PROнефть: Транзакционность цифровой трансформации в научной организации

Transactional digital transformation in scientific organizations

УДК 005.7:004.78:378.16

М.М. Хасанов, д.т.н., Ф.В. Краснов, к.т.н.
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Электронные адреса: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. 

Ключевые слова: современный менеджмент, научный инжиниринг, теория эффективности, стратегия знаний 

M.M. Khasanov, F.V. Krasnov
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg 

Innovation in products, markets, and business models fuels business growth, and disruptive strategies radically change the business ecosystem. When managing innovation, firms must decide whether to invest in new products for markets that do not yet exist, with business models that have not yet been tried. Leaders consistently miss significant opportunities when faced with disruption because traditional analysis methods are inadequate when faced with innovation. Working with disruptive strategies is different than predicting the future based on our view of the past. It is important not to just predict the future, but to think about how to create the future with our decisions. In this paper, we will cover different approaches for conducting digital transformation strategy in a scientific organization, and explain why transactions are the best method to address these kinds of challenges. 

Keywords: contemporary management, scientific engineering, efficiency theory, knowledge strategy 

DOI: 10.24887/2587-7399-2019-1-64-67 

ВВЕДЕНИЕ

Термин «цифровая трансформация» во многом отражает настоящее время, в начале ХХ века аналогичный процесс мог бы называться «электрическая трансформация». В тот период наибольшие ожидания прогресса были связаны именно с электрификацией производств так же, как сейчас с цифровизацией. 

СтупЕНИ цИФроВой траНСФорМацИИ КоМпаНИй

Согласно исследованию IDC1 существует пять ступеней цифровой трансформации компаний – изменений в бизнес-моделях, осуществляемых с помощью цифровых компетенций.

На первой ступени, «бессистемной», находятся компании, «сопротивляющиеся цифровым преобразованиям». Цифровые инициативы разрозненны, не согласуются с корпоративной стратегией и не ориентированы на взаимодействие с заказчиком. В результате бизнес развивается вяло, цифровые технологии используются только для противодействия угрозам.

На второй ступени, «освоения возможностей», стоят «исследователи цифровых технологий». В таких компаниях уже имеется потребность в разработке цифровой бизнес-стратегии, ориентированной на заказчика, но пока что она реализуется на уровне отдельных проектов.

Прогресс непредсказуем и не воспроизводим. Основанные на цифровых технологиях взаимодействия с заказчиком продукты бессистемны и плохо интегрированы.

На третьей ступени «воспроизводимых результатов» находятся «цифровые игроки». Бизнес координируется с информационными технологиями (ИТ) на всем предприятии с целью разработки цифровых продуктов, взаимодействия с заказчиками, но еще не с целью реализации революционного потенциала цифровых инициатив. Таким образом, предприятие предлагает цифровые продукты, сервисы и взаимодействия, не отличающиеся новизной.

На четвертой ступени, «управляемой», стоят «преобразователи». Благодаря слаженному комплексному управлению бизнесом и ИТ компания выпускает продукты и сервисы, основанные на цифровых технологиях. В результате предприятие лидирует на своем рынке, работая на уровне мировых стандартов.

Высшую пятую, «оптимизированную», ступень занимают «цифровые революционеры». Активно используя новейшие цифровые технологии и бизнес-модели, предприятие влияет на рынки. Знание экосистемы и обратная связь непрерывно приносят новые данные, позволяющие обновлять бизнес. Это дает возможность компании менять существующие рынки и создавать новые в своих интересах, конкурировать с такой компанией сложно, так как она – движущаяся мишень.

Пять ступеней зрелости – достаточно распространенная модель. Например, для разработки программного обеспечения авторы активно использовали [1] пятиступенчатую модель CMMi2. Практический опыт авторов в применении таких моделей показал, что невозможно рассматривать всю организацию на одной ступени трансформации. Необходимо разделять организацию на подразделения, относя их к разным ступеням зрелости. Однако даже такой подход не всегда является консистентным. В рамках одного подразделения в результате групповой динамики существует разделение на рабочие группы разной степени зрелости. Такая неоднородность вызывает потребность в создании подразделений однородной высокой зрелости. В нефтяных компаниях исторически научными были подразделения разработчиков месторождений, содержащие наиболее наукоемкие процессы с наибольшим влиянием на инженерию разработки месторождений. Таким образом, возникает подразделение научного инжиниринга, созданное как наиболее зрелое с точки зрения пятиступенчатой модели для данной компании. 

разЛИчНыЕ поДХоДы К упраВЛЕНИю цИФроВой траНСФорМацИЕй 

Приведем проблемы, с которыми сталкивается научный инжиниринг в организации в процессе цифровой трансформации [2]:

  • неуправляемость организации вследствие сложности ее структуры;
  • из-за сложности неуправляемость ИТ приложений;
  • отсутствие четкого определения и направления развития портфолио ИТ приложений;
  • ИТ приложения не решают поставленных задач;
  • слабость бизнес-архитектуры в архитектуре организации, в то время как все остальные элементы следуют за ней.

Опыт авторов по анализу проблем организаций показывает, что в основе проблем лежит неэффективность наук об информационных системах и об управлении организации. В первом случае имеется ввиду низкий уровень профессионализма в задачах удовлетворения потребностей бизнеса, во втором – используется управленческий (функциональный) подход вместо инженерного (конструктивного) подхода.

Рассмотрим подробнее, что понимается под инженерным подходом на примере «черного» и «белого» ящиков (см. рисунок).

Стиль мышления:
а – «черный ящик»; б – «белый ящик»

Стиль мышления «черный ящик» сосредоточен на входных параметрах, функциях преобразования и выходных параметрах. Автомобиль как система в стиле мышления «черный ящик» может быть функционально декомпозирован на подсистемы: управления, тормозную, освещения, звукового сопровождения.

Инжиниринговый подход представляет систему как конструкционную композицию, или «белый ящик». Автомобиль при таком подходе – это колеса, двигатель, тормоза, магнитола, кондиционер, тормоза.

Отметим очевидное удобство стиля мышления на основе «белого ящика» для трансформации системы, так как, с одной стороны, система представляется как целое, а с другой, каждый ее конструктивный компонент остается работоспособным.

Для более глубокого понимания заданной темы необходимо уточнить, что понимается под системой. В организации не все так очевидно, как в примере с автомобилем. В крупной организации все сложно, поэтому рассмотрим понятие «сложности» внимательнее.

В координатах сложность – случайность организации находятся посередине. Крайние положения у популяций насекомых, которые не организованы и случайны, и у часовых механизмов, которые высоко организованы и неслучайны. Организации уже не так случайны, чтобы описываться статистическими методами, но достаточно сложны для алгоритмического анализа. Примитивность подходов на основании Work Flow и Business Process Management показала, что алгоритмизация деятельности организации возможна только для узкого класса процессов. Например, для так называемых «сквозных процессов». Поэтому об организациях можно говорить как об «организованной сложности».

Теперь можно рассмотреть понятие «инжиниринговой организации» в целом или в рамках одного подразделения, например, подразделения научного инжиниринга в Научно-Техническом Центре.

В работах Д.Е. Намиота [3, 4] цифровая трансформация представляется как переход к «умному способу работы» (Smart working). Ключевую роль в цифровой трансформации играют люди и ИТ системы. Важно отметить необходимость перехода к рассмотрению цифровой организации как результата цифровой трансформации. Из этого, в частности, следует, что рассмотрение цифровой организации как «черного ящика», состоящего из людей и ИТ систем, наследует все вышеперечисленные ограничения данного стиля мышления.

Важным аспектом цифровой трансформации является транзакционность. Представляя атомарные организационные изменения как транзакции, авторы выделяют такие важные свойства последних, как законченность и обратимость.

На начальном этапе исследований отмечены две наиболее распространенные причины неудач: неадекватное внедрение изменений и непроработанность идеи. По мнению авторов, ключ к повышению доли удачных проектов состоит в том, чтобы обязательно заканчивать изменения и продумывать возможность возврата к исходному состоянию.

Никому неизвестна заранее успешность того или иного подхода к цифровой трансформации [5]. По убеждению многих профессионалов, слепое повторение успешных для других организаций приемов представляется достаточно рискованной и недальновидной практикой. Только научный подход к изменениям, основанный на формировании гипотезы и последующей ее проверке практикой, дает наиболее предсказуемый результат. Однако при таком подходе необходимо иметь возможность начать сначала, вернувшись к исходному состоянию, т.е. воспользоваться одним из основных свойств транзакционности изменений.

Традиционная схема для транзакции соединяет заказчика и исполнителя двумя контурами:

  1. заказчик — запрос — обещание — исполнитель;
  2. исполнитель — выполнение — принятие — заказчик.

На этих контурах возникают следующие артефакты коммуникаций: отправки запроса, обещания выполнения, завершения выполнения, принятия результата.

На основании перечисленных фактов строится транзакционная дисциплина инжиниринговой организации. Понятие дисциплины неразрывно связано с архитектурой и онтологией организации. Концептуально архитектура организации — это свод ограничений (дисциплина) в творчестве. В практическом смысле архитектура организации – это последовательный и целостный набор принципов, которые задают направление трансформациям.

Для простоты можно провести аналогию с архитектурным ансамблем города, который задает все будущие изменения и отторгает инородные элементы.

В свою очередь онтология организации концептуально дает понимание конструкции и функционирования предприятия независимо от трансформации [6]. Практически онтология организации – это модель предприятия высшего уровня, которая задает направление трансформации. В отличие от архитектуры онтология организации ограничивает творчество «снизу».

Придерживаясь аналогии с городом, онтология постулирует вид используемых строительных материалов: бетонные блоки или кирпич.

Качественные аспекты организационной онтологии удовлетворяют C4E требованиям качества:

  1. сoherent (последовательность) — все части модели представляют единое целое;
  2. сonsistent (целостность) — отсутствие логических противоречий;
  3. сomprehensive (полнота) — модель содержит все нужные элементы;
  4. сoncise (сжатость) — минимально необходимый размер;
  5. essential (Существенность) — независимость от конкретной реализации.

Понимая две составляющие цифровой трансформации – эффективность организаций и эффективность ИТ, следует рассмотреть третью – креативность.

Возможности индивидуального человеческого ума, не имеющего поддержки, сильно преувеличиваются. Большая часть креативности человека социальна, она возникает в результате деятельности в социальном контексте, взаимодействия с другими людьми и ИТ системами, в которых воплощен коллективный ум. Согласно исследованиям Г. Фишера [7–9] и его последователей [10, 11] социальная креативность — это не роскошь, а необходимость, вызванная проблемами, с которыми люди сталкиваются в XXI веке, например, цифровой трансформацией. Таким образом, создание организационной среды (подразделений, офисов) является необходимой составляющей для выполнения задач цифровой трансформации.

Возвращаясь к проблемам организаций, обусловленным неэффективностью наук об организации и ИТ системах, становится логичной мотивация создания подразделений с высокой креативностью участников, отвечающих за научный инжиниринг — суть двигатель эффективности цифровой трансформации. 

заКЛючЕНИЕ 

Законы цифровой экономики неумолимы и действуют на всех участников процесса. Как прогнозируют в IDC, к 2019 г. треть компаний, входящих в настоящее время в двадцатку лидеров в большинстве отраслей, начнут испытывать серьезную конкуренцию со стороны новых претендентов и перестроившихся старожилов, пользующихся платформой 3.0 для создания новых сервисов и бизнес-моделей. Как полагают аналитики, помимо стремительных технологических изменений сильное влияние на рынок будут оказывать геополитические, экономические и экологические факторы, часть из которых можно предсказать, часть – нет. Однако суть системного мышления состоит не в том, чтобы отслеживать линейные цепочки причин и следствий, а в видении всего процесса взаимосвязанных изменений.

Системный подход утверждает, что нельзя свести научные дисциплины к единому базису. Мир нужно описывать мультидисциплинарно, «полинаучно». Простые взаимодействия частей системы приводят к возникновению совершенно нового. Ни одна из частей самолета не содержит функции полета. Не каждая шестеренка в отдельности, а только собранные вместе часы несут в себе понятие время, а. Так и науку о земле нельзя свести к пониманию добычи, геологии и разработки. Ключ к пониманию системы не в ее частях, а в том новом, что появляется при их взаимодействии.

Актуальная задача научного инжиниринга состоит в том, чтобы объединить традиционные науки с науками об организации и знаниями об информационных системах на принципах организационной онтологии и архитектуры и таким образом создать то новое, к чему приведет цифровая трансформация организации.

Список литературы

  1. Khasanov M.M., Krasnov F.v. Corporate Wikipedia in Upstream: Bimodal IT Case //SPE181270-MS. — 2016.
  2. Yakovlev v. V., Khasanov M. M. Technology Development in Upstream Division of Gazprom Neft // Journal of Petroleum Technology. — 2017. — Т. 69. — № 4. — С. 56–60.
  3. Целостная модель трансформации в цифровой экономике — как стать цифровыми лидерами / Д. Е. Намиот, В. П. Куприяновский, А. П. Добрынин, С. А. Синягов // International Journal of Open Information Technologies. — 2017. — Т. 5. — № 1. — С. 26–32.
  4. К вопросу об эффектах применения формализованных онтологий в экономике данных — опыт ЕС / В. П. Куприяновский, Ю. И. Волокитин, И. В. Понкин [и др.] // International Journal of Open Information Technologies. — 2018. — Т. 6. — № 8. — С. 66–78.
  5. Schilling R. Theories to Understand the Dynamic Nature of Enterprise Architecture. 2018. 13th Trends in Enterprise Architecture Workshop (TEAR 2018). — Stockholm, Sweden.
  6. Dietz J.L. G. What is Enterprise Ontology?. -Berlin Heidelberg: Springer, 2006. — С. 7–13.
  7. Фишер Г. Развитие социальной креативности: пусть все голоса будут услышаны // Психология. Журнал высшей школы экономики. — 2005. — Т. 2. — № 4. — С. 57–64.
  8. Fischer G. Domain-oriented design environments //Automated software engineering. — 1994. — Т. 1. — №. 2. — С. 177–203.
  9. Beyond binary choices: Integrating individual and social creativity / G. Fischer, E. Giaccardi, H. Eden [et al.] // International Journal of Human-Computer Studies. — 2005. — Т. 63. — № 4–5. — С. 482–512.
  10. Барышева Т. А. Психология развития креативности: теория, диагностика, технологии. — Санкт-Петербург: Изд-во ВВМ, 2016. — 316 с.
  11. Килошенко М. И. Роль социальной креативности в появлении моды // Перспективы психологической науки и практики. — 2017. — С. 478–481.

Reference

  1. Khasanov M.M., Krasnov F.v. , Corporate Wikipedia in upstream: Bimodal IT case, SPE 181270-MS, 2016.
  2. Yakovlev v. V., Khasanov M.M., Technology development in upstream division of Gazprom Neft, Journal of Petroleum Technology, 2017, v. 69, no. 4, pp. 56–60.
  3. Namiot D.E., Kupriyanovskiy v. P., Dobrynin A.P., Sinyagov S.A., A holistic model of transformation in the digital economy how to become digital leaders (In Russ.), International Journal of Open Information Technologies, 2017, v. 5, no. 1, pp. 26–32.
  4. Kupriyanovskiy v. P., Volokitin Yu. I., Ponkin I.v. , Sinyagov S.A., Namiot D.E., Dobrynin A.P., On the effects of formalized ontologies in the data economy The EU experience (In Russ.), International Journal of Open Information Technologies, 2018, v. 6, no. 8, pp. 66–78.
  5. Schilling R., Theories to understand the dynamic nature of enterprise architecture, 2018, Proceedings of 13th trends in Enterprise Architecture Workshop, TEAR, Stockholm, Sweden, 2018.
  6. Dietz J.L.G., What is Enterprise Ontology, Springer Berlin Heidelberg, 2006, pp. 7–13.
  7. Fischer G., Making all voices heard: Increasing social creativity in design by exploiting the symmetry of ignorance, Psikhologiya. Zhurnal vysshey shkoly ekonomiki, 2005, v. 2, no. 4, pp. 57–64.
  8. Fischer G., Domain-oriented design environments, Automated software engineering, 1994, v. 1, no. 2, pp. 177–203.
  9. Fischer, G., Giaccardi, E., Eden, H., Sugimoto, M., Ye, Y., Beyond binary choices: Integrating individual and social creativity, International Journal of Human-Computer Studies, 2005, v. 63, no. 4–5, pp. 482–512.
  10. Barysheva T.A., Stolyarov B.A., Laktionova E.B., Makhrova E.v. , Psikhologiya razvitiya kreativnosti: teoriya, diagnostika, tekhnologii (Psychology of development of creativity: theory, diagnosis, technology), St. Petersburg: Izdatel’stvo VVM Publ., 2016, 316 p.
  11. Kiloshenko M.I., Rol' sotsial’noy kreativnosti v poyavlenii mody (The role of social creativity in fashion), Proceedings of International Scientific and Practical Conference «Perspektivy psikhologicheskoy nauki i praktiki» (Perspectives of psychological science and practice), 2017, pp. 478–481.
  • Автор: М.М. Хасанов, д.т.н., Ф.В. Краснов, к.т.н., Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)
СЛЕДУЮЩИЙ МАТЕРИАЛ РАЗДЕЛА "IT"