00:00:04 Роль специалиста по данным в цепочках поставок.
00:01:33 Сравнение трендов добычи данных и науки о данных.
00:03:16 Продвижение инструментов науки о данных в университетах.
00:04:14 Навыки программирования против создания бизнес-ценности.
00:06:37 Переход компании Lokad к ‘специалистам по цепям поставок’.
00:08:01 Обязанности специалиста по цепям поставок.
00:09:50 Общие обязанности IT и специалиста по цепям поставок.
00:11:58 Роль специалистов по цепям поставок в извлечении данных.
00:14:19 Подводные камни полагания на статистические комплекты инструментов.
00:16:29 Растущая роль данных в жизни.
Резюме
Kieran Chandler и Joannes Vermorel обсуждают критическую роль специалистов по данным в управлении цепями поставок. Их разговор подчеркивает необходимость для этих специалистов извлекать ценность из бизнес-данных, предупреждая при этом об излишнем акценте на программировании и статистических навыках. Vermorel указывает на важность практических знаний и деловой хватки, предостерегая от излишней уверенности в технических способностях. Он представляет роль «специалистов по цепям поставок», задачей которых является извлечение и интерпретация данных для решения бизнес-проблем, в отличие от ИТ-ролей, сосредоточенных на поддержке систем. Их диалог подчеркивает сложности университетского обучения, показывая нехватку реальных данных по цепям поставок и чрезмерное упование на языки программирования и статистические фреймворки.
Расширенное резюме
Разговор между Kieran Chandler и Joannes Vermorel фокусируется на расширении роли и значимости специалистов по данным в коммерческой сфере, в частности, в индустрии цепей поставок. Chandler подчеркивает растущий спрос на специалистов по данным, описывая это как явление, «распространяющееся по индустрии словно лесной пожар». Он отмечает, что спрос, который пять лет назад не был таким явным, теперь развивается столь стремительно, что университеты не успевают выпускать достаточное количество специалистов для заполнения вакансий.
Vermorel излагает свою точку зрения на эти изменения, отмечая, что бизнес начинает осознавать внутреннюю ценность своих данных и, соответственно, потребность в людях, обладающих навыками извлечения этой ценности. Тем не менее, он также указывает на цикличность этой тенденции, сравнивая её с ажиотажем вокруг «data mining» 90-х годов. Он предполагает, что нынешнее увлечение специалистами по данным напоминает прошлый интерес к «добытчикам данных», что приводит его к прозвищу специалистов по данным как «добытчиков данных версии 2».
Vermorel обсуждает подъем и падение компаний, занимающихся добычей данных, в 90-е годы, предлагая предостерегающую историю. Он вспоминает появление сотен компаний в эпоху добычи данных, предоставлявших инструменты для этой цели, однако большинство из них в конечном счете исчезло, что вызывает сомнения в текущем росте числа поставщиков инструментов науки о данных. Vermorel видит связь между этими двумя периодами, намекая на возможное повторение циклического паттерна подъема и спада в современной тенденции науки о данных.
Интересно, Vermorel подчеркивает, что его компания Lokad избегает употребления термина «data scientist», предпочитая вместо этого «специалист по цепям поставок». Это предпочтение отражает его убежденность в том, что важно понимать бизнес-контекст и ценность, выходящую за рамки чисто математических и программных навыков. Он предупреждает, что владение техническими аспектами, хотя и является важным, не автоматически превращается в создание бизнес-ценности в цепях поставок.
Кроме того, Vermorel говорит о стратегии продвижения современных поставщиков инструментов науки о данных. Он подчеркивает их агрессивный маркетинг в университетах, особенно через открытые наборы инструментов, которые соответствуют общему мировоззрению академической среды. Однако он также дает предостережение: успех в продвижении продукта в университетах не гарантирует, что инструмент принесет полезные результаты в реальных бизнес-условиях.
