Оценить:
 Рейтинг: 3.67

Цифровая трансформация. Анализ, тренды, мировой опыт

Год написания книги
2018
<< 1 ... 3 4 5 6 7 8 9 >>
На страницу:
7 из 9
Настройки чтения
Размер шрифта
Высота строк
Поля

Характер изменения бизнеса при переходе на цифровые платформы

Телеком-индустрия традиционно соответствовала модели «экономия за счет масштаба на стороне предложения», которая основана на принципе «чем больше компания, чем больше у нее поставщиков, тем ниже издержки; чем ниже цены, тем больше продажи».

В OTT-компаниях, разрабатывающих цифровые платформы, бизнес-схема иная – чем больше масштаб сети на стороне спроса, тем больше полезность сети для пользователей и тем ниже издержки владельца этой сети.

Сетевой эффект четко наблюдается в тех сервисах, где ценность последних зависит от количества участников: например, в социальных сетях, в сетевых играх и т. п. Привлекательность сайта знакомств зависит от количества участников. Чем больше участников, тем больше ценность для потенциальных пользователей и тем больше возможность привлечения рекламодателя и монетизации сервиса.

Очевидно, что, чем крупнее сети у присутствующих на рынке игроков, тем труднее стартапу предложить схожий бизнес, даже разработав какие-то дополнительные функции, например, более удобный интерфейс. То есть барьер вступления в такой рынок определяется величиной сети, которая у стартапа минимальна.

Стартапу трудно разработать конкурирующую сеть, намного проще создать функциональный модуль, который будет сертифицирован, а затем интегрирован в существующую платформу. В результате стартап получит какую-то часть прибыли от монетизации, обусловленной внедрением модуля, пользователи получат дополнительный сервис, а владельцы платформы увеличат лояльность аудитории и капитализацию сервиса.

Согласно [26], цифровые платформы могут быть организованы на базе разных бизнес-моделей: «подписка», «реклама», «электронная торговля» (см. табл. 1.3).

Таблица 1.3

Примеры цифровых платформ на основе разных бизнес-моделей

Таким образом, ценность цифровой платформы пропорциональна размеру сообщества: чем больше пользователей присоединяется к подобным платформам, тем привлекательнее они становятся для продавцов, пользователей и различных сервисных поставщиков.

В этой связи платформа должна быть хорошо масштабируемой, способной обслуживать динамически изменяющийся пул потребителей без ухудшения производительности и иметь простой, интуитивно понятный пользовательский интерфейс с элементами самообслуживания.

Важным условием существования платформы является доверие, построенное на оценке деятельности участников сетевого сообщества.

В одной из статей Марко Лансити [27] отмечает, что развитие цифровых инноваций, помноженное на сетевой эффект, ведет к концентрации цифрового бизнеса и к появлению огромных цифровых суперкомпаний, таких как Apple, Google, Amazon, Alibaba, Facebook, Microsoft, Baidu и Tencent, которые захватывают все большую долю рынка. Получив доступ к миллиардам мобильных потребителей, такие компании автоматически становятся посредниками между многомиллионной аудиторией пользователей и массой компаний-поставщиков продуктов и услуг, которые также стремятся выйти на упомянутую аудиторию пользователей.

В результате вокруг этих цифровых гигантов, по сути, начинает структурироваться мировая экономика. При этом цифровые гиганты могут не только взимать плату за транзакции, но также влиять на информационные потоки, которые они контролируют в том числе и в маркетинговых целях.

Марко Лансити называет такие компании хабами (концентраторами), поскольку они получают преимущества, опираясь на сетевой эффект, используют сетевой капитал, полученный в одном виде бизнеса, и реплицируют его для входа в другие отрасли. Как отмечает Лансити, это переводит конкуренцию из продуктовой сферы в сетевую. Более мелкие игроки, не обладающие «сетевым капиталом», вынуждены идти к сетевым концентраторам. То есть мелкому игроку недостаточно перевести свои сервисы в цифровую форму, – ему важно пробиться к сети потребления, и путь к этой сети лежит через сетевые концентраторы, что приводит к «экономике цифровых концентраторов».

Интересно отметить, что в работе [28] авторы отчасти оппонируют концепции Лансити о нарастающей концентрации цифрового бизнеса в руках небольшого числа цифровых гигантов, говоря о быстром росте все новых цифровых платформ. В частности, они приводят соотношение веса традиционных цифровых гигантов (GAFA – Google, Amazon, Facebook, Apple) и «единорогов», построивших бизнес-модель на новых цифровых платформах, отмечая при этом, что если в 2014 году компании из группы GAFA потенциально могли купить 42 «единорога», то в 2015 году – только трех крупнейших: Xiaomi, Uber и Airbnb.

Ускорение технологического прогресса

Динамика распространения новых технологий среди потребителей показана на рисунке 1.35, по данным работы [29]. Здесь реальные кривые несколько отличаются от теоретической S-образной кривой, обсуждавшейся ранее.

