Çökmeden Kalkışa: Bir Startup'taki İlk Veri Bilimcisi Olarak Nasıl Başarılı Olunur?

Son zamanlarda "Factorio" adlı bir oyuna dalmışken, yeni kurulan bir şirketteki veri analitiği ekibinin öncü üyesi olarak karşılaştığım zorluklarla çarpıcı paralellikler fark ettim. "Factorio"da oyun anlatımı, yabancı bir gezegende mahsur kalan ve elinde yalnızca ham maddeler bulunan ve kaçışı için bir uzay gemisi inşa etmekle görevlendirilen bir astronotun etrafında dönüyor. Bu senaryo, gelişen bir girişimde sıfırdan bir analiz ekibi kurmanın gerçek dünyadaki sürecini anımsatıyordu. Bu senaryoyu görselleştirelim. Yeni ve gelecek vaat eden bir startup'ın ilk veri ve analiz ekibi üyesi olarak atandınız. Cephaneliğinizde yenilikçi bir ürününüz, bol miktarda kaynağınız ve potansiyel önceliklerle dolu bir ufkunuz var. O zaman şu sorular ortaya çıkıyor: Nereden başlamalısınız? İlk düşünce süreciniz ne olmalı? En sonunda girişimin gidişatında bir fırlatma rampası görevi görecek, sıfırdan etkili bir analitik ekip oluşturmak için stratejinizi sırayla nasıl geliştirirsiniz? Bu makale bu karmaşık dinamikleri derinlemesine incelemeyi amaçlamaktadır. : Bu makale, Factorio oyunuyla paralellikler kursa da, paylaşılan bilgileri anlamak için oyun hakkında önceden bilgi sahibi olmak gerekli değildir; ve Factorio'ya aşina olanlar için, benzetme amacıyla oyun mekaniğinin aşırı basitleştirilmesini lütfen affedin. Yasal Uyarı Yalnızca ham kaynaklarınızla yabancı bir gezegene iniş yapmanın nasıl bir his olduğunu hiç merak ettiyseniz, tebrikler, bir startup'tasınız! Unutmayın, bir uzay gemisi kazası sadece oldukça dramatik bir ürün dönüm noktasıdır. İçindekiler Aşama 1. Kılavuz/temel Aşama 2. Otomasyonun başlatılması Aşama 3. Ölçeklendirme Aşama 4. Uçuş Çözüm Bir startup'ta ekibinin ilk üyesi olarak yolculuğunuz "Factorio"daki ilk anları anımsatıyor. Tıpkı astronot gibi, ham kaynaklarla ve uzay geminizden kurtarılan aletlerle donatılmış yabancı bir gezegene girme riskini göze alıyorsunuz. Bu araçlar bilgi, beceri ve deneyim zenginliğinizi sembolize eder. Görevin mi? Bu birincil kaynakları işleyen bir roket gemisine, yani başarılı, ölçeklenebilir bir veri analizi ekibine dönüştürün. veri analitiği Aşama 1. Kılavuz/temel Bu görevin ilk aşamasında, uzaylı ortamını araştıran astronot gibi keşif modundasınız. Veri ortamını gözlemlersiniz, veri kaynaklarını keşfedersiniz (hammadde madenlerine benzer) ve potansiyel engellerin haritasını çıkarırsınız. Bu aşama tamamen yeni ortamınızın topografyasını anlamakla ilgilidir. Bu, yüksek kişisel katılımın, artan merakın ve uygulamalı çalışmanın damgasını vurduğu bir aşamadır. Oyunun farklı noktalarındaki madencilik kaynaklarıyla karşılaştırılabilecek birden fazla kaynaktan verileri manuel olarak toplayarak başlıyorsunuz. Daha sonra ürünü ve iş bağlamını daha iyi anlamak için ilk raporları ve analizleri oluşturursunuz. Bu raporlar roket gemisi fabrikanızdaki ilk tuğlalar olarak hizmet eder ve ürününüzün performansına ve müşteri davranışlarına ilişkin değerli bilgiler sunar. Eş zamanlı olarak startup'taki çeşitli paydaşlarla (ürün yöneticileri, yazılım mühendisleri, pazarlamacılar ve liderlik) ilişkiler kurarsınız. Bulgularınızı iletir, ürün iyileştirmeleri için veriye dayalı öneriler sunar ve hatta hipotezlerinizi doğrulamak için basit A/B testleri önerirsiniz. Bu işlevler arası diyaloglara aktif katılımınız, iş anlayışınızı geliştirir ve verileri karar alma süreçlerinde önemli bir bileşen olarak konumlandırır. Bir startup'taki ilk veri bilimci olmak, partideki ilk veri bilimci olmaya benziyor; ceketinizi nereye koyacağınızdan tam olarak emin değilsiniz ve guacamole'ye çift daldırma konusunda biraz temkinlisiniz. Ancak bu keşif ve manuel operasyon zordur. Bu aşama emek yoğundur ve yüksek düzeyde kişisel katılım gerektirir. Bu aşamadaki analiz, bir demircinin aletleri elle dövmesi gibi manueldir. Raporlama, neler olduğunu anlamak için doğrudan veri kaynaklarına bağlanmayı, verileri karıştırmayı ve sallamayı içerir. Olağandışı örneklerin veya rastgele soruların anlaşılmasına yardımcı olan geçici bir analiz sıklıkla yapılır. Yeni oluşan analitik altyapınız, manuel müdahalenizi gerektiren aksaklıklarla da karşılaşabilir ve bu bazen unutulmuş bir parçanın olması gerektiği gibi çalışmadığını fark etmenize yol açabilir. Bu aşama, etrafta koşuşturduğunuz, çeşitli görevleri yerine getirdiğiniz ve her şeyin yolunda gitmesini sağladığınız tek kişilik bir gösteri gibi hissedilebilir. Bu aşama uzun vadede esnek veya sürdürülebilir olmasa da hayati bir amaca hizmet ediyor. Sizi veri ortamına, ürünün karmaşıklıklarına ve daha geniş iş bağlamına ilişkin derinlemesine bir anlayışla donatır. Ödüllendirici bir sahiplenme ve başarı duygusu veren roket gemisi fabrikanızın temelini şekillendirmeye yakından dahil oluyorsunuz. Ancak durgunluk ve tükenmeyi önlemek için bu manuel, yoğun emek gerektiren aşamadan daha otomatik, genişletilebilir bir modele ne zaman geçilmesi gerektiğini bilmek çok önemlidir. Bu gerçekleşme, birinci aşamanın sonunu ve ikinci aşamanın başlangıcını işaret ediyor: otomasyonun başlatılması. Bu, yalnız bir kaşiften sağlam, ölçeklenebilir bir veri analitiği ekibi oluşturmayı amaçlayan stratejik bir mimara doğru evrimi sürdüren yolculuğunuzda hayati bir dönüm noktasıdır. Bu aşamada yapabileceğiniz pratik eylemler Kaynaklarını, farklı veri türleri arasındaki ilişkileri ve girişiminizdeki genel veri mimarisini anlayın. Verilerinizi tanıyın. Ürününüz veya hizmetiniz hakkında hayati bilgiler sağlayan önemli raporlar geliştirmeye başlayın. Bunlar, kullanıcı etkileşimi ölçümlerini, performans ölçümlerini, satış ve gelir ölçümlerini vb. içerebilir. Temel raporlamayı oluşturun. Bunlar talep üzerine yapılan özel, tek seferlik araştırma parçalarıdır. Özel analizler yapmaya hazır olun. Özellikle ürün yönetimi ve yazılım mühendisliğindeki meslektaşlarınızla yakın çalışın. İhtiyaçlarını, verileri nasıl kullandıklarını ve verilere dayalı kararlar almalarına nasıl yardımcı olabileceğinizi anlayın. Paydaşlarla işbirliği yapın. Aşama 2. Otomasyonun başlatılması Başlangıç aşamasının el emeği ve yüksek kişisel katılımı çok önemli bir amaca hizmet eder; veriler, iş ve ürün bağlamının derinlemesine anlaşılmasını sağlar. Bu anlayış, zengin