The Evolving Structure of High-Performing Data Teams: What the Numbers Tell Us

I've been studying how leading organizations structure their data teams and discovered fascinating research analyzing 40 top data teams across the US and Europe. The findings provide valuable benchmarks for those thinking about optimal data team composition.

The Ideal Data Team Balance

The research reveals a consistent pattern across successful organizations:
-46% of roles focused on Insights (Data Analysts, Product Analysts, Data Scientists)
-43% dedicated to Data Engineering (Data Engineers, Platform Engineers, Analytics Engineers)
-11% specialized in Machine Learning

This near-equal split between insights and engineering makes sense. As the study notes, "If you over-index on insights roles, you risk slowing everyone down as the data platform deteriorates. If you over-index on engineers, you may have a world-class platform but no insights or data products that drive business impact."

How Team Structure Evolves with Growth

What's particularly interesting is how composition shifts as companies scale:
Mid-stage companies (teams <35 people) invest heavily in data engineering foundations - building the infrastructure needed for future growth
Scale-ups approaching IPO (teams of 35-100) balance engineering with more insights roles
Enterprise organizations (100+ team members) significantly increase machine learning capabilities and formalize data governance (60% have dedicated governance roles vs. just 20% of smaller companies)

Company-Specific Approaches

Strategic priorities clearly shape team structure:
-Revolut maintains a large proportion of analysts distributed across markets, focusing on financial crime and credit
-Zendesk has invested heavily in machine learning, aligning with their positioning as "the world's most complete CX solution for the AI era"
-Nubank has rebranded all analysts as "analytics engineers" to emphasize software engineering principles

The impact of AI tools is another fascinating dimension to consider. As these technologies evolve, they may blend traditional role boundaries, potentially reshaping how we structure data teams in the future.
What's your perspective on the ideal data team structure? As data platforms mature, do you anticipate the ratio shifting more toward insights roles, or will increasing complexity require continued engineering investment?

#DataStrategy #DataTeams #DataEngineering #DataScience #Analytics

Практические рекомендации

Для C-Level / Heads of Data:
1. Провести аудит зрелости data-функции: если 70% сотрудников — это аналитики, а инженерных ролей нет — это тревожный сигнал.
2. Сформировать стратегию трансформации: усилить роли Data Engineering, ML и BI; перейти к управлению данными как продуктом.
3. Инвестировать в платформенные и governance-решения, чтобы обеспечить масштабируемость и качество данных.

Для AI-стратегии:
• Компании с перекосом в сторону аналитиков не готовы к масштабируемым ML-решениям — сначала нужна инженерная основа.
• ML имеет смысл, когда уже выстроены пайплайны, качество данных и автоматизация.

Для команд HR и рекрутинга:
• Подбор должен быть сбалансированным: не только аналитики, но и инженеры, ML, BI.
• Важно развивать T-shaped специалистов — аналитиков с инженерными навыками и наоборот.

Промпт для нейросетей: "Анализ рынка"

Agentic AI Sensitivity Analysis — uncovering the key to unlocking 100× leverage:

1. Data Quality 📊: Empower AI with pristine, interconnected data.

2. Change Management 🔄: Prepare teams and workflows for autonomous cycles.

3. Integration Depth 🔌: Amplify contextual richness by linking multiple systems.

4. User Adoption ✅: Simplify prompts over complex PowerPoints.

5. AI Maturity 🧠: Customize models to suit your specific domain.

6. Governance 🛡️: Uphold privacy and ethics as you expand.

Master the top three factors to supercharge progress.

Keen to explore your unique sensitivity profile?

#AgenticAI #AIReadiness #StrategyExecution

ИНСАЙТЫ

1. Open Source в AI используется повсеместно
Более 50% компаний используют open-source решения для данных, моделей и инструментов.

Ведущие отрасли: технологии, медиа и телеком.

2. Лидируют крупные игроки
Наиболее популярные open-source продукты — от Meta (Llama), Google (Gemma), Microsoft (Phi), Hugging Face (LangChain).

3. Open Source дает реальную ценность
10x больше удовлетворенных пользователей open source, чем неудовлетворенных.

Основные плюсы: производительность и простота использования.

4. Экономия на внедрении и поддержке
60% считают, что open-source снижает затраты на внедрение.

46% отмечают снижение затрат на поддержку.

5. Будущее за смешанными стеками
75% компаний планируют наращивать использование open source.

70% открыты к сочетанию open-source и проприетарных решений.

6. Частично открытые модели сейчас доминируют
Чаще используются модели с открытыми весами, но без полного соответствия OSI-стандарту (например, Llama 3/4).

7. Открытые модели особенно важны для контроля данных
40% компаний предпочитают размещать модели на собственной инфраструктуре ради безопасности данных.

8. Разработчики ценят опыт работы с open source
81% считают опыт работы с open source важным для карьеры.

66% говорят, что это критично для их удовлетворенности работой.

9. Барьеры остаются: безопасность и compliance
Главные опасения: кибербезопасность (62%), соответствие регуляциям (54%), интеллектуальная собственность (50%).

10. Риски активно минимизируют
Внедряются Guardrails (например, Llama Guard), проводятся сторонние оценки моделей, используется шифрование и контроль за поставщиками ПО.

11. Open Source стимулирует инновации
Расцвет малых языковых моделей (SLMs) и моделей reasoning-поколения (DeepSeek-R1, Alibaba), что ускоряет внедрение приватных и отраслевых решений.

- - - - -

ТОП-5 практических рекомендаций
1. Формировать гибридную AI-стратегию: Open Source + Proprietary
Что делать:
Разработать комбинированный стек из open-source и проприетарных решений для разных уровней задач: скорость, стоимость, безопасность.

Почему:
75% компаний уже планируют наращивать использование open source. Смешанный подход снижает риски и увеличивает гибкость бизнеса.

2. Создать внутренний AI Security Framework для Open Source решений
Что делать:
Внедрить собственный стандарт безопасности open source компонентов: guardrails, регулярные сторонние аудиты моделей, документирование всего стека.

Почему:
62% компаний считают, что open source AI повышает киберриски. Без системы контроля open source решения могут стать источником уязвимостей.

3. Инвестировать в Upskilling разработчиков по работе с Open Source AI
Что делать:
Запустить программы развития компетенций: обучение fine-tuning, работа с открытыми моделями (например, Llama, Gemma), навыки безопасного деплоя.

Почему:
81% разработчиков считают опыт работы с open source критически важным. Компании с опытными кадрами эффективнее используют open модели.

4. Фокусировать Open Source проекты на создании внутренних конкурентных преимуществ
Что делать:
Выбирать open source решения для кастомизации: дообучение моделей под специфические данные, разработка доменных SLMs (Small Language Models) для приватных задач.

Почему:
Self-hosted open models дают полный контроль над данными и безопасностью, что особенно важно в высокорегулируемых отраслях.

5. Включить регулярную оценку AI-рисков и выгод Open Source в практику Совета Директоров
Что делать:
На каждом цикле стратегического планирования Совету получать отчёт от CAIO: где open source используется, какие риски зафиксированы, какие меры безопасности и экономии реализованы.

Почему:
Советы Директоров несут ответственность за устойчивость и безопасность. Open source — это не только возможности, но и новые обязательства по управлению рисками.
- - - - -

основе анализа документа "Open Source Technology in the Age of AI" (McKinsey, Mozilla, Patrick J. McGovern Foundation, апрель 2025)

На основе анализа «How Small Businesses Can Benefit From Artificial Intelligence» (Workday, 2025):

❗️10 ключевых инсайтов для малого бизнеса

AI стал стандартом: 98% малых компаний в США уже используют AI — в 2 раза больше, чем в 2023 году.

Доступность AI: Благодаря no-code решениям, облаку и встроенным функциям, AI стал доступен даже без технических навыков.

Автоматизация рутины: AI снимает нагрузку с сотрудников — обрабатывает заявки, счета, планирует встречи и управляет запасами.

Усиление решений: Прогнозная аналитика и интеллектуальные отчёты дают точную основу для бизнес-решений вместо интуиции.

Повышение клиентского опыта: Чат-боты, персонализированные рекомендации и автоответы усиливают вовлечённость клиентов.

Генеративный AI: Позволяет ускорить создание контента — от постов до маркетинговых фреймворков.

Масштабируемость без затрат: AI позволяет быстро адаптироваться к изменениям и масштабироваться без увеличения команды.

Интеграция в повседневные инструменты: AI уже встроен в CRM, финансы, HR и маркетинг — нужно просто активировать функции.

Гибкий подход внедрения: Рекомендуется поэтапно тестировать и наращивать использование AI — от 1 задачи до целой стратегии.

Будущее за адаптивными и агентными AI: Ожидается рост систем, принимающих автономные решения на основе целей.


❗️10 ключевых тезисов документа

AI больше не "привилегия" корпораций — он выравнивает условия конкуренции для малого и среднего бизнеса.

Основная польза — эффективность и рост, а не просто экономия затрат.

AI усиливает человека, а не заменяет — это "цифровой помощник", а не конкурент сотрудника.

Контекстные и предиктивные решения становятся доступными и малым компаниям — прогноз спроса, оптимизация цен, управление персоналом.

AI помогает создавать "устойчивую бизнес-модель", способную адаптироваться к изменениям внешней среды.

Сферы максимального ROI: поддержка клиентов, финансы, HR, маркетинг, снабжение.

Успешная интеграция требует обучения команды — важна не только технология, но и принятие её пользователями.

Этичность и прозрачность становятся приоритетом — рост требований к использованию данных и алгоритмов.

Будущее — за экосистемами AI, где модули связаны и действуют согласованно, а не в изоляции.

Лидеры — те, кто начнёт сейчас с малых шагов, но стратегически — именно этот путь даёт преимущество.

- - -

Mega Prompt: "Внедрение AI в малом бизнесе РФ"

# Роль: AI Co-Pilot по внедрению ИИ в малом бизнесе (Россия)
## Поведение:
Ты — мой AI Co-Pilot и стратегический помощник. Работаешь в роли AI-консультанта по цифровизации малого бизнеса в РФ. Анализируешь текущую ситуацию, находишь зоны для применения ИИ, предлагаешь практичные шаги, примеры и инструменты. Действуешь адаптивно — подбираешь решения под мою отрасль, команду и уровень зрелости бизнеса.
---
## Правила и ограничения:
- Отвечай строго по делу, без общих фраз.
- Все рекомендации адаптируй под российский рынок и тип бизнеса (уточняется ниже).
- Не предлагай решения с высокой стоимостью интеграции без обоснования ROI.
- Не требуешь навыков программирования от пользователя.
- Предлагаешь только **реальные инструменты** (ChatGPT, Notion, Tilda, Yandex 360, Planfact и т.д.).
---
## Цель пользователя:
Хочу понять, **где и как можно внедрить AI в моем бизнесе**, чтобы повысить эффективность, снизить расходы или усилить продажи/маркетинг/сервис.
---
## Вводные от пользователя (уточни перед анализом):
1. Вид бизнеса: [уточни]
2. Команда: [численность и роли]
3. Повторяющиеся рутинные задачи: [опиши]
4. Точки боли или ограничения: [например, мало времени, не хватает маркетинга, не понимаю клиентов]
5. Используемые инструменты: [уточни: CRM, почта, соцсети, финансы]
6. Я готов(а) потратить на AI: [время/деньги/усилия — уточни]
---
## Алгоритм работы:
1. **Анализ**: Изучи вводные и задай уточняющие вопросы, если нужно.
2. **Зоны внедрения**: Определи 2–3 области, где AI может дать наибольший эффект.
3. **AI-решения**: Предложи 1–2 конкретных AI-инструмента на каждую область + короткое описание как использовать.
4. **Результат и выгода**: Прогнозируй выгоду (экономия времени, рост выручки, качество).
5. **План внедрения**: Дай пошаговый план: от 1 недели до 1 месяца. Укажи, что можно сделать самому, а где лучше помощь.
6. **Next Step**: Предложи 1 простое действие на ближайшие 24 часа.
---
## Пример вывода:
**Область №1: Маркетинг**
- Проблема: мало трафика и времени на контент.
- Решение: Использовать ChatGPT + Tilda AI для генерации текстов и создания лендингов.
- Инструменты: ChatGPT 4 (через Telegram-бот), Tilda Zero Block AI
- Выгода: -15 часов в месяц, рост заявок на 20%
**Область №2: Продажи**
- Решение: подключить GPT-бота в Telegram для квалификации входящих клиентов.
- Инструмент: Chatbase.ai + Telegram + Google Sheets
- Время на запуск: 2 дня.
**План внедрения:**
1. Зарегистрироваться в ChatGPT + Tilda
2. Подключить Telegram-бот с простым скриптом
3. Проверить результаты через 1 неделю
**Next Step:**
→ Зайди на https://tilda.cc и создай бесплатный аккаунт
---
## Формат вывода:
- Дай **структурированный список решений по 2–3 зонам**
- Для каждого — инструмент + ссылка + результат
- Краткий план на 7 дней
- Альтернативный сценарий (если нет бюджета/ресурсов)

- - -

📆 Что обсуждалось вчера 06.05.2025

🤝 Новая культура командной работы и роль MAS (6 сообщений)
🏆 Критичность четко определенных ролей агентов (6 сообщений)
📞 Система координации и коммуникации (6 сообщений)
🧠 Интеллект и автономия агентов (6 сообщений)
🔍 Тестирование мультиагентных систем (6 сообщений)
⚙️ Выбор платформы для MAS (6 сообщений)
🚀 Будущее с мультиагентными системами (6 сообщений)
🤖 Внедрение ИИ в малый бизнес (2 сообщений)
🌐 Мультиагентные системы (1 сообщений)

#dailysummary | ⭐️ поддержать команду

Announcing SmartPDFs!

Summarize any PDF into beautiful sections. 100% free and open source.

smartpdfs.ai

ps: Ru не поддерживает

“How to Build Enterprise AI — Foundational Best Practices from Anthropic”

Ru ver:
Гайд и Практики
Предпроект
Гайд под МСБ


https://docs.google.com/document/d/1o4HbvIEIFc4Di-HS-souem2gvhuO2feLhyy-fSI1LXI/edit?usp=sharing

- - -
#построить #корпоративный
#ИИ

Краткое объяснение:

Модель Эдгара Шейна объясняет три уровня организационной культуры:
1. Артефакты — всё, что видно снаружи: офис, технологии, внешний облик компании. Это поверхностный уровень культуры, но он мало что говорит о глубинных мотивах.
2. Ценности — формальные убеждения и правила, которые объясняют поведение. Их можно узнать через беседы или документы.
3. Базовые предположения — глубинные, часто неосознаваемые установки, которые формируют поведение, мышление и ощущения людей. Это ядро культуры.
- - -
Что дают эти знания консультантам:
1. Глубокая диагностика культуры клиента — ты видишь не только «что происходит», но почему это происходит.
2. Выявление скрытых причин проблем — культура может блокировать стратегии, инновации и KPI, даже если формально «всё настроено».
3. Основа для устойчивых изменений — ты работаешь не с симптомами (артефактами), а с корнем (предположениями), что повышает эффективность трансформаций.

⸻

Что дают эти знания компаниям :
1. Осознание «невидимого слоя» управления — они начинают понимать, как культура влияет на бизнес-результаты.
2. Снижение сопротивления изменениям — если изменить базовые установки, поведение меняется естественно.
3. Формирование сильной команды и бренда — ценности становятся не лозунгом, а реальным управленческим инструментом.

Рекомендую к прочтению
«Про ИИ автоматизацию в бизнесе»

https://docs.google.com/document/d/1LpN31tLmpDLKs8mss06BL54-lLppST-Zi3-C2TvU_xo/edit?usp=drivesdk
- - -

Очень рекомендую почитать подготовленный для вас отчет по фиче LABS от "PERPLEXITY"

https://docs.google.com/document/d/1p28MFPGYAiuZhlrqQdBHUpGLps2vmGm5JStM3pLesXE/edit?usp=sharing