Электронный бизнес

     - неопределенность правового режима финансовой, коммерческой, и др. информации, размещаемой или передаваемой в интересах электронного бизнеса;

     - недостаточно действенная охрана авторских и иных прав на объекты интеллектуальной собственности;

     - недостаточно высокая защита персональных данных участников сделок в электронном бизнесе;

     - слабое развитие инфраструктуры;

     - недостаточная база обеспечения информационной безопасности.

     С момента зарождения электронного бизнеса  его ведение могли позволить себе только самые крупные деловые организации. Это объясняется тем, что ранее затраты на создание и поддержку электронного бизнеса весьма велики и просто не по карману многим средним и малым предприятиям. И сейчас еще в регионах существуют определенные трудности с надежным и недорогим доступом в сеть Интернет для развития схем B2B и B2C.

     Остаются  проблемы обеспечения информационной безопасности. Поэтому дальнейшее развитие электронного бизнеса уже в ближайшей  перспективе вызовет необходимость создания и использования Инфраструктуры Открытых Ключей [7].

     Электронный бизнес, особенно по схеме B2C, требует  использования персональной информации потребителей - сведений о клиентах системы. На практике возможны злоупотребления такой информацией.

     Одним из значимых преимуществ электронного бизнеса в сети интернет является возможность прямого, без посредников, доступа на рынки товаров и услуг.

     В Республике Беларусь деловые организации не вполне готовы к внедрению электронных бизнес-процессов, например, из-за плохих систем своего внутреннего документооборота.

     Белорусский электронный бизнес в сети интернет пока еще только развивается, но это развитие идет в правильном направлении и достаточно быстрыми темпами. Сеть интернет постоянно и в возрастающем масштабе вовлекает в свое русло все большее число компаний и организаций, как коммерческих, так и некоммерческих, которые прежде и не помышляли о ведении электронного бизнеса. Это объективный процесс информатизации общества.

 

2. Технологии электронного бизнеса

 
 

     2.1 Средства создания приложений для электронного бизнеса

 

     Выбор программного обеспечения для реализации того или иного вида электронного бизнеса зависит от многих факторов, в частности от профиля предприятия, от профессионального, социального и возрастного состава потенциальных клиентов, от объемов и характера операций, от некоторых организационных особенностей имеющейся инфраструктуры, в том числе от реализации доступа в интернет [12].

     В настоящее время на рынке программного обеспечения предлагаются средства развертывания электронного бизнеса, позволяющие осуществлять не только их внедрение, но и создание на их основе решений для конкретной компании. Как правило, такие решения позволяют реализовать бизнес-логику приложения для электронного бизнеса, предоставляя для этой цели различные программные интерфейсы. Нередко они базируются на применении не только серверных систем управления базами данных, но и серверов приложений, а также могут интегрироваться с программным обеспечением для создания веб-порталов и средствами управления информационным наполнением (контентом) веб-сайтов. Практически все лидеры индустрии программного обеспечения, такие, как IBM, Microsoft, Oracle, в настоящее время производят подобные средства для электронного бизнеса. Известно несколько крупных отечественных разработчиков таких систем.

     Программный комплекс для электронного бизнеса WebSphere Commerse фирмы IBM [11] является готовым к работе интегрированным решением для создания решений В2С и В2В, пригодным для применения в компаниях любых размеров. В этот пакет входят программное обеспечение, поддерживающее создание сайтов электронного бизнеса, и WebSphere Paiment Manager - средство для безопасной проводки платежей в Интернет.

     Серверная часть WebSphere основана на сервере приложений WebSphere Application Server. Все данные, связанные с номенклатурой товаров, сведения о поставщиках и клиентах хранятся в серверной базе данных DB2 Universal Database. WebSphere Commerce Analyzer- средство Business Intelligence позволяет анализировать статистические данные для принятия необходимых решений, а Websphere Accelerator - инструмент менеджеров сайта электронного бизнеса обеспечивает выполнение различных функций в зависимости от принадлежности пользователя к одной из четырех основных групп: маркетинг, бизнес-планирование, эксплуатация и обслуживание заказчиков. С помощью этого инструмента можно выявлять определенные сегменты рынка, оценивать спрос на те или иные товары и услуги, разрабатывать и реализовать маркетинговую стратегию и конкретные коммерческие решения, использующие мобильные устройства в качестве клиентских мест.

     Значение  В2В решений для крупного и  среднего бизнеса.

     Средние и крупные компании будут способствовать развитию В2В в Белоруссии. Уже сейчас в реализации В2В-решений лидируют такие отрасли, как металлургическая и машиностроительная, для которых характерен высокий уровень концентрации капитала. Именно предприятия этих отраслей представляют те структуры, кому это реально нужно и кто готов за это платить. Готовность торгово-промышленных лидеров использовать решения "бизнес-бизнес" объясняется следующими причинами.

     1) Высокая степень проникновения интернета на этих предприятиях. По данным исследований, около 90% крупных компаний имеют скоростной web-доступ, в то время как доля подключенных к сети мелких фирм, особенно в регионах, ничтожно мала.

     2) Хорошая осведомленность о возможностях, открываемых электронной коммерцией, и преимуществах автоматизации бизнес-процессов как среди высшего руководства, принимающего решения о выделении средств, так и среди менеджеров среднего звена, которым предстоит использовать потенциал е-бизнеса в своей повседневной работе.

     3) Наличие развитой информационно-технологической инфраструктуры для успешного внедрения и применения В2В-решений, включая не только локальные сети, корпоративные сайты и системы планирования ресурсов, но и ИТ-отделы, специалисты которых обеспечат интеграцию электронных бизнес-решений с корпоративными информационными системами и их дальнейшую поддержку.

     4) Значительный бюджет, выделяемый на развитие компании в данном направлении (необходимы не только серьезные инвестиции в информационные технологии, но и существенные расходы на их ведение).

     5) Экономия на масштабах. Стоимость внедрения В2В-решения в крупной фирме ненамного выше, чем в мелкой. В то же время компания с ежегодным оборотом в десятки-сотни миллионов долларов, персоналом в несколько тысяч человек и подразделениями в разных регионах страны наверняка получит гораздо более высокую отдачу от оптимизации бизнес-процессов, чем маленькая фирма.

     Конечно, ситуация с первыми тремя указанными факторами совсем скоро может  стать более благоприятной для  мелких компаний, однако осуществление  эффективных В2В-проектов требует  наличия всех перечисленных позиций, а этим на данный момент может располагать лишь крупный бизнес.  

 
 

     2.2 Новые технологии обработки данных

 

     Немаловажную  роль для успешного ведения бизнеса  играют современные методы обработки больших массивов информации. Цель технологии Data Mining, переводимой как "добыча или раскопка данных", а по существу как "обнаружение знаний в базах данных", состоит в автоматическом поиске шаблонов (паттернов), характерных для каких-либо фрагментов неоднородных многомерных данных [3].

     В первую очередь методы Data Mining могут  заинтересовать те коммерческие предприятия, которые развертывают свои перспективные бизнес-проекты на основе анализа имеющихся хранилищ ретроспективных данных значительных объемов. С помощью методов Data Mining они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе. Здесь можно сослаться на положительный пример Великобритании, где за счет внедрения системы Data Mining в сети универсамов достигается годовая экономия порядка 700 тыс. долларов.

     Необходимость автоматизации интеллектуального  анализа данных становится необходимой, в первую очередь, из-за наличия огромных массивов предметной информации, а во-вторых, из-за экономической выгоды. Выгоднее инвестировать деньги в решения Data Mining, чем постоянно содержать целый коллектив высококвалифицированных и дорогостоящих профессиональных статистов-аналитиков. Естественно, Data Mining не исключает полностью человеческую роль, но значительно упрощает процесс поиска знаний, делая их доступными для более широкого круга заинтересованных лиц, не являющихся специалистами в статистике, математике или программировании [9].

     Другой  причиной роста популярности Data Mining является объективность получаемых результатов. Человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда присущ субъективизм: он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. Иногда это полезно, но чаще приносит большой вред.

     Можно назвать целый ряд отраслей деятельности, где применение технологии Data Mining может дать ощутимые экономический эффект:

     1) Розничная торговля.

     Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью Data Mining в сфере розничной торговли:

     - анализ покупательской корзины предназначен для выявления товаров, которые покупатели стремятся приобретать одновременно. Очевидно, что такая информация необходима для проведения соответствующей рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их размещения в торговых залах;

     - исследование временных шаблонов  помогает торговым предприятиям  принимать решения о создании товарных запасов;

     - создание прогнозирующих моделей  дает возможность узнавать характер  потребностей различных категорий  клиентов с определенным поведением и специфическими вкусами, например, покупающих товары известных дизайнеров или посещающих распродажи. Такие знания помогают в разработке точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению соответствующих товаров.

     2) Банковское дело.

     Достижения  технологии Data Mining используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач:

     - выявление мошенничества с кредитными  карточками. Путем анализа мошеннических  транзакций банк способен выявить некоторые стереотипы такого мошенничества. Полученные знания можно использовать в действующих системах, не разрешая проведения транзакции, совпадающей с зафиксированным стереотипом мошенничества;

     - сегментация клиентов. Разбивая  клиентов на категории, банки  могут сделать свою маркетинговую политику более целенаправленной и результативной, предлагая различные виды услуг разным группам клиентов. Например, банк может предлагать одну совместную карточку клиентам, которые часто путешествуют, и другую - клиентам, которые всегда вовремя оплачивают свои счета за покупки по кредитным карточкам. Сегментацию полезно также использовать для определения, какие конкретно отделения с наибольшей вероятностью получают прибыль от проводимых рекламных акций.

     - прогнозирование изменений клиентуры. Data Mining помогает банкам строить прогнозные модели ценности своих клиентов и соответствующим образом обслуживать каждую категорию. Для этого банк выясняет с помощью методов Data Mining характер наклонностей своих наиболее значимых клиентов с тем, чтобы выявить среди новых клиентов наиболее прибыльных.

     3) Телекоммуникации.

     В области телекоммуникаций характерен растущий уровень конкуренции. Здесь  методы Data Mining помогают компаниям более  энергично продвигать свои программы  маркетинга и ценообразования, чтобы  удержать существующих клиентов и привлечь новых. В число типичных мероприятий входят следующие:

     - анализ записей о подробных  характеристиках вызовов. Назначение  такого анализа - выявление категорий  клиентов с похожими стереотипами  пользования их услугами и  разработка привлекательных наборов цен и услуг;