Читать книгу Data Science для карьериста - Жаклин Нолис - Страница 23

• 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.

HandbagLOVE подходит для дата-сайентистов, которым нравится принимать собственные решения, но при этом не нужны передовые технологии. Если вы не против использовать стандартные статистические методы и составлять рутинные отчеты, HandbagLOVE станет хорошим местом для развития карьеры. Если же вы хотите связаться с новейшими технологиями МО, то таких проектов будет крайне мало; кроме того, в компании практически не будет людей, которые поймут хоть что-то из того, о чем вы говорите.

1

Американские сети магазинов одежды и товаров для дома с низкими ценами. – Примеч. ред.