Big Data School: як «Київстар» освоює блакитний океан
Чи окупаються інвестиції в хайпову нішу
«Потенціал Big Data – безмежний. Для нас надважливим є створення потужної екосистеми навколо можливостей великих даних», – заявив тимчасово виконуючий обов'язки президента «Київстар» Олександр Комаров на відкритті Big Data School 3.0.
Чому оператор інвестує в непрофільну нішу? Навіщо бізнесу продукти, створені на базі певних нематеріальних даних? Чи зростає попит на Big Data-фахівців? На ці та інші запитання шукав відповіді Mind.
Чому «Київстар» відкрив Big Data School? Мобільний оператор створив школу ще у 2015 році. Тоді попиту на Big Data-проекти практично не було. Але в компанії вирішили ризикнути, припускаючи, що незабаром ніша стане затребуваною. Як виявилося, не схибили. «Зараз спостерігається дуже великий дефіцит висококваліфікованих талантів, щоб «освоювати» океан можливостей великих даних», – зазначив Олександр Комаров.
Мобільний оператор провів уже три набори студентів. Прийом заявок у Big Data School 3.0 стартував 17 жовтня, а курс розпочався 23 листопада. «Коли у 2015 році ми запускали першу школу, аналогічних офлайн-курсів практично не було. Можна було знайти лише онлайн-курси. Наша навчальна програма продемонструвала свою успішність, тому вже третій рік ми збираємо найбільш мотивованих студентів, яким надаємо можливість систематизувати свої знання в області машинного навчання і аналізу великих даних, проаналізувати реальні бізнес-завдання, знайти однодумців, перейняти досвід кращих менторів та викладачів і приєднатися до команди «Київстар». Інноваційні продукти і сервіси, які створюють наші випускники для клієнтів «Київстар», з кожним днем все більш затребувані на ринку, а також допомагають покращувати і розвивати їхній бізнес», – уточнює організатор школи, менеджер аналітичних продуктів Big Data «Київстар» Ірина Виткова.
Навіщо бізнесу Big Data? У «Київстар» розповідають, що аналітика великих даних істотно полегшує життя підприємствам різних галузей: банкам, страховим та фармкомпаніям, агрохолдингам, офлайн- і онлайн-ритейлу тощо. Наприклад, Big Data допомагає виявляти кредитні ризики, створювати теплові карти оптимальної локації, сегментувати споживачів продукції, залучати нових клієнтів, прогнозувати їхній відтік і т. д.
Бізнес уже готовий платити за Big Data-продукти. Monobank, Правекс Банк, Харківський аеропорт, Prostor, КП «Агентство розвитку Дніпра» Дніпровської міськради, міські та обласні адміністрації Одеси, Івано-Франківська, Львова та багато інших вже протестували ефективність Big Data на практиці, замовивши в «Київстар» потрібні їм продукти.
«Зараз дуже багато звернень від офлайн-ритейлу і мереж аптек. Вони замовляють теплові карти, щоб розуміти, де мешкає їхня цільова аудиторія. А також SMS-розсилки для своєї ЦА, щоб розповісти про відкриття нового магазину або про акції», – пояснює Ірина Виткова. За її словами, Big Data допомагає запускати вузькотаргетовані меседжі: «Наприклад, чоловікам від 35 років з високим рівнем доходу можна надіслати одну пропозицію, а жінкам від 25 років із середнім рівнем доходу – іншу».
Як зростає попит на професію майбутнього? «Київстар» запрошує до школи програмістів, математиків, аналітиків і студентів, «підкованих» в основах машинного навчання, і тих, що мають навички програмування на Python або R. Перед початком відбору Олександр Комаров припускав, що від бажаючих вступити до третьої Big Data School надійде максимум кілька сотень запитів. «Коли побачив близько 2000 заявок – був дуже вражений», – зазначив Комаров. Два попередніх курси сумарно зібрали близько 2600 заявок.
З 1600 кандидатів, які отримали тестове завдання під час третього відбору, з ним успішно впоралися 180 осіб. На інтерв'ю запросили 55 претендентів. А студентами стали 30 осіб. У тому числі до групи потрапили і два студенти з Казахстану.
Лекція у Big Data School
«Зараз дуже мало курсів, де дійсно можна отримати релевантні знання. А для мене важливо продовжувати розвиватися в професійному плані: вчуся в Інституті прикладного системного аналізу КПІ і працюю в Ciklum. Вирішив, що ця школа стане одним із джерел знань», – розповів Mind один зі студентів Микола Трохимович, пояснюючи, чому він подав заявку до Big Data School.
Скільки коштує навчання? Воно безкоштовне. У компанії пояснюють відмову від заробітку не альтруїзмом, а важливістю запуску сарафанного радіо: демонстрацією великої кількості можливостей і прибуткових для бізнесів продуктів на основі великих даних. «Такі проекти, як Big Data School, допомагають розвивати підприємницьке середовище, створювати критичну масу «мізків», енергії і зусиль для розвитку великих напрямків бізнесу», – вважає Олександр Комаров.
Чого навчають у школі? Студенти навчаються 10 днів за насиченою програмою.
На першому занятті в школі учасники курсу знайомилися через гру. Хлопці та дівчата розповіли, де вони працюють і навчаються, чим захоплюються, що хочуть «винести» з програми Big Data School.
Далі на студентів чекає не лише теорія, а й практика. Вони виконуватимуть реальні бізнес-завдання, використовуючи дані 26,6 млн абонентів «Київстар». Мобільний оператор підкреслює, що вся інформація знеособлена. Простіше кажучи, персональні дані клієнтів оператора не розкриваються ані для студентів, ані для замовників Big Data-продуктів.
Хто навчає студентів? «Київстар» запросив вести курс викладачів-практиків.
Яку спеціальність отримують випускники? Після закінчення школи студенти отримують сертифікати. Досвід минулих випусків показує, що успішне проходження школи дозволяє студентам працевлаштуватися у сфері Data science, Machine Learning або Big Data engineers.
Де працевлаштовуються випускники? За минулі роки Big Data School випустила 47 фахівців. Дев'ять кращих студентів «заманив» до себе «Київстар». Вони працюють у команді Big Data-аналітиків мобільного оператора. Решта працевлаштувалися не лише в Україні, а й за кордоном. Наприклад, кілька випускників поїхали працювати до Швейцарії й Ірландії (Google).
«Щиро сподіваюся, що школа стане для студентів професійним трампліном. Буду радий, якщо частина випускників третьої Big Data School залишиться працювати в «Київстар», – підкреслив Олександр Комаров.
