Интервью с Махметовой Гаухар Болатовной: Консалтинг и автоматизация данных для будущего бизнеса

𝓲

Фото: Из личного архива Гаухар Болатовны Махметовой

Гаухар Болатовна, расскажите, пожалуйста, о своем опыте в области анализа данных.

Мой путь в сфере анализа данных начался около восьми лет назад. За это время я участвовала в различных проектах, направленных на интеграцию и автоматизацию данных для крупных компаний. Моя цель всегда заключалась в том, чтобы помочь организациям преобразовать хаотичные массивы данных в ценные инсайты, способствующие их успеху.

Почему, на ваш взгляд, организация данных настолько важна для современных компаний? Можете привести интересные статистические данные на этот счет?

Согласно исследованиям рынка, 89% компаний сталкиваются с трудностями при интеграции и автоматизации данных. При этом около 73% организаций признают, что низкое качество данных негативно сказывается на их бизнес-решениях, а 55% теряют значительные финансовые ресурсы из-за неэффективного управления данными. Отсутствие должной организации в обработке данных может привести к потере времени, снижению качества данных и замедлению инноваций в бизнесе. Когда информация неструктурирована, поиск необходимых сведений становится трудоемким, а иногда и вовсе невозможным. Наличие системы, обеспечивающей порядок в данных, позволяет компаниям быстрее и точнее принимать решения, а также упрощает масштабирование и добавление новых источников информации.Профессиональные дисплеи для медучреждений: как цифровые технологии улучшают качество обслуживания пациентов и работу медперсонала 2.2 т

Можете привести пример компании, которая столкнулась с подобными проблемами и как вы помогли их решить?

Конечно. Приведу в пример одну из ведущих онлайн-платформ, которая на данный момент признана одной из лучших по обслуживанию клиентов в Америке. Она столкнулась с проблемой ручной интеграции данных из различных источников, таких как Facebook (соцсеть признана экстремистской, запрещена и заблокирована в РФ) и Google. Команда из четырех человек тратила почти целый день на обработку этих данных без какой-либо автоматизации. Это замедляло развитие компании, а выполнение отдельных запросов занимало около часа из-за высокой нагрузки на сервер. Кроме того, отправка дублирующихся данных поставщикам была неэффективной.

Во время работы в BDIPlus мы столкнулись с серьезной проблемой неэффективной интеграции данных, которая привела к значительным задержкам в бизнес-процессах. В компании использовались устаревшие системы хранения, которые не поддерживали автоматизированную обработку информации. Это означало, что каждое обновление данных требовало значительных временных и человеческих ресурсов. Кроме того, отсутствие централизованного хранилища данных приводило к дублированию информации и сложностям при ее консолидации, что замедляло принятие управленческих решений. Мы провели анализ ситуации и предложили комплексное решение, основанное на использовании платформ Databricks и Spark. Для этого нами было разработано более 50 скриптов, охватывающих все ключевые этапы обработки данных – от интеграции входных источников до загрузки данных в финальные хранилища.

Ключевым шагом стало использование PySpark для переписывания и оптимизации всех SQL-запросов, что позволило объединить их в единый автоматизированный рабочий процесс. В результате проведенной работы время обработки данных сократилось с 6 часов до 15 минут, а численность команды, занятой этим процессом, снизилась до одного менеджера проекта, который контролировал работу системы. Этот опыт продемонстрировал, насколько эффективной может быть автоматизация и как правильно подобранные инструменты могут трансформировать подход компании к работе с данными. После этого проекта я решила сосредоточиться на предоставлении консалтинговых услуг компаниям, помогая им оптимизировать процессы и повышать эффективность работы с данными.

Почему вы решили сосредоточиться на консалтинговых услугах? Был ли у вас момент осознания, что это направление важно? Какую рыночную потребность вы стремитесь удовлетворить своими услугами?

Решение сосредоточиться на консалтинговых услугах пришло ко мне после нескольких проектов с корпорациями, которые, несмотря на доступ к огромным объемам данных, не могли эффективно их использовать. Один из ключевых моментов осознания произошел, когда я работала над проектом в производственной сфере: команда тратила часы на ручную обработку отчетов, вместо того чтобы фокусироваться на стратегии роста. Многие бизнесы, даже крупные корпорации, собирают огромные объемы информации, но не имеют четкой стратегии по ее обработке и использованию. Часто они сталкиваются с низким качеством данных, отсутствием интеграции между различными системами и невозможностью оперативно принимать решения на основе аналитики.

Моя цель – разработать и в будущем предложить компаниям эффективную стратегию работы с данными, учитывая их уникальные потребности. Пока я работаю над созданием бизнес-плана, который позволит адаптировать аналитические процессы под специфику различных отраслей, будь то производство, здравоохранение, ритейл или финансы. Кроме того, я планирую интегрировать передовые технологии, включая искусственный интеллект, который позволит не только анализировать прошлые данные, но и предсказывать будущие тенденции, помогая компаниям оставаться конкурентоспособными.

Какие основные вызовы вы ожидаете увидеть у компаний при внедрении современных аналитических технологий? Есть ли примеры сложностей, с которыми уже сталкивались ваши клиенты?

Каждый бизнес сталкивается со своими уникальными вызовами, и моя цель – не просто предложить стандартный инструмент, а создать персонализированные решения, которые действительно работают в реальных условиях. Я хочу, чтобы компании могли не только анализировать данные, но и извлекать из них максимальную пользу для развития и принятия стратегических решений.

Опираясь на мой опыт в анализе данных и интеграции, я разрабатываю персонализированные стратегии, помогающие компаниям не только автоматизировать процессы, но и эффективно использовать аналитику для масштабирования бизнеса. Например, внедрение автоматизированных аналитических инструментов в одной из компаний позволило снизить затраты на аналитику на 35% и ускорить процесс принятия решений в 2 раза. В рамках своей работы я также продолжаю развивать аналитический инструмент, который изначально был создан для производственных компаний для анализа их продаж. Сейчас я продолжаю совершенствовать этот инструмент, добавляя новые модули машинного обучения, которые могут автоматически выявлять аномалии в данных, прогнозировать спрос и предлагать решения по оптимизации бизнеса. В будущем я планирую сделать его модульным, чтобы каждая компания могла адаптировать функциональность под свои нужды.

В будущем я планирую расширить функциональность инструмента, включив в него не только более мощные возможности предсказательной аналитики, такие как автоматизированное выявление трендов на основе машинного обучения, динамическое прогнозирование спроса, а также анализ сезонных и рыночных факторов в режиме реального времени, то и инструменты для автоматической оптимизации процессов. Моя цель – сделать его гибким решением, которое можно адаптировать под разные индустрии, помогая бизнесам быстрее принимать решения и управлять своими данными. Кроме того, я хочу внедрить более интуитивный пользовательский интерфейс, чтобы аналитические функции были доступны не только специалистам по данным, но и управленцам, которым важно получать ценные инсайты без необходимости погружаться в сложные технические детали.

Как вы видите будущее автоматизации и интеграции данных в бизнесе? Какие вызовы стоят перед компаниями, когда речь идет о внедрении современных технологий?

С каждым годом компании все больше полагаются на данные, и ручная интеграция становится неприемлемой. Согласно отчету McKinsey & Company, автоматизация аналитики данных в производственной отрасли позволила сократить время обработки заказов на 40%, а исследование Gartner показывает, что в ритейле использование продвинутых алгоритмов предсказательной аналитики увеличило точность прогнозирования спроса на 30%. Эти изменения не только повышают эффективность бизнеса, но и помогают компаниям быстрее адаптироваться к рыночным изменениям. Автоматизация процессов важна для долгосрочной устойчивости программ открытых данных. Например, успешное внедрение автоматизированных аналитических систем в крупных ритейл-сетях позволило снизить затраты на управление складскими запасами на 25% и сократить время принятия решений на 40%. Такие системы, как Databricks и Snowflake, уже показали свою эффективность в различных отраслях, помогая компаниям минимизировать ручную работу и повысить точность прогнозирования. На рынке 89% компаний сталкиваются с трудностями при интеграции и автоматизации данных – именно они становятся моими потенциальными клиентами.

Какие ключевые советы вы бы дали компаниям, которые только начинают внедрять аналитику данных в свою работу? Какие ошибки чаще всего совершают бизнесы в этом процессе?

Я бы выделила три ключевых совета. Во-первых, начинать с четкого понимания целей аналитики. Многие компании начинают собирать данные без конкретного плана, а затем сталкиваются с тем, что данные просто не работают на них. Четкое определение бизнес-задач помогает выстроить эффективную стратегию анализа данных.

Во-вторых, важно инвестировать в качество данных. Даже самые продвинутые алгоритмы машинного обучения не смогут дать точные прогнозы, если изначальные данные содержат ошибки, дублирующуюся или устаревшую информацию. Компании должны внедрять процессы очистки и проверки данных.

В-третьих, необходимо учитывать человеческий фактор. Аналитика – это не просто цифры, а инструмент для принятия решений. Очень важно обучать сотрудников тому, как правильно интерпретировать аналитические отчеты и использовать полученные инсайты в своей работе.

Наиболее распространенные ошибки, которые совершают компании, – это попытка охватить слишком большой объем данных без четкой стратегии, недостаточное внимание к безопасности данных и пренебрежение пользовательским интерфейсом аналитических систем. Когда аналитика сложна и непонятна, сотрудники просто не будут ей пользоваться.

Как компании могут адаптироваться к быстро меняющимся требованиям в области аналитики данных? Какие шаги следует предпринять, чтобы быть в числе лидеров рынка?

Компании должны активно инвестировать в гибкие и масштабируемые аналитические решения, которые позволяют быстро адаптироваться к изменениям. В первую очередь, важно внедрять технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, которые способны анализировать большие объемы данных и находить скрытые закономерности. Во-вторых, необходимо обучать сотрудников навыкам работы с данными, поскольку даже самые продвинутые аналитические инструменты требуют грамотного использования. Также важно фокусироваться на безопасности данных и соблюдении нормативных требований, поскольку с развитием аналитики растут и риски утечек конфиденциальной информации.

Как вы оцениваете текущее состояние рынка аналитики данных? Какие компании сейчас лидируют в этой области, и какие тенденции, на ваш взгляд, будут определять его развитие в ближайшие годы?

На мой взгляд, рынок аналитики данных сейчас переживает активный рост, и это обусловлено стремлением компаний к цифровой трансформации. Мы видим повышенный интерес к предсказательной аналитике, искусственному интеллекту и автоматизации процессов. По данным исследования Deloitte, 67% организаций уже активно используют аналитику для стратегического планирования, и эта цифра будет только расти.

Одной из ключевых тенденций является персонализация аналитических решений. Бизнесы больше не хотят использовать универсальные инструменты – им нужны индивидуальные решения, адаптированные под их специфику. Это подтверждает и рост числа стартапов, специализирующихся на нишевых аналитических продуктах.

Если говорить о лидерах рынка, то среди крупнейших компаний, задающих тренды в аналитике данных, можно выделить Google Cloud, Microsoft Azure и Amazon Web Services. Они предлагают мощные облачные платформы с инструментами машинного обучения, обеспечивающими предприятиям передовые возможности по анализу данных. Кроме того, такие компании, как Snowflake и Databricks, становятся важными игроками благодаря своим специализированным решениям для обработки больших данных.

Еще одна важная тенденция – это переход к облачным платформам для хранения и обработки данных. Согласно отчету Gartner, к 2025 году 85% компаний полностью перейдут на облачные решения для работы с данными. Это позволит снизить затраты на инфраструктуру и ускорить процессы обработки информации.

Спасибо, Гаухар Болатовна, за ваши ценные инсайты и рекомендации.

Благодарю за возможность поделиться своим опытом. Надеюсь, что мои советы помогут компаниям эффективно управлять своими данными и достигать новых высот в бизнесе.

Автор: Станислав Емельянов