Vermorel подчеркивает необходимость того, чтобы специалисты по данным не просто анализировали данные, но и внедряли реальные изменения в бизнес благодаря своим открытиям. Проблема заключается в том, что часто специалисты по данным могут анализировать и представлять результаты, но сталкиваются с трудностями при реализации этих изменений, поскольку они могут нарушать установившийся порядок. Речь идет не только о разногласиях по операционным решениям, но и о более широком вопросе, имеет ли специалист по данным реальную возможность действовать и приносить ценность бизнесу.
Более того, обсуждение касается роли «специалиста по цепям поставок», термина, используемого в Lokad. По мнению Vermorel, задача специалиста по цепям поставок заключается в генерации конкретных, применимых решений, например, о том, какое количество нужно заказать. Эти решения должны быть действенными, практичными и прибыльными. В отличие от специалиста по данным, специалист по цепям поставок берет на себя ответственность за бизнес-ценность своих предложений. Это требует понимания корпоративных систем и взаимосвязи данных с программным обеспечением и людьми, работающими с ним. Такой подход обеспечивает комплексное понимание решаемой задачи.
Задача специалиста по цепям поставок включает в себя понимание извлеченных данных, построение модели оптимизации и балансировку между сложностью и точностью. Vermorel признает сложность реального мира, особенно в цепях поставок, что делает идеальное математическое моделирование непрактичным. Вместо этого специалисты по цепям поставок вынуждены прибегать к приближениям и эвристикам для эффективного решения задач. Им необходимо видеть общую картину и оставаться приверженными ей.
Chandler затем представляет роль ИТ-отделов, задавая вопрос, должны ли они брать на себя ответственность за программное обеспечение и людей, учитывая, что именно они обычно внедряют и поддерживают эти системы.
Этот вопрос намекает на напряженность между операционными, техническими и стратегическими ролями в организации.
Разговор в первую очередь исследует различия в обязанностях между ИТ и специалистами по цепям поставок, а также проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по данным в современных условиях.
Vermorel утверждает, что ИТ и специалисты по цепям поставок выполняют различные функции в организации. Он приравнивает роль ИТ к функции обслуживания, обеспечивая постоянную и бесперебойную работу систем и процессов. Обязанность ИТ — поддерживать функционирование систем каждую секунду, управляя техническими аспектами, связанными с обеспечением их работы и безопасности.
Напротив, роль специалиста по цепям поставок, по мнению Vermorel, не сводится к техническому обслуживанию. Их задача заключается в извлечении данных и их интерпретации. Они должны обеспечить, что используемые данные дают правильное понимание бизнес-ситуаций и что полученные решения окажутся прибыльными. Им не нужно заниматься техническими деталями, так как их главная цель — решать бизнес-проблемы посредством точной интерпретации данных.
Chandler переводит разговор на очевидный дефицит-товара навыков извлечения и подготовки данных среди специалистов по данным, несмотря на то, что эти навыки являются жизненно важными для их профессии. Vermorel соглашается, отмечая, что университетские курсы и буткемпы в основном сосредоточены на языках программирования, таких как Python и R, зачастую упуская более практические аспекты работы.
Vermorel поясняет, что университеты лучше подготовлены для преподавания определенных аспектов из-за вопросов доступности и конфиденциальности. Данные по цепям поставок от крупных компаний не так легко доступны для обучения из-за проблем с приватностью, в то время как открытое программное обеспечение и статистические фреймворки доступны в большей степени. В результате студенты часто выпускаются с глубокими знаниями в области программирования и статистических инструментов, но без практических навыков работы с реальными данными цепей поставок.
Vermorel предупреждает, что чрезмерное акцентирование на программировании и статистике может привести к самоуверенности среди новых специалистов по данным. Они могут ошибочно полагать, что этих навыков достаточно для решения проблем цепей поставок. Однако управление цепями поставок — это не только программирование или статистический анализ; это понимание данных и их бизнес-смысл. Vermorel предостерегает от игнорирования мудрости практиков с низким уровнем технологичности, которые, как правило, полагаются на здравый смысл и простые инструменты, такие как таблицы Excel, для принятия бизнес-решений.
Полный текст
Kieran Chandler: Сегодня мы будем говорить о новой профессиональной роли, которая стремительно распространяется по индустрии как лесной пожар. Роль специалиста по данным становится все более актуальной в то время, когда бизнес придает большее значение данным и извлекает из них значимые выводы. Пять лет назад ни один директор по цепям поставок не нуждался в специалистах по данным. Однако сегодня всё изменилось, и число вакансий для специалистов по данным, кажется, растет быстрее, чем университеты могут их подготовить. Итак, Joannes, что изменилось? Почему внезапно появилась такая потребность в большем количестве специалистов по данным?
Joannes Vermorel: Очевидно, что бизнес осознает ценность своих данных. Как только это понято, требуется много людей, чтобы извлекать ценность из данных, и именно этим занимаются специалисты по данным. Однако интересный момент в том, что это далеко не новинка. Для тех, кто был в 90-е, или, возможно, в конце 90-х, эта роль носила другое название — добытчики данных. Люди извлекали информацию из данных. Так что, по сути, специалист по данным выглядит как версия 2 добытчика данных или что-то в этом роде.
Kieran Chandler: Если этих добытчиков данных до сих пор нет, предполагаю, результаты оказались не слишком удачными. Возможно, ты мог бы рассказать нам чуть подробнее об этом, и можем ли мы извлечь уроки из того, почему все пошло не так?
Joannes Vermorel: Это очень интересно, потому что, как видите, в кругах цепей поставок специалисты по данным стали очень модными. Мне кажется, существует макро-тенденция, при которой вещи циклически появляются и исчезают. Двадцать лет назад все было про добычу данных, а сегодня — про науку о данных. Это тот же самый процесс, только под другим названием. Двадцать лет назад мы наблюдали появление сотен компаний, предоставлявших инструменты для добычи данных, и большинство из них исчезло. Сегодня мы видим появление сотен компаний, предлагающих инструменты науки о данных, а также консультантов по науке о данных. Так что да, в основе есть доля правды, но также имеется и циклический модный эффект.
Kieran Chandler: Не каждый день можно услышать слова «наука о данных» и «мода» в одном предложении. Мы как бы хотим сказать, что добытчики данных раньше носили другое название. Итак, не должны ли мы начать продавать технологии Lokad университетам, чтобы следующее поколение специалистов по данным, как бы их ни называли, было полностью обучено работе с этим инструментом и прекрасно понимало, как им пользоваться?
Joannes Vermorel: Безусловно, это один из подходов. Кстати, все компании, продвигающие инструменты науки о данных, агрессивно ориентируются на университетский сегмент. Один из простых способов сделать это — продвигать инструменты с открытым исходным кодом, потому что они соответствуют общему мышлению университетов. Однако, это прежде всего маркетинговый ход. Это хорошо в определенном смысле, но это не обязательно означает эффективность. Это не значит, что если вы успешно зарекламируете себя в университетах, вы обязательно добьетесь результатов в бизнесе. То, что вы станете великим математиком или программистом, не означает, что это сразу превратится в создание бизнес-ценности в ваших цепях поставок. Я считаю, что это опасно, и именно поэтому в Lokad мы предпочитаем термин «специалист по цепям поставок».
Kieran Chandler: Подход «бизнес прежде всего» понятен многим практикам цепей поставок, поскольку они ежедневно работают с бизнесом. Возможно, единственное исключение — это очень крупные компании, где специалисты по данным могут утонуть в огромном объеме данных или сложности своих задач. Но существует ли какая-то подводная уловка, помимо фокуса на
конкретной бизнес-проблеме?
Совы и сокращение сроков поставки и тому подобное. Значит, есть ли какой-нибудь подвох, кроме фокуса на правильной бизнес-проблеме?
Joannes Vermorel: Да, на самом деле здесь есть большой подвох. Роль специалиста по данным заключается не только в анализе бизнеса; она заключается в том, чтобы вносить изменения и уметь принимать и реализовывать решения, способные действительно повлиять на бизнес в организации. Это может быть непросто, потому что специалисты по данным могут легко получить доступ к данным и провести анализ. Но когда дело доходит до действий, они часто сталкиваются с вызовом статус-кво. Речь идет не только о разногласиях по количествам заказов, но о глубоких разногласиях. Наибольший риск неудачи возникает, когда специалист по данным не находится в положении, позволяющем ему действительно действовать и приносить ценность бизнесу. Это, наверное, основная проблема, которую я вижу.
Kieran Chandler: Вы упомянули, что существует своего рода противодействие статус-кво. Я вполне понимаю скептицизм некоторых практиков цепей поставок, которые работали методами, проверенными десятилетиями. Так что, если кто-то ставит под сомнение то, что работало и продолжает работать, я понимаю, почему они относятся к этому с большим скептицизмом. Вы упомянули, что в Lokad мы называем специалистов по цепям поставок, а не специалистов по данным. Не могли бы вы рассказать нам немного больше о них и объяснить, почему они называются иначе?
Joannes Vermorel: Я думаю, что различное название отражает наш подход к решению проблем. Мы ориентированы на цепочку поставок. Специалист по цепям поставок — это тот, кто должен генерировать реальные, применимые решения, например, сколько нужно заказать прямо сейчас. Эти решения должны быть действенными, практичными и прибыльными. Речь идет о человеке, который берет на себя ответственность за бизнес-ценность своих предложений. Это подразумевает множество аспектов.
Чтобы увидеть общую картину, давайте пойдем вспять. Решение – это конечная цель, но если двигаться в обратном направлении, всё начинается с данных. Данные поступают из корпоративных систем, но они имеют смысл только сквозь призму людей, которые управляют программным обеспечением. То есть речь идет не только о программном обеспечении, но и о людях. Эксперт по цепочке поставок должен очень хорошо это понимать. Он должен разобраться в решаемой проблеме, осмыслить извлеченные данные и затем построить какую-либо модель оптимизации.
Существует компромисс между сложностью и точностью. Реальный мир невероятно сложен, и цепочки поставок не являются исключением. Невозможно добиться идеального математического моделирования, поэтому приходится прибегать к приближению и использовать эвристики, которые по сути являются проверенными рецептами. Эксперт по цепочке поставок должен объединить все эти элементы, чтобы обеспечить реальные сбережения, не только в процентах, но и в конкретных суммах. Он должен воспринимать всю картину в целом. Вот в чем суть работы эксперта по цепочке поставок.
Kieran Chandler: Хорошо, но вы упомянули, что эксперт по цепочке поставок должен отвечать и за программное обеспечение, и за людей. А как насчет IT-отделов? Разве они не должны нести ответственность за это? В конце концов, именно они внедрили программное обеспечение и зачастую те, кто его и создавал.
Кажется, на плечи одного эксперта по цепочке поставок возлагается слишком большая ответственность. Вы что, ожидаете чуда?
Joannes Vermorel: Да, ответственность действительно огромна. Однако здесь есть существенное отличие. Я считаю, что основная задача IT – обеспечить работоспособность системы. IT должно заниматься постоянной эксплуатацией и следить за тем, чтобы все функционировало каждую секунду. Ответственность же эксперта по цепочке поставок иная. Этот человек не обязан поддерживать постоянную работоспособность системы.
Kieran Chandler: Итак, в чем же конкретно заключается ответственность эксперта по цепочке поставок?
Joannes Vermorel: Ответственность эксперта по цепочке поставок заключается в извлечении данных и их осмыслении. Это совсем иная задача. Этот человек не занимается всеми техническими деталями, связанными с обеспечением бесперебойной работы и безопасности – это задача IT, которая, безусловно, является очень сложной. Задача же ученого заключается в том, чтобы гарантировать правильное понимание ситуации. Бизнес-решение, которое вытекает из этого понимания, должно приносить прибыль за счет точного выявления проблемы, которую действительно необходимо решить.
Kieran Chandler: Кажется, что извлечение и подготовка данных являются критически важными задачами. Однако разве data scientists не обучены недостаточно хорошо в этих аспектах? Большинство курсов и буткемпов по data science посвящены программированию на таких языках, как Python и R.
Joannes Vermorel: Это отличный вопрос. Университеты преуспевают в одних областях и слабы в других. Давайте посмотрим правде в глаза: чтобы осмыслить данные, в первую очередь нужны сами данные. Большинство крупных компаний с обширными цепочками поставок не делятся своими данными с университетами. Поэтому университеты используют в качестве учебного материала то, к чему имеют доступ. Доступ к программному обеспечению с открытым исходным кодом получить гораздо проще, чем доступ к конфиденциальным данным цепочки поставок.
Kieran Chandler: Много обсуждается тема персональных данных, похожая на GDPR в Европе. Для соблюдения этих норм требуются значительные усилия со стороны всех участников. Это второстепенно, но усложняет ситуацию. Например, университеты хотят обучать людей самым сложным задачам, в которых они смогут принести наибольшую пользу, но это сложно. Поэтому университетам гораздо проще опираться на языки программирования и статистические фреймворки, поскольку они более доступны и математичны. Кроме того, студентов легче проверять по этим предметам, потому что, в качестве профессора, вам нужно и преподавать, и оценивать своих студентов. Это требует преподавания того, что можно объективно оценить. Это странное ограничение, но оно, безусловно, влияет на то, чему можно научить в университете.
Joannes Vermorel: Теперь основная проблема, которую я вижу в акценте на статистические инструменты, заключается в том, что он может привести к чрезмерной самоуверенности. Умение программировать, свободное владение статистикой, безусловно, полезны, это не минус. Но это таит в себе одну тонкость. Это может привести к тому, что люди станут чрезмерно уверенными в том, что знание программирования, статистики и математики – вот ключ к решению проблем в цепочках поставок.
И здесь проявляется определенная мудрость у многих специалистов по цепочкам поставок, которые зачастую работают по схеме “низких технологий”. Они стараются опираться на здравый смысл, используя свои Excel-таблицы. И в этом есть своя мудрость, потому что они руководствуются тем, что имеет практический смысл для бизнеса. Если единственная причина, по которой вы полагаетесь на здравый смысл, заключается в отсутствии знаний о статистике и программировании, это неидеально. Но, с другой стороны, если все, что вы знаете, это статистика и программирование, это не делает вас экспертом в области цепочек поставок.
То, что вы владеете этими областями, не означает автоматически, что ваши решения принесут дополнительные евро или доллары. Поэтому я считаю, что это самая большая опасность. Сейчас мы создаем армию людей, которые часто страдают от чрезмерной самоуверенности. Программирование — это средство, а не цель.
Kieran Chandler: Это проницательная точка зрения. Спасибо за разъяснение темы data scientists и, действительно, экспертов по цепочкам поставок. Эта тема становится все более актуальной, учитывая колоссальное количество данных, которые собираются в нашей повседневной жизни. Спасибо, что нашли время сегодня.
Joannes Vermorel: Спасибо, Kieran.
Kieran Chandler: И спасибо нашим слушателям за то, что присоединились к сегодняшнему выпуску. Мы скоро вернемся с новым эпизодом. До тех пор продолжайте задавать вопросы и присылать свои мысли. Большое спасибо за просмотр, и до скорых встреч. Пока.
