«Дім, заснований на даних»: як DataForest допомагає клієнтам заощаджувати сотні мільйонів доларів на зборі даних

Поки для когось artificial intelligence, machine learning і data science — інтригуючі словосполучення для інтелектуальної бесіди, в DataForest це щоденна робота.

Ми поспілкувалися з творцями компанії і її співробітниками, щоб дізнатися, як DataForest економить бізнесам сотні мільйонів доларів, навіщо розвиває не технічні компетенції команди й чому не любить овертайми.

Що відомо про DataForest

2018 року Олександр Шеремета, Владислав Зінченко й Олексій Мултих об’єднали свої проєкти, щоб запустити компанію DataForest. Її ключова місія — робити складне простим, використовуючи нові технології в обробці даних. Всі три засновники компанії отримали експертизу роботи з даними в банківській галузі. Вони займалися ризик менеджментом, кредитуванням, автоматизацією проєктів і впровадженням IT-рішень.

Компанія займається двома основними напрямами — Data Science і Web- Development. Вони розпадаються на ще чотири бізнес-лінії: Data science — Data engineering і Machine learning, а Web-Development — на розроблення платформ і DevOps.

Зараз у компанії працює 40 співробітників. За останні три роки, компанія попрацювала більш ніж із 50 клієнтами з різних країн. П’ять із них входять у Fortune Global 500. 2019 року DataForest увійшла в топ кращих постачальників послуг за версією Clutch.co. Наступного року засновники хочуть збільшити команду, поліпшити процеси й посилити експертизу.

Олександр Шеремета називає DataForest «домом, заснованим на даних». Компанія використовує data-driven підхід в роботі з клієнтами та для побудови внутрішніх процесів. Олександр каже, що неможливо управляти тим, що не можна виміряти, тому компанія живе принципами юніт-економіки й прагне оцифрувати всі процеси.

Етапи роботи над проєктом

Data Science

Зазвичай робота DataForest з клієнтом починається зі збору зовнішніх даних. Завдяки власним скреперам компанія може збирати 60 млн вебсторінок в день, а також обробляти терабайти інформації.

Далі компанія очищає дані, трансформує і будує на їхній основі моделі. Це саме те, що називається machine learning (машинним навчанням) — розроблення алгоритмів для виявлення закономірностей у наборах даних. З їхньою допомогою можна будувати системи класифікації, прогнозування або рекомендаційні моделі. І що особливо важливо для маркетингових кампаній і продажів — за допомогою алгоритмів можна провести кластеризацію і виявити профіль клієнтів. Так компанія отримує інсайти про поведінку клієнта — хто він, що купує, чи бере участь в програмах лояльності. Портрет клієнта можна використовувати для подальшого маркетингового таргетування.

Web development

Наступний етап роботи — упаковка даних.

DataForest під час роботи з даними враховує потреби клієнта і розробляє:

• API й мікросервіси для інтеграції з системами замовника;
• дешборди для візуалізації даних і пошуку инсайтів;
• внутрішні ERP-платформи (планування ресурсів підприємства) для компаній;
• зовнішні SaaS- (Software as a Service) і DaaS-платформи (Data as a Service), якщо клієнт продає дані або надає послуги для своїх клієнтів (роздрібних або B2B).

Від збору даних до хмарних сервісів

Також DataForest розвиває DevOps-напрям. Компанія може економічно ефективно розмістити застосунки в хмарі. Це дозволяє DataForest виконувати повний цикл роботи з інформацією — від збору даних до створення платформ і візуалізацій із подальшим розміщенням на хмарних сервісах.

Як DataForest економить клієнтам сотні мільйонів доларів

Зрозуміти, як працює DataForest, можна на прикладі кількох кейсів. Один із клієнтів володіє мережею аптек, яка складається з більш ніж 1700 точок. Такий бізнес передбачає гігантський асортимент і, як наслідок, величезні масиви даних про товари, постачальників і продажах. DataForest пропонує такому клієнту рішення, які економлять йому сотні мільйонів доларів. Серед них:

• Формування оптимальної ціни. DataForest збирає дані про вартість ліків у аптеках-конкурентах, обробляє їх за допомогою штучного інтелекту і рекомендує найбільш вигідну ціну на препарат в конкретному регіоні.
• Візуалізація трендів. DataForest допомагає візуалізувати весь масив інформації за допомогою графіків і діаграм. Менеджмент може просто відкрити сайт і побачити тренди в різних продуктових групах.
• Прогнозування попиту. Якщо провізори замовлять по сотні зайвих препаратів в кожній з 1700 аптек, це обернеться великими фінансовими втратами. Прогнозування продажів дозволяє не купувати зайвий товар. Також воно допомагає зробити релокацію медикаментів з урахуванням їхнього споживання в різних куточках країни. Модель може враховувати терміни придатності ліків, умови їхнього зберігання і рекомендувати складу, як правильно ними розпоряджатися.

Наступний кейс, також показує складність завдань з якими працюють співробітники в Dataforest, і як на базі даних створює продуктові рішення для американської e-commerce компанії:

• Збір даних. Використовуючи технології Data Science і розподілені хмарні системи, DataForest здійснює збір і збагачення даних про мільйони споживчих продуктів.
• Очищення і Трансформація. Оптимізуючи ручну працю і застосовуючи AI, DataForest щодня обробляє понад 100 терабайтів даних, знаходить трендові продукти й формує цікаві пропозиції для покупців з усього світу.
• Розроблення маркетплейсу. Щоб спростити доступ до інформації, в DataForest розробили highload вебплатформу з вбудованим інтернет-магазином для просування та продажу продуктів для споживачів з усього світу.

Що кажуть співробітники про роботу в DataForest

Під час підбору людей DataForest орієнтується на фахівців, яким цікавий пошук нових нестандартних рішень. Тут вони можуть вирішувати складні завдання і постійно розвиватися.

«У компанії багато класних проєктів, які відмінно прокачують менеджерські та технічні скіли. Є можливість попрацювати з різними завданнями й клієнтами. У нас не завжди просто, але завжди цікаво», — розповідає проджект-менеджер Data Forest Юлія Блаженко.

У межах чотирьох основних бізнес-ліній в компанії працюють data-engineers, фахівці з data science, back-end і front-end розробники, а також DevOps-engineers. Якщо говорити про технологічний стек, то мова програмування для data-engineers і data science фахівців — це в 99% випадків Python. Front-end розробники використовують React, а back-end — Django.

«У DataForest є можливість стати частиною великих різнопланових міжнародних проєктів із реальною цінністю для клієнта. Мені подобаються наші проєкти — вони про positive impact крутих бізнесів», — каже про свою роботу в компанії front-end розробник Денис Мінін.

Для членів команди формують спеціальні матриці компетенцій, які описують знання людини на кожному етапі зростання. Також DataForest працює над формуванням performance review і планом розвитку для кожного співробітника. Компанія ретельно стежить і прагне, щоб умови роботи співробітників відповідали ринку і міжнародним стандартам.

Джуни й плавання

DataForest знаходиться в стані активного росту. І зараз вони хочуть посилити штат фахівцями Middle і Senior рівня. Водночас тут є місце і для Junior фахівців. У компанії вважають, що фундаментальні знання, критичне мислення і комунікація — це навіть важливіше, ніж уміння працювати з тією чи іншою технологією. Головне для співробітника компанії — бути гнучким у пошуку рішень.

У зв’язку з таким підходом, навчання молодого фахівця схоже на експрес-урок із плавання. Перед ним відразу ставлять нетривіальні, але здійсненні завдання. Однак наодинці з труднощами його не кидають — компанія підтримує фахівця і дає всю необхідну інформацію.

Зв'язок із HR

Корпоративна культура

DataForest — ще молода компанія, але водночас вона активно розвиває свою корпоративну культуру. У неї три важливі елементи — взаємодія, гнучкість і результат.

DataForest пропонує плаваючий початок дня, можливість працювати віддалено або в офісі, а також багато додаткових бонусів. У компанії працюють розробники з різних міст України. Для зручності в компанії реалізована система обміну досвідом і знаннями. Впроваджена база знань на основі wiki, slack канали за напрямами й навчальний відеоконтент на Youtube.

Компанія вибудовує горизонтальну структуру управління, і кожен співробітник на будь-якій позиції може запланувати час з топменеджерами для розмови або пропозицій. У Data Forest прагнуть балансу в роботі й відпочинку, тому овертаймів майже немає.

Чому співробітники DataForest пишуть картини

DataForest приділяє особливу увагу розвитку співробітників. Крім того, не тільки поліпшенню профільних компетенцій, але і не пов’язаних із технологіями умінь. Для цього компанія ініціює освітні програми, курси та семінари. Наприклад, у липні тут проводили курс із бізнес-аналізу. Надалі також планують провести курси з критичного мислення, управління часом, а також майндмеппінг (метод упорядкування концепцій за допомогою малюнків-діаграм).

У DataForest прагнуть дізнатися, що цікаво членам команди, і використовувати це всередині компанії. Наприклад, якщо співробітник хоче заглибитися в ту чи іншу технологію, йому частково оплачують курси або виділяють на це робочий час. Унаслідок колега має зробити презентацію і розповісти команді про те, що вивчив. Якщо ж співробітнику подобається малювати картини, компанія допоможе освоїти йому нову техніку живопису. Натомість йому потрібно буде намалювати картину для офісу.

Співзасновник DataForest Олександр Шеремета каже, що тільки через систематизацію та навчання співробітників компанія може вийти на новий рівень розвитку, тому компанія робить все, щоб кожен співробітник знаходився в постійному процесі поліпшення як своїх знань і умінь, так і ефективності компанії в цілому.

Список вакансій