Опыт Xsolla: форма ужасна, содержание верное

Бигдата из Xsolla уволила 150 человек. Проанализировала активность каждого сотрудника компании и отсортировала всех по вовлеченности. Ну а основатель освободил от должности 150 человек внизу списка.

Да, форма увольнения (письмом) выбрана ужасно, но по сути, Xsolla пошла на то, что уже давно должны были сделать все российские IT-компании. А именно — перешла к управлению и менеджменту на основе данных. А не чуйки, интуиции и не по понятиям.

Почему российское предпринимательство — это, в большинстве своём, самозанятость? Почему не выполняются задачи? Почему продавцы не перезванивают? Да потому, что в большинстве компаний нет элементарного дашбоарда, на который подгружаются данные по продажам за вчерашний день. А если и подгружаются, то девочкой студенткой.

То, что для американского предпринимателя управление на основе данных, на основе цифр является естественным и нормальным, у нас, россиян, вызывает недоумение — как это, бигдата проанализировала активность? Как это меня уволили на основе сухой цифры в отчёте?

Xsolla — форма ужасна, содержание верное!

А как у них?

И Xsolla далеко не одинока в своём стремлении управлять бизнесом на основе цифр из бигдаты.

Недавно Amazon начал определять заработные платы водителям с помощью нейросетки. Изображение снимается с камер, установленных в каждом автомобиле курьера. Фиксируются нарушения правил (проезд на красный, несоблюдение дистанции, превышение скорости). Анализируется поведение водителя (да-да, вовлечённость, зевки, телефонные разговоры и даже просто чтение сообщений).

По результатам каждую неделю руководителям высылаются списки нарушений с баллами, и они могут как премировать, так и уволить.

Введение вызвало негодование и даже увольнения, обвинения во вмешательстве в личную жизнь. Но Amazon рапортует о снижении количества аварий на 48%.

Рассерженные клиенты

Другой пример — российская IT-компания Flussonic, которая поставляет софт, организующий работу с видео (видеостриминг). По словам руководителя компании, Максима Лапшина, из тысяч клиентов обращаются с проблемами лишь десятки. И так как софт стоит не у тебя, ты, фактически не контролируешь его — невозможно посмотреть, что происходит на сервере клиента.

Для решения задачи Flussonic разработал систему телеметрии, которая собирает информацию с инсталляций клиентов. И вот уже первые результаты:

• поддержка может находить клиентов, у которых такая же проблема, как описано в обращении одного из недовольных. Тем самым, проблемы предвосхищаются;

• можно находить тех, кто ещё не обратился. И находить их даже до того, как они заметят какие-нибудь проблемы;

• появилась возможность оценивать реальный урон от проблем.

Максим говорит: «Мы просто прозрели».

Отличный кейс применения Data Driven подхода. Максим, кстати, представит его на осенней конференции HighLoad++ в Санкт-Петербурге.

Инженеры на службе бизнеса

HighLoad++ — техническая конференция, но вот вам одни из самых ожидаемых докладов:

• Иван Зерин расскажет про бизнес-модель данных и про то, как она влияет на процесс подготовки данных в загрузке в datalake: отличия концепции ETL и ELT, инструмент для преобразования данных DBT.

• Тему ETL продолжит Владимир Верстов из Яндекса в докладе «ETL-сервисы для Такси, Еды и Лавки. Как мы разрабатываем платформу управления данными». Он расскажет, какие данные хранятся в Data Lake и в каком формате, какие слои и потоки данных есть в DWH: как в компании несут данные от десятков различных источников до дашбордов в Tableau и OLAP кубов в MS SSAS.

• Роман Кондаков раскроет тему того, как ускоряют движки OLAP баз данных. Из доклада можно узнать, на какие ухищрения идут разработчики, чтобы ускорить ваши запросы (индексы, оптимизация запросов, параллелизм, векторизация, железо и многое другое). Кроме того, Роман поговорит о том, что разработчики пускают в ход, лишь бы запросы не тормозили (а бизнес получал информацию вовремя).

Подготовка данных для анализа, озёра данных, ETL и ELT, OLAP… Может у России и есть шанс запрыгнуть в четвёртую промышленную революцию, если инженеры озаботились подготовкой данных для бизнеса.

Тема спорная, всплывает приватность, к ней примешивается безопасность и куча этических вопросов. А что вы думаете? Давайте подискутируем.