veri madenlerini, potansiyel engelleri ve keşfedilecek alanları vurgulayan "Factorio"daki yabancı gezegenin ayrıntılı haritasıyla karşılaştırılabilir. Ancak ölçeklenebilirlik ve verimliliği sağlamak için otomasyona doğru bir geçiş yapılması gerekiyor. Bu aşamaya geçtikçe rolünüz uygulamalı bir madenciden mimara dönüşür. Oyundaki kaynakların madenciliğini ve rafine edilmesini otomatikleştirmek için makineler kurmak gibi, ham verilerin değerli içgörülere dönüştürülmesini optimize eden süreçleri tasarlamaya başlarsınız. Bu aşamadaki öncelikli görevlerinizden biri, süreçlerinizdeki sık sık tekrarlanan, sorunsuz çalışma için gerekli olan, önemli miktarda zaman harcayan ve en önemlisi otomatikleştirilebilen darboğazları belirlemektir. Factorio oyununda bu, zamandan tasarruf etmek ve verimliliği artırmak için kaynak işlemenin hangi bölümlerinin otomatikleştirilebileceğini bulmaya benzer. Bu görevler, birincil ürün metriklerinin raporlanması için gereken anlık analizlerden, A/B testleri için gerekli olan çalışmalara (yeni test için güç analizi ve A/B testi metriklerinin test sonrası analizi gibi) ve hatta rutin verilere kadar değişebilir. Tekrarlanan iş sorularına yanıt vermek için bir araya gelme, katılma ve dönüşüm. Başlangıç veri altyapınızı kurarken çoğu zaman kimsenin dokunmaya cesaret edemediği bir kod parçasıyla karşılaşırsınız. Yıkılan bir binadaki destek kirişi gibi; neden her şeyi ayakta tuttuğunu bilmiyoruz ama öğrenmek için onu çekip çıkarmayacağız. Bu görevleri belirlerken iş akışınızı kolaylaştırmak için üç temel stratejiden bazılarını benimsersiniz: : "Factorio"da fabrika, hammaddeleri alan ve bitmiş ürünleri üreten otomatik makinelerden oluşan bir montaj hattıdır. Veri analitiği dünyasında bir 'fabrika', iş akışınızı otomatikleştirmek için tasarlanmış bir araç ve sistem paketidir. Bunlar arasında, düzenli görevleri otomatikleştiren Airflow gibi iş akışı zamanlayıcıları, raporlamayı otomatikleştiren ve paydaşlar için bir self-servis ortamı geliştiren Redash veya Grafana gibi gösterge paneli sistemleri; ve veri aktarımını ve dönüşümünü otomatikleştiren ETL/ELT boru hatları. Fabrika inşa etmek : Bu, Factorio'da ortak bir oyun için arkadaşlarınızı davet etmeye benzer. Ekibinizi genişletmek, daha fazla veri uzmanının işe alınmasını gerektirir. İlerlemeyi hızlandıran ve sağlam analiz yetenekleri oluşturmaya yardımcı olan çeşitli beceri setleri ve bakış açıları sunarlar. Ekibinizi genişletmek : Factorio'da bir teknoloji ağacı, olası tüm yükseltmeleri ve teknolojik gelişmeleri temsil eder. Benzer şekilde, bir startup'ta veri ihtiyaçlarınızı destekleyen gerekli teknoloji yığınının planlanması ve uygulanması, analitik operasyonlarınızın ölçeklenebilir, uzun vadeli büyümesinin sağlanması anlamına gelir. Bir teknoloji ağacının geliştirilmesi Ancak bu aşamada dengeyi korumak önemlidir. Her süreci otomatikleştirmek ve kapsamlı bir şekilde işe alım yapmak cazip gelse de, bu kararların startup'ın mali kaynakları ve stratejik hedefleri ile uyumlu olmasını sağlamak kritik öneme sahiptir. Ayrıca, gelişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlayabilecek esnek sistemler tasarlamayı da unutmayın; gelecekte yük haline gelebilecek karmaşık, yüksek bakım gerektiren bir altyapı oluşturmaktan kaçının. Birinci aşamadan ikinci aşamaya geçiş bana, Factorio'da bir kaşiften mimara dönüşmemi hatırlatıyor. Verilerle etkileşim şeklinizde önemli bir değişime işaret eder ve analiz ekibinizin ölçeklenebilir, verimli büyümesine zemin hazırlar. Yolculuk henüz bitmedi ve hâlâ gidilecek aşamalar var, ancak burada oluşturduğunuz temel, önümüzdeki aşamalarda faydalı olacak. Bu aşamada yapabileceğiniz pratik eylemler: Bu, veri temizleme araçlarını, raporlama yazılımını, gösterge tablosu araçlarını vb. içerebilir. Rutin görevlerinizi otomatikleştirmenize yardımcı olabilecek araçları arayın. Size önemli ölçüde zaman kazandırabilir ve verimliliği artırabilir. Sıklıkla gerçekleştirdiğiniz görevleri belirleyin ve bunları otomatikleştirmenin yollarını arayın. Veri işlem hatlarının kurulmasını, bir veri ambarının uygulanmasını ve ETL süreçlerinin kurulmasını içerir. Veri altyapınızı geliştirmeye başlayın. Kendinizinkini tamamlayan ve operasyonlarınızı ölçeklendirmenize yardımcı olabilecek becerilere sahip bireyleri arayın. Bu aşamaya ilerledikçe ekibinizi genişletmeniz gerekebilir. Aşama 3. Ölçeklendirme Önceki aşamalarda, "Factorio"daki yabancı bir gezegende ilkel bir fabrika inşa etmeye benzer şekilde, analitik operasyonlarınızın temelini attınız ve otomasyonu başlattınız. Artık ölçeklendirmenin, operasyonlarınızı genişletmenin ve artan taleplere hazırlanmanın zamanı geldi. Bu aşama, fabrikanızı büyütmeye, üretim hatlarını optimize etmeye ve oyundaki daha büyük, daha karmaşık zorluklara hazırlanmaya benzer. Bu noktada, analiz sisteminiz çoğunlukla otomatikleştirilmiştir ve rutin işlerin çoğunu sizin sürekli katılımınız olmadan gerçekleştirir. Sistem, temel bir roket gemisi fabrikasından daha karmaşık bir operasyona dönüştü. Ancak şimdi dinlenme zamanı değil, daha önemli zorluklara hazırlanma zamanı. Bu, kaynakların kıtlaştığı ve talebin çoğaldığı oyun senaryosuna benzer; stratejik bir genişlemeyi gerektirir. Ölçeklendirme aşamasının üç önemli bileşeni vardır: : "Factorio"da yerel kaynakları tüketirken, uzaktaki madenlerden malzeme ithal etmek için tren ağları kurmalısınız. Benzer şekilde, bir başlangıç senaryosunda daha derin içgörüler elde etmek için dahili veri kaynaklarınızın iyileştirilmesi gerektiğinden, üçüncü taraf verilerini veya uzmanlığını entegre etmeniz gerekebilir. Bu, harici veri API'lerini benimsemek, veri paylaşımı için ortaklıklar kurmak veya niş becerilere sahip harici danışmanları veya ajansları işe almak anlamına gelebilir. Dış kaynak entegrasyonu : Fabrikanızın verimliliğini Factorio'da izlemek için gösterge tabloları kurmaya benzer şekilde, bir veri analitiği kurulumunda güçlü performans takibi oluşturmak çok önemlidir. Analitik sisteminizin performansının, en yüksek kapasitesinin ve darboğazların belirlenmesinin düzenli olarak izlenmesi, sistemin sorunsuz çalışmasını sağlar. Ayrıca gelecekteki iyileştirmeler için öngörüler sağlar ve proaktif sorun gidermeye yardımcı olur. İzleme : "Factorio"da, yeni