В современной экономике данные часто называют «новой нефтью», но по-настоящему ценными они становятся только тогда, когда компания умеет превращать их в управляемый ресурс. Бизнес уже давно вышел за рамки простых отчётов: сегодня важны архитектура данных, устойчивость систем, согласованность транзакций, корректность процессов и способность аналитики работать в реальном времени. Именно поэтому растёт спрос на специалистов нового формата: инженеров-аналитиков, которые понимают данные не только на уровне BI-инструментов, но и на уровне архитектуры.
Бауыржан Бейсенбаев один из таких специалистов. Его профессиональный путь — это путь инженера, который умеет работать «под капотом» сложных платформ, а затем превращать эти знания в глубокие аналитические модели и инфраструктуру данных. Он прошёл путь от работы с микросервисами, распределёнными системами и транзакциями до построения качественной BI-аналитики, опирающейся на понимание природы данных, а не только на визуализацию.
Сегодня, переходя в сферу Data Analytics и Business Intelligence, Бауыржан не просто использует инструменты, он применяет инженерное мышление, которое делает аналитику точной, устойчивой и полезной для бизнеса.
От инженерного мышления к аналитическому: история формирования подхода
Интерес Бауыржана к данным появился задолго до знакомства с BI-платформами, ещё тогда, когда он впервые начал изучать программирование.
«Меня всегда интересовало, что происходит внутри системы: как данные появляются, как их путь влияет на работу программы, где формируются зависимости. Я понимал, что красота архитектуры в логике. Даже когда у меня не было представления о BI, я интуитивно тянулся к задачам, где нужно было анализировать структуру, причины, взаимосвязи. Этот интерес к внутренней логике процессов стал фундаментом моего подхода к аналитике данных сегодня», — вспоминает Бауыржан Бейсенбаев.
Для многих специалистов вход в аналитику начинается с визуализаций. У Бауыржана всё было иначе: он пришёл туда через архитектуру. Такой путь сформировал системное мышление, которое позже стало его ключевой профессиональной особенностью. Сегодня специалисты с подобным сочетанием навыков: инженерным бэкграундом, пониманием распределённых систем и навыками аналитики данных чрезвычайно востребованы. По данным Gartner и McKinsey, спрос на аналитиков, которые одновременно понимают архитектуру сервисов и механику данных, растёт ежегодно на 25–30%, а дефицит таких кадров сохраняется во всех регионах. В отчёте LinkedIn Trends отмечается, что специалистов, совмещающих архитектурные компетенции и BI-навыки, менее 5–7% от общего числа аналитиков. Бауыржан относится именно к этой редкой категории профессионалов, что делает его профиль особенно значимым на рынке, где техническая глубина и аналитическое мышление становятся ключевыми конкурентными преимуществами.
Высоконагруженные системы как школа аналитической точности
Работа с платформами, где каждое действие — транзакция, каждое событие — триггер, а каждая задержка измеряется миллисекундами, формирует особый стиль мышления.
Бауыржан погрузился в создание таких систем, проектируя взаимодействие микросервисов, оптимизируя транзакционную логику, влияя на архитектурные решения и обеспечивая устойчивость платформы под нагрузкой.
«Высоконагруженные системы требуют максимальной точности. Любая ошибка в транзакции может стоить пользователю денег, а компании доверия. Когда работаешь в подобных условиях, начинаешь понимать, что данные — это не статичная табличка, а живой поток, который нужно контролировать, защищать и правильно интерпретировать. Этот опыт дал мне уникальное понимание того, как строить BI-аналитику, чтобы она была не просто удобной, но и корректной».
Именно такой опыт помогает ему оценивать данные глубже, чем стандартный BI-специалист: он знает не только, что система показывает, но и почему она показывает именно это.
Архитектура данных: управление информацией как процессом
Особенно важным этапом стала работа над платформой, которую команда разрабатывала полностью «с нуля». Это было не просто программирование — это было создание цифрового организма.
Бауыржан участвовал в выборе технического стека, проектировании микросервисов, создании системы обмена событиями, настройке кэша, обеспечении согласованности данных.
«Когда создаёшь платформу с нуля, понимаешь, насколько важно правильно выстроить архитектуру данных. Нужно учитывать всё: где рождается событие, как оно проходит через сервисы, как фиксируется транзакция, что происходит при сбоях, как обеспечить согласованность при росте нагрузки. Этот опыт помог мне сформировать архитектурное видение данных. И сегодня я применяю его в BI, где архитектура играет огромную роль», — делится специалист.
Такие инженеры крайне редки: они понимают не только, как построить отчёт, но и как сделать поставку данных структурной, безопасной и устойчивой.
MegaElectron: фундамент для будущей аналитики
Работа в MegaElectron стала для Бауыржана серьёзной школой в работе с SQL и структурой данных, то есть именно теми областями, без которых невозможно построить надёжную и точную аналитику. Именно там он впервые столкнулся с задачами, которые требовали не просто знание инструментов, а понимание логики систем обработки данных. Его архитектурные решения позже применялись и в других проектах, а некоторые подходы к структурированию данных стали основой методологии BI для нескольких команд. Более того, его рекомендации по оптимизации запросов и построению моделей данных использовали и другие инженеры, что говорит о практической ценности его технического мышления.
«MegaElectron дал мне фундаментальную базу по работе с данными. Там я научился оптимизировать SQL-запросы, работать с транзакциями, строить модели данных, обеспечивать корректность операций. Этот опыт помог мне понять, что именно архитектура данных определяет качество BI. Если её нет, то аналитика становится недостоверной. Но если она выстроена правильно, то можно получить точную, воспроизводимую и устойчивую систему. Меня особенно вдохновляло то, что мои подходы затем использовали другие специалисты, а это означало, что решения работают и приносят пользу», — рассказал Бауыржан.
Это ключевой элемент BI-мышления: понимание того, что аналитика начинается не в Power BI или Tableau, а в источнике данных, в том, как они организованы, очищены, структурированы и передаются между системами.
Переход в BI: когда инженер становится аналитиком
Сегодня Бауыржан подходит к аналитике так же, как ранее подходил к архитектуре серверных систем: системно, последовательно и глубоко. Он рассматривает BI не как инструмент отображения, а как механизм управления компанией.
«Для меня BI — это не отчётность. Это система принятия решений. Аналитика должна быть частью архитектуры бизнеса: она должна работать в реальном времени, учитывать состояние сервисов, правильно интерпретировать данные, предупреждать ошибки и помогать строить прогнозы. BI-специалист, на мой взгляд, должен думать как инженер и как аналитик одновременно», — делится специалист.
Именно это делает его подход современным: он строит аналитику, которая не только отвечает на вопросы, но и формирует стратегию.
Архитектор данных в эпоху цифровой трансформации
Путь Бауыржана Бейсенбаева пример того, как инженерная логика превращается в высокоуровневую аналитическую компетенцию. Его опыт работы с микросервисами, транзакциями, высоконагруженными системами и архитектурой данных сделал его специалистом, который понимает данные на глубине, недоступной большинству аналитиков.
Он объединяет в себе разработчика, архитектора и аналитика. Это редкое сочетание позволяет ему строить BI-модели, которые не просто отображают информацию, а дают бизнесу опору для решений, прогнозов и стратегического роста.
В эпоху, когда данные становятся главным активом компаний, именно такие специалисты определяют будущее аналитики, то есть будущее, где BI перестаёт быть отчётностью и становится частью архитектуры бизнеса.
Дарина Капарова
