Повышение эффективности компаний и домашних хозяйств1 основывается на рациональном использовании всех ресурсов, чему способствует появление новых технологий. Они создают условия для стандартизации, унификации и автоматизации бизнес-процессов. А развитие робототехники, искусственного интеллекта и технологий виртуализации ведет к созданию принципиально других моделей бизнеса, позволяющих быстро приспосабливаться к меняющимся требованиям и условиям и достигать во много раз большей эффективности. Такой подход расширяет наше представление о достижимом уровне эффективности. И чтобы понять различие в ее масштабах, нужно ее измерить, оценить и сравнить.
О повышении эффективности говорят везде, начиная со стандартов ISO и заканчивая годовыми отчетами компаний и KPI-менеджмента. Частое использование этого словосочетания стало настолько привычным, что мы произносим его механически и уже не задумываемся о сути.
Со временем кажется, что возможности повышения эффективности достигают предела и «скрести по сусекам» уже просто негде.
Однако существующая сейчас экономика, назовем ее условно «традиционной», — глобальная, региональная, отдельного предприятия или домохозяйства — оказывается ужасающе неэффективной. И вот тому доказательства.
«КПД паровоза» — символ неэффективности традиционной экономики
В области информационных технологий (казалось бы, наиболее продвинутой отрасли) половина из имеющихся в мире полезных, предназначенных для размещения рабочей нагрузки, площадей дата-центров просто пустует, а утилизация установленного на занятых площадях ИТ-оборудования составляет всего 3—6%2. Иначе говоря, эффективность утилизации ресурсов мировой индустрии ЦОД составляет 1,5—3%, и это консолидированных вычислительных мощностей! Что же касается персональных компьютеров, для них этот показатель еще ниже примерно в десять раз.
Другой пример — транспорт. Согласно данным, озвученным Сергеем Брином, одним из основателей Google, утилизация частного автотранспорта составляет в мире в среднем 4%. Значит, 96% времени автомобиль не используется, просто стоит припаркованным. 4% — магическая цифра, не правда ли? Очень близка к 1,5—3% утилизации в мировой индустрии дата-центров.
Практически так же обстоят дела с эффективностью в любой другой отрасли и видами ресурсов. Это значит, что ставшее синонимом неэффективности «КПД паровоза», составляющее у лучших моделей около 9%, на самом деле является недостижимым идеалом использования ресурсов.
А что, если достижимым? Если повысить эффективность использования ресурсов с 3—4 хотя бы до 6—8%, можно будет обойтись в два раза меньшим количеством автомобилей, вычислительной мощности и так далее при том же объеме перевозок, обработки данных и тому подобном. Следовательно, потребить меньшее количество сырья, оборудования, энергии для их производства.
А если с 3—4 до 30—40%??? Ведь КПД тепловоза достигает 20, а электровоза — 80%.
Ресурсы используются неэффективно в закрытых системах
Утилизация ресурсов на уровне единиц процентов означает, что, покупая, например, автомобиль за 1 млн руб., за все время его эксплуатации вы используете его лишь на 40 000 руб. Звучит непривычно, но это так.
Для тех же, у кого нет миллиона рублей, «порог входа», то есть минимальный уровень начальных инвестиций для пользования услугой более-менее комфортного перемещения в пространстве, становится непреодолимым. Хорошо, если есть менее комфортная альтернатива в виде общественного транспорта. А если нет?
Примером того, как бывает в случае «а если нет?», как раз служит индустрия информационных технологий.
Согласно данным исследования, проведенного в 2013 г. по заказу Parallels, только 7% предприятий микро, 20% малого и 31% среднего бизнеса в России имеют собственные физические серверы (см. рис. 1).
При превалировании on-premise модели распространения бизнес-приложений (корпоративных средств автоматизации), при которой требуется покупать лицензии на программное обеспечение и устанавливать его на серверы компании-потребителя, приведенные данные означают, что более 70% предприятий в России, за исключением крупных, вообще не имеют доступа к средствам автоматизации. Причина — те самые барьеры входа: чтобы использовать ИТ-инфраструктуру и софт, скажем, на 100 000 руб., нужно потратить на их покупку, инсталляцию, настройку более 3 млн руб. без учета затрат на эксплуатацию.
Но и это еще не все. Неэффективность имеет место не только на этапе потребления, но и на этапе производства.
Во-первых, производитель имеет весьма смутное представление о спросе, о том, сколько и какого товара (или услуги) нужно произвести, когда и где он будет потреблен. Поэтому производится не совсем то, что нужно, и не совсем в том количестве, которое нужно.
Во-вторых, сам процесс производства товара или услуги тоже далек от 100% эффективности. Как уже было упомянуто, эффективность использования необходимых для производственного процесса ресурсов (станков и оборудования, материалов, энергии, кадровых ресурсов и т.д.) также находится на уровне 9% КПД паровоза.
В современном мире, построенном на принципах разделения труда и чрезвычайно узкой специализации, производственные цепочки могут быть очень длинными, и на каждом этапе «передела» формируется та самая неэффективность, закладываемая, разумеется, в отпускную цену товара или услуги, которую оплачивает потребитель.
В масштабе же экономики рост ВВП в такой парадигме представляет собой не что иное, как рост абсолютных значений неэффективного использования ресурсов, увеличение производства отходов и нагрева атмосферы.
При этом потребление создаваемых мировой экономикой благ распределено крайне неравномерно. Оно концентрируется не там, где живущие в ХХI веке люди не имеют доступа даже к базовым благам цивилизации, а там, где этих благ и так в избытке, зато имеется «платежеспособный спрос», позволяющий оплатить порожденный неэффективностью чрезвычайно высокий барьер доступа к потребительской ценности производимых товаров и услуг.
Приведенные примеры неэффективности использования ИТ-ресурсов касаются изолированных систем, превалирующих в настоящее время в мировой экономике. Причина неэффективности таких систем — в неравномерной нагрузке на ресурсы: большую часть времени нагрузки низкие, близкие к нулевым, но сменяются резкими пиками, и обладатель изолированного ресурса вынужден «закладываться» на эти пики, мирясь с неминуемо низкой утилизацией в среднем.
Причем неэффективность характерна для любых видов ресурсов, не только ИТ-шных. Пример тому — неравномерность нагрузки на общественный транспорт — битком забитые автобусы и троллейбусы, оставляющие людей на остановке в час пик, большую часть времени ездят почти пустыми.
Создание пулов ресурсов повышает эффективность их использования
Решение — в модульности и программной определяемости, что позволяет объединять изолированные ресурсы в пулы ресурсов, обладающие мгновенной эластичностью и практически неограниченной масштабируемостью, то есть готовые предоставить необходимый объем ресурса по требованию в любой момент времени. Но уже не физический ресурс, а виртуальный ресурс — сервис, опирающийся на объединенные в пулы физические ресурсы (см. рис. 2). При этом трансформируется парк абонентских устройств и характер их использования.
Отмечу, что модная в последнее время тема роботизации — не самоцель, а средство, позволяющее объединять ресурсы в пулы. Ресурсы, управляемые человеком, крайне сложно объединять в пулы, поскольку их качественные характеристики, в значительной степени определяемые «человеческим фактором», непредсказуемы.
При этом нужно двигаться последовательно. Тогда даже крайне ограниченная реализация подхода, называемого еще сетецентрическим, позволяет добиваться значительных успехов. Например, сервисы онлайн-заказа такси (Яндекс.Такси, Uber, Gett и др.) сократили время подачи машины в Москве в среднем до пяти минут и снизили стоимость короткой поездки примерно до 200 руб., что уже сопоставимо со стоимостью проезда на общественном транспорте (30—50 руб.), особенно если вы едете не один, при несопоставимом удобстве. Такие сервисы называют «убийцами автопрома», поскольку они позволяют как минимум отказаться от нескольких автомобилей в семье.
Еще пример: сервис Amazon под названием Dash Replacement Service, показавшийся сначала первоапрельской шуткой (был запущен 1 апреля 2015 г.), на деле оказался чрезвычайно востребованным. Идея сервиса в том, что Amazon автоматически анализирует данные об объеме потребления домохозяйством расходных материалов и формирует заказ на действительно необходимый объем «расходников». Необходимые для анализа данные сервис получает от установленной в доме бытовой техники, диспенсеров для мыла и так далее, оснащенной простейшими датчиками и подключенной к интернету. Очень похоже на идею академика Виктора Глушкова, но применительно к домохозяйствам. А если учесть планы Amazon по автоматической доставке покупок, весь цикл снабжения может быть реализован полностью автоматически, от человека потребуется лишь подтвердить платеж.
Программная определяемость, то есть перенос сложности устройств с аппаратного уровня на программный, означает также возможность значительного упрощения «железа» и, как следствие, сокращения номенклатуры и удешевления таких устройств.
Наиболее известный и распространенный в настоящее время вид программно-определяемых устройств — смартфоны, фаблеты и планшеты, функционал которых определяется не сколько аппаратно, сколько огромной номенклатурой программных приложений, которые могут быть на них инсталлированы. Более того, устанавливаемые непосредственно на устройство приложения — лишь их малая часть, отвечающая в основном за работу пользовательского интерфейса. А вся сложная логика работы приложения реализована во внешнем облаке провайдера приложения (сервиса).
Результат — средняя стоимость проданного в 2015 г. в России смартфона или фаблета составляет, по данным J’son&Partners Consulting, чуть более 8000 руб. за устройство, что сопоставимо со стоимостью обычного мобильника. Поскольку смартфон за счет программной определяемости заменяет не только телефон, но и множество специализированных устройств: фото- и видеокамеры, аудио- и видеоплееры, навигаторы, сканеры, диктофоны, системы видеоконференцсвязи и другие, экономия на аппаратной части очевидна. Причем тем же самым навигационным сервисом можно пользоваться совершенно одинаково как со смартфона стоимостью в 1000 руб., так и в 60 000 руб. Разницы в использовании нет абсолютно никакой.
Проект ОГАС3 способствовал развитию глобальной цифровой экономики
Идея создания открытых систем и объединения ресурсов в пулы восходит к пику противостояния СССР и США в 60—70-е гг. прошлого века, когда задача повышения эффективности использования ресурсов на уровне государства была без преувеличения вопросом его выживания.
В условиях плановой экономики и высокой степени концентрации производства в СССР задача формулировалась именно таким образом: как в масштабе страны организовать получение и обработку информации, чтобы в режиме, близком к автоматическому режиму реального времени, получать фактические данные об объемах производства, перевозок, складских запасов и потребления и в реальном времени корректировать планирование, добиваясь высокой эффективности использования ресурсов?
Решение такой задачи было предложено академиком В. Глушковым еще в 60-х годах.
Для автоматического сбора данных предлагалось широкое внедрение систем автоматизации технологических процессов с автоматической обработкой поступающих от них данных в союзной сети вычислительных центров, объединенных беспрецедентной по своим масштабам и пропускной способности сетью передачи данных.
По оценке В. Глушкова, этот проект (ОГАС) был сложнее атомной и космических программ СССР, вместе взятых. И неудивительно, что была реализована лишь небольшая часть из предложенного.
В то время это было настолько революционным преображением, по словам секретаря ЦК КПСС по идеологии, что проект не был, да и не мог быть принят и осуществлен в полной мере. При этом ошибочность частичного решения признавалась. По мнению же В. Глушкова, непринятие и неосуществление проекта в 60-х, приведет в экономике во второй половине 70-х к таким трудностям, что вернуться к данному вопросу все равно придется. И он оказался прав!
Проект вызвал шумиху в западных странах и, по сути, способствовал активизации работы над целым рядом прорывных проектов в США. Результатом одного из них стало рождение глобальной сети Интернет, которая из гипертекстовой среды превратилась в основу бурно растущей цифровой экономики.
Модель предоставления и «производства» услуг меняется
Первым массовым сервисом, реализованным по модели объединения ресурсов в пулы, также называемой облачной, стал сервис интернет-поиска. И ведь никому не приходит в голову, что такой сервис можно было бы оказывать и традиционным способом, например, по модели справочного бюро.
По модели справочного бюро до сих пор работает большинство предприятий и организаций в России и мире. Так, по данным компании McKinsey, в России в 2011 г. почти 70% банковских транзакций обрабатывалось персоналом банков в отделениях, хотя себестоимость такой транзакции в десять раз выше, чем в канале самообслуживания (электронные платежи).
Для трансформации традиционной модели бизнеса в цифровую есть мощный стимул. В современной экономике, где многое определяет доступ к рынкам капитала, компании конкурируют за инвестиционную привлекательность. И вот результаты такой борьбы.
С 2000 г. 52% компаний из рейтинга Fortune 500 обанкротились, были поглощены или оказались за бортом рейтинга в значительной степени благодаря «подрыву» традиционных отраслевых моделей ведения бизнеса моделями «цифровой» экономики, отмечается в отчете «Technology vision 2015», выпущенном недавно Accenture. По мнению экспертов, ключевой технологический тренд в мировой экономике последних лет состоит в формировании кросс-индустриальных открытых глобальных цифровых экосистем, приходящих на смену привычным предприятиям и организациям.
Важно отметить, что кратная разница в мультипликаторах и капитализации «традиционных» и «цифровых» компаний — различие в их эффективности, а не дань моде. Сейчас инвесторы все меньше проявляют интерес к тем, кто производит ресурсы, и все больше интересуются теми, кто умеет их наиболее эффективно использовать.
И разница в эффективности действительно огромна. Так, например, утилизация вычислительных ресурсов в дата-центрах Google еще три года назад уже была на уровне 40—60%, то есть в десять раз выше средней по индустрии, а утилизация ресурсов глобальной сети, объединяющей дата-центры, — на уровне 90%.
Причина — в модели предоставления и «производства» услуг. По принципу самообслуживания и возможности предоставления ресурса «по требованию» потребитель сам потребляет тот объем ресурсов и с таким качеством, какие ему необходимы в данный момент времени. А производитель, в свою очередь, использует именно те объем и качество ресурсов, какие ему необходимы для «производства» виртуального ресурса, предоставляемого в виде сетевого сервиса. Этакая модель идеальной экономики.
В таком случае на каждом этапе «производства» добавленной стоимости ее производитель стремится к 100% эффективности использования «сырья» и «средств производства», вся система в целом в каждый момент времени также стремится к 100% эффективности, что позволяет строить сколь угодно длинные и сложные производственные цепочки без потери в них эффективности.
Потребитель становится производителем того, что он потребляет
При сочетании принципов самообслуживания и программной определяемости потребителю предлагается инструмент создания необходимого именно ему продукта вместо готового, не подлежащего изменению продукта. И это чрезвычайно важно.
Дальнейшее повышение уровня автоматизации и «цифровизации» рутинных функций приводит к быстрому снижению и без того невысокого уровня обеспеченности рабочими местами. И встает вопрос: что делать тем, кому не посчастливилось трудоустроиться? А также тем, кому посчастливилось, но кто рискует потерять место уже в ближайшем будущем?
Новая парадигма крайне интересна потому, что, сохраняя все преимущества узкой специализации и разделения труда, она фактически возвращает нас, но уже на новом витке эволюции к натуральному хозяйству, в котором потребитель потребляет то, что сам произвел. А в сочетании с низким «барьером входа» — доступа к цифровым средствам производства, фактически позволяет решить проблему занятости.
Например, уже упомянутые 3 млн руб. «барьера доступа» даже к простейшим средствам автоматизации трансформируются в 4000 руб. ежемесячной платы за полную номенклатуру необходимых малому и даже среднему предприятию средств автоматизации, предоставляемых по облачной модели (SaaS), не требующей для их использования даже наличия персональных компьютеров. Более того, базовый функционал большинства облачных сервисов вообще предлагается бесплатно. По сути, это та самая альтернатива, как общественный транспорт, только ничуть не менее комфортная, чем собственный автомобиль. Остается только научиться такой альтернативой пользоваться.
1 Автор статьи специально не делает различий между подходами к повышению корпоративной эффективности и эффективности домохозяйств. И на вполне естественный вопрос: почему? дает ответ в конце статьи.
2 По данным организации Uptime Institute, независимого поставщика консалтинговых услуг, сертификации и обучения в области центров обработки данных (ЦОД).
3 Общегосударственная автоматизированная система.