Dmitry Kazakov, Kiongozi wa Timu ya Uchanganuzi wa Data katika Kikundi cha Kolesa, anashiriki maarifa kutoka kwa uchunguzi wa kwanza wa wataalamu wa data wa Kazakhstan.
Katika picha: Dmitry Kazakov
Kumbuka msemo maarufu kwamba Data Kubwa zaidi ni kama ngono ya vijana - kila mtu huizungumzia, lakini hakuna anayejua ikiwa kweli ipo. Vile vile vinaweza kusemwa juu ya soko la wataalam wa data (huko Kazakhstan) - kuna hype, lakini ni nani nyuma yake (na ikiwa kuna mtu yeyote hapo) haikuwa wazi kabisa - sio kwa HR, au kwa wasimamizi, wanasayansi wa data wenyewe.
Tulitumia , ambapo waliwachunguza zaidi ya wataalamu 300 kuhusu mishahara yao, kazi, ujuzi, zana na mengi zaidi.
Mharibifu: Ndio, zipo, lakini kila kitu sio rahisi sana.
Ufahamu mzuri. Kwanza, kuna wanasayansi zaidi wa data kuliko tulivyotarajia. Tuliweza kuhoji watu 300, ambao kati yao hawakuwa tu wachambuzi wa bidhaa, masoko na BI, lakini pia wahandisi wa ML na DWH, ambayo ilikuwa ya kupendeza sana. Kundi kubwa lilijumuisha wale wote wanaojiita wanasayansi wa data - hiyo ni 36% ya waliohojiwa. Ni vigumu kusema ikiwa hii inashughulikia mahitaji ya soko au la, kwa sababu soko lenyewe linaundwa tu.
Mgawanyo wa viwango vya kazi unachanganya - kuna takriban viongozi wengi wa timu na wasimamizi kama vijana. Kunaweza kuwa na sababu kadhaa za hii. Kwa mfano, idadi kubwa ya timu ndogo za watu 2-3, ambayo kiongozi anaweza kuwa mtaalamu wa ngazi ya kati au mwandamizi.
Sababu nyingine inaweza kuwa machafuko yanayotawala sasa sokoni kuhusu viwango katika usambazaji wa majukumu na utendakazi. Viongozi wa timu wakati mwingine hupewa wale wanaofanya kazi kwa mwaka mmoja au miwili zaidi kuliko wengine, bila kutaja kiwango cha ujuzi na maarifa. Tunaona hili katika usambazaji wa kazi kwa nafasi - 38% ya wasimamizi na viongozi wa timu wanahusika katika usindikaji wa awali na mwingine 33% katika uchambuzi wa takwimu za msingi.
Hapa tuliwauliza waliojibu kutathmini kiwango cha uchanganuzi katika kampuni zao kwa ubinafsi. Ukichunguza kwa makini, unaweza kuona kwamba 10% ya waliojibu wanaofanya kazi katika idara za uchanganuzi za watu 2-3 wanaamini kuwa wana "kiwango cha juu."
"Kiwango cha juu" ni nini? Mfumo wa BI hufanya kazi vizuri. Kuna DWH na Data Kubwa. Vipimo vya A/B hufanywa mara kwa mara. Kuna mifumo ya ML na DS inayofanya kazi katika uzalishaji. Maamuzi hufanywa kulingana na data pekee. Idara ya usindikaji wa data na sayansi ya data ni mojawapo ya muhimu katika kampuni.
Karibu haiwezekani kufikia yote hapo juu na idara ya watu 2-3. Nadhani matokeo ya utafiti huu ni maumivu kidogo ya kukua - wavulana bado hawana mtu wa kujilinganisha naye ili kubaini kiwango chao kwa ukamilifu zaidi.
Kama inavyotarajiwa, wanasayansi wa data hutumia muda wao mwingi si kwenye hisabati changamano au uhandisi, bali katika kuchakata, kupakua na kusafisha data. Katika kila utaalam tunaona usindikaji wa awali katika 3 bora. Lakini mara chache huwa tunaona mambo changamano kama vile kuunda miundo ya ML au kufanya kazi na Data Kubwa katika 3 bora - kati ya wahandisi wa ML na DWH pekee.
Pia kuna maoni kadhaa ya kusikitisha. Wataalam huweka 40% ya kazi zao wenyewe. Huko Kazakhstan, hadi sasa ni kampuni za juu tu za nyati zimejaribu faida za kufanya kazi na data kubwa na kujifunza jinsi ya kuifanya kwa ustadi. Wanatangaza kwenye soko kwamba Data Kubwa na Kujifunza kwa Mashine ni nzuri, na echelon ya pili inafuata nyuma, lakini haielewi kila wakati jinsi kufanya kazi na data hufanya kazi. Kwa hivyo, tunaona kwamba wataalamu hujiwekea kazi, na wafanyabiashara hawajui kila wakati wanachotaka.
Nilishangaa kwamba 20% ya wataalamu hawajui hata kama kampuni yao ina Hifadhi ya Data. Ndio, na kwa mifumo ya usimamizi wa hifadhidata sio kila kitu ni nzuri sana - 41% hutumia MySQL, na 34% nyingine hutumia PostgreSQL. Hii inaweza kumaanisha nini? Wanafanya kazi badala ya data ndogo.
Katika swali kuhusu mifumo ya kuhifadhi, tunaona tena MySQL na hata (!) Excel. Lakini hii inaweza kuonyesha, kwa mfano, kwamba makampuni mengi bado hawana ombi la kufanya kazi na data kubwa.
Hapa kila kitu kina utata tena. Kwa ujumla, mishahara ilikuwa chini kidogo kuliko nilivyotarajia.
Binafsi, ni ngumu kwangu kufikiria mhandisi wa ML ambaye yuko tayari kufanya kazi kwa tenge elfu 200 - labda ni mwanafunzi wa ndani. Ama uwezo wa wataalam kama hao ni dhaifu sana, au bado ni ngumu kwa kampuni kutathmini vya kutosha kazi ya Sayansi ya Takwimu. Lakini labda hii pia inaonyesha kuwa soko bado liko mwanzoni mwa kukomaa kwake. Na baada ya muda, kiwango cha mishahara kitaanzishwa kwa kiwango cha kutosha zaidi.
Chanzo: mapenzi.com