Рис. 1.35. Динамика распространения массовых технологий среди потребителей

Во-первых, на рисунке 1.35 большинство кривых показано не с момента зарождения технологии, а со времени, когда они достигли примерно 10%-го распространения среди аудитории, поэтому стадия начального роста на рисунке практически отсутствует (за исключением кривой номер 6). Во-вторых, на реальных кривых видны флуктуации, вызванные неравномерностью развития мировой экономики и другими событиями, влияющими на диффузию отдельных новшеств. Тем не менее четко прослеживается тенденция: каждая новая технология завоевывает аудиторию все быстрее.

Особенно наглядно данная тенденция прослеживается на рисунке 1.36, где показано время в годах, потраченное на завоевание технологией 50%-го рубежа аудитории в домохозяйствах США. Так, если обычному телефону для преодоления данного рубежа потребовалось более 50 лет, то смартфону – всего около семи лет.

Рис. 1.36. Время в годах, потраченное на завоевание технологией определенной части аудитории. Источник: Asimco

Скорость технологического бизнеса также растет. Достаточно посмотреть на время выхода цифровых компаний на рубеж капитализации в 1 млрд долларов. По данным Accenture, компании из рейтинга Fortune 500 в среднем тратили около 20 лет, чтобы достичь оценки в миллиард долларов, тогда как некоторые современные цифровые стартапы преодолевают данный рубеж всего за 18 месяцев (рис. 1.37).

Рис. 1.37. Выход на рыночную капитализацию объемом в 1 млрд долларов разных компаний. Источник: Salim Ismail, Wall Street Journal

Скорость бизнеса увеличивается настолько, что циклы разработки становятся короче циклов принятия решений, например, таких сложных коммерческих решений, как выработка стратегии противодействия новым подрывающим технологиям.

Следует также отметить, что каждая технология несет в себе скрытые угрозы, и должен пройти определенный период адаптации пользователей к этим угрозам – с тем, чтобы иметь возможность выработки плана противодействия. Цифровые технологии уже преподносили человечеству такие угрозы (хакерские атаки, вирусы, компьютерная и игровая зависимость, нарушение приватности), и каждый раз человечество находило ответы на данные вызовы. Поэтому сокращение циклов появления новых технологий говорит о проблеме сокращения (нехватки) времени на выработку механизмов управления ими и поиска противодействия потенциальным угрозам.

Вышеприведенные рассуждения подводят к концепции, которую часто приписывают директору по инженерным разработкам Google Рэю Курцвейлу, внесшему вклад в ее научное обоснование и популяризацию.

Суть концепции сводится к тому, что ускорение технологического прогресса приведет к моменту, когда прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным для понимания и, соответственно, управления человеком [30].

Мы описали общие закономерности развития новых цифровых технологий. В следующем разделе мы рассмотрим эволюцию отдельных технологий и проанализируем их роль в осуществлении цифровой трансформации.

Глава 2. Новые технологии, определяющие цифровую трансформацию

Облачные вычисления, облачные сервисы

Несмотря на то, что специалисты по-разному определяют суть цифровой трансформации, все связывают эту трансформацию примерно с одним и тем же набором технологий. В первую очередь, это так называемые «четыре столпа третьей платформы» – облако, мобильность, социальные сети и «большие данные», а также целый ряд других, включая SDN/NFV, IoT, 3D-печать, беспилотный транспорт, «цифровых двойников». Очевидно, что для понимания сути термина «цифровая трансформация» необходимо кратко остановиться на описании данных технологий.

Облачные вычисления: трактовка термина и эволюция понятия

Исчерпывающее определение термина облачные вычисления может быть достаточно громоздким, поэтому начнем с самого простого и общего, а затем будем уточнять его по мере введения дополнительных понятий. Прежде всего следует отметить, что для использования облака нет необходимости быть с ним в непосредственной географической близости, облачные технологии позволяют предоставить ИКТ-ресурсы удаленным абонентам (рис. 2.1).

Под доступом к ИКТ-ресурсам здесь мы будем понимать доступ к разделяемым серверным (вычислительным) ресурсам, к ресурсам хранилища данных (как, например, в популярных сервисах типа DropBox или Google Drive) или к сетевым ресурсам, таким как коммутаторы и маршрутизаторы.

Рис. 2.1. Схема, поясняющая термин «облачные вычисления»

Основная идея сервисов на базе облачных вычислений состоит в том, что провайдер предоставляет вычислительные ресурсы динамически, по требованию. Ресурсы могут эластично наращиваться и «высвобождаться в облако» с минимальными эксплуатационными затратами и обращениями к провайдеру за счет наличия инструментов самообслуживания. При этом ответственность за функционирование и поддержку инфраструктуры, обеспечивающей эти ресурсы, ложится на провайдера сервиса. Оплата потребляемых ресурсов осуществляется пользователем так же эластично – то есть только за те ресурсы, которые фактически были использованы.

На рисунке 2.2 представлена эволюция технологий и продуктов, определивших облачные сервисы. Зачатки идеи облачных вычислений можно найти в идее так называемого Utility-компьютинга, который состоит в предоставлении компьютерных ресурсов в качестве сервиса, оплачиваемого в зависимости от объема потребления (рис. 2.2). Впервые эта концепция была предложена Джоном Маккарти еще в 1961 году, а ее название происходит от аналогии с коммунальными платежами. К данной категории могут быть отнесены технологии, известные уже не один десяток лет. Например, услуга предоставления пользователю приложений в виде терминального доступа по сети или технология Grid-компьютинга, позволяющая объединить несколько компьютеров для решения задачи и предоставить вычислительные ресурсы как сервис.

Рис. 2.2. Эволюция технологий и продуктов, определивших облачные сервисы

Технологическими предпосылками возникновения облачных вычислений можно назвать технологии виртуализации, веб-хостинга, сервис-ориентированную архитектуру (SOA) и наиболее близкое к облачным сервисам предоставление приложений в виде сервиса (ASP) (см. рис. 2.2).

На рисунке 2.2 отмечен также ряд событий, связанных с компаниями и сервисами, внесшими существенный вклад в становление облачных вычислений. Здесь следует назвать появление компании Salesforce.com – разработчика одноименной CRM-системы, и одного из пионеров предоставления ПО в виде услуги – компании VMwаre, внесшей наиболее весомый вклад в развитие рынка программной виртуализации. Важнейший вклад в развитие облачных услуг внесла компания Amazon, которая в 2006 году запустила проект под названием Elastic Computing Cloud (Amazon EC2). Также существенными шагами к развитию облачных вычислений стали запуск в 2008 году Google App Engine и запуск Windows Azure в 2009 году.

Внедрение облачных вычислений позволило получить экономию за счет стандартизации, объединения ресурсов и автоматизации многих сервисных операций, которые в традиционных ИТ выполняются вручную. Применение облачных вычислений стало возможным в результате слияния достижений в трех областях: стандартизации серверного оборудования, виртуализации и выработки новых принципов построения программных приложений, а также благодаря появлению новой бизнес-модели управления ИТ-инфраструктурой с оплатой только за те ресурсы, которые клиент действительно потребляет.

Каждая новая технология заменяет старую за счет того, что оказывается более эффективной.

Информационные технологии, подчиняясь общим законам развития, эволюционируют по спирали, – весьма наглядно это видно на примере эволюции от мейнфреймов к персональным компьютерам, затем к клиент-серверной архитектуре и позднее – к облачным вычислениям (рис. 2.3).

Рис. 2.3. Эволюция вычислительных архитектур

В некотором роде «облако» – это возвращение к архитектуре мейнфреймов, но на новом уровне. Действительно, мейнфреймы появились как жесткая централизованная ИТ-инфраструктура. Будучи дорогой, эта технология до сих пор доступна лишь крупным организациям. С ростом вычислительной мощности стоимость ИТ-инфраструктуры на базе мейнфреймов в расчете на один MIPS (million instructions per second – миллион команд в секунду) быстро снижается (см. рис. 2.4), но до определенного предела, что объясняется невысокой степенью задействования серверов, а также тем, что мейнфреймы – это сложное уникальное оборудование, и специалисты по его обслуживанию обходятся недешево.

Появление персональных компьютеров и клиент-серверной архитектуры создало условия для модульного потребления ИТ. С развитием клиент-серверной технологии и ростом потребляемой вычислительной мощности стоимость ИТ-инфраструктуры на базе клиент-серверной модели в расчете на MIPS снижается до более низкого уровня вследствие меньшей стоимости обслуживания (рис. 2.4). Однако проблема низкой загрузки серверов остается и в клиент-серверной архитектуре.

Рис. 2.4. Влияние масштаба вычислительной системы (количество MIPS) на ее стоимость. Источник: Microsoft

В модели облачных вычислений соединяются преимущества мейнфреймов и клиент-серверной архитектуры, что позволяет существенно выигрывать в стоимости на один MIPS при масштабировании технологии (см. рис. 2.4). Основной стимул внедрения облачных технологий состоит в том, что они дают экономическую выгоду при построении ИТ-инфраструктуры по целому ряду параметров. Подобно тому как клиент-серверная модель потеснила мейнфреймы, облачные технологии вытесняют клиент-серверную архитектуру в силу экономических преимуществ.

Облачные сервисы можно также представить как эволюцию видов хостинга, с постепенной передачей все большего количества функций на сторону провайдера (см. рис. 2.5).
<< 1 ... 3 4 5 6 7 8 9 >>
На страницу:
7 из 9