Ubiegłą dekadę charakteryzowało ogromne zapotrzebowanie na analityków danych. Czy to się teraz zmieni?
Wybuch pandemii COVID‑19 wywarł dramatyczny, negatywny wpływ na gospodarkę amerykańską i światową, a stopy bezrobocia poszybowały w górę. Zważywszy na zakłócenia gospodarcze, wygląda na to, że wiele krajów składających się na globalną ekonomię doświadczy recesji. Organizacje zaczynają zmagać się z kwestią tego, jak spowolnienie gospodarcze wpłynie na całość dokonywanych przez nie inwestycji.
Jedną z kwestii, nad którymi się zastanawiamy, jest to, czy zapotrzebowanie na analitykę danych pozostanie tak ogromne jak dotąd, czy też zmaleje. Nie trzeba daleko szukać, aby znaleźć dowody na to, że ten obszar cieszył się ogromnym zainteresowaniem. Na przykład w swoim raporcie z roku 2017 firma IBM przewidywała, że liczba miejsc pracy w sektorze analityki danych w samych Stanach Zjednoczonych wzrośnie o 364 000, do 2 729 000 do roku 2020. W roku 2019 LinkedIn uznał, że analityk danych to najbardziej obiecujący zawód w Stanach Zjednoczonych – na podstawie oferowanych posad, pensji i możliwości robienia kariery zawodowej – i odnotował wzrost o 56% nowych ofert pracy dla analityków w poprzednim roku. Gwałtowny wzrost ilości danych – oraz pragnienie branży, aby wykorzystać te dane dla uzyskania lepszych wyników biznesowych – był szeroko cytowany jako przyczyna rosnącego zapotrzebowania na talenty analityczne.
Czy obecna recesja spowolni ten wzrost zapotrzebowania na analitykę danych? Czy zmiana celów, jakie stawiają sobie organizacje, sprawi, że spadnie liczba miejsc pracy w tych branżach? Czy spadek ogólnego zapotrzebowania to dobra wiadomość dla firm agresywnie przyjmujących AI i firm kładących nacisk na AI, skoro wiele spośród nich już teraz zatrudnia zwolnionych analityków i inżynierów? Ale dla przeciętnej firmy niższe zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie analizy danych będzie stanowiło sygnał, że ich organizacja w mniejszym stopniu stosuje taką analizę, a to oznacza, że nadal będą polegać na intuicji i innych mniej niezawodnych wskazaniach dla podejmowania decyzji i działań.
Dla przeciętnej firmy niższe zapotrzebowanie na specjalistów w dziedzinie analizy danych będzie stanowiło sygnał, że ich organizacja w mniejszym stopniu stosuje taką analizę, a to oznacza, że nadal będą polegać na intuicji i innych mniej niezawodnych wskazaniach dla podejmowania decyzji i działań.
Prognozy: wpływ na inwestycje w analitykę w następnym roku
Aby zrozumieć, co myślą menedżerowie, jeśli chodzi o to, jak mają postępować w nadchodzącym roku w obszarze analityki danych, zwróciliśmy się do szeregu liderów firm i poprzez rozmowy indywidualne uzyskaliśmy informacje na temat łącznego zapotrzebowania na rynku serwisów rekrutacyjnych. Na podstawie uzyskanych informacji uważamy, że teraz, gdy organizacje starają się wyobrazić sobie nową rzeczywistość ekonomiczną w czasach COVID‑19, cztery czynniki przesądzą o ich decyzjach odnośnie do dalszych inwestycji w analitykę danych.
Dowiedziony zwrot z inwestycji (ROI)
ROI to jeden z pierwszych parametrów wykorzystywany przez firmy przy decyzjach o cięciach kosztów w czasach recesji. Tak będzie w przypadku analizy inwestycji w grupy zajmujące się analityką danych. Osoby, grupy czy projekty nieprzynoszące wyraźnego zwrotu z inwestycji zapewne zostaną umieszczone na liście potencjalnych cięć przy szukaniu oszczędności. To może przynieść spadek wzrostu inwestycji albo faktyczną redukcję zatrudnienia.
ROI to trudny standard dla analityki danych, częściowo dlatego, że wiele algorytmów nigdy nie zostaje wdrożonych w zastosowaniach produkcyjnych. Według niektórych szacunków, 85% projektów związanych z big data kończy się niepowodzeniem. Osiągnięcie sukcesu w analityce danych oraz właściwe udokumentowanie ROI może być trudne. W swoim raporcie firma McKinsey stwierdza, co następuje: „Co prawda inwestycje w analitykę przeżywają rozkwit, ale wiele firm nie uzyskuje spodziewanego ROI. Trudno jest im przejść od wykorzystania analityki w kilku zakończonych powodzeniem przypadkach użycia do przeskalowania jej na całość przedsiębiorstwa i wbudowania jej w kulturę organizacyjną oraz codzienne podejmowanie decyzji”. Grupy, które wykonywały głównie analitykę deskryptywną i predykcyjną, będą zagrożone, jeśli mają mały odsetek wdrożeń lub jeśli koncentrowały się jedynie na budowaniu modeli. Z drugiej strony grupy analityczne, który dowiodły swojej wartości, mogą rozkwitać. John Morris, dyrektor zarządzający ds. nauki zajmującej się decyzjami operacyjnymi w liniach lotniczych Delta, powiedział nam, że „organy zarządzające firmami z pewnością będą zwracać się do grup analitycznych z prośbą o pomoc podczas recesji, ponieważ analityka ma udokumentowaną historię wnoszenia wartości opartej na danych”.
Wsparcie przywództwa sprzed pandemii COVID‑19
Istniejące menedżerów najwyższego szczebla dla kultury opartej na danych będzie kolejnym ważnym czynnikiem przesądzającym o poziomie inwestycji kontynuowanych przez firmę podczas recesji. Jeśli wsparcie takie tworzy kulturę opartą na danych, wykorzystanie analityki będzie prawdopodobnie powszechne i będzie stanowić element kluczowej strategii firmy.
Jednakże badanie przeprowadzone w roku 2019 przez firmę Deloitte wśród członków kadry zarządzającej dużych firm ujawniło: 63% z nich nie uważa, że ich firmy działają, opierając się na danych. Podobnie jedynie 31% członków kadry zarządzającej najwyższego szczebla dużych firm amerykańskich badanych przez New Vantage Partners sklasyfikowało swoje firmy jako działające na podstawie danych. Brak silnego analitycznego przywództwa i wspierającej je kultury stanowi poważny czynnik ryzyka.
Według Charlesa Thomasa, który kierował i kieruje grupami analitycznymi w USA, Wells Fargo, a teraz w General Motors, silne przywództwo takich grup ma krytyczne znaczenie dla ich dalszych losów w czasach dekoniunktury. Powiedział nam, że „dyrektorzy generalni często tworzą scentralizowane grupy analityczne poprzez fuzję mniejszych jednostek, ponieważ wierzą, że taka centralizacja przynosi większą wartość”. Takie grupy, nawet jeśli otrzymują jakieś wsparcie z poziomu starszej kadry kierowniczej, nadal muszą udowodnić, że mogą dać firmie rosnącą korzyść, aby zdobyć zasoby i udowodnić, że są potrzebne. Podkreślił, że najlepsi liderzy tych grup analitycznych doprowadzili do perfekcji swoją zdolność koncentrowania się na wynikach biznesowych. „Osiągnęli obecną pozycję z powodu swojej zdolności do komunikowania wartości (poza posiadaniem sprawności technicznej), jaką stanowią dla całej organizacji”. Jego zdaniem, lider analityczny, który właściwie wykonuje swoją pracę, to taki, który „wypracował skuteczne podejście wraz z partnerami biznesowymi”.
Dojrzałość analityki
Jak daleko jest firma na drodze do wygenerowania wartości ze swoich danych? Wiele tak zwanych modeli dojrzałości mierzy rozwój analityki poprzez postępy poczynione przez organizacje od wykorzystywania statystyk deskryptywnych poprzez dane predykcyjne w kierunku bardziej złożonej analityki preskryptywnej. W ramach takich modeli analityka deskryptywna i predykcyjna są najbardziej zagrożone, ponieważ nie mają bezpośredniego wpływu na proces decyzyjny, chyba że są umieszczone w pakiecie lub wbudowane w system oparty na regułach, model punktacji wykorzystujący uczenie maszynowe lub optymalizację – czyli chyba że zostaną wdrożone. W czasach recesji, gdy pojawia się wzmożony nacisk na cięcie kosztów i wydajność, wzrasta zapotrzebowanie na analitykę preskryptywną.
Optymalizacja zostanie zastosowana w każdym obszarze, od produkcji przez logistykę po zarządzanie zasobami ludzkimi, i analitycznie dojrzałe organizacje będą wykazywać zwiększone zapotrzebowanie na usługi w obszarze analizy danych. Prawda jest taka, że grupy analityczne w dojrzałych pod względem analityki organizacjach, którym udało się stworzyć wdrożenia produkcyjne dla swoich algorytmów, są bezpieczniejsze w czasach recesji.
