Почему BigData (сама по себе) не решит ваших управленческих задач

На днях давал комментарий для статьи о "популярной" профессии дата-аналитика. Вряд ли оригинал опубликуют, так что выскажусь тут. Просто уже накипело от обилия курсов по аналитике и статей о том, что за Бигдатой будущее.

Мне это напоминает ситуацию с профессией юриста в 90х. Казалось, эти дипломы обеспечат успешную карьеру и безбедное будущее. Но в итоге не нашлось в нашей версии капитализма правового поля и работы для всех выпускников. А теперь чуть ли не с садика детей отдают в кружки программирования, как будто на пороге киперпанк с искусственным интеллектом. Нет же, это очередной мыльный пузырь!

Как же так, спросите вы, ведь столько вакансий с зп 150-250 тысяч, конференций, хакатонов? Сырьевые корпорации столько вкладывают в цифровизацию! Да, каждый третий олигарх открывает Digital Lab и дает поиграться своему сыну. Или заводит придворного директора по цифровой трансформации. И вот сидят эти Дата-саенс команды по 50-100 человек и усердно моделируют бигдату. Только бизнес в этих компаниях мне говорит: "Мы слышали, что у наших ИТ есть Бигдата, но никогда ее не видели".

Пример из моей практики. В головном офисе в Москве бигдата-команда просит научить их делать (дословно) "секси-дашборды в Табло". А тем временем их производство в Сибири заказывает у меня разработку дашборда Экселе на макросах и сводных таблицах. Чтобы уже хоть так, но работал.

А еще я ни разу не встречал того самого "дата-саентиста", представителя профессии будущего. Работодатели ищут супермена "2 в 1", чтобы знал SQL, Python, Hadoop, умел вести переговоры, рисовал стратегию бизнеса и менеджил команду. Прямо такой оракул, который смотрит в noSQL хранилище и говорит, как развивать продукт. Да я и сам так не умею. Как бизнес-аналитик я могу работать в BI с уже чистыми данными.

И тут происходит подмена понятий. "Пройди курс анализа данных на Питоне и станешь Дата-саентистом с зарплатой в 200 тысяч!" Нет, ты останешься программистом с корочками еще одного языка. И позиция ИТ по отношению к бизнесу за последние 10 лет не поменялась. "Мы вам спрогнозируем все, что хотите, только напишите ТЗ и дайте качественные данные". А качественных данных нету! Потому что надо было заниматься сбором и очисткой 3, 5 и 10 лет назад. А в нулевых попили миллионы долларов на внедрение SAP, да только работают в нем бухгалтерия и склад. Остальное живет в Экселечках.

Конечно, талантливый дата-аналитик может найти ценные инсайты о том, как надо поменять стратегию бизнеса. Хотя обычно и невооруженным глазом видно, где проблемы с продуктом, сервисом или зятем директора. Но это уже не наша зона ответственности, зачем портить отношения? Лучше взять еще датасет на 10 терабайт, сделать пилот и доклад на конференцию.

Что я хотел этим сказать? Не идите на курсы по Питону и прочей живности. И ко мне на курсы по дашбордам не идите. Просто делайте аналитику для конкретных задач бизнеса и не бойтесь спрашивать "зачем вам эти данные, что вы с ними будете делать?". И рано или поздно вы станете начальником над бигдатерами, машинлёнерами, (вставьте свое модное слово) с зарплатой в 300 тысяч.