En qualsevol empresa tecnològica d'etapa primerenca, tenir dades és fàcil; fer que les dades siguin útils és el repte. Com assenyalen els experts de la indústria, "les eines no decideixen els resultats, la cultura ho fa". Kawano, líder de Creixement de Productes i Anàlisi de Meta, fa ressò d'això: les eines i els panells de control signifiquen poc a menys que serveixin a objectius clars. Sense aquest alineament, els equips poden “inundar-se amb informes innecessaris o acabar perseguint mètriques de vanitat” que semblen impressionants però no són actuables.Des del seu temps liderant les iniciatives globals de producte i confiança a Meta, Kawano argumenta que el primer requisit és la claredat de propòsit: cada punt de dades ha de connectar a una estratègia. El fons de Kawano, un fonament acadèmic combinat amb projectes d'impacte social, mostra en el seu èmfasi en l'equitat i l'ètica. tracta l'escala i la responsabilitat com inseparables. Els experts moderns de la IA adverteixen que l'equitat ha de ser "activament construïda en el sistema", o bé l'anàlisi prejudicarà les decisions i "perjudicarà els individus i erosionarà la confiança". A l'escala de Meta, Kawano va veure com fins i tot les petites suposicions de dades poden amplificar-se quan hi participen milions d'usuaris. Va aprendre a mantenir el seguiment inicial senzill i àgil: mesurar el compromís bàsic (com els usuaris actius diaris) per guiar l'equip, en comptes d'esperar a perfeccionar cada mètrica. Com un guia d'inici aconsella, en les primeres fases, "no es pot permetre la paràlisi de l'anàlisi" - la velocitat i la iteració superen l'enginyeria excessiva. Define clear objectives before collecting data Alinea l'anàlisi amb la missió de la startup des del primer dia. Pregunta les grans preguntes: Quin problema estem resolent? Quines decisions informaran les dades? Els experts recomanen connectar cada mètrica a un resultat: "Quins resultats comercials volem impulsar amb les dades?", en comptes de recopilar dades pel seu compte. Aquest enfocament ajuda a evitar les mètriques de la vanitat. Com adverteix Day1Data, sense una comprensió compartida de la finalitat, els equips s'ofeguen en informes o acaben perseguint les mètriques de la vanitat. Keep early data collection simple but structured Instrumenta el teu producte immediatament, però no sobreconstrueixis. amb tanta granularitat com sigui raonable, de manera que el sistema pugui evolucionar. Tal com aconsella Mode Analytics, animar els enginyers a fer un seguiment detallat dels esdeveniments que formen part integral del procés de desenvolupament des del primer dia. Al llançament, els indicadors simples (signatures, freqüència d'ús, canals) sovint són suficients per saber si estàs en el camí. En les primeres fases d'iniciació, "mesures senzilles d'engagement com DAUs ... assegureu-vos d'anar en la direcció correcta". track basic user events and core metrics don’t over-engineer metrics too soon Balance build vs. buy for your data stack Sigueu pragmàtics sobre les eines. Kawano va aprendre a Meta que la construcció d'un sistema personalitzat ofereix flexibilitat, però la compra de solucions accelera el temps de valor. Els líders de dades diuen que l'elecció "depèn del pressupost, l'experiència i el temps-valor". Per exemple, un estudi de cas de dades de Monte Carlo va trobar que la construcció d'una eina de qualitat de dades internament costaria ~$450K / any més hores de temps de desenvolupador, una inversió pesada que podria evitar-se amb un servei fora de la taula. La presa: pesa els costos de desenvolupador i els riscos de contractació (molts enginyers prefereixen treballar amb eines estàndard de la indústria) versus els temps de llançament del venedor. Ensure data quality and trust from day one Com diu un expert en anàlisi, “no importa com avanci la tecnologia, qualsevol iniciativa que depengui de les dades només és tan forta com la qualitat de les dades”. En la pràctica, això significa afegir la neteja de dades bàsica, comprovacions d'esquema i alertes de seguiment des de l'inici. Recordeu: tots els fluxos de dades "des de la creació fins al consum... la contaminació a la font afecta a tot el que hi ha a continuació".Amb l'aplicació d'estàndards (sense claus duplicades, formats coherents, etc.) d'hora, eviteu una base poc fiable. Amb el temps, la mala qualitat de les dades podria aturar el ROI de l'anàlisi - el llibre de joc de Kawano és prioritzar l'exactitud perquè els equips aprenguin a confiar i actuar sobre els números. Prioritize privacy, security, and compliance early Kawano aconsella que la privacitat i la seguretat no són avantatges opcionals sinó fonamentals. Les guies de la indústria enfatitzen que “implementar les pràctiques correctes de privacitat i seguretat des del principi és crucial per evitar vulnerabilitats”. En termes concrets, això podria significar xifrar PII, utilitzar infraestructures de núvols segures o planificar el compliment del GDPR / CCPA a mesura que dissenyeu característiques. Les startups poden estar temptades a posposar-les per a més endavant, però Kawano recorda als fundadors que demostrar la responsabilitat de les dades construeix la confiança del client i evita les reformes costoses. Make data accessible across teams (no gatekeeping) Una cultura de dades prosperarà quan es democratitzin les perspectives. Kawano insisteix que tothom, no només els analistes de dades, hauria de poder fer preguntes sobre les dades. Per exemple, Day1Data assenyala que una cultura basada en dades “no pot prosperar si les dades estan tancades darrere de barreres tècniques”. A l'escala Meta, va veure l'alternativa: barreres i decisions sil·loïdes. En comptes d'això, adopti un model com altres gegants tecnològics: "les dades han de ser accessibles a tots els nivells de l'organització", capacitant els empleats per prendre decisions informades de dades a tots els nivells. Use data for experimentation, not just dashboards Kawano defensa una mentalitat de proves i aprenentatges. En comptes de tractar l'anàlisi com un mirall posterior, utilitzeu-la per hipotetitzar i iterar. Encoratgeu els equips a executar experiments, proves A/B, característiques de prototipatge, campanyes pilot i mesurar els resultats amb rigor. Això s'alinea amb les cultures de proves i aprenentatges de Facebook, Google i altres, on les dades guien les decisions sobre característiques i màrqueting. En la pràctica, cada canvi de producte o UX es converteix en un experiment: s'estructura una hipòtesi, es recullen dades i s'ajusten basant-se en evidències. Kawano assenyala que introduir aquest ètoc d'hora fa que les dades siguin una eina per a la descoberta. En comptes de simplement construir taulells estàtics, construïu fluxos de retroalimentació ràpids: deixeu que les perspectives de l'anàlisi promoguin noves idees i millores. Document and communicate data workflows La documentació explícita no és negociable. Els equips de Kawano sempre mapen d'on provenen les dades, com es transformen i on van. Aquesta claredat evita la confusió quan s'uneixen nous membres o quan sorgeixen problemes. Les millors pràctiques de Secoda enfatitzen que "el documentatge de les canonades de dades és crucial per a la incorporació ... la resolució de problemes, el manteniment dels sistemes i la garantia de la conformitat". En resum, escriviu l'arquitectura: enumereu les fonts de dades, els llocs de treball de l'ETL, els esquemes i els panells de control. Després comuniqueu aquests fluxos de treball a tot l'equip. Com adverteixen els experts, si les canonades no són clares, pateixeu ineficiències i lacunes de conformitat. Aquesta disciplina construeix confiança; la gent confia en les dades que poden rastrejar. Design data systems that evolve and scale Kawano recomana l'ús d'arquitectures modulars i amigables amb el núvol que puguin expandir-se. Una guia recent assenyala que les startups han de "començar amb una configuració mínima viable i expandir-se gradualment". Això significa triar components (magatzem de dades, ETL, eines de BI) que puguin gestionar càrregues més grans més tard, fins i tot si només utilitzeu una fracció en el llançament. Per tant, Kawano recomana utilitzar plataformes gestionades (Snowflake, BigQuery, dbt, etc.) sempre que sigui possible, ja que donen suport a la flexibilitat. L'objectiu és evitar un redisseny complet en el segon any. Avoid over-engineering or chasing vanity metrics Menys és més al principi. Kawano adverteix a les startups de no caure en la trampa de l'anàlisi sofisticada abans de dominar els fonaments. En els primers dies, centrar-se en les poques mètriques que compten. La guia d'anàlisi de Mode ho diu clarament: fins que el mercat del producte s'ajusti, vostè "no es pot permetre la paràlisi de l'anàlisi". Limitar els KPIs a aquells lligats al creixement o la retenció, no a tots els nombres possibles. Construir conductes lleugeres al principi i posposar la modelització complexa. Reviseu les mètriques regularment: descarregueu qualsevol cosa que no es cités en les decisions. Mantenint la pila lleugera i els panells de control nets, es manté l'agilitat. Els propis equips de Kawano han trobat que resoldre problemes reals amb les dades sovint implica reduir el soroll, no afegir més capes d'anàlisi. Key lessons from Meta El càrrec de Kawano a Meta (Facebook) va reforçar aquests punts a una escala extrema. Executar productes globals li va ensenyar que l'agilitat és una necessitat: en comptes de debatre definicions perfectes durant setmanes, els equips de Meta sovint prenen decisions provisionals i iteren. També va ser testimoni de com la claredat i la documentació es converteixen en poderosos quan milers d'enginyers i analistes treballen en paral·lel.La falta de context en un tauler o un pipeline pot causar fallades crítiques; els experts adverteixen que sense la documentació adequada, el risc d'aturada "augmenta significativament". Final advice for founders Segons Kawano, la veritable recompensa de la disciplina de dades és cultural. Ell recorda als fundadors que la construcció d'una "cultura de claredat, confiança i agilitat amb dades" és molt més impactant que qualsevol projecte de big data d'etapa primerenca. Com diu Day1Data, "les eines vénen i van... però la cultura, la forma en què la gent pensa, comunica i pren decisions, és el que determina si les dades es converteixen en un avantatge estratègic". Una petita startup amb mètriques disciplinades i ben comunicades superarà una desorganitzada i més gran cada vegada.Al final, el llibre de Kawano és simple: treu els fonaments bé, construeix la confiança en les teves dades des del primer dia, i deixa que la curiositat i les proves, no l'ego, impulsin les eleccions de productes. Connecta amb Kawano a LinkedIn per saber-ne més: . https://www.linkedin.com/in/Kawanokawano/

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

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Construir amb claredat: Yusuke Kawano sobre l'escalabilització de les startups a través de la disciplina de dades

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

Startups of The Year: Meet the Education Industry

New Features: They're Everything, We're Just Ken

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

TON Game ‘BANANA’ Hits 1M Users In 72 Hours

Startups of The Year: Meet the Education Industry

New Features: They're Everything, We're Just Ken

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps