Появится новый слой всевозможных аналитиков. Сейчас работа аналитиков ежегодно усложняется, при этом остается большой пласт стандартных «товарищей», которые выгружают данные в Excel, сортируют их пять раз и делают на этом основании отчет. Вот такие стандартные аналитики, надеюсь, исчезнут окончательно, а появятся аналитики 2.0, люди смежных профессии, то есть человек может не просто проанализировать данные, а эти данные собрать, сделать на их основании вывод и рассказать историю. Сейчас сбором и хранением данных уже никого не удивишь. Самое сложное — это делать выводы, а делать их могут от силы 0,5% из существующих специалистов на рынке. Поэтому в течение трех-пяти лет такие люди будут цениться больше всего.
Например, представитель этой новой профессии — data-журналист. Он вроде как и программист, который умеет собирать и обрабатывать данные, а вроде как и гуманитарий, который умеет анализировать, делать выводы, рассказывать историю. Будут появляться специалисты таких смежных профессий. Появятся какие-нибудь data-химики, data-врачи, то есть данные проникнут во все сферы жизни, и получится, что у нас не просто специалист по продаже цветов в ларьках, а специалист по продаже цветов в ларьках, использующий данные геомаркетинга. Это, конечно, совсем безумный пример, но уже сейчас появляются data-инженеры, наверняка это все уйдет еще ниже. Наверняка появятся data-учителя.
Всем всегда кажется, что ученые впереди планеты всей, на острие прогресса. Что касается академической части, то она, к сожалению, очень медленная. Надеюсь, что за пять лет и она придет к этому. Есть ученые, которые занимаются генетикой, есть ученые, которые занимаются обработкой данных на адронном коллайдере, — они, естественно, используют все эти данные, алгоритмы, методы и подходы. Но что касается остальных 98% людей, которые пишут научные статьи, они, к сожалению, до таких технологий не добрались. Может, им это пока не нужно, сложно сказать, но это факт. Сейчас начинают появляться научные статьи в таких сферах, как маркетинг, — казалось бы, какие научные статьи могут появляться в этой сфере, но они появляются, и они основаны на данных. И я вижу статьи политологов, которые раньше писали о каких-то 70-летних циклах, а сейчас пишут о том, как big data использовались в политтехнологиях, в частности, после выборов президента в США.
Я всем говорю, что большие данные не новая нефть, а новая жизнь. В области больших данных Россия не отстает от зарубежных коллег, а где-то даже их обгоняет. Проблема в несформировавшемся рынке. Не все понимают, как это работает. А те, кто понимает, считают, что это модно, стильно, молодежно, типа блокчейна и криптовалюты.