x
© 1995-2019 Компания «Инфосистемы Джет» Разработано в Liqium

ИТ-аутсорсинг как корпоративный стандарт

— Вы работаете в «М.Видео» уже много лет — можно сказать, создавали ИТ-экосистему ритейлера. По каким причинам компания выбрала формат ИТ-аутсорсинга? Возникало ли желание пойти иным путем и не использовать эту модель? Как со временем менялся ваш подход к привлечению подрядчиков?

— Мы всегда понимали, что не нужно заниматься тем, что не входит в сферу нашей профессиональной деятельности. Сейчас это очевидно для многих, но еще 10 лет назад было сложно представить компанию, которая отдает ИТ на аутсорсинг в далеком регионе, за тысячи километров от Москвы. Никто не верил, что партнер в Мордовии способен отработать на 100% заявку, сформированную в нашем центральном офисе. Как раз тогда мы и решили сконцентрироваться на тех ИТ-инициативах, которые приносят максимальную пользу бизнесу. В итоге используем аутсорсинговую модель для целого ряда сервисов, а также привлекаем сторонних разработчиков ПО. 

На сегодняшний день ИТ-аутсорсинг обеспечивает нам необходимый сервис за приемлемые деньги с предсказуемым качеством. При правильном подходе это дает хорошую возможность гибко управлять ИТ, чтобы соответствовать постоянно меняющимся потребностям бизнеса. Но сам переход к аутсорсингу — это всегда непросто, и мы не сразу пришли к тому, чтобы использовать его практически по всем ИТ-направлениям. Как и другие игроки рынка, мы начинали с развития своего ИТ-департамента. Однако по мере роста сети магазинов и смещения приоритетов отказались от этой модели.

Как следствие, на протяжении уже более 10 лет в «М.Видео» нет ни одного инженера в региональных магазинах. Но когда мы только начинали расширяться, в каждой торговой точке был ИТ-специалист, который «присматривал» за работой систем. Теперь от 50 до 90% функционала реализуется по аутсорсинговой модели, а некоторые базовые сервисы с высоким уровнем стандартизации переданы подрядчикам на 100%. Например, до момента объединения с «Эльдорадо» у нас не было ни одного инженера по SAP Basis: работу комплекса обеспечивали аутсорсеры, включая классическую поддержку, администрирование и даже поддержку прикладного ПО.

Выбор поставщика услуг — тоже непростая задача. Надежный ценится на вес золота. Нам нужны партнеры, которые при высоких темпах роста компании могут оказывать услуги на должном уровне за предсказуемую стоимость. Замечу, что подобные взаимоотношения далеко не всегда длятся долго: у нас есть опыт смены подрядчиков, в том числе поддерживавших сложные процессы. 

Теперь от 50 до 90% функционала реализуется по аутсорсинговой модели, а некоторые базовые сервисы с высоким уровнем стандартизации переданы подрядчикам на 100%

— Как компания должна изменить свои бизнес-процессы, чтобы максимально безболезненно передать эксплуатацию бизнес-приложений партнеру?

— Первым делом необходимо разобраться с хаосом там, где он есть, иначе будет просто невозможно выделить процессы для передачи другой компании и разделить с ней зоны ответственности. В принципе, проект аутсорсинга — это хороший способ навести порядок в своей инфраструктуре, ведь привлекать подрядчика без структурирования своих ИТ просто не имеет смысла. Нужно четко представлять, что будет делать партнер.

Если с технической стороны компания готова, ей необходимо определиться с начальными ожиданиями. Приведу простой пример: вы можете искать шиномонтаж, чтобы быстро и дешево поменять колесо, или же вам нужен сервис для обслуживания статусного автомобиля, где будут бережно относиться к каждому болтику. 

После создания желаемого образа сервиса вы должны выделить хорошо стандартизованные процессы в вашем бизнесе. Передать на аутсорсинг можно только те функции, где все регламентировано и легко разделяется на этапы. Например, повсеместно используется аутсорсинг обслуживания ККТ (контрольно-кассовой техники): по закону его могут выполнять только сертифицированные специалисты. Для начала советую выбирать сервисы, широко представленные на рынке, — наличие у партнера уже сформированной экспертизы будет вам на руку. 

После этого нужно определиться со схемой аутсорсинга, реализовать пилотные проекты, четко сформулировать цели и зафиксировать показатели business value. Например, при передаче клиентского сервиса необходимо понимать, чего именно вы хотите: повысить качество существующей услуги или создать новую при ограниченных собственных ресурсах? Когда на подобные вопросы получены ответы, можно приступать к проекту. 

В «Эльдорадо» исторически было больше инсорсинга, и мы стремимся сохранить сформировавшиеся модели. Но если речь идет, например, об обслуживании техники, мы отдаем его на аутсорсинг. 

— Как можно измерить выгоды от ИТ-аутсорсинга в числовых показателях? Проводили ли вы подобные расчеты? 

— Оценка эффективности зависит от вида сервиса. Несмотря на то что «М.Видео» применяет аутсорсинговую модель достаточно давно, мы и сегодня часто обсуждаем, как будет приниматься решение в том или ином случае. Есть сервисы, за которые мы готовы платить больше при соответствующей экспертизе партнера. В то же время есть базовые требования, выполнение которых сегодня обеспечивают десятки компаний, и здесь основную роль для нас играет стоимость. 

Отмечу, что точно рассчитать эффективность аутсорсинга достаточно сложно. Как показывает практика, стоимость услуг партнера составляет от 30 до 100% зарплаты собственных сотрудников. При этом вы не вкладываетесь в менеджмент и обучение, в организацию и обслуживание рабочих мест. Все это делает аутсорсинг более привлекательным с финансовой точки зрения.

— Есть ли ИТ-системы и сервисы, которые вы никогда не отдадите на аутсорсинг? Если да, то какие и почему?

— Мы не отдаем функции управления. Я уверен, что экспертиза в этой области представляет основную ценность для бизнеса. В нашем случае это, например, управление и планирование развития архитектуры ИТ-систем. Мы, конечно, можем заказать услугу архитектурного надзора в рамках рутинной деятельности, но для создания уникального решения нам не обойтись без своего эксперта с очень глубокими знаниями и опытом. 

У каждого ИТ-направления, которое развивает компания, должен быть свой лидер. Кроме того, нужен эксперт, хорошо разбирающийся в технических вопросах. По большинству направлений у нас в штате есть два-три специалиста. Они выполняют роль экспертов в кросс-функциональных процессах, помогают решать вопросы, возникающие на стыке разных областей. Например, когда при обслуживании сложных систем на одном участке работ сталкиваются несколько поставщиков услуг, наш специалист помогает разобраться, где, что и как. Мы вкладываемся в развитие наших экспертов, поддерживаем их высокую квалификацию.

Хорошим примером является ИБ-аутсорсинг, к которому часто относятся с настороженностью. Однако в ИБ также несложно отделить управление от операционной работы. Мы используем услугу anti-DDoS и другие сервисы, функционирующие на стороне партнеров. При этом в «М.Видео» есть ИБ-специалисты, досконально знающие нюансы защиты информации. Таким образом, внутри компании определяются политики, параметры работы, задается уровень сервиса, а сотрудники подрядчика выполняют все рутинные действия. 

Первым делом необходимо разобраться с хаосом там, где он есть, иначе будет просто невозможно выделить процессы для передачи другой компании и разделить с ней зоны ответственности

У ритейлеров скапливаются огромные массивы обезличенных данных о клиентах. Например, в клиентской базе «М.Видео» 20 миллионов профайлов, ежедневно к нам на сайт приходит миллион человек, которые ищут товары и делают покупки. ML-решения позволяют извлечь пользу из подобных данных. Поскольку эти технологии строятся на открытом ПО, они вполне доступны, но проектам препятствуют ограничения в ресурсах и отсутствие соответствующих специалистов.

— Есть ли разница в подходах к аутсорсингу в России и на Западе?

— При аутсорсинге важен уровень доверия к партнеру. И здесь кроется принципиальное отличие в подходах к нему наших и зарубежных компаний-заказчиков. Чем более конфиденциальную информацию вы передаете для обработки в России, тем ближе вам должен быть аутсорсер. На Западе же клиентам достаточно наличия сертификата соответствия. В России компании стремятся вести дела с проверенными поставщиками услуг, предпочитают лично знать их руководство — это наш менталитет. 

Но следует помнить, что ситуации бывают разные. Я, например, помимо личного общения, обычно задаю несколько профессиональных вопросов потенциальному подрядчику: как у них выстроена система технической поддержки, сколько у нее предусмотрено уровней, по каким правилам происходит реагирование, каковы действия при выходе из строя тех или иных систем и т.д. В ходе разговора сразу становится понятно, насколько люди компетентны, как они работают. В любом случае заявляемые навыки требуют «проверки боем». 

— Вы упомянули о слиянии с «Эльдорадо». Не изменило ли вашу парадигму работы с аутсорсерами проникновение культуры другой компании?

— Наши компании развивались по-разному, но сегодня мы приводим их к одному уровню сервиса. Так, логика и структура работы бэк-офиса были унифицированы. В сложных процессах, таких как заказная разработка, в «Эльдорадо» были оставлены сложившиеся практики. При этом «М.Видео» и «Эльдорадо» остаются независимыми с точки зрения розницы и маркетинга: у нас есть подразделения, которые обеспечивают индивидуальное развитие брендов. 

Настоящее и будущее облаков

— Используете ли вы в своем ИТ-ландшафте облачные решения? Если да, то что именно у вас «живет» в облаке?

— Частное облако существует в компании уже 8–9 лет, так как мы повсеместно используем виртуализацию: на сегодняшний день порядка 80% ресурсов в «М.Видео» виртуальные. Что касается публичных облаков, в последнее время мы стали активно изучать подобные предложения от наших партнеров. Нас не интересует классическая инфраструктура как сервис (IaaS) — у нас создан свой ЦОД и есть запас ресурсов. Другое дело — приложения или услуги в виде готовых сервисов. Например, мы ставим себе задачу в следующем году перенести всю разработку в облако. Здесь стоит отметить, что в России растет популярность разработки Open Source (PostgreSQL, Docker, Kubernetes), просто-таки созданной для жизни в облачной среде.

Возвращаясь к «М.Видео»: недавно нам нужно было создать параллельный тестовый ландшафт — полный дубликат наших систем. При классическом подходе мы должны были бы закупить и установить серверы, что заняло бы не меньше полугода и стоило бы весьма дорого. Мы использовали ресурсы провайдера и развернули ландшафт за 2 месяца. Этот проект в том числе помог преодолеть внутреннее сопротивление части наших сотрудников, которые раньше не доверяли облачным сервисам.

Частное облако существует в компании уже 8–9 лет, так как мы повсеместно используем виртуализацию: на сегодняшний день порядка 80% ресурсов в «М.Видео» виртуальные

Частное облако существует в компании уже 8–9 лет, так как мы повсеместно используем виртуализацию: на сегодняшний день порядка 80% ресурсов в «М.Видео» виртуальные

— Почему российские компании пока не рвутся в публичные облака?

— Сдерживающими факторами являются внутренние установки, привычка работать определенным образом. Человек почти всегда сопротивляется изменениям, а здесь требуется еще и доверие к партнеру — ведь используются чужие серверы на сторонней площадке. С другой стороны, далеко не у всех есть потребности в использовании облака. 

В принципе, чем выше ценность системы для бизнеса, тем она уникальнее и тем сложнее отдать ее в публичное облако. Но с ростом числа технологических компаний, которые хорошо понимают, чего хотят их клиенты, ситуация может измениться. Вспомните, как развивались сервисы заказа такси в Москве в течение последних трех лет. Звонки, разговоры с диспетчером, поиск водителя остались в прошлом. Их заменили облачные сервисы и мобильные приложения. 

С public cloud можно экспериментировать уже сегодня, если система, которую вы планируете переносить, построена на принципах микросервисной архитектуры. В таком случае можно передать в облако один функциональный блок. 

— Как вы относитесь к возможности использования гибридного облака?

— Мы как раз работаем над созданием гибридного облака, которое объединит наш ЦОД и резервный ЦОД одного из партнеров, а также консолидирует возможности арендуемых ресурсов. Все приложения, которые мы сейчас разрабатываем и внедряем, создаются с учетом работы на такой инфраструктуре.

Я думаю, в ближайшее время этот тренд в России будет только усиливаться. И все чаще при запуске новых сервисов станет возникать вопрос: а почему мы делаем это у себя? Если у нас есть партнер-провайдер, который уже предоставляет множество сервисов разным клиентам, значит, он сможет «закрыть» и наши потребности. Однако для того, чтобы использовать внешнее облако, нужно подготовить и архитектуру, и рабочие платформы. Это непростая задача, но при ее успешном решении появляются огромные возможности горизонтального масштабирования. При необходимости можно будет добавлять тысячи ядер, чтобы в течение нескольких часов выдерживать пиковую нагрузку, и это серьезный аргумент в пользу гибридных облаков.

Как показывает практика, стоимость услуг партнера составляет от 30 до 100% зарплаты собственных сотрудников. При этом вы не вкладываетесь в менеджмент и обучение, в организацию и обслуживание рабочих мест. Все это делает аутсорсинг более привлекательным с финансовой точки зрения.

Искусственный интеллект  в ритейле

— Ваша компания известна своими успехами в сфере использования технологий машинного обучения. Для каких задач ритейлеров их целесообразно применять? 

— Машинное обучение — это новый стек технологий, которые пока не очень широко применяются на рынке. Мы начинали внедрение ML-решений с экспериментов. Если наши сотрудники хотят опробовать новые технологии и имеют необходимые для этого знания, мы реализуем такую возможность — проверяем, насколько то или иное решение может быть полезным для бизнеса. У одного из наших специалистов появилась идея использовать Machine Learning, мы определили стоимость проекта, нашли средства и начали создавать прототип. 

Первый ML-пилот мы запустили в сфере маркетинговых коммуникаций. Раньше маркетинговые рассылки просто шли веером: сообщения были одинаковыми для всех клиентов. Сейчас мы создаем рекомендации для отдельных групп в несколько тысяч человек. Это была наиболее подходящая задача для пилота по машинному обучению, поскольку здесь не требовалось кропотливо «мыть песок»: самородки лежали на поверхности, и все было достаточно просто. На следующем этапе проекта мы планируем реализовать полную персонализацию предложений для клиентов.

Затем мы занялись прямыми коммуникациями с клиентами. Например, в сервисах нашего интернет-магазина «Товары для замены», «Связанные товары» и «Подсказки для покупателя» теперь используются алгоритмы машинного обучения. Выбор связанных товаров осуществляется с помощью постоянного совмещения бизнес-правил с результатами наблюдения за спросом потребителей. 

Что касается «Товаров для замены»: например, покупатель ищет определенную модель ноутбука. Ее нет в нашем интернет-магазине, при этом есть ряд подобных ноутбуков, которые отличаются от желаемого наличием одного разъема или моделью видеокарты. Для большинства покупателей эти параметры не имеют особого значения, поэтому подобранные нашим искусственным интеллектом аналоги пользуются спросом. 

С помощью Machine Learning мы планируем персонализировать коммуникации с клиентами, формировать их более полные профили, автоматически определять удобные для покупателей интервалы доставки. Также в наших планах объединение всех каналов коммуникации — создание единого пространства взаимодействия с клиентом. Возможно, машинное обучение позволит нам найти новые инсайты, которые пока не очевидны.

— Вы периодически организуете хакатоны. Так, в сентябре прошлого года был проведен хакатон М.SMART по разработке чат-ботов для ритейла и использованию искусственного интеллекта в работе с розничными клиентами. Расскажите об этом подробнее. 

— Мы используем хакатоны для достижения трех стратегических целей. Помимо создания самих решений, они помогают нам найти ИТ-специалистов в штат компании, являются отдельной маркетинговой инициативой и поддерживают имидж бренда. 

Фактически хакатон дает возможность запросить у рынка нужную экспертизу. Но есть риски: можно получить незрелый стартап вместо готового решения, нанять людей, которые не имеют опыта и еще не знают, как работать в команде. Но в любом случае это хороший эксперимент, который позволяет при относительно небольших затратах раскрутить идею, найти новый подход, привлечь в компанию людей с уникальными компетенциями. 

— Как подготовить свою ИТ-инфраструктуру и, главное, персонал к внедрению продуктов на основе Machine Learning? 

— Во-первых, ИТ-руководитель должен четко понимать, для чего необходимо использовать машинное обучение. В этом процессе роль ИТ-менеджера смещается с hard skills к soft skills. Нужно выстраивать правильные коммуникации как со своими сотрудниками, так и со специалистами из смежных подразделений компании, а также с экспертами партнеров. Главное — не бояться новшеств и осознавать, что любой ML-проект — это эксперимент.

Кроме того, у вас обязательно должен быть накоплен большой массив данных — сырых или уже категорированных, которые вы будете обрабатывать. А ИТ-инфраструктура должна позволять подключать новые сервисы через интеграционную шину.

— Как вы планируете развивать инфраструктуру компании в ближайшем будущем? Будет ли аутсорсинг сохраняться в том же объеме?

— Когда мы внедряем новую систему или запускаем сервис, то всегда применяем уже сложившийся подход: сбалансированно сочетаем внутренние и внешние ресурсы. Например, для реализации мониторинга в режиме 24х7 нужны минимум четыре сотрудника, поэтому здесь однозначно выгоднее использовать модель аутсорсинга.

При этом соотношение внутреннего и внешнего вовсе не статично: если аутсорсинг по какому-либо направлению стал невыгоден или неэффективен, мы можем подготовить собственных специалистов, усилить внутреннюю экспертизу. Таким образом, развитие ИТ в «М.Видео-Эльдорадо» идет в постоянном поиске баланса между потребностями компании и возможностями внутренних специалистов и аутсорсеров. 

Следите за нашими обновлениями

Разделение на департаменты больше не имеет смысла, ИТ и бизнес должны работать вместе

Как с помощью машинного обучения предсказать продажи с точностью 90% в интервью JETINFO рассказывает Александр Соколовский, СТО российской сети Leroy Merlin.

Искусственного интеллекта не существует, есть искусственная разумность

Почему необходимо осуществлять мониторинг промышленной безопасности? В интервью редакции JETINFO рассказал Самуэль Левин, первый заместитель генерального директора компании «РКСС — Программные Системы».

Оставить заявку

Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

* Обязательные поля для заполнения

Спасибо!

Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня