Как отмечают эксперты отрасли, «инструменты не определяют результаты, культура это делает». Кавано, лидер по росту продуктов и аналитике в Meta, повторяет это: инструменты и панели мало значат, если они не служат четким целям. Без этого согласования команды могут «затопляться ненужными отчетами или в конечном итоге преследовать метрики тщеславия», которые выглядят впечатляюще, но не поддаются действию. С тех пор, как он возглавлял глобальные продукты и инициативы доверия в Meta, Кавано утверждает, что первым требованием является ясность цели: каждая точка данных должна быть связана с стратегией. Образца Кавано, академический фундамент в сочетании с проектами социального воздействия, демонстрирует в его акценте на справедливость и этику.Он относится к масштабу и ответственности как к неразделимым.Современные эксперты по ИИ предупреждают, что справедливость должна быть «активно встроена в систему», иначе аналитика будет предвзято принимать решения и «рисковать вред людям и разрушать доверие». В масштабе Meta Кавано увидел, как даже небольшие предположения о данных могут усиливаться, когда вовлечены миллионы пользователей. Он научился держать первоначальное отслеживание простым и гибким: измеряя базовую заинтересованность (например, ежедневные активные пользователи) для руководства командой, а не ожидая совершенствования каждой метрики. Define clear objectives before collecting data Справляйте аналитику с миссией стартапа с первого дня. Задайте большие вопросы: Какую проблему мы решаем? Какие решения будут информировать данные? Эксперты рекомендуют соединить каждую метрику с результатом: «Какие бизнес-результаты мы хотим управлять данными?» вместо того, чтобы собирать данные ради себя. Этот фокус помогает избежать метрики тщеславия. Как предупреждает Day1Data, без общего понимания цели команды утопают в отчетах или в конечном итоге преследуют метрики тщеславия. Keep early data collection simple but structured Инструментируйте свой продукт немедленно, но не перестраивайте его. Kawano призывает учредителей Как советует Mode Analytics, поощряйте инженеров к детальному отслеживанию событий, которые являются неотъемлемой частью процесса разработки с первого дня. На ранних стартапах «простые меры участия, такие как DAU, ... гарантируют, что вы направляетесь в правильном направлении».Начните с основ, чтобы вы могли быстро учиться и вращаться, не перестраивая свою аналитику. track basic user events and core metrics don’t over-engineer metrics too soon Balance build vs. buy for your data stack Будьте прагматичны в отношении инструментов. Кавано узнал в Meta, что создание настраиваемой системы предлагает гибкость, но покупка решений ускоряет время до ценности. Лидеры данных говорят, что выбор «зависит от бюджета, опыта и времени до ценности». Если у вас есть лучшие инженерные таланты и уникальные потребности, строительство внутри дома может быть выгодно. Например, исследование Monte Carlo Data показало, что создание инструмента качества данных внутри компании обойдется в $450 000 в год плюс часы времени разработчика, что является большим вложением, которое можно избежать при использовании офф-шляф-сервиса.Внедрение: весит затраты разработчика и риски найма (многие инженеры предпочитают работать со стандартными инструментами отрасли) по сравнению с временем доставки. Ensure data quality and trust from day one Данные только так хороши, как и их точность.Кавано подчеркивает строительство в верификации сразу.Как говорит один эксперт по аналитике: «Независимо от того, насколько продвинута технология, любая инициатива, которая зависит от данных, только так сильна, как качество самих данных». На практике это означает добавление базовой очистки данных, проверки схем и мониторинга оповещений с самого начала. Помните: все данные «потоки от создания до потребления... загрязнение у источника влияет на все в дальнейшем». Prioritize privacy, security, and compliance early Даже будучи небольшим стартапом, теперь следует уважать данные пользователей и правила. Kawano советует, что конфиденциальность и безопасность не являются дополнительными преимуществами, а фундаментальными. Индустриальные руководства подчеркивают, что «внедрение правильной практики конфиденциальности и безопасности с самого начала имеет решающее значение для предотвращения уязвимостей». В конкретном смысле это может означать шифрование PII, использование безопасной облачной инфраструктуры или планирование соответствия GDPR/CCPA при разработке функций. Стартовые компании могут быть соблазнены отложить их на потом, но Kawano напоминает основателям, что демонстрация ответственности за данные создает доверие клиентов и избегает дорогостоящих ретрофитов. Make data accessible across teams (no gatekeeping) Кавано настаивает на том, что каждый, а не только аналитики данных, должен иметь возможность задавать вопросы о данных. Например, Day1Data отмечает, что культура, основанная на данных, «не может процветать, если данные заперты за техническими барьерами». В масштабе Meta он видел альтернативу: бутылки и силовые решения.Вместо этого принимайте модель, подобную другим технологическим гигантам: «данные должны быть доступны на всех уровнях организации», позволяя сотрудникам принимать информированные решения на всех уровнях. Use data for experimentation, not just dashboards Kawano защищает мышление тестирования и обучения. Вместо того, чтобы относиться к аналитике как к зеркалу заднего вида, используйте его для гипотезирования и итерации. Поощряйте команды проводить эксперименты, A/B-тесты, функции прототипа, пилотные кампании и строго измерять результаты. Это соответствует культуре «тестирования и обучения» Facebook, Google и других, где данные направляют решения по функциям и маркетингу. На практике каждое изменение продукта или UX становится экспериментом: структурировать гипотезу, собирать данные и корректировать на основе доказательств. Kawano отмечает, что раннее внедрение этой этики делает данные инструментом для открытия.Вместо того, чтобы просто строить статические панели, создайте быстрые схемы обратной связи: позволяйте аналитическим знаниям побуждать к новым идеям и улучшениям. Document and communicate data workflows Ясная документация не поддается переговорам. Команды Kawano всегда определяют, откуда берутся данные, как они трансформируются и куда они направляются. Эта четкость избегает путаницы при присоединении новых членов или при возникновении проблем. Лучшая практика от Secoda подчеркивает, что «документирование трубопроводов данных имеет решающее значение для включения... устранения проблем, поддержания систем и обеспечения соответствия». Без нее компании рискуют перебоями и хаосом. Короче говоря, запишите архитектуру: перечислите источники данных, рабочие места ETL, схемы и панели. Затем сообщите эти рабочие процессы всей команде. Как предупреждают эксперты, если трубопроводы не ясны, вы столкнетесь с неэффективностью и пробелами в соответствии. Эта дисциплина создает доверие; люди доверяют данным, которые они могут отслеживать. Design data systems that evolve and scale Kawano советует использовать модульные, облачные архитектуры, которые могут расширяться. Недавнее руководство отмечает, что стартапы должны «начать с минимальной жизнеспособной установки и постепенно расширяться». Это означает подбор компонентов (хранилище данных, ETL, инструменты BI), которые могут справляться с большими нагрузками позже, даже если вы используете только небольшую часть при запуске. Kawano поэтому рекомендует использовать управляемые платформы (Snowflake, BigQuery, dbt и т. д.), когда это возможно, так как они поддерживают гибкость. Avoid over-engineering or chasing vanity metrics Кавано предупреждает стартапы, чтобы они не попали в ловушку сложного анализа, прежде чем освоить основы. В первые дни, сосредоточьтесь на немногих метриках, которые имеют значение. Руководство по аналитике Mode прямо говорит: пока продукт не подходит к рынку, вы «не можете позволить себе паралич анализа». Аналогично, Day1Data предупреждает, что без цели компании «забирают метрики тщеславия», которые не двигают бизнес. Ограничьте KPIs на те, которые связаны с ростом или удержанием, а не на все возможные числа. Сначала постройте легкие трубопроводы и отложите комплексное моделирование. Регулярно пересматривайте показатели: отбросьте все, что не было цитировано в решениях. Сохраняя набор lean и панели чистыми, вы сохраняете гибкость. собственные команды Kawano обнаружили, что решение реальных проблем с данными часто включает в себя сокращение шума, а не добавление дополнительных слоев анализа. Key lessons from Meta Управление глобальными продуктами научило его тому, что гибкость – это необходимость: вместо того, чтобы обсуждать идеальные определения в течение нескольких недель, команды в Meta часто принимают предварительные решения и повторяются. Он также стал свидетелем того, как мощная ясность и документация становятся, когда тысячи инженеров и аналитиков работают параллельно.Нехватка контекста в приборной панели или трубопроводе может вызвать критические сбои; эксперты предупреждают, что без надлежащей документации риск простоя «значительно возрастает». Final advice for founders Он напоминает учредителям, что построение «культуры ясности, доверия и гибкости с данными» оказывает гораздо большее влияние, чем любой проект с большими данными на ранней стадии. Как говорит Day1Data, «инструменты приходят и уходят... но культура, то, как люди думают, общаются и принимают решения, определяет, становятся ли данные стратегическим преимуществом». Маленький стартап с дисциплинированными, хорошо коммуникативными показателями каждый раз превзойдет неорганизованный, более крупный.В конце концов, учебник Кавано прост: получите основы правильно, создайте доверие к вашим данным с первого дня, и позволяйте любопытству и доказательствам, а не эго, управлять выбором продукта. Свяжитесь с Kawano на LinkedIn, чтобы узнать больше: . https://www.linkedin.com/in/Kawanokawano/

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

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Строительство с ясностью: Юсуке Кавано о масштабировании стартапов с помощью дисциплины данных

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Создание криптопродуктов, ориентированных на пользователя: важность отзывов клиентов

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps