ширины разделяющей полосы, и, следовательно, к более уверенной
классификации.

К
недостаткам метода относятся:

·
неустойчивость к шуму: выбросы в исходных данных становятся
опорными объектами-нарушителями и влияют на построение разделяющей
гиперплоскости;

·
нет общих методов построения ядер и спрямляющих пространств наиболее
подходящих для конкретной задачи.

Нейронные
сети представляют собой подмножество машинного обучения и лежат в основе
алгоритмов глубокого обучения. Их название и структура в определенной степени отражают
строение человеческого мозга. Нейронные сети состоят из слоев элементов,
содержащих входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой.
Каждый элемент или искусственный нейрон соединяется с другим и имеет
соответствующий вес и порог. Если выход любого отдельного элемента превышает
указанное пороговое значение, этот узел активируется, отправляя данные на
следующий слой сети.

Преимущества
метода:

·
нейронная
сеть может аппроксимировать любые непрерывно дифференцируемые функции;

·
возможность
сетей обучаться на примерах.

Недостатки
нейронных сетей:

·
природа
«черного ящика» сетей (проще говоря, вы не знаете, как и почему сеть дала
определенный результат);

·
требования
больших вычислительных ресурсов по сравнению с традиционными алгоритмами.

Результаты

В
таблице 1 показаны результаты использования четырех указанных выше методов
для формирования модели по разыгранным данным в программном продукте Matlab
2021.

Таблица
1

Результаты
классификации

Номер модели	Название модели	Точность классификации, %
1	Дерево решений	77,5
2	Метод опорных векторов	92,5
3	Метод ближайших соседей	95,0
4	Нейронная сеть	95,0

Источник: получено авторами.

Как
видно из таблицы 1, лучшую точность классификации, равную 95%, показали
метод ближайших соседей и нейронная сеть. Воспользуемся последним методом и покажем
некоторые результаты.

По
умолчанию в программе Matlab
классификатор
на нейронной сети имеет следующую послойную структуру (рис. 2).

Рисунок 2. Структура
нейронной сети

Источник:
получено авторами.

Как видно из рисунка 2,
представленная сеть относится к классу глубоких нейронных сетей, так как
имеет более одного скрытого слоя [20] (Gudfellou,
Kurvill, Bendzhio, 2017). Первый слой – входной, на который поступают
данные из обучающей выборки. В структуре сети имеются два полносвязных слоя (Fully
Connected Layer),
которые умножают входные данные или данные после слоя активации на матрицу весов.
Между двумя этими слоями находится слой активации ReLu,
который выполняет пороговую операцию для каждого элемента входа: любое значение
меньше нуля устанавливается равным нулю. Слой SoftmaxLayer
является
выходом функции активации после последнего полносвязного слоя. И наконец, последний
выходной слой Output формирует
метку класса в задаче классификации.

На рисунке 3 приведена матрица
ошибок для данного классификатора. Здесь матрица ошибок приведена с добавлением
«Доли верных положительных классификаций» ( True Positive Rates –TPR) и «Доли
ложных отрицательных классификаций» (False
Negative Rates –FNR), размещенных в правой части рисунка. В
последних двух столбцах справа показаны
сводные данные по каждому классу, откуда видно, что объекты второго и четвертого
классов разделены безошибочно: для них значения TPR
= 100%.

Рисунок 3. Матрица ошибок

Источник: получено авторами.

Подав
на вход нейронной сети вектор X1 = [2 3 3 7], модель выдает принадлежность данного наблюдения к классу
2:

>> X1 = [2 3 3 7]

>> yfit = trainedModel.predictFcn(X4)

yfit =

2.

Таким
образом, организацию с таким набором входных признаков нейронная сеть отнесла к
классу 2.

Обсуждение

Результаты
исследования получены на смоделированных данных, и в дальнейшем целесообразно при
решении задачи применять реальные данные. В задаче использованы входные и выходные
переменные, аналогичные модели Форестера, но такой же подход может быть применен
и к другим атрибутам. Кроме того, переход к нечеткой логике даст возможность сформировать
количественную оценку цифровой зрелости, выраженную, например, в баллах по установленной
шкале. Однако в этой ситуации возникают трудности с построением функций принадлежности
всех переменных и составлением базы правил. Авторы полагают, что использование нейро-нечеткой
системы позволит избежать таких трудностей, и в последующем планируют обратиться
к такой задаче.

Заключение

Таким образом, в работе продемонстрировано
применение методов машинного обучения с использованием программного продукта MatLab
для
решения задачи по оценке цифровой зрелости. Показана принципиальная возможность
использования такого подхода в реальных ситуациях. Машинное обучение является составным
элементом искусственного интеллекта, поэтому примененный в работе подход может служить
начальным элементом при переходе к цифровой экономике. Различные
задачи из области менеджмента и экономики могут быть решены аналогичным образом.

На расширенном заседании ИТ-комитета Государственной Думы глава Минцифры Максут Шадаев отметил, что наибольшую тревогу с точки зрения импортозамещения вызывает специализированный софт, например, в нефтегазовой отрасли, а также инженерное ПО и графический пользовательский софт. О том, почему важно оценивать цифровую зрелость в ситуации необходимости срочного импортозамещения ПО, что это дает бизнесу и чем результаты оценки помогут в дальнейшем, рассказал управляющий партнер ГК IT Expert Михаил Грибов.

В свете последних событий оценка цифровой зрелости компаний играет еще большую роль, чем раньше: она позволяет точно выявить пробелы в отечественном софте и сформировать список ПО, которое необходимо разработать в первую очередь.

Что такое оценка цифровой зрелости и зачем она нужна

Оценка цифровой зрелости — это комплексное исследование компании, которое оценивает ее потенциал, выявляет зоны роста и позволяет разработать стратегию цифровой трансформации. Это важнейший этап подготовки к цифровизации предприятия, без которого невозможно понять, готова ли система ИТ-управления к нововведениям. 

Оценка цифровой зрелости может вскрыть незаметные на первый взгляд сложности. Например, на крупном производстве более чем приличный уровень цифровой культуры: разработаны регламенты ИТ-управления, выстроены все процессы отчетности, все хорошо с информационной безопасностью. Но вместо специализированного софта для отчетов и контроля работы в компании используются гигантские Excel-файлы размером в сотни мегабайт. Они объединяются в неповоротливую систему с постоянными сбоями: информация регулярно теряется, обновления в системе идут медленно, макросы глючат, и в целом, чтобы открыть нужный файл, надо подождать пару минут. 

Может быть, изначально Excel отлично подходил под цели, но с масштабированием он стал хуже справляться со своими задачами, требуя постоянной доработки и добавления новых макросов. И если в компании появится новая линия производства или в целом что-то изменится, придется всю эту неповоротливую систему разбирать и собирать заново. Это сложно, дорого и чревато необратимыми потерями данных.

Оценка цифровой зрелости позволит разработать стратегию, найти точки роста, построить необходимую ИТ-инфраструктуру и выявить нужные компетенции сотрудников. Но на это требуется время, инвестиции и эксперты. Нанять инхаус команду непросто: это дорого, да специалистов на рынке не хватает — работа в этой области требует экспертизы и большого опыта.

Что важно учитывать при оценке цифровой зрелости

Здесь стоит охватить два аспекта: внутренний и внешний контроль. 

Первый — о критериях. Тут требуется продукт, который  автоматически формирует несколько десятков тысяч критериев к проверке процессов ИТ-управления. По итогам компания получает четкое представление, что нужно изменить, что доработать, а что — реорганизовать. 

Внешний контроль позволяет перейти от планирования к реализации. Необходимо провести периодические оценки цифровой зрелости и проконтролировать, как корректируются процессы и показатели, которые необходимо исправить. 

Если оценка проводится в рамках крупной компании с распределенными филиалами и даже разными юрлицами, можно сравнить разные системы управления ИТ в нескольких организациях и выбрать лучшие практики и самые эффективные методы. 

Так, например, в 2020 году IT Expert проводил оценку цифровой зрелости для «Альфа-Банка Казахстан». Бизнес активно рос, и требовалось расширение масштаба собственной разработки ПО. Цель — перейти от оценки зрелости к оценке возможностей ИТ-процессов, а также внедрить новые практики и передовой международный опыт. Оценка проводилась совместно с собственными аудиторами банка. 

Система ИТ-управления банка состоит из более чем 20 ИТ-процессов, сгруппированных по областям:

     • развитие ИТ (проекты и соответствие стратегии бизнеса, соблюдение правил корпоративной архитектуры, разработка и тестирование ИТ-решений);

          • поддержка ИТ (удовлетворенность пользователей);

     • надежность ИТ (соблюдение требований ИБ, обеспечение непрерывности и доступности ИТ);

     • экономичность ИТ (бюджетная дисциплина, организация договорной работы, контроль за работой подрядных организаций).

Результат — детальный план по совершенствованию с четкими рекомендациями по повышению эффективности некоторых ИТ-процессов, необходимых мероприятий и желаемых итогов. Помимо этого, он оснащается приоритетными направлениями роста, которых можно достичь в кратчайшие сроки и с максимальной ценностью для бизнеса.

Оценка цифровой зрелости позволяет выявить нехватку кадров и ресурсов, проблемы в проектном управлении и разработке ИТ. Кроме того, у компании появляется возможность непредвзято оценить эффективность капитальных и операционных затрат и принимать на их основе бизнес-решения.

Чем цифровая трансформация поможет импортозамещению в ИТ

Механизм оценки цифровой зрелости позволит сформировать планы развития ИТ-управления в российских компаниях, а Министерство цифрового развития, в свою очередь, получит полные списки софта, который нужно заменить на российские аналоги. 

Областей применения программного обеспечения существует огромное множество. Процесс импортозамещения в ИТ запущен еще в 2014 году, и сейчас на рынке тысячи конкурентоспособных российские решений, успешно работающих уже не первый год. 

У нас есть свой офисный софт, CRM-системы, графические редакторы, мессенджеры, облачные сервисы, системы хранения данных и многое другое. Но также есть и пробелы. Какие-то точки роста видны сразу: например, в логистике, энергетике, производстве по большей части используется иностранное ПО. И как раз комплексная оценка цифровой зрелости позволит наиболее эффективно выявить, каких решений сейчас не хватает, насколько они критичны и какими компетенциями должны обладать специалисты, чтобы запустить собственные проекты на замену.

Кадровый вопрос тоже стоит остро — специалистов и так не хватает, а с учетом их оттока из страны дефицит только увеличится. По данным Российской ассоциации электронных коммуникаций, из России уехало 50 000–70 000 айтишников. 

Так, кроме уже известных мер поддержки ИТ-компаний, Министерство образования выделило на 22-23 год более 160 000 мест по ИТ-специальностям, причем 71% квот — в регионах. Стоит отметить, что и мы запускаем комплексные программы обучения — «Цифровой путь», порядка 50 курсов для того, чтобы повысить квалификацию сотрудников и сертифицировать. Это необходимо, потому что новые технологии требуют определенной квалификации. 

Только тщательное исследование текущих процессов в отечественном ИТ, выявление дефицита необходимого ПО и комплексный подход позволят эффективно заменить недостающие сервисы на российские аналоги. И оценка цифровой зрелости поможет сделать этот подход комплексным и всесторонним.

---

Читать далее

Сравните, как сняли затмение Луны НАСА и Роскосмос

Как темная материя «общается» с той, из которой мы состоим. Главное о новом исследовании

Пересадка кала может обратить старение вспять

Внедрение технологий и инвестиции в инновации стимулируют развитие компании и приводят к лидирующим позициям на рынке. Специалисты Roistat рассказывают о том, что такое цифровая зрелость, почему компаниям выгодно её развивать, как определить Digital IQ вашей компании и успешно внедрять цифровые технологии.

Что такое цифровая зрелость простыми словами

Цифровая зрелость или digital-зрелость — это показатель цифрового развития. У компании высокий уровень цифровой зрелости, когда она использует современные цифровые технологии для продвижения, коммуникации с клиентами, организации продаж, управления внутренними процессами.

Как определить — низкий или высокий уровень цифровой зрелости у компании?

Компании с низкой или нулевой цифровой зрелостью работают «по старинке»: например, менеджеры по продажам хранят данные о клиентах в своих блокнотах или собственных Excel-файлах, продают только по телефону. Компании с высокой digital-зрелостью инвестируют в технологии и внедряют их для разных процессов бизнеса — от автоматизации продаж до регулярной аналитики HR-бренда компании.

Цифровая зрелость складывается из внутренних и внешних процессов. Первые могут увидеть клиенты, вторые открыты только сотрудникам.

Как проверить уровень цифровой зрелости бизнеса

Крупные агентства и сервисы ежегодно исследуют уровень цифровой зрелости компаний. Его называют Digital IQ — по аналогии с обычным IQ, которое определяет уровень развития человека. Расскажем про три популярных исследования Digital IQ.

Стадии цифровой зрелости Digital Maturity Benchmark

Это совместный проект Boston Consulting Group и Google. В 2018 году компания Boston Consulting Group провела исследование, которое показало, что всего 2% компаний находится на самом высоком этапе digital-зрелости — мультимоментности. Покажет, на какой стадии digital-зрелости находится бизнес и что нужно делать, чтобы повысить Digital IQ.

Пользоваться проектом просто: нужно ответить на вопросы о компании, после чего Digital Maturity Benchmark сформирует Roadmap вашего бизнеса с анализом цифровой зрелости и конкретными шагами по развитию.

Авторы Digital Maturity Benchmark выделили 6 факторов для оценки digital-зрелости компаний:

Исследование digital-зрелости Gartner Digital IQ Index

Анализирует маркетинговую цифровизацию — каналы трафика, представленность в соцсетях, показатели работы сайта, организацию продаж. Всего 12 параметров — из них собирается круговая диаграмма:

Рейтинг цифровой зрелости компаний SDI 360

Агентство SDI 360 изучает все бизнес-сферы в России и анализирует компании по трём параметрам:

Каждый параметр оценивают по стобалльной системе. На основе полученных данных формируют рейтинг Digital IQ.

Результаты по каждой компании визуализируют с помощью круговой диаграммы SDI 360. Она выводит показатели по каждому из трёх параметров.

Исследования по популярным сферам и крупным компаниям SDI 360 выкладывает в свободном доступе. Например, на данный момент лидером рейтинга в банковской сфере является Альфа-Банк, первое место среди частных клиник получила EMC. Получить полные рейтинги для разных отраслей бизнеса можно на сайте агентства.

Что с digital-зрелостью российского бизнеса

Компании ABBYY и PwC в 2020 году проанализировали Digital IQ российского бизнеса: средняя оценка — 2,8 из 5. Причём оценку уровню цифровой зрелости выставили сами руководители крупных российских компаний. Из них 67% считают, что повышение цифровой зрелости — один из приоритетов их организации, 57% уверены, что в цифровизацию нужно инвестировать от 5% до 20% годовой выручки.

Лидером цифровизации в России являются банки (средний Digital IQ — 3,4) и сфера торговли (Digital IQ — 2,7).

Что показывает уровень digital-зрелости компании

Как любой инструмент анализа, Digital IQ указывает на текущее состояние компании с точки зрения цифровизации: где удалось успешно внедрить технологии, а где есть проблемы, которые тормозят развитие.

Уровень зрелости — основа для формирования или корректировки бизнес-стратегии, маркетинговой стратегии, медиапланирования. Зная Digital IQ компании, поймёте, что нужно делать для цифровой трансформации и на каких технологиях стоит сосредоточиться в первую очередь.

Почему бизнесу стоит стремиться к цифровой зрелости

Компании с высокой зрелостью в 3 раза чаще сообщают о высокой прибыли и росте доходов, чем компании с низкой зрелостью. Внедрение технологий и инвестиции в инновации стимулируют развитие компании и приводят к лидирующим позициям на рынке.

Для повышения цифровой зрелости недостаточно внедрить новую CRM, автоматизировать работу маркетинга или создать канал в TikTok. Цифровая трансформация требует перестройки со стороны сотрудников. Ведь изменятся не только технологии, но и устоявшиеся процессы внутри компании, корпоративная культура, взаимоотношение между командами.

Этапы цифровой зрелости: как успешно внедрять цифровые технологии

1. Диктовать изменения

Недостаточно просто обсуждать цифровизацию и последующие изменения — их нужно внедрять. Для этого возглавьте цифровизацию — привлеките сотрудников из разных команд к разработке стратегии по внедрению изменений. Цель — как можно мягче внедрить новые технологии, адаптировать сомневающихся сотрудников, у которых изменения вызывают дискомфорт. Разобраться, как преодолевать сопротивление переменам у сотрудников, поможет книга «Монстр перемен» Джини Даниэль Дак, старшего вице-президента The Boston Consulting Group. Автор на примере собственных кейсов рассказала, как работать с саботажем изменений и помочь команде не бояться организационных изменений.

2. Планировать инвестиции

Часто компании выделяют минимальный бюджет на инновации или вкладывают деньги в пару направлений. Цифровизация требует комплексного подхода. Если начать с маленьких изменений, есть шанс затормозить развитие. Вдруг новая цифровая технология не приведёт к ожидаемым результатам. Тогда инвесторы могут потребовать сокращения расходов на процесс, который ещё даже не был полноценно внедрён. Поэтому нужно планировать бюджет на инновации на несколько лет вперёд и составлять план постепенного внедрения технологий. Компании с высоким Digital IQ инвестируют в цифровые инициативы на 33% больше, чем другие компании.

3. Вдохновлять сотрудников

Обучайте и развивайте сотрудников, предоставьте возможности применять полученные навыки. В итоге сотрудники будут постоянно расти, изучать новые технологии и генерировать идеи, которые можно будет применять на практике. В компаниях с высоким Digital IQ на этом строится корпоративная культура и создается среда, где сотрудники могут развиваться, где к их идеям прислушиваются, где проще интегрировать инновации. Это один из залогов успешной цифровой трансформации компании.

Оценка цифровой зрелости в маркетинге

Чтобы приблизиться к высокому уровню цифровой зрелости современной компании необходимо внедрить CRM, системы веб-аналитики, проводить AB-тестирования изменений на сайте, использовать сквозную и мультиканальную аналитику и другие современные сервисы. К примеру, с цифровизацией помогут следующие сервисы:

1. Сквозная аналитика. Инструмент собирает данные из рекламных кабинетов, сайта, CRM и коллтрекинга и объединяет в одном окне. Сквозная аналитика поможет оценить эффективность рекламных каналов: узнать, сколько визитов, заявок и продаж приносят объявления, окупается ли реклама или приносит убыток.

2. Автоматизация маркетинга. Поможет автоматизировать рабочие процессы отделов маркетинга и продаж. Инструмент сам поставит задачу менеджеру в CRM, отправит письмо или пуш клиенту, напишет уведомление сотруднику в Slack.

3. Коллтрекинг. Если компания принимает заказы по телефону, коллтрекинг поможет анализировать, с каких каналов трафика приходят заявки, оставленные по телефону, какие объявления приводят больше звонков на сайт.

5. Управление ставками. Инструмент автоматизирует управление ставками в рекламе Google Ads, Яндекс.Директе и Facebook, для кампаний Яндекс.Директа также предложит оптимальные ставки в зависимости от позиции размещения.

6. АБ-тесты. Помогают проводить А/Б-тестирование на сайте без участия разработчиков и анализировать варианты с точки зрения прибыльности. Можно протестировать, как простые изменения — цвета кнопки, текста, так и сложные — полную переработку посадочной страницы.

7. Мультиканальная аналитика. Определяет каналы трафика, которые участвовали в привлечении клиента, и распределяет прибыль от сделки между ними. Например, можно найти каналы трафика, сразу после перехода с которых пользователи не покупают продукт, но при этом реклама участвует в привлечении покупателя.

Как повысить уровень цифровой зрелости

***

На нашем Telegram-канале делимся полезными материалами по маркетингу и аналитике, кейсами клиентов, собираем познавательные дайджесты и анонсируем бесплатные обучающие вебинары. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!