teknolojilere uyum sağlamak veya üretim hattını daha verimli hale getirmek için fabrikanızı sıklıkla yeniden yapılandırmanız gerekir. Benzer şekilde, bir veri ortamında verimliliği artırmak, hesaplama maliyetlerini azaltmak veya iş bağlamındaki değişiklikleri dahil etmek için veri hatlarınızı, modellerinizi veya raporlarınızı yeniden düzenlemek veya yeniden tasarlamak gerekli olabilir. Yeniden Düzenleme Bu aşama boyunca kritik önem verimlilik ve optimizasyon üzerinedir. Büyük büyümeyi hedeflemek cazip gelse de, ölçek aşaması daha çok 'akıllı' büyümeyle ilgilidir. Operasyonlarınızın, başlangıç ortamlarının hızlı değişim özelliklerine uyum sağlayacak kadar genişletilebilir, bakımı yapılabilir ve esnek olmasını sağlamakla ilgilidir. Süreçlerinizi büyütmek biraz IKEA mobilyalarınızı inşa etmeye benzer; manuel işçilikle başlarsınız, biraz otomasyona (ya da en azından bir elektrikli matkaba) ihtiyacınız olduğunu fark edersiniz ve sonunda, sırf yaptığınız işin farkına varmak için arkanıza yaslanıp çalışmanıza hayran kalırsınız. Geriye kalan bazı parçalarım var. Bu veri hattına gerçekten ihtiyacımız var mıydı, yoksa sadece isteğe bağlı bir ekstra mıydı? Ölçeklendirme aynı zamanda gelecekteki büyümenin planlanmasını da içerir. Mevcut kurulumunuzun verimli olduğundan emin olmak isterken aynı zamanda büyüyen kuruluşunuzun ihtiyaçlarını da tahmin etmek istersiniz. Bu, ölçeklenebilir teknolojilere yatırım yapmak, veri depolama ve işleme yeteneklerini artırmak için planlama yapmak ve hatta bir veri ambarı oluşturma konusunda tartışmalar başlatmak anlamına gelebilir. "Factorio" oyununa benzer şekilde, zorluklar daha karmaşık ve zorlu hale geliyor, ancak yaratıcılık ve etki fırsatları da artıyor. Bu aşamada ilerlerken rolünüz bir mimardan, analitik operasyonlarınızın büyümesini ve gelişimini titizlikle planlayan ve denetleyen bir şehir planlamacısına dönüşür. Ve bunu yaparken son aşama olan uçuş için zemin hazırlamış olursunuz. Bu aşamada yapabileceğiniz pratik eylemler Veri altyapınızın performansını izlemek için araçlar ve süreçler uygulayın. Darboğazları ve iyileştirilecek alanları belirleyin. Süreçlerinizi ve veri altyapınızı optimize etmenin yollarını sürekli arayın. Operasyonlarınız büyüdükçe belirli süreçlerin veya sistemlerin artık ihtiyaçlarınızı karşılamadığını fark edebilirsiniz. Bunları gerektiği gibi yeniden düzenlemeye veya yeniden tasarlamaya hazır olun. Harici veri kaynaklarını veya sistemlerini entegre etmeye başlamanız gerekebilir. Yeni veri hatları oluşturun veya veri altyapınızı genişletin. Aşama 4. Uçuş Nihai hedefin bir roket inşa etmek ve yabancı gezegenden kaçmak olduğu "Factorio"da olduğu gibi, bir startup'ın analitik ekibi bağlamında "uçuş" aşaması, analitik operasyonlarınızın tamamen işlevsel, sağlam olduğu bir aşamaya ulaşmayı temsil eder. , esnektir ve stratejik kararları ve değer yaratmayı yönlendirir. Bu noktada yalnızca bir veri analitiği operasyonunu yönetmiyorsunuz; girişimin gidişatına önemli ölçüde katkıda bulunan, iyi yağlanmış bir makineyi yönetiyorsunuz. Neredeyse bağımsız olarak çalışan, yalnızca üst düzey stratejik kararlar ve ara sıra