Создание хранение и переработка информации в технике реферат: Реферат на тему “Создание, переработка и хранение информации в технике” - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

Производственная безопасность

Единая система управления производственной безопасностью в ПАО «Газпром»

Создание безопасных условий труда, сохранение жизни и здоровья работников, обеспечение надежной работы опасных производственных объектов, обеспечение пожарной безопасности и безопасности дорожного движения являются одним из приоритетных направлений деятельности ПАО «Газпром».

В Обществе внедрена и функционирует Единая система управления производственной безопасностью в ПАО «Газпром» (ЕСУПБ).

ЕСУПБ является частью интегрированной системы менеджмента ПАО «Газпром», разработана и внедрена для управления рисками в области охраны труда, промышленной и пожарной безопасности и достижения целей и выполнения обязательств, принятых Обществом в Политике в области охраны труда, промышленной и пожарной безопасности, безопасности дорожного движения.

Деятельность ЕСУПБ регламентирована комплексом документов системы стандартизации ПАО «Газпром». Основополагающим документом ЕСУПБ является СТО Газпром 18000.

1-001-2021 «Единая система управления производственной безопасностью. Основные положения».

Представителем высшего руководства Общества по ЕСУПБ назначен заместитель Председателя Правления ПАО «Газпром» Виталий Маркелов. Постоянно действующим органом по координации и совершенствованию ЕСУПБ является Комиссия по производственной безопасности, возглавляет которую представитель высшего руководства ПАО «Газпром». Функционирование ЕСУПБ реализуется в тесном сотрудничестве с профсоюзной организацией ПАО «Газпром».

ЕСУПБ устанавливает порядок управления охраной труда, промышленной и пожарной безопасностью, безопасностью дорожного движения в соответствии с действующим законодательством, достижениями науки и техники и отраслевыми особенностями, учитывает территориальные, производственные и другие условия, присущие каждому отдельному дочернему обществу ПАО «Газпром». Обеспечивает поддержку получения намеченных результатов и создает уверенность у работников и других заинтересованных сторон в наличии в ПАО «Газпром» результативной системы менеджмента в области охраны труда, промышленной и пожарной безопасности, безопасности дорожного движения.

Схема структуры ЕСУПБ

Комиссия по производственной безопасности назначается приказом ПАО «Газпром».

Основными задачами Комиссии являются:

обеспечение реализации Политики ПАО «Газпром» в области охраны труда, промышленной и пожарной безопасности, безопасности дорожного движения;

разработка предложений по реализации государственной политики в области производственной безопасности;
анализ состояния производственной безопасности и эффективности функционирования ЕСУПБ;
разработка предложений о внесении изменений в Политику
ПАО «Газпром» в области охраны труда, промышленной и пожарной безопасности, безопасности дорожного движения и ЕСУПБ;
оценка результатов деятельности дочерних обществ по созданию безопасных условий труда и обеспечению промышленной и пожарной безопасности.

Координацию деятельности структурных подразделений ПАО «Газпром», его дочерних обществ и организаций по функционированию и совершенствованию ЕСУПБ осуществляет подразделение ПАО «Газпром», уполномоченное в области производственной безопасности.

Инспекционные контрольные органы ПАО «Газпром» контролируют соблюдение требований производственной безопасности в дочерних обществах и организациях.

Общественный контроль соблюдения нормативных правовых актов в области охраны труда осуществляется профсоюзными организациями ПАО «Газпром» и дочерними обществами, руководители которых обеспечивают выполнение требований ЕСУПБ во вверенных им структурных подразделениях.

Организационный периметр ЕСУПБ — ПАО «Газпром», его основные дочерние общества по разведке, добыче, переработке, транспортировке, подземному хранению газа и газового конденсата, а также дочерние общества, обеспечивающие работу Единой системы газоснабжения России, совокупной списочной численностью около 319 тыс. человек.

В целях подтверждения результативности функционирования ЕСУПБ ПАО «Газпром» проводится ее сертификация на соответствие требованиям международного стандарта.

В 2014 году ЕСУПБ успешно сертифицирована на соответствие стандарту OHSAS 18001:2007 «Системы менеджмента профессионального здоровья и безопасности», а в 2017 году по результатам ре-сертификационного аудита ЕСУПБ подтвердила соответствие требованиям стандарта.

В 2020 году проведен сертификационный аудит ЕСУПБ на соответствие требованиям международного стандарта ISO 45001:2018 «Системы менеджмента профессионального здоровья и безопасности. Требования и руководство по применению». По результатам аудита ПАО «Газпром» подтвердило, что внедренная ЕСУПБ соответствует общепринятым международным требованиям к системам управления производственной безопасностью в отношении добычи, подготовки, транспортировки, переработки, распределения и хранения природного газа, газового конденсата и нефти.

Процесс постоянного совершенствования ЕСУПБ обеспечивается за счет реализации Стратегии развития системы управления производственной безопасностью ПАО «Газпром» на период 2021–2030 годов.

Основными целями Стратегии являются:

совершенствование ЕСУПБ для поддержания безопасной производственной среды, в которой минимизирован вред жизни и здоровью людей, оборудованию и окружающей среде;
обеспечение устойчивого развития Газпром с заданными показателями производственной безопасности.

Результатами реализации Стратегии являются:

снижение количества несчастных случаев и профессиональных заболеваний работников ПАО «Газпром», его дочерних обществ и организаций;
обеспечение устойчивого функционирования производственного процесса при соблюдении государственных и корпоративных требований к производственной безопасности;

обеспечение условий для внедрения новых технологий обеспечения производственной безопасности, включая технологии цифровизации;
повышение эффективности системы управления производственной безопасностью за счет внедрения риск-ориентированного подхода;
распространение принципов и подходов Единой системы управления производственной безопасностью на все виды деятельности ПАО «Газпром»;
повышение эффективности процесса управления подрядными организациями при проведении работ (оказанию услуг) на объектах Газпром;
увеличение вовлеченности персонала в решение вопросов, связанных с обеспечением производственной безопасности, и обеспечить защиту интересов работников.

Основным инструментом реализации Стратегии является Целевая программа обеспечения производственной безопасности.

Мероприятия, включенные в Программу направлены на:

внедрению требований ЕСУПБ на вновь создаваемых объектах;
совершенствованию нормативно-методических и организационных документов, регламентирующих развитие риск-ориентированного подходa в ЕСУПБ;
обеспечению взаимодействия ЕСУПБ с бизнес-процессами ПАО «Газпром»;

интеграции системы управления безопасностью дорожного движения
с ЕСУПБ;
развитию единого центра корпоративного контроля за обеспечением производственной безопасности;
созданию системы дистанционного контроля на опасных производственных объектах;
совершенствованию контроля за обеспечением производственной безопасности подрядных организаций;
развитию компетенций и практических навыков работников;
внедрению системы проактивных показателей ЕСУПБ.

Специальная оценка условий труда (СОУТ)

С целью выявления вредных и опасных производственных факторов, влияющих на здоровье человека в процессе трудовой деятельности, в ПАО «Газпром» проводится специальная оценка условий труда (СОУТ).

Специальная оценка условий труда проводится на всех рабочих местах ПАО «Газпром» (в администрации, дочерних обществах и организациях Группы «Газпром»). По результатам проведенной специальной оценки условий труда устанавливаются классы условий труда, разрабатываются и реализуются мероприятия, направленные на улучшение условий труда работников.

Культура безопасности

Культура производственной безопасности — это квалификационная и психологическая подготовленность всех работников Общества, при которой обеспечение производственной безопасности является приоритетной целью и внутренней потребностью, приводящей к осознанию личной ответственности и к самоконтролю при выполнении всех работ, влияющих на обеспечение производственной безопасности.

Основная задача развития культуры производственной безопасности заключается в изменении сознания работников и создании условий, обеспечивающих полное неприятие нарушений в области производственной безопасности без дополнительного контроля «сверху».

Основными направлениями деятельности Газпром в рамках развития культуры производственной безопасности являются:

лидерство руководителей и приверженность работников по вопросам производственной безопасности;
вовлеченность руководителей и работников всех уровней организации в формирование культуры производственной безопасности;
постоянное обучение работников в области производственной безопасности;
высокий уровень информированности на всех уровнях организации;
ответственное отношение к собственной безопасности и нулевая терпимость к нарушениям требований ПБ, опасным условиям и событиям;
осознанная ответственность работников в предупреждении происшествий, в результате которых могут пострадать люди или может быть нанесен ущерб организации;
эффективная система мотивации работников.

Способы защиты информации | Методы и средства защиты информации

Данные в компьютерных системах подвержены риску утраты из-за неисправности или уничтожения оборудования, а также риску хищения. Способы защиты информации включают использование аппаратных средств и устройств, а также внедрение специализированных технических средств и программного обеспечения.

Способы неправомерного доступа к информации

Залогом успешной борьбы с несанкционированным доступом к информации и перехватом данных служит четкое представление о каналах утечки информации.

Интегральные схемы, на которых основана работа компьютеров, создают высокочастотные изменения уровня напряжения и токов. Колебания распространяются по проводам и могут не только трансформироваться в доступную для понимания форму, но и перехватываться специальными устройствами. В компьютер или монитор могут устанавливаться устройства для перехвата информации, которая выводится на монитор или вводится с клавиатуры. Перехват возможен и при передаче информации по внешним каналам связи, например, по телефонной линии.

Методы защиты

На практике используют несколько групп методов защиты, в том числе:

препятствие на пути предполагаемого похитителя, которое создают физическими и программными средствами;
управление, или оказание воздействия на элементы защищаемой системы;
маскировка, или преобразование данных, обычно – криптографическими способами;
регламентация, или разработка нормативно-правовых актов и набора мер, направленных на то, чтобы побудить пользователей, взаимодействующих с базами данных, к должному поведению;
принуждение, или создание таких условий, при которых пользователь будет вынужден соблюдать правила обращения с данными;
побуждение, или создание условий, которые мотивируют пользователей к должному поведению.

Каждый из методов защиты информации реализуется при помощи различных категорий средств. Основные средства – организационные и технические.

Регламент по обеспечению информационной безопасности – внутренний документ организации, который учитывает особенности бизнес-процессов и информационной инфраструктуры, а также архитектуру системы.

Организационные средства защиты информации

Разработка комплекса организационных средств защиты информации должна входить в компетенцию службы безопасности.

Чаще всего специалисты по безопасности:

разрабатывают внутреннюю документацию, которая устанавливает правила работы с компьютерной техникой и конфиденциальной информацией;
проводят инструктаж и периодические проверки персонала; инициируют подписание дополнительных соглашений к трудовым договорам, где указана ответственность за разглашение или неправомерное использование сведений, ставших известных по работе;
разграничивают зоны ответственности, чтобы исключить ситуации, когда массивы наиболее важных данных находятся в распоряжении одного из сотрудников; организуют работу в общих программах документооборота и следят, чтобы критически важные файлы не хранились вне сетевых дисков;
внедряют программные продукты, которые защищают данные от копирования или уничтожения любым пользователем, в том числе топ-менеджментом организации;
составляют планы восстановления системы на случай выхода из строя по любым причинам.

Если в компании нет выделенной ИБ-службы, выходом станет приглашение специалиста по безопасности на аутсорсинг. Удаленный сотрудник сможет провести аудит ИТ-инфраструктуры компании и дать рекомендации по ее защите от внешних и внутренних угроз. Также аутсорсинг в ИБ предполагает использование специальных программ для защиты корпоративной информации.

Что такое ИБ-аутсорсинг и как он работает? Читать.

Технические средства защиты информации

Группа технических средств защиты информации совмещает аппаратные и программные средства. Основные:

резервное копирование и удаленное хранение наиболее важных массивов данных в компьютерной системе – на регулярной основе;
дублирование и резервирование всех подсистем сетей, которые имеют значение для сохранности данных;
создание возможности перераспределять ресурсы сети в случаях нарушения работоспособности отдельных элементов;
обеспечение возможности использовать резервные системы электропитания;
обеспечение безопасности от пожара или повреждения оборудования водой;
установка программного обеспечения, которое обеспечивает защиту баз данных и другой информации от несанкционированного доступа.

В комплекс технических мер входят и меры по обеспечению физической недоступности объектов компьютерных сетей, например, такие практические способы, как оборудование помещения камерами и сигнализацией.

Аутентификация и идентификация

Чтобы исключить неправомерный доступ к информации применяют такие способы, как идентификация и аутентификация.

Идентификация – это механизм присвоения собственного уникального имени или образа пользователю, который взаимодействует с информацией.
Аутентификация – это система способов проверки совпадения пользователя с тем образом, которому разрешен допуск.

Эти средства направлены на то, чтобы предоставить или, наоборот, запретить допуск к данным. Подлинность, как правила, определяется тремя способами: программой, аппаратом, человеком. При этом объектом аутентификации может быть не только человек, но и техническое средство (компьютер, монитор, носители) или данные. Простейший способ защиты – пароль.

ПОПРОБУЙТЕ «СЁРЧИНФОРМ КИБ»!

Полнофункциональное ПО без ограничений по пользователям и функциональности.

2.1 Теоретическая информатика. Информатика как наука: развитие и перспективы

Информационные и коммуникационные технологии – обзор

Введение

Инженеры по информационным и коммуникационным технологиям (ИКТ) разрабатывают и создают виртуальный мир, предлагая новые услуги и новые приложения, помогающие людям как в работе, так и в повседневной жизни. Тем не менее, инженеры ИКТ почти всегда ограничены в разработке своих проектов аппаратными характеристиками калькуляторов, систем хранения данных и систем связи. Мониторинг и измерение производительности физических систем ИКТ имеют решающее значение для оценки нагрузки компьютерного процессора (ЦП), доступной памяти, используемой полосы пропускания и т. д., чтобы гарантировать правильную работу услуг на основе ИКТ в соответствии с их ожидаемым использованием.Знаменитый закон Мура гласит, что количество транзисторов на микросхеме имеет тенденцию удваиваться каждые 18 месяцев; это позволило быстро увеличить производительность цифровых систем. Однако эти технические характеристики не дают прямой информации об уровне качества предлагаемых услуг. В рекомендации сектора стандартизации E.800 Международного союза электросвязи и электросвязи (ITU-T) (ITU-E800, 1994 г.) качество обслуживания (QoS) определяется как «совокупный эффект характеристик обслуживания, который определяет степень удовлетворения пользователь сервиса. ”

Таким образом, удовлетворенность пользователей является ключом к бизнесу в области ИКТ и должна быть указана в соглашении об уровне обслуживания (SLA), подписанном экспертами в области ИКТ и их клиентами. По определению SLA не является техническим документом и должен быть понятен всем заинтересованным сторонам, которые не обязательно знакомы с терминами ИКТ. Во время спецификации SLA следует проанализировать два основных вопроса: идентификацию взаимосвязей между показателями производительности, определенными приложением пользователя, и техническими характеристиками ИКТ, а также вопрос, связанный с мониторингом этих показателей, чтобы убедиться, что контракт выполнен.

Цель преобразования между ИКТ и производительностью приложений пользователя охватывает многие типы проблем. Перевод может быть прямым, например, когда время ответа приложения соответствует времени, которое специалисты по ИКТ обрабатывают и передают запрос приложения. В этом случае основная проблема состоит в том, чтобы четко определить контекст этого требования с точки зрения количества пользователей, часов работы и т. д. и охарактеризовать тип задержки (наихудший случай, среднее значение, доверительный интервал и т. д.).). Однако перевод может быть более сложным, когда требования пользователя выражены в конкретных профессиональных терминах. Например, управление промышленным процессом оценивается путем анализа стабильности его поведения относительно заданного значения, которое должно быть достигнуто. В исследованиях сетевых систем управления выявление влияния характеристик ИКТ (и особенно сети) на стабильность производственных процессов требует комплексных предварительных исследований и разработки новых подходов (Ватански и др., 2009). Еще одним барьером в определении SLA является спецификация требований пользователя с помощью качественной, а не количественной информации. Восприятие пользователем качества телефонного звонка, телетрансляции, веб-сайта и т. д. является субъективным и сложным для анализа и сопоставления с количественными параметрами ИКТ (задержка, дрожание и т. д.). Обычно восприятие пользователя преобразуется в показатель, основанный на среднем балле мнения, с использованием шкалы от 0 (отсутствие обслуживания) до 5 (отличное обслуживание), чтобы помочь экспертам в области ИКТ в их технических конфигурациях.

Мониторинг показателей, указанных в SLA, необходим для определения границы между ИКТ-системами и самим приложением. Цель состоит в том, чтобы быть в состоянии понять и определить причину сбоев, а также определить обязанности заинтересованных сторон. Системы ИКТ должны находиться под постоянным наблюдением для анализа их работы, чтобы обнаруживать, предвидеть и устранять неисправности. Оценка эффективности ИКТ может основываться на показателях или моделях или на их комбинации.

По сути, для измерения требуются датчики, система мониторинга и стандартизированные протоколы для доступа ко всем показателям.Обычно информационная база управления (MIB) реализуется для каждой единицы оборудования (компьютера, принтера, коммутатора, маршрутизатора и т. д.) и поддерживает в стандартизированной иерархической структуре все свойства оборудования (имя, ОС, версию, объем памяти, пропускная способность и др.). Системы мониторинга (такие как Nagios, Centreon и т. д.) затем могут собирать или изменять информацию, хранящуюся в MIB, с помощью простого протокола управления сетью (SNMP). Этот подход, по-видимому, легко реализовать, но на практике выбор соответствующей информации (относительно контракта SLA), определенной в MIB, представляет собой сложный процесс.Вместо измерения параметров оборудования другим решением является прямой анализ характеристик приложения или службы, определенных в SLA. Для этого разрабатываются роботы, которые имитируют поведение пользователя с помощью приложения. Во всех случаях одной из неотъемлемых проблем измерения является его навязчивость с двумя последствиями: (1) каждый запрос на систему мониторинга ИКТ потребляет ресурсы ЦП и полосы пропускания и влияет на ее производительность и (2) время ответа на запрос мониторинга зависит от производительность ИКТ-инфраструктуры.

Другой подход к оценке эффективности ИКТ заключается в использовании математических теорий одного из двух методов: конструктивного и черного ящика. Конструктивные методы основаны на сборке элементарных компонентов с определенными свойствами; их комбинация может быть использована для оценки средних задержек, среднего заполнения буфера (теория очередей) или ограниченных задержек, а также границ невыполненных работ (теория сетевого исчисления) (Georges et al. , 2005). Во втором методе ИКТ-система или ее часть рассматриваются как черный ящик, и анализируется ее поведение (выход) относительно изменения параметров ИКТ (вход).На основе этого анализа (т. е. метода планирования эксперимента) можно определить модель системы ИКТ. Метод «черного ящика» менее общий, чем конструктивный, но лучше коррелирует с реальными свойствами ИКТ.

С системой мониторинга очень интересно сочетать измерения и модели. Модели представляют ожидаемое поведение системы ИКТ и измеряют ее реальное поведение. Различие между моделями и показателями может быть использовано для обнаружения аномалий и прогнозирования отказов в соответствии с анализом тенденций.Такое сочетание моделей и мер является одним из способов разработки успешной системы мониторинга.

С момента зарождения компьютерных наук и телекоммуникаций оценка их эффективности в основном была сосредоточена на технических и стоимостных показателях. Но, как объяснялось в начале этого введения, конечной целью ИКТ является облегчение жизни людей без нежелательного влияния на их здоровье или качество жизни. Следовательно, эти эффекты также следует оценивать в течение всего жизненного цикла продукта ИКТ или основанных на ИКТ решений с учетом этапа его производства, этапа использования и следующего срока службы.Необходимо провести общую оценку загрязнения, чтобы определить углеродный след ИКТ, количество токсичных материалов, используемых в устройствах ИКТ, и т. д., которые влияют на здоровье людей. Кроме того, ресурсы Земли, используемые для ИКТ, должны постоянно сокращаться, чтобы сохранить качество жизни нынешнего и будущих поколений. Сохранение ресурсов Земли включает переработку и широкое использование возобновляемых источников энергии. С другой стороны, качество жизни также связано с этическими вопросами как для сотрудников компаний ИКТ, так и для пользователей ИКТ, с общими соображениями, такими как заработная плата сотрудников, гендерный баланс и т. д., или вопросами, более специфичными для области ИКТ, такими как защита конфиденциальности и личных данных.

Таким образом, ИКТ должны быть оценены с использованием трех П или столпов устойчивого развития (рис. 3.1) в процессе проектирования целевой системы в целом путем балансировки p людей, p ланета и p прибыли требования с конечной целью разработки экологически чистых ИКТ-решений.

Рисунок 3.1. Три столпа устойчивого развития.

Разработка ИКТ должна быть системной, чтобы анализировать отрицательные или положительные эффекты между тремя столпами.Например, снижение энергопотребления центра обработки данных представляет интерес как с точки зрения окружающей среды, так и с точки зрения прибыли. Но увеличение мощности центра обработки данных для роста деловой активности требует больше энергии, оказывая негативное влияние на планету. Известный анализ с использованием инструмента фрактальной плитки C2C (Donough and Braungart, 2002) представляет собой новую задачу и обязывает инженеров ИКТ изучать области решений не только в отношении деловых и технических характеристик, но и в связи с новыми показателями, исходящими из экологии и этики.Таким образом, спецификации SLA более сложны для интеграции дополнительных требований. Этой сложностью можно управлять с помощью системной инженерии, чтобы гарантировать, что разработка продуктов, услуг и решений на основе ИКТ является устойчивой и измеримой для проверки и проверки всех технических решений. Устойчивость выражается не только в терминах долговечности решений, но также должна включать свойства модульности, гибкости, масштабируемости и возможности повторного использования.

Цель этой главы — показать различные аспекты показателей ИКТ.Затем глава организована следующим образом: В разделе «Технические показатели ИКТ» кратко объясняются традиционные показатели, используемые для оценки внутренних характеристик ИКТ. Раздел «Экологические меры и этические соображения» посвящен показателям эффективности, характерным для окружающей среды и этики. От простой архитектуры ИКТ в разделе «Системная инженерия для проектирования устойчивых архитектур на основе ИКТ» представлен подход к системной инженерии для определения и рассмотрения мер в «зеленых» решениях на основе ИКТ. Раздел «Заключение» завершает главу.

Информационные технологии – обзор

Введение

Информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) – это расширенный термин для информационных технологий (ИТ), который подчеркивает роль унифицированных коммуникаций и интеграции телекоммуникационной инфраструктуры (телефонные линии, кабельные сети, беспроводные сигналы), компьютеры и программное обеспечение. ИКТ позволяют пользователям получать доступ, хранить, передавать и манипулировать данными. Термин ИКТ также используется для обозначения конвергенции аудиовизуальных и телефонных сетей с компьютерными сетями через единую кабельную или соединительную систему.Однако у ИКТ нет универсального определения, поскольку концепции, методы и приложения, связанные с ИКТ, постоянно развиваются почти ежедневно. Широта ИКТ охватывает любой продукт, который хранит, извлекает, манипулирует, передает или получает информацию электронным способом в цифровой форме.

За последние 15 лет революция в области ИКТ беспрецедентным образом способствовала глобальному развитию. Технический прогресс, развертывание инфраструктуры и снижение цен привели к неожиданному расширению доступа к ИКТ и подключению миллиардов людей во всем мире.По данным Международного союза электросвязи, в 2015 году во всем мире насчитывалось более 7 миллиардов абонентов мобильной сотовой связи по сравнению с менее чем 1 миллиардом в 2000 году. Во всем мире интернетом пользуются 3,2 миллиарда человек, из которых 2 миллиарда человек из развивающихся стран (МСЭ, 2015). Такое быстрое развитие ИКТ открывает перед многими секторами большие возможности для повышения эффективности и снижения затрат, но в то же время ставит новые задачи. Хотя население может получить доступ к большему количеству информации в режиме реального времени, необходимо решить важные вопросы: юридические вопросы, такие как конфиденциальность и безопасность; и социальные проблемы, такие как цифровой разрыв.

Здравоохранение — это в основном информационный бизнес, и качество, эффективность и результаты лечения зависят от эффективного сбора и управления информацией о пациентах. Без менеджмента нет здравоохранения, а без информации нет менеджмента. Несмотря на разные подходы к организации и финансированию здравоохранения, страны всего мира движутся к более широкому использованию ИКТ для улучшения оказания медицинской помощи. Существует общий энтузиазм по поводу потенциала этих технологий для решения общих проблем непостоянного качества и неэффективного оказания помощи.Также растет мнение о том, что медицинские ИКТ необходимы для реформирования существующих моделей оказания помощи и быстрого изменения способов оказания помощи в будущем (Jha et al., 2008; Mechanic, 2008; Bates and Bitton, 2010).

В этой главе мы рассмотрим пять областей ИКТ в здравоохранении: электронные медицинские карты (EHR), обмен медицинской информацией (HIE), телемедицина, мобильное здравоохранение и социальные сети. В каждой из этих областей мы изучаем текущие приложения и обсуждаем основные проблемы, связанные с более широким внедрением.Шаги по улучшению ЭУЗ включают обзор текущей системы медицинских записей, попытку подражания эталонным методам, привлечение предполагаемых пользователей системы с самого начала обсуждения, обучение пользователей системе ЭУЗ, оценку преимуществ внедренной системы и обновление систему, когда это необходимо. HIE требует упрощения и гармонизации существующих стандартов, более четких правовых правил для обмена услугами здравоохранения, субсидирования устойчивости. Телемедицина нуждается в юридическом определении для предоставления и потребления услуг, субсидий на устойчивость, способных адаптироваться к различным потребностям каждого региона.Мобильное здравоохранение должно решать проблемы безопасности, интегрироваться в национальные и международные программы и стандарты здравоохранения, определять показатели для количественной оценки его реальных преимуществ, субсидирования устойчивости. Социальные сети должны решать проблему достоверности информации, приватности и конфиденциальности, определения руководящих принципов для медицинских работников, более четких правовых норм регулирования медицинских коммуникаций.

3 Связь, обработка информации и хранение данных | Оптика и фотоника: основные технологии для нашей нации

поверхностно-излучающих лазеров с вертикальным резонатором в секунду (VCSEL) ^{56,57,58,59,60 Передатчики} стали доминирующими передатчиками из-за низкого напряжения возбуждения и низкой стоимости производства. В настоящее время развертываются VCSEL со скоростью 10 Гбит/с, а в лабораториях продемонстрирована скорость 40 Гбит/с. ^61,62 Исследовательские усилия по созданию перестраиваемых по длине волны лазеров с прямой модуляцией со скоростью 100 Гбит/с будут иметь важное значение для широкополосной связи следующего поколения. ^63,64

Высокоскоростные электронные схемы. Электронные схемы — «лучшие друзья оптических систем». Очевидно, что для управления оптическими модуляторами необходима высокоскоростная, линейная электроника с высокой выходной мощностью, а высокоскоростные логические схемы имеют решающее значение для обработки сигналов в когерентных системах, системах MIMO и OFDM.^65,66 Хорошая электроника может помочь смягчить многие проблемы, возникающие в оптической области, тем самым повышая производительность системы.

Фотонная интеграция. Как правило, система с более высокой производительностью требует большего количества компонентов, что может сделать систему еще более сложной. Например, трансивер в системе, использующей форматы модуляции более высокого порядка, намного сложнее

_________________

⁵⁶ Сода, Х., К. Ига, К. Китахара и Ю. Суэмацу. 1979. GaInAsP/InP поверхностно-излучающие инжекционные лазеры. Японский журнал прикладной физики 18:2329-2330.

⁵⁷ Ватанабе И., Ф. Кояма и К. Ига. 1986. Низкотемпературная непрерывная работа GaInAsP/InP поверхностно-излучающего лазера с круглой заглубленной гетероструктурой. Electronics Letters 22:1325-1327.

⁵⁸ Джуэлл, Дж.Л., С.Л. МакКолл, Ю.Х. Ли, А. Шерер, А.К. Госсард и Дж.Х. Английский.1989. Генерационные характеристики микрорезонаторов GaAs. Письма по прикладной физике 54:1400-1402.

⁵⁹ Chang-Hasnain, C.J., J.P. Harbison, G. Hasnain, A. Von Lehmen, L.T. Флорес и Н.Г. Стоффель. 1991. Динамические, поляризационные и поперечные модовые характеристики лазеров с вертикальным резонатором. IEEE Journal of Quantum Electronics 27:1402-1409.

⁶⁰ Маэда, М.В., К.Дж. Чанг-Хаснейн, Дж.С. Патель, К. Лин, Х.А. Джонсон и Дж.А. Уокер. 1991. Использование многоволновой лазерной матрицы с поверхностным излучением в эксперименте с 4-канальной мультиплексированной системой с разделением по длине волны. IEEE Photonics Technology Letters 3:268-269.

⁶¹ Мюллер М., В. Хофманн, А. Надточий, А. Мутиг, Г. Бём, М. Орцифер, Д. Бимберг и М.-К. Аманн. 2010. B1,55 м высокоскоростных VCSEL, обеспечивающих безошибочную передачу по оптоволокну со скоростью до 25 Гбит/с. Материалы Международной конференции по полупроводниковым лазерам (ISLC), 26–30 сентября, Киото, Япония, стр.156-157.

⁶² Вестберг, П., Дж.С. Густавссон, Б. Кегель, А. Хаглунд и А. Ларссон. 2011. Влияние времени жизни фотона на производительность высокоскоростного VCSEL. IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics 17(6):1603-1613.

⁶³ Chang-Hasnain, CJ 2000. Настраиваемый VCSEL. Журнал избранных тем квантовой электроники IEEE 6(6):978-987.

⁶⁴ Taubenblatt, MA 2012. Оптические межсоединения для высокопроизводительных вычислений. Журнал Lightwave Technology 30(4):448-457.

⁶⁵ Ли Т.Ю. 1993. Влияние оптических усилителей на дальнюю световую связь. Материалы IEEE 81:1568-1579.

⁶⁶ Kurtzke, C. 1993. Подавление нелинейности волокна путем соответствующего управления дисперсией. IEEE Photonics Technology Letters 5:1250-1253.

Определение ИКТ и исключений | Услуги по обучению и информационным технологиям (IITS)

ВЕРНУТЬСЯ К ПРОЦЕССУ ITR

Определения

Информационные и компьютерные технологии (ИКТ)

Включает информационные технологии и любое оборудование или взаимосвязанную систему или подсистему оборудования , которое используется для создания, преобразования или дублирования данных или информации .

Термин «электронные и информационные технологии» включает, но не ограничивается:

телекоммуникационная продукция (например, телефоны)
информационные киоски и торговые автоматы
Всемирные веб-сайты
мультимедиа
офисное оборудование, такое как копировальные аппараты и факсимильные аппараты

Термин не включает любое оборудование, содержащее встроенные информационные технологии. который используется как неотъемлемая часть продукта, но основная функция которого не является приобретением, хранением, манипулированием, управлением, перемещением, контролем, отображением, коммутация, обмен, передача или прием данных или информации.Например, Оборудование HVAC (отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха), такое как термостаты или устройства контроля температуры и медицинское оборудование, где информационные технологии неотъемлемая часть его работы, не являются информационными технологиями.

Информационные технологии

Любое оборудование или взаимосвязанная система или подсистема оборудования, которое используется в автоматическое получение, хранение, манипулирование, управление, перемещение, контроль, отображение, коммутация, обмен, передача или прием данных или информации.

Термин «информационные технологии» включает компьютеры, вспомогательное оборудование, программное обеспечение, прошивка и аналогичные процедуры, услуги (включая услуги поддержки) и связанные с ними Ресурсы.

Исключения

С января 2016 г. исключения ATI больше не обрабатываются для покупок ИКТ CSUSM.Продукты будут проверяться на соответствие уровню оценки воздействия ATI на сообщество кампуса. Если продукт оказывает сильное воздействие и не полностью доступен, EEAAP необходимо будет создать. Если продукт подтвержден командой ATI как низкое воздействие, он будет исключен из дальнейшего рассмотрения ATI.

Обратите внимание, что этот относится только к части ITR, относящейся к ATI, и группа ИТ-безопасности может не определить такое же воздействие, основанное на их требованиях.

Исключения ИКТ

Компьютерные принадлежности:

компакт-диски
Тонер/чернила
Бумага
Формы

Устройства вывода с непередаваемой информацией:

Мониторы
Дисплеи
Проекторы
Стационарные проекторы
Динамики
Телевизоры

Устройства ввода:

Мыши
Клавиатуры всех видов
Устройства для презентаций

Связь/проводка/компонентное оборудование:

Видео- и аудиокарты
Другие внутренние компоненты компьютера, включая дополнительные процессоры
Переходники всех видов
Кабели (исключение: сетевые кабели из-за проблем с совместимостью)
USB-концентраторы
Устройства хранения данных всех видов ( примечание: Отделы несут ответственность за защиту конфиденциальных данных Уровня 1 и 2 на всех устройствах, включая те, которые исключены из этого процесса утверждения)
USB-накопители
SD-карты
Жесткие диски
Адаптеры питания и резервные устройства ИБП

Персональные устройства и приложения:

Основные изменения в информационных технологиях

Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2016 19 августа; 371(1701): 20150450.

Серджи Вальверде

¹ Лаборатория сложных систем, Университет Помпеу Фабра, д-р Айгуадер 80, 08003 Барселона, Испания

² la Barceloneta, 37, 08003 Барселона, Испания

³ Европейский центр живых технологий, Венецианский университет Ка Фоскари, 30124 Венеция, Италия

¹ Лаборатория сложных систем, Университет Помпеу Фабра, доктор Айгуадер 80, 08003 Барселона, Испания

² Институт эволюции биологии (CSIC-UPF), Passeig Maritim de la Barceloneta, 37, 08003 Барселона, Испания

³ Европейский центр живых технологий, Венецианский университет Ка Фоскари, 30124 Венеция, Италия

Эта статья была процитирована другими статьями в PMC.

Abstract

Глядя на историю техники, мы видим, что не все изобретения одинаково важны. Лишь немногие технологии имеют потенциал, чтобы начать новую серию ветвлений (в частности, за счет увеличения разнообразия), оказать длительное влияние на жизнь человека и в конечном итоге стать поворотными моментами. Технологические переходы соответствуют временам и местам в прошлом, когда большое количество новых форм артефактов или поведения появлялись одновременно или в быстрой последовательности.Почему это происходит? Являются ли технологические изменения непрерывными и постепенными или они происходят внезапными скачками? Эволюция информационных технологий (ИТ) позволяет использовать количественный и теоретический подход к технологическим переходам. Ценность информационных систем претерпевает внезапные изменения (i) когда мы учимся использовать эту технологию, (ii) когда мы накапливаем большое количество информации и (iii) когда сообщества практиков создают и обмениваются бесплатной информацией. Сосуществование постепенных улучшений и прерывистых технологических изменений является следствием асимметричного отношения между сложностью и аппаратным и программным обеспечением.Используя подход культурной эволюции, мы предполагаем, что внезапные изменения в организации ИТ зависят от высоких затрат на поддержание и передачу достоверной информации.

Эта статья является частью тематического выпуска «Основные синтетические эволюционные переходы».

Ключевые слова: переход, программное обеспечение, инновации, технологии, сети, эволюция

1. Введение

Технологии являются мощным агентом изменений, которые позволили нам расширить наши возможности сверх того, что когда-либо делал любой другой вид [1].Развитие внешних форм изменения нашего внешнего мира, становясь все более и более независимым от его неопределенностей, было ключом к нашему успеху. Наличие символического разума и способность распространять негенетическую информацию посредством языка развивались одновременно с быстро совершенствующимся технологическим потенциалом. В этом контексте, хотя другие виды были способны к ограниченному использованию и созданию инструментов, ни один из них не разделяет с нами кумулятивный характер нашей технологии [2].

Несколько ключевых событий отмечают нашу историческую и доисторическую летопись артефактов и изобретений. Однако не все инновации одинаково важны. Только несколько новинок могут изменить ситуацию, возможно, положив начало быстрому улучшению, диверсификации и внедрению. Некоторые из них были поворотными точками в жизни человека, описываемыми как технологических переходов , которые связаны с «временами и местами в прошлом, когда большое количество инноваций появлялись одновременно или в быстрой последовательности» [3, с. 69]. Одним из примеров является появление персональных компьютеров и связанная с этим лавина новых способов использования и приложений.Хотя технологический прогресс можно предвидеть, многим экспертам не удалось предсказать социальные последствия новых технологий (таких как персональный компьютер, см. [4]).

Эволюция технологий — это управляемый человеком параллельный эксперимент эволюции. Историю технического прогресса можно описать как список значительных достижений [5], но без причинно-следственной связи этот список мало что расскажет о реальном влиянии основополагающих правил и логике их последовательного появления. По мнению разных авторов [6,7], основные переходы эволюции требуют появления групп агентов или компонентов более высокого порядка, что приводит к новому свойству первых, отсутствующему во вторых. Эти качественные изменения требуют глубоких изменений в информационной организации форм жизни при переходе от уровня к уровню [6]. Можем ли мы применить аналогичный принцип к истории техники? Как структура основных переходов влияет на эволюцию информационных технологий (ИТ)?

Основные переходы в технологии соответствуют переходам с одного уровня информационной организации на другой уровень более высокой сложности (), то есть информация передается и/или хранится на уровне, которого не было до перехода.Используя концепцию «переломных моментов» [8] в качестве основы, Бентли и О’Брайен [9] определили три основных порога в эволюции хранения и коммуникации информации: появление языка, способность хранить информацию вне людей и появление технологии, способной усилить обработку информации далеко за пределами наших биологических ограничений.

Развитие технологий было отмечено быстрыми изменениями в сторону более сложных форм организации информации. ( a ) Социальное обучение и кумулятивная культурная эволюция сделали возможным изготовление сложных каменных орудий (напр.г. Олдован на). ( b ) Изобретение сельского хозяйства позволило нашим предкам селиться в любом месте и развивать новые социальные и культурные модели поведения. ( c ) Города позволяют ускорить обмен идеями между большим количеством людей и предоставляют больше возможностей для инноваций. ( d ) Общества, развившие письменность, могут хранить информацию вне людей и ( e ) отправлять сообщения в отдаленные места и времена. ( f ) Симбиоз между людьми и компьютерами усилил способность манипулировать и накапливать информацию за пределами естественных ограничений.На снимке изображен ENIAC, которым управляют Бетти Джин Дженнингс и Фрэн Билас. Источник: Википедия.

Информационные технологии — это последний этап технологической эволюции. История информационных технологий дает уникальный взгляд на технологическую и культурную эволюцию, поскольку «компьютер сам по себе воплощает одну из центральных проблем истории техники, а именно взаимоотношения науки и техники» [10, с. 117]. ИТ состоит из двух компонентов: (i) аппаратное обеспечение — это совокупность физических элементов, определяющих компьютерную систему, и (ii) программное обеспечение — информация (инструкции), которая может храниться и выполняться аппаратным обеспечением.Среди всех человеческих технологий программное обеспечение кажется самой близкой инновацией к биологии [11]. Программное обеспечение играет роль, аналогичную геномам и естественным языкам, т. е. кодирует и передает информацию с одного уровня организации на другой [12].

История ИТ преодолела несколько порогов, которые увеличили ценность программных систем: (i) когда мы научимся использовать эту технологию (программирование), (ii) когда мы накопим критическую массу информации (программное обеспечение) и (iii) когда сообщества практиков могут создавать и обмениваться бесплатной информацией (программное обеспечение с открытым исходным кодом). Во-первых, введение концепции «хранимой программы» позволило компьютерам выполнять любые желаемые функции без перекомпоновки физических компонентов. Затем инновации перешли от аппаратного к программному обеспечению с появлением микропроцессора и персонального компьютера. Последний переход был вызван движением за открытый исходный код, которое «фактически отделяет экономику операционных систем от экономики производства полупроводников» [13, раздел 6].

В эволюции ИТ наблюдалось интересное сосуществование непрерывных постепенных улучшений [14–16] и прерывистых технологических изменений [17–23].Эти два разных режима роста информации отражают разделение аппаратного и программного обеспечения. Согласно закону Мура, за последние четыре десятилетия аппаратные возможности улучшились в полмиллиона раз, но с программными системами такого не произошло [24]. Рост сложности программного обеспечения происходит как на дрожжах. Но почему это происходит? Программное обеспечение подвержено ограничениям, которые мы еще не до конца понимаем. Например, очень сложно найти оптимальное разбиение сложного программного проекта на отдельные задачи, которые можно решать без согласования.С другой стороны, эффективное разделение труда было достигнуто за счет конструкции аппаратного обеспечения, а алгоритмы оптимизации могут минимизировать затраты на производство микросхем [25].

Для понимания эволюции ИТ необходимы теоретические модели, объясняющие появление переходов. Хотя существует обширная литература по эмпирическим исследованиям программного обеспечения, определить ни теоретические модели, ни количественные показатели не так-то просто. В отсутствие принятой и единой теоретической основы мы будем изучать основные изменения в ИТ, используя очень простые модели (за исключением случаев языков программирования, где обсуждается полный эмпирический анализ).Здесь мы приводим некоторые основные элементы, которые можно использовать для построения культурной эволюционной точки зрения на ИТ. Например, рекомбинация существующих структур была мощным источником разнообразия, что является предпосылкой культурной эволюции.

2. Переход от аппаратного к программному обеспечению

Инновации являются важным, но плохо изученным компонентом технологических переходов. Хотя существуют хорошие модели технического прогресса, мы не можем предсказать социальные последствия инноваций [22,26].Объяснение ступенчатого роста технологической сложности остается труднодостижимой задачей для господствующей экономической теории [27]. В исследованиях технологических инноваций часто предполагается, что изобретение является экзогенным компонентом экономического роста, т.е. «счастливая случайность» или естественный ответ на потребности существующих практик. Используя эволюционную перспективу процессов технологических изменений, Нельсон и Винтер [28, 29] определили технологический режим как общий набор практик (например, инженерных практик, научных знаний и производственных процессов), принятых сообществом.Технология обычно развивается за счет постепенных улучшений в рамках технологического режима, но иногда сообществам приходится решать новые проблемы, требующие «радикальных» изобретений [30].

Вышеизложенное согласуется с существованием поворотных моментов в эволюции ИТ, когда технологические переходы устраняют социальные и технологические барьеры на пути к грядущим скачкам на более высокие уровни сложности. Этот механизм использовался для объяснения появления доминирующих компьютерных конструкций [31] или компьютерных классов [32]: от первых электронных компьютеров до мейнфреймов и миникомпьютеров [33], от микрокомпьютеров до портативных [34] и встроенных компьютеров ().Сложность конструкции увеличивалась на каждом этапе этой последовательности, т. е. измерялась количеством внутренних частей или разнообразием функций. Является ли сложность обусловленной спросом и преднамеренностью или результатом случайностей и случайностей? Какие другие механизмы способствуют эволюции крупномасштабного увеличения технологической сложности?

Постепенные и прерывистые изменения в эволюции компьютерных систем. ( a ) Цена за единицу вычислительной мощности и количество транзисторов на микропроцессор неуклонно снижались с момента перехода от механических калькуляторов к электронным к цифровым компьютерам (1940-е годы). Адаптировано из Nordhaus [35]. ( b ) Волны инноваций в технологической эволюции: электронные лампы в 1940-х, мейнфреймы в 1950-х, миникомпьютеры в 1970-х, персональные компьютеры в 1980-х, ноутбуки и смартфоны в 1990-х. Примерно каждые 10 лет появляется новый класс машин.

Другая классификация рассматривает эволюцию компонентных технологий, используемых в вышеупомянутых компьютерных классах [35]:

(1) Руководство (до около 1900)
(2) Механические (около 1623-1945)
(3) реле (1939-1944)
(4) вакуумные трубки (1942–1961)
(5) Транзистор (1956–1979)
(6) Микропроцессор (с 1971 г. по настоящее время)

компьютеры [36].Однако выбор физической подложки для вычислений не полностью определил ее эволюцию. Инновации были вызваны антагонистическими (конкуренцией) и синергетическими (кооперативными) взаимодействиями между вычислительными элементами. Поворотным моментом в эволюции ИТ является появление интегральных схем и микрочипа [37], куска кремния, в котором с помощью фотографических технологий выгравирована целая электронная схема (или даже полноценный компьютер, микропроцессор). Силы, основанные на отборе, важны в технологии, и поиск микрочипа был вызван проблемой масштабирования схем, построенных на дискретных транзисторах, резисторах и конденсаторах.С другой стороны, объединение элементов в подсистемы является мощным источником технологических инноваций. Новые строительные блоки, заменяющие ключевые компоненты, могут вызвать каскад замен [38] или «шторм разрушения» [30]. Рост и падение относительного содержания компонентов в технической документации () согласуется с появлением инноваций и исчезновением устаревших технологий, например. транзисторы заменили электронные лампы, потому что они были быстрее, проще в производстве, потребляли меньше энергии и требовали меньше обслуживания [40].Последовательность последовательных инноваций может быть описана классической кривой внедрения [9,41], где вероятность внедрения технологии в момент времени t равна

2. 1

, где μ и q представляют степень инновации и имитации соответственно. Кумулятивная версия кривой принятия является примером логистической функции (или сигмовидной кривой, также известной как «S-кривая» [42]). Начальная фаза принятия представляет собой модель экспоненциального роста, а затем насыщается при максимальной емкости населения.Однако кривые принятия описывают распространение инноваций, но не объясняют их происхождение.

( a ) Относительное количество элементов схемы в большом корпусе текстовых документов [39]. Слева направо: электровакуумная лампа, резистор, конденсатор, диод, транзистор и микросхема (жирная линия). Заштрихованная область соответствует режиму работы микрокомпьютера (1968–1995 гг.). ( b ) Микрокомпьютеры, такие как (1) Commodore PET 2001 (1979 г.), (2) Sinclair ZX Spectrum (1982 г.), (3) Jupiter ACE (1983 г.) и (4) Spectravideo SVI-318 (1983 г.) были менее мощными. но имел лучшую графику, чем предыдущие компьютеры. Они разрешили новые приложения, такие как обработка текстов, пользовательское программирование и видеоигры. Гистограмма показывает быструю диверсификацию микрокомпьютеров, происходившую к середине 1984 года.

Микропроцессор представляет собой крупную инновацию. Меньшие и недорогие микрокомпьютеры (персональные компьютеры) использовали эту технологию для замены более крупных и гораздо более дорогих мэйнфреймов и миникомпьютеров. Микрочипы можно было перепроектировать несколько раз, что позволило снизить стоимость компьютера намного быстрее, чем это было возможно с любой предыдущей технологией.Изобретение доступных компьютеров было ожидаемым следствием прогрессивной миниатюризации полупроводниковой технологии [43]. Почему микрокомпьютеры получили массовое распространение, объяснить сложнее (обратите внимание на корреляцию между пиковым распространением «микрочипов» и разнообразием микрокомпьютеров в США). Например, одни группы могут быть заранее адаптированы к некоторым изменениям, а другие нет, и социальные группы могут совершенно по-разному реагировать на внезапные технологические изменения. Было высказано предположение, что высокая цена была важным препятствием для первоначального внедрения среди персональных пользователей [44], но программное обеспечение значительно облегчило переход на персональные компьютеры.

Благодаря персональным компьютерам компании-разработчики программного обеспечения (и их продукты) стали доминировать в ИТ. В то время никто не мог предвидеть последствия этих событий, ^¹, но как только программное обеспечение было разблокировано, оно вызвало огромный спрос. Впервые компании не были вынуждены разрабатывать собственное оборудование (и специальное программное обеспечение), что было дорогостоящей стратегией с ограниченным кругом возможных клиентов. Это была возможность для новых компаний продавать доступный продукт (программное обеспечение) на массовом рынке.Программное обеспечение можно было дублировать, распространять и повторно использовать на разных машинах с очень низкими затратами. Расширение функциональности машин без каких-либо физических модификаций было привлекательно как для заказчиков, так и для производителей оборудования.

3. Кривые обучения и сложность конструкции

Базовая организация компьютера, т. е. его логические компоненты и их взаимодействие, остается неизменной с 1945 года. Компьютер работает последовательно и предоставляет отдельные механизмы для обработки инструкций и хранения в памяти.Базовым элементом является использование «хранимой программы» для компьютерных инструкций, что означает, что данные и инструкции хранятся в одном и том же формате в памяти компьютера. Как описано фон Нейманом [45], эти функции позволяют компьютеру выполнять любые возможные вычисления. Имея четко определенную и стабильную конструкцию компьютера, инженерные усилия могут быть направлены на оптимизацию базовой схемы, например, путем замены неэффективных аппаратных компонентов транзисторами (см. § 2).Эмпирические измерения показывают, что инженеры-компьютерщики довольно успешно справились с этой задачей () и как опыт влияет на скорость технического прогресса [46].

Точно так же Райт заметил, что стоимость постройки самолета падает в соответствии со степенным законом кумулятивного количества произведенных единиц (или законом Райта). Эту общую закономерность (так называемую «кривую обучения» или «кривую опыта») можно наблюдать во многих технологиях (кроме программного обеспечения). В полупроводниковой технологии закон Мура предсказывает, что плотность транзисторов на микрочипе будет удваиваться каждые 2 года [43].Закон Мура и закон Райта связаны между собой: когда производство увеличивается экспоненциально, а себестоимость единицы продукции падает экспоненциально, закон Райта выполняется. Стоимость C конкретной технологии падает с количеством произведенных единиц z [47,48]

3.1

где коэффициент масштабирования α измеряет уровень технического прогресса. В игрушечной модели кумулятивных изменений производительность увеличивается, даже если изменение является суперпозицией множества мелких и рассеянных вкладов [49,50].Определить вероятность того, что некоторый дизайн стоил как

3.2

где показатель степени γ определяет сложность снижения стоимости. Далее для простоты мы предполагаем, что распределение стоимости является равномерным (т. е. γ = 1). Определим вероятность P ( c ′ < c ) того, что можно найти новый дизайн с меньшей стоимостью c ′

3.3

Когда происходит инновация, ожидаемое снижение затрат составляет E [ c ′] = E [ c ]/2.Мы можем записать временную эволюцию затрат, взвесив улучшения с вероятностью их появления.

3,4

Приведенное выше уравнение имеет следующее решение

3,5

где c (0) указывает первоначальную стоимость, а последний член является приближением, когда t → ∞. То есть зрелые технологии будет труднее улучшать в долгосрочной перспективе, потому что внедрение инноваций занимает экспоненциально больше времени по мере снижения затрат (или повышения производительности).

Этот прогноз предполагает, что другие узкие места, замедляющие процесс обучения, отсутствуют. Реальный технический прогресс — более сложная история, т.е. количество транзисторов в микропроцессорах удваивается не очень регулярно, и наблюдаются сильные отклонения от экспоненциального тренда [13]. Во многих случаях сложность конструкции является ограничивающим фактором для технологического развития. Например, работа компьютера включает взаимодействие между процессором, памятью и периферийными устройствами, и изменения в любом компоненте могут вызвать всплеск изменений в связанных технологиях.Технологии не изолированы друг от друга и стоимость улучшения любого компонента зависит от стоимости компонентов, с которыми он взаимодействует [51].

Расширение вышеуказанной модели учитывает влияние сложности дизайна на скорость обучения. Базовым элементом является матрица структуры проекта (DSM) [52], определяющая сеть зависимостей между компонентами. Сеть зависимостей G = ( V , E ) представляет собой набор из n узлов, соответствующих технологическим компонентам, а направленная связь указывает, что изменение компонента v _i влияет на компонент v _j . Этот граф можно описать квадратом | В | ² MATRIX MATRIX A = [ A _IJ _IJ ] Так что элемент _IJ = 1, если есть ссылка с узла V _I к узлу V _J , и A _ij = 0 в противном случае. Обозначение матрицы позволяет вычисление из системы D _I = Σ = Σ _j _IJ _IJ _{I в степени K _I = σ _J A _JI узел v _i , взяв сумму значений в строке или столбце в матрице смежности соответственно.}

В простейшем приближении технологии можно разложить на n составляющих, причем каждая составляющая зависит ровно от d − 1 других составляющих, т. е. d _i = d − 1 для всех . На каждом этапе обучения мы случайным образом выбираем один компонент v _i и определяем новую стоимость каждого затронутого компонента A _ij = 1 путем выборки распределения (3. 2). Это изменение приводит к улучшению, когда сумма новых затрат меньше предыдущей стоимости a _i = Σ _j c _j .Используя теорию экстремальных значений и дифференциальные уравнения, McNerney et al. [50] показывают, что скорость улучшения однородной сети подчиняется степенному закону

3,6

где показатель степени α = 1/ γd зависит как от исходящей степени d , так и от показателя степени γ , который измеряет сложность снижения стоимости. Чем сложнее конструкция (высокая степень связности), тем медленнее скорость улучшения (маленький показатель α ).

В более реалистичном случае рассматривается гетерогенная сеть зависимостей. Технология состоит из (возможно, неравномерного) распределения зависимостей между компонентами со средней степенью исхода . Напомним, что вероятность принятия изменений является убывающей функцией исходящей степени. Можно показать, что скорость улучшения отдельных узлов v _i масштабируется со степенью исхода , то есть компонент v _j , влияющий на v _i , который с большей вероятностью изменится [50]. В этом случае общее совершенствование технологии также следует степенному закону.

3,7

где – сложность конструкции. Обратите внимание, что это уравнение восстанавливает однородный случай, когда выполняется d * = d . В долгосрочной перспективе наиболее медленно улучшающиеся компоненты с 90 230 d 90 464 i 90 465 90 233 = 90 230 d 90 233 * действуют как узкие места и доминируют в общем прогрессе технологических изменений. Технический прогресс в гетерогенных системах не всегда протекает плавно, и система скачет между фазами стабильных и предсказуемых изменений и фазами хаотической перестройки (или «всплесков обучения»).

Вышеупомянутый факт подсказывает, как мы можем ускорить темпы технического прогресса за счет упрощения конструкции. Нет никаких доказательств значительного повышения производительности труда программистов, даже когда передовые методы разработки программного обеспечения (например, «рефакторинг кода») связаны с активным упрощением программных структур [53]. Но источники сложности программного обеспечения не всегда экзогенны. Обычные методы, такие как повторное использование кода и рекомбинация (которые минимизируют производственные затраты), могут генерировать безмасштабные структуры, обычно встречающиеся в программных системах [54–56] ().Эти гетерогенные структуры характеризуются наличием нескольких тесно связанных элементов (или «концентраторов кода»), повторно используемых многими другими программными компонентами. Было высказано предположение, что концентраторы кода могут действовать как естественные узкие места процессов разработки программного обеспечения, например. способствуя распространению программных ошибок [57,58].

Технологические системы могут быть сильно ограничены общими правилами разработки, такими как повторное использование и рекомбинация. Программные системы можно рассматривать как сложные сети взаимодействующих компонентов, описывающих четко определенные структуры и функции.Эти сети не имеют масштаба, а также демонстрируют модульность (здесь они показаны разными цветами).

4. Эволюция языков программирования

Технический прогресс связан с более сложным взаимодействием человека и машины. Разработка программного обеспечения — сложная задача, требующая высококвалифицированного технического персонала. Чтобы устранить это узкое место, языки программирования определяют высокоуровневое, удобочитаемое описание программного обеспечения (так называемый «исходный код»), которое автоматически преобразуется в двоичную форму, требуемую компьютером.Исходный код не является строго обязательным для работы компьютера, но необходим для успешной разработки программного обеспечения. Исходный код — это удобное средство для общения человека с компьютером, а также эффективный способ обмена информацией между людьми, т. е. исходный код — это и технологический, и культурный артефакт. Выбор языка программирования и использование адекватных правил проектирования оказывают большое влияние на стоимость разработки программного обеспечения [59].

Расстояние между исходным кодом (генотипом) и функцией (фенотипом) увеличивается с момента изобретения языков программирования. Существуют сотни (а возможно, и тысячи) языков программирования практически во всех областях человеческой деятельности: от сложных инженерных расчетов до обработки запросов в больших базах данных, от реалистичного моделирования физических систем до сочинения музыки и компьютерной графики. Растущая сложность языков программирования (например, за счет использования передовых методов компиляции) делает возможным более мощное и выразительное взаимодействие человека с компьютером. Точно так же увеличение сложности производства компенсирует упрощение обращения с новыми технологиями [60].С другой стороны, было высказано предположение, что инновации происходят в основном за счет комбинаций предыдущих технологий [61]. Инженеры могут объединять различные части предыдущих систем и включать их в новые технологии, такие как электронные схемы или языки программирования. Почему разнообразие языков программирования так велико? Какие крупномасштабные эволюционные закономерности связаны с рекомбинацией технологий?

Подобно естественным языкам, история языков программирования определяет эволюционные деревья. Некоторые из их ветвей были гораздо более успешными, чем другие (например, потомки Fortran), и часты тупики (включая эзотерические и странные языки, такие как Brainfuck или Whitespace). Есть много примеров рукотворных диаграмм эволюции языков программирования, но непонятно, как получить эволюционные деревья в отсутствие «культурного генома». Недавно мы предложили метод реконструкции этих культурных филогений с использованием сетей исторических влияний [62]. Эта сеть является экземпляром ориентированного графа G = ( V , E ), образованного набором языков программирования V и набором E связей влияния между ними.Несколько источников предоставляют список наиболее распространенных языков программирования и языков-предков, повлиявших на их разработку. Используя меру структурного сходства, мы можем провести систематическое (и недвусмысленное) различие между вертикальными и горизонтальными связями в этих культурных графах. Результатом является магистральное дерево, которое отображает наиболее влиятельного (вертикального) предка для каждого языка ( a ) и граф влияния, соответствующий набору горизонтальных обменов между языками ( b ). Наша реконструкция согласуется с исторической классификацией языков программирования по двум основным категориям, а именно процедурным и декларативным.

Масштабная эволюция языков программирования (1953–2012 гг.). Линии влияния формируют четко определенные подграфы (подобно процедурным языкам, показанным здесь). Используя сетевые методы, мы можем реконструировать ( a ) филогенетическое дерево и ( b ) карту горизонтальных обменов. Эти сети демонстрируют статистические закономерности, которые можно интерпретировать с эволюционной точки зрения.( c ) Ключевые инновации (микрочип) ознаменовали резкое увеличение разнообразия языков (закрашенные кружки) и влияния между ними (незакрашенные кружки) и появление персональных компьютеров (серая область). ( d ) График частотно-ранговой популярности языка может быть построен с помощью дискретного обобщенного бета-распределения (DGBD). Это распределение является результатом процесса технологической конкуренции, основанной на возрастающей отдаче. И в ( c ), и в ( d ) стрелки указывают на популярные языки.

Филогенетические сети обнаруживают внезапные всплески языкового разнообразия, отмеченные ключевыми инновациями. Например, примерно в 1982 году произошел четкий переход от проектирования сверху вниз и ограниченных компьютеров к разработке снизу вверх и продуктам для массового рынка, что совпало с появлением персональных компьютеров. До этого перехода разработка языков программирования была ограничена конкретными потребностями и аппаратными ограничениями. В 1970-х дешевые и эффективные микропроцессоры произвели революцию в электронике, включая быстрое развитие языков программирования и взаимодействия человека с машиной.Этот паттерн согласуется с моделью технологической рекомбинации и переделки, которая не включает силы отбора. Сеть влияний растет за счет введения нового языка, который с заданной вероятностью связывается со случайно выбранными целевыми языками, а также с определенной долей предков каждой цели. Сопоставление этой модели с историческими данными предсказывает структурные модели сетей влияния и двухрежимный сценарий, определяемый изменением числа L = | Э | ссылок, которыми обмениваются новые языки ( c ).

Парадокс заключается в том, что быстрое развитие языков программирования может замедляться именно потому, что увеличивается расстояние между аппаратным и программным обеспечением. Аппаратное обеспечение стало настолько мощным, что одно и то же программное обеспечение можно запускать без изменений в различных средах. Языки высокого уровня, такие как C и Java, позволяют переносить исходный код с одной машины на другую, то есть пользователи больше не привязаны к конкретному оборудованию, а зависят от своего выбора программного обеспечения, например. операционной системы и языков программирования.Взлет и падение языков программирования — это процесс технологической конкуренции, основанный на возрастающей отдаче [63]. Иногда технологический успех (или неудачу) можно объяснить процессом увеличения отдачи и малой связью с рациональными решениями [64]. Объяснение исходит из характера отдачи в экономической системе, где совместимость в значительной степени доминирует в потенциальном выборе, сделанном пользователями и потребителями. Чем больше пользователей у технологии, тем больше шансов, что новые пользователи примут ее.Этот процесс социального усиления ведет к конкуренции и обязательно заканчивается исчезновением менее популярных вариантов.

График частотно-ранговой популярности языка соответствует дискретному обобщенному бета-распределению [65]

4.1

где r — ранг языка программирования, N — максимальное значение ранга, A — константа нормализации, a = 1,44 и b = 0,44 ).Рейтинги языков показывают переизбыток редких языков и наличие нескольких широко распространенных языков. Однако популярность языка не отражает двухрежимный сценарий. Непрерывное распространение охватывает весь спектр размеров сообщества, от редких до распространенных языков. Такое масштабирование показывает наличие явлений усиления, которые часто можно объяснить с помощью очень простых правил. Подобные законы масштабирования можно найти в распространении человеческих языков [66]. Мы предложили очень простую пространственную модель культурной диффузии, способную воспроизвести эмпирическое частотно-ранговое распределение популярности языка [63].В модели языки подвергаются сильному процессу отбора из-за сочетания глобализации, конечной экосистемы пользователей языка и быстрого распространения инноваций из-за социального обучения и имитации. Пользователи перенимают языки, которые несложно выучить, и они используются многими пользователями (чем больше, тем лучше). Поскольку возрастающая отдача играет здесь ключевую роль, а гомогенизация растет вместе с глобализацией, языкам программирования суждено быть все менее и менее разнообразными.

5.Узкое место в программном обеспечении

В исследованиях технологических инноваций часто предполагается, что изобретение является продуктом одиночных гениев или небольших групп новаторов. Роль коллективов здесь второстепенна, они лишь выступают в качестве социальных усилителей успешных изобретений, т. е. инноваций. Модели диффузии технологий, основанные на конкуренции, объясняют быстрое принятие нового по сравнению со старым среди пользователей [22]. Гораздо меньше известно о роли, которую играют группы и коллективы в происхождении технологических инноваций.Антагонистические взаимодействия предотвращают рост сложных проектов, который зависит не только от совместного и кооперативного поведения, но и от конкретных технологических особенностей.

Гипотеза «кумулятивной культуры» [67, 68] предполагает, что более крупные группы чаще производят сложные системы, чем более мелкие группы. Эта модель предполагает, что социальное обучение очень избирательно, то есть наиболее квалифицированные люди будут нести ответственность за продвижение культурной сложности на протяжении поколений, и многие люди будут учиться у них [69].Когда люди копируют наиболее квалифицированного человека, скорость культурного накопления сильно коррелирует с численностью населения. В этом случае существует критическая численность населения, которая поддерживает постепенное накопление навыков и знаний с течением времени. Увеличение численности населения может объяснить внезапные сдвиги в предыстории культуры [70]. С другой стороны, когда численность населения падает ниже этого минимального порога, возникает заметный риск технологического коллапса (как утверждал Генрих [67] для доисторической Тасмании).

Предположения этой модели кажутся вполне подходящими для описания компьютерного программирования. Разработка программного обеспечения относится к категории «инструментов, которые трудно научиться делать и которые легко испортить» [71, с. 776]. Сложность задачи настолько высока, что многие практики делают вывод, что «отличными разработчиками, как и отличными музыкантами и художниками, рождаются, а не становятся» [72, с. 218]. Эмпирические наблюдения говорят о том, что рост программного обеспечения устойчив только тогда, когда его программисты достаточно квалифицированы и их достаточно большое количество, в противном случае существует заметный риск краха проекта [73].Например, частота использования программного обеспечения с открытым исходным кодом в сообществах практиков коррелирует со степенью успеха проекта. Узкие места населения ограничивают распространение технологических инноваций [74–76], то есть программные проекты с небольшими командами могут создавать новые функции, но они терпят неудачу из-за отсутствия возможностей обнаружения и исправления ошибок.

Минимальная модель распространения технологий включает совокупность из N индивидуумов (фирм, пользователей и программистов), каждый из которых имеет технологический уровень z _i (показатель уровня накопленных знаний или навыков, т.г. размер программного обеспечения или разнообразие функций) с i = [1, N ]. Определим как средний технологический уровень населения. В каждом поколении каждый «новорожденный» (или новичок) в популяции пытается копировать самого опытного человека. Это консервативное предположение относительно потери информации при уменьшении размера популяции [69]. Используя уравнение Прайса [77], можно показать [67], что скорость инноваций пропорциональна численности населения. Кроме того, инновации уменьшаются со средним культурным уровнем, потому что становится все труднее приобретать более сложные знания [78].

5.1

, где γ > 0 — культуральная ошибка передачи, а δ > 0 — параметр случайного вывода. Обратите внимание, что технология накапливается (d z /d t > 0) при малых ошибках передачи, высоком уровне случайного вывода и больших размерах популяции. Население растет по логистической модели [74]

5.2

где r > 0 — малая скорость воспроизведения. Грузоподъемность M ( z ) является ступенчатой функцией с точкой перегиба z _c , т.е.е. M ( z ) = K + D когда z > z _c и M ( 3 z ) в противном случае 2 3 0 9 0 9 0 9 0 3 3 3 Параметр K задает пропускную способность при отсутствии культуры ( z → 0), а пропускная способность достигает насыщения при K + D , когда культурная сложность очень велика ( z → ∞).

Легко проверить, что предыдущая система допускала мультистабильность.Полагая d z /d t = 0, мы получаем одну устойчивую точку при N * = z / δ , тогда как d N /d t = 0 дает два устойчивых альтернативных состояния при следующее условие

5.3

Мы предполагаем, что культурные изменения происходят гораздо быстрее, чем демографические, т.е.

5.4

и таким образом . Подставив Z ≈ δN / γ в (5.2) и приняв разделение масштабов между N и Z , получим

5.5

, что дает одномерную систему. Теперь мы хотели бы вычислить потенциальную функцию, то есть Φ _r ( N ), определяемую как

5.6

где Φ _r ( N ) интеграл

5,7

5,8

Однако мы не можем вычислить интеграл (5.7), так как функция M ( z ) не является непрерывной. Мы решили заменить M ( z ) сигмоидальной кривой

5.9

Кроме того, приведенная выше кривая может быть дополнительно аппроксимирована (разложением Тейлора) в окрестности z _c :

5,10

Используя приведенные выше приближения, получаем выражение для потенциальной функции (5.6), которое можно решить:

5.11

где и α = βδ / γ . Для (5.11) мы имеем два альтернативных устойчивых состояния, соответствующих низкой численности населения, низкому культурному уровню и высокой численности населения, высокому культурному уровню, тогда как среднее состояние равновесия неустойчиво.Эта система допускает бистабильность и переходы между двумя стабильными состояниями, которые могут иметь место, когда мы выполняем большое возмущение размера популяции.

Эта модель кумулятивных культурных инноваций описывает механизм быстрого технологического изменения [76]. Это может быть общей чертой других культурных и социально-технических систем ^³ (обсуждается в последующих разделах). Хотя модель очень проста, она дает интересные сведения об эволюции программных проектов.Во-первых, модель предсказывает переход между двумя разными видами динамики роста в зависимости от качества программистов, т.е. высокий уровень обнаружения ошибок и низкий уровень случайных ошибок в (5.1). Быстрый рост проекта возможен, когда качество программирования достаточно высокое, чтобы обнаруживать и исправлять программные ошибки. В противном случае количество ошибок продолжает расти, а проект тормозится из-за резкого падения надежности программного обеспечения.

Во-вторых, матричная модель дизайна, обсуждавшаяся в §3, предполагает, что упрощение сети ускоряет рост, что, по-видимому, противоречит гипотезе о размере группы, т.е.е. более крупные популяции (и, следовательно, более высокие уровни сложности) ответственны за ускорение темпов инноваций. Программисты объединяют несколько механизмов в одном проекте для обеспечения долгосрочной целостности. На рост программного обеспечения влияют не только сложность дизайна и качество программистов, но и численность населения. Разработка программного обеспечения является примером сложной задачи оптимизации при множественных ограничениях [54]. Например, группы программистов или численность населения в уравнении (5.2) не превышают верхнюю границу, определяемую затратами на координацию [24].

Наконец, теория кумулятивной культуры подверглась критике, потому что письмо, печать и другие формы передачи информации сохраняют культурную информацию вне людей, и «неизвестно, зависит ли в настоящее время поддержание текущей культурной сложности аналогичным образом от размера группы» [68, с. 391]. Интересно, что общепризнано, что стоимость обслуживания программного обеспечения больше, чем стоимость новых разработок [80]. В этом контексте проекты с открытым исходным кодом могут учиться на своих ошибках посредством сотрудничества с пользователями и «кумулятивного обслуживания».

6. Пространство эволюции информационных технологий

Наша цель в этой статье состояла в том, чтобы показать потенциал культурной эволюции при понимании появления переходов в ИТ. Метафоры аппаратного и программного обеспечения изобилуют исследованиями биологических систем, но очень мало эволюционных моделей ИТ. Эволюция ИТ — это очень богатая и сложная история, в которой участвуют несколько типов участников, артефактов, организаций и различных временных масштабов и механизмов (переделка, оптимизация, социальное обучение и сложность).Три измерения, т. е. программное обеспечение, аппаратное обеспечение и распространение, обобщают пространство проектирования компьютерных систем (). Это пространство определяет таксономию, которая помогает нам понять, где стоит предлагаемая система по сравнению с другими проектами. Два измерения (производительность и популярность) определяют непрерывный спектр возможностей, а третье (открытость) более качественное. Для целей нашего исследования основные переходы ИТ располагаются на разных порогах этих осей, которые делят пространство на фазы или группы различных конструкций.

Эволюция компьютерных систем происходит в упрощенном технологическом и социальном пространстве с тремя измерениями: аппаратное обеспечение (производительность), программное обеспечение (открытость) и скорость распространения (популярность). Баллы соответствуют компьютерным системам, классифицированным по этим параметрам. Цветные плоскости поверхности указывают на переходные события, разделяющие фазы различного поведения: от ручных и механических калькуляторов к электронным компьютерам (аппаратные средства), от первых к поздним последователям и к открытым исходным кодам (программное обеспечение) (см. текст).

По оси производительности мы находим первый переход, отделяющий ручные и механические калькуляторы от электронных компьютеров. Электронные компоненты позволили сделать компьютеры более быстрыми и надежными и проложили путь к впечатляющему аппаратному прогрессу, столь характерному для эволюции компьютеров. Это стало возможным благодаря тому, что архитектура компьютера, логическая схема, определяющая основные аппаратные части и их взаимодействие, была достаточно стабильной. С другой стороны, проектирование сложных систем — это задача разработчиков программного обеспечения, а не производителей аппаратного обеспечения. В начале истории ИТ это разделение отражало веру в то, что «узким местом в программировании» была, по сути, техническая проблема [81], которую можно было решить с помощью специальных инструментов, то есть языков программирования или методов структурного программирования.

Поворотным моментом в истории информационных технологий стал микропроцессор и массовое внедрение персональных компьютеров. Полупроводниковые технологии позволили создать меньшие по размеру и более дешевые электронные продукты, такие как персональные компьютеры. Этот процесс внедрения был важным источником инноваций, поскольку потребители/практики применяли свои компьютеры для новых видов деятельности, как это произошло ранее с портативным радио [82].Однако самодостаточными могут быть только широко принятые инновации. Критическая масса (или минимальное число последователей инновации, обеспечивающее самоподдерживающуюся скорость внедрения) обеспечивает естественное место для этой второй точки перехода. До микропроцессоров компьютерные конструкции были ниже этой критической массы, потому что они были большими, дорогими и к тому же специфичными для конкретных приложений.

Третья ось разделяет мир компьютерного программирования в зависимости от того, является ли исходный код общедоступным (открытый исходный код) или нет (закрытый исходный код).Споры о том, использовать ли тот или иной режим, связаны с рядом соображений. Многие компании продавали свое программное обеспечение за деньги и не позволяли пользователям изменять или просматривать свой компьютерный код, т.е. для того, чтобы амортизировать высокие затраты на программирование. С другой стороны, движение за открытый исходный код считает, что информация должна распространяться свободно, чтобы способствовать сотрудничеству и дальнейшим инновациям. Преимущество открытого исходного кода заключается в более высокой скорости тестирования, когда многие люди могут найти и сообщить об ошибках, что снижает затраты на обслуживание программного обеспечения.

Взаимодействия между этими осями определяют неоднородные области, населенные конструкциями в разной степени. Наиболее частые конструкции располагаются на стыке высокопроизводительных, широко популярных, закрытых информационных систем. К ним относятся персональные компьютеры, такие как ПК с Windows или Mac, а в последнее время — смартфоны и планшетные компьютеры. Распространение компьютерных технологий было предпосылкой для распределенных, сотрудничающих групп программистов и пользователей, бесплатно обменивающихся информацией. Хотя у движения за открытый исходный код есть свои недоброжелатели, некоторые из наиболее сложных частей программного обеспечения (например, операционная система Linux или веб-сервер Apache) были разработаны в рамках модели с открытым исходным кодом.В настоящее время наблюдается тенденция к режиму разработки с открытым исходным кодом, например. некоторые закрытые системы, такие как Mac, приняли базовые компоненты с открытым исходным кодом (например, ядро Linux). В течение последнего десятилетия мы стали свидетелями быстрого роста платформы Android, альтернативы смартфонам с открытым исходным кодом на базе Linux.

Асимметрия между производительностью и открытостью предполагает принцип двойственности для ИТ. С одной стороны, скорость аппаратного прогресса была стабильной и непрерывной. С другой стороны, программное обеспечение развивалось внезапными скачками и скачками, связанными с узким местом программирования.Причина в том, что аппаратное обеспечение допускает модульную конструкцию и эффективное разделение труда, в то время как программные архитектуры представляют собой экземпляры сложных гетерогенных сетей, возникающих в результате попыток минимизировать затраты на разработку. Ни программное обеспечение с открытым исходным кодом, ни программное обеспечение с закрытым исходным кодом не обеспечивают окончательного решения проблемы высоких затрат на разработку. Для разработки программного обеспечения требуются высококвалифицированные и опытные люди, которые служат моделями обучения для остального населения. Когда новички учатся у самых опытных мастеров, существует корреляция между емкостью коллективного знания и численностью населения.Увеличение численности населения может изменить технологический потенциал, и, наоборот, уменьшение численности населения может резко сократить разнообразие знаний и навыков.

7. Обсуждение

Темп и способ эволюции ИТ следуют модели прерывистого равновесия, характерной для других основных переходов в эволюции. Рост сложности происходит скачками или технологическими переходами, что является проявлением адаптивного коэволюционного процесса между технологиями и их социальной средой.Мы должны рассматривать ИТ не изолированно, а скорее как узлы в сети, растущей за счет рекомбинации. Например, инженеры объединили различные части предыдущих систем и включили их в инновации, такие как микропроцессор, языки программирования или сложные программные системы.

Коллективное изобретение [83] привело к появлению переходов. Даже когда многие технологии были изобретены действительно один раз, широко используемые формы многих из этих изобретений развились благодаря совокупному вкладу многих практиков.Встречи компьютерных клубов в 1975–1980-х годах и сообщества открытого исходного кода — два хорошо известных примера. Описанная выше модель поддерживает гипотезу кумулятивной культуры технологической эволюции, а программное обеспечение предполагает, что предыдущая критика этой теории не принимала во внимание высокие затраты на поддержание надежной информации. На данный момент опыт программиста не может храниться на постоянном носителе. Разработка программного обеспечения — это в значительной степени мастерство, которому нужно учиться на собственном опыте.

Вопрос в том, были ли ИТ действительно революционными (начало крупного перехода в эволюции) или естественным шагом в культурной эволюции [6].Например, программное обеспечение можно считать частным случаем систем обработки символов [84], происхождение которых можно проследить до появления разговорного языка и культурной эволюции. Замедление закона Мура [85] предполагает, что вычисление должно быть переопределено, если мы собираемся поддерживать нынешние темпы экспоненциального прогресса. Программное обеспечение кажется естественной целью будущих инноваций, но решение проблемы масштабируемости программного обеспечения [86] требует изменения точки зрения: такие технологические подходы, как модульная конструкция и повторное использование стандартных компонентов [52], имели ограниченное влияние [87]. Чтобы справиться с возникающей сложностью программных систем [88], нужна не еще одна технологическая «серебряная пуля» [89], а глубокое понимание природы технологии и ее связи с нами.

Благодарности

Я благодарю Ricard Solé, Salva Duran, Raul Montañez, Josep Sardanies, Jordi Piñero и Daniel Rodriguez за полезные советы, критические замечания и обзоры этой рукописи, а также сотрудников лаборатории сложных систем за полезные предложения. Я также благодарю двух анонимных рецензентов, чьи комментарии значительно улучшили оригинальную рукопись.Я благодарю за гостеприимство Институт Санта-Фе, где была проделана большая часть этой работы.

Endnotes

¹ IBM больше интересовалась продажей оборудования, чем программного обеспечения, когда они позволили Microsoft сохранить за собой право продавать свою операционную систему (MS-DOS) компьютерам других компаний.

² Я не утверждаю, что аппаратные инновации застопорились, но дизайн «хранимой программы» вводит некоторые ограничения в компьютерную организацию.

³ Например, города обеспечивают ускоренный обмен идеями между большим количеством людей и предоставляют новые возможности для инноваций [79].

Конкурирующие интересы

Мы заявляем, что у нас нет конкурирующих интересов.

Финансирование

Работа выполнена при поддержке Министерства экономики и конкурентоспособности Испании, гранта FIS2013-44674-P и FEDER, Фонда Ботина и банка Santander.

Ссылки

1. Richerson PJ, Boyd R. 2005. Не только генами: как культура изменила эволюцию человека. Чикаго, Иллинойс: University of Chicago Press. [Google Академия]2. Томаселло М. 1999. Культурные истоки человеческого познания.Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. [Google Академия]3. Кун СЛ. 2012. Новые модели творчества и инноваций в ранних технологиях. В «Творчестве, инновациях и эволюции человека» (изд. Элиас С.), стр. 69–87. Амстердам, Нидерланды: Elsevier. [Google Академия]4. Смит Д.К., Александр Р.К. Возиться с будущим: как Xerox изобрела, а затем проигнорировала первый персональный компьютер.

1999. Линкольн, Небраска: iUniverse. [Google Академия]5. Хейвен К. 2007. 100 величайших научных открытий всех времен. Весспорт, Коннектикут: библиотеки без ограничений.[Google Академия]6. Смит Дж. М., Сатмари Э. 1995. Основные переходы в эволюции. Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета. [Google Академия]7. Шустер П. 1996. Как возникает сложность в эволюции. Сложность 2, 22–30. (10.1002/(SICI)1099-0526(199609/10)2:1%3C22::AID-CPLX6%3E3.0.CO;2-H) [CrossRef] [Google Scholar]8. Гладуэлл М. 2000. Переломный момент: как маленькие вещи могут иметь большое значение. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Литтл, Браун. [Google Академия]9. Бентли Р.А., О’Брайен МДжО. 2012. Переломные моменты культурной эволюции в хранении и передаче информации.Фронт. Психол. 3, 569 (10.3389/psyg.2012.00569) [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]10. Махони МС. 1989. История вычислений в истории техники. Аня. История вычисл. 10, 113–125. (10.1109/MAHC.1988.10011) [CrossRef] [Google Scholar] 11.

Соле Р.В., Вальверде С., Росас-Казальс М., Кауфман С.А., Фармер Д., Элдридж Н. 2011. Эволюционная экология технологических инноваций. Сложность 18, 15–27. (10.1002/cplx.21436) [CrossRef] [Google Scholar] 12. Соле Р.В., Вальверде С., Родригес-Касо К.2011. Конвергентные эволюционные пути в биологических и технологических сетях. Эвол. Эду. Охват 4, 415–426. (10.1007/s12052-011-0346-1) [CrossRef] [Google Scholar] 14. Доси Г. 1982. Технологические парадигмы и технологические траектории: предлагаемая интерпретация детерминант и направлений технических изменений. Рез. Политика 11, 147–162. (10.1016/0048-7333(82)

-6) [CrossRef] [Google Scholar]15. Басалла Г. 1988 год. Эволюция технологий. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета.[Google Академия] 16. Розенблюм Р., Кусумано М. 1987. Технологическое новаторство и конкурентное преимущество: рождение индустрии видеомагнитофонов. Калифорния. Управление. преп. 29, 51–76. (10.2307/41162131) [CrossRef] [Google Scholar] 17. Шумпетер Дж. 1926 год. Теория экономического развития. Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. [Google Академия] 18. Абернати В.Дж., Аттербек Дж.М. 1978 год. Модели промышленных инноваций. Тех. преп. 80, 40–47. [Google Академия] 19. Ташман М., Андерсон П. 1986 год. Технологические разрывы и организационная среда.Админ. науч. В. 31, 439–465. (10.2307/2392832) [CrossRef] [Google Scholar] 20. Мокир Дж. 1990. Рычаг богатства. Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета. [Google Академия] 21. Д’Авени Р. 1994. Гиперконкуренция. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Свободная пресса. [Google Академия] 22. Лох Ч.Х., Хуберман Б.А. 1999. Модель прерывистого равновесия распространения технологий. Управлять. науч. 45, 160–176. (10.1287/mnsc.45.2.160) [CrossRef] [Google Scholar] 23. Левинталь Д.А. 1998. Медленный темп быстрых технологических изменений: постепенность и пунктуация в технологических изменениях.Индивидуальная корпорация Изменение 7, 217 (10.1093/icc/7.2.217) [CrossRef] [Google Scholar]24. Брукс Ф. 1995. Мифический человеко-месяц: Очерки разработки программного обеспечения, юбилейное издание Бостон, Массачусетс: Аддисон Уэсли. [Google Академия] 25. Моисей М.Э., Форрест С., Дэвис А.Л., Лоддер М.А., Браун Дж.Х. 2008. Теория масштабирования для информационных сетей. Дж. Р. Соц. Интерфейс 5, 1469–1480. (10.1098/rsif.2008.0091) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]26. Тушман М., Романелли Э. 1985. Организационная эволюция: модель метаморфозы конвергенции и переориентации.В исследованиях организационного поведения (ред. Каммингс Л., Став Б.). Гринвич, Коннектикут: JAI Press. [Google Академия] 27. Бьюкенен М. 2007. Социальный атом: почему богатые богатеют, мошенников ловят, а сосед обычно похож на вас. Лондон, Великобритания: Блумсбери. [Google Академия] 28. Нельсон Р.Р., Винтер С.Г. 1977. В поисках полезной теории инноваций. Рез. Политика 6, 36–76. (10.1016/0048-7333(77)

-4) [CrossRef] [Google Scholar]

29. Кемп Р., Майлз И., Смит К. 1994. Технология и переход к экологической устойчивости. Преемственность и изменение в сложных технологических системах. Заключительный отчет проекта «Технологические парадигмы и пути перехода: случай энергетических технологий» для исследовательской программы SEER Комиссии Европейских сообществ (DG-XII).

30. Шумпетер Дж. 1942 г. Капитализм, социализм и демократия. Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. [Google Академия] 31. Ван ден Энде Дж., Кемп Р. 1999. Технологические трансформации в истории: как компьютерный режим вырос из существующих компьютерных режимов.Рез. Политика 28, 833–851. (10.1016/S0048-7333(99)00027-X) [CrossRef] [Google Scholar]32. Белл КГ. 2008. Закон Белла о рождении и смерти компьютерных классов. коммун. АКМ 51, 86–94. (10.1145/1327452.1327453) [CrossRef] [Google Scholar] 33. Белл КГ. 1984. Мини и микропромышленность. Компьютер 17, 14–30. (10.1109/MC.1984.1658955) [CrossRef] [Google Scholar] 34. Аткинсон П. 2005. Человек в портфеле: социальная конструкция портативного компьютера и появление шрифтовой формы.

Дж. Дес. История 18, 191–205.(10.1093/jdh/epi024) [CrossRef] [Google Scholar] 35. Нордхаус ВД. 2007. Два столетия роста производительности в вычислительной технике. Дж. Экон. История 67, 128–159. (10.1017/S0022050707000058) [CrossRef] [Google Scholar] 36. Дайсон Г. 2012. Собор Тьюринга: истоки цифровой вселенной. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: винтаж. [Google Академия] 37. Рид ТР. 2001. Чип: как два американца изобрели микрочип и устроили революцию. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Рэндом Хаус. [Google Академия] 38. Артур Б., Полак В. 2006. Эволюция технологии в рамках простой компьютерной модели.Сложность 11, 23–31. (10.1002/cplx.20130) [CrossRef] [Google Scholar]40. Риордан М., Ходдесон Л. 1998. Хрустальный огонь: изобретение транзистора и рождение века информации. Нью-Дели, Индия: WW Norton and Company. [Google Академия] 41. Бейнхокер Э. 2006. Происхождение богатства. Лондон, Великобритания: Рэндом Хаус. [Google Академия]42. Роджерс Э. 2003. Распространение инноваций, 5-е изд. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Саймон и Шустер.

[Google Академия]43. Мур Г. 1965 год. Втиснуть больше компонентов в интегральные схемы.Электроника 38, 114–117. [Google Академия]44. Аткинсон П. 2010. Любопытный случай с кухонным компьютером: продукты и непродукты в истории дизайна. Дж. Дес. История 23, 163–179. (10.1093/jdh/epq010) [CrossRef] [Google Scholar]45. фон Нейман Дж. 1993. Первый проект отчета о EDVAC. IEEE Энн. История вычисл. 15, 27–75. (10.1109/85.238389) [CrossRef] [Google Scholar]46. Фармер Дж. Д., Лафонд Ф. 2015. Насколько предсказуем технологический прогресс? Рез. Политика 45, 647–665. (10.1016/j.respol.2015.11.001) [CrossRef] [Google Scholar]47.Райт Т. 1936 год. Факторы, влияющие на стоимость самолетов. Дж. Аэронавт. науч. 3, 122–128. (10.2514/8.155) [CrossRef] [Google Scholar]49. Мут Дж. Ф. 1986 год. Теория поиска и функция производственного прогресса. Управлять. науч. 32, 948–962. (10.1287/mnsc.32.8.948) [CrossRef] [Google Scholar]50. Макнерни Дж., Фармер Дж. Д., Реднер С., Транчик Дж. Э. 2011. Роль сложности конструкции в совершенствовании технологии.

проц. Натл акад. Наука США 108, 9008–9013. (10.1073/pnas.1017298108) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]51.Ауэрсвальд П., Кауфман С., Лобо Дж., Шелл К. 2000. Подход рецептов производства к моделированию технологических инноваций: применение к обучению на практике. Дж. Экон. Дин. Контроль 24, 389–450. (10.1016/S0165-1889(98)00091-8) [CrossRef] [Google Scholar]52. Болдуин С.И., Кларк К.Б. 2000. Правила проектирования, том 1, сила модульности. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. [Google Академия]53. Фаулер М. 1999. Рефакторинг: улучшение дизайна существующего кода. Бостон, Массачусетс: Аддисон Уэсли. [Google Академия]54. Вальверде С., Феррер-Канчо Р., Соле Р.В.2002. Свободное масштабирование сетей оптимальной конструкции. Еврофиз. лат. 60, 512–517. (10.1209/epl/i2002-00248-2) [CrossRef] [Google Scholar]55. Вальверде С., Соле Р.В. 2005. Логарифмическая динамика роста программных сетей. Еврофиз. лат. 72, 858–864. (10.1209/epl/i2005-10314-9) [CrossRef] [Google Scholar]56.

Вальверде С., Соле Р.В. 2007. Иерархические маленькие миры в архитектуре программного обеспечения. Динам . продолжение Дискр. Импульс. Сист. сер. Б 14, 1–11. [Google Академия] 57. Вальверде С. 2007.Переход от эндогенной к экзогенной деятельности в разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом. Еврофиз. лат. 77, 20002 (10.1209/0295-5075/77/20002) [CrossRef] [Google Scholar]58. Шале Д., Ломбардони А. 2004. Распространение ошибок и отладка в асимметричных структурах программного обеспечения. физ. Преподобный Е 70, 046109 (10.1103/PhysRevE.70.046109) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]59. Прессман РС. 2009. Разработка программного обеспечения: подход практика, 7-е изд. Бостон, Массачусетс: McGraw-Hill. [Google Академия] 60. Шустер П. 2006.Непреодолимое любопытство, инновации, открытия и бриколаж. Сложность 11, 9–11. [Google Академия] 61. Артур Б. 2009. Природа технологии: что это такое и как она развивается. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Свободная пресса. [Google Академия] 62.

Вальверде С., Соле Р.В. 2015. Прерывистое равновесие в крупномасштабной эволюции языков программирования. Дж. Р. Соц. Интерфейс 12, 20150249 (10.1098/rsif.2015.0249) [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]63. Вальверде С., Соле Р.В. 2015. Модель культурной диффузии для взлета и падения языков программирования.биол. человека. 87, 224–234. (10.13110/humanbiology.87.3.0224) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]64. Артур ВБ. 1989. Конкурирующие технологии, возрастающая отдача и зависимость от исторических событий. Экон. Дж. 99, 116–131. (10.2307/2234208) [CrossRef] [Google Scholar] 65. Мартинес-Меклер Г., Альварес Мартинес Р., Бельтран дель Рио М., Мансилья Р., Мирамонтес П., Кочо Г. 2009. Универсальность ранговых распределений в искусстве и науке. ПЛОС ОДИН 4, e4791 (10.1371/journal.pone.0004791) [бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]67.Генрих Дж. 2004. Демография и культурная эволюция: как адаптивные культурные процессы могут привести к неадекватным потерям — пример Тасмании.

Являюсь. Античность 69, 197–214. (10.2307/4128416) [CrossRef] [Google Scholar] 68. Дерекс М., Бегин М.-П., Годель Б., Рэймонд М. 2014. Экспериментальные данные о влиянии размера группы на культурную сложность. Природа 503, 389–391. (10.1038/nature12774) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]69. Бентли А., О’Брайен МЖО. 2011. Избирательность социального обучения и темп культурной эволюции.Дж. Эволют. Психол. 9, 125–141. (10.1556/JEP.9.2011.18.1) [CrossRef] [Google Scholar]70. Коллард М., Бьюкенен Б., О’Брайен М.Дж. 2013. Численность населения как объяснение закономерностей палеолитических археологических данных: необходима большая осторожность. Курс. Антропол. 54 (Suppl 8), S388 (10.1086/673881) [CrossRef] [Google Scholar] 71. Генрих Дж. 2006. Понимание моделей культурной эволюции: ответ на критику Рида. Являюсь. Античность 71, 771–782. (10.2307/40035890) [CrossRef] [Google Scholar] 72. Вебстер Б.1996. Настоящий программный кризис. Байт 21 (1), 218. [Google Scholar]73.

Шале Д, Ле Дю И. 2005. Микроскопическая модель динамики программных ошибок: закрытый исходный код против открытого исходного кода. Междунар. Дж. Отн. Квал. Саф. англ. 12, 521 (10.1142/S0218539305001999) [CrossRef] [Google Scholar]74. Ли Р. 1986 год. Мальтус и Бозеруп: динамический синтез. В «Состоянии теории населения» (редакторы Коулман Д., Шофилд Р.), стр. 96–130. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Блэквелл. [Google Академия] 75. Гирланда С., Энквист М. 2007. Эволюция социального обучения не объясняет происхождение человеческой совокупной культуры.Дж. Теор. биол. 246, 129–135. (10.1016/j.jtbi.2006.12.022) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]76. Аоки К. 2015. Моделирование резких сдвигов режима культурных изменений в эпоху палеолита и каменного века. Теор. Народ. биол. 100, 6–12. (10.1016/j.tpb.2014.11.006) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]79. Бетанкур Л., Лобо Дж., Хелбинг Д., Кунерт С., Уэст ГБ. 2007. Рост, инновации, масштабирование и темп жизни в городах. проц. Натл акад. Наука США 104, 7301–7306.

(10.1073/pnas.0610172104) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]80.Бём Б. 1981. Экономика программной инженерии. Энглвуд, Нью-Джерси: Прентис-Холл. [Google Академия]81. Гринбергер М. 1962 год. Управление и компьютер будущего. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. [Google Академия]82. Шиффер МБ. 1991. Портативное радио в американской жизни. Тусон, Аризона: Университет Аризоны Press. [Google Академия]83. Аллен РК. 1983. Коллективное изобретение. Дж. Экон. Поведение Орган. 4, 1–24. (10.1016/0167-2681(83)-9) [CrossRef] [Google Scholar]84. Левин Х., Рейнгольд Х. 1987. Познавательная связь.Энглвуд, Нью-Джерси: Prentice Hall Press. [Google Академия]85. Митчелл Уолдроп М. 2016. Фишки не работают для закона Мура. Природа 530, 144–147. (10.1038/530144a) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

86. Наур П., Рэнделл Б. (ред.). 1969. Разработка программного обеспечения: отчет о конференции, организованной Научным комитетом НАТО, 7–11 октября 1968 г., Гармиш, Германия . Брюссель, Бельгия: Отдел по научным вопросам, НАТО.

87. Лайтинен М., Фаяд М.Е., Уорд Р.П. 2000. Проблема с масштабируемостью.коммун. АКМ 43, 105–107. (10.1145/348941.349012) [CrossRef] [Google Scholar]88. Форрест С. 1991. Возникающие вычисления: самоорганизующиеся, коллективные и кооперативные явления в естественных и искусственных вычислительных сетях. В Emergent вычислении (изд. Форрест С.), стр. 1–11. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. [Google Академия]89. Брукс ФП. 1987. Серебряной пули не бывает: сущность и случайности программной инженерии. Компьютер 20, 10–19. (10.1109/MC.1987.1663532) [CrossRef] [Google Scholar]

Информационные технологии и их роль в современной организации | Малый бизнес

Автор Chris MacKechnie Обновлено 11 марта 2019 г.

Информационные технологии (ИТ) стали важной и неотъемлемой частью каждого бизнес-плана.От многонациональных корпораций, которые обслуживают системы мейнфреймов и базы данных, до малых предприятий, владеющих одним компьютером, ИТ играют важную роль. Причины повсеместного использования компьютерных технологий в бизнесе лучше всего определить, посмотрев на то, как они используются в деловом мире.

Связь между сотрудниками, поставщиками и клиентами

Для многих компаний электронная почта является основным средством связи между сотрудниками, поставщиками и клиентами. Электронная почта была одним из первых двигателей Интернета, предоставляя простые и недорогие средства связи.За прошедшие годы также развился ряд других средств связи, позволяющих сотрудникам общаться с помощью систем живого чата, инструментов онлайн-совещаний и систем видеоконференций. Телефоны и смартфоны с передачей голоса по интернет-протоколу (VOIP) предлагают сотрудникам еще больше высокотехнологичных способов общения.

Системы управления запасами

Когда дело доходит до управления запасами, организациям необходимо поддерживать достаточный запас для удовлетворения спроса, не вкладывая в него больше, чем им требуется. Системы управления запасами отслеживают количество каждого предмета, который поддерживает компания, инициируя заказ дополнительных запасов, когда количество падает ниже заранее определенного количества. Эти системы лучше всего использовать, когда система управления запасами подключена к системе точек продаж (POS). Система POS гарантирует, что каждый раз, когда предмет продается, один из этих предметов удаляется из инвентарного подсчета, создавая замкнутый информационный цикл между всеми отделами.

Системы управления данными

Время больших картотечных комнат, рядов картотечных шкафов и отправки документов по почте быстро уходит.Сегодня большинство компаний хранят цифровые версии документов на серверах и устройствах хранения. Эти документы мгновенно становятся доступными всем сотрудникам компании, независимо от их географического положения. Компании могут экономично хранить и поддерживать огромное количество исторических данных, а сотрудники получают немедленный доступ к необходимым им документам.

Информационные системы управления

Хранение данных является преимуществом только в том случае, если эти данные можно эффективно использовать. Прогрессивные компании используют эти данные как часть процесса стратегического планирования, а также тактического выполнения этой стратегии.Информационные системы управления (MIS) позволяют компаниям отслеживать данные о продажах, расходах и уровне производительности. Эту информацию можно использовать для отслеживания рентабельности с течением времени, максимизации возврата инвестиций и выявления областей, требующих улучшения.

Менеджеры могут ежедневно отслеживать продажи, что позволяет им немедленно реагировать на более низкие, чем ожидалось, показатели, повышая производительность сотрудников или снижая стоимость товара.

Управление взаимоотношениями с клиентами

Компании используют ИТ для улучшения методов разработки и управления взаимоотношениями с клиентами. Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) фиксируют каждое взаимодействие компании с клиентом, что делает возможным более обогащающий опыт. Если клиент звонит в колл-центр с проблемой, представитель службы поддержки сможет увидеть, что клиент купил, посмотреть информацию о доставке, вызвать учебное пособие для этого товара и эффективно ответить на проблему.

Все взаимодействие сохраняется в CRM-системе и готово к повторному вызову, если клиент позвонит снова.Клиент получает лучший, более целенаправленный опыт, а компания выигрывает от повышения производительности.

Освоение трех миров информационных технологий

В информационную эпоху лучшие времена становятся худшими. Компьютерное оборудование становится все быстрее, дешевле и портативнее; новые технологии, такие как мэшапы, блоги, вики и системы бизнес-аналитики, захватили воображение; а корпоративные расходы на ИТ восстановились после резкого падения в 2001 году.В 1987 году инвестиции корпораций США в ИТ в расчете на одного работника составляли в среднем 1500 долларов. К 2004 году, последнему году, за который имеются правительственные данные, эта сумма увеличилась более чем в три раза и составила 5100 долларов на одного работника. На самом деле американские компании ежегодно тратят на ИТ столько же, сколько на офисы, склады и фабрики вместе взятые.

Однако по мере того, как барабанный бой ИТ становится громче, они угрожают сокрушить генеральных менеджеров. Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются компании, — это изобилие технологий на рынке.Руководителям трудно понять, что делают все эти системы, приложения и аббревиатуры, не говоря уже о том, чтобы решить, какие из них им следует приобрести и как успешно их внедрить. Большинство менеджеров чувствуют себя плохо подготовленными к тому, чтобы ориентироваться в постоянно меняющемся технологическом ландшафте, и поэтому все меньше и меньше вовлекаются в ИТ.

Неуверенность руководителей усугублялась тем, что корпоративные ИТ-проекты часто приносили неутешительные результаты или были полным провалом. Катастрофы — такие, как у американского фармацевтического дистрибьютора FoxMeyer Drug, которая вошла в главу 11 и была продана в 1997 году, когда провалился ИТ-проект стоимостью 100 миллионов долларов, — сегодня могут происходить реже, чем в прошлом, но разочарование, задержка и разочарование — все это слишком часто.В 2005 году, когда ИТ-консалтинговая компания CSC и Financial Executives Research Foundation провели опрос 782 американских руководителей, отвечающих за ИТ, 50 % респондентов признали, что «согласование бизнес-стратегии и ИТ-стратегии» было серьезной проблемой. Исследователи обнаружили, что 51% крупномасштабных ИТ-проектов завершались позже, чем ожидалось, и превышали бюджет. Только 10% компаний считают, что получают высокую отдачу от инвестиций в ИТ; 47% считают, что доходность была низкой, отрицательной или неизвестной.

Неудивительно, что любое свежее ИТ-предложение вызывает бурные дебаты в залах заседаний.Некоторые доски говорят: «Зачем нам беспокоиться? ИТ не являются стратегическими, поэтому с точки зрения конкуренции они не имеют значения. Мы должны минимизировать наши технологические расходы». Другие утверждают: «Независимо от того, имеет ли значение ИТ или нет, мы не должны делать это сами. Компании становятся виртуальными, а программное обеспечение становится доступным для аренды, так зачем же использовать ИТ по старинке?» Таким образом, руководители пытаются делегировать, отдавать на аутсорсинг, арендовать, рационализировать, минимизировать и вообще исключать ИТ из своего и без того длинного списка забот.

Руководители должны перестать смотреть на ИТ-проекты как на технологические установки и начать рассматривать их как периоды организационных изменений, которыми они обязаны управлять.

Но менеджеры, которые дистанцируются от ИТ, отказываются от важной ответственности. Изучая ИТ в течение последних 12 лет, я считаю, что руководители должны играть три роли в управлении ИТ: они должны помогать выбирать технологии, способствовать их внедрению и обеспечивать их эксплуатацию. Однако менеджерам не нужно делать все это каждый раз, когда они покупают новую технологию. Различные типы ИТ приводят к различным организационным изменениям при их внедрении, поэтому руководители должны адаптировать свои роли к технологиям, которые они используют.Однако важно, чтобы руководители перестали смотреть на ИТ-проекты как на технологические установки и начали рассматривать их как периоды организационных изменений, которыми они обязаны управлять.

Создание эффективной ИТ-модели

Каждый, кто изучал разочарование компаний в ИТ, утверждает, что технологические проекты все чаще становятся управленческими, а не техническими проблемами. Более того, недостаточно хорошо управляемого ИТ-отдела; линейные менеджеры несут важную ответственность за реализацию этих проектов.Один проницательный ИТ-директор однажды сказал мне: «Я могу сделать проект провальным, но не могу сделать его успешным. Для этого мне нужны мои [не связанные с ИТ] коллеги по бизнесу». Менеджеры, с которыми я работал, в частном порядке признают, что успех в ИТ требует их приверженности, но они не понимают, где, когда и как они должны участвовать.

Отчасти это связано с тем, что руководители обычно не имеют всеобъемлющей модели того, что ИТ делает для компаний, как они могут повлиять на организации и что должны делать менеджеры, чтобы обеспечить успех ИТ-инициатив.Как отмечают профессор HBS Клейтон М. Кристенсен и профессор Бостонского университета Пол Р. Карлайл в своем рабочем документе «Циклы построения теории в управленческих исследованиях» (Гарвардская школа бизнеса, февраль 2005 г.), хорошая модель или теория делает две вещи: группирует важные явления по категориям, а внутри категорий устанавливает причины и следствия. Тем не менее, даже самые современные модели воздействия ИТ состоят только из заявлений об отдельных технологиях, таких как «CRM позволяет вам стать ближе к клиентам» и «SCM позволяет вам сократить запасы.«Такие декларации не помогают руководителям; они больше похожи на коммерческие предложения, чем на констатацию фактов. В этих утверждениях также ничего не говорится о том, почему технологии принесут компаниям те преимущества, которые они обещали. Почему клиенты начнут признаваться в своих самых сокровенных желаниях вашей системе управления взаимоотношениями с клиентами? Почему поставщики начнут поставлять точно в срок, если вы настроите систему управления цепочками поставок? Существующие модели также не помогают руководителям выбирать между технологиями. Каждый бизнес хочет быть ближе к клиентам и поддерживать низкий уровень запасов, но лучше ли сначала инвестировать в улучшения CRM или SCM?

Один из способов построить комплексную модель — поместить ИТ в исторический контекст.Экономисты и историки бизнеса сходятся во мнении, что ИТ являются последними в серии технологий общего назначения (GPT), инноваций настолько важных, что они вызывают скачки в нормальном ходе экономического прогресса. Электроэнергия, транзистор и лазер — примеры ТШП, появившихся в девятнадцатом и двадцатом веках. Компании могут внедрять некоторые технологии общего назначения, такие как транзисторы, в продукты, а другие, такие как электричество, в процессы, но все они имеют определенные характеристики. Производительность таких технологий значительно улучшается с течением времени. По мере того, как люди все больше знакомятся с ТШП и отказываются от своих старых способов мышления, они находят множество применений для этих инноваций. Важно отметить, что технологии общего назначения приносят больше преимуществ, поскольку люди изобретают или разрабатывают дополнения, которые увеличивают мощность, влияние и использование ТШП. Например, в 1970 году оптоволоконные кабели позволили компаниям использовать для передачи данных лазеры, которые использовались уже десять лет.

Дополнениями к GPT процессов являются организационные инновации или изменения в способах выполнения работы компаниями. Исследования показывают, что четыре организационных дополнения — более квалифицированные работники, более высокий уровень командной работы, переработанные процессы и новые права на принятие решений — позволяют GPT процессов повышать производительность. Например, в начале двадцатого века фабрики в Америке заменили центральные двигатели, приводимые в движение водяными колесами или паровыми двигателями, недавно изобретенными электродвигателями. Эти большие двигатели были соединены с карданным валом, который был соединен ремнями с заводскими машинами. Сначала к старым карданным валам прикручивали электродвигатели. Со временем предприятия построили электродвигатели меньшего размера и подключили по одному к каждой машине. Новые двигатели дали компаниям свободу перепроектировать рабочие процессы. Например, они смогли построить длинные низкие заводы вместо высоких и узких и расположить машины в ряды, которые впоследствии стали сборочными линиями. Однако предприятиям приходилось нанимать работников, более квалифицированных и способных самостоятельно принимать решения на каждой станции.Как только все организационные дополнения к электродвигателям были созданы, они максимально увеличили влияние технологии и повысили производительность в производственном секторе США.

Эти идеи также верны для ИТ, но с одним отличием: информационные технологии, как показывают мои исследования, не имеют таких же отношений с четырьмя организационными дополнениями, как другие ТШП процессов. Некоторые информационные технологии могут давать результаты без дополнительных компонентов; другие позволяют дополнениям появляться с течением времени; а третьи вводят необходимые им дополнения, как только компании внедряют технологии.

Классификация ИТ по трем типам может помочь руководителям понять, в какие технологии они должны инвестировать, а также что они должны делать, чтобы максимизировать отдачу.

На основе этих вариаций мы можем разделить ИТ на три категории. (См. выставку «Три разновидности ИТ, меняющих работу».) Каждая из них предлагает компаниям уникальные возможности, дает уникальные преимущества и запускает организационные изменения разного типа и масштаба. Эта классификация может помочь лидерам понять, в какие технологии они должны инвестировать, а также что они должны делать, чтобы максимизировать отдачу.Он также может указать, какие ИТ-инициативы будет относительно легко реализовать и на каких проектах следует сосредоточиться руководителям. В этом свете управление ИТ начинает меньше походить на черную магию и больше на работу руководителя.

Три разновидности ИТ, меняющих работу

Три категории ИТ

Руководители часто говорят о революции, которую компьютеры произвели в компаниях, но, как показывает описанная мной модель ИТ, это чрезмерное упрощение.ИТ вызывают несколько видов революций в организациях, потому что технологии делятся на три отдельные категории.

Функция IT

(FIT) включает технологии, которые делают выполнение автономных задач более эффективным. Текстовые процессоры и электронные таблицы являются наиболее распространенными примерами этой категории ИТ. Инженеры-конструкторы, бухгалтеры, врачи, художники-графики и множество других специалистов и работников умственного труда постоянно используют FIT. Люди могут получить максимальную отдачу от этих технологий, когда их дополнения на месте, но также могут использовать FIT без всех дополнений.Например, инженер по исследованиям и разработкам может использовать программу автоматизированного проектирования (САПР) для улучшения своей работы, не внося никаких изменений в работу остального отдела. Кроме того, FIT не берут с собой дополнения. Программное обеспечение САПР, например, не определяет процессы, которые максимально используют его возможности. Компании должны определить дополнительные потребности FIT и либо разработать их, либо разрешить пользователям создавать их.

FIT мощный. Пять лет назад Ducati объявила, что в 2003 году выйдет на гоночную трассу MotoGP.Его конструкторы начали проект по созданию подходящего мотоцикла в ноябре 2001 года. Они начали с использования программного обеспечения для моделирования для создания и тестирования виртуальных двигателей. Моделирование заставило команду понять, что двухцилиндровый двигатель не будет достаточно мощным для победы в гонках, поэтому они решили построить первый четырехцилиндровый двигатель Ducati. Команда закончила разработку двигателя в августе 2002 года; два месяца спустя мотоцикл с двигателем промчался по испытательным трассам; и проект был в основном завершен к январю 2003 года.Итальянская компания участвовала в гонках MotoGP в 2003 году и превзошла большинство своих соперников: Ducati заняла второе место в зачете производителей, рейтинге компаний, которые участвуют в гонках на мотоциклах по трассе, а ее гонщики заняли четвертое и шестое места в личном зачете.

Опыт Ducati с FIT наглядно демонстрирует возможности этой категории ИТ:

Расширение возможностей для экспериментов. Инженеры Ducati построили тысячи двигателей и мотоциклов и сравнили их характеристики, не прикасаясь к стальному листу.

Повышение точности. Разработчики компании стали настолько доверять программному обеспечению, что, как они сказали мне, если результаты испытаний расходились с симуляцией, первой реакцией было недоверие к результатам испытаний.

Сеть ИТ

(NIT) предоставляет средства, с помощью которых люди могут общаться друг с другом. К сетевым технологиям относятся электронная почта, обмен мгновенными сообщениями, блоги и групповое программное обеспечение, такое как Lotus Notes. NIT позволяет людям взаимодействовать, но не определяет, как они должны взаимодействовать.Это дает людям свободу экспериментировать вместо того, чтобы указывать им, что они должны делать. В отличие от FIT, сетевые ИТ приносят с собой дополнения, но позволяют пользователям внедрять и модифицировать их с течением времени.

В 2005 году инвестиционный банк Dresdner Kleinwort Wasserstein представил три сетевых технологии: программное обеспечение для обмена сообщениями, блоги сотрудников и вики-сайт компании, веб-сайт, который сотрудники могли вносить или редактировать, не требуя разрешения или навыков работы с HTML. Сотрудники DKW генерируют данные, получают мнения и находят ответы, используя программное обеспечение для обмена сообщениями, чтобы связываться с трейдерами и аналитиками фирмы по всему миру.Многие менеджеры ведут блоги или оставляют комментарии в чужих блогах. Некоторые директора DKW рассматривают вики как способ справиться с перегрузкой электронной почты и поощряют свои команды публиковать планы, списки дел и незавершенные работы на вики, а не рассылать их по электронной почте.

Как показывает пример DKW, основные возможности NIT включают следующее:

Содействие сотрудничеству. Сетевые технологии позволяют сотрудникам работать вместе, но не определяют, кто с кем должен работать или над какими проектами должны работать сотрудники. В DKW были сформированы специальные команды, потому что сотрудники читают блоги друг друга. Эти команды использовали вики для выполнения задач и были расформированы без приказа высшего руководства.

Разрешение на выражение суждений. NIT — это эгалитарные технологии, которые позволяют людям выражать свое мнение. Сотрудники DKW используют блоги, чтобы высказывать свое мнение обо всем, от программного обеспечения с открытым исходным кодом до изменения процентных ставок.

Способствование появлению. «Появление» — это появление шаблонов или информации высокого уровня из-за взаимодействий на низком уровне. Эти шаблоны полезны, потому что они позволяют менеджерам сравнивать то, как выполняется работа, с тем, как она должна выполняться. Появление также ценно для пользователей. Например, сотрудники могут легко искать тенденции и данные в блогах и вики DKW и перемещаться по ним, даже если никто не отвечает за то, чтобы ими было легко пользоваться.

Корпоративные ИТ

(EIT) — это тип ИТ-приложения, которое компании используют для реструктуризации взаимодействия между группами сотрудников или деловыми партнерами.В эту категорию попадают приложения, определяющие целые бизнес-процессы, такие как CRM и SCM, а также такие технологии, как электронный обмен данными, которые автоматизируют коммуникации между компаниями. В отличие от сетевых технологий, которые просачиваются снизу, корпоративные технологии в значительной степени ориентированы сверху вниз; они покупаются и навязываются организациям высшим руководством. Компании не могут внедрить EIT без введения новых взаимозависимостей, процессов и прав принятия решений. Более того, компании не могут медленно создавать дополнения к EIT; изменения становятся необходимыми, как только новые системы запускаются.

В 2002 году американская розничная сеть аптек CVS была обеспокоена длительным временем ожидания в своих аптеках и пересмотрела два этапа автоматизированного процесса выполнения рецептов. Первоначально ее аптеки выполняли первый шаг — проверку безопасности на предмет взаимодействия с лекарствами — за час до желаемого клиентом времени получения товара. После этого проверяли, оплатит ли страховая лекарство. Несмотря на автоматизацию процесса, CVS часто не могла решить все нерешенные вопросы безопасности и страхования в обещанное время доставки, что раздражало клиентов.Затем CVS решила изменить порядок выполнения шагов. Это изменение встретило сопротивление со стороны многих фармацевтов CVS, которые считали, что, поскольку проверка безопасности лекарств является более важной из двух, она должна быть первым шагом в этом процессе. Команда, которая выкатывала проект, спорила со скептиками, но в конце концов поняла, что всех им не переубедить. Таким образом, аптекам было дано указание проводить проверку страховки в первую очередь, когда клиенты оставляли рецепты, а не непосредственно перед временем получения.Это позволило техническим специалистам работать с клиентами, чтобы исправить небольшие сбои, такие как ошибки даты рождения в записях медицинского страхования, что предотвратит возмещение расходов на лекарства и предупредит людей, если они могут столкнуться с более серьезными проблемами, такими как невыплата страховых взносов. Новая последовательность также позволила фармацевтам CVS включить проверку безопасности в свои процедуры контроля качества, а не рассматривать ее как отдельный этап. Модернизация процесса выполнения сократила время ожидания в CVS на целых 80%, что повысило удовлетворенность клиентов.

Как показывает опыт CVS, основные возможности EIT включают следующее:

Редизайн бизнес-процессов. Поскольку сотрудники CVS не могли выписывать рецепты, пока не выполнили две проверки в новой последовательности, обновленный процесс выполнения был не просто хорошей идеей в теории — сотрудники CVS должны были выполнять процесс в этой конкретной последовательности. EIT дает менеджерам уверенность в том, что сотрудники будут правильно выполнять процессы.

Стандартизация рабочих процессов. Как только компании определят дополнительный бизнес-процесс, они смогут широко и надежно внедрить его вместе с EIT. CVS развернула свой новый процесс в 4000 торговых точек по всей территории США менее чем за год.

Эффективный мониторинг действий и событий. EIT могут позволить менеджерам получить точную и актуальную картину того, что происходит на предприятии, часто в режиме, близком к реальному времени. Программное обеспечение CVS позволяет руководителям узнать, сколько рецептов выписывается каждый день в каждом месте, сколько времени уходит на выполнение каждого рецепта и какие проблемы с выполнением заказов приходится решать сотрудникам.

Управление тремя типами ИТ

В трех категориях ИТ у руководителей есть три задачи. Во-первых, они должны помочь выбрать ИТ-приложения, которые обеспечат желаемые организационные возможности. Во-вторых, они должны возглавить усилия по внедрению, которые приведут к созданию дополнений для этих технологий. И в-третьих, они должны формировать использование ИТ, гарантируя согласованность технологий, возможностей и дополнений.

Выбор ИТ.

Компании часто выбирают ИТ-приложения после того, как один из их руководителей узнает о новой технологии и недоумевает, почему его или ее организация еще не инвестировала в нее. Этот подход является всеобъемлющим. Как часто вы слышите: «Не следует ли нам взглянуть на технологию X?» или «Почему технология Y не может сделать это за нас?» Компании будут инвестировать в технологию даже потому, что ее купили все остальные в отрасли или потому что она сопровождается восторженными рекомендациями консультантов, аналитиков и журналистов.

Проблема в том, что существует бесконечное количество новых приложений, отчасти из-за инноваций, а отчасти из-за умного ребрендинга. Компании не могут оценить все новые приложения, которые встречаются на их пути.Другая, более фундаментальная проблема заключается в том, что этот метод выбора приложений отражает подход «извне внутрь»: руководители описывают технологию, доступную во внешнем мире, и предлагают внедрить ее в компанию. Никто не задумывается над тем, действительно ли организация нуждается в тех возможностях, которые предлагает технология. Согласно одной оценке, в период с 1999 по 2001 год американские компании потратили 130 миллиардов долларов на ИТ, которыми они никогда не пользовались. За большей частью этого расточительства, несомненно, стоит менталитет снаружи-внутри.

Более разумный вопрос для руководителей: «Что нам нужно от ИТ?» Например, они могут подумать: «Нужно ли инженерам нашей компании расширять свои возможности для проведения экспериментов?» Нужно ли нашим отделам продаж и маркетинга чаще сотрудничать? Нужно ли нам стандартизировать процессы выполнения во всем мире? Менеджеры также должны установить ИТ-приоритеты. Они должны решить, что важнее: иметь единый источник данных о сотрудниках или получать еженедельные отчеты от отдела продаж о контактах с клиентами? Было бы лучше для отдела исследований и разработок, если бы он мог проводить больше симуляций или если бы у него было онлайн-пространство для мозгового штурма? Было бы более ценным улучшить корпоративную систему, добавив слой аналитического программного обеспечения или распространив его на поставщиков посредством частного обмена данными? Это трудный выбор, но он подходит для обсуждения топ-менеджерами. (См. врезку «Диалог об ИТ».)

Подход «изнутри наружу» фокусирует внимание непосредственно на бизнесе, прежде чем оценивать технологический ландшафт; он фокусируется на возможностях, которые могут предоставить ИТ, а не на самих технологиях. Обсуждение между руководителями возможностей выявит, в чем бизнес больше всего хочет преуспеть, и покажет, есть ли согласие в отношении того, в чем бизнес должен быть хорош. Как только бизнес-потребности компании будут ясны, в центре внимания станут технологии, которые ей необходимы.Как правило, FIT обеспечивает производительность и оптимизацию, NIT расширяет сотрудничество, а EIT помогает стандартизировать и контролировать работу. Таким образом, когда руководители решат, какие возможности им нужны, они будут знать, какие ИТ покупать, и характер инициатив, которыми они должны управлять.

Как только бизнес-потребности компании будут ясны, в центре внимания станут технологии, которые ей необходимы.

В нашем тематическом исследовании 2004 года «Корпоративные ИТ в Cisco» мы с двумя коллегами из HBS, Ф. Уорреном Макфарланом и Элисон Беркли Вагонфельд, описали, как Cisco использовала подход «изнутри наружу» для переориентации процесса выбора ИТ.В конце 2001 года Cisco осознала, что в ее процессе принятия решений в области ИТ есть недостатки, поскольку она пыталась оправиться от падения доходов. ИТ-директор Брэд Бостон обнаружил, что у Cisco есть девять инструментов статуса заказа. Каждый из них использовал данные из разных источников, в которых использовались разные определения ключевых терминов. В результате системы не могли дать компании четкое представление о своих заказах. Аналогичные проблемы были и в организации продаж. Бостон и его коллеги поняли, что Cisco необходимо улучшить свои возможности стандартизации и мониторинга, поэтому они выбрали модернизированную систему ERP и клиентскую базу данных.Они также решили внедрить новые технологии во всей компании, несмотря на то, что это было дорого и требовало много времени. На реализацию проекта ERP потребовалось три года, и он обошелся компании примерно в 200 миллионов долларов. Однако, поскольку Cisco не могла получить желаемые возможности без этих технологий, она решила инвестировать в них.

Внедрение ИТ.

После выбора ИТ внимание руководителей обращается на внедрение: тяжелая работа по внедрению технологий, в которые они инвестировали, для продуктивного использования.На этом этапе главная обязанность менеджеров — помочь создать дополнения, которые максимизируют ценность ИТ. FIT не приносит с собой своих дополнений, поэтому менеджеры должны найти способы их идентифицировать. Это то, что главный дизайнер BMW Крис Бэнгл сделал в конце 1990-х годов, когда он хотел, чтобы дизайнеры использовали программное обеспечение для автоматизированного моделирования (CAS) в дополнение к бумаге, глине и дереву. Как Бэнгл объяснил профессору HBS Стефану Томке во время интервью, разработчики не хотели использовать программное обеспечение, даже несмотря на то, что Бэнгл нанял специалистов CAS для работы вместе с ними.Однажды Бэнгл заявил, что в течение трех месяцев команда CAS должна окупить себя — иначе он продаст компьютеры команды. Он не выкручивал дизайнерам руки; он оказывал давление на специалистов и моделистов CAS. Они помогли дизайнерам адаптировать программное обеспечение и создать новые процессы проектирования. Бэнгл знал, что не может форсировать внедрение технологии или просто надеяться, что появятся дополнения. Ему нужно было позволить своей команде открыть для себя новые способы работы, хотя он мог немного подтолкнуть их к этому.

Существует интересная дихотомия ролей руководителей, когда речь идет о внедрении NIT.Поскольку использование таких технологий носит скорее добровольный, чем обязательный характер, они заставляют пользователей чувствовать, что они в большей, а не в меньшей степени контролируют свою работу. В результате их принятие не составляет труда. Однако менеджерам по-прежнему приходится вмешиваться в новые технологии, такие как групповое ПО, вики и блоги, демонстрируя, как их можно использовать, и устанавливая нормы участия. Как только сетевые технологии должным образом внедрены, их использование набирает обороты, и задача менеджеров состоит в том, чтобы воздерживаться от слишком частого или слишком жесткого вмешательства.

В отличие от FIT и NIT, корпоративные ИТ трудно внедрить компаниям. Выгоды выглядят великолепно для людей наверху, но сотрудники обычно не любят EIT-технологии. В отличие от сетевых технологий, они не просто открывают новые способы работы; они их диктуют. Корпоративные системы определяют новые межфункциональные бизнес-процессы, навязывают процессы сотрудникам, не позволяя им изменять их, и обеспечивают более высокий уровень контроля. Большинству сотрудников не нравится, когда новые процессы диктуются им частью программного обеспечения, и они будут использовать различные методы, чтобы предотвратить внедрение корпоративных технологий.Руководители должны активно вмешиваться в процесс внедрения EIT, потому что новые процессы, измененные права на принятие решений и большая взаимозависимость идут рука об руку с этими технологиями.

На самом деле, самая большая ошибка бизнес-лидеров состоит в том, что они недооценивают сопротивление, когда они навязывают изменения в способах работы людей. В 2002 году больница в Бостоне установила ИТ-систему, которая заменила рукописные рецепты онлайн-заказами. Система мгновенно проверяла рецепты врачей на наличие вредных доз или лекарственных взаимодействий и передавала заказы в больничную аптеку.Несмотря на то, что исследования показали, что система снижает количество ошибок при лечении, врачи яростно сопротивлялись. Они жаловались, что компьютерный процесс медленнее и менее удобен, чем бумажный заказ, и что встроенная проверка ошибок не работает. Они протестовали так сильно, что больница смогла развернуть систему только в нескольких отделениях. Сегодня большинство врачей продолжают выписывать рецепты на бумаге и отправлять их по факсу в аптеку больницы. Сторонники системы были застигнуты врасплох реакцией врачей на возможности мониторинга и стандартизации, к которым стремилась больница.

Самая большая ошибка бизнес-лидеров состоит в том, что они недооценивают сопротивление, когда навязывают изменения в способах работы людей.

Усыновление

EIT может привести к нескольким видам проблем. Например, проекты EIT часто задерживаются, поскольку сотрудники и менеджеры договариваются об использовании дополнений, таких как новые процессы, которые навязывает технология. Компании часто довольствуются более скромными решениями, чем планировалось изначально, и получают лишь некоторые из тех возможностей, к которым изначально стремились.Фирмы могут даже полностью отказаться от внедрения EIT. Хуже того, некоторые предприятия не отказываются от проекта EIT, когда должны, что наносит ущерб производительности. Например, в конце 1990-х и Hershey, и Nike внедрили технологии, которые плохо соответствовали потребностям и процессам их бизнеса. В результате пострадали финансы и цены акций обеих компаний.

Во всех успешных внедрениях EIT, которые я изучал, использовался один и тот же процесс для предотвращения сбоев, а во всех изученных мной неудачных внедрениях EIT он не использовался: усыновление будет поднято и как они будут урегулированы. Наиболее важными участниками этой задачи являются не ИТ-специалисты или консультанты, а бизнес-лидеры из областей, затронутых новой технологией. Чем больше областей и чем больше их работа меняется, тем больше усилия по внедрению нуждаются в опытном лидере. У руководителя проекта среднего звена нет формальных или неформальных полномочий, необходимых для принятия и реализации этих сложных решений. В CVS, например, руководитель проекта EIT отвечал как за ИТ, так и за работу магазина, поэтому у него были полномочия внедрять новый процесс, несмотря на сопротивление фармацевтов сети.Точно так же, несмотря на децентрализованную культуру Cisco, компания создала комитет по управлению бизнес-процессами (BPOC), в который вошли шесть руководителей высшего звена и ИТ-директор. BPOC собирался на протяжении всей работы по внедрению EIT, чтобы принимать решения по политике и процессам, а также сигнализировать о том, что Cisco не откажется от создания дополнений, необходимых для технологии, даже несмотря на сопротивление внутри организации.

Лидеры, которые успешно внедряют EIT, пытаются достичь консенсуса в организации, но они также готовы двигаться вперед, не привлекая всех на каждом этапе пути.Их решительный стиль противоречит обычным советам о том, как руководители должны заставить пользователей принять и овладеть новыми технологиями. Например, в 1999 году, когда компания взаимного фонда создала CRM-систему, она попросила своих продавцов вводить в систему информацию о встречах с брокерами и институциональными инвесторами. Торговые представители правильно восприняли это как попытку зафиксировать знания, существовавшие только в их головах. Они отказались использовать систему, которая в течение многих лет никому не приносила никакой пользы.Ситуация изменилась с приходом в 2001 году нового президента по продажам, которая потребовала от торговых представителей вводить информацию в систему CRM, пригрозила удержать комиссионные от тех, кто этого не сделал, и поручила своим непосредственным подчиненным перепроверить данные торговых представителей. записи против отчетов о расходах. Политика президента встретила жесткое противодействие, но представители быстро поняли, что им необходимо согласиться с требованиями нового босса, если они хотят продолжать работать в компании.

ИТ-эксплуатация.

Третья обязанность бизнес-лидера, связанная с ИТ, заключается в извлечении максимальной выгоды из технологий после их внедрения.

Компании могут лучше всего использовать FIT, оптимизируя организационные дополнения. Когда профессора HBS Марко Янсити и Алан МакКормак изучали соревнования по парусному спорту на Кубке Америки 1995 года, они обнаружили, что все команды использовали программное обеспечение для моделирования, которое помогало им проектировать кили своих лодок. Большинство команд работали с университетами и аэрокосмическими компаниями над созданием сложных моделей и использовали для этой работы либо мейнфреймы, либо суперкомпьютеры.Все они были побеждены командой Новой Зеландии, которая использовала менее мощные рабочие станции, но перенесла компьютеры в доки, где строились ее лодки. Команда Новой Зеландии также поощряла эксперименты и командную работу и продвигала решения по модификации киля по всей организации. Поскольку другие команды не делали всего этого, они не могли использовать всю мощь FIT.

Сотрудники самостоятельно используют старые NIT, такие как электронная почта и обмен мгновенными сообщениями, но бизнес-лидеры должны сыграть свою роль в использовании новых технологий, таких как блоги и вики.Они могут помочь поддерживать и расширять использование дополнений, чтобы сделать технологию постоянно более эффективной, в первую очередь, направляя пользователей. Даррен Леонард, управляющий директор глобального бизнеса деривативов в Dresdner Kleinwort, вспоминает, как он убедил своих коллег использовать вики компании: «Во-первых, если у вики нет структуры, она воспринимается не как возможность, а как анархия, и наша у людей нет времени на анархию. Я вернулся к своим первоначальным страницам и переписал их, чтобы они были более директивными.Например, я сделал страницу с повесткой дня предстоящей встречи и попросил людей дополнить ее. Во-вторых, вики должны быть явно лучше других способов сотрудничества. Должны быть способы использования [для них], которые демонстрируют их силу. Одно из таких применений произошло перед специальной встречей высшего руководства, где мы могли задать вопросы от наших групп и получить на них ответы. Я создал страницу… спрашивая моих [членов команды], какие вопросы они хотели, чтобы я задавал от их имени. Люди использовали страницу, чтобы публиковать вопросы, редактировать их и обсуждать, какие из них были наиболее важными и почему.Это действительно ускорило использование вики. Наконец, старые привычки трудно сломать. Тенденция состоит в том, что люди продолжают использовать электронную почту, потому что они знают ее… Я должен [сказать им]: «Я не читаю электронные письма на эту тему. Используйте вики» или «Все задания находятся на этой странице — используйте эту же страницу, чтобы сообщать о ходе выполнения».

Интересно, что эксплуатация EIT часто проще, чем ее внедрение. Поскольку на этом этапе выполняется работа по внедрению новых процессов, задача менеджера состоит в том, чтобы использовать уже стандартизированные данные и рабочие процессы. У немногих сотрудников и менеджеров с этим проблемы; они стремятся получить максимальную отдачу от системы, настроить которую было так сложно. Использование EIT иногда требует добавления нового FIT поверх него. В середине 1990-х гигант общественного питания Sysco внедрил ERP-систему и хранилище данных в своих 80 региональных предприятиях. Руководители Sysco поняли, что, поскольку все компании теперь регистрируют заказы одинаково, можно проанализировать стандартизированные данные и ответить на два вопроса: какие клиенты с наибольшей вероятностью откажутся? и какие еще продукты она могла бы продавать существующим клиентам? Sysco вложила средства в программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое устанавливается поверх ERP-системы, извлекает из нее данные и упрощает их анализ.В результате продавцы и менеджеры получили что-то вроде хрустального шара, который мог дать два важных ответа, которые им были нужны.

Другие компании использовали корпоративные системы, распространяя их на клиентов, поставщиков и партнеров по совместным предприятиям. Это расширяет возможности мониторинга предприятий и обеспечивает уровни контроля, которых в противном случае они могли бы достичь, только наняв больше людей. Например, аргентинский производитель зерна Los Grobo стоимостью 107 миллионов долларов использует систему EIT для отслеживания всей работы, выполняемой на его фермах.Los Grobo арендует большую часть полей, а подрядчики сажают, опрыскивают, собирают урожай и контролируют их. Подрядчики вводят свою деятельность в систему Los Grobo через веб-интерфейс, что позволяет менеджерам и специалистам в штаб-квартире компании в Буэнос-Айресе принимать обоснованные решения по управлению земельными ресурсами и повышению урожайности. Эта платформа помогла Los Grobo увеличить объем продаж на 40 % в год с 2000 г., не покупая больше земли и не нанимая столько сотрудников, как раньше.• • •

Чтобы ресурс мог повлиять на конкурентоспособность компании, он должен быть ценным, редким, неповторимым и незаменимым.Нефтяные скважины и алмазные рудники выдерживают испытание; карандаши и бумага – нет.

Производственная безопасность

Единая система управления производственной безопасностью в ПАО «Газпром»

Схема структуры ЕСУПБ

Основными целями Стратегии являются:

Результатами реализации Стратегии являются:

Специальная оценка условий труда (СОУТ)

Культура безопасности

Способы защиты информации | Методы и средства защиты информации

Способы неправомерного доступа к информации

Методы защиты

Организационные средства защиты информации

Технические средства защиты информации

Аутентификация и идентификация

ПОПРОБУЙТЕ «СЁРЧИНФОРМ КИБ»!

2.1 Теоретическая информатика. Информатика как наука: развитие и перспективы

Похожие главы из других работ:

5.1 Информатика: предмет и задачи

1.2 Информатика в предметной области

2. Информатика

3. Кибернетика и информатика

ГЛАВА 4. ИНФОРМАТИКА, КАК НАУКА

КИБЕРНЕТИКА И ИНФОРМАТИКА

Информатика и управление

2. ИНФОРМАТИКА

3 Информатика как наука

2.1 Информатика в начальном обучении

1.1 Информатика и Физика

4.2. Ляхович В.Ф. Информатика.

1.

5. Информатика как наука

Информатика

Информационные и коммуникационные технологии – обзор

Введение

Информационные технологии – обзор

Введение

3 Связь, обработка информации и хранение данных | Оптика и фотоника: основные технологии для нашей нации

Определение ИКТ и исключений | Услуги по обучению и информационным технологиям (IITS)

Определения

Информационные и компьютерные технологии (ИКТ)

Информационные технологии

Исключения

Исключения ИКТ

Компьютерные принадлежности:

Устройства вывода с непередаваемой информацией:

Устройства ввода:

Связь/проводка/компонентное оборудование:

Персональные устройства и приложения:

Основные изменения в информационных технологиях

Серджи Вальверде

Abstract

1. Введение

2. Переход от аппаратного к программному обеспечению

3. Кривые обучения и сложность конструкции

4. Эволюция языков программирования

5.Узкое место в программном обеспечении

6. Пространство эволюции информационных технологий

7. Обсуждение

Благодарности

Endnotes

Конкурирующие интересы

Финансирование

Ссылки

Информационные технологии и их роль в современной организации | Малый бизнес

Связь между сотрудниками, поставщиками и клиентами

Системы управления запасами

Системы управления данными

Информационные системы управления

Управление взаимоотношениями с клиентами

Освоение трех миров информационных технологий

Создание эффективной ИТ-модели

Три категории ИТ

Функция IT

Сеть ИТ

Корпоративные ИТ

Управление тремя типами ИТ

Выбор ИТ.

Внедрение ИТ.

ИТ-эксплуатация.

Оставить комментарий Отменить ответ