Без даты больше траты: что ждет data-тренд в 2024 году?

Согласно недавнему исследованию каждая вторая компания планирует сократить расходы в 2024 году. Одни планируют урезать маркетинг, другие логистику — у каждого респондента свои планы на этот счет. Объединяет всех то, что цель каждой компании на будущий год – пересмотреть бизнес-процессы и оптимизировать затраты. 

Всё больше компаний внедряют у себя data-driven подход, когда с помощью ИИ происходит сбор и анализ данных для принятия последующих решений, влияющих на бизнес. На основе данных можно грамотнее выстраивать процессы внутри компании — выявлять точки роста бизнеса и определять, что приносит компании прибыль, а какие расходы, наоборот, не дают ожидаемого эффекта. Однако, по оценке консалтинговой компании Gartner из-за некачественных данных в среднем компании теряют около $13 млн ежегодно. 

Для эффективной работы с данными компании особенно нуждаются в квалифицированных кадрах. Так, за первое полугодие 2023 количество резюме data-соискателей выросло на 105% — такие результаты получили разработчик eCommerce-решений Aero и платформа онлайн-рекрутинга hh.ru в своем исследовании. Предложение как всегда реагирует на спрос, поэтому по итогам 2023 года эксперты прогнозируют рост количества соискателей по работе с данными почти в 2 раза. 

Aero поговорили с экспертами data-направления, чтобы узнать, какое влияние оказывает работа с данными в крупных российских компаниях, ощущается ли нехватка кадров и как будет развиваться data-driven подход в 2024 году. 

Как компании работают с данными

Data-driven культура в России находится на этапе стремительного развития. Никита Зеленский, руководитель отдела по работе с данными в Whoosh сравнивает этот процесс с запряганием телеги — сначала ее долго готовят, зато потом быстро едут, и в случае с развитием data-driven, телегу уже начали запрягать. По его словам, стейкхолдеры стали чаще смотреть в сторону data-driven при принятии решений. Конечно, уже есть ИТ-локомотивы, но преимущественно нашу экономику составляют большие компании, которые со своей низкой маневренностью тоже начинают постепенно вставать на рельсы data-driven подхода. Как только они поймут наиболее удачные области применения данных, смогут многое сделать для экономии и повышения эффективности собственного бизнеса. «Спрос на данные мы обозначили в самом начале деятельности компании. Весь наш бизнес состоит в том, что мы продаем время — которое нужно правильно распределять. Мы поставили data-driven во главу угла, все решения принимаются на основании статистики и аналитики данных», — сообщает Зеленский.

В ПАО Промсвязьбанк (ПСБ) технологии data сбора, обработки и анализа информации в маркетинге используются  для разработки и адаптации персонализированных сервисов, продуктов и услуг для клиентов. С помощью data-driven подхода компания оптимизирует бизнес-процессы и повышает операционную эффективность банка. Алгоритмы позволяют ПСБ анализировать поведение клиентов и предсказать, какие продукты или сервисы могли бы заинтересовать конкретного клиента в данный момент времени и в каких каналах коммуникации. 

«С помощью такой аналитики мы можем прогнозировать спрос в зависимости от различных обстоятельств, например, времени года. Это повышает лояльность клиентов и значительно увеличивает вероятность приобретения того или иного банковского продукта», — рассказывает Елена Мелихова, старший вице-президент и директор департамента маркетинга ПАО Промсвязьбанк.

Также большие данные успешно применяются в кредитном анализе и автоматическом формировании кредитных предложений для клиентов ПСБ. Так, в сегменте малого и среднего бизнеса банк уже отказался от сбора документов для кредитного анализа от компаний и формирует решение о размере кредита благодаря анализу big data. Данные позволяют точно настраивать кредитные модели и их ценообразование с учетом персонального риска. Благодаря автоматизации кредитного процесса, ПСБ уже установил кредитные лимиты компаниям МСБ на общую сумму свыше 2,5 трлн рублей. 

«Повышение интереса к информации на основе данных действительно может быть связан с увеличением осведомленности о важности принятия решений на основе фактических данных», — считает старший аналитик Тинькофф Федор Скородумов. Этот тренд мы видим даже в новостях СМИ — читатели становятся более вовлеченными в те статьи и новости, которые содержат в себе информацию на основе big data. По его наблюдениям, малые предприниматели тоже начинают осознавать, насколько ценными могут быть данные для оптимизации своих операций, принятия решений и повышения эффективности.

Data-направление активно развивается и в компании «Детский мир» — в портфель проектов входят отчетность для топ-менеджмента, clickstream-аналитика, CVM (customer value management). «Направление однозначно изменилось и теперь ему уделяется больше внимания. Спрос на аналитику данных в нашей компании вырос, так как в появилось несколько крупных проектов. Во всех направлениях используются аналитика данных, так как иначе невозможно делать взвешенных решений, — рассказывает Антон Александров, Head of Data Engineering «Детский мир». — Касательно инструментов: мы себя ни в чем не ограничиваем, на данный момент у нас в компании есть три кита для хранения и обработки данных Hadoop, GreenPlum, Clickhouse каждый из них отлично себя зарекомендовал для своих типов задач, и дальше планируется только развитие, так как мы все больше консолидируем данных».

По словам Head of Analytics Okko Александра Кондрашкина, в этом году, как и во всех предыдущих, приоритет у data-направления очень высокий. В сервисе Okko данные пронизывают буквально все процессы: фильмы и сериалы на главной странице подбираются с помощью ML, в поиске нужный контент так же подбирается персонально. Помимо этого, данные помогают принимать более эффективные и правильные решения и по продукту (тестирование нового функционала), и по контенту (решения о том, какие фильмы и сериалы закупать, продлевать и производить) и по маркетингу (как продвигать контент и подписки результативнее). 

«Спрос на аналитику данных растет вместе с ростом и развитием бизнеса, а также с пониманием, какие ещё процессы можно сделать эффективнее, опираясь на big data. Рост рынка, бизнеса и тренда на использование данных действительно повышает спрос на квалифицированных специалистов всех ролей этой сферы для грамотного решения задач», — сообщает Кондрашкин.

Что остается за кадром 

В июне 2023 спрос на data-специалистов  увеличился вдвое — об этом говорят результаты исследования Авито.Работа (+108%) и совместного исследования Aero и hh.ru (+105%). Компании стали активнее нанимать кадры для работы с данными, особенно в добывающей отрасли (+79%), металлургии (+50%) и химическом производстве (+74%). Причем положительная динамика наблюдается не только в Москве, Санкт-Петербурге и Казани (как сообщают данные Авито.Работа), но и в регионах. В частности, спрос на профессионалов по работе с данными вырос в Северной Осетии (в 8 раз), Ленинградской области (в 6 раз), ЯНАО (+366%), Амурской области (+217%), Ставропольском крае (+185%), Забайкальском крае (+150%), Орловской (+122%) и Владимирской (+117%) областях. 

Наблюдается и рост числа соискателей: по данным Авито.Работа за год кандидаты на 31% чаще стали откликаться на вакансии data-аналитиков. При этом на рынке труда возникает разрыв спроса и предложения.  

«Структура спроса и предложения среди data-вакансий кардинально изменилась. Прошлые junior-специалисты выросли, middle- и senior-сотрудники стали работать за рубежом, а выходящие на рынок новички их заменить, к сожалению, не могут из-за отсутствия практического опыта,  — комментирует Вячеслав Жуков, CDO Aero. — При этом спрос на работу с данными ощутимо вырос: каждый третий заказчик приходит к нам с запросом на разработку и оптимизацию хранилищ данных». Жуков считает, что вузам и онлайн-школам необходимо как можно скорее учесть новые реалии и требования работодателей, а брендам — увеличить программы стажировок, которые позволяют быстрее интегрировать в рынок специалистов без опыта работы, иначе в ближайшие годы произойдет углубление кризиса. 

По оценке Никиты Зеленского из Whoosh найти квалифицированных специалистов, работающих с данными, непросто. Например, среди BI-разработчиков более половины кандидатов не готовы качественно выполнить тестовое задание и не имеют при себе портфолио, в то время как 70% работы BI-разработчиков составляет визуализация. За несколько месяцев собеседований можно так и не нанять ни одного ML-специалиста, поскольку многие имеют зарплатные ожидания несоответствующие их опыту и знаниям. Наибольший баланс между спросом и предложением наблюдается с data-инженерами — на рынке достаточно квалифицированных специалистов с развитыми hard и soft навыками и адекватными ожиданиями от работодателя. 

«Мы в Whoosh формируем не отдельные команды аналитиков и инженеров, а аналитик-инженеров — то есть, аналитики лучше понимают, как выстроить процессы в данных, а инженеры, зная, как выстроены данные, могут лучше решить аналитическую задачу, потому что они знают, как это всё собрать воедино быстрее и качественнее. Мы пошли по гибридизации ответственности, потому то инженер-разработчик может решать аналитические задачи и наоборот», — поделился Зеленский.

Прогнозы на 2024 год

Федор Скородумов из Тинькофф, считает логичным рост data-driven культуры в компаниях в течение 2-3 лет. С увеличением объема данных и развитием технологий аналитики предприниматели будут все более зависеть от данных для выявления трендов, понимания потребностей рынка и принятия обоснованных стратегических решений как для игроков крупного, так и малого бизнеса.

Основными сложностями Антон Александров из «Детский мир» видит путь развития культуры работы и развитие платформы данных. По его словам, необходимо также постоянно быть курсе последних новостей инструментов,  и поддерживать их обновление.

По словам Елены Мелиховой, в ПСБ продолжат вести постоянную работу по развитию и совершенствованию систем и процессов управления данными. «Это направление имеет для нас стратегическое значение и является одним из приоритетных для достижения поставленных перед банком целей», — говорит Мелихова. 

Александр Кондрашкин из Okko верит, что в ближайшие годы рост data-направления будет продолжаться, особенно после того как появился ChatGPT, который дал новый стимул к применению данных в разных сферах. Свою версию технологии начали развивать крупные игроки, у рынка появляется понимание, какие ещё процессы можно улучшить, вместе с этим растет спрос и на инфраструктурные проекты, которые упрощают применение технологий. Всё это сильно стимулирует спрос на сильных дата-специалистов.

«Основной сложностью, на мой взгляд, была и остается сфера сбора и разметки данных, —  говорит Кондрашкин, — для грамотного использования данных важно быть уверенным, что данные качественны и содержат ценные сигналы для использования в различных целях. Со сбора и разметки начинается любая задача использования данных, и в этих же процессах кроется самый частый фактор неудач больших проектов. В этой сфере уже есть много компаний и, как мне кажется, будет ещё больше». В пример CDO Okko приводит компанию Scale AI, которая появилась совсем недавно и быстро стала единорогом — это показывает, насколько компаниям важны качественные размеченные данные для своей работы.