Виды реформ
По влиянию на ход исторического развития
- Прогрессивные, то есть приводящие к совершенствованию в какой-либо сфере общества ( реформа образования, здравоохранения. Вспомним реформы Алекcандра II- крестьянская, земская , судебная , военная- все они значительно совершенствовали общественные отношения.
- Регрессивные – приводящие к движению назад, ухудшающие что-либо в обществе. Так контрреформы Александра III привели к усилению реакции, консерватизму в управлении.
По сферам общества:
- Экономические (преобразования в хозяйственной деятельности страны)
- Социальные (создание условий для достойной жизни людей)
- Политические (изменения в политической сфере, например, принятие конституции, нового избирательного закона и т.д.)
Новые типы революций 20-21 веков:
«зелёная» революция — комплекс изменений в сельском хозяйстве, который произошёл в развивающихся странах в 1940-1970-е годы 20 века. Сюда входит : введение более продуктивных сортов растений; расширение ирригации, то есть оросительных систем; совершенствование сельскохозяйственной техники; применение удобрений, пестицидов, то есть химических средств для борьбы с вредителями и сорняками. Цель данной революции – значительное увеличение сельскохозяйственной продукции, выход на мировой рынок.
- «бархатная» революция — процесс бескровного реформирования социального режима. Впервые термин возник в связи с событиями в Чехословакии в ноябре-декабре 1989г. В данных революциях ведущую роль играют группы элиты, которые конкурируют с элитой же, но находящейся у власти.
-
« оранжевая» революция — компания митингов, протестов, забастовок, пикетов и иных актов гражданского неповиновения, цель которых – решение злободневных проблем. Впервые термин появился в связи с событиями на Украине в 2004 году, когда противостояли сторонник Ющенко и Януковича.
Материал подготовила: Мельникова Вера Александровна
Как всё начиналось
В 60-х годах прошлого столетия появилась необходимость в надежной модели хранения и обработки данных. В первую очередь эти данные генерировались банками и финансовыми организациями. В то время не существовало единых стандартов работы с данными и моделями, да и работа как таковая заключалась в ручном упорядочении и организации хранящейся информации.
У банков худо-бедно получалось записывать информацию о транзакциях в виде файлов в заранее подготовленную структуру. У каждой организации было собственное понимание того, как все это должно выглядеть и работать. Не было таких понятий, как консистентность (англ. data consistency), целостности данных (англ. data integrity). В файлах часто встречались дубликаты данных клиентов и их транзакций, которые необходимо было каким-то образом уточнять и приводить в порядок, делалось это в основном вручную. В целом все проблемы того времени в отношении работы с данными можно разделить на несколько основных видов:
-
Представление структуры в каждом файле было различным.
-
Необходимо было согласовывать данные в разных файлах, чтобы обеспечить непротиворечивость информации.
-
Сложность разработки и поддержки приложений, работающих с конкретными данными, и их обновления при изменении структуры файла.
По сути, здесь мы видим антипаттерн «чистой архитектуры», который был описан Робертом Мартином (Robert C. Martin).
Следует отметить, что были попытки создания моделей, позволяющих навести порядок в данных и их обработке. Одна из таких попыток — иерархическая модель, в которой данные были организованы в виде древовидной структуры. Иерархическая модель была востребованной, но не гибкой. В ней каждая запись могла иметь только одного «предка», даже если отдельные записи могли иметь несколько «потомков». Из-за этого базы данных представляли только отношения «один к одному» или «один ко многим». Невозможность реализации отношения «многие ко многим» могла привести к проблемам при работе с данными и усложняла модель. Более того, вопросы консистентности данных и отсутствия дублирования информации здесь вообще не стояли. Первая иерархическая СУБД называлась IMS от IBM.
На помощь иерархической пришла сетевая модель данных, и уже новая концепция реализовала отношение «многие ко многим». Данный подход был предложен как спецификация модели CODASYL в рамках рабочей группы DBTG (Data Base Task Group).
Но всё это модели, которые сложно было поддерживать. Упростить задачу сбора и обработки данных смог Франк Кодд (Edgar F. Codd). Его фундаментальная работа привела к появлению реляционных баз данных, которые нужны практически всем отраслям. Кодд предложил язык Alpha для управления реляционными данными. Коллеги Кодда из IBM — Дональд Чемберлен (Donald Chamberlin) и Рэймонд Бойс (Raymond Boyce) — создали один из языков под влиянием работы Кодда. Они назвали свой язык SEQUEL (Structured English Query Language), но изменили название на SQL из-за существующего товарного знака.
Что дальше
Каждый виток спирали в IT-индустрии знаменуется очередным открытием модели или подходом в реализации. Так было с реляционными базами данных, затем на сцене появились объектно-ориентированные базы данных, после ворвались noSQL с лозунгом «Долой жесткие структуры отношений!». Я уверен, что эта история будет повторяться снова и снова в зависимости от вызовов, которые стоят уже сейчас и будут появляться перед IT-сообществом.
Но тем не менее сейчас следует обратить внимание на то, что в топ-5 баз данных 4 первых места занимают реляционные базы данных (по данным исследования Solid IT).
Почему это так? Как, учитывая полувековую историю, РСУБД может претендовать на такое высокое место в современном мире? Может быть, причина в legacy кода и созданных структурах моделей, которые нужно поддерживать в рамках реляционных баз данных? Или же причина в том, что переходить на более современные движки слишком дорого?
Можно вспомнить, что у реляционных баз данных есть принцип ACID и фундаментальный математический аппарат. А у нереляционных баз данных есть BASE-семантика с более «мягкими» условиями функционирования и моделирования, а также набор алгоритмов, поддерживающих работу с данными. Семантика против Принципа, иногда хочется жить по Принципам без аномалий в данных и в режиме SERIALIZABLE.
Но все-таки истина лежит где-то посередине, и это видно в разных архитектурах проектов, когда используется «зоопарк» (в хорошем смысле слова) гетерогенных баз данных и их интеграция между собой. А особенно это прослеживается при создании общих хранилищ данных (DWH + Data Lake) в корпорациях.
Как совместить OLAP и OLTP и получить полноценные «диагональные» базы данных? Почему бы не посмотреть в сторону дедуктивных баз данных? Наконец, почему бы полноценно не привлечь весь аппарат Data Science в движки оптимизаторов и обработки информации?
Новое отдельное направление — Data Engineering дает сильный толчок в исследованиях не только данных, но и в поиске архитектуры / интеграции / валидации данных для конкретного бизнес-домена. Появляются стандарты определения данных / информации / знаний / мудрости, что перерастает в обобщенное логическое восприятие информации через разные логические слои данных (тут я могу сослаться на книгу DAMA-DMBOK) при помощи новых инженерных ролей и разграничения ответственности в направлении Data Engineering:
-
Data Quality Engineer
-
Data Steward
-
Data Owner
-
Data Ops
-
Data Analytic
-
Data Science Engineer (все-таки они тоже работают с данными).
Оценки социальных революций
К.Маркс: « Революция — это локомотив истории», «движущая сила общества»
Бердяев Н.: « Все революции кончались реакциями. Это неотвратимо. Это закон. И чем неистовее и яростнее бывали революции, тем сильнее были реакции».
Большинство социологов видят в революции нежелательное отклонение от естественного хода истории, потому что любая революция – это всегда насилие, гибель людей, обнищание людей.
Реформа – (от лат. reformo преобразование) это изменение в обществе, проводимое сверху правительством, властью. Это происходит путём принятия законов, постановлений и других властных предписаний. Реформы могут происходить в одной сфере или сразу в нескольких. Однако не происходит существенных, фундаментальных изменений в государстве (в строе, явлении, структуре).
Реально ли остаться в стороне от трансформации
При правильно построенной системе управления изменениями мы получаем огромный набор инструментов, которые можно внедрять в любую компанию и постепенно увеличивать эффективность бизнеса. Если вы не ставите целью стать прибыльной компанией, вас не интересуют бизнес-развитие, конечно, вы можете оставаться в офлайне. Однако я не знаю ни одной коммерческой компании, которая не стремится занять лидирующую позицию.
На мой взгляд, нельзя быть в стороне от изменений, потому что как только вы перестаете управлять изменениями, то они начинают управлять вами. Вы перестаете быть у руля и становитесь пассажиром. Цифровизация бизнеса — одно из актуальных направлений, которое требует небольшого количества ресурсов и с которого можно начать путь достижения лидирующей позиции на рынке.
В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.
Эволюционная и революционная трансформация — в чем разница
Начиная цифровую трансформацию или цифровизацию, важно понимать, что значат эти термины, но еще важнее знать, что в принципе представляет собой трансформация бизнеса.
Трансформация связана с изменениями в бизнес-модели компании. Они могут носить фундаментальный характер и радикально менять всю бизнес-модель или же просто повышать эффективность ее составных элементов. К примеру, каналы взаимодействия с покупателями могут стать цифровыми (e-commerce).
Можно выделить два подхода к трансформации бизнеса: эволюционный и революционный. При эволюционном подходе мы стремимся повысить эффективность существующей бизнес-модели, адаптируя ее под реальность. Мы оцифровываем бизнес-процессы и получаем доступ к набору цифровых инструментов, которые позволяют повысить эффективность, используя минимальное количество ресурсов.
Посмотрите на то, как бизнес по прокату видеокассет трансформировался в стриминговые и потоковые мультимедийные сервисы с доступом ко множеству фильмов и сериалов по подписке. Это хороший пример цифровой трансформации.
Пример локального сектора рынка, где цифровая трансформация происходит здесь и сейчас, — отечественный рынок телекоммуникаций. Еще мы можем видеть и множество псевдокейсов, когда производители или сервисные компании пытаются стать IT-компаниями. Часто за ними не кроется никакой трансформации или просто идет процесс цифровизации бизнеса.
Например, если бы мы в IDS Borjomi Russia хотели провести трансформацию бизнеса, то могли бы стать компанией, которая оказывает только сервис для конечных покупателей, к примеру, продает подписку на воду. Такую сервисную бизнес-модель с монетизацией в виде подписки использовал Dollar Shave Club.
