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 знакомство 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.
Привет! На связи Кирилл Левин, CEO NLABTEAM. Сегодня — о самой центральной теме в любом бизнесе: о продажах. Дисклеймер: нижесказанное — исключительно частное мнение, и у кого-то всё может работать совсем наоборот. Для меня этот текст — осмысление и систематизация. Для вас — надеюсь, взгляд с чуть другой точки зрения и возможность «уцепить» что-то…
Привет, я Антон — креатдир Пиробайта. В Новом году желаю запустить сайт или приложение мечты. А чтобы вы были уверены, что дела пойдут как надо, до марта 2025 года готов провести предпроектную или продуктовую аналитику за свой счет, если не устроит качество.
Все любят считать чужие деньги. Поэтому мы объединились с ребятами из CLAN Recruiting, чтобы замутить полноценное исследование зарплат маркетологов. Несколько этапов реализации, проектирование интерактивного дашборда и, наконец, мы можем выпустить материал.
Современный ИТ-рынок развивается стремительно, при этом сохраняя сильную изменчивость в потребности в специалистах. Волны наймов и сокращений сменяют друг друга год за годом. Это формирует потребность в передачи часть проектов и задач внешнему подрядчику, как ситуационно привлекаемому ресурсу.
Коллеги, давайте честно: кто из вас хоть раз пытался делать всё сам? Ну, вот этот синдром "я лучше всех знаю, как надо", который заканчивается перегрузом, хаосом и мыслями о побеге на Бали. Если вы узнали себя, то поздравляю — вам срочно пора изучить силу аутсорса.
Меня зовут Анна Антонова, я руководитель аутстаф-направления в Doubletapp. В этой статье расскажу, как устроена наша система аутстафа изнутри, почему наши специалисты ценятся на рынке и как нам удаётся делать аутстаф не просто услугой, а рабочей экосистемой.
ИТ-Аутсорсинг и Аутстаффинг — удобный инструмент для быстрого масштабирования команды, привлечения специалистов и оптимизации ресурсов, при этом он несет существенные риски для бизнеса.
Спасибо за статью. А почему в кейсе, который вы описали, заказчики сами не нашли нужных сотрудников?
Или они пытались, но не вышло?
Плохо пытались наверно)
А если не нанимать в штат? Работать только с внештатниками?
Имеете в виду, если вообще никого не нанимать в штат?
С аутстаффингом много подводных камней. Обычно приходят немотивированные разрабы без нормального опыта
Зависит от компании, которая оказывает услугу. Не секрет, что репутация аутстаффинга запятнана недобросовестными агентствами, которые продают джуна под видомсеньора.
Но если к процессу подойти чуть ответственнее, то выгоды перекроют риски.
Клевый кейс!