Уже в сентябре 2018 года в ВШЭ откроется новая кафедра, которая будет выпускать специалистов в области аналитики данных. Мы поговорили с Юлией Саниной, директором по персоналу и работе с университетами SAS, и выяснили, почему такие люди точно будут нужны в будущем.
Что такое аналитика данных, если объяснять простыми словами?
Думаю, школьникам лучше объяснить, что такое анализ данных, на конкретных примерах. Компании хотят повышать свои доходы. Самый простой для этого способ — продавать свой продукт большему количеству клиентов. Но в условиях высокой конкуренции, которую испытывает почти каждая компания, идти таким экстенсивным путем практически невозможно. Поэтому цель компаний сейчас — понять особенности своего бизнеса и детальнее изучить каждого клиента. Следующий шаг — на основании этих знаний оптимизировать свой бизнес и маркетинговое предложение для каждой категории заказчиков, что должно привести к увеличению входящих финансовых потоков. Математика и аналитические инструменты помогают компании анализировать данные, которые компания накопила за время своего существования, в промышленных масштабах. Именно правильная работа с данными, умение их анализировать и строить на основании этого анализа рабочие модели и являются основными источниками повышения доходности компаний в современных реалиях».
Какие практические возможности получит студент на кафедре SAS?
На кафедре SAS студент будет не просто проходить нейронные сети или регрессии, а он будет видеть, как с помощью этих регрессий, к примеру, построить модель, оптимизировать бизнес компаний. Приведу совсем конкретные примеры: студент будет изучать, как при помощи каких-то математических методов уменьшить отток клиентов у розничной компании, как улучшить управление товарными запасами или как спрогнозировать, какие сотрудники в ближайшее время могут покинуть компанию. Всё это — ценная информация, которая для бизнеса критична. На нашей кафедре будут преподавать не просто педагоги, а именно прикладные специалисты, к тому же молодые. Они будут очень чётко выстраивать эту связку между тем, что проходят в теории и тем, как это будет работать на практике».
Никто не может сейчас спрогнозировать, каким будет будущее, например, через 20 лет. Мне как-то рассказали, что учёные в XIX веке предсказывали, что города перестанут существовать, потому что всё заполнится отходами жизнедеятельности лошадей. Но никто не думал, что может появиться автомобиль. То же самое может произойти и сейчас. Может быть, спрос на аналитиков и уменьшится, а рынок перенасытится, но! Это будет точно не в ближайшем будущем. Потому что сейчас очень мало осталось отраслей, где можно повышать свои доходы за счёт чисто экстенсивного расширения бизнеса. Для крупного бизнеса это вообще нерелевантно. Телекоммуникационные компании не получат бОльшего количества новых клиентов, розничные компании, банки — тоже, поскольку население не растет такими темпами. Чтобы расти в доходах, компаниям нужно детально знать и источники своих текущих и будущих доходов и то, как получать от них максимум прибыли при минимальных затратах. Да и вопрос оптимизации бизнеса всегда будет актуален для компаний. Топ-менеджмент уже повсеместно осознал, что оптимизация возможна только при помощи анализа данных, как мы уже говорили.
Поэтому в ближайшие 20 лет угроза перенасыщения для рынка аналитиков будет неактуальна.
