En cualquier empresa de tecnología de etapa temprana, tener datos es fácil; hacer que los datos sean útiles es el desafío. Como señalan los expertos de la industria, “las herramientas no deciden los resultados, la cultura lo hace”.Kavano, líder en crecimiento de productos y análisis en Meta, echa un vistazo a esto: las herramientas y los dashboards significan poco a menos que sirvan a objetivos claros. Sin ese alineamiento, los equipos pueden “inundarse con informes innecesarios o terminar persiguiendo métricas de vanidad” que parecen impresionantes pero no son actuables.Desde su tiempo liderando las iniciativas mundiales de producto y confianza en Meta, Kawano argumenta que el primer requisito es la claridad de propósito: cada punto de datos debe conectarse a una estrategia. El antecedente de Kawano, una base académica combinada con proyectos de impacto social, muestra en su énfasis en la equidad y la ética.Trató la escala y la responsabilidad como inseparables.Los expertos modernos en IA advierten que la equidad debe ser “activamente construida en el sistema”, o de lo contrario la analítica prejudicará las decisiones y “peligrará a los individuos y erosionará la confianza”. En la escala de Meta, Kawano vio cómo incluso las pequeñas suposiciones de datos pueden amplificarse cuando millones de usuarios están involucrados. Aprendió a mantener el seguimiento inicial simple y ágil: medir el compromiso básico (como usuarios activos diarios) para guiar al equipo, en lugar de esperar a perfeccionar cada métrica. Como una guía de inicio aconseja, en las fases tempranas, “no puedes permitirte la parálisis analítica” – velocidad e iteración superan la sobreingeniería. A continuación se muestran las diez mejores prácticas de Kawano para la disciplina de datos, extraídas de estas lecciones: Define clear objectives before collecting data Alinear el análisis con la misión de la startup desde el primer día. Pregunta las grandes preguntas: ¿Qué problema estamos resolviendo? ¿Qué decisiones los datos informarán? Los expertos recomiendan conectar cada métrica a un resultado: “¿Qué resultados de negocio queremos impulsar con los datos?”, en lugar de recopilar datos por su cuenta. Este enfoque ayuda a evitar las métricas de vanidad. Como Day1Data advierte, sin una comprensión compartida de la finalidad, los equipos se ahogan en los informes o terminan persiguiendo las métricas de vanidad. Kawano está de acuerdo en que la claridad delantera evita el esfuerzo perdido más tarde. Keep early data collection simple but structured Instrumenta tu producto de inmediato, pero no sobreconstruya.Kawano insta a los fundadores a con tanta granularidad como sea razonable, para que el sistema pueda evolucionar. Como aconseja Mode Analytics, animar a los ingenieros a hacer un seguimiento detallado de eventos una parte integral del proceso de desarrollo desde el primer día. Al lanzamiento, indicadores simples (signups, frecuencia de uso, funnels) a menudo bastan para saber si estás en camino. En las primeras fases de inicio, “medidas simples de compromiso como los DAUs ... aseguran que se está dirigiendo en la dirección correcta”. Comience con lo esencial, para que pueda aprender rápidamente y pivotar sin reconstruir su análisis. track basic user events and core metrics don’t over-engineer metrics too soon Balance build vs. buy for your data stack Sea pragmático acerca de las herramientas. Kawano aprendió en Meta que la construcción de un sistema personalizado ofrece flexibilidad, pero la compra de soluciones acelera el tiempo de valorización. Los líderes de datos dicen que la elección “depende del presupuesto, la experiencia y el tiempo-valor”. Por ejemplo, un estudio de caso de datos de Monte Carlo encontró que la construcción de una herramienta de calidad de datos en casa costaría ~$450K/año más horas de tiempo de desarrollador, una inversión pesada que podría evitarse con un servicio off-the-shelf. Ensure data quality and trust from day one Como dice un experto en análisis, “no importa cuán avanzada sea la tecnología, cada iniciativa que depende de los datos es tan fuerte como la calidad de los datos mismos”. En la práctica, esto significa agregar la limpieza de datos básica, los controles de esquemas y las alertas de monitoreo desde el principio. Recuerda: todos los datos “fluyen de la creación al consumo... la contaminación en la fuente afecta a todo en el curso posterior”. Al aplicar estándares (sin claves duplicadas, formatos consistentes, etc.) temprano, evitas una base poco fiable. Prioritize privacy, security, and compliance early Incluso como una startup pequeña, respeta los datos de los usuarios y las regulaciones ahora. Kawano aconseja que la privacidad y la seguridad no son complementos opcionales, sino los fundamentos. Las guías de la industria enfatizan que “implementar las prácticas correctas de privacidad y seguridad desde el principio es crucial para evitar vulnerabilidades”. En términos concretos, esto podría significar cifrar PII, usar infraestructuras de nube seguras o planificar el cumplimiento del GDPR/CCPA a medida que diseñas características. Las startups pueden estar tentadas de postergarlas para más tarde, pero Kawano recuerda a los fundadores que demostrar la responsabilidad de los datos construye la confianza del cliente y evita retrofites costosos. Make data accessible across teams (no gatekeeping) Una cultura de datos florece cuando se democratizan las perspectivas. Kawano insiste en que todos, no solo los analistas de datos, deben ser capaces de hacer preguntas sobre los datos. Por ejemplo, Day1Data señala que una cultura basada en datos “no puede prosperar si los datos están bloqueados detrás de barreras técnicas”. En la escala Meta, vio la alternativa: barreras de botella y decisiones siluadas. En cambio, adopte un modelo como otros gigantes de la tecnología: “los datos deben ser accesibles a todos los niveles de la organización”, empoderando a los empleados para tomar decisiones informadas en todos los niveles. Use data for experimentation, not just dashboards Kawano promueve una mentalidad de prueba y aprendizaje. En lugar de tratar la analítica como un espejo de retroalimentación, utilízala para hipotetizar e iterar. Anima a los equipos a ejecutar experimentos, pruebas A/B, características de prototipo, campañas piloto y medir los resultados de manera rigurosa. Esto se alinea con las culturas de prueba y aprendizaje de Facebook, Google y otros, donde los datos guían las decisiones sobre características y marketing. En la práctica, cada cambio de producto o UX se convierte en un experimento: enmarca una hipótesis, recoge datos y ajusta basándose en evidencias. Kawano señala que la introducción temprana de esta ética hace que los datos sean una herramienta para el descubrimiento. En lugar de simplemente construir tableros estáticos, construya flujos de retroalimentación rápidos: permita que las ideas de la analítica promuevan nuevas ideas y mejoras. Document and communicate data workflows La documentación explícita no es negociable. Los equipos de Kawano siempre mapean de dónde provienen los datos, cómo se transforman y a dónde van. Esta claridad evita la confusión cuando se unen nuevos miembros o cuando surgen problemas. Las mejores prácticas de Secoda enfatizan que “documentar las tuberías de datos es crucial para embarcar... solucionar problemas, mantener sistemas y garantizar el cumplimiento”. En resumen, escriba la arquitectura: lista de fuentes de datos, puestos de trabajo de ETL, esquemas y dashboards. Entonces comunique estos flujos de trabajo a todo el equipo. Como advierten los expertos, si las tuberías no son claras, incurrirás en ineficiencias y brechas de cumplimiento. Design data systems that evolve and scale Kawano aconseja utilizar arquitecturas modulares y amigables a la nube que puedan expandirse.Una guía reciente señala que las startups deben “iniciar con una configuración mínima viable y expandirse gradualmente”.Esto significa seleccionar componentes (el almacén de datos, las herramientas ETL, BI) que puedan manejar cargas más grandes más tarde, incluso si se utiliza sólo una fracción en el lanzamiento.Asimismo, Monte Carlo Data señala que las pilas de datos modernas se vuelven “más fragmentadas” a medida que las empresas se escalan; la solución de hoy en casa puede no conectarse a las herramientas de IA de mañana. Por lo tanto, Kawano recomienda usar plataformas gestionadas (Snowflake, BigQuery, dbt, etc.) cuando sea posible, ya que soportan la flexibilidad.El objetivo es evitar un rediseño completo en el segundo año.Al elegir herramientas y arquitecturas que abrazan el cambio, usted asegura que su análisis siga adelante con mayor tráfico y más usuarios. Avoid over-engineering or chasing vanity metrics Menos es más al principio. Kawano advierte a las startups de no caer en la trampa de la analítica sofisticada antes de dominar los conceptos básicos. En los primeros días, concéntrese en las pocas métricas que importan. La guía de análisis de Mode lo dice claramente: hasta que el mercado del producto se ajuste, usted “no puede permitirse la parálisis analítica”. Limite los KPIs a los relacionados con el crecimiento o la retención, no a todos los números posibles. Construir tuberías ligeras al principio y postergar la modelización compleja. Revisa las métricas regularmente: descarga cualquier cosa que no se citó en las decisiones. Al mantener la pila lean y las tablas limpias, se mantiene la agilidad.Los propios equipos de Kawano han encontrado que resolver problemas reales con los datos a menudo implica cortar el ruido, no agregar más capas de análisis. Key lessons from Meta El mandato de Kawano en Meta (Facebook) reforzó estos puntos a una escala extrema. ejecutar productos globales le enseñó que la agilidad es una necesidad: en lugar de debatir definiciones perfectas durante semanas, los equipos en Meta a menudo toman decisiones provisionales e iteran. También fue testigo de cómo la claridad y la documentación se vuelven poderosos cuando miles de ingenieros y analistas trabajan en paralelo.La falta de contexto en un tablero o tubería puede causar fallos críticos; los expertos advierten que sin la documentación adecuada, el riesgo de inactividad “aumenta significativamente”.En pocas palabras, Kawano vio que en los gigantes de la tecnología, los equipos descentralizados sólo prosperan cuando todos comparten una sola fuente de verdad, una lección que aplica manteniendo catálogos de metadatos y contratos de datos actualizados. Final advice for founders En opinión de Kawano, la verdadera recompensa de la disciplina de datos es cultural. Él recuerda a los fundadores que construir “una cultura de claridad, confianza y agilidad con los datos” es mucho más impactante que cualquier proyecto de big data en una etapa temprana. Como dice Day1Data, “Las herramientas vienen y van... pero la cultura, la forma en que las personas piensan, comunican y toman decisiones, es lo que determina si los datos se convierten en una ventaja estratégica”. Una pequeña startup con métricas disciplinadas y bien comunicadas superará a una desorganizada, más grande cada vez.Al final, el manual de Kawano es simple: obtenga los principios básicos correctos, construya confianza en sus datos desde el primer día, y deje que la curiosidad y la evidencia, no el ego, impulsen las elecciones de productos. Conecte con Kawano en LinkedIn para saber más: . https://www.linkedin.com/in/Kawanokawano/

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

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Construir con claridad: Yusuke Kawano sobre el escalado de las startups a través de la disciplina de datos

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps