Бизнес горит, а аналитика нет? Считаем, сколько денег вы теряете, пока ищете дата-специалиста
Компания развивается, маркетинг работает, продукт набирает популярность, клиентов становится больше. Все это генерирует колоссальные объемы данных. Но вот проблема: дата-команды либо нет вовсе, либо она не справляется с текущим потоком.
В таких условиях аналитика превращается в хаос: отчеты собираются спустя рукава, важные решения принимаются вслепую, а возможности роста теряются. Вопрос: сколько денег компания теряет, пока ищет нового специалиста в штат?
Привет, я Коля Валиотти, фаундер аналитического агентства LEFT JOIN, и мы уже 5+ лет занимаемся аутсорсом дата-команд, а также аутстаффом аналитиков и инженеров данных.
Сколько стоит штатный найм?
Найм аналитика или дата-инженера — это не просто размещение вакансии и ожидание откликов. Это долгий и затратный процесс, который состоит из нескольких этапов:
1. Поиск и отбор → от 1 до 3 месяцев.
- Размещение вакансии.
- Отбор резюме, скрининг кандидатов.
- Первичный отбор рекрутерами.
2. Собеседования, тестовые задания и технические интервью → еще +1 месяц.
- Встречи с техническими и HR-специалистами.
- Проверка знаний SQL, Python, статистики.
- Оценка кейсов и тестовых заданий.
3. Оффер, выход, адаптация → минимум 2 месяца, а иногда и все 6, если процессов слишком много.
- Ожидание выхода кандидата (часто он еще должен доработать в предыдущей компании).
- Онбординг и знакомст��о с бизнес-процессами.
- Время на погружение в задачи и набор продуктивности.
Риски штатного найма:
- Кандидат может не дойти до оффера (например, примет предложение другой компании).
- Не пройдет испытательный срок.
- Уйдет через месяц (и всё сначала!).
Итог: 4-6 месяцев потерь
Без учета времени на исправление ошибок новичка! Пока компания ищет идеального аналитика, данные продолжают копиться, гипотезы остаются непроверенными, а бизнес теряет деньги.
Как аутстаффинг решает эти проблемы?
Аутстаффинг — это быстрый доступ к опытным специалистам без долгого и сложного найма. Что это дает?
1. Мгновенный доступ к базе специалистов
Мы работаем с уже отобранными аналитиками и дата-инженерами, которые готовы подключиться к работе. Не нужно тратить месяцы на поиски “в холодную”.
2. Быстрый старт
В зависимости от сложности проекта и узкопрофильности специалиста, мы подключаем его к работе в кратчайшие сроки. Это может быть несколько недель, а в ряде случаев — даже дни.
3. Гибкость
Если объем задач увеличивается, можно оперативно добавить в команду дополнительных специалистов.
4. Снижение административных затрат
Мы берем на себя:
- Оформление
- Ведение всей документации.
- Оплату отпускных и больничных.
5. Минимизация рисков
Если специалист не подошел по уровню или не вписался в команду — мы оперативно заменим его.
В теории все стройно. Как это работает на практике: кейс betPawa
Наш клиент betPawa, букмекерская контора с командой из 800+ человек, столкнулся с тем, что их аналитическая система не успевала за ростом компании. Данные накапливались, отчеты запаздывали, а о real-time аналитике можно было только мечтать.
Проблема:
- Огромные объемы данных (платежи, транзакции, ставки) обрабатывались слишком медленно.
- Отчеты за предыдущий день приходили только к утру следующего.
- Текущая аналитическая инфраструктура не справлялась с нагрузкой.
Решение:
Мы быстро нашли дата-инженеров с нужной экспертизой и интегрировали их в команду betPawa. А уже они, в свою очередь:
- Разработали новую архитектуру хранения данных на ClickHouse + MySQL.
- Внедрили Apache Kafka для сбора и обработки данных в режиме реального времени.
- Для визуализации использовали Redash, который позволил быстро собирать отчеты под запрос заказчика.
Результат:
- Аналитика в реальном времени → заказчик больше не ждет обновления данных, все работает моментально.
- Высокая масштабируемость системы → база рассчитана на огромные объемы данных и отказоустойчива.
- Надежные дата-инженеры в команде → сотрудники LEFT JOIN уже 3 года работают full-time, поддерживая и развивая аналитику betPawa.
Что важно учитывать при выборе аутстаффинга:
- Управление остается на вашей стороне → постановка задач и контроль выполнения.
- Правильное определение уровня специалиста → важно выбрать нужную квалификацию, чтобы не переплатить или не получить недостаточно опытного сотрудника.
- Не все задачи подходят для аутстаффинга → если требуется полная автономность или целая команда, лучше рассмотреть аутсорс целой аналитической команды.
Какой специалист нужен именно вам?
Мы подготовили подробный гайд, который поможет взглянуть на аналитическую инфраструктуру компании сверху вниз и определить, какие специалисты нужны именно вам.
В конце, как и полагается любому уважающему себя автору, оставлю ссылку на Telegram-канал.
- Пишу про данные, бизнес, продуктивность, Кипр и любовь к теннису в личном канале Коля Валиотти.