Big Data: кадры по-прежнему решают все

Использование больших данных в нынешнее время – это не дань моде, не тренд, а способ выживания бизнеса в конкурентной среде. Объем данных ежегодно вырастает на 40%, и тот, кто лучше справляется с анализом этого снежного кома, оказывается впереди в любой отрасли. При этом нехватка специалис­тов, способных укротить этот снежный ком, является одной из главных проблем современного казахстанского бизнеса.
Председатель Правления АО «Қазақтелеком»

Использование больших данных в нынешнее время – это не дань моде, не тренд, а способ выживания бизнеса в конкурентной среде. Объем данных ежегодно вырастает на 40%, и тот, кто лучше справляется с анализом этого снежного кома, оказывается впереди в любой отрасли. При этом нехватка специалис­тов, способных укротить этот снежный ком, является одной из главных проблем современного казахстанского бизнеса.

Единого понимания, что такое «большие данные», в мире до сих пор не выработано: одни понимают под этим сам объем информации, другие – подходы к работе с ежегодно нарастающими информационными массивами. Ближе к истине, наверное, второй взгляд на Big Data – как на способность собрать информацию из разных источников в один поток и на его основе выявить какие-то тренды, которые будут влиять на бизнес в обозримом будущем.

И с этой точки зрения основной проблемой наших компаний является не количество данных, которое они хранят и используют, а то, как происходит процесс этого накопления. На Западе в любой компании есть должность CDO – Chief Data Officer, то есть процесс сохранения и анализа данных выведен в особую нишу. У нас же чаще всего различные отделы – финансовые, маркетинговые, коммерческие, юридические и административно-хозяйственные – ведут свой особый учет.

И когда компания пытается использовать этот «винегрет» из данных, чаще всего получается то, о чем айтишники говорят: автоматизация хаоса приводит к автоматизированному хаосу. Тут дело даже не в том, что каждый отдел хранит сугубо свою информацию, а в том, что у специалистов этого отдела нет четкого представления о том, а что с этой информацией делать дальше. В каком виде ее лучше «консервировать», чтобы она потом была наиболее удобоварима для других отделов компании?

Отсутствие в компаниях отдельных структур, ответственных за эти вопросы (да хотя бы одного человека, который мог бы дать на них ответы), приводит к тому, что данные собираются в абсолютно разрозненном виде или от случая к случаю, хранятся в разных форматах в разных местах. И, в конце концов, могут стать «девятым валом», который накроет компанию с головой, если его не структурировать и не направить в мирное русло. Частично, как ни парадоксально, частные компании тут может спасти ужесточение требований со стороны государства: так было в Европе, когда компаниям дали три года на то, чтобы привести в соответствие с GDPR – европейскими правилами регулирования – свои информационные системы.

То есть там в роли своеобразного Chief Data Officer выступило государство, разработавшее и утвердившее одни стандарты для всех: проблема в том, что эти стандарты касались в первую очередь сферы информационной безопасности и не давали ответа на вопрос о том, как конкретной компании использовать информацию в работе. То есть стремление государства регулировать информационный поток не отменяет необходимость наличия собственного Chief Data Officer.

У нас, скорее всего, эта ситуация повторится – рано или поздно государство вынуждено будет ввести какие-то обязательные для всех требования в области инфобезопасности, но это вряд ли поможет компаниям в работе с большими данными. Создавать свою систему использования Big Data им придется самим, и этот процесс должен сопровождаться в первую очередь решением кадровых проблем. Потому что найти сегодня хорошего профессионала в этой сфере в стране очень сложно и очень дорого: кадровый дефицит порождает высокие зарплатные запросы востребованных специалистов.

Между тем спрос на них на рынке будет только расти: ими интересуются такие отрасли, как ритейл, телеком, интернет-бизнес, промышленность. И в этой ситуации искать готового специалиста на рынке можно долго и все равно безуспешно – легче подготовить его самому. «Казахтелеком» пошел именно по этому пути: мы работаем со студентами Назарбаев Университета, МУИТа, КБТУ и других вузов, начиная с третьих-четвертых курсов, берем их на стажировку. И тех, кто показывает лучшие результаты, приглашаем в штат.

В вузах теоретическая подготовка по большим данным достаточно серьезная, практическую же часть предоставляет телекоммуникационная компания. Таким образом, нам удается закрыть не только сиюминутную потребность в специалистах, но и подготовить их для рынка – они ведь не все и не всегда будут работать исключительно в одной компании. Хотя «Казахтелеком», исходя из своих накопленных данных, вполне уже может создавать профили для маркетинговых исследований других компаний и структур.

Например, используя мобильные данные, можно создавать тепловые карты, которые показывают, в какое время суток люди находятся в конкретных точках. Увязывая это с возрастом абонентов, можно сделать выводы о том, есть ли смысл строить в конкретном месте новые школы, детские сады, поликлиники или спортивные объекты. Поэтому, когда мы готовим студентов по специальностям, связанным с использованием больших данных, для себя, мы, в конечном счете, готовим их все равно для всей страны. В принципе, такой же подход могли бы взять на вооружение и другие компании.

Материалы по теме