В переводе на русский бизнес-язык это подразумевает сквозную автоматизацию процессов с минимальным вмешательством человека, что достигается с помощью средств интеллектуальной автоматизации. Но как консолидировать перечисленные составные части, которые до сих пор развиваются в корпоративных информационных системах по большей части автономно, пересекаясь разве что в корпоративных сервисных шинах или на уровне платформ?
RPA превращаются…
Технологии роботизации бизнес-процессов (RPA) сегодня в центре внимания компаний, настроенных на получение очевидных преимуществ от цифровизации. Действительно, механизмы RPA способны принести быстрый ощутимый эффект за счет автоматизации рутинных повторяющихся операций, и при этом они практически не требуют вмешательства в сами процессы. Такие возможности сразу же оценили и ИТ-отделы, которые смогли с помощью RPA быстро и легко организовывать взаимодействие с унаследованными приложениями и осуществлять консолидацию данных из разрозненных источников.
Очевидно, что магистральный путь развития RPA – их усложнение, прежде всего за счет интеллектуализации. Во-первых, это позволяет повысить устойчивость ботов к изменениям в процессах и данных. И во-вторых, автоматизировать более сложные и важные для бизнеса задачи. Попытки встраивать в цепочки RPA алгоритмы машинного обучения, различные варианты обработки неструктурированных данных, например системы компьютерного зрения, – это первые ласточки интеллектуальных PRA (Intelligence Process Automation, IPA). Впереди – их переход на уровень поддержки принятия решений. И этот переход изменит саму суть нынешних RPA – они выйдут на уровень автоматизации бизнес-процессов.
Однако параллельно идет развитие систем управления бизнес-процессами (BPMS).
…превращаются BPMS
Системы BPMS также стремятся «поумнеть», трансформируются в интеллектуальные пакеты управления бизнес-процессами. Главный признак новой ступени развития – Low-code-разработка. Поэтому соответствующие системы управления бизнес-процессами назовем Low-code BPMS[1]
и будем подразумевать, что это цифровая платформа, призванная решать разнообразные задачи интеграции. Она включает сегодня управление регламентами (BPM), управление кейсами (ACM) и замахивается на то, чтобы охватить и сферу управления оргструктурой предприятия (Enterprise Architecture). Она поддерживает не только обмен электронными документами, но и обработку данных, обеспечивает интеграцию с механизмами IoT и блокчейном. Фактически Low-code – это инструмент максимально быстрого создания и изменение цифровых решений для любых предметных областей. Именно за это отвечают механизмы Low-code, то есть визуальной разработки силами аналитиков и бизнес-пользователей.
Иными словами, интеллектуальная BPMS – это то, что аналитики Gartner называют Intelligent Automation, то есть гиперавтоматизация.
Чем сердце успокоится?
В этих процессах развития и интеграции не нужно искать победителей и побежденных. Каждое направление становится «нитью», вплетаемой в «ткань» цифрового предприятия. Это состояние предприятия Gartner называет DigitalOps, подразумевая новый – цифровой – подход к управлению компанией, который консолидирует технологии менеджмента и ИТ на основе единого корпоративного хранилища данных.
Что является критически важной характеристикой состояния DigitalOps? Унифицированный и быстрый (в идеале – real time) доступ к нужным данным для всех приложений и систем и подключение новых источников и приложений обработки данных также в режиме, близком к real time. Такой подход позволит бизнесу оперативно перестраиваться в соответствии с любыми изменениями внешней среды.
Для этого необходим модульный подход, реализуемый на уровне не программных приложений или микросервисов, а фактически на уровне данных. Образно говоря, DigitalOps требует перехода от оркестровки контейнизированных приложений (что свойственно нынешнему дню) к оркестровке средств обработки корпоративных данных.
Как осуществить такой переход?
Золотой ключик у нас в кармане!
Модернизация хранилищ данных – непростая история. Однако для перехода на новый уровень консолидации корпоративных данных можно использовать прием, давно популярный в сфере СУБД. Речь идет об известной концепции ER-модели (Entity-Relationship, «сущность-связь»), то есть модель данных, с помощью которых можно описывать концептуальные схемы предметной области. В процессе высокоуровневого концептуального проектирования баз данных с помощью ER-модели выделяются ключевые сущности и описываются связи между ними. А уже на этапе физического проектирования баз данных происходит преобразование схемы из ER-модели в конкретную схему базы данных: реляционную, объектную, сетевую и т. д.
Следующий уровень развития моделей данных – так называемые онтологии, формализм для семантического описания любой предметной области. Онтологические модели включают словарь терминов этой области и множество связей, которые описывают, каким образом эти термины связаны между собой.
Таким образом, ключевым элементом ИТ-архитектуры DigitalOps становятся не сами данные, а их семантическая модель. Такой переход позволяет одним выстрелом убить не двух, а сразу целую стаю зайцев. Самый крупный из них – создание над существующим уровнем СУБД нового объединяющего уровня виртуальных идентификаторов данных, непосредственно связанных с понятиями из сферы бизнеса и операционной деятельности предприятия. Самое главное – это уровень консолидированных данных корпоративного масштаба, что гарантирует «единую версию правды» в части данных и процессов всей компании, независимо от ее масштаба и территориальной распределенности.
Подобный подход находит отражение в корпоративной ИТ-архитектуре – онтологическая модель предприятия становится центральным элементом бизнес-архитектуры: на ее основе формируются бизнес-процессы и осуществляется связь с данными, ИТ-платформами, средствами оркестрации приложений.
Вновь обратимся к «классикам»: создание логической структуры для простого доступа и обмена данными в распределенной среде аналитики Gartner выделили в отдельный тренд Data fabric и считают его одним из тех, что будут определять облик ИТ-систем в ближайшем будущем.
Одновременно обеспечиваются другие важные характеристики DigitalOps, в частности, оперативное внесение изменений в онтологические описания, масштабирование и развитие онтологических моделей, а также легкость реализации любых, даже весьма сложных аналитических механизмов. Вот он золотой ключик, открывающий дверцу в сокровищницу гибких аналитических моделей, работающих в реальном времени!
Как воспользоваться «золотым ключиком»?
Эволюции модели данных должны соответствовать изменения на уровне СУБД. Дело в том, что традиционные реляционные СУБД, отлично зарекомендовавшие себя на предыдущих этапах развития корпоративных ИТ, с задачами ближайшего будущего не справятся. Дело не только в объемах обрабатываемых данных, но и в кардинальных изменениях характера этих данных: в эпоху DigitalOps и распределенных цифровых предприятий корпоративные данные приобретают сетевую природу. Таким сетевым данным с виртуальными идентификаторами наилучшим образом соответствуют графовые базы данных. Им, кстати, аналитики Gartner прогнозируют быстрый рост популярности в ближайшие годы. Понятно, почему так.
Децентрализованная обработка данных, которая реализуется в графовой СУБД, позволяет, например, легко обеспечить решение такой перспективной задачи, как интеграция графовой БД с системой блокчейна одновременно на логическом и транзакционном уровне. Еще одна важная деталь: эти модели особенно хорошо работают на больших и сверхбольших графах. Неслучайно в первых рядах компаний, внедривших графовые СУБД, – Facebook и Amazon. Это подтверждает и опыт внедрений российской Low-code BPMS,
Comindware Business Application Platform – она работает на основе графовой СУБД и онтологической модели данных.
Так что масштабируемость – один из ключевых вызовов гиперавтоматизации – достигается органическим ростом онтологической модели. При этом все более четко определяется граница между деятельностью бизнес-подразделений (они управляют развитием и модернизацией бизнес-схем и бизнес-процессов на языке бизнеса) и ИТ-департаментом, который обеспечивает функционирование хранилищ и систем обработки данных на языке ИТ-систем.
Таким образом, аналитики Gartner под словом «гиперавтоматизация» подразумевают настоящую ментальную революцию – переход от управления данными к управлению на основе обработки виртуальных идентификаторов. И эта революция точно произойдет, потому что, во-первых, она показывает ясный и четкий путь эволюции корпоративных ИТ-систем. И во-вторых, все предпосылки для практической реализации такого подхода уже созданы. Дело за тиражированием успешных проектов в массовом масштабе.
[1] https://www.comindware.com/ru/platform/