sorun giderme için dikkatinizi gerektiren bir sistem kurdunuz. Ancak tıpkı oyunda olduğu gibi son aşamaya ulaşmak, zorluklardan kurtulduğunuz anlamına gelmiyor. Bu seviyede bile aşılması gereken engeller var: : "Factorio"da uzaylılar gelişiyor ve siz ilerledikçe daha büyük bir tehdit haline geliyor. Benzer şekilde, rakipler de startup ortamında büyümeye ve yenilik yapmaya devam edecek. Analitik yeteneklerinizin gelişmeye devam etmesini, rakiplerin ilerisinde kalmasını ve girişiminizin gelişmesi için ihtiyaç duyduğu stratejik avantajı sağlamasını sağlamalısınız. Gelişen rekabet : Zaman, özellikle yeni başlayanlar için kritik bir kaynaktır. Başarılı bir operasyon geçirmenize rağmen daha fazla yardıma ihtiyacınız olabilir. Analitik operasyonunuzun verimli bir şekilde yürütülmesini ve kaynakların sürekli büyümeyi ve yeniliği destekleyecek şekilde stratejik olarak tahsis edilmesini sağlamak çok önemlidir. Kaynak kısıtlamaları : Zamanla bazı veri süreçleriniz ve modelleriniz etkinliğini kaybedebilir veya geçerliliğini yitirebilir. Fabrikalarınızı ve teknolojilerinizi "Factorio"da yükselteceğiniz gibi, analitik operasyonlarınızı da düzenli olarak yeniden gözden geçirip iyileştirmek çok önemlidir. Analiz araçlarınızı ve tekniklerinizi güncel tutmak, değerli bilgiler üretmeye devam etmenizi sağlar. Marjinal faydanın azalması Bu nedenle 'uçuş' aşaması, yavaşlamayla değil, sürekli iyileştirme, adaptasyon ve yenilikle ilgilidir. Bu, oluşturulan ivmeyi korumak ve daha yükseklere ulaşmakla ilgilidir. Bu aşamada yapabileceğiniz pratik eylemler Yeni araçlar, süreçler veya veri analizi yaklaşımları aracılığıyla operasyonlarınızı sürekli olarak iyileştirmenin yollarını arayın. Defnelerinize güvenmeyin. Bu, yeni araçlar veya teknikler öğrenmeyi, konferanslara katılmayı veya ilgili yayınları okumayı içerebilir. Veri bilimi alanındaki gelişmeleri takip edin. Bu kararlara bilgi sağlamak ve büyümeyi desteklemek için veri öngörülerinizi kullanın. Bu aşamada startupınızın stratejik kararlarına katkıda bulunmalısınız. . Yatırım getirinizi en üst düzeye çıkarmak için zamanınızı, ekibinizin zamanını ve bütçenizi ayırdığınızdan emin olun. Kaynaklarınıza dikkat edin Çözüm 0 → 1 başlangıç ortamında bir analiz ekibi kurmak ve büyütmek, tıpkı oyunun aşamalarında ilerlemek gibi heyecan verici, zorlu ve ödüllendirici bir yolculuk olabilir. Temel manuel çalışmalardan başlayarak yavaş yavaş operasyonlarınızı oluşturur, otomasyonu başlatır, yeteneklerinizi ölçeklendirir ve son olarak analitik operasyonlarınızın startup'ınızın yolculuğu için hayati önem taşıdığı uçuş aşamasına ulaşırsınız. Ancak her adım farklı beceriler, stratejiler ve bakış açıları gerektirir. Oyunda olduğu gibi, analitik operasyonlarınızın ve dolayısıyla girişiminizin başarısını garantilemek için sürekli olarak uyum sağlamanız, yenilik yapmanız ve strateji oluşturmanız gerekir. Bu dört aşamalı yaklaşımı anlayıp uygulayarak 0 → 1 analiz ekibinde hayatta kalabilir ve gelişebilirsiniz.

Çökmeden Kalkışa: Bir Startup'taki İlk Veri Bilimcisi Olarak Nasıl Başarılı Olunur?

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps