Да впрегнем данните в помощ на бизнеса

Българската компания RSC автоматизира събирането и консолидирането в една среда на над 500 различни типа данни

Сряда вечер е. Милиони американци за първи път се запознават с потенциала на изкуствения интелект (ИИ). При това - в собствените си холове. На 14 септември 2011 г. по американската телевизия се излъчва "Jeopardy" - най-популярното шоу-викторина в страната. От едната страна е човек: Кен Дженингс, дългогодишен рекордьор. От другата страна е машина: изкуственият интелект Watson, създаден от технологичната компания IBM.

Тв рейтингите се покачват до рекордни стойности. Америка е озадачена. Може ли изкуствен интелект да успее да се справи със задача, която досега е била нерешима за компютрите - да разбере свободно формулиран въпрос и да изрече правилен отговор? Да, отговор, а не просто дълъг списък с документи или линкове, които биха могли да съдържат отговора, както прави Google. Резултатът е в историята: компютърът Watson, с размерите на десет хладилника и захранен с 200 милиона страници от енциклопедии, романи и Библията, побеждава. „Аз приветствам нашите нови компютърни владетели", пошегува се Дженингс.

На следващата сутрин се разразява медийната шумотевица. New York Times сравнява Watson с всезнаещия бордови компютър от „Стар Трек", а мнозина се опасяват, че машината може да отнеме хиляди работни места.

Днес така говорим за генеративния изкуствен интелект. Независимо дали става дума за ChatGPT, BARD, Alphafold или други изкуствени интелекти - скокът напред в разработването на нови системи за изкуствен интелект е несъмнен. Адаптивните алгоритми и невронните мрежи не само могат да пишат текстове, да създават изображения или да овладяват игри, но могат да бъдат полезни в наука, медицина, бизнес и всички сфери на живота.

Една от визиите на IBM за Watson. Снимка: Michael Nagle/Bloomberg

В тази нова среда голямото предизвикателство, от една страна, е да се разпознаят в множеството данни тези, които съдържат информация за закономерността, и да се разграничат от обикновения „шум". От друга страна, изискват се знания, интуиция и научно творчество, за да се разпознаят въз основа на данните дори напълно нови корелации и да се опишат с помощта на уравнения. Само този процес води до революционен напредък в науката или в бизнеса. На практика обаче това не е толкова лесно за постигане, а за особено сложно се смята обединяването на различни източници на данни.

Но, разбира се, има решение и за това. Партниращата си с IBM българска компания RSC има възможността да автоматизира събирането и консолидирането в една среда на над 500 различни типа данни и като резултат от автоматичната им обработка да се генерират всички видове основни рамки отчети за ESG доклади – такива, каквито от идната година компаниите в ЕС с над 250 служители ще са задължени да подават до институциите. Българската фирма предлага и персонализирани дашборди, които дават възможност на компаниите да управляват и докладват за екологичните цели, да идентифицират възможностите за ефективност и да оценяват риска за устойчивост.

Ако приемем, че данните са новият петрол, то полза от него би имало само тогава, когато бъде добит, а не, когато стои в земните недра. Същото е и с данните – най-ефективна полза имаме от тях, само когато бъдат анализирани и компаниите направят нужните изводи от тях. RSC може да помогне именно тук, както го е правила и през последните години, залагайки на утвърдени решения и услуги за анализ на данни, като IBM Cognos, Datastage, Envizi или Netezza.

IBM Cognos Analytics с Watson е интуитивен и лесен за използване инструмент, който интегрира отчети, анализи, табла и история, така че компании от всякакъв мащаб да разбират по-добре своите данни и да вземат по-ефективни и уверени решения чрез автоматизираната визуализация на данни. Разбира се, и тук е намесен изкуственият интелект, за да открие модели в данните на компаниите, за които предприемачите и служителите не сте знаели, че съществуват, и генериране на естествен език, за да съобщи тези прозрения, така че да може мениджърите да прекарват по-малко време в подготовка на данните си и повече в анализ и вземане на решения какво да се прави по-нататък.

От своя страна, DataStage е инструмент, който се използва за извличане на данни от различни източници, трансформирането им според бизнес изискванията и зареждане в целевата база данни. Източникът на данни може да бъде от всякакъв тип, например релационни бази данни, файлове, външни източници на данни и др. Впрочем DataStage бе разработен от Vmark, а по-късно тя бе придобита от IBM. По-рано DataStage се наричаше "Data Integrator".

Netezza пък се интегрира с watsonx.data, за да предостави единна представа за целия аналитичен инвентар. Потребителят може да извършва справки и анализи на различни типове данни (геопространствени данни, отворени формати данни и др.) и работни натоварвания без риск от преместване на данните.

Лидерите на днешния ден безспорно са нетърпеливи за възможността да преосмислят бизнеса и търговията по начин, насочен към устойчивостта. IBM Envizi ESG Suite премахва предизвикателствата и сложността на събирането, анализа и отчитането на данни за ESG, така че мениджърите да могат да използват именно силата на данните, за да ускорят развитието на компаниите. Ръчният обмен на данни за ESG с множество заинтересовани страни (т. нар. stakeholders, б. ред.) чрез например електронни таблици може да направи процеса на събиране и отчитане на данни досаден. Да не говорим, че това може да създаде и допълнителни рискове за сигурността и загубата на данни. Envizi обаче интегрира набор от продукти, които помагат за събирането и управляването на всички данни за ESG в единна система за запис.

Пакетът Envizi от базирани в облака софтуерни продукти за ESG работи заедно по три начина:

Изграждане на база от данни чрез автоматизиране на събирането и консолидирането на видовете данни за ESG в единна система от данни, които могат да бъдат одитирани;
Оптимизиране на отчитането и оповестяването с мощен хардуер за изчисляване на емисиите на Envizi и гъвкавите инструменти за отчитане, за да се отговори на строгите вътрешни и външни изисквания;
Ускоряване на декарбонизацията чрез идентифициране на възможности за спестяване на енергия и емисии и проследяване на напредъка на всеки етап

Самата RSC е създадена като аутсорсинг компания през 2007 г. от сегашния технически директор Румен Рачков и неговия съдружник Станислав Попов, който е директор на фирмата - в момент, в който те са още студенти в Софийския университет. В продължение на около 10 години компанията се развива в сферата на разработката на софтуерни продукти, създаване и поддръжка на ИКТ системи.

Станислав Попов, съосновател на RSC. Снимка: RSC

А в края на 2016 г. съдружниците решават да се фокусират върху Data Analytics сферата, а именно - способността на организациите да интегрират и съхраняват големи масиви данни, идващи от много на брой източници. Така RSC се фокусира над създаването и предлагането на технологични решения, насочени към нуждите на отделни браншове на индустрията – финанси и банки, дистрибуция и логистика и производствени предприятия. За RSC работят и дългогодишни служители на IBM, което е предпоставка за наличието на добър know-how в компанията за голяма част от продуктите на американския концерн.

Днес българската фирма, сред чиито клиенти са Advance Properties, „Хювефарма", Qalian, Laboratoire Meriel, „БМФ Порт Бургас“ ЕАД (пристанище Бургас), Параходство „Български морски флот“ (холдинг от над 50 компании), „Нова Броудкастинг Груп“, „Нет Инфо“ и др., разширява експертизата си към автоматизирани и одитируеми на финансово ниво ESG доклади.

И това не е случайно - от 2024 г. компаниите в ЕС с над 250 служители ще са задължени да подават ESG доклади, които ще бъдат проверявани от национални институции във всяка страна. Тепърва на ниво ЕС предстои да се уточни кои ще са институциите, които следят за подаването на докладите и за коректността на данните в тях. Очаква се това да стане до края на 2023 г. Прогнозите са, че тези функции ще бъдат вменени на вече съществуващи институции чрез разширяване на техните права. Засега е известно, че ако не спазват ESG стандартите и отчитат подвеждаща или грешна информация, компаниите ще плащат глоби и също така ще оскъпи финансирането им при необходимост. Понякога е възможно дори банките или борсите да откажат финансиране при липса на одитируеми данни.

За да имат реален напредък към устойчивост, компаниите трябва да могат да трансформират данните в предсказуеми прозрения, които им помагат да вземат по-интелигентни, приложими решения всеки ден. За тази цел е необходим софтуер, който да бъде източник на верни данни в реално време за анализиране и разбиране на данните за емисиите в цялата среда на техните бизнес операции. Придобитата преди години от IBM Envizi и нарастващият арсенал от ИИ технологии на щатския концерн са перфектният инструмент за подпомагане на компаниите да създадат по-устойчиви операции и вериги за доставки.

Румен Рачков, съосновател на RSC. Снимка: RSC

Envizi се предлага като SaaS решение и работи в мултиклауд среди, което го прави лесно за системна поддръжка. Използва се от клиенти като Microsoft, Qantas, CBRE, Uber, abrdn и Celestica.

И ако всичко това изглежда сложно и времеемко на пръв поглед, нека ви успокоим - това съвсем не е така. Интеграцията на данните на компания или като цяло протичането на един проект по автоматизация отнема между 4 и 6 месеца и изцяло зависи от размера на организацията, количеството външни доставчици на данни, които ще се интегрират, както и структурата и формата на данните, които ще се подават към системата. Едно обаче е ясно - колкото по-скоро една компания пристъпи към автоматизация на отчитането на устойчивостта, толкова това ще увеличи предимството ѝ пред конкурентите - защото натискът в тази област от държавните и финансови институции ще става все по-голям, а закъснението може да има доста неблагоприятни последици.

RSC е златен бизнес партньор на IBM.