Som branschexperter noterar, ”verktyg bestämmer inte resultaten, kulturen gör”. Kawano, en produkttillväxt och Analytics-ledare på Meta, återspeglar detta: verktyg och instrumentpaneler betyder lite om de inte tjänar tydliga mål. Utan den inriktningen kan team "bli översvämmade med onödiga rapporter eller sluta jaga vanity metrics" som ser imponerande ut men inte är handlingsbara.Från sin tid ledande globala produkt- och förtroendeinitiativ på Meta hävdar Kawano att det första kravet är tydlighet i syfte: varje datapunkt måste ansluta till en strategi. Kawanos bakgrund, en akademisk grundning i kombination med sociala konsekvensprojekt, visar i sin betoning på rättvisa och etik. Han behandlar skala och ansvar som oskiljaktiga. Moderna AI-experter varnar för att rättvisa måste vara "aktivt inbyggd i systemet", annars kommer analysen att förskingra beslut och "risk skada individer och erodera förtroende". På Metas skala såg Kawano hur även små dataförutsättningar kan förstärkas när miljontals användare är inblandade. Han lärde sig att hålla den inledande spårningen enkel och smidig: mäta grundläggande engagemang (som dagliga aktiva användare) för att styra teamet, snarare än att vänta på att perfekta varje mätare. Som en startguide råder, i de tidiga stadierna, "du kan inte ha råd med analysförlamning" - hastighet och iteration överväger överteknik. Define clear objectives before collecting data Fråga de stora frågorna: Vilket problem löser vi? Vilka beslut kommer data att informera? Experter rekommenderar att man ansluter varje mätare till ett resultat: ”Vilka affärsresultat vill vi driva med data?”, snarare än att samla in data för egen skull. Detta fokus hjälper till att undvika vanity metrics. Som Day1Data varnar, utan en gemensam förståelse för syftet, drunknar team i rapporter eller hamnar i jakten på vanity metrics. Keep early data collection simple but structured Instrumentera din produkt direkt, men bygg inte över. Kawano uppmanar grundarna att Med så mycket granularitet som rimligt, så att systemet kan utvecklas. Som Mode Analytics råder, uppmuntra ingenjörer att göra detaljerad händelse spårning en integrerad del av utvecklingsprocessen från dag ett. vid lanseringen, enkla indikatorer (signups, användningsfrekvens, funnels) ofta tillräckligt för att veta om du är på väg. I de tidiga startfaserna, ”enkla åtgärder av engagemang som DAUs ... se till att du är på väg i rätt riktning”. börja med det väsentliga, så att du kan lära dig snabbt och pivot utan att bygga om din analys. track basic user events and core metrics don’t over-engineer metrics too soon Balance build vs. buy for your data stack Var pragmatisk om verktyg. Kawano lärde sig på Meta att bygga ett anpassat system erbjuder flexibilitet, men att köpa lösningar snabbar upp tid till värde. Dataledare säger att valet ”beroende på budget, expertis och tid-till-värde”. Till exempel fann en Monte Carlo Data-fallstudie att byggandet av ett datakvalitetsverktyg internt skulle kosta ~450 000 USD/år plus timmars utvecklingstid, en tung investering som kan undvikas av en off-the-shelf-tjänst. Ensure data quality and trust from day one Data är bara lika bra som dess noggrannhet.Kawano betonar att bygga i validering omedelbart.Som en analytics-expert säger det: ”Oavsett hur avancerad tekniken är, är varje initiativ som är beroende av data bara lika starkt som kvaliteten på själva data”. I praktiken innebär detta att man lägger till grundläggande data-rengöring, schemakontroller och övervakningsvarningar från början. Kom ihåg: alla data ”flödar från skapande till konsumtion ... förorening vid källan påverkar allt nedströms”. Genom att genomdriva standarder (inga dubbletter, konsekventa format etc.) tidigt undviker du en opålitlig grund. Prioritize privacy, security, and compliance early Även som ett litet startup respekterar du användardata och regler nu. Kawano rekommenderar att integritet och säkerhet inte är valfria extras utan grundläggande. Branschguider betonar att ”att genomföra rätt integritets- och säkerhetspraxis från början är avgörande för att undvika sårbarheter”. I konkreta termer kan detta innebära kryptering av PII, användning av säker molninfrastruktur eller planering för GDPR/CCPA-överensstämmelse när du utformar funktioner. Startups kan vara frestade att skjuta upp dessa för senare, men Kawano påminner grundarna om att demonstrera dataansvar bygger kundförtroende och undviker kostsamma retrofits. Make data accessible across teams (no gatekeeping) En datakultur blomstrar när insikter demokratiseras. Kawano insisterar på att alla, inte bara dataanalytiker, ska kunna ställa frågor om data. Day1Data noterar till exempel att en datadriven kultur ”inte kan blomstra om data är låst bakom tekniska hinder”. På Meta-skalan såg han alternativet: flaskhalsar och siloade beslut. Istället antar man en modell som andra teknikjättar: ”data måste vara tillgängliga på alla nivåer i organisationen”, vilket