Data-аутсорсинг: Как сократить срок проекта на 30-50 % и что нужно учесть

Петр
Левин

Естественным шагом для компании, использующей аналитику данных, становится миграция на отечественные, импортонезависимые решения.

Миграция на отечественный технологический стек как продолжающийся тренд

ERP-системы, решения по хранению и обработке данных, построение прогностических моделей, управление на основе данных (Data-driven management) — всё это неотъемлемая часть современного бизнеса, будь то финансовая организация, ритейл, e-commerce, логистика, промышленное предприятие или что-то еще. Любое создание продуктов и услуг в масштабах среднего и крупного бизнеса требует наличия data-хранилища и инструментов аналитики. От точности и глубины анализа данных зависит эффективность оценки плановых показателей и прогнозирования, качество принятия управленческих решений.

После ухода с российского рынка зарубежных ИТ-компаний, многим локальным заказчикам пришлось в той или иной степени перестраивать решения по аналитике данных. Речь идет и о наиболее популярных облачных платформах (Microsoft Azure, Amazon Web Services), и о платформах для создания аналитических хранилищ (Microsoft SQL Server, Oracle, SAP, Cloudera, Teradata и др.). Системы, построенные на санкционном западном ПО, функционально устаревают, у них заканчиваются лицензии, для них зачастую невозможно установить обновления. Облачные ресурсы, расположенные за пределами страны, могут оказаться заблокированными для пользователей в любой момент. Всё это приводит как к рискам работоспособности существующих программных продуктов, так и к угрозам их безопасности. Хранилище данных аккумулирует критически важные и чувствительные для организации данные, а мы за прошедший год были свидетелями огромного количества масштабных утечек.

Естественным шагом для компании, использующей аналитику данных, становится миграция на отечественные, импортонезависимые решения – проприетарные платформы или продукты Open source, существующие в российских же облаках или в периметре организации. При этом мало перенести данные на новую платформу, просто отказавшись от одного решения и внедрив другое. Перед этим необходимо учесть всю сложную «обвязку» этих решений, интеграцию хранилища с внешними системами, кастомизацию, каналы обмена данными, способы их обработки, отчетность и многое другое.

Таким образом, проект миграции компании с привычного на импортонезависимый технологический стек, с одной стороны, – типовой, не связанный с какой-то уникальной разработкой. С другой стороны, такие проекты отличаются технической сложностью, дороговизной, большими сроками реализации (в более-менее крупной компании — от года) и всеми сопутствующими рисками. Компании приходится либо задействовать в проекте ресурсы основного ИТ-подразделения, либо — что более эффективно — привлекать аутсорсинговую команду.

Собственная команда VS аутсорсинг

Реагируя на указанные выше предпосылки, со второй половины 2022 года IT_One выделила давно существующую в компании data-практику в отдельное направление бизнеса. Был организован департамент, который занимается реализацией новых проектов в этой области. Проще говоря, основываясь на своем опыте и экспертизе, мы предлагаем клиентам консалтинговые услуги, помощь в миграции, в проектировании решений, активно участвуем в тендерах. Сегодня импортозамещение в области больших данных — это быстроразвивающийся сегмент рынка, игроков пока не так много, а спрос на их услуги большой.

Как уже было упомянуто, проект миграции создает большую дополнительную нагрузку на внутреннюю ИТ-команду, ответственную за поддержку хранилища данных. Если вначале, когда реализуются основные технические решения для миграции, он является более-менее понятным и интересным, то впоследствии становится рутиной, а зачастую — тяжелым бременем для команды, источником стресса и демотивации. Фактически вместо того, чтобы заниматься текущими бизнес-задачами и внедрением инноваций, ИТ-специалисты тратят большую часть сил и времени на обеспечение миграции. Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

Главным преимуществом аутсорсинговой команды в проектах такого класса является сокращение сроков миграции в среднем на 30-50% — в зависимости от масштаба проекта и объема задач, которые передаются на аутсорс. Как правило, заказчик оставляет себе какие-то наиболее сложные задачи, требующие особой координации, аналитики и контроля, а типовые задачи отдает внешней команде. Кроме того, привлекая ИТ-аутсорсинг в проект миграции, заказчик может восполнить недостаток экспертизы в работе с определенным технологическим стеком.

Таким образом, внешняя команда позволяет не перегружать основную ИТ-команду и не затягивать сроки миграции.

Как это выглядит на практике: подхват текущего проекта и внедрение «с нуля»

Одним из первых кейсов миграции, который аутсорсинговая команда IT_One проводит силами нового data-департамента, стал проект для компании из сферы E-commerce по миграции хранилища данных из облачной инфраструктуры Azure Data Factory в локальный ЦОД заказчика. В рамках этого процесса наши специалисты помогают внутреннему ИТ-подразделению компании переносить источники данных, витрины из зарубежного облака в On-Premise хранилище. Стоит отметить, что в этом проекте заказчик долго реализовывал задачи на новом технологическом стеке самостоятельно, но столкнулся с недостатком глубокой экспертизы. IT_One привнесла в этот проект знания по оптимизации работы и конфигурированию этого стека.

Это классический паттерн привлечения компании-аутсорсера в проект, когда миграцию нужно завершить в определенные сроки, при этом не отвлекая основную команду поддержки хранилища, которая продолжает выполнять текущие бизнес-задачи. Это объективно выгоднее, чем нанимать новую внутреннюю команду, поскольку через несколько месяцев ее нужно будет либо распускать, либо искать применение инженерам внутри текущих проектов. В данном случае компания экономит ресурсы и время на найм и онбординг.

Другой кейс IT_One отличается от первого тем, что заказчик хочет мигрировать аналитическое хранилище с западного решения Vertica на стек Arenadata «с нуля» — для этого ему нужен технологический партнер.

При том и другом сценарии мы готовы качественно и с минимальным вовлечением ресурсов заказчика решать задачи в срок, гибко предоставляя ему тот объем услуг, который реально необходим в конкретном проекте. Это может быть как участие на старте проектирования, так и подключение к действующему проекту.

«Штучные» кадры решают всё

Мы видим большие перспективы в развитии data-направления. Только начав инвестировать в него, мы сразу же получили отдачу — большой интерес заказчиков и старт первых проектов.

Безусловно, большую роль в этом процессе играет расширение экспертизы и кадрового потенциала компании. Data-инженерия — это достаточно сложное направление, имеющее существенно меньший объем рынка и меньшее комьюнити, чем, например, Java-разработка. Поэтому архитектор, технологический лидер, ведущий аналитик, вокруг которых можно формировать команду в данном направлении, — дефицитные роли. Таких специалистов мы активно ищем на рынке труда, а также растим внутри компании, отправляя сотрудников на переквалификацию, организуя для них учебные программы и участие в отраслевых конференциях.

Развитие направления работы с данными — длительный процесс. Его успешность будет зависеть, в частности, от того, насколько быстро на рынке появятся конкурентоспособные отечественные вендорские продукты, которые мы сможем применять в своих проектах: оказывать сервисы по их внедрению, проектированию, построению. Сегодня мы только в начале пути, но стараемся быть немного впереди рынка и двигать его вперед.