В интервью для Хайтек+ Николай Валиотти рассказал о том, почему в 2025 году 84% компаний имеют CDO, но лишь единицы умеют превращать байты в прибыль, и как его собственный опыт помогает бизнесу перестать работать на ощупь.
— Николай, вы в данных почти два десятилетия, руководили направлением customer marketing в крупном e-commerce «Юлмарт». Как вы оцениваете текущий бум директоров по данным?
— Моя точка отсчета — время, когда данные были инженерным вызовом. В «Юлмарте» я понял, что директор — это управленец, который заканчивает споры о метриках до того, как они попали на совещание к топам. Заметная часть работы сводилась к тому, чтобы договориться, что считается выручкой, кто владелец каждой метрики, откуда она берется и что делать при расхождении.
Сегодня, имея за плечами опыт работы над проектами в восьми индустриях, я вижу, что рынок повторяет те же ошибки в масштабах корпораций. Компании заводят роль CDO раньше, чем формулируют, зачем она нужна. Они смотрят на конкурентов, открывают вакансию и нанимают человека, который год строит инфраструктуру: хранилища, пайплайны, витрины. Все это нужно, но само по себе не влияет ни на одно решение.
Я предлагаю всем руководителям простое упражнение: назовите три решения за последний квартал, которые вы приняли на основании данных и которые были бы другими, не будь у вас этой аналитики. Не «мы посмотрели отчет и убедились, что все в порядке», а именно иное действие: свернули направление, перераспределили бюджет, изменили цену. Если таких решений нет, то у вас не аналитика, а отчетность. Разница принципиальная: отчетность описывает прошлое, аналитика меняет будущее.
— Статистика говорит, что средний срок работы CDO — 30 месяцев. Вы работаете с компаниями по всему миру и часто видите разбитые дата-функции. В чем причина?
— Отмечу, что сбой почти всегда кроется не в человеке, а в мандате. Директора нанимают строить культуру, не давая при этом ни бюджета, ни права что-либо менять в чужих отделах. Он год строит платформу, на второй год приносит выводы, которые кому-то неудобны. Поддержки нет. Через 30 месяцев обе стороны расстаются с ощущением, что данные не сработали.
Более того, по данным Data & AI Leadership Exchange, в 2025 году только 36% дата-руководителей подчиняются напрямую CEO или COO. Это главная структурная ошибка. Когда директор по данным подчиняется техническому директору (CTO), его задачи автоматически становятся техническими: аптайм, скорость запросов, стоимость хранилища. Это измеримо, но это не меняет бизнес.
Я всегда говорю своим клиентам, что данные почти всегда приносят неприятные новости. Канал привлечения, в который вложен годовой бюджет, не окупается, клиенты уходят не там, где принято считать, любимый проект руководства не работает. Через два уровня иерархии эта новость не доезжает — она смягчается на каждом пересказе. У CDO должен быть прямой доступ к тому, кто принимает решения.
— Если инфраструктура готова, чем тогда занимается директор по данным?
— Ответственностью за то, чтобы цифры совпадали. В моей практике я часто вижу одну и ту же боль: у маркетинга своя выгрузка, у финансов — данные из учетной системы, у продукта — события из приложения. Каждое подразделение по-своему право, но на совещании обсуждают, чьи цифры «настоящие». Час рабочего времени восьми руководителей уходит на сверку — и так каждую неделю.
Директор по данным — это тот, кто заканчивает этот спор до совещания. В Valiotti Data метрики — это не предмет дискуссии, а факт. Мы превращаем данные в управленческий актив. Кстати, проблему фрагментации и разные цифры мы решаем с помощью продукта MetaLens. Это наш AI-агент, который берет на себя рутину дата-команды, исключая человеческий фактор в сверках.
— Как понять, что пора нанимать CDO, а не просто взять еще одного аналитика?
— Есть два признака. Первый: если аналитиков стало больше, а доверия к цифрам — меньше. Пока один человек знает SQL, вся картина у него в голове. Когда их пятеро, каждый решает задачу по-своему, и расхождения растут быстрее отчетов.
Второй — количество источников. Я работал с pet-tech маркетплейсом с оборотом около 6 млн долларов, где данные жили в десяти системах. Проблема была на стыках: восстановить путь клиента от рекламы до покупки было невозможно. Мы провели аудит, собрали план на год — и эффект составил больше 300 тысяч долларов. Не за счет сокращения костов, а за счет того, что компания перестала принимать решения вслепую.
Именно это я разбираю в своем подкасте Data Heroes: если данные не стыкуются, вы не аналитику масштабируете, а системную ложь.
— Сейчас все внедряют ИИ. Это меняет требования к данным?
— Радикально повышает цену беспорядка. Выступая в McGill University и на конференциях уровня SmartData, я неоднократно подчеркивал, что ошибку в отчете человек заметит, так как он знает, что выручка не могла вырасти втрое за неделю. Модель не заметит ничего. Она обучится на данных, которые ей дали, и уверенно выдаст результат, который невозможно перепроверить глазами.
Gartner прогнозирует, что до конца 2026 года 60% ИИ-проектов будут свернуты, если они не обеспечены подготовленными данными. Это та самая скучная работа (описание источников, владельцы метрик, контроль качества), которую всегда откладывали.
В Aircall, например, мы вывели надежность дата-пайплайнов на 99,9%. Раньше это выглядело как второстепенная инженерная задача. Сегодня это условие, без которого любой ИИ-проект превращается в лотерею. Именно поэтому в Valiotti Data мы создали MetaLens — AI-агента, который выполняет работу, требующую дисциплины и точности, которых людям часто не хватает терпения поддерживать на постоянной основе.
— Какой первый шаг для компании, где роли CDO нет, а данные уже есть?
— Точно не с покупки инструментов. Первое — составьте список самых дорогих решений в компании. На чем они были основаны? Окажется, что не хватает не данных, а их согласованности.
Второе — назначьте владельцев метрик. Не отдел, а конкретного человека, отвечающего за правильность конкретного числа. Это можно сделать за неделю и бесплатно, а эффект часто выше, чем от внедрения нового хранилища.
Третье — выберите метрику недели. Одну цифру, которую руководитель смотрит сам каждую неделю и по которой готов что-то менять.
Данные работают не тогда, когда их много. Они работают тогда, когда на них кто-то реагирует. Именно это я транслирую в своей англоязычной книге «Your Fractional CDO», в подкасте Data Heroes и в своих выступлениях. В Valiotti Data мы помогаем построить систему, где данные превращаются в деньги.
