Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - читать онлайн книгу. Автор: Роман Зыков cтр.№ 9

Я не утверждаю, что продавцы и консультанты плохи, я призываю вас самих не лениться. Прочитайте книгу, а лучше две по теме, дочитайте их до конца. Ищите независимых экспертов, которым сможете доверять. Главное – это погружаться в детали, именно там кроются и все проблемы, и их решения. Будьте скептичны по отношению к своим эмоциям. Будьте скептичны к докладам на конференциях, они часто однобоки и слишком позитивны, чтобы быть правдой. Там есть интересные вещи, но мало кто рассказывает, чего стоило то или иное решение.

Для меня это очень непростой вопрос. В разделе «Кто анализирует данные» я упоминал, что аналитическую систему мне удалось поднять за два месяца (причем я работал тогда два дня в неделю). «Продажа» ее пользователям заняла гораздо больше времени, и только спустя 4 месяца системой начали более-менее пользоваться. Причем kick-off-презентацию я делал сразу после запуска: пригласил туда всех значимых сотрудников компании, включая основателей.

Мне легче работать на индивидуальном уровне: поговорить за обедом, обменяться парой фраз у кулера с водой, поинтересоваться чужими задачами, копнуть глубже. Затем представить в уме схему решения – что есть и чего не хватает. Прислать решение человеку, показать его лично. Приучать людей к новой системе лучше не навязывая, а обучая – так пользователи постепенно поймут, как она может ускорить решение их задач.

В Retail Rocket мы так внедряли аналитику на базе ClickHouse. Ранее данные были доступны только в SQL-интерфейсе к вычислительному кластеру на базе Spark/Hadoop (эти технологии мы обсудим в главе о хранилищах), Hive. Подобная схема используется в компании Facebook, они так дают доступ к данным внутри своей компании. Проблема этой технологии заключается в том, что она медленно считает, запросы выполнялись до 30 минут, а данные доступны только до вчерашних суток. Пользовались этой системой только сотрудники технической поддержки. В одном из проектов мы попробовали аналитическую базу данных ClickHouse от Яндекса. Нам она понравилась: быстро считала, большая часть запросов – это секунды, можно было сделать систему, близкую к реальному времени. Вначале пересадили на нее техническую поддержку, а в Retail Rocket это одно из самых сильных подразделений. Они очень быстро полюбили эту технологию за скорость и отказались от использования медленного Hive. Далее мы начали предлагать новую систему пользователям внутри компании. После обучающих презентаций многие сотрудники зарегистрировались в системе, но не стали ею пользоваться. Тогда мы пошли другим путем: все входящие задачи от сотрудников, которые можно было решить с помощью этой системы, начали раз за разом «отфутболивать» – возвращать под соусом «сделай сам», демонстрируя возможности системы. И часть пользователей стала работать с системой самостоятельно! Там многое еще можно сделать, но то, что уже сделано, я считаю успехом.

Вообще, если абстрагироваться от продаж аналитики внутри компании, в структуре бизнеса часто не хватает такой роли, как руководитель внутреннего продукта. Задачей которого было бы помогать сотрудникам работать эффективнее, лучше автоматизировать внутреннюю деятельность, избавляться от неэффективного «мартышкиного» труда. В компаниях часто любят внедрять процессы, чтобы забюрократизировать работу, но мало кто думает о внутреннем продукте, чтобы целенаправленно облегчить работу своим сотрудникам. Я думаю, причина в том, что сложно посчитать, сколько заработает на этом компания. Но на самом деле это очень важная роль. И если она есть – продажа аналитики внутри компании происходит естественным образом.

Работая уже много лет в области анализа данных, я заметил конфликт интересов, который в некотором роде похож на конфликт отцов и детей: молодые и дерзкие аналитики и инженеры хотят создать если не памятник, то что-то действительно значимое и красивое, о чем можно поведать миру, чем можно поднять самооценку или написать красивую строчку в резюме. Многие из них одержимы идеей применять машинное обучение в реальной жизни – там, где это нужно и не нужно. Но в отличие от исследователей, у бизнеса менее романтические цели – в первую очередь это, как ни крути, деньги: в уставе почти любого российского ООО написано: «Целью деятельности Общества является достижение максимальной экономической эффективности и прибыльности».

Я много раз проводил собеседования и с новичками, и с опытными людьми, и знаю, что поиск интересной работы – главный тренд на рынке труда. Действующие специалисты говорят: «Надоело заниматься рутиной и всякой ерундой, хочу заниматься моделями машинного обучения». Новички: «Хочу заниматься компьютерным зрением и NLP (машинное обучение в лингвистике)». В целом людей объединяет любовь к машинному обучению, но для меня это звучит как любовь строителя к молотку, который пытается построить дом лишь с его помощью.

Эндрю Ын (Andrew Ng), которого я считаю одним из главных исследователей и популяризаторов машинного обучения, автор моего любимого курса на Coursera, в своей рассылке deeplearning.ai писал:

Курсы по анализу данных и машинному обучению делают полезное дело, но их можно сравнить с игрушечными моделями кораблей – они далеки от настоящих примерно так же, так курсы – от реального применения ML в жизни.

Ноа Лоранг, аналитик данных из компании Basecamp, в своем блоге [16] пишет:

Я готов подписаться под каждым словом. К сожалению, проблема в хайпе вокруг нашей профессии. Курсы по анализу данных рекламируют видеоблогеры, президенты говорят об искусственном интеллекте, акции Tesla растут каждый день. Но, с одной стороны, есть молодые специалисты-романтики, которые хотят строить космические корабли, а с другой – компании, которые хотят зарабатывать деньги. О том, как примирить их интересы, пойдет речь в следующих главах.

Аналитика данных «усредняет» человека. На вопрос «Би-би-си» про индивидуальность человека Карл Юнг, основатель аналитической психологии, сказал [17]: