Роман Зыков - Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]

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.

Немного расскажу о своем личном опыте работы на аутсорсе. В 2009 году я ушел из Ozon.ru. В то время у меня был достаточно популярный блог по аналитике KPIs.ru, созданный за пару лет до этого. И оттуда ко мне стали приходить запросы на консалтинг по аналитике из самых разных сфер: разработчики игр, e-commerce, венчурный фонд и т. д. Потихоньку я стал наращивать темп консультаций, одновременно работая на три компании. Первой я помог выбрать нужную технологию и нанять людей в команду, проводил собеседования. Второй – помогал растить стартапы. В третьей компании я поработал руками, подняв аналитическую систему. Мне этот опыт много дал – прежде всего я помогал компаниям, не отвлекаясь на корпоративные детали и бюрократию, как было бы, работай я в штате. Ну а компаниям моя работа позволила осуществлять быстрый старт проектов. Кстати, в третьей компании я в результате остался работать (это был Wikimart.ru): ее основатель предложил мне возглавить отдел аналитики – и я согласился, потому что в тот момент хотел быть ближе к данным и работать руками. На этом тогда закончился мой аутсорс.

Допустим, технологии выбраны, задачи понятны, есть информация по имеющимся данным. Возможно, даже «поднята» аналитическая система – бери и пользуйся. Поговорим о найме сотрудников.

Я уже описывал роли в прошлой главе. Их много, в идеале одна функция – один человек. На начальном этапе обычно происходит совмещение ролей: аналитик может и данные выгрузить, и ML-модель собрать. Я никогда не нанимаю лишних людей и придерживаюсь теории бережливого стартапа. Лучше последовательно нанимать и расширять отдел, чем бездумно нанять много людей, а потом не понимать, что с ними делать.

Будем считать, что вы определились со списком необходимых сотрудников. Теперь поделюсь своим опытом найма – за свою карьеру я собеседовал сотни специалистов, и у меня в голове есть некоторая картинка без лишних подробностей (оставим их HR-отделу). При найме любого сотрудника для меня прежде всего важно, чтобы кандидат был здравомыслящий, ищущий развитие и разделяющий мои ценности. Младших аналитиков, джуниоров, стажеров на неполный рабочий день иногда получалось найти через групповое интервью. Делается это следующим образом. Даются объявления, в том числе в вузах, через вакансии. Рекрутер обзванивает кандидатов и приглашает всех собраться в одно время в один день. Сама встреча делится на несколько частей:

1. Вводное слово – рассказ о компании, работе и т. д. Пятнадцати минут достаточно.

2. Групповая работа – ребят и девушек разбиваем случайным образом на группы по 3–4 человека. Им дается простое аналитическое задание. Они обсуждают его группой в течение 30 минут – в это время рекомендую подходить к ним, слушать, как они рассуждают. Далее кто-то из группы озвучивает свое решение.

3. Индивидуальное задание – нужно предложить подход или решение к какой-либо задаче, можно письменно. На задание – полчаса.