دمیتري کازاکوفپه کولسا ګروپ کې د ډیټا تحلیلي ټیم مشر، د ډیټا متخصصینو د قزاقستان د لومړۍ سروې څخه لیدونه شریکوي.
په عکس کې: دمیتري کازاکوف
هغه مشهور جمله په یاد ولرئ چې لوی معلومات د ځوان جنس په څیر دي - هرڅوک د هغې په اړه خبرې کوي، مګر هیڅوک نه پوهیږي چې دا واقعیا شتون لري. د ډیټا متخصصینو لپاره د بازار په اړه ورته ورته ویل کیدی شي (په قزاقستان کې) - دلته هیپ شتون لري ، مګر د دې تر شا څوک دی (او ایا دلته هرڅوک شتون لري) په بشپړ ډول روښانه نه و - نه HR ته ، نه مدیرانو ته ، او نه هم د معلوماتو ساینس پوهان پخپله.
موږ ولگولې په کوم کې چې دوی له 300 څخه زیاتو متخصصینو سره د دوی د معاشونو، دندو، مهارتونو، وسایلو او نور ډیر څه په اړه سروې کړې.
سپوائلر: هو، دوی یقینا شتون لري، مګر هرڅه دومره ساده ندي.
ښه بصیرت. لومړی، دلته ډیر ډیټا ساینس پوهان شتون لري چې موږ یې تمه درلوده. موږ د 300 خلکو سره مرکه وکړه، چې په منځ کې نه یوازې د محصول، بازار موندنې او BI شنونکي، بلکې د ML او DWH انجنیران هم وو، کوم چې په ځانګړې توګه خوښ و. په لویه ډله کې ټول هغه کسان شامل وو چې ځانونه د ډیټا ساینس پوهان بولي - دا د ځواب ویونکو 36٪ دي. دا ستونزمنه ده چې ووایاست چې ایا دا د بازار غوښتنې پوښي که نه، ځکه چې بازار پخپله جوړیږي.
د دندو د کچو ویش ګډوډ دی - دلته نږدې د ټیم مشران او مدیران د ځوانو په څیر شتون لري. ښايي د دې څو لاملونه وي. د مثال په توګه، د 2-3 کسانو لوی شمیر کوچني ټیمونه، چې مشر یې د منځنۍ یا لوړ رتبه متخصص وي.
بل دلیل ممکن هغه ګډوډي وي چې اوس مهال په بازار کې د رولونو او فعالیت ویشلو معیارونو په اړه واکمن دي. د ټیم رهبري ځینې وختونه هغو کسانو ته ګمارل کیږي چې په ساده ډول د نورو په پرتله یو یا دوه کاله کار کوي، پرته له دې چې د مهارتونو او پوهې کچې ته اشاره وکړي. موږ دا د موقعیت له مخې د دندو په ویش کې ګورو - 38٪ مدیران او د ټیم مشران په دمخه پروسس کولو کې بوخت دي او نور 33٪ په لومړني احصایوي تحلیل کې.
دلته موږ له ځواب ویونکو څخه وغوښتل چې د دوی په شرکتونو کې د تحلیل کچه په موضوعي ډول ارزونه وکړي. که تاسو له نږدې وګورئ، تاسو لیدلی شئ چې 10٪ ځواب ویونکي چې د 2-3 خلکو تحلیلي څانګو کې کار کوي باور لري چې دوی "پرمختللي کچه" لري.
"پرمختللی کچه" څه شی دی؟ د BI سیسټم خورا ښه کار کوي. DWH او لوی ډاټا شتون لري. د A/B ازموینې په منظم ډول ترسره کیږي. په تولید کې د ML او DS سیسټمونه کار کوي. پریکړې یوازې د معلوماتو پراساس کیږي. د ډیټا پروسس کولو او ډیټا ساینس ډیپارټمنټ په شرکت کې یو له کلیدي څخه دی.
د 2-3 کسانو د څانګې سره د پورته ټولو لاسته راوړل تقریبا ناممکن دي. زه فکر کوم چې د دې سروې پایله یو لږ مخ په ودې درد دی - هلکان لاهم داسې څوک نلري چې خپل ځان سره پرتله کړي ترڅو د دوی کچه په دقیق ډول وټاکي.
لکه څنګه چې تمه کیده، د ډیټا ساینس پوهان خپل ډیری وخت په خورا پیچلي ریاضياتو یا انجینرۍ کې نه مصرفوي، مګر د معلوماتو دمخه پروسس کولو، ډاونلوډ کولو، او پاکولو کې. په هر تخصص کې موږ په لومړي 3 کې پری پروسس کول ګورو. مګر موږ په ندرت سره پیچلي شیان ګورو لکه د ML ماډلونو رامینځته کول یا په غوره 3 کې د لوی ډیټا سره کار کول - یوازې د ML او DWH انجینرانو ترمینځ.
یو څو غمجن بصیرت هم شتون لري. متخصصین د دوی 40٪ دندې پخپله تنظیموي. په قزاقستان کې، تر دې دمه یوازې لوړ پوړو یونیکورن شرکتونو د لوی ډیټا سره د کار کولو ګټې هڅه کړې او زده کړې یې کړې چې څنګه یې په وړتیا سره ترسره کړي. دوی بازار ته خپروي چې د لوی ډیټا او ماشین زده کړه ښه ده، او دویمه برخه یې شاته ده، مګر تل نه پوهیږي چې څنګه د ډیټا سره کار کوي. له همدې امله، موږ ګورو چې متخصصین د ځان لپاره دندې ټاکي، او سوداګرۍ تل نه پوهیږي چې دوی څه غواړي.
زه حیران وم چې 20٪ متخصصین حتی نه پوهیږي چې آیا د دوی شرکت د ډیټا ګودام لري. هو، او د ډیټابیس مدیریت سیسټمونو سره هرڅه دومره ښه ندي - 41٪ MySQL کاروي، او نور 34٪ PostgreSQL کاروي. دا څه معنی کیدای شي؟ دوی د کوچنیو معلوماتو سره کار کوي.
د ذخیره کولو سیسټمونو په اړه پوښتنه کې، موږ بیا بیا MySQL او حتی (!) Excel ګورو. مګر دا ممکن په ګوته کړي، د بیلګې په توګه، ډیری شرکتونه په ساده ډول د لوی معلوماتو سره کار کولو غوښتنه نلري.
دلته هرڅه یو ځل بیا مبهم دي. په عموم کې، معاشونه زما د تمې په پرتله یو څه ټیټ وو.
په شخصي توګه، دا زما لپاره ګرانه ده چې د ML انجینر تصور وکړم چې د 200 زره ټینګ لپاره کار کولو ته چمتو دی - هغه شاید یو انټرنټ وي. یا د داسې متخصصینو وړتیا خورا کمزورې ده، یا دا لاهم د شرکتونو لپاره ستونزمنه ده چې د ډیټا ساینس کار په سمه توګه ارزونه وکړي. مګر شاید دا هم په ګوته کوي چې بازار لاهم د خپل بشپړتیا په پیل کې دی. او د وخت په تیریدو سره به د معاشونو کچه په کافي اندازه جوړه شي.
سرچینه: www.habr.com