Исследователи хотят развиваться и делать крутые вещи (самореализация по пирамиде Маслоу). Бизнес хочет зарабатывать деньги - это написано в уставе любой коммерческой организации. Можно ли подружить эти два интереса? В случае положительного исхода - бизнес получит лояльных талантливых сотрудников и потенциальный возврат из инвестиций R&D, а сотрудники получат возможность творить. В случае негативного исхода - таланты уходят, бизнес добивается краткосрочных целей, а в долгосрочной перспективе - ухудшение позиций относительно конкурентов. Автор был в обеих ролях: и со стороны бизнеса, когда нужно было добиваться прямого влияния на продажи через R&D; и со стороны сотрудника, который хочет реализоваться.

Роман Зыков строил аналитику и рекомендательный сервис в OZON, когда они еще были стартапом, потом он использовал наработки, чтобы создать компанию RetailRocket. А недавно Роман выпустил книгу, где поделился всем, что знает про Data Science. В интервью говорим про то как правильно принимать решения на основе данных, как правильно строить аналитику и отчетность, про этику сбора данных и про то что гуманитарии могут идти в Data Science!

Я много лет работал аналитиком данных и получал задачи в духе «найди что-нибудь интересненькое» или «дай нам такую-то выгрузку данных». Можно ли это изменить? Если да, то как?
Свою книгу "Роман с Data Science" я писал прежде всего для менеджеров, которые работают с нами (аналитиками) - ставят нам задачи, управляют нами. Я хотел, чтобы они разобрались хотя бы немного в нашей «кухне», чтобы использовать нас эффективным образом. Это даст выгоду обеим сторонам - DS будут заниматься более интересными задачами, а бизнес будет получать решения, которые дают дополнительную прибыль.

Опыт монетизации данных через стартап.

Все говорят о данных, об их монетизации, но мало кто доходит до финишной прямой. До создания компании Retail Rocket я очень много работал в сфере e-commerce. Одним из side проектов, который мне был интересен всю мою карьеру – создание и масштабирование сервиса, который бы улучшил жизнь интернет магазинов по всему миру. За это время я встречался с разными людьми. Это были и ведущие аналитики Amazon, директор Netflix и даже Chief Data Scientist Белого дома администрации Барака Обамы. Все эти люди зарядили меня способностью создать такой масштабный международный сервис.
В своей речи я расскажу об уроках, которые я извлек. А именно, важность технологий для масштабирования, кого и как нанимать, что важнее поведенческие или соц дем данные, сколько это может стоить, как выбрать метрику для продуктового фокуса и т.д.

«Большое заблуждение, что покупка инструмента — это волшебная палочка»
Роман Зыков из «Викимарт» рассуждает о системах аналитики нового поколения в технологическом прогнозе PriceWaterCoopers 2012

Большие возможности больших данных. Панельная дискуссия.

• Средства анализа больших данных.
• Сервисы и приложения для эффективного использования Big Data в бизнесе.
• Построение клиенто-ориентированной бизнес-стратегии с помощью Big Data.
• Роль госорганов в обеспечении доступа к открытым данным и инструментариям их обработки.

Модератор:
Кейтлин Кеннеди, Директор по стратегическому развитию, MIT Technology Review; Президент, MIT Enterprise Forum
Спикеры:

• Аркадий Волож, Сооснователь, генеральный директор, Яндекс
• Роман Зыков, Директор по аналитике, Retail Rocket
• Шон Оуен, Директор департамента исследования больших данных, Cloudera