ger anställda möjlighet att fatta datainformerade beslut på alla nivåer. Use data for experimentation, not just dashboards Kawano förespråkar ett sätt att testa och lära sig. Istället för att behandla analytik som en bakåtblickande spegel, använd den för att hypotesera och itera. Uppmuntra team att köra experiment, A/B-tester, prototypfunktioner, pilotkampanjer och mäta resultat noggrant. Detta anpassar sig till Facebooks, Googles och andra ”test-and-learn”-kulturer, där data styr beslut om funktioner och marknadsföring. I praktiken blir varje produkt- eller UX-ändring ett experiment: ramar en hypotes, samlar in data och justerar baserat på bevis. Kawano konstaterar att att införa denna etos tidigt gör data till ett verktyg för upptäckt. Istället för att bara bygga statiska instrumentpaneler, bygga snabba återkopplingslopor: låt insikter från analysen leda till nya idéer och förbättringar. Document and communicate data workflows Uttrycklig dokumentation är icke-förhandlingsbar. Kawanos team kartlägger alltid var data kommer ifrån, hur den omvandlas och vart den går. Denna tydlighet undviker förvirring när nya medlemmar går med eller när problem uppstår. Bästa praxis från Secoda betonar att ”dokumentation av data pipelines är avgörande för ombordstigning ... felsökning av problem, underhåll av system och säkerställande av efterlevnad”. Kort sagt, skriv ner arkitekturen: lista datakällor, ETL jobb, scheman och instrumentpaneler. Sedan kommunicera dessa arbetsflöden till hela teamet. Som experter varnar, om rörledningar inte är tydliga, stöter du på ineffektiviteter och efterlevnadsklyftor. Design data systems that evolve and scale Planera för tillväxt från början. Kawano rekommenderar att man använder modulära, molnvänliga arkitekturer som kan expandera. En nyligen publicerad guide konstaterar att startups bör "börja med en minimal livskraftig installation och expandera gradvis". Detta innebär att man väljer komponenter (data warehouse, ETL, BI-verktyg) som kan hantera större belastningar senare, även om man bara använder en bråkdel vid lanseringen. Kawano rekommenderar därför att man använder hanterade plattformar (Snowflake, BigQuery, dbt, etc.) när det är möjligt, eftersom de stöder flexibilitet. Målet är att undvika en fullständig omdesign år två. Avoid over-engineering or chasing vanity metrics Mindre är mer i början. Kawano varnar startups för att inte falla i fällan av sofistikerad analys innan de behärskar grunderna. I de tidiga dagarna, fokusera på de få mätvärdena som spelar roll. Mode's analytics guide säger det direkt: tills produktmarknaden passar, kan du "inte ha råd med analytisk förlamning". På samma sätt varnar Day1Data för att utan syfte, företag "charter vanity metrics" som inte rör verksamheten. Begränsa KPIs till de som är knutna till tillväxt eller bevarande, inte alla möjliga nummer. Bygg lätta rörledningar i början och skjuta upp komplex modellering. Revisera mätvärden regelbundet: släpp något som inte citerades i beslut. Genom att hålla stacken lean och instrumentpanelerna rena behåller du smidighet.Kavanos egna team har funnit att att lösa faktiska problem med data ofta innebär att minska bullret, inte lägga till fler lager av analys. Key lessons from Meta Att köra globala produkter lärde honom att smidighet är ett måste: i stället för att diskutera perfekta definitioner i veckor, gör team på Meta ofta provisoriska beslut och itererar. Han bevittnade också hur kraftfull klarhet och dokumentation blir när tusentals ingenjörer och analytiker arbetar parallellt. saknade sammanhang i en instrumentpanel eller pipeline kan orsaka kritiska misslyckanden; experter varnar för att utan korrekt dokumentation ökar risken för nedetid ”betydande”. kort sagt såg Kawano att hos teknikjättar, decentraliserade team bara trivs när alla delar en enda sanningskälla, en läxa han tillämpar genom att hålla metadata kataloger och dataavtal uppdaterade. Final advice for founders Han påminner grundarna om att bygga ”en kultur av tydlighet, förtroende och smidighet med data” är mycket mer inflytelserik än något stort dataprojekt i ett tidigt skede. Som Day1Data säger, ”verktyg kommer och går ... men kultur, hur människor tänker, kommunicerar och fattar beslut, är det som avgör om data blir en strategisk fördel”. En liten start med disciplinerade, välkommunicerade mätvärden kommer att överträffa en oorganiserad, större varje gång.I slutändan är Kawanos handbok enkel: få grunderna rätt, bygga förtroende för dina data från dag ett och låt nyfikenhet och bevis, inte ego, driva produktval. Kontakta Kawano på LinkedIn för att lära dig mer: . https://www.linkedin.com/in/Kawanokawano/

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

Det här ljudet är producerat på berättelsens originalspråk!

Bygg med klarhet: Yusuke Kawano på att skala upp nystartade företag genom datadisciplin

About Author

KOMMENTARER

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps