Распределенным цифровым архитектурам нужны умные рабочие процессы, чтобы люди могли сосредоточиться.
Цифровая трансформация, возможно, резко ускорилась во время пандемии COVID-19, но развертывание цифровых сервисов это только половина успеха.
По мере того как компании перестраиваются в соответствии с новой цифровой нормой, реальная задача состоит в том, чтобы обеспечить совместную работу этих сервисов для подключения и поддержки сотрудников внутри и вне организации.
Далеко от старого мира совместной работы, где интеграция часто была такой простой задачей, как повернуть вращающийся стул, чтобы поговорить с человеком за соседним столом, в современном мире совместная работа означает создание бесшовных мостов, связывающих людей с приложениями и сервисами по всему предприятию.
«Сотрудники зависят от цифровых сервисов для сотрудничества с коллегами и выполнения многих внутренних процессов», говорит Дормейн Дрюитц, вице-президент по маркетингу продуктов и решений компании PagerDuty, мирового лидера в области автоматизации рабочих процессов.
«Ваша способность работать сейчас требует, чтобы все эти цифровые сервисы работали с дополнительными интеграциями, которые вы создали и с которыми должны работать внутри вашей организации», добавляет она.
«Если этого не происходит, это отражается на ваших командах и между вами и бесперебойной работой встает цифровая сложность».
Это концепция, которую компания Gartner популяризировала как «композитное предприятие», и она определяет способ функционирования предприятий, поскольку они все больше интегрируют основные бизнес-приложения со сторонними сервисами, существующими в миазме облака.
Поскольку баланс неуклонно смещается в сторону облака, эти службы получают больше данных о каждом своем действии, чем когда-либо прежде но эти данные часто находятся во внешних службах, доступ к которым и управление которыми должны осуществляться с помощью интерфейсов прикладного программирования (API).
«Веб-крючки и API это лингва франка для того, чтобы иметь хоть какую-то ситуационную осведомленность о ваших операциях», говорит Дрюиц, отмечая, что PagerDuty имеет около 670 различных интеграций приложений для свободного обмена информацией между локальными и облачными приложениями.
Эффективная оркестровка операций дает конкурентные преимущества компаниям, работающим над созданием архитектуры на основе данных для обеспечения кибербезопасности, обслуживания клиентов, оптимизации бизнес-процессов и других бизнес-функций, основанных на данных.
Успех композитности компании напрямую связан с ее общими бизнес-показателями: недавнее исследование Gartner показало, что 63 процента ИТ-директоров в организациях с высокой композитностью отмечают более высокие бизнес-показатели, чем их коллеги или конкуренты.
«Композитность бизнеса это противоядие от нестабильности», сказала вице-президент по исследованиям Gartner Моника Синха, отметив, что помимо улучшения общих показателей, компании с высококомпозитными архитектурами «имеют больше возможностей для поиска новых потоков стоимости с помощью технологий».
Автоматизация рабочего процесса
Однако, несмотря на все их обещания, для того, чтобы эти архитектуры действительно приносили пользу бизнесу, требуется более целостный подход к бизнес-сервисам и полное понимание того, какие данные использует и может предоставлять каждый сервис, и как эти сервисы оснащены инструментами.
«Сейчас у вас все больше и больше зависимостей от различных цифровых систем, и все эти системы производят данные», говорит Дрюиц.
«Они производят данные о том, что происходит, функционируют ли они, есть ли задержки и т.д.».
Если раньше превращение этих данных в ценность для бизнеса поручалось аналитикам, вооруженным нишевыми инструментами анализа данных, то сегодня предприятия, управляемые данными, все больше опираются на платформы данных, чтобы отслеживать изменения, анализировать тенденции и вычленять значимые моменты из каскадов информации.
«Учитывая, что все эти данные теперь доступны вам», говорит Дрюиц, «соотнесение, агрегирование и корреляция данных вручную это непосильная задача, которая выходит за рамки того, над чем должен работать человек».
«Вам нужна система, которая будет слушать все эти данные, поступающие постоянно».
На помощь приходят архитектуры, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении (AI/ML), которые быстро интегрируются с современными механизмами рабочих процессов, чтобы помочь современным бизнес-службам опередить постоянно растущий поток оперативных данных.
В таких средах, как мониторинг кибербезопасности, архитектуры AI/ML стали единственной надеждой на обнаружение «медленных и слабых» атак киберпреступников, которые специально разработаны для того, чтобы проскользнуть под радаром постоянно измученных сотрудников операционного центра безопасности (SOC).
При всех своих преимуществах, технология не является полной заменой персонала, отмечает Дрюиц, а лишь поддержкой в работе, которая стала невыполнимой без посторонней помощи.
«Время внимания человека действительно ограничено и конечное», объясняет она, «и может быть трудно обеспечить, чтобы его внимание было направлено на нужную работу».
«И с таким количеством различных уровней в этих сложных цифровых экосистемах, в которых работает каждая организация, вам нужно машинное обучение, чтобы действительно помочь сфокусировать команды и их внимание».
Проблема усугубляется «великим уходом», в результате которого компании пытаются сохранить непрерывность рабочей силы, поскольку сотрудники отказываются от не приносящей удовлетворения и стрессовой работы, которая, к сожалению для компаний, внедряющих будущее на основе данных, часто включает критически важные операционные задачи, такие как реагирование на инциденты и мониторинг сети.
Используя возможности AI/ML для выявления важных тенденций и автоматизации рабочих процессов, чтобы минимизировать количество малозначимых задач, которые приходится решать сотрудникам, Дрюиц считает, что компании могут извлечь выгоду из новых цифровых архитектур, не перекладывая больше работы на и без того перегруженных сотрудников.
«Существует огромное ценностное предложение, связанное с возможностью разгрузить большую часть работы и дать людям в команде почувствовать, что они работают над интересными и полезными вещами», объяснила она. «Мы стремимся к тому, чтобы все это решалось само собой».
