Как один Data Scientist может уволить с работы 1000 финансистов, бухгалтеров, аналитиков через 2 года?

Игорь Бетлей

Head of analytics department в PLATMA

Сьогодні традиційних інструментів і методів аналізу даних вже недостатньо для обробки обсягу, різноманітності та швидкості даних у компаніях. Застосування традиційних інструментів з кожним днем ​​стає більш збитковим рішенням для бізнесу. Ось чому бізнес прагне трансформуватися — використовувати нові технології та можливості.

Вже сьогодні один data scientist може замінити 1000 бухгалтерів всього за два роки! Як це можливо? І чому data science має такий попит? Про ці та інші важливі питання ми поговоримо далі.

Тотальний контроль чи нові можливості?

Зараз в Україні активно запроваджуються нові закони: безготівковий рух грошей, стандарти виплат, нові норми в організації державних органів… Чому це відбувається? Більшість думає, що мета цих змін — максимальний контроль за громадянами аби «перекрити повітря». Але насправді це все робиться для того, щоб оптимізувати та автоматизувати процеси й значно знизити витрати на персонал у багатьох органах. Це стосується як звільнення, так і перекваліфікації тисячі людей.

Як приклад, у 2022 році штат держоргану зменшили з більш ніж 6000 співробітників до 4600, прибравши дублювання функцій у регіональних підрозділах. «Зараз наша кінцева мета – скорочення на 30% та створення єдиної центральної юрособи. Окремий челендж – навчити команду працювати з новою IT-системою, найняти крутих дата-аналітиків чи Python-розробників.» — каже Михайло Федоров, міністр цифрової трансформації України. 

Виходячи з цього можна дійти до висновку, що всі зміни, які зараз запроваджуються, несуть за собою мету замінити 500-1000 співробітників на 1 нового. Внаслідок цього держава прагне оптимізувати витрати та підвищити ефективність органів.

Які можливості data science пропонує бізнесу?

Ще 10 років назад data scientists були фахівцями з суто технічними навичками і їхньою основною перевагою були знання програмування, математики та алгоритмів машинного навчання. 

За цей час експерти цієї галузі значно еволюціонували. Вони навчилися думати «Про Бізнес» й говорити «Мовою Бізнесу». Тим самим вони перестали бути звичайними інструментами у руках керівників і перетворились на одну з найбільш бажаних професій у світі. І це тільки початок …

Всі ці роки бізнес вчився використовувати знання та навички напряму data science. І результати навіть перевершили очікування. Ті можливості, які відкриваються перед бізнесом завдяки data science колосальні. А саме: 

• збільшення оборотів мільйонів доларів без розширення штату працівників
• поліпшення показників маркетингу та залучення до продукту
• автоматизації, які дозволяють не наймати тисячі зайвих співробітників (як в Amazon)
• можливість приймати рішення ґрунтуючись на твердих даних. 

І організації побачили для себе всі ці переваги — цінність даних та їхній потенціал для стимулювання зростання бізнесу, покращення процесу прийняття рішень і отримання конкурентної переваги — і тепер готові до змін. Очікується, що у 2026 році ринок data science платформ становитиме 322,9 мільярда доларів.

Як data scientist автоматизовує бізнес?

Об'єктивно оцінивши весь список задач спеціалістів із фінансового напрямку (економіст, фінансист, бухгалтер), можна відмітити, що 70%-80% задач з легкістю  автоматизовуються. Робота з первинкою, вивантаження даних для звітності, формування бюджетів в Excel, сповіщення клієнтів про заборгованість, зведення ПДВ … думаю, кожен може додати ще задачі, притаманні саме його компанії.

Що ж робить аналітик? 

По-перше, повністю автоматизовує всі процеси компанії використовуючи потрібні інструменти та AI розум, що вивільняє багато часу для основної діяльності: постановка правильних запитань і гіпотез для розв'язання конкретних проблем бізнесу!

По-друге, використовуючи AI та ML інструменти, аналітик знаходить правильні інсайти, причинно-наслідковий зв'язок, здоров'я та динаміку руху бізнесу, що не можливо отримати звичайними фінансовими інструментами. 

По-третє, аналітика та інсайти стають доступними в live режимі для бізнесу, що, очевидно, нереально зробити використовуючи Excel звітність 🙂

І все це стає можливим із застосуванням data science. При цьому людський фактор (наприклад припущення помилок) — повністю усуваються. І в результаті, на підтримку роботи, яку роблять 1000 фінансистів/аналітиків буде достатньо одного фахівця.

Звісно, експертні знання фінансистів та бухгалтерів є невіднятною частиною бізнесу, але будьмо чесні, через 10 років кожен такий спеціаліст буде використовувати елементи AI та ML у своїй роботі та називати себе аналітиком!

Data science: хайп чи майбутнє?

Оскільки компанії продовжують усвідомлювати важливість автоматизації процесів та прийняття рішень на основі даних, data scientists стають на заміну бухгалтерам і допомагають компаніям досягати успіху в епоху цифрових технологій. Так, у США та Європі цей напрямок вже є одним із найпопулярніших, адже за data scientists йде справжнє полювання.

Водночас в Україні попит на них тільки починає збільшуватися, бо бізнес починає розуміти їх цінність. Більшість data scientists з України вже давно працюють у таких провідних компаніях як Megogo, Uklon, Uber та інші, націлені на західний ринок. І вже зараз на data scientists відчувається гостра нестача. А в найближчі 1-2 роки попит на таких експертів зросте у Х100 разів.

Професія data scientist пропонує гарну кар'єру для тих, хто захоплюється використанням потужності даних для стимулювання змін в цифрову еру. До 2026 року буде створено 11,5 мільйонів робочих місць для Data Scientists. І ця сфера продовжує динамічно розвиватися з появою нових методів, інструментів та технологій.