2.1.2. Технология: продвинутая, но неупорядоченная

КИТк – крупная организация. При таких масштабах не избежать использования различных типов технологий между подразделениями. Один отдел может хранить данные о заказах и клиентах в базе Microsoft SQL Server, другой – записывать все в Apache Hive. Мало того, неупорядоченными являются не только технологии хранения данных, но и сами данные. Неупорядоченные технологии хранения – еще полбеды, ведь сами данные тоже ведутся по разным принципам. Одно подразделение индексирует записи о клиентах по номеру телефона, другое – по адресу электронной почты.

У большинства организаций такого же масштаба есть собственный арсенал технологий. Поэтому вам как сотруднику КИТк придется освоить способы работы с данными, характерные именно для этой компании. Изучение специализированного софта здорово поможет на текущей должности, но не в других фирмах.

Вам как специалисту по данным наверняка понадобится несколько видов инструментов. Поскольку КИТк – компания весьма крупная, она хорошо поддерживает распространенные языки, такие как R и Python. Некоторые команды порой работают с платными языками вроде SAS или SPSS, но это бывает реже. Если вы хотите использовать необычный язык, который нравится вам, но мало кем используется (скажем, Haskell), нужно будет получить согласие руководителя.

Комплекс технологий МО сильно различается в зависимости от отдела. Некоторые группы используют микросервисы и контейнеры для эффективного развертывания моделей, тогда как другие работают с устаревшими производственными системами. Разнообразие стека для развертывания ПО затрудняет подключение к API других команд; единой базы знаний или хотя бы понимания того, что происходит, попросту нет.

2.1.3. Плюсы и минусы КИТк

Быть дата-сайентистом в КИТк означает иметь потрясающую работу в потрясающей компании. А поскольку эта компания технологическая, сотрудники знают, кто такой специалист по данным и что полезного он может сделать. Когда все понимают вашу роль одинаково, это значительно облегчает работу. Если в компании много дата-сайентистов, значит, у вас будет широкий круг поддержки, а также возможность плавно влиться в команду и получить доступ к необходимым ресурсам. Оказаться в затруднении один на один – редкость.

В то же время у наличия толпы специалистов по работе с данными есть свои недостатки. Стек технологий сложен, в нем непросто ориентироваться, потому что создавался он разными людьми и разными способами. Может так случиться, что анализ, который вас попросили воссоздать, написал человек, который уже уволился, да еще и на незнакомом вам языке. Вам будет сложнее выделиться среди множества других специалистов. Кроме того, может быть непросто найти интересный проект, потому что над многими из них уже работают другие люди.

Как устоявшаяся компания КИТк дает больше гарантий занятости. Риск увольнений есть всегда, но работа здесь не похожа на работу в стартапе, где финансирование может прекратиться в любой момент. Кроме того, в крупных компаниях руководители больше склонны искать новых сотрудников, чем увольнять старых, потому что увольнение сложно юридически.

У сотрудников КИТк много специализаций – это одновременно и хорошо, и плохо. Дата-инженеры, архитекторы данных, дата-сайентисты, маркетологи и другие выполняют разные задачи, связанные с Data Science, а значит, вокруг вас будет много людей, которым можно передать работу. Например, создавать собственную базу данных вас вряд ли заставят. С одной стороны, хорошо иметь возможность делегировать задачи, для которых у вас нет опыта, а с другой – так вы не получите новые навыки.

Еще один минус КИТк – бюрократия. В крупной компании введение новых технологий, поездки на конференции и запуск проектов придется согласовывать с начальством. Хуже того, от проекта, над которым вы работали годами, могут отказаться из-за конфликта между двумя руководителями, а ваш проект может «пострадать от шальной пули». Или, что еще хуже, ваш проект может пасть случайной жертвой конфликта двух руководителей – его могут просто закрыть.

КИТк – отличная компания для дата-сайентистов, которые хотят решать сложные задачи с помощью передовых методов. Это касается и специалистов по принятию решений, планирующих заниматься анализом, и инженеров МО, мечтающих создавать и развертывать модели. У крупных компаний есть масса задач и денег, чтобы пробовать новые вещи. Возможно, вы не сможете самостоятельно принимать важные решения, но будете знать, что внесли в них свой вклад.

Работа в КИТк не подойдет специалистам, которые хотят самостоятельно руководить и принимать решения. В большой компании есть установленные методы, протоколы и модели, которым придется следовать.

2.2. HandbagLOVE: устоявшийся ритейлер

• Похожа на: Payless, Bed Bath & Beyond и Best Buy^[1].

• Возраст компании: 45 лет.

• Количество сотрудников: 15 000 (10 000 в розничных магазинах, 5000 в офисах).

HandbagLOVE – это розничная сеть с 250 точками по всей территории США, которая занимается продажей кошельков и клатчей. Здесь трудятся оформители магазинов и специалисты по повышению качества обслуживания клиентов. Компания на рынке уже давно, но новые технологии осваивать не спешит: прошло довольно много времени, прежде чем у нее появились первый веб-сайт и приложение.

В последнее время продажи HandbagLOVE упали, поскольку Amazon и другие интернет-магазины потеснили компанию на рынке. Руководство осознало очевидное и решило улучшить ситуацию с помощью технологий, инвестируя в онлайн-приложение и Amazon Alexa, а также пытаясь использовать накопленные данные. Финансовые аналитики HandbagLOVE уже много лет прекрасно рассчитывают совокупную статистику по заказам и клиентам, но лишь недавно компания подумала о том, чтобы нанять дата-сайентистов для лучшего понимания клиентов.

Новая группа специалистов по анализу данных была создана на базе службы финансовых аналитиков, которые ранее составляли отчеты по показателям эффективности компании в Excel. После дополнительного привлечения дата-сайентистов команда начала создавать более сложные продукты: ежемесячные статистические прогнозы роста клиентов в R, интерактивные информационные панели для лучшего понимания продаж, а также сегментацию, объединяющую клиентов в удобные группы для целей маркетинга.

Даже после создания моделей МО для новых отчетов и анализа HandbagLOVE далека от внедрения их в непрерывный рабочий процесс. Все рекомендации по продуктам на ее веб-сайте и в приложении основаны на продуктах МО от сторонних производителей. В команде по анализу данных надеются изменить ситуацию, но никому не известно, когда это все же произойдет.

2.2.1. Команда: небольшая группа, стремящаяся к росту

Команда полагается на специалистов по созданию отчетов, а не по машинному обучению, потому что оно для них в новинку. Никто не владел современными методами статистики и МО, так что сотрудникам приходилось вникать во все самостоятельно. Прекрасно, когда люди могут в одиночку изучать новые интересующие их техники. Обратная сторона медали – неэффективные или даже неправильные методы: в компании нет экспертов, которые могли бы проверить работу.

HandbagLOVE наметила общие пути продвижения специалистов по работе с данными на руководящие должности. К сожалению, они не подходят для сферы Data Science: это глобальные цели, скопированные из других областей вроде разработки ПО, потому что никто на самом деле не понимает, какие показатели использовать. Планируя повышение, вы должны убедить своего руководителя, что готовы перейти на следующий уровень, и, если повезет, он сможет получить одобрение для вашей кандидатуры. С другой стороны, если команда будет расти, вы быстро станете в ней старшим.

Сотрудников группы Data Science знают хорошо, потому что они делают отчеты и модели для других отделов компании (маркетинг, цепочка поставок, обслуживание клиентов). Команда пользуется уважением в компании и дружит с другими подразделениями. У дата-сайентистов HandbagLOVE гораздо больше полномочий, чем в других компаниях, из-за размера команды и ее влияния внутри организации. Их встречи с руководителями высшего звена на важных переговорах – обычное дело.

2.2.2. Технология: устаревшие методы, которые начинают меняться

В разговорах о технологиях в HandbagLOVE вы часто слышите фразу: «Ну, мы всегда так делали». Данные о заказах и клиентах хранятся в базе данных Oracle, которая напрямую связана с кассовым аппаратом и за 20 лет ни разу не менялась. Система вышла за пределы своих возможностей и претерпела множество изменений. Тем не менее она все еще работает. Другие данные также собираются и хранятся в центральной базе: информация с веб-сайта, центра обслуживания клиентов, рекламных акций и маркетинговых рассылок. Все эти серверы, которые обслуживает ИТ-команда, располагаются локально (on-prem), а не в облаке.

Когда все данные хранятся на одном большом сервере, можно свободно подключаться и объединять их как угодно. И хотя иногда запрос занимает вечность или перегружает систему, обходными путями обычно получается найти рабочий способ. Большинство аналитических операций выполняется на ноутбуке. Более мощный компьютер для обучения моделей получить непросто. У компании нет стека технологий для машинного обучения, потому что нет МО как такового.

2.2.3. Плюсы и минусы HandbagLOVE

Как сотрудник HandbagLOVE вы очень влиятельны и можете делать все, что считаете нужным. Можно предложить создать модель пожизненной ценности клиента, построить ее и использовать в компании и при этом не просить разрешения у кучи людей. Такую свободу дает сочетание размера компании и новизны сферы Data Science. И она того стоит: перед вами открываются невероятные возможности для принятия лучших, на ваш взгляд, решений. С другой стороны, вокруг не так много людей, к кому можно обратиться за помощью. Вы сами несете ответственность за то, чтобы все работало, а также за последствия в случае неудачи.

Стек технологий устарел, и вам придется потратить много времени на поиск обходных решений, что, безусловно, не очень практично. Возможно, вы захотите использовать более новый способ хранения данных или запуска моделей, но не получите технической поддержки. Если вы не можете создать какую-либо новую технологию самостоятельно, вам придется обходиться без нее.

Заработная плата будет ниже, чем в более крупных компаниях, особенно в технологических. У HandbagLOVE просто нет денег, чтобы платить за анализ данных. Кроме того, компания в любом случае не ищет лучших из лучших – ей просто нужны люди, которые умеют делать базовые вещи. При этом зарплата не будет совсем уж низкой: безусловно, она будет намного выше, чем у большинства сотрудников с тем же сроком работы.