45 годин на підготовку звітів щотижня — аналітик замість стратегії займається рутинним копіпастом даних

Минулого тижня я витратив три повних робочих дні, щоб звести дані з різних банківських систем у єдиний формат через Ексель та Ноушн. Доводилося вручну перевіряти понад 1200 транзакцій, оскільки автоматичні скрипти часто видавали помилки через різні формати дат. Я використовував ЧатДжіпіті для написання швидких макросів, але все одно перевірка кожної сторінки займала купу часу. Ця рутина коштувала компанії близько 1200 доларів мого робочого часу лише за цей звіт. Зрештою, я просто сидів до пізньої ночі в офісі, щоб встигнути до дедлайну клієнта.

Найбільше дратує монотонність процесу, коли ти відчуваєш себе не провідним аналітиком, а оператором копіпасту. Я відчував величезну втому та фрустрацію, бо замість пошуку інсайтів для європейських банків, я шукав зайві пробіли в таблицях. Через цю замиленість ока ми ледь не пропустили критичну помилку в розрахунку комісії, що могло коштувати нам репутації. Це постійний стрес, адже ціна помилки у фінтех-сфері занадто висока. Команда відчуває, що ми тупцюємо на місці замість реального розвитку продукту.

Системна проблема в тому, що наші внутрішні процеси не встигають за зростанням кількості проектів. У нас лише 35 людей, і окремого відділу для автоматизації внутрішньої аналітики просто не існує. Ми використовуємо застарілі методи передачі даних через Гугл Таблиці, які розсипаються при великих обсягах. Інструменти, які ми маємо, не інтегровані між собою, тому виникає інформаційний хаос. Нам катастрофічно бракує єдиної автоматизованої системи обробки неструктурованих даних.

Ми спробували найняти фрілансера-розробника на Апворк за 800 доларів, щоб він написав конвеєр для обробки даних. Він зробив базовий скрипт на Пайтоні, який допоміг автоматизувати частину завантаження. Також ми купили розширену підписку на ЧатДжіпіті за 20 доларів на місяць для швидкої обробки текстових запитів. В моменти пікового навантаження я просто перепрацьовую, що фактично є прихованими витратами компанії. Загалом ці спроби «залатати дірки» обійшлися нам приблизно у 2500 доларів за останній квартал.

Це рішення було абсолютно не системним і тимчасовим, бо скрипт фрілансера зламався вже через два тижні після оновлення АПІ банку. Фрілансер на зв'язок не виходить, і тепер ніхто в команді не знає, як полагодити той код. Ми витратили гроші, але проблема масштабування залишилася невирішеною. Кожного разу, коли з'являється новий клієнт, ми знову повертаємося до ручної праці. Це не дозволяє компанії брати більше проектів, бо аналітики вже працюють на межі своїх можливостей.