Автоматизация — это искусство: интервью с экспертом в аналитике Светланой Репиной

В мире, где автоматизация становится неотъемлемой частью бизнеса, лишь немногие специалисты превращают её в настоящее искусство. Один из таких экспертов — Светлана Репина, ведущий эксперт в области аналитики данных, чья работа не только повышает эффективность компаний, но и открывает новые горизонты в использовании данных. Она рассматривает автоматизацию не просто как технический процесс, а как креативный подход, который помогает бизнесу адаптироваться и достигать новых высот.

В интервью Pravda.Ru Светлана Репина рассказала, почему автоматизация — это больше, чем код и алгоритмы, и как инновационные подходы меняют аналитику данных.

"Автоматизация — это не просто процесс, а возможность создавать будущее"

— Светлана, сегодня автоматизация охватывает все сферы бизнеса. Как вы видите её роль?

— Я считаю, что автоматизация — это не просто способ ускорить рутинные процессы, а инструмент для трансформации бизнеса. Настоящая ценность автоматизации — это не только сокращение временных затрат, но и создание интеллектуальных решений, которые адаптируются к изменениям.

Для меня автоматизация — это форма креативности. Я подхожу к ней так же, как художник к созданию картины: система должна гармонично встраиваться в бизнес, упрощать работу команды и помогать принимать осознанные решения. Я считаю, что подход к автоматизации должен строиться на глубоком понимании специфики бизнеса и потребностей команды. Это позволяет создавать решения, которые становятся неотъемлемой частью успешной стратегии компании.

"Алгоритмы должны понимать не только данные, но и людей"

— Ваш подход основан на глубоком анализе. Как это влияет на создание автоматизированных решений?

— Аналитика не должна быть просто набором отчётов. Важно понимать не только цифры, но и их контекст. Я активно применяю динамическое моделирование, которое учитывает изменения в поведении пользователей и внешней среды.

Например, вместо простой автоматизации отчетов я разрабатываю системы, которые учатся на изменениях рынка и дают более точные прогнозы. Это помогает компаниям не просто анализировать данные, а быстро реагировать на новые тренды.

Например, в компании Playneta мы обновили прогнозную модель выручки для пользователей социального игрового приложения. В результате этого внедрения точность прогнозов увеличилась на 20-50%. Мы с командой использовали динамическую модель, которая учитывала актуальные данные за последние полгода, что позволило с максимальной точностью предсказывать поведение пользователей и оценивать результаты рекламных кампаний. Этот подход существенно улучшил стратегию распределения рекламного бюджета, обеспечив компании конкурентное преимущество на рынке.

Еще один пример — в компании Skyeng мы внедрили стандартизацию и шаблонизацию в отчетность по АБ-тестам, что позволило сократить время на разработку дизайна, подведение итогов и создание дашбордов почти на 50%. Ранее аналитики тратили огромное количество времени на подготовку тестов, поскольку не было унифицированных инструментов. Мы детализировали процесс и создали универсальные отчеты, которые значительно упростили работу команды, освободив её ресурсы для других задач.

"Хорошая автоматизация — это та, которую не замечаешь"

— Вы делаете акцент на удобстве использования автоматизированных решений. Почему это важно?

— Сложная система — не значит эффективная. Если автоматизация усложняет работу, значит, она сделана неправильно.

Я всегда стремлюсь к тому, чтобы мои решения были интуитивно понятными, снижали нагрузку на сотрудников и помогали команде сосредоточиться на стратегических задачах. Например, я внедряю стандарты и шаблоны, которые делают процессы прозрачными и легко управляемыми. Чем проще и понятнее система — тем быстрее команда адаптируется и использует её с максимальной эффективностью.

"Будущее аналитики: когда AI сам принимает решения"

— Какую роль в будущем аналитики сыграет автоматизация?

— Будущее аналитики неразрывно связано с автоматизацией. Компании, которые не используют автоматизированные системы, вскоре просто не выдержат конкуренции.

Я вижу, что автоматизация переходит на новый уровень: системы начинают не просто анализировать данные, но и принимать решения в реальном времени. Это значит, что AI будет не только обрабатывать информацию, но и рекомендовать стратегические шаги.

Например, уже сейчас есть алгоритмы, которые могут предсказывать спрос, оптимизировать ресурсы и даже прогнозировать поведение клиентов. В ближайшие годы такие технологии станут стандартом.

"Автоматизация — не тренд, а необходимость"

— Какие компании будут лидировать в новой цифровой реальности?

— Лидерами станут те, кто понимает, что автоматизация — это не разовое внедрение инструмента, а стратегический процесс. Это не просто "мода" — это необходимость для бизнеса, который хочет расти и адаптироваться к изменениям.

Компании, которые научатся использовать данные как актив, внедрят интеллектуальные автоматизированные системы и научатся работать с AI, получат конкурентное преимущество.

Я уверена, что через несколько лет автоматизированные платформы станут полноценными партнерами в принятии решений. А те, кто это поймут первыми, станут лидерами рынка.