Struktura organizacyjna grup analitycznych
To, jak dane analityczne są dostarczane i wdrażane, może mieć wpływ na ich postrzeganą wartość dla organizacji. Scentralizowana struktura, najbardziej rozpowszechniona w większych organizacjach, składa się z wewnętrznej grupy konsultantów lub centrum doskonałości. Wbudowana struktura pozwala poszczególnym działom wnosić własny wkład analityczny. Struktura hybrydowa polega na tym, że niektórzy członkowie znajdują się w grupie centralnej, a inni są osadzeni w jednostkach biznesowych.
W pełni osadzona grupa może być bardziej podatna na redukcje, jeśli we wszystkich jednostkach biznesowych następują generalne cięcia. Struktury scentralizowane mogą też być dość mocno narażone szczególnie w mniej analitycznie dojrzałych organizacjach i szczególnie jeśli grupa nie dowiodła swojego ROI. Jednakże w analitycznie dojrzałej organizacji może być całkiem odwrotnie. Jak zauważył Thomas z General Motors, dojrzałe i scentralizowane grupy mają często silniejszych przywódców, którzy mają większą umiejętność w dostarczaniu i komunikowaniu wartości.
Grupa scentralizowana z silnym przywództwem, dowiedzionym ROI i wsparciem poziomu menedżerów najwyższego szczebla może w istocie doświadczyć wzrostu zapotrzebowania. Jack Levis, który kierował przez wiele lat i podczas szeregu recesji grupą analityczną w UPS, podkreślił, że dojrzałe i dobrze połączone grupy scentralizowane mogą zostać poproszone o wykorzystanie analityki do przeprowadzenia ukierunkowanej redukcji kosztów. Jak nam powiedział: „podczas recesji [z roku 2008] każdy szukał sposobów na cięcie kosztów”. „Mój zespół miał pracy po uszy. Mieliśmy szczęście, ponieważ już wcześniej zbudowaliśmy wiele narzędzi dla modelowania sieciowego i nie musieliśmy zaczynać od zera. Przez okrągłą dobę analizowaliśmy różne alternatywy”.
To, jak dane analityczne są dostarczane i wdrażane, może mieć wpływ na ich postrzeganą wartość dla organizacji.
Najbardziej prawdopodobny czynnik przesądzający o zapotrzebowaniu
Po przedyskutowaniu tego tematu z szeregiem starszych liderów doszliśmy do wniosku, że dowiedziony ROI – lub jego brak – będzie prawdopodobnie najważniejszym czynnikiem decydującym o tym, czy organizacje zwiększą czy zmniejszą skalę swoich działań w zakresie analityki danych. W przypadku tych zespołów analitycznych, które dowiodą, że przynoszą znaczny dodatni ROI, zapotrzebowanie na analitykę może wzrosnąć w czasach recesji.
Na podstawie danych z narzędzia Labor Insight firmy Burning Glass Technologies, dotyczących trzytygodniowej średniej dla okresu, który zakończył się 18 kwietnia 2020 roku, wzrost nowych ofert pracy w Stanach Zjednoczonych zwolnił, a stopa spadku była różna dla różnych branż, takich jak finanse i ubezpieczenia, sprzedaż detaliczna prowadzona poza sklepami, loty pasażerskie czy lotnicze przewozy ładunków. Jednakże, chociaż ogólna liczba ofert pracy w obszarze analityki danych zmniejszyła się, obecnie tempo spadku wydaje się mniejsze niż w przypadku większości innych zawodów. A w branży finansowej i ubezpieczeniowej liczba nowych ofert pracy dla analityków w istocie wzrosła.
Jesteśmy na samym początku recesji i musimy być ostrożni w interpretacji tego, co się dzieje. Jesteśmy przekonani, że zdolności analityczne stanowią krytyczny czynnik w odniesieniu sukcesu konkurencyjnego, więc mamy nadzieję, że firmy nie pozwolą zaniknąć tym umiejętnościom albo odejść najlepszym analitykom do pracy w kilku firmach informatycznych. Zawodowcy zajmujący się analityką danych doświadczali w ubiegłej dekadzie ogromnego zapotrzebowania na swoje usługi. To, czy nadal będą poszukiwani przez organizacje, w znacznym stopniu będzie zależeć od omówionych tutaj czynników.
