Jak zauważają eksperci branżowi, „narzędzia nie decydują o wynikach, kultura tak”. Kawano, lider ds. wzrostu produktu i analizy w Meta, odzwierciedla to: narzędzia i tablicy kontrolne mają niewiele znaczenia, chyba że służą jasnym celom. Bez tego dopasowania zespoły mogą „zalewać się niepotrzebnymi raportami lub w końcu ścigać próżne metryki”, które wyglądają imponująco, ale nie są zdolne do działania. Od czasu, gdy prowadził globalne inicjatywy produktowe i zaufania w Meta, Kawano twierdzi, że pierwszym wymogiem jest jasność celu: każdy punkt danych musi być połączony ze strategią. Pochodzenie Kawano, akademickie uziemienie w połączeniu z projektami dotyczącymi oddziaływania społecznego, pokazuje w swoim nacisku na uczciwość i etykę. Traktuje skalę i odpowiedzialność jako nierozerwalne. Współcześni eksperci AI ostrzegają, że uczciwość musi być „aktywnie wbudowana w system”, w przeciwnym razie analityka będzie podejmować decyzje uprzednio i „ryzykować szkodę dla jednostek i niszczyć zaufanie”. W skali Meta Kawano zauważył, jak nawet małe przypuszczenia dotyczące danych mogą zostać wzmocnione, gdy zaangażowane są miliony użytkowników. nauczył się utrzymywać początkowe śledzenie proste i zwinne: mierzenie podstawowego zaangażowania (takiego jak aktywni użytkownicy na co dzień), aby poprowadzić zespół, zamiast czekać na udoskonalenie każdej metryki. Define clear objectives before collecting data Dostosuj analizę do misji startupów od pierwszego dnia. Zadaj duże pytania: Jaki problem rozwiązujemy? Jakie decyzje przekazują dane? Eksperci zalecają połączenie każdej metryki z wynikiem: „Jakie wyniki biznesowe chcemy prowadzić z danymi?”, zamiast zbierać dane dla własnego dobra. Ten nacisk pomaga uniknąć metryki próżności. Jak ostrzega Day1Data, bez wspólnego zrozumienia celu, zespoły zanurzają się w raportach lub kończą ścigając metryki próżności. Kawano zgadza się, że przejrzystość do przodu zapobiega marnowaniu wysiłku później. Keep early data collection simple but structured Narzędzie Twój produkt natychmiast, ale nie nadbuduj. Kawano zachęca założycieli do Jak sugeruje Mode Analytics, zachęcaj inżynierów do śledzenia szczegółowych zdarzeń, które stanowią integralną część procesu rozwoju od pierwszego dnia.W momencie uruchomienia, proste wskaźniki (podpisy, częstotliwość użytkowania, kanały) często wystarczą, aby wiedzieć, czy jesteś na drodze. Na wczesnych etapach uruchamiania, „proste środki zaangażowania, takie jak DAU ... zapewniają, że idziesz we właściwym kierunku”. track basic user events and core metrics don’t over-engineer metrics too soon Balance build vs. buy for your data stack Bądź pragmatyczny co do narzędzi. Kawano dowiedział się w Meta, że budowanie niestandardowego systemu oferuje elastyczność, ale zakup rozwiązań przyspiesza czas na wartość. Przywódcy danych twierdzą, że wybór „zależy od budżetu, wiedzy i czasu na wartość”. Na przykład, badanie przypadku Monte Carlo Data wykazało, że budowa narzędzia o jakości danych wewnątrz budynku kosztowałaby ~ 450 000 $ / rok plus godziny czasu dewelopera, ciężką inwestycję, której można uniknąć dzięki usłudze off-the-shelf. Ensure data quality and trust from day one Kawano podkreśla budowanie w walidacji natychmiast. „Niezależnie od tego, jak zaawansowana jest technologia, każda inicjatywa, która zależy od danych, jest tak silna, jak sama jakość danych”. W praktyce oznacza to dodanie podstawowego czyszczenia danych, sprawdzania schematu i monitorowania ostrzeżeń od samego początku. Pamiętaj: wszystkie dane „pływają od tworzenia do konsumpcji... zanieczyszczenie u źródła wpływa na wszystko w dalszym ciągu”.Poprzez egzekwowanie standardów (brak podwójnych kluczy, spójnych formatów itp.) na wczesnym etapie unikniesz niezawodnej podstawy. Prioritize privacy, security, and compliance early Kawano doradza, że prywatność i bezpieczeństwo nie są opcjonalnymi dodatkami, ale podstawami. Przewodniki branżowe podkreślają, że „wdrożenie właściwych praktyk ochrony prywatności i bezpieczeństwa od samego początku jest kluczowe, aby uniknąć luk”. Konkretnie rzecz biorąc, może to oznaczać szyfrowanie PII, korzystanie z bezpiecznej infrastruktury chmury lub planowanie zgodności z GDPR/CCPA podczas projektowania funkcji. Startupy mogą być skłonne odłożyć te praktyki na później, ale Kawano przypomina założycielom, że wykazanie odpowiedzialności za dane buduje zaufanie klientów i unika kosztownych zmian. Make data accessible across teams (no gatekeeping) Kawano twierdzi, że każdy, nie tylko analitycy danych, powinien mieć możliwość zadawania pytań na temat danych. Na przykład Day1Data zauważa, że kultura oparta na danych „nie może rozwijać się, jeśli dane są zamknięte za barierami technicznymi”. Podobnie eksperci zalecają, aby tabliczki kontrolne i kluczowe metryki były widoczne i zrozumiałe dla każdego zespołu. Zamiast tego przyjmij model podobny do innych gigantów technologicznych: „dane muszą być dostępne na wszystkich poziomach organizacji”, umożliwiając pracownikom podejmowanie decyzji opartych na danych na każdym poziomie. Use data for experimentation, not just dashboards Kawano walczy o testowanie i uczenie się. Zamiast traktować analizę jako lustro wsteczne, używaj jej do hipotezy i iteracji. Zachęcaj zespoły do prowadzenia eksperymentów, testów A/B, funkcji prototypowania, kampanii pilotażowych i ścisłego pomiaru wyników. To pasuje do kultur „testowania i uczenia się” Facebooka, Google i innych, gdzie dane kierują decyzjami dotyczącymi funkcji i marketingu. W praktyce każda zmiana produktu lub UX staje się eksperymentem: ramy hipotezy, zbieranie danych i dostosowywanie na podstawie dowodów. Kawano zauważa, że wprowadzanie tego etosu na wczesnym etapie sprawia, że dane są narzędziem do odkrywania.Zamiast po prostu budować statyczne tabliczki kontrolne, buduj szybkie ścieżki zwrotne: pozwól, aby wgląd z analizy wywołał nowe pomysły i ulepszenia. Document and communicate data workflows Dokumentacja wyraźna jest nie do negocjacji. Zespoły Kawano zawsze mapują, skąd pochodzą dane, jak są przekształcane i dokąd idą. Ta jasność zapobiega myleniu, gdy dołączają do nich nowi członkowie lub pojawiają się problemy. Najlepsze praktyki Secody podkreślają, że „dokumentowanie rurociągów danych ma kluczowe znaczenie dla wdrożenia... rozwiązywania problemów, utrzymywania systemów i zapewniania zgodności”. Krótko mówiąc, zapisz architekturę: wykaz źródeł danych, zadań ETL, schematów i pulpitów. Następnie przekazuj te przepływy pracy całemu zespołowi. Jak ostrzegają eksperci, jeśli rurociągi nie są jasne, napotkasz nieefektywności i luki w zgodności. Design data systems that evolve and scale Kawano zaleca korzystanie z modułowych, przyjaznych dla chmury architektur, które mogą się rozwijać. Niedawny przewodnik zauważa, że start-upy powinny „począć od minimalnego funkcjonalnego ustawienia i rozwijać się stopniowo”. Oznacza to wybór komponentów (magazyn danych, narzędzia ETL, narzędzia BI), które mogą obsługiwać większe obciążenia później, nawet jeśli używasz tylko niewielkiej części w momencie uruchomienia. Dlatego Kawano zaleca korzystanie z zarządzanych platform (Snowflake, BigQuery, dbt, itp.) w miarę możliwości, ponieważ wspierają one elastyczność. Celem jest uniknięcie całkowitego przebudowy w drugim roku. Avoid over-engineering or chasing vanity metrics Kawano ostrzega start-upów, aby nie wpadli w pułapkę zaawansowanej analityki, zanim opanują podstawy. W pierwszych dniach skupiajcie się na kilku ważnych wskaźnikach. Przewodnik analityczny Modu wyraźnie mówi: dopóki rynek produktów nie pasuje, „nie można sobie pozwolić na paraliż analityczny”. Podobnie Day1Data ostrzega, że bez celu firmy „pożyczają wskaźniki próżności”, które nie poruszają biznesu. Ogranicz KPI do tych związanych z wzrostem lub zatrzymaniem, a nie do wszystkich możliwych liczb. Najpierw zbuduj lekkie rurociągi i odłóż skomplikowane modelowanie. Regularnie przeglądaj metryki: usuń wszystkie, które nie zostały cytowane w decyzjach. Dzięki czyszczeniu pakietu i paneli kontrolnych zachowujesz zwinność.Własne zespoły Kawano odkryły, że rozwiązywanie rzeczywistych problemów z danymi często wiąże się z wyeliminowaniem hałasu, a nie dodaniem dodatkowych warstw analizy. Key lessons from Meta Prowadzenie globalnych produktów nauczyło go, że zwinność jest koniecznością: zamiast dyskutować o doskonałych definicjach przez tygodnie, zespoły w Meta często podejmują tymczasowe decyzje i powtarzają się. Widział również, jak potężna staje się jasność i dokumentacja, gdy tysiące inżynierów i analityków pracują równolegle. Brak kontekstu w tablicy kontrolnej lub rurociągu może spowodować krytyczne awarie; eksperci ostrzegają, że bez odpowiedniej dokumentacji ryzyko przerw „znacznie wzrasta”. Final advice for founders W opinii Kawano, prawdziwym wynagrodzeniem dyscypliny danych jest kultura. przypomina założycielom, że budowanie „kultury jasności, zaufania i zwinności z danymi” jest znacznie bardziej wpływowe niż jakikolwiek projekt big data na wczesnym etapie. Jak mówi Day1Data, „Narzędzia przychodzą i odchodzą... ale kultura, sposób myślenia, komunikowania się i podejmowania decyzji, jest tym, co decyduje, czy dane stają się przewagą strategiczną”. Małe start-upy z zdyscyplinowanymi, dobrze komunikowanymi wskaźnikami przewyższają niezorganizowane, większe w każdym przypadku.W końcu książka Kawano jest prosta: zdobądź podstawy, buduj zaufanie do swoich danych od pierwszego dnia i pozwól, aby ciekawość i dowody, a nie ego, kierowały wyborami produktów. Skontaktuj się z Kawano na LinkedIn, aby dowiedzieć się więcej: . https://www.linkedin.com/in/Kawanokawano/

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

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Budowanie z jasnością: Yusuke Kawano na skalowaniu startupów za pomocą dyscypliny danych

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

Google's Gemini AI: A Thought Experiment in Deception

Pleasures of the telescope by Garrett Putman Serviss - Table of Links

Meet Sora: HackerNoon Company of the Week

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Google's Gemini AI: A Thought Experiment in Deception

Pleasures of the telescope by Garrett Putman Serviss - Table of Links

Meet Sora: HackerNoon Company of the Week

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps