How-to-Outsource-Development-Effort-without-Cooling-Your-Hot-Startup-Down

Процесс трансформации рыночных моделей, запущенный Uber-подобными бизнесами, ускоряется. Помимо бесчисленного количества стартапов, претендующих на звание «убийцы Uber/Airbnb/etc.», в процесс вовлекаются и «традиционные» лидеры рынка.

Что движет переломом механизмов потребления и рыночных моделей, все ещё цепляющихся за привычные схемы регулирования и делового посредничества? Дело конечно же не в чудесах, демонстрируемых современными технологиями, как таковых, а в качественно новой ценности, которую мобильные сервисы и веб платформы позволяют предложить массовому потребителю. Потребителю, все менее восприимчивому к искусственному стимулированию потребления.

Развитие информационных технологий открывает перед бизнесами массу возможностей, в их числе:

  • Предоставление услуг там, где находится клиент и когда ему удобно, а не где расположен исполнитель и в его часы работы.
  • Устранение посредников из процесса общения покупателя и продавца, а также быстрый поиск и вовлечение свободных исполнителей или товаров в рамках такой модели.
  • Персонификация предложений в зависимости от их релевантности, географического расположения клиента, его предпочтений и истории предыдущих покупок.

The-Old-Good-Build-Me-another-Uber-Story_ru

Давайте разберемся, какие компоненты, блоки и сервисы находятся за фасадом таких технологических бизнесов:

Инфраструктура данных

Платформы для хранения и обработки данных работают с гигабайтами информации о заказах, пользователях, исполнителях и транзакциях, а также с данными о состоянии инфраструктуры и веб сервисов приложения. Речь не идет о построении таких систем с нуля – на рынке представлено множество как проприетарных, так и открытых платформ, с явным перевесом популярности в сторону последних (например, как Uber, так и Airbnb используют технологический стек Hadoop). Но вот вмешательство разработчиков, чтобы адаптировать систему к вашим специфическим нуждам, скорее всего понадобится.

Важное значение имеет не только способность системы выдерживать большие нагрузки, но и ее способность к масштабированию вместе с ростом бизнеса. Архитекторы Airbnb выяснили, что количество данных не увеличивается линейно вместе с ростом бизнеса, но растет сверхлинейно по мере того как команда разработки начинает дополнять платформу, на которой построен растущий бизнес, новыми продуктами и функциями.

Визуализация данных

Отдельно стоит упомянуть о визуализации данных. Речь идет о нескольких областях визуализации, выделенных разработчиками Uber:

  • Визуальная аналитика для досконального выявления закономерностей и тенденций развития бизнеса. Это абстрактная визуализация данных, где основной упор делается на бизнес-логику приложения, без привязки к пространственной структуре данных (карты, 3D объекты и т.д. – о них речь пойдет ниже).
  • Картографические приложения – агрегированные карты, доступ к информации в каждый конкретный момент времени, а также возможность отслеживать многомерные данные с разбивкой по критериям (продуктам/временным промежуткам/геолокацией/и т.д.) – все это становится возможным благодаря WebGL слоям, «накладываемым» пользовательским интерфейсом на локационные, картографические и навигационные системы.
  • Data storytelling, или интерактивная инфографика, возникающая на стыке технологий, журналистики данных, искусства и эстетики – визуальные нарративы, творчески преподносящие истории вашего бизнеса и о вашем бизнесе. Сегодня это – наиболее действенный способ привлечь и, главное, удержать блуждающее внимание широкой пользовательской аудитории.

Для внедрения систем визуализации данных вам понадобятся сильные специалисты, владеющие JavaScript технологиями и фронтенд экспертизой в целом.

Система машинного обучения

Устранение посредников из процесса общения покупателя и продавца и становление экономики совместного потребления, где каждый может стать не только потребителем/покупателем, но и продавцом/исполнителем, перекладывает на информационные технологии задачу динамического ценообразования.

Опираясь на систему хранения и обработки данных, системы машинного обучения способны не только устанавливать алгоритм ценообразования в зависимости от спроса и предложения в каждый конкретный момент времени, но и предвосхищать изменение спроса и сложные ситуации.

Компания Airbnb открыла доступ к своей системе машинного обучения Aerosolve, которая, благодаря способности распознавать графические изображения и алгоритму «взвешивания» различных критериев, может быть полезна не только компаниям, работающим в гостиничном бизнесе. Если вы намерены разрабатывать свою собственную систему машинного обучения, постарайтесь собрать опытную команду Java-разработчиков.

Программный интерфейс приложения (API)

Программный интерфейс приложения (API) ‒ это связующий слой между функциональностью бэкенд платформы и мобильными приложениями. Более того, API ‒ это возможность для других бизнесов внедрить ваш сервис в свое приложение. Или вам самим сыграть на функциональности и целевом охвате уже раскрученных сервисов. В любом случае, наличие в команде специалистов, имеющих опыт работы с API – это не столько преимущество, сколько острая необходимость.

CRM-система

CRM-системы нового поколения основываются на машинном обучении и тесно интегрированы с экосистемой социальных медиа. Цель таких платформ состоит не только в измерении настроений и увеличении лояльности потребителя, но и в его активном вовлечении в процесс создания ценности, от внесения идей и предложений до непосредственной разработки дополнений (add-ons) к сервису.

Мобильные приложения

Выбор способа реализации мобильного приложения зависит от многих факторов, включая охват аудитории, требования к пользовательскому интерфейсу и функциональные возможности, которые вы планируете реализовать. Вне зависимости от выбранного подхода, приложение должно быть удобным, качественным и стабильным, что обеспечивается всесторонним тестированием его функциональных и нефункциональных возможностей.