In enige vroeë-stadium tegnologie maatskappy, het data is maklik; maak data nuttig is die uitdaging. Soos bedryf kundiges merk, "tools bepaal nie uitkomste nie, kultuur doen." Kawano, 'n produkgroei en analytics leier by Meta, weerspieël dit: gereedskap en dashboards beteken min as hulle duidelike doelwitte dien. Sonder daardie ooreenstemming kan teams "bevolk word met onnodige verslae of uiteindelik lewendigheidmetrikke agtervolg" wat indrukwekkend lyk, maar nie werkbaar is nie.Van sy tyd dat hy globale produk- en vertroue-inisiatiewe by Meta gelei het, argumenteer Kawano dat die eerste vereiste duidelikheid van doel is: elke data-punt moet verbind word met 'n strategie. Kawano se agtergrond, 'n akademiese gronding gekombineer met sosiale impakprojekte, toon in sy beklemtoning op regverdigheid en etiek. Hy behandel skaal en verantwoordelikheid as onafscheidelik. Moderne AI-deskundiges waarsku dat regverdigheid "aktief in die stelsel ingebou moet word," anders sal analitiese besluite vooroordeel en "risiko skade aan individue en vertroue erodeer". Op Meta se skaal het Kawano gesien hoe selfs klein data-aannames kan versterk wanneer miljoene gebruikers betrokke is. Hy het geleer om aanvanklike opsporing eenvoudig en behulpsaam te hou: die basisbetrokkenheid (soos daaglikse aktiewe gebruikers) te meet om die span te lei, eerder as om te wag om elke metric te perfekseer. Define clear objectives before collecting data Stel die groot vrae: Watter probleem is ons oplos? Watter besluite sal data informer? Deskundiges beveel aan om elke metric te koppel aan 'n resultaat: "Watter besigheidsresultate wil ons met data dryf?" eerder as om data vir hulself te versamel. Hierdie fokus help om vaardigheidsmetrikke te vermy. Soos Day1Data waarsku, sonder 'n gedeelde begrip van doel, verdrink teams in verslae of eindig in die jag van vaardigheidsmetrikke. Keep early data collection simple but structured Instrumenteer jou produk dadelik, maar moenie oorbou nie. Kawano moedig die stigters aan om met soveel granulariteit as redelik, sodat die stelsel kan evolueer. Soos Mode Analytics adviseer, moedig ingenieurs aan om gedetailleerde gebeurtenisse te maak wat 'n integrale deel van die ontwikkelingsproses van die eerste dag af volg. In die vroeë startfases, "eenvoudige maatreëls van betrokkenheid soos DAU's ... maak seker dat jy in die regte rigting is." Begin met die wesens, sodat jy vinnig kan leer en draai sonder om jou analitiese op te bou. track basic user events and core metrics don’t over-engineer metrics too soon Balance build vs. buy for your data stack Wees pragmaties oor gereedskap. Kawano het by Meta geleer dat die bou van 'n aangepaste stelsel flexibiliteit bied, maar die aankoop van oplossings versnel tyd tot waarde. Data leiers sê dat die keuse "afhanklik is van begroting, kundigheid en tyd tot waarde". Byvoorbeeld, 'n Monte Carlo Data geval studie het bevind dat die bou van 'n data-gehalte instrument in-house sal kos ~ $ 450K / jaar plus uur van ontwikkelaar tyd, 'n swaar belegging wat kan vermy word deur 'n off-the-shelf diens. Ensure data quality and trust from day one Data is net so goed soos sy akkuraatheid. Kawano beklemtoon die bou in validering onmiddellik.Soos 'n analitiese kundige sê: "Ongeacht hoe gevorderde die tegnologie is, elke inisiatief wat van data afhanklik is, is net so sterk soos die gehalte van die data self." In die praktyk beteken dit om basiese data skoonmaak, skemakontrole en waarskuwings van die begin af toe te voeg. Onthou: al die data "stroom van skepping na verbruik ... besmetting by die bron beïnvloed alles agterstromend".Deur standaarde (geen dubbele sleutels, konsekwente formate, ens.) vroeg te handhaaf, vermy jy 'n onbetroubare basis. Prioritize privacy, security, and compliance early Selfs as 'n klein start-up, respekteer gebruikersdata en regulasies nou. Kawano adviseer dat privaatheid en sekuriteit nie optionele aanvullings is nie, maar basiese. Bedryfsgids beklemtoon dat "die implementering van die regte privaatheid en sekuriteitspraktyke van die begin af noodsaaklik is om kwesbaarhede te vermy". In konkrete terme, kan dit beteken dat PII's gekryp word, die gebruik van veilige wolkinfrastruktuur, of beplanning vir GDPR / CCPA-ooreenstemming as jy funksies ontwerp. Start-ups kan versoek word om hierdie vir later uit te stel, maar Kawano herinner stigters dat data-verantwoordelikheid kundiges vertroue bou en kosbare retrofits vermy. Make data accessible across teams (no gatekeeping) 'N Data-kultuur bloeit wanneer insigte gedemokratiser word. Kawano dring daarop aan dat almal, nie net data-analiste nie, moet in staat wees om vrae oor die data te vra nie. Byvoorbeeld, Day1Data merk daarop dat 'n data-gedrewe kultuur nie kan bloei as data agter tegniese hindernisse gesluit word nie. Op die Meta-schaal het hy die alternatief gesien: bottlenecks en siloed besluite. In plaas daarvan, neem 'n model soos ander tegniese reuse: "data moet toeganklik wees op alle vlakke van die organisasie," wat werknemers in staat stel om data-geïnformeerde besluite op alle vlakke te neem. goeie bestuur is nog steeds belangrik, maar dit is beter om verantwoordelik gebruik te lei as om data weg te sluit. Use data for experimentation, not just dashboards Kawano kampioen 'n toets-en-leer gedagtes. In plaas van analitiese as 'n agteruitblik spieël te behandel, gebruik dit om te hipoteseer en herhaal. Moedig teams aan om eksperimente, A / B toetse, prototipe funksies, pilot veldtogte, en meet resultate rigoureus uit te voer. Dit is in ooreenstemming met die "toets-en-leer" kulture van Facebook, Google, en ander, waar data lei besluite oor funksies en bemarking. In die praktyk, elke produk of UX verandering word 'n eksperiment: raam 'n hipotese, versamel data, en aanpas op grond van bewyse. Kawano merk op dat die instillering van hierdie etos vroeër data 'n hulpmiddel vir ontdekking maak. In plaas van net statiese dashboards te bou, bou vinnige terugvoerloops: laat insigte uit analitiek nuwe idees en verbeterings bevorder. Document and communicate data workflows Uitdruklike dokumentasie is nie onderhandelbaar nie. Kawano se span kaart altyd waar data vandaan kom, hoe dit verander word en waar dit gaan. Hierdie duidelikheid vermy verwarring wanneer nuwe lede aansluit of wanneer probleme ontstaan. Beste praktyke van Secoda beklemtoon dat "data pipelines dokumenteer is noodsaaklik vir aanboording ... probleemoplossing, stelsels onderhou en ooreenstemming verseker". Kortom, skryf die argitektuur op: lys databronne, ETL-geleenthede, skema's en dashboards. Kommunikeer dan hierdie werkstrome aan die hele span. Soos kundiges waarsku, as pipelines nie duidelik is nie, kry jy ineffektiwiteite en ooreenstemmingslekke. Hierdie dissipline bou vertroue; mense vertrou data wat hulle kan opspoor. Design data systems that evolve and scale Plan vir groei van die begin af. Kawano beveel aan om modulêre, wolkvriendelike argitekture te gebruik wat kan uitbrei. 'N onlangse gids merk daarop dat start-ups "met 'n minimale lewensvatbare opstel moet begin en geleidelik moet uitbrei". Dit beteken dat komponente (data warehouse, ETL, BI gereedskap) kies wat groter laste later kan hanteer, selfs as jy slegs 'n fractiewe deel van die lancering gebruik. Kawano beveel daarom aan om beheerde platforms (Snowflake, BigQuery, dbt, ens.) te gebruik wanneer dit moontlik is, aangesien hulle flexibiliteit ondersteun. Die doel is om 'n volledige herontwerp in jaar twee te vermy. Avoid over-engineering or chasing vanity metrics Minder is meer in die begin. Kawano waarsku start-ups om nie in die val van gesofistikeerde analitiese te val voordat hulle die basiese beginsels beheer nie. In die vroeë dae, fokus op die paar metrikes wat belangrik is. Mode se analitiese gids sê dit blykbaar: totdat produk-mark pas, kan jy "nie analitiese verlamming bekostig nie". Beperk KPIs tot diegene wat gekoppel is aan groei of instandhouding, nie elke moontlike getal nie. Bouw ligte pijpleidings in die begin en uitstel komplekse modellering. Oorweeg metrikes gereeld: drop enige wat nie in besluite genoem is nie. Deur die stapel slim te hou en die dashboards skoon te hou, behou jy veerkragtigheid. Kawano se eie span het bevind dat die oplossing van werklike probleme met data dikwels behels om die lawaai te verminder, nie meer lae van analise by te voeg nie. Key lessons from Meta Kawano se posisie by Meta (Facebook) het hierdie punte op 'n uiterste skaal versterk. Die bestuur van globale produkte het hom geleer dat agility 'n must is: in plaas daarvan om perfekte definisies vir weke te debatteer, neem teams by Meta dikwels voorlopige besluite en herhaal. Hy het ook getuig hoe kragtige helderheid en dokumentasie word wanneer duisende ingenieurs en analiste in parallel werk. Die ontbrekende konteks in 'n dashboard of pipeline kan kritieke mislukkings veroorsaak; kundiges waarsku dat sonder behoorlike dokumentasie, die risiko van downtime "significant toeneem". Final advice for founders Volgens Kawano is die werklike uitbetaling van data-dissipline kultuur. Hy herinner die stigters dat die bou van "'n kultuur van helderheid, vertroue en veerkragtigheid met data" baie meer impaklik is as enige vroeë-stap-big data-projek. Soos Day1Data dit sê, "Tools kom en gaan ... maar kultuur, hoe mense dink, kommunikeer en besluite neem, is wat bepaal of data 'n strategiese voordeel word." 'N Klein start-up met gedisciplineerde, goed kommunikeerde metrikes sal elke keer 'n ontorganiseerde, groter een oorskry.In die einde is Kawano se spelboek eenvoudig: kry die basiese beginsels reg, bou vertroue in jou data van die eerste dag af en laat nuuskierigheid en bewyse, nie ego nie, produkke kies. Verbind met Kawano op LinkedIn om meer te leer: . https://www.linkedin.com/in/Kawanokawano/

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Bou met duidelikheid: Yusuke Kawano op die skaal van start-ups deur data dissipline

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

"Walk Down the Road of Life Without Fearing Anything" Max Azarov, CEO and Co-Founder, Novakid

The #decentralize-ai Writing Contest by ICP and HackerNoon: Results Announcement 🎉

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

HackerNoon and the Time We Took the 16 Personalities Test

"Walk Down the Road of Life Without Fearing Anything" Max Azarov, CEO and Co-Founder, Novakid

The #decentralize-ai Writing Contest by ICP and HackerNoon: Results Announcement 🎉

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

HackerNoon and the Time We Took the 16 Personalities Test

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps