Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Например, заставлять пользователей вашей системы учить сложные в освоении языки программирования для доступа к данным – плохая идея. Для пользователей это вспомогательный инструмент, и много времени на его изучение они тратить не захотят.

Специалисты на рынке – моя головная боль. Scala – очень редкий язык, довольно непростой в изучении. Специалистов на рынке очень мало, а имеющиеся стоят дорого. Вот на Python работают очень многие. Хотя за одного Scala-разработчика я бы дал трех на Python. Здесь мы приняли сознательное решение: качество нашей работы для нас важнее, поэтому выбрали Scala. Нанимать готовых Scala-людей почти не получалось, поэтому мы сделали свой курс молодого бойца [19], когда новичок в течение полугода обучается программировать на нем.

Поговорим об аутсорсе

Обсудим возможность привлечения внешнего подрядчика для создания аналитической системы. Ему на откуп можно отдать разные аспекты:

• создание и поддержка технической части системы;

• аналитическая часть;

• выделенные задачи.

Когда требуется сократить время развертывания технической части проекта и получить качественный результат – нужен хороший подрядчик. Но попробуй его еще найди! Мало того что редкий подрядчик достаточно глубоко знает предмет – ситуация часто усугубляется тем, что заказчик не знает, чего хочет.

В одной из компаний, где я работал, была собрана команда для реализации проекта. Проект не аналитический, в теории он выглядел замечательно. К тому же командой руководил человек, который преподавал проектирование таких систем чуть ли не в топовом университете. Для технической реализации были выбраны самые «современные» технологии. В итоге три или четыре разработчика писали эту систему целый год. В попытке запустить ее потратили целые сутки… Не завелось, и всю систему выбросили на свалку. То же самое может случиться и с аналитикой. Теория очень сильно отличается от практики, тем более в нашем быстро меняющемся мире.

Риск уменьшится, если привлечь очень опытного аналитика, который не раз лично реализовывал подобные проекты. На вашем проекте он будет выступать в качестве независимого советника или даже арбитра. Это нужно, чтобы, с одной стороны, «приземлить» заказчика, с другой – ограничить подрядчика. Я считаю, что проект на старте лучше сильно урезать по «хотелкам», чтобы получить на выходе работающую версию как можно быстрее. На то есть несколько причин. Во-первых, после того как вы, заказчик, вживую поработаете с ней, вам гораздо легче будет сформулировать, что вы действительно хотите. Это тяжело делать абстрактно на бумаге, конструируя сферического коня в вакууме. Вторая причина – драйв, лично для меня это очень важно. Когда время течет медленно, у команды, да и у заказчиков, постепенно угасает интерес. И на выходе мы уже получаем вымученный проект, которым уже не так сильно хочется заниматься.

Если нет возможности найти советника – попытайтесь хоть немного разобраться в вопросе самостоятельно, почитайте книгу, посмотрите видеозаписи конференций. Иначе велика вероятность, что проект просто не взлетит. А если и взлетит, то будет потрачено много времени и денег.

Хорошо, если можно отдать на аутсорс технологическую часть, но можно ли это сделать с аналитикой? Общий ответ – нет. Сторонние аналитики никогда не будут обладать всей полнотой бизнес-контекста. С другой стороны, аутсорс аналитики какого-то направления вполне возможен. Например, рекламного.

Еще один вариант аутсорса – отдать какую-то часть проекта целиком: вы отдаете данные, а на выходе получаете готовый продукт. Пример такого сотрудничества – компания Retail Rocket. Начали мы бизнес с товарных рекомендаций. Интернет-магазины отдавали нам данные и товарную базу, на выходе они получали готовые рекомендации. Лично у меня идея такого бизнеса зародилась во время работы в компании Wikimart.ru. Я сделал рекомендации для сайта компании и подумал: почему бы не запустить тиражируемое решение. Это бы сняло необходимость интернет-магазину нанимать инженеров машинного обучения и изобретать велосипед. Результат получался гораздо быстрее, буквально за неделю. Среднее качество рекомендаций нашего сервиса гораздо лучше внутренней разработки. Если бы меня наняли сейчас в интернет-магазин, то, скорее всего, я бы привлек внешний сервис рекомендаций вместо того, чтобы делать собственную разработку.