Год для дирекции IТ прошел напряженно, но очень интересно, с большим количеством вызовов как со стороны наших внешних пользователей – клиентов, так и сотрудников ЛІГА:ЗАКОН.

Что касается продуктовой части, то основной задачей этого года (да и всех лет, по сути) было обеспечить работоспособность и доступность наших сервисов 24/7 и 365 дней в году. В частности, в нынешнем году команда во главе с Андреем Хабаровым оптимизировала серверную инфраструктуру в облачном центре обработки данных SIM. Развернули систему мониторинга и выделили отдельную команду Вадима Сулимы, которая теперь в реальном времени может наблюдать за здоровьем нашей IТ-инфраструктуры и продуктами компании, а также реагировать на опережение при возникновении потенциальной угрозы. Для оперативного информирования о каких-либо аномалиях в поведении продуктов команда Вадима моментально оповещает в группе в Teams системных инженеров, PMов всех бизнес-линий, а также тимлидеров. Кстати, использование Teams в повседневной работе – это еще одно не менее важное улучшение :).

Если говорить о задачах, которые делают работу сотрудников легче/проще/эффективнее, то стоит отметить переход на проектное управление в Jira. Почему именно туда? Все просто. Во-первых, мы все же продуктовая IT-компания, а для IT-команд данный инструмент доказал свою эффективность. Во-вторых, следует подчеркнуть, что инструмент Jira уже давно расширил свои горизонты за пределы управления IT-разработкой, и все больше и больше компаний вводят данный продукт для управления бизнес-задачами. Jira, конечно, лишь инструмент, который ни в коем случае не заменяет, а дополняет принятые и используемые в компании Agile-практики, такие как Scrum и Kanban.
К примеру, команда Антона Агафонова и Константина Поповченко на проекте LION (он же CRM) использует Scrum, а команда Андрея Хабарова с Сергеем Петренко – Kanban. В этом году удалось провести тренинг по Agile-практикам для топ- и мидл-менеджмента, которые являются своего рода амбассадорами по внедрению Agile-культуры в компании. Поэтому, если у кого-либо возникнут вопросы по данным практикам, не стесняйтесь и обращайтесь к вашим менеджерам или ко мне лично. В Microsoft Teams я отвечаю очень оперативно и открыт для общения.

Расскажу немного также о наших успехах с проектом CRM. Что тут скрывать, не очень хорошая слава тянулась за этим проектом .
В этом году мы сделали полную перезагрузку проекта. Проект получил название LION (на открытом конкурсе). Создан проектный комитет LION, на котором команда топ-менеджмента определяет приоритеты проекта на следующий месяц. Проектная команда перешла в IT-дирекцию, что позволило нам лучше контролировать этапы. Доукомплектовали немного команду, засучили рукава и приступили к реализации целей. В 2019-м реализовали много инициатив по оптимизации текущих процессов продаж и выстраиванию новых, думаю, не стоит их все перечислять, т. к. не хватит несколько страниц. 2020-й ожидаем еще более активным.

Ну и, наверное, самое очевидное и ощутимое для наших коллег – это первые шаги по замене старого оборудования. План модернизации оборудования рассчитан на 3 года. В 2019-м мы заменили порядка 25 % процентов компьютеров. Основной акцент был сделан на подразделениях, участвующих в продажах наших продуктов. Спасибо Руслану Сидоренко, директору департамента IT-безопасности УК, который супероперативно организовывал процесс замены оборудования с минимальным отвлечением сотрудников от рабочего процесса.

И в заключение о неформальной части нашей работы – о тимбилдингах. В 2019-м удалось всего один раз традиционно на день программиста выбраться с палатками на рыбалку. Костер, шашлык и задушевные разговоры до самого утра – то, что нужно, дабы убежать от миллиона проектов хотя бы на денечек. Очень здорово получилось!
И это все. На данном фронте я посыпаю голову пеплом, т. к. считаю, что недоработал в этом году. В грядущем 2020-м ситуацию всячески будем исправлять :).
Нет, конечно, мы регулярно собираемся по поводу чьего-либо дня рождения и других небольших праздников вроде Дня казачества (огромная благодарность нашим девочкам) и 8 Марта, но на будущий год хотелось бы больше проводить времени вместе вне офиса.

У нас достаточно молодой департамент, который пока полностью не укомплектован, но, надеюсь, мы вырастем до необходимого. Поэтому год прошел как период становления. Сложно, тяжело, однако, несмотря ни на что, удалось сделать многое.

Раз уж мы новенькие, то начну, пожалуй, с того, что расскажу, чем же занимается наш департамент.

Очевидно, что IT-безопасностью, поскольку после печально известного вируса "Петя" нужно заниматься и вкладывать в нее. Безопасность – это страховка. А любая страховка стоит дорого, поэтому игра стоит свеч. И в данном направлении мы проделали большую работу. Были выделены 4 основных направления, по которым мы развиваем информационную безопасность. В конечном итоге мы хотим прийти к системе управления информационной безопасностью, или, другими словами, к умной платформе информационной безопасности. Мы стремимся к новейшим автоматизированным технологиям защиты, базирующимся в том числе и на машинном обучении. На данном этапе у нас уже внедрена автоматизированная система защиты конечных точек от мирового производителя, которая является частью процесса защиты от угроз.
Для справки: эта система за 2019-й «отразила» порядка 20 млн атак в автоматическом режиме.

Но это только необходимый минимум. Нужно обязательно отработать процесс идентификации (все заметили, что устанавливается двухфакторная авторизация; если кто не обратил внимания, не переживайте – инженеры скоро будут и у вас :)) и процесс защиты информации. Это наша программа действий на 2020-й.

А вот второе, не менее важное направление, которое развивает наш департамент, не так известно широким массам сотрудников.

Это машинное обучение.

Машинное обучение – это часть такого явления, как искусственный интеллект.

Машинное обучение предназначено для всевозможных предсказаний, прогнозов и классификации на основании обработки специальными математическими методами большого количества данных (так называемой big data), что в конечном итоге должно существенно упростить или полностью заменить человеческий труд во многих областях.

Для компании ЛЗ наиболее применимые области для машинного обучения должны быть в коммерческом департаменте. Например, результаты всевозможных прогнозов должны поступать в СРМ-систему для принятия эффективных маркетинговых мер или совершения иных действий, направленных на удержание клиентов. В 2019-м мы построили модель оттока клиентов на основании модели поведения пользователей в продукте ИПС. Результаты этой модели поступают в СРМ, где менеджеры могут их применять для организации работы с клиентами. К примеру, обзванивать тех, у кого вероятность отпада более 50 %. Над моделью активно работал Владимир Черныш и Игорь Хилинский, несмотря на высокие приоритеты в проекте СРМ.

На рисунке представлена общая архитектура данного процесса.

Разумеется, точность этой модели далека от идеальной, скорее, ориентир, но в наших планах на 2020-й довести ее до приемлемого уровня, скажем, построить отпад с применением глубоких нейронных сетей – одной из архитектур машинного обучения.

Для бизнес-линий машинное обучение нужно прежде всего для новейших цифровых продуктов, которые связаны с процессом обработки естественных языков (например, понимание естественного языка, на котором формируется запрос и выдача релевантных ответов, понимание тональности текстов, понимание голосовой речи и т. п.).

Хотел бы отметить, что БЛ ИПП самостоятельно двигается в данном направлении, и хотя до продакшина они еще не дошли, но результаты уже вполне приемлемы и, на мой взгляд, впечатляющие.

Ну а локомотивом применения техник машинного обучения, несомненно, является команда продукта Semantrum.

Будьте инновационными!