Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации

Итак, сегодня битва идет за проценты прибыли, которые могут решить судьбу всей компании. Эта борьба ведется с помощью автоматизации всех рабочих процессов и за счет снижения издержек в каждом отделении. Ввиду этого набор сотрудников уже давно проводится с пристрастием. Сегодня никто не нанимает «девочку для продаж по телефону» – разумнее отдать ее зарплату программисту, который автоматизирует весь процесс и принесет компании во много раз больше пользы. Поэтому можно без преувеличения сказать, что основными солдатами в бою за повышение прибыли являются специалисты, которые, жонглируя большими данными, позволяют эффективно повышать рентабельность бизнеса за счет обработки огромных массивов информации, их анализа и внедрения следующих из этого процедур, способствующих улучшению работы компании.

Спрос на таких специалистов появляется не только из-за потребностей бизнеса, но и вследствие роста информационной грамотности населения. Для примера сравним розничную торговлю, осуществляемую через интернет-магазины в начале века и сейчас. Если раньше достаточно было продавать товары на одном собственном сайте компании, то теперь необходимо размещать их еще и на «чужих» площадках («Яндекс.Маркет», Ozon, Wildberries и т. п.), использовать агрегаторы и даже социальные сети, которые тоже стали точками продаж. Некоторые сервисы предлагают бизнесменам услуги по созданию таких автоматических выгрузок, однако они не могут удовлетворить индивидуальные запросы клиентов с помощью имеющихся функций. Ведь между компаниями царит жесткая конкуренция в погоне за увеличением процента прибыли. То есть за максимальное привлечение клиентов. Поэтому бизнесу приходится брать дело в свои руки, нанимать штатных программистов и специалистов по большим данным. Их работа с торговыми площадками и соцсетями в «ручном режиме» позволяет достичь более тонкой настройки, а также снизить издержки на доработку стандартного программного обеспечения, что в конечном итоге приводит к увеличению прибыли.

Зарплаты у программистов довольно высокие. Поэтому небольшим компаниям, которые только выходят на современный переполненный конкурентами рынок, может показаться, что достичь самоокупаемости в такой среде практически невозможно. Однако в действительности, хотя у крупных корпораций и есть сотни программистов, которые могут переиграть любого конкурента, процесс их «раскачки» занимает довольно продолжительное время. Небольшие «маневренные» фирмы способны быстрее подстроиться под течения рынка, держа нос по ветру. Они вполне вольготно могут существовать и развиваться в своей нише, куда большие игроки еще не добрались из-за неповоротливости их бюрократической машины. Но когда небольшая компания хорошо себя чувствует, она волей-неволей начинает расти ради получения еще большей прибыли. И со временем переходит в другую конкурентную лигу. Круг замыкается: хочешь жить спокойно – будь маленьким и слабым, хочешь жить сытно и по-царски – качай мышцу. Поэтому идеальной стратегией для фирм любого размера будет постепенный набор программистов с самого начала своего существования. Иначе можно просто потерять бизнес, если спохватиться слишком поздно.

Если вы разделяете такой подход к делу, который требует больших затрат на своих программистов, но в ответ дает вам полную свободу и гибкость по извлечению прибыли из бизнес-процессов, эта книга для вас. Однако даже если вы его не разделяете и склонны нанимать на работу сторонних специалистов, эта книга и для вас тоже, потому что позволит при найме делать осознанный выбор. Повторюсь: здесь вы найдете описание всего процесса сбора, аналитики и обработки больших данных.

Зачем нужно собирать информацию

В прошлом разделе было сказано, что существование бизнеса в условиях современного перенасыщенного рынка практически невозможно без штатных программистов. Фирмы со старым подходом к делу, с бумажным документооборотом, будут медленно вымирать, проигрывая в конкурентной борьбе тем, кто стремится к минимизации потерь прибыли.

Теперь углубимся в причины этих потерь. Для чего сначала поверхностно коснемся темы больших данных и машинного обучения, чтобы вникнуть в суть, изучить терминологию и наметить конечные цели, которые подробнее обсудим в заключительной части книги. Но прежде сделаем небольшое отступление и уточним, что «программисты», речь о которых шла раньше, бывают разные. Они трудятся в различных областях и направлениях, решая соответствующие профессиональные задачи. Если работа программиста каким-то образом связана с данными (информацией), его называют «специалистом по данным». К этой категории относятся:

• Инженеры по данным, которые создают огромные хранилища, вмещающие сотни терабайт информации. Они же пишут программы по сбору и конвертации этих данных в более удобные форматы, чтобы другие сотрудники могли ими пользоваться.

• Аналитики данных, которые занимаются построением и анализом графиков и диаграмм по уже собранным данным, чтобы лучше понимать бизнес-процессы и увеличивать